Morgan Stanley Readies Spot Bitcoin ETF For Wednesday Debut – What Investors Should Know

bitcoinistОпубликовано 2026-04-07Обновлено 2026-04-07

Введение

Morgan Stanley is set to launch the first spot Bitcoin ETF among major US banks, with trading expected to begin on April 8 under the ticker "MSBT" on the NYSE. The fund will carry an annual fee of 14 basis points, undercutting BlackRock's IBIT by 11 basis points. Experts suggest this aggressive pricing could intensify fee competition among issuers and attract significant inflows. The move is seen as a strategic effort to capture market share and further legitimize Bitcoin ETFs, coinciding with a shifting regulatory landscape and growing institutional interest in digital assets.

Morgan Stanley is poised to become the first major US bank to launch a spot Bitcoin ETF, according to filings and market notices that indicate an April 8 debut.

The $1.9 trillion Wall Street firm’s entry would arrive more than two years after the US Securities and Exchange Commission (SEC) approved the first Bitcoin ETF back in January 2024.

Morgan Stanley’s Bitcoin ETF Push

The new fund, expected to trade under the ticker “MSBT” on the New York Stock Exchange (NYSE), carries an annual fee of 14 basis points. That price undercuts the current market leader, BlackRock’s IBIT, by 11 basis points — a sizable discount that Bloomberg expert Eric Balchunas called “semi‐shock.”

By Balchunas’s account, Morgan Stanley’s lower fee makes the product more palatable for the firm’s advisors and increases its chances of attracting outside assets.

Compared with many mainstream equity-index ETFs, which typically charge between 3 and 10 basis points, the bank’s fee positions its Bitcoin exposure closer to a commodity‐like pricing structure, the expert noted.

Roy Kashi, CEO of FalconEdge, suggested the move is intended to “blow the competition out of the water,” adding that Morgan Stanley’s low fee both legitimizes Bitcoin ETFs further and demonstrates the bank’s appetite to capture market share.

ETF Launch Anticipated To Spur Fee Competition

Experts such as Balchunas expect the NYSE Arca listing notice to make the fund effective on April 8, at which point trading could begin. The expert has previously indicated that projections for first‐year assets under management will surface after the listing and further analysis.

However, if Morgan Stanley’s MSBT attracts significant inflows, it is anticipated that fee competition among issuers may increase, forcing other issuers to adjust their pricing, distribution, or product features.

The timing of Morgan Stanley’s drive also aligns with a changing regulatory and legislative landscape. Several major financial organizations have accelerated plans for direct Bitcoin exposure and infrastructure as a result of the Trump administration’s renewed stance toward clearer frameworks for digital assets.

As such, major financial firms, including Charles Schwab, have announced plans to expand their Bitcoin capabilities. This signals a growing interest among wealth managers, broker-dealers, and hedge funds, as noted in a social media post by Phong Le, CEO of Strategy.

The daily chart shows BTC’s price consolidating between $66,000 and $70,000. Source: BTCUSDT on TradingView.com

Featured image from OpenArt, chart from TradingView.com

Связанные с этим вопросы

QWhen is Morgan Stanley's spot Bitcoin ETF expected to debut and under what ticker symbol?

AMorgan Stanley's spot Bitcoin ETF is expected to debut on April 8 and will trade under the ticker symbol 'MSBT' on the New York Stock Exchange (NYSE).

QWhat is the annual fee for Morgan Stanley's new Bitcoin ETF and how does it compare to the current market leader?

AThe annual fee for Morgan Stanley's Bitcoin ETF is 14 basis points. This undercuts the current market leader, BlackRock's IBIT, by 11 basis points.

QAccording to experts, what is the significance of Morgan Stanley launching a Bitcoin ETF with a low fee?

AExperts suggest that the low fee makes the product more attractive to the firm's advisors, helps legitimize Bitcoin ETFs further, and demonstrates Morgan Stanley's aggressive strategy to capture market share and potentially 'blow the competition out of the water'.

QWhat broader market trend is Morgan Stanley's Bitcoin ETF launch a part of?

AThe launch is part of a trend where major financial organizations are accelerating plans for direct Bitcoin exposure, driven by a changing regulatory and legislative landscape, including the Trump administration's renewed stance toward clearer frameworks for digital assets.

