Сэйлор называет Solana и Ethereum будущим цифрового кредитования

bitcoinistОпубликовано 2026-02-27Обновлено 2026-02-27

Введение

Ключевой доклад Майкла Сейлора на конференции World 2026 был посвящён будущему «цифровому кредитованию», обеспеченному Биткоином. Сейлор заявил, что его компания MicroStrategy (тикер MSTR) трансформирует капитал в кредит, используя Биткоин в качестве базового актива для создания стабильных доходных продуктов с меньшей волатильностью. Он выделил Solana и Ethereum не как основу капитала (это роль Биткоина), а как ключевые платформы для распределения и токенизации этих кредитных продуктов. По его мнению, «программируемый» кредит можно упаковать в различные форматы — токены, ETF или банковские счета — и распространять через традиционные биржи (NASDAQ) или блокчейн-сети (Solana, Ethereum). Сейлор подчеркнул, что успех этой модели зависит от долгосрочного роста Биткоина. Он привёл в пример устойчивость облигаций MicroStrategy (STRC) во время недавнего падения BTC на 45%, что, по его мнению, демонстрирует преимущество для инвесторов, желающих получить экспозицию к Биткоину без прямого владения им.

Майкл Сэйлор использовал свой ключевой доклад на Strategy World 2026 25 февраля, чтобы заявить, что «цифровой кредит», обеспеченный биткоином, выходит за рамки уолл-стрит и движется к программируемому распределению по криптографическим рельсам, назвав Solana и Ethereum частью этого будущего. Это заявление важно, потому что оно продвигает казначейскую модель MicroStrategy с биткоином в более широкую продуктовую теорию: использовать биткоин как капитальную базу, а затем упаковывать кредит, доходность и ликвидность для корпораций, розничных инвесторов и, в конечном итоге, токенизированных рынков.

Биткоин-капитал, кредитный продукт

Сэйлор представил биткоин как основу стека, а Stretch (STRC) от MicroStrategy — как кредитный уровень, построенный поверх него. По его словам, бизнес компании больше не сводится только к накоплению биткоина, но и к «превращению капитала в кредит» путем использования долгосрочных капитальных структур для извлечения денежного потока из волатильного актива и представления его в виде более стабильного продукта с доходностью.

«Чем занимается MicroStrategy? Наша компания преобразует капитал в кредит. Мы преобразуем экономическое богатство в поток денежных средств», — сказал Сэйлор. «Вам нужна операционная компания, чтобы взять блок экономической энергии, превратить его в валюту, привязать к валюте, устранить риск, сгладить волатильность, извлечь денежные потоки в виде доходности и сжать duration до настоящего момента».

Эта структура находится в центре его аргументации в пользу STRC. Сэйлор сказал, что MicroStrategy пришла к этому только после работы с тем, что он описал как все более надежные формы левериджа: от биржевого левериджа и маржинальных займов до старшего долга, младшего долга, конвертируемых бумаг и привилегированных структур.

Ключевая переменная, по его мнению, — это не только заявленный срок погашения, но и «стохастическая duration» капитала — как долго компания реально может на него полагаться до того, как ковенанты, стресс по mark-to-market или давление рефинансирования вызовут проблемы.

Он утверждал, что переменный привилегированный кредит предлагает лучший компромисс по сравнению с обыкновенными акциями, поскольку он максимизирует опционность и снижает риск выбытия из позиции во время просадки.

Сэйлор также изложил простой количественный аргумент в пользу цифрового кредита. По его словам, MicroStrategy использует три внутренних метрики: рейтинг BTC (покрытие collateral); риск BTC (вероятность падения collateral ниже требуемого уровня к концу срока); и подразумеваемый кредитный спред, необходимый для компенсации инвесторам. Он противопоставил текущие benchmarks в 78 базисных пунктов для инвестиционных облигаций и 288 базисных пунктов для высокодоходного долга с тем, что, по его словам, цифровой кредит может обеспечить, если биткоин будет расти быстрее традиционных активов.

Его модель сильно зависит от конструктивного взгляда на долгосрочную доходность биткоина. Если биткоин будет дорожать на 30% в год, сказал Сэйлор, против него можно будет выпустить значительные объемы инвестиционного кредита. Если биткоин никуда не движется, та же структура начинает напоминать проблемный долг.

