Россия заняла 7-е место по принятию криптовалют

cryptonews.ru2024-05-12 tarihinde yayınlandı2024-09-12 tarihinde güncellendi

Россия заняла седьмое место в мировом рейтинге по принятию криптовалют. Украина расположилась на шестой строчке

Согласно ежегодному исследованию Chainalysis, Россия вошла в топ-10 стран по уровню принятия криптовалют. Рейтинг составлен на основе «индекса глобального принятия криптовалют» (от англ. Global Crypto Adoption Index), который анализирует миллионы транзакций и активность на криптоплатформах по всему миру.

Россия, Украина и криптовалюты

В пятерке лидеров по принятию криптовалют оказались Индия, Нигерия, Индонезия, США и Вьетнам. В топ-10 также вошли Украина, Филиппины, Пакистан и Бразилия.

Топ-10 стран по принятию криптовалют. Источник: Chainalysis

Россия неоднократно попадала в рейтинг Chainalysis. Несмотря на колебания курса и неоднозначное отношение властей, россияне продолжают активно использовать цифровые активы как для личных нужд, так и для ведения бизнеса.

Читайте также: Рейтинг криптобирж для россиян — топ вариантов

Кроме того, криптовалюта в РФ — средство для обхода санкций. Некоторые компании активно используют стейблкоин Tether (USDT) для торговли с компаниями из «дружественных» стран.

В сентябре в России вступил в силу закон о майнинге и криптовалютах. По мнению экспертов, это позитивно скажется на деятельности криптокомпаний, поскольку теперь им понятно, как работать на территории страны легально.

Украина тем временем все больше приближается к стандартам регулирования крипторынка Европейским Союзом. В 2021 году Киев утвердил закон «О виртуальных активах», который позволит легально обменивать и использовать криптовалюты в стране.

Рост глобальной активности в сфере криптовалют

По данным Chainalysis, в период с конца 2023 по начало 2024 года глобальная активность в сфере криптовалют значительно возросла. Этот рост превысил даже показатели 2021 года, на который пришелся предпоследний бычий рынок.

Особенно заметно увеличение объемов криптотранзакций в странах с низким и средним уровнем доходов. Например, в Африке и Латинской Америке.

Читайте также: География криптовалюты — самые популярные страны среди криптанов

Индекс глобального принятия криптовалют. Источник: Chainalysis

По словам экспертов, рост активности в сфере цифровых активов можно объяснить запуском спотовых биржевых фондов (ETF) на базе биткоина (BTC) в США. Благодаря инструменту на рынок поступили огромные инвестиции со стороны институциональных инвесторов. Все это привело к тому, что первая по капитализации криптовалюта обновила исторический максимум.

İlgili Okumalar

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit6 saat önce

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit6 saat önce

İşlemler

Spot
活动图片