QWhat potential impact on the ETF market is anticipated if Morgan Stanley's fund attracts significant inflows?

AIf Morgan Stanley's MSBT attracts significant inflows, it is anticipated to increase fee competition among issuers, potentially forcing them to adjust their pricing, distribution, or product features.

Похожее

TechFlow Intelligence Bureau: Chip Stocks Lose Trillions in a Single Day, Bitcoin Falls Below $60,000, US-Iran Conflict Escalates

**Daily Tech & Markets Roundup: AI Advances, Market Turmoil, and Geopolitical Tensions** **AI / LLMs**: Anthropic's internal report on AI self-improvement sparked serious discussions about Recursive Self-Improvement (RSI). Meanwhile, debate continues on AI coding tools after Claude was accused of introducing bugs into the rsync codebase. In positive news, DeepSeek V4 Flash impressed in local deployment tests, and GitHub Copilot now supports custom endpoints for local models. A surprising research turn suggests removing chain-of-thought prompting can sometimes improve LLM performance. **Crypto / Web3**: Bitcoin plunged below $60,000, with its RSI hitting levels last seen during the COVID-19 crash, driven by strong U.S. jobs data reviving interest rate hike fears. Discussions highlight Ethereum DeFi's continued lack of a smooth consumer payment layer. **Chips / Hardware**: Chip stocks suffered a massive sell-off, with the Philadelphia Semiconductor Index posting its worst single-day drop in six years, erasing over a trillion dollars in value. Marvell, Micron, AMD, and Intel were among the biggest losers. **Tech Companies**: A leaked Microsoft document revealing goals to make Copilot "addictive" drew criticism. LinkedIn founder Reid Hoffman left Microsoft's board to focus full-time on his AI agent startup, Manus. Google was revealed to be paying SpaceX $920 million monthly for AI training compute. **Markets & Macro**: A blowout U.S. jobs report (172k vs. 80k expected) crushed hopes for near-term rate cuts, sending Treasury yields soaring and triggering a broad market sell-off. CEOs from Kraft, McDonald's, and Whirlpool simultaneously warned U.S. consumers are exhausting their savings. **Geopolitics**: U.S.-Iran tensions escalated with missile/drone interceptions and U.S. strikes on Iranian radar sites, keeping the critical Strait of Hormuz largely closed since late February and posing ongoing oil supply risks. **The Bottom Line**: The strong jobs data acted as a single trigger for correlated sell-offs across equities, crypto, and chips. Underlying the volatility is a stark contradiction between robust employment data and warnings of consumer weakness, alongside geopolitical risks that could reignite inflation, leaving markets to price in a fraught macro outlook with no clear "soft landing" path.

marsbit1 ч. назад

TechFlow Intelligence Bureau: Chip Stocks Lose Trillions in a Single Day, Bitcoin Falls Below $60,000, US-Iran Conflict Escalates

marsbit1 ч. назад

It Took Me a Year to See the Bitter Truth About Agent Payments

After a year building infrastructure for the Agent economy, engaging with major players like Stripe, Visa, and Coinbase, the author shares a sobering analysis of the current state of Agent payments. The core finding is a stark lack of genuine, immediate demand across most envisioned use cases. The article breaks down four key market segments: 1. **Agent-to-Merchant (Consumer Shopping):** For most product categories (e.g., clothing, electronics), conversational AI shopping is a step backwards from visual e-commerce interfaces. While agents excel at understanding needs, they can't replace side-by-side product comparison. Real merchant interest is defensive "Agent Engine Optimization," not driven by current customer demand. Potential exists for high-frequency, low-decision purchases (like food delivery) or navigating complex store UIs, but these require massive B2C distribution channels dominated by giants like Amazon. 2. **Agent-to-API (Developer Services):** Developers already have subscriptions and billing relationships for APIs (compute, data). Prepaid balances solve micro-payment issues for low transaction volumes. A deeper structural problem is that major SaaS vendors' business models rely on enterprise contracts, resisting granular pay-per-call pricing. While protocols like MPP and x402 serve the long tail of niche services, this market is small and developers are historically low-willingness-to-pay. 3. **Agent-to-Agent:** This remains largely theoretical with minimal transaction volume. While it represents a long-term bet on a fundamentally new transaction infrastructure (sub-second, micro-penny to million-dollar, multi-party settlements), it does not constitute a present market. 4. **Agent-to-Finance:** This is the only category with existing, paying demand. Integrating AI into financial workflows (trading, portfolio management) is a natural evolution and enables new capabilities like autonomous rebalancing. However, competition favors established, regulated institutions. The "real problem" is not moving money between agents, but the broader challenge of **coordination**—orchestrating work between agents and humans, verifying outcomes, and settling results. Payment is just one component of settlement, which is itself part of coordination. Companies that solve the coordination layer will subsume payment, not the other way around. While well-funded incumbents build defensively for a long-term future, startups must find where the market is today—which, for the author's team, lies outside these four categories in an area of real, growing, and underserved activity.