Он использовал недавние результаты, чтобы подчеркнуть это различие. С момента своего исторического максимума около четырех с половиной месяцев назад, сказал Сэйлор, биткоин упал на 45%, в то время как STRC потерял «0% своей стоимости» и выплатил 4,5% дивидендов в течение просадки. Это, по его словам, и есть коммерческая возможность: предложить менее волатильный инструмент с доходностью покупателям, которые хотят получить экономику, связанную с биткоином, без прямого владения активом.

Solana и Ethereum как рельсы для дистрибуции

Наиболее важный поворот в keynote произошел, когда Сэйлор описал цифровой кредит как «программируемый». Он использовал этот термин в широком смысле.

«Программируемый означает, что я беру кредит и создаю его. Я превращаю его в токен, частный фонд, публичный фонд, ETF, ETP. Я делаю его банковским счетом. Я делаю его крипто-счетом», — сказал он. «Затем я размещаю его на платформе — NASDAQ, Лондонская фондовая биржа, Solana, Ethereum, Binance, Coinbase Base. Есть много разных платформ, на которые я могу его разместить».

Он пошел дальше, утверждая, что как только кредит упакован как модульный продукт, эмитенты могут настраивать волатильность, ликвидность, периоды стейкинга, частоту выплат и валютную экспозицию. В этой структуре Solana и Ethereum — не капитальная база (биткоин остается ею в модели Сэйлора), а потенциальные рельсы для распределения токенизированных версий кредитного продукта.

Это оставляет MicroStrategy с амбицией, большей, чем просто продажа привилегированных акций. Сэйлор сказал, что компания намерена углубить ликвидность STRC и масштабировать базовую активную базу, в то время как партнеры будут создавать вокруг нее продукты «цифровых денег» и «цифровой доходности».

Если эта теория верна, то MicroStrategy ставит на то, что кредит, обеспеченный биткоином, может переместиться из ниши публичного рынка в кросс-платформенную продуктовую категорию, охватывающую брокерские услуги, ETF и ончейн-экосистемы.

На момент публикации Solana торговалась по цене $86,97.

Solana должна вернуть уровень 0.618 Fib, недельный график | Источник: SOLUSDT на TradingView.com

Связанные с этим вопросы

QЧто Майкл Сэйлор назвал основой для создания «цифрового кредита»?

AМайкл Сэйлор назвал Bitcoin основой (капитальной базой) для создания «цифрового кредита».

QКакие блокчейн-платформы Сэйлор упомянул как потенциальные рельсы для распределения токенизированных кредитных продуктов?

AСэйлор упомянул Solana и Ethereum как платформы для распределения токенизированных версий кредитного продукта.

QКакую новую бизнес-модель представила компания MicroStrategy согласно выступлению?

AMicroStrategy больше не просто накапливает Bitcoin, а преобразует капитал в кредит, создавая менее волатильные продукты с доходностью на его основе.

QКакие три внутренних метрики использует MicroStrategy для оценки своего цифрового кредита?

AТри метрики: рейтинг BTC (покрытие коллатералом), риск BTC (вероятность падения залога ниже требуемого уровня) и подразумеваемый кредитный спред.

QКакой пример Сэйлор привёл, чтобы показать устойчивость продукта STRC во время падения рынка?

AОн заявил, что за 4,5 месяца после пика Bitcoin упал на 45%, в то время как STRC не потерял в стоимости и выплатил 4,5% дивидендов.

Похожее

WEEX API Fast Connect: Сделайте каждого нового пользователя активным трейдером менее чем за 10 секунд

