Только 11 эмитентов стейблкоинов прошли первые 100 дней MiCA

cryptonews.ru2024-11-16 tarihinde yayınlandı2025-04-16 tarihinde güncellendi

В ЕС быстро набирает обороты единая система регулирования крипторынка MiCA. С начала года она официально действует во всех 27 странах Евросоюза.

Теперь все биржи, платформы и эмитенты стейблкоинов работают по одним правилам. Прошло 100 дней с момента полного запуска MiCA, и только 11 компаний смогли получить одобрение.

Общий рынок стейблкоинов приближается к отметке $250 млрд, а Tether по-прежнему занимает первое место по объёму.

Германия лидирует по одобрениям MiCA

Патрик Хансен, директор по стратегии в Circle, опубликовал список компаний, которые получили одобрение в рамках MiCA. Сейчас таких 11, они представлены в шести странах ЕС и получили право выпускать EMT, стейблкоины, обеспеченные одной фиатной валютой.

На данный момент зарегистрировано 16 EMT: 10 в евро и 6 в долларах. Также одобрено 15 криптосервисов (CASP).

Больше всего в Германии, 6 компаний. На втором месте Мальта с 5 лицензиями. Эти разрешения дают право на торговлю, хранение, обмен, переводы и другие операции. Среди одобренных крупные традиционные игроки вроде BBVA, Clearstream и Flatex. А вот некоторые нидерландские проекты вроде MoonPay, Hidden Road, Zebedee и Bitstaete в реестре пока отсутствуют.

Хансен также отметил, что ни один эмитент токенов, привязанных к активам, пока не получил лицензию. В отдельный список CONSOB (итальянский регулятор) внесла 15 компаний как не соответствующие требованиям. Ещё 25 зарегистрированы на криптовалюты, которые не относятся ни к EMT, ни к ART. В основном это проекты на базе биткоина, эфира и других крупных активов.

Google Ads теперь под контролем MiCA

Для криптоплатформ MiCA стал критически важным. Пока лицензия не даёт права свободно оказывать услуги во всех 30 странах Европейской экономической зоны, поэтому список одобренных компаний может расшириться только через несколько месяцев.

Это происходит на фоне нестабильности рынка: цифровые активы оказались в центре внимания после всплеска тарифных новостей. Общая капитализация крипторынка снова превысила $2,7 трлн, за счёт роста биткоина на 8% за неделю. Гонка в секторе стейблкоинов продолжается. У Tether по-прежнему $145 млрд, Circle идёт вторым с результатом свыше $60 млрд.

На этом фоне Google внёс жёсткие изменения в политику рекламы. К 23 апреля все биржи и кошельки, работающие в Европе и желающие запускать рекламу, обязаны подтвердить наличие лицензии по MiCA или регистрацию в качестве CASP.

Потребуется и отдельная сертификация от Google. Это часть новой стратегии, площадка реагирует на ужесточение правил со стороны ЕС, которые направлены на очистку и легализацию индустрии.

При этом Google не планирует массово банить всех подряд. Тем, кто нарушит новые требования, сначала будет выдаваться предупреждение и отсрочка на 7 дней, прежде чем доступ к рекламе будет отключён.

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.

marsbit5 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

marsbit5 saat önce

İşlemler

Spot
活动图片