Губернатор BOJ заявляет, что блокчейн и ИИ меняют финансы

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-03-03Обновлено 2026-03-03

Введение

Губернатор Банка Японии Уэда Кадзуо заявил, что быстрое внедрение блокчейна и искусственного интеллекта трансформирует финансовую систему, и центральные банки играют ключевую роль в обеспечении доверия по мере развития криптоинфраструктуры. Он отметил, что блокчейн вступает в фазу реализации, оказывая влияние на расчеты, платежи и трансграничные финансы через DeFi, смарт-контракты и токенизированные активы. Программируемость блокчейна, включая атомарные транзакции, может упростить сложные процессы. Уэда подчеркнул важность интероперабельности и расчетов в деньгах центрального банка, предупредив о рисках фрагментации. Банк Японии тестирует розничный CBDC и участвует в Project Agora для трансграничных платежей. ИИ используется для анализа данных блокчейна в целях управления рисками и соблюдения AML/CFT. Уэда отметил, что блокчейн-финансы перестали быть экспериментальными, но их стабильность зависит от доверия, ликвидности и финальности расчетов со стороны центральных банков.

Губернатор Банка Японии Уэда Кадзуо упомянул, что быстрое объединение блокчейна и ИИ преобразует финансовую систему, отводя центральным банкам ключевую роль в укреплении доверия по мере созревания крипто-инфраструктуры.

Уэда посетил FIN/SUM 2026 в Токио и отметил, что блокчейн уверенно переходит в свою «фазу внедрения», при этом децентрализованные финансы (DeFi), смарт-контракты и токенизированные активы сильно влияют на расчеты, платежи и трансграничные финансы.

Он подчеркнул, что программируемость блокчейна, в основном атомарные транзакции, которые объединяют различные действия в одно исполнение, могут упростить сложные процессы, такие как «поставка против платежа» (DvP) и трансграничные переводы.

Для крипторынков в речи были выделены две основные темы: интероперабельность и расчеты в деньгах центрального банка. Уэда предупредил, что фрагментированная экосистема различных блокчейнов и традиционных платежных систем может создать узкие места конвертации и системные риски, если интероперабельность не будет обеспечена.

Он предложил, что деньги центрального банка, возможно, в токенизированной форме, могут служить мостом между сетями, сохраняя единство денег, позволяя инновациям. BOJ продвигает различные инициативы, имеющие прямое влияние на виртуальные активы.

Тестирование продолжается

Пилотный проект розничной цифровой валюты центрального банка (CBDC) продолжает технические испытания, в то время как Project Agora, совместная инициатива с другими центральными банками и prominent финансовыми институтами, исследует токенизированные депозиты центрального банка в блокчейн-сетях для трансграничных платежей.

Другой песочница BOJ тестирует, как недавние депозиты на счетах в центральном банке могут быть использованы для расчетов по сделкам, проводимым на распределенных реестрах. Уэда также упомянул растущую роль ИИ в анализе данных блокчейн-транзакций для управления рисками и соблюдения AML/CFT, указывая на более пристальное изучение крипто-активности, даже несмотря на расширение инноваций.

Рынки получили четкое сообщение о том, что финансы на основе блокчейна больше не являются экспериментальными. Однако, как отметил Уэда, их долгосрочная стабильность будет зависеть от того, насколько центральные банки внедрят доверие, ликвидность и окончательность расчетов в следующее поколение цифровой инфраструктуры.

Главные крипто-новости сегодня:

PI нацелен на восстановление: Смогут ли быки взять контроль или медведи нанесут ответный удар?

ТегиИИБлокчейнBOJ

Связанные с этим вопросы

QКакие две основные темы, связанные с крипторынками, выделил в своей речи управляющий Банка Японии Уэда Кадзуо?

AУэда Кадзуо выделил две основные темы: интероперабельность (взаимодействие) и расчеты в деньгах центрального банка.

QКакую роль, по мнению Уэды, должны играть центральные банки в развивающейся цифровой финансовой инфраструктуре?

AПо мнению Уэды, центральные банки должны играть ключевую роль во внедрении доверия, ликвидности и окончательности расчетов в новое поколение цифровой инфраструктуры.

QКакие два конкретных проекта Банка Японии (BOJ) упомянуты в статье, которые связаны с блокчейном и цифровыми активами?

AУпомянуты пилотный проект розничного цифрового йена (CBDC) и Project Agora — совместная инициатива по изучению токенизированных депозитов центрального банка для трансграничных платежей.

QКакое преимущество программируемости блокчейна specifically упомянул Уэда Кадзуо?

AОн specifically упомянул атомарные транзакции, которые объединяют различные действия в одно выполнение, что может упростить сложные процессы, такие как 'поставка против платежа' (DvP) и трансграничные переводы.

QКак искусственный интеллект (ИИ), согласно статье, используется в контексте блокчейна и финансов?

AИИ используется для анализа данных блокчейн-транзакций для управления рисками и соблюдения требований по ПОД/ФТ (AML/CFT).

Похожее

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Прошлые выходные стали поводом для бурных обсуждений в индустрии ИИ после публикации отчета аналитической компании SemiAnalysis. Согласно данным отчета, NVIDIA значительно изменила спецификации своего флагманского чипа Rubin Ultra, ключевой модели, анонсированной на GTC 2026. Вместо ожидавшегося увеличения вычислительной мощности и объема памяти, компания, судя по всему, пошла по пути оптимизации затрат. Основные изменения в спецификациях Rubin Ultra по сравнению с более ранними ожиданиями и базовой моделью Rubin: * **Теоретическая пиковая производительность (35 PFLOPs) осталась на уровне обычного Rubin.** * **Объем памяти HBM серьезно сокращен** — до 192 ГБ (8-Hi), что даже меньше, чем 288 ГБ (12-Hi) у Rubin. * **Пропускная способность памяти увеличена незначительно** (всего на 1 ТБ/с). * **Энергопотребление осталось высоким**, а максимальное даже возросло. * **Главным улучшением стал масштаб межсоединений (Scale-up)**: поддержка объединения до 576 GPU в единый логический узел через NVLink (против 72 GPU у Rubin). Аналитики SemiAnalysis связывают такое решение с резким ростом цен на высокоскоростную память HBM, которая является ключевым и самым дорогим компонентом современных ИИ-ускорителей. Стоимость HBM3 с 2025 года выросла в несколько раз. Первоначальный дизайн Rubin Ultra приводил к тому, что стоимость памяти в системе приближалась к 40% от общей стоимости материалов (BOM). После пересмотра спецификаций эта доля упала до 28%, что позволило снизить общую расчетную стоимость стойки с чипами примерно с 8 до 6.4 млн долларов. Таким образом, NVIDIA, по мнению аналитиков, смещает акцент с "наращивания компонентов" в отдельном чипе на создание более масштабируемых и, возможно, экономически эффективных систем на уровне кластера. Новый дизайн Rubin Ultra фокусируется на способности объединять огромное количество GPU, компенсируя изменения в характеристиках отдельных чипов. Новость оказала давление на котировки ведущих производителей памяти. Акции SK Hynix и Samsung, основных поставщиков HBM, упали примерно на 8%, что отражает опасения рынка: если крупнейший покупатель HBM начинает оптимизировать свои чипы для снижения зависимости от дорогой памяти, это может ограничить потенциал дальнейшего роста цен и спроса для производителей памяти. Эпоха безудержного наращивания ресурсов в ИИ-инфраструктуре, судя по всему, подходит к концу.

Odaily星球日报11 мин. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Odaily星球日报11 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit1 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow