Паника вокруг стейблкоинов? Профессор утверждает, что банки гонятся за мифами, а не фактами

bitcoinistОпубликовано 2026-01-13Обновлено 2026-01-13

Введение

Колумбийский профессор Омид Малекан опроверг пять распространённых в банковской сфере мифов о стейблкоинах, пока Конгресс США готовится к голосованию по законопроекту о структуре рынка. Он заявил, что опасения об оттке депозитов из банков и крахе кредитования преувеличены, поскольку стейблкоины часто обеспечены резервами в виде казначейских обязательств и банковских вкладов, что может даже поддерживать банковский бизнес. Ключевой вопрос, по его мнению, заключается в том, кто получает проценты от резервов — банки или эмитенты криптовалют. Банки настаивают на ограничении выплат процентов владельцам стейблкоинов, опасаясь за свою прибыль и ликвидность. Законодатели пытаются найти компромисс до голосования в комитете 15 января 2026 года.

Адъюнкт-профессор Колумбийской бизнес-школы Омид Малекан оспорил то, что он назвал пятью распространенными в банковской отрасли заблуждениями относительно доходности стейблкоинов, в то время как Конгресс готовит законопроект о структуре рынка к рассмотрению в этом месяце.

Он опроверг утверждения о том, что стейблкоины автоматически истощат банковские депозиты или приведут к коллапсу кредитования, и заявил, что реальная борьба ведется за то, кто получает проценты по резервам, обеспечивающим эти токены.

«Я разочарован тем, что принятие законодательства о структуре рынка, похоже, застопорилось из-за вопроса о доходности стейблкоинов», — сказал он. «Большинство опасений, циркулирующих в Вашингтоне, основаны на необоснованных мифах», — добавил Малекан.

Заблуждения относительно доходности стейблкоинов

Основываясь на отчетах, Малекан перечислил пять конкретных пунктов, в которых отраслевые нарративы отошли от фактов. Он заявил, что стейблкоины во многих случаях полностью обеспечены резервами, и что эмитенты часто размещают резервы в казначейских векселях и банковских счетах — это деятельность, которая может подпитывать, а не истощать банковский бизнес.

Он также отметил, что значительная часть кредитования в США осуществляется вне сообщества банков, через фонды денежного рынка и частных кредиторов, поэтому связь между стейблкоинами и банковским кредитованием не так пряма, как подразумевается в некоторых заявлениях представителей отрасли.

Банки оказывают давление на законодателей по поводу правил доходности

Законодатели спешат урегулировать эти вопросы до рассмотрения законопроекта в комитете. Заседание Банковского комитета Сената по рассмотрению текста о структуре рынка запланировано на 15 января 2026 года, и, по данным источников, переговорщики остаются разделенными во мнении о том, следует ли ограничивать сторонние схемы получения доходности, связанные со стейблкоинами.

Общественные банки и торговые группы призвали сенаторов закрыть то, что они называют «лазейками для получения доходности», заявив, что нерегулируемые вознаграждения могут отвлекать депозиты и повышать риски ликвидности.

BTCUSD торгуется на отметке $91,860 на 24-часовом графике: TradingView

Важно, кто получает проценты

Малекан сосредоточил внимание на распределении процентов от резервных активов. Согласно его комментариям, выбор политики заключается не в запрете стейблкоинов, а в решении того, будут ли банки или крипто-эмитенты получать доход от резервов.

Если эмитентам будет разрешено делиться процентами или вознаграждениями с клиентами, это может оказать давление на прибыль банков — этот момент банки громко озвучивают на слушаниях и в письмах законодателям.

Подготовка проекта и последние торги

В отчетах сообщалось, что сотрудники комитета спешили подать двухпартийный текст о структуре рынка и согласовать формулировки о доходности до крайнего срока на этой неделе. Переговоры продолжались до поздних заседаний, поскольку сенаторы взвешивали компромиссы, которые могли бы разрешить некоторые формы вознаграждений, одновременно защищая от рисков набега на банки и дезинтермедиации.

Featured image from Global Finance Magazine, chart from TradingView

Связанные с этим вопросы

QКакие пять основных заблуждений банковской индустрии о стейблкоинах опровергает профессор Омид Малекан?

AПрофессор опровергает пять основных заблуждений: 1) что стейблкоины автоматически истощают банковские депозиты, 2) что они приводят к коллапсу кредитования, 3) что они не имеют полного резервирования, 4) что их резервы не размещаются в казначейских векселях и банковских счетах, и 5) что существует прямая связь между стейблкоинами и банковским кредитованием.

QПочему, по мнению Малекана, законодательство о структуре рынка застряло на вопросе доходности стейблкоинов?

AМалекан считает, что законодательство застряло из-за необоснованных мифов и опасений, циркулирующих в Вашингтоне, которые не подтверждены фактами, а реальная борьба ведется за то, кто будет получать проценты по резервам, обеспечивающим стейблкоины.

QКакую деятельность стейблкоин-эмитентов Малекан приводит в качестве примера, опровергающего миф о вреде для банковского бизнеса?

AМалекан отмечает, что эмитенты часто размещают резервы в казначейских векселях и банковских счетах, что может поддерживать, а не подрывать банковский бизнес.

QКакую дату наметил Комитет по банковскому делу Сената для рассмотрения законопроекта о структуре рынка?

AКомитет по банковскому делу Сената запланировал рассмотрение законопроекта о структуре рынка на 15 января 2026 года.

QВ чем, согласно статье, заключается настоящая политическая дилемма, связанная со стейблкоинами?

AНастоящая политическая дилемма заключается не в запрете стейблкоинов, а в том, кто будет получать доход от резервных активов — банки или крипто-эмитенты, и разрешать ли эмитентам делиться процентами или вознаграждениями с клиентами.

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.

marsbit8 мин. назад

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

marsbit8 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.

bitcoinist9 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist9 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.

marsbit14 мин. назад

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

marsbit14 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.

marsbit59 мин. назад

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

marsbit59 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