marsbit1 ч. назад

It Took Me a Year to See the Bitter Truth About Agent Payments

marsbit1 ч. назад

It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments

**Title: It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments** Over the past year, I've worked on infrastructure for the Agent economy, engaging with major players like Stripe, Visa, Coinbase, and numerous startups. The findings reveal a stark reality: genuine, widespread demand for Agent-based payments does not yet exist. **Key Observations:** * **Agent-to-Merchant (Shopping):** The user experience for AI shopping often falls short, especially for visual product discovery. While AI excels at understanding needs, conversational interfaces can't yet replace browsing and comparing multiple products visually. Current merchant interest is largely defensive ("Agent Engine Optimization") for a future that hasn't arrived. High-frequency, low-friction purchases (like food delivery) are potential fits, but lack open APIs and face high AI inference costs. Simpler, more affordable, or cross-language interactions for complex UIs are a niche opportunity but require massive consumer distribution to scale. * **Agent-to-API (Developer Tools):** Developer payment needs for APIs (computing, data, models) are already met through subscriptions and prepaid credits. The core challenge is not payment friction but supplier economics: most large SaaS providers prefer enterprise contracts over micropayments for API calls. Protocols like MPP and x402 suit the long-tail of smaller services but cater to a developer market historically reluctant to pay for these tools. Major infrastructure needs at the top of the stack are already being addressed. * **Agent-to-Agent (Machine Commerce):** This is a long-term vision with almost no current transaction volume. While a future with high-speed, high-frequency, multi-party machine-to-machine transactions would require novel infrastructure, it remains theoretical. The market is not here yet. * **Agent-to-Finance:** This is the only category with clear, present demand. Financial professionals and DeFi users already pay for tools, and AI augmentation is a natural evolution. Autonomous AI agents can enable entirely new financial strategies. However, competition is fierce from established, regulated incumbents who can more easily layer AI onto their existing products. **The Core Insight:** Companies, especially giants with long time horizons, are building defensively for a potential future of mass machine commerce. For them, early investment is a low-cost hedge. For startups, the current market reality is different. The primary challenge isn't just moving money between agents (payments). The larger, unsolved problem is **orchestration** – coordinating work between agents and humans, verifying outcomes, and then settling. Payment is just a part of settlement, which is just a part of orchestration. Companies that solve the orchestration problem will subsume payments, not the other way around. After a year of building, we see the real, growing, and underserved market opportunity lies in this broader domain of orchestration.

