Deutsche Bank: к 2030 году биткоин «станет соседом золота» в резервах центробанков

cryptonews.ruОпубліковано о 2025-10-20Востаннє оновлено о 2025-10-20

В исследовании Deutsche Bank говорится, что в ближайшие годы биткоин будет всё больше вести себя как золото, а к 2030-му оба актива «смогут сосуществовать» в официальных резервах. Авторы — Марион Лабуре и Камилла Сиазон — подчёркивают: появление BTC в резервах не означает вытеснение золота, речь о диверсификации.

Почему это стало возможным

Институциональный спрос и инфраструктура. Притоки в спотовые ETF на биткоин и усложнение кастоди-сервисов снижают «порог входа» для консервативных институтов и регуляторов.
Снижение относительной волатильности и «поведенческая» конвергенция с золотом. В отчёте DB анализируется корреляция BTC с индексом VIX и драгметаллом, вывод — «биткоин взрослеет» как макрогедж.
Макрофон. Ослабление доллара и геополитическая неопределённость исторически усиливают тягу к резервным «убежищам». DB считает, что часть спроса уйдёт и в цифровое «убежище».

Но скепсис никуда не делся

Ряд центробанков публично сомневаются, что BTC подходит для официальных резервов: звучат аргументы про волатильность, правовой статус, бухгалтерский учёт и ликвидность. Так, осторожность высказывали SNB и представители ЧНБ. Эти позиции показывают: путь от идеи до реальной покупки активов центробанками пройдёт через регулирование и стандарты учёта.

Последствия для рынков

Если даже часть центробанков добавит небольшую долю BTC к золоту, это создаст структурный спрос и сократит «плавающее» предложение, усиливая ценовую упругость на панических распродажах. Для золота это не проигрыш: скорее перераспределение хеджа между «аналоговым» и «цифровым» убежищами. В макроразрезе усилится тренд на мультивалютные резервы, а у эмитентов стейблкоинов/цифровых валют и их кастоди-провайдеров появится дополнительный стимул выстраивать регуляторно чистые цепочки владения и расчётов.

Материал носит информационный характер и не является финансовой рекомендацией.

Трендові криптовалюти

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Пов'язані матеріали

Injective software package hit by malicious supply chain attack – Details

In a software supply chain attack, malicious actors compromised the Injective Labs TypeScript SDK (@injectivelabs/sdk-ts v1.20.21) by uploading a tainted version to the npm registry. The attackers gained access to a legitimate contributor's GitHub account to distribute malicious commits. The compromised package, disguised as a routine update, contained malware that activated only when developers used specific wallet generation functions, stealing private keys and mnemonic seed phrases. This breach impacted approximately 50,000 weekly downloads and spread through transitive dependencies in 17 other Injective packages. While a clean version (v1.20.23) was later released, the malicious package remained accessible. Affected users are advised to rotate credentials, create new wallets, and move their funds.

ambcrypto1 год тому

Injective software package hit by malicious supply chain attack – Details

ambcrypto1 год тому

After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

Following the withdrawal of Aave and a sharp drop in its Total Value Locked (TVL), the valuation of the high-performance DeFi blockchain MegaETH faces scrutiny. Once a highly anticipated project with a fully diluted valuation (FDV) reaching around $2 billion, MegaETH saw its TVL plummet from a May peak of $245 million to just over $30 million in July, a roughly 70% decline. Its native token, MEGA, currently trades around $0.048 with a market cap of approximately $54 million and an FDV of about $480 million. The report identifies a core vulnerability: MegaETH's TVL was heavily dependent on a single protocol, Aave V3, which at its peak contributed around 90% of the chain's TVL. A significant portion of this capital is attributed to leveraged yield-farming strategies involving stablecoins like USDe. When the profitability of these strategies diminished, capital rapidly exited, exposing the lack of diversified, sustainable activity. Three key mismatches between MegaETH's valuation and its fundamentals are highlighted: 1. **Valuation vs. Real Usage:** With an FDV of ~$4.8B but only ~$1M in annualized protocol revenue and ~2,600 daily active addresses, the valuation appears disconnected from current economic activity. 2. **Token Narrative vs. Ecosystem Reality:** Despite its DeFi narrative, nearly 80% of the chain's recent protocol revenue comes from a trading card game, Monster, not from core DeFi applications like Aave. The chain's native stablecoin, USDM, also shows low trading volume and a declining market cap. 3. **Short-Term Hype vs. Long-Term Delivery:** Initial hype from token generation, blue-chip integrations, and influencer support has faded. Major protocols like Uniswap now hold minimal TVL on the chain, indicating that early capital was largely transient and driven by incentives rather than organic demand. The situation reflects a broader market trend where investors are becoming less tolerant of valuations based on inflated TVL and narrative, demanding clearer evidence of sustainable transactions, revenue, and ecosystem development. While MEGA's price may experience short-term rebounds from market sentiment, a fundamental re-rating likely depends on the team's ability to convert its remaining resources into tangible, user-retaining applications and genuine ecosystem growth.

