Роберт Кийосаки оценил перспективы инвестирования в биткоин и золото

cryptonews.ru2024-03-14 tarihinde yayınlandı2024-09-14 tarihinde güncellendi

В финансовой среде инвестора часто сравнивают биткоин и золото с инвестиционной точки зрения. Данную ситуацию решил прокомментировать автор бестселлера «Богатый папа, бедный папа» Роберт Кийосаки. Он опубликовал соответствующий пост в социальной сети X. Эксперт подчеркнул, что он не понимает, почему вообще биткоин сравнивают с золотом. По его словам, единственный фактор, который имеет значение для инвестора — это право собственности не актив.

Сосредоточиться нужно именно на этом, а не на том, какие технологические инновации продвигает инструмент. «Я не совсем могу понять. К чему все эти извечные споры относительно того, что лучше? Золото или биткоин? По-моему, ключевой фактор, который реально имеет значение, — это сколько у вас золота или Bitcoin? Конец спора!», — сказал Кийосаки.

Спор относительно перспектив золота и биткоина сформировался на фоне оценки роли, которую данные активы отыгрывают в современной финансовой системе. Учитывая то, что биткоин дефляционен по своей природе, его часто сравнивают с цифровым аналогом золота.

Часть критиков отмечают, что сам по себе флагман крипторынка непригоден для долгосрочных инвестиций. Это обусловлено в первую очередь высокой волатильностью инструмента. Некоторые подчеркивают, что данное обстоятельство не позволит инвесторам защитить свои активы в период финансовой нестабильности. С другой стороны, некоторые отмечают, что драгоценным металлам не хватает революционного потенциала, который предлагает биткоин.

Между тем ончейн-данные указывают на то, что за последние годы главная цифровая монета начала демонстрировать прямую корреляцию с ценами на золото. На текущий момент коэффициент связи достиг отметки 0,6. Сейчас это наиболее высокий показатель за последние 5 лет.

İlgili Okumalar

BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

The BIS report, "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins," highlights that the primary risks of stablecoins extend beyond potential de-pegging. It argues that the core challenge is whether stablecoins can be integrated into a financial system that is identifiable, monitorable, accountable, and regulatable. While acknowledging efficiency gains like faster payments and programmability, BIS emphasizes that money requires an institutional framework—including legal certainty, liquidity support, and financial integrity controls—which many stablecoins currently lack. The report details compliance risks, noting that while blockchain transactions are transparent, address visibility does not equate to identity or purpose clarity. This creates a systemic risk as pseudonymity, non-custodial wallets, and cross-chain bridges can undermine AML/CFT controls. Furthermore, these risks can spill over into the traditional financial system through on- and off-ramps. The future direction, per BIS, is not to prohibit innovation but to embed regulatory rules—such as identity verification and transaction screening—directly into the technological infrastructure of tokenized finance. The key takeaway for compliance is that any new financial instrument must clearly address questions of customer identification, transaction monitoring, accountability, and cross-border rule consistency to be viable as a mainstream payment tool.

marsbit1 saat önce

BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

marsbit1 saat önce

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

marsbit1 saat önce

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbit1 saat önce

İşlemler

Spot
活动图片