链捕手2 ч. назад

It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments

链捕手2 ч. назад

Claude Opus 4.8 Finds a $4.5 Billion Bug: The AI Era is Mass-Producing Hackers

A researcher discovered a critical "infinite mint" vulnerability in the Zcash cryptocurrency's Orchard protocol using Claude Opus 4.8, leading to a swift fix but also a 50% market drop, erasing billions in value. This incident highlights a new era where powerful, accessible AI models are dramatically lowering the barrier to finding software vulnerabilities. Previously, the security community feared specialized models like Claude Mythos Preview, capable of finding decades-old zero-day exploits. The Zcash case, however, involved a publicly available, general-purpose model. This shift makes advanced security auditing—and attack capabilities—accessible to far more people, not just experts. The mass democratization of vulnerability discovery brings a dual challenge: a flood of low-quality, AI-generated false reports that overwhelm maintainers, and the real, rapid uncovering of deep, dangerous bugs. Open-source projects, often understaffed and unfunded, are particularly vulnerable to this "attention DDoS." The article cites examples like curl shutting down its bug bounty program due to the unsustainable workload. Our perceived digital safety has often been luck, relying on the high cost and effort required to find deeply hidden flaws in complex systems, as seen with historical vulnerabilities like Heartbleed or Baron Samedit. AI changes this cost structure, effectively "mass-producing flashlights" to illuminate every corner of our codebase. While large companies operate extensive security chains involving external white-hat hackers and massive defensive operations, the global cybersecurity workforce faces a severe shortage, especially of experienced personnel capable of analyzing complex threats and coordinating fixes. The core dilemma emerges: AI makes *finding* bugs cheap and scalable, but *fixing* them remains a slow, expensive, and human-intensive process. The article concludes that AI won't destroy the internet but acts as a bright light, revealing that our digital existence is not inherently secure but is precariously maintained by ongoing human effort. The true cost in the AI era may not be discovery, but whether there will be enough people left willing and able to do the hard work of repair.