链捕手1 год тому

After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

链捕手1 год тому

Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

marsbit1 год тому

Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

marsbit1 год тому

Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

链捕手1 год тому

Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

链捕手1 год тому

Circle secures final OCC approval for national trust bank to strengthen USDC infrastructure

Circle has received final approval from the U.S. Office of the Comptroller of the Currency (OCC) to establish Circle National Trust, a federally regulated national trust bank. This marks a key regulatory milestone, bringing core parts of the company's USDC stablecoin infrastructure under direct federal oversight. The new bank will initially provide digital asset custody services for Circle and its affiliates, with a pathway to serve institutional clients and potentially manage the USDC reserve in the future. The approval advances Circle from the conditional stage it reached alongside other crypto firms in late 2025. This move reflects a broader trend of integrating crypto infrastructure into the existing U.S. banking framework through national trust charters, which specialize in custody and fiduciary services rather than traditional lending.

ambcrypto1 год тому

Circle secures final OCC approval for national trust bank to strengthen USDC infrastructure

ambcrypto1 год тому

Торгівля

Спот

Популярні статті

Що таке $BANK

Bank AI: Революційний крок у майбутнє банківської справи Вступ В епоху, що характеризується швидкими технологічними змінами, Bank AI знаходиться на перетині штучного інтелекту (ШІ) та банківських послуг. Цей інноваційний проєкт прагне переосмислити фінансовий ландшафт, підвищуючи ефективність роботи, заходи безпеки та досвід клієнтів завдяки потужності ШІ. Розпочинаючи дослідження Bank AI, ми заглибимося в суть проєкту, його операційні динаміки, історичний контекст і значущі етапи. Що таке Bank AI? У своїй основі Bank AI представляє собою трансформаційну ініціативу, спрямовану на інтеграцію штучного інтелекту в різні банківські операції. Цей проєкт використовує можливості ШІ для автоматизації процесів, покращення протоколів управління ризиками та підвищення взаємодії з клієнтами через персоналізовані послуги. Основні цілі Bank AI включають: Автоматизація банківських функцій: Використовуючи технології ШІ, Bank AI прагне автоматизувати рутинні завдання, зменшуючи навантаження на людські ресурси та підвищуючи ефективність. Покращене управління ризиками: Проєкт використовує алгоритми ШІ для прогнозування та виявлення ризиків, тим самим зміцнюючи заходи безпеки проти шахрайства та інших загроз. Персоналізація банківських послуг: Bank AI зосереджується на пропозиції індивідуальних фінансових продуктів і послуг, аналізуючи дані і поведінку клієнтів. Покращення досвіду клієнтів: Впровадження рішень на основі ШІ, таких як чат-боти та віртуальні асистенти, має на меті забезпечити користувачам більш природну взаємодію, революціонізуючи спосіб, яким клієнти спілкуються з банками. З цими цілями Bank AI займає важливу роль в робленні банківської справи більш ефективною, безпечною та орієнтованою на користувача. Хто є творцем Bank AI? Деталі стосовно творця Bank AI залишаються невідомими. Таким чином, жодна конкретна особа або організація не були ідентифіковані в доступній інформації. Анонімність навколо створення проєкту піднімає питання, але це не зменшує його амбітного бачення та цілей. Хто є інвесторами Bank AI? Аналогічно творцеві проєкту, конкретна інформація стосовно інвесторів або організацій, що підтримують Bank AI, не була розкрито. Без цієї інформації важко окреслити фінансову підтримку та інституційну підтримку, які могли б сприяти розвитку проєкту. Тим не менше, важливість наявності міцної інвестиційної бази є вирішальною для забезпечення розвитку в такій інноваційній сфері. Як працює Bank AI? Bank AI функціонує на кількох інноваційних фронтах, фокусуючись на унікальних факторах, які відрізняють його від традиційних банківських структур. Нижче наведено ключові операційні характеристики: Автоматизація: Застосовуючи алгоритми машинного