Hong Kong Web3 Carnival: The Watershed Moment for Web3 Entering the Execution Phase

marsbitОпубликовано 2026-04-22Обновлено 2026-04-22

Введение

The 2026 Hong Kong Web3 Carnival marked a significant shift from previous industry discussions, signaling that Web3 has moved beyond theoretical validation into a phase of institutional and structural implementation. Hong Kong is not merely building a "Web3 industry cluster" but developing an operating system for the next-generation financial infrastructure. Key developments include the expansion of asset tokenization beyond cryptocurrencies to encompass bonds, real estate, and future income rights. This transition represents a fundamental restructuring of financial logic—shifting from institution-dominated asset control to rule-driven, programmable asset流动性 and distribution. Tokenization enables lower-friction participation and broader access to financial resources. Concurrently, AI is evolving from a tool into an autonomous economic agent. The proposed Decentralized Agentic Economy (DAE) framework suggests AI agents, empowered by blockchain-based identity and programmable money, will independently execute transactions and strategies—redefining market dynamics and reducing intermediation. Regulatory progress has been systematic: Hong Kong has expanded oversight to include exchanges, custody, staking, and derivatives, while gradually approving products like tokenized funds and stablecoins. The "same risk, same regulation" principle, combined with sandbox mechanisms, provides stability and transparency—key advantages in a globally fragmented regulatory landscape. Hong Kong...

The message conveyed by the 2026 Hong Kong Web3 Carnival was markedly different from the industry discussions of the past few years.

If the market was still repeatedly verifying whether 'Web3 has real value,' this time, from the speeches of Paul Chan, Keith Choy, and Fan Wenzhong, it can be seen that the focus of the discussion has fundamentally changed: Web3 is no longer a technical proposition that needs to be proven but has begun to enter an institutionalized and structured implementation phase.

More accurately, what Hong Kong is attempting to build is not a 'Web3 industry cluster' but an operating system for the next-generation financial system.

From 'Asset Digitization' to 'Financial Restructuring'

In his speech, Hong Kong's Financial Secretary, Paul Chan, repeatedly emphasized the significance of 'tokenization' and clearly pointed out that the types of assets currently included in this process have expanded from early crypto assets to currency and bonds, real estate, and future income rights.

The key to this change lies not in the alteration of technical forms but in the shift in the underlying logic of the financial structure.

In the traditional financial system, the liquidity, divisibility, and participation threshold of assets are often determined by centralized intermediary institutions; under the tokenization framework, these constraints are recoded as on-chain rules, allowing assets to be split, circulated, and settled and distributed through programmable methods.

This signifies a more fundamental change: finance is no longer about 'who owns the assets' but 'how assets flow.'

In the past, finance was about a few people allocating assets; in the new framework, assets begin to flow to a broader range of participants with lower friction.

Therefore, the essence of tokenization is not 'on-chain' but rather: the shift in the financial resource allocation mechanism from 'institution-led' to 'rule-driven.'

This shift provides the foundational conditions for subsequent larger-scale financial innovation.

The Introduction of AI: From Efficiency Tool to Economic Agent

If tokenization reshapes 'assets,' then the introduction of artificial intelligence begins to reshape 'participants.'

The 'DAE (Decentralized Agentic Economy)' framework proposed by Fan Wenzhong, Executive Committee Member of the China Financial Society and former Chairman of Beijing Financial Holding Group, provides a forward-looking explanatory path: in the future economic system, AI will no longer be just a tool to assist decision-making but an economic agent with independent action capabilities.

This judgment is based on three key premises:

  • AI Agents possess continuously evolving decision-making capabilities and can complete strategy selection in complex environments;
  • Blockchain provides them with identity, accounts, and a verifiable execution environment;
  • Programmable currency and smart contracts enable them to directly participate in value exchange.

Under this framework, a fundamental change will occur in the financial system: trading behavior will no longer be entirely driven by humans but will gradually shift to a hybrid model of 'machine participation, rule constraints.'

This not only means an improvement in transaction efficiency but also a reconstruction of market operation logic. For example, in areas such as high-frequency trading, liquidity management, and cross-market coordination, the combination of AI Agents and on-chain infrastructure may significantly compress the original intermediary links.

This is also why Paul Chan emphasized: 'This interest (in AI Agents) and the intersection of Web3 and artificial intelligence will change the 'rules of the game'.'

The Key Institutional Level: From 'Exploration' to 'Executable'

The clarity of the technical path does not automatically mean the system can operate. The key to its implementation lies in institutional arrangements.