marsbit2 ч. назад

Claude Opus 4.8 Finds a $4.5 Billion Bug: The AI Era is Mass-Producing Hackers

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Что такое $BANK

Банк ИИ: Революционный шаг в будущее банковского дела Введение В эпоху, отмеченную быстрыми темпами технологического прогресса, Банк ИИ находится на пересечении искусственного интеллекта (ИИ) и банковских услуг. Этот инновационный проект стремится переопределить финансовый ландшафт, повышая операционную эффективность, меры безопасности и качество обслуживания клиентов с помощью ИИ. Приступая к этому изучению Банка ИИ, мы углубимся в то, что включает в себя проект, его операционную динамику, его исторический контекст и значительные вехи. Что такое Банк ИИ? В своей основе Банк ИИ представляет собой преобразовательную инициативу, направленную на интеграцию искусственного интеллекта в различные банковские операции. Этот проект использует возможности ИИ для автоматизации процессов, улучшения протоколов управления рисками иEnhancing взаимодействия с клиентами через персонализированные услуги. Основные цели Банка ИИ включают: Автоматизация банковских функций: Используя технологии ИИ, Банк ИИ стремится автоматизировать рутинные задачи, снижая нагрузку на человеческие ресурсы и повышая эффективность. Улучшение управления рисками: Проект использует алгоритмы ИИ для прогнозирования и выявления рисков, тем самым укрепляя меры безопасности против мошенничества и других угроз. Персонализация банковских услуг: Банк ИИ сосредоточен на предложении индивидуально подобранных финансовых продуктов и услуг, анализируя данные и поведение клиентов. Улучшение клиентского опыта: Внедрение решений на базе ИИ, таких как чат-боты и виртуальные помощники, направлено на предоставление пользователям более человеческого взаимодействия, революционизируя способ, которым клиенты взаимодействуют с банками. С этими целями Банк ИИ позиционирует себя как ключевого игрока в сделании банковских услуг более эффективными, безопасными и ориентированными на пользователей. Кто создатель Банка ИИ? Детали, касающиеся создателя Банка ИИ, остаются неизвестными. Таким образом, ни одно конкретное лицо или организация не были идентифицированы в доступной информации. Анонимность, окружающая начало проекта, поднимает вопросы, но не умаляет его амбициозного видения и целей. Кто инвесторы Банка ИИ? Подобно создателю проекта, конкретная информация о инвесторах или поддерживающих организациях Банка ИИ не была раскрыта. Без этой информации трудно описать финансовую поддержку и институциональную поддержку, которая может продвигать проект вперед. Тем не менее, важность наличия прочной инвестиционной базы является ключевой для поддержания развития в такой инновационной сфере. Как работает Банк ИИ? Банк ИИ работает на нескольких инновационных фронтах, сосредотачиваясь на уникальных факторах, которые отличают его от традиционных банковских рамок. Ниже приведены ключевые операционные особенности: Автоматизация: Применяя алгоритмы машинного обучения, Банк ИИ автоматизирует различные ручные процессы внутри банков. Это приводит к снижению операционных затрат и позволяет работникам перераспределять свои усилия на более стратегические деятельности. Совершенное управление рисками: Интеграция ИИ в практики управления рисками обеспечивает банки инструментами для точного прогнозирования потенциальных угроз, таких как мошенничество, обеспечивая безопасность информации и активов клиентов. Индивидуализированные финансовые рекомендации: Путем непрерывного обучения на основе взаимодействия с клиентами, системы ИИ развивают тонкое понимание потребностей пользователей, позволяя им предлагать персонализированные советы по финансовым решениям. Улучшенные взаимодействия с клиентами: Используя чат-боты и виртуальных помощников на базе ИИ, Банк ИИ обеспечивает более увлекательный клиентский опыт, позволяя пользователям быстро получать ответы на свои запросы, тем самым сокращая время ожидания и повышая уровень удовлетворенности. Все вместе эти операционные особенности позиционируют Банк ИИ как пионера в банковском секторе, устанавливающего новые эталоны для предоставления услуг и операционного совершенства. Хронология Банка ИИ Понимание траектории Банка ИИ требует взгляда на его исторический контекст. Ниже представлена хронология, подчеркивающая важные вехи и события: Начало 2010-х: Концепция интеграции ИИ в банковские услуги начала привлекать внимание, когда банковские учреждения осознали потенциальные преимущества. 2018: Произошел заметный рост внедрения технологий ИИ, когда банки начали использовать инструменты ИИ, такие как чат-боты, для базового обслуживания клиентов и системы управления рисками для улучшения безопасности. 2023: Сложность ИИ продолжала развиваться, при этом генеративный ИИ был представлен для выполнения более сложных задач, таких как обработка документов и анализ инвестиций в реальном времени. Этот год стал значительным шагом вперед в возможностях, которые ИИ-технологии предоставили банкам. 2024-Настоящее состояние: На данный момент Банк ИИ находится на восходящей траектории, с продолжающимися исследованиями и разработками, которые расширяют возможности в банковских операциях. Продолжение изучения приложений ИИ намекает на захватывающие события, которые еще предстоят. Ключевые моменты о Банке ИИ Интеграция ИИ в банковское дело: Банк ИИ сосредоточен на принятии искусственного интеллекта для оптимизации банковских процессов и улучшения пользовательского опыта. Автоматизация и фокус на управлении рисками: Проект сильно акцентирует внимание на этих областях, стремясь сместить бремя рутинных задач, одновременно усиливая системы безопасности с помощью предсказательной аналитики. Персонализированные банковские решения: Используя данные клиентов, Банк ИИ предоставляет индивидуально подобранные банковские услуги, которые учитывают потребности отдельных пользователей. Обязанность по развитию: Банк ИИ остается приверженным постоянным исследовательским и развивающим усилиям, обеспечивая свою адаптируемость и постоянную актуальность по мере того, как технологии продолжают развиваться. Заключение В заключение, Банк ИИ является важным шагом вперед в банковской индустрии, использующим искусственный интеллект для изменения операционных парадигм, повышения безопасности и повышения удовлетворенности клиентов. Несмотря на пробелы в информации о создателе и инвесторах, четкие цели и функциональные механизмы Банка ИИ обеспечивают прочную основу для его постоянной эволюции. Поскольку технологии ИИ продолжают развиваться и сливаться с банковским сектором, Банк ИИ хорошо позиционирован, чтобы существенно повлиять на будущее финансовых услуг, улучшая наш подход к пониманию и взаимодействию с банковским делом.

148 просмотров всегоОпубликовано 2024.04.06Обновлено 2024.12.03

Что такое $BANK

Как купить BANK

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Lorenzo Protocol (BANK) 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 Lorenzo Protocol (BANK).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 Lorenzo Protocol (BANK)После приобретения вами Lorenzo Protocol (BANK) 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 Lorenzo Protocol (BANK)С легкостью торгуйте Lorenzo Protocol (BANK) 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.

998 просмотров всегоОпубликовано 2025.05.09Обновлено 2026.06.02

Как купить BANK

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 BANK (BANK) представлены ниже.

活动图片