навчання, Bank AI автоматизує різні ручні процеси в банках. Це призводить до зниження операційних витрат і дозволяє працівникам перенаправити свої зусилля на більш стратегічні завдання. Покращене управління ризиками: Інтеграція ШІ в практики управління ризиками забезпечує банки інструментами для точного прогнозування потенційних загроз, таких як шахрайство, забезпечуючи при цьому безпеку інформації і активів клієнтів. Індивідуальні фінансові рекомендації: Завдяки безперервному навчанню з інтерaktionen з клієнтами, системи ШІ розвивають тонке розуміння потреб користувачів, що дозволяє їм пропонувати персоналізовані поради щодо фінансових рішень. Покращені взаємодії з клієнтами: Використовуючи чат-ботів і віртуальних асистентів на базі ШІ, Bank AI дозволяє створити більш залучений досвід для клієнтів, дозволяючи користувачам швидше отримувати відповіді на свої запитання, зменшуючи час очікування та підвищуючи рівень задоволеності. Разом ці операційні характеристики позиціонують Bank AI як піонера в банківському секторі, встановлюючи нові стандарти для надання послуг і операційної досконалості. Хронологія Bank AI Для розуміння траєкторії Bank AI необхідно ознайомитися з його історичним контекстом. Нижче наведено хронологію, що підкреслює важливі етапи та розробки: Ранні 2010-ті: Концептуалізація інтеграції ШІ в банківські послуги почала привертати увагу, коли банківські установи визнали потенційні переваги. 2018: Відбулося помітне збільшення впровадження технологій ШІ, коли банки почали використовувати інструменти ШІ, такі як чат-боти для базового обслуговування клієнтів та системи управління ризиками для покращення безпеки. 2023: Софістикація ШІ продовжувала розвиватися, з введенням генеративного ШІ для більш складних завдань, таких як обробка документів і аналіз інвестицій в реальному часі. Цей рік став важливим стрибком у можливостях, які забезпечує технологія ШІ для банків. 2024-актуальний статус: Станом на цей рік, Bank AI знаходиться на зростаючій траєкторії, з постійними дослідженнями та розробками, які готові подальше покращити можливості в банківських операціях. Продовження дослідження застосувань ШІ натякає на захоплюючі події, які ще попереду. Ключові моменти про Bank AI Інтеграція ШІ в банківську справу: Bank AI зосереджується на прийнятті штучного інтелекту для оптимізації банківських процесів та покращення досвіду користувачів. Автоматизація та фокус на управлінні ризиками: Проєкт сильного підкреслює ці сфери, прагнучи зshift тягар рутинних завдань, водночас підвищуючи безпеку через прогнозну аналітику. Персоналізовані банківські рішення: Завдяки використанню даних клієнтів, Bank AI забезпечує персоналізовані банківські послуги, що відповідають потребам окремих користувачів. Прихильність до розвитку: Bank AI залишається відданим постійним дослідженням і розробкам, що забезпечують його адаптацію та постійну актуальність у міру того, як технології продовжують розвиватися. Висновок Підсумовуючи, Bank AI є важливим кроком вперед у банківській індустрії, використовуючи штучний інтелект для переформатування операційних парадигм, підвищення безпеки та сприяння задоволеності клієнтів. Незважаючи на прогалини в інформації щодо творця та інвесторів, чіткі цілі і функціональні механізми Bank AI забезпечують міцну основу для його подальшої еволюції. Оскільки технологія ШІ продовжує розвиватися та інтегруватися в банківський сектор, Bank AI має всі шанси суттєво вплинути на майбутнє фінансових послуг, покращуючи спосіб, яким ми розуміємо та взаємодіємо з банківською справою.

166 переглядів усьогоОпубліковано 2024.04.06Оновлено 2024.12.03

Як купити BANK

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Lorenzo Protocol (BANK) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Lorenzo Protocol (BANK).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Lorenzo Protocol (BANK)Після придбання Lorenzo Protocol (BANK) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Lorenzo Protocol (BANK)Легко торгуйте Lorenzo Protocol (BANK) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

676 переглядів усьогоОпубліковано 2025.05.09Оновлено 2026.06.02

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни BANK (BANK).