WEEX представляет API Fast Connect — систему авторизации OAuth в один клик, которая позволяет пользователям подключить свой аккаунт WEEX к партнерским платформам без необходимости ручного создания или управления API-ключами. Решение разработано специально для партнеров программы WEEX Broker и заменяет технически сложный процесс подключения на мгновенную авторизацию, что ускоряет конверсию и повышает долгосрочную удержанность пользователей. Ключевые преимущества: - **Беспрепятственная конверсия:** Пользователи переходят от регистрации к реальной торговле менее чем за 10 секунд. - **Автогенерация ключей:** API-ключи создаются автоматически на стороне сервера, исключая ошибки ручного ввода. - **Повышенная безопасность:** Ключи передаются по зашифрованному каналу и никогда не отображаются пользователю. - **Снижение оттока:** Упрощённый процесс подключения уменьшает количество пользователей, теряемых на этапе настройки API. Как это работает: 1. Пользователь нажимает «Войти через WEEX» на партнерской платформе. 2. Происходит перенаправление на официальную страницу авторизации WEEX. 3. Пользователь подтверждает разрешения (по умолчанию доступно чтение и торговля). 4. Система автоматически генерирует и привязывает API-ключ к платформе через защищённое соединение. Решение предназначено для AI-сигнальных платформ, копи-трейдинга, торговых ботов и других сервисов, где ручная настройка API создаёт барьер для пользователей. API Fast Connect является частью экосистемы WEEX Broker, которая также включает институциональную ликвидность, комиссионные программы до 70% и полный доступ к API. WEEX — глобальная криптобиржа с более чем 6,2 млн пользователей, предлагающая свыше 1200 спотовых пар и фьючерсы с плечом до 400x.

TheNewsCrypto9 мин. назад

WEEX API Fast Connect: Сделайте каждого нового пользователя активным трейдером менее чем за 10 секунд

TheNewsCrypto9 мин. назад

Выпуск XRP Ledger v3.3.0 делает акцент на пяти поправках к протоколу

Предстоящий релиз xrpld v3.3.0 для XRP Ledger (XRPL) включает пять ключевых поправок (амендментов), направленных на расширение функциональности для токенизированных активов, управления комиссиями, разрешений и пакетной обработки. Среди нововведений: Конфиденциальные и Динамические Многоцелевые Токены (MPT), Пакетные операции, Делегирование разрешений, а также механизм Спонсируемых комиссий и резервов. Важно отметить, что эти функции не станут активными автоматически сразу после релиза. Для их активации на сети XRPL потребуется согласие 80% валидаторов, что является стандартным процессом для внедрения любых изменений в протоколе. Этот пакет обновлений в первую очередь нацелен на улучшение инфраструктуры для институциональных сценариев использования, таких как выпуск активов банками и платежными компаниями. Например, спонсируемые комиссии могут упростить взаимодействие пользователей, избавив их от необходимости самостоятельно держать нативные токены XRP для оплаты сетевых сборов. Улучшения MPT предоставят эмитентам больше гибкости в управлении активами, включая конфиденциальность и правила передачи. Пакетная обработка и делегирование разрешений повысят операционную эффективность приложений. Таким образом, релиз v3.3.0 задает дорожную карту для развития XRPL в сторону более сложных финансовых инструментов и улучшения пользовательского опыта, однако практическая реализация этих возможностей зависит от поддержки валидаторов и последующего внедрения разработчиками.

bitcoinist24 мин. назад

Выпуск XRP Ledger v3.3.0 делает акцент на пяти поправках к протоколу

bitcoinist24 мин. назад

Уолл-стрит, утренний отчет: V-образное восстановление в конце месяца, но Nasdaq показал худший июль за 12 лет, капитал ускоряет концентрацию у облачных гигантов

В конце месяца на Уолл-стрит наблюдался V-образный разворот, но Nasdaq показал худший результат за июль за 12 лет, при этом капитал ускорил концентрацию у облачных гигантов. Несмотря на рост основных индексов в пятницу, Nasdaq за месяц упал на 3,2%. Цены на нефть резко обвалились после отмены Трампом ударов по Ирану и увеличения добычи ОПЕК+. Золото в июле выросло на 0,91%, ожидается консолидация. США и Япония совместно вмешались в поддержку иены, доходность 10-летних казначейских облигаций США резко выросла. Капитализация облачных гигантов (Microsoft, Amazon, Google) выросла почти на $1,5 трлн за неделю, акции Amazon подскочили на 15,32%. Акции Apple упали на 7,35% из-за проблем с поставками, в то время как сектор хранения данных скорректировался. На предстоящей неделе в центре внимания будут отчеты Berkshire Hathaway, Palantir, SpaceX (первый отчет после IPO) и AMD, а также ключевые макроэкономические данные, включая отчет о занятости в США за июль.

marsbit48 мин. назад

Уолл-стрит, утренний отчет: V-образное восстановление в конце месяца, но Nasdaq показал худший июль за 12 лет, капитал ускоряет концентрацию у облачных гигантов

marsbit48 мин. назад

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1 ч. назад

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

Odaily星球日报1 ч. 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.

marsbit2 ч. назад

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

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片