Президент MoonPay предупреждает банки: «Нельзя заморозить прогресс» в токенизации

ambcryptoОпубликовано 2025-12-22Обновлено 2025-12-22

Введение

Президент MoonPay Кит Гроссман заявил, что традиционные финансовые институты не могут остановить развитие токенизации. Он подчеркнул, что инновации не требуют разрешения и вынуждают к адаптации, сравнив влияние токенизации на финансы с трансформацией медиаиндустрии под воздействием цифровизации. Несмотря на критику со стороны Всемирной федерации бирж и Citadel Securities, которые призывают к регулированию, токенизация активов считается неизбежной. Объём токенизированных рынков превысил $700 млрд и может достичь $1 трлн, включая стейблкоины. По прогнозам Grayscale, к 2030 году рынок может вырасти в 1000 раз, а ключевыми бенефициарами станут Ethereum, Solana, BNB и Chainlink.

Разрушительную силу токенизации нельзя остановить сопротивлением со стороны традиционных финансовых игроков, таких как банки, считает президент MoonPay Кит Гроссман.

В недавнем заявлении руководитель предупредил:

«Вы не можете заморозить прогресс, чтобы защитить устаревшую экономику. Инновации не спрашивают разрешения. Они заставляют адаптироваться.»

Токенизация, или ончейн-представление реальных активов, таких как недвижимость, акции и кредиты, считается эффективной для расчетов и снижения затрат.

Кроме того, она масштабируема в глобальном масштабе, и американские регуляторы выступают за переход всех рынков капитала на блокчейн.

Токенизация «неизбежна»

Однако некоторые аспекты перехода к токенизации подвергались критике и противодействию со стороны некоторых игроков.

Например, в августе Всемирная федерация бирж (WFE), надзорный орган для традиционных фондовых бирж, раскритиковала «нерегулируемые токенизированные акции» и предупредила, что эти продукты могут подорвать целостность рынка.

Аналогичным образом, Citadel Securities настаивал на регулировании DeFi до того, как сектору будет разрешено работать с токенизированными рынками. Сторонники криптовалют расценили это как объявление войны накануне бума токенизации.

Несмотря на эти помехи со стороны игроков TradFi, Гроссман отметил, что тренд «неизбежен», проводя параллели с медиа и цифровизацией.

«Хотя медиаиндустрия не исчезла, почти два десятилетия спустя она кардинально преобразилась. Дистрибуция, монетизация и баланс сил — все изменилось.»

Гроссман добавил, что финансы также трансформируются, и те, кто примет токенизацию, окажутся в выигрыше.

«Токенизация будет так же разрушительна для финансов, как цифровизация для медиа; и, вероятно, даже быстрее.»

Эли Бен-Сассон, основатель Starknet и Zcash, выразил схожие настроения и отметил:

«Короче: крипта съест инфраструктуру традфи. И не оставит ни крошки.»

Токенизированные активы нацеливаются на $1 триллион

Объем токенизированных рынков превысил $700 миллиардов и, как ожидается, достигнет $1 триллиона, включая сегмент стейблкоинов, предложение которых составляет $300 миллиардов.

Кредиты или займы также показали значительную ончейн-активность, от соглашений об обратном выкупе (репо) до долга Казначейства США.

Токенизированные акции также показали значительный импульс в 2025 году, продемонстрировав двузначный рост за последние 30 дней, несмотря на затишье на broader крипторынке.

Ведущими эмитентами являются Ondo Finance, Backed Finance (xStocks) и Securitize.

На уровне settlement для ончейн-акций Ethereum занял первое место с $335 миллионами, за ним следует Solana с $164 миллионами. Algorand и BNB Chain заняли третье и четвертое места соответственно.

По мнению Grayscale, общие токенизированные рынки могут расшириться в 1000 раз к 2030 году, причем ETH, BNB, SOL и Chainlink [LINK] ожидаются среди ключевых бенефициаров.


Заключительные мысли

  • По словам руководителя MoonPay, токенизация «неизбежна», несмотря на текущее противодействие.
  • Токенизированные активы могут вырасти в 1000 раз к 2030 году, согласно Grayscale.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто, по словам президента MoonPay Кита Гроссмана, является неизбежным в финансовой индустрии?

AТокенизация является неизбежной, и она трансформирует финансовую индустрию так же, как цифровизация изменила медиа-отрасль.

QПочему некоторые традиционные финансовые игроки, такие как Всемирная федерация бирж, критикуют токенизацию?

AОни критикуют нерегулируемые токенизированные акции, предупреждая, что эти продукты могут подорвать целостность рынка.

QКакой прогноз по росту рынка токенизированных активов даёт компания Grayscale?

AGrayscale прогнозирует, что к 2030 году рынок токенизированных активов может вырасти в 1000 раз.

QКакие блокчейны являются ведущими для расчетов по ончейн-акциям согласно статье?

AEthereum занимает первое место с объемом в $335 миллионов, за ним следует Solana с $164 миллиона. Algorand и BNB Chain занимают третье и четвертое места соответственно.

QКакие преимущества токенизации упоминаются в статье?

AТокенизация считается эффективной для расчетов, снижает издержки, является глобально масштабируемой и поддерживается регуляторами США для перевода всего рынка капитала на блокчейн.

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.

marsbit44 мин. назад

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

marsbit44 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.

bitcoinist45 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist45 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.

marsbit50 мин. назад

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

marsbit50 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.

marsbit1 ч. назад

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

marsbit1 ч. 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.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить T

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Threshold Network Token (T) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Threshold Network Token (T).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Threshold Network Token (T)После приобретения вами Threshold Network Token (T) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Threshold Network Token (T)С легкостью торгуйте Threshold Network Token (T) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.0k просмотров всегоОпубликовано 2024.03.29Обновлено 2026.06.02

Как купить T

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на T (T) представлены ниже.

活动图片