On this point, the regulatory layer represented by Keith Choy, Executive Director of Intermediaries at the Hong Kong Securities and Futures Commission, sent a relatively clear signal: Hong Kong is advancing the digital asset system from 'policy statements' to an 'execution framework.'

Over the past year, Hong Kong has completed three key transitions:

  • Systematic expansion of the regulatory scope—exchanges, custody, staking, and derivatives are gradually incorporated into a unified system, providing a foundation for institutional entry;
  • Gradual liberalization at the product level—from tokenized funds to money market instruments, regulation is forming replicable product paths;
  • Clarification of infrastructure direction—especially stablecoins, which have begun to enter the core policy vision.

The result of these three points叠加 is: Web3 in Hong Kong has moved from 'discussable' to 'executable.'

Stability and Continuity: The Differentiated Advantage of the Hong Kong Path

Globally, attitudes towards Web3 vary significantly across regions.

The United States frequently adjusts its policies, creating uncertainty in institutional expectations; Europe, on the other hand, focuses on strict regulation, to some extent compressing the space for innovation.

In contrast, Hong Kong has chosen a different path:

  • Adhering to the principle of 'same risk, same regulation'
  • Gradually releasing innovation space through sandbox mechanisms
  • Maintaining continuity in policy rhythm

The 'stability and transparency' emphasized by Duncan Chiu, Member of the Legislative Council of the Hong Kong Special Administrative Region, in his speech, while seemingly principled statements on the surface, actually constitute an important institutional advantage in the current global regulatory environment: when uncertainty becomes the norm, stability itself is a scarce resource.

This is particularly crucial for long-term capital and institutional participants.

From Industry Competition to System Competition

Integrating the above dimensions, what Hong Kong is promoting is not a single technology or industry but a kind of systemic construction:

  • The asset digitization path represented by RWA;
  • The settlement network centered on stablecoins;
  • The reconstruction of economic agents driven by AI Agents.

These three main lines are gradually coupling on the same infrastructure, ultimately pointing not to who is doing Web3, but to who can define the operating methods of the next-generation financial system.

In this sense, Hong Kong's role is shifting from a participant to a rule-maker.

When assets, rules, and participants change simultaneously, the financial system often enters a phase of accelerated restructuring.

The current question may no longer be whether Web3 has long-term value, but how the new power structure will be redistributed in this round of systemic restructuring.

*This content is for reference only and does not constitute any investment advice. The market carries risks, and investment requires caution.

Связанные с этим вопросы

QWhat is the core message conveyed by the 2026 Hong Kong Web3 Carnival regarding the development stage of Web3?

AThe core message is that Web3 has moved beyond the stage of proving its technological value and has entered an institutionalized, structured implementation phase, marking a watershed moment for Web3's execution.

QAccording to the article, what fundamental shift in financial structure does asset tokenization represent?

AAsset tokenization represents a shift from an 'institution-led' financial resource allocation mechanism to a 'rule-driven' one, changing the underlying logic from 'who owns the asset' to 'how the asset flows'.

QWhat is the DAE framework proposed by Fan Wenzhong, and how does it redefine the role of AI?

AThe DAE (Decentralized Agentic Economy) framework proposes that AI will evolve from being a mere efficiency tool to an independent economic agent with decision-making capabilities, identity, and the ability to participate directly in value exchange via blockchain and smart contracts.

QWhat are the three key transitions Hong Kong has completed in its regulatory approach to digital assets, as mentioned in the article?

AThe three key transitions are: 1) Systematic expansion of the regulatory scope to include exchanges, custody, staking, and derivatives; 2) Gradual liberalization at the product level, creating replicable paths for tokenized funds and money market instruments; and 3) Clarification of infrastructure direction, particularly for stablecoins.

QHow does Hong Kong's regulatory path for Web3 differ from that of the US and Europe, according to the article?

AHong Kong's path is characterized by the principle of 'same risk, same regulation,' a phased release of innovation space through sandbox mechanisms, and policy continuity. This contrasts with the US's frequent policy adjustments creating uncertainty and Europe's stricter regulations that can limit innovation.

Похожее

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.

marsbit6 мин. назад

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

marsbit6 мин. 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.

bitcoinist7 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist7 мин. 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.

marsbit12 мин. назад

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

marsbit12 мин. 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.

marsbit57 мин. назад

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

marsbit57 мин. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片