SoFi创始人携Figure闯关IPO,RWA万亿资产争夺战正式开打

比推Xuất bản vào 2025-08-04Cập nhật gần nhất vào 2025-08-04

image.png

SoFi联合创始人 Mike Cagney 创立的区块链金融公司 Figure,今日官宣了已向美国SEC递交IPO申请,计划于年内上市。这一举动不仅被视为对Figure自身商业模式成功的有力验证,也标志着RWA(现实世界资产)赛道正从概念走向现实,一场万亿级市场的重构战争已然打响。

Image

Figure何以成为RWA赛道的“扛把子”?

Figure的IPO背后,是其在RWA私人信贷代币化领域的绝对主导地位。根据数据显示,在总计277.4亿美元的代币化私人信贷市场中,Figure的累计贷款规模已达110亿美元,占据了近50%的市场份额。这种压倒性优势,让Figure毫无悬念地成为行业“代名词”。

Image

创始人Mike Cagney的背景无疑是Figure崛起的关键助力。作为SoFi的联合创始人,Cagney早在消费金融领域建立了巨大的声誉。在离开SoFi之后,他敏锐察觉到区块链技术在金融基础设施上的变革潜力,毅然转向RWA这一新兴赛道,并于2018年创立Figure,提出“用区块链重塑信贷市场”的宏大愿景。

与许多仅停留在概念层的“链改金融”项目不同,Figure打造了从资产发行、贷款发起,到证券化和交易的完整闭环,真正将传统金融资产“搬”上了链:

  • 自主开发的Provenance Blockchain,成为业内首个专为金融服务设计的公链,支持资产实时清算与可组合性;

  • Figure推出的 “Connect平台”,打通贷款发起方与投资者,实现资产的高效匹配与流转;

  • 最近发布的 YLDS稳定币,则成为全球首个通过美国SEC注册的收益型稳定币,为链上资产引入主流合规的收益载体。

这一切构成了Figure强大“产品护城河”,也让它在加密市场中逆势扩张——仅在过去一个月,其新增贷款资产就超过8亿美元,增速惊人。

Figure之于RWA赛道:变革先行者与行业“定标者”

Figure的崛起,契合了RWA赛道整体的爆发趋势。数据显示,过去24小时,RWA类加密资产整体上涨6.9%,其中包括Provenance Blockchain(HASH)、Stellar(XLM)、Injective(INJ)等主流代币的显著涨幅,说明投资者在不确定环境下更加青睐与实体经济相关联的“硬资产”。

但RWA真正的潜力,远远不止于当前的表现,万亿级蓝海已经打开。

首先,私人信贷市场本身已是一个规模高达3万亿美元的庞大产业。其次,根据普华永道(PwC)预测,整个RWA市场的潜在代币化空间可达31万亿美元,涵盖美元、美债、黄金、房地产、应收账款等多个传统金融资产类别。

不仅如此,华尔街巨头已纷纷入场:

贝莱德(BlackRock)推出首个代币化基金 BUIDL;

富兰克林邓普顿(Franklin Templeton)将货币市场基金部署到公链;

阿波罗(Apollo)与汉密尔顿·莱恩(Hamilton Lane)等顶级私募机构,也正通过代币化工具降低投资门槛,将传统高净值产品逐步“平民化”。

Figure通过其平台,将原本只对机构和富人开放的资产类别“民主化”,从某种意义上来说,其在做的是“链上版的贝莱德+SoFi”的融合创新。

RWA通往主流的三道门槛:Figure能否继续领跑?

虽然Figure已经跑在最前,但RWA的广泛普及仍面临三大关键挑战:

  1. 链上资产与链下实体的“信任锚”:如何确保代币真正代表现实中的资产,并在法律上拥有清晰归属?

  2. 资产结构化是代币化的前提:并非所有资产都能直接“上链”。更可行的做法是,先通过传统金融机制结构化(如基金、ABS),再代币化,提高效率和合规性。

  3. RWA的价值不是“新发明”,而是“效率工具”:区块链不是要“创造”新的金融产品,而是让已有资产在更透明、更实时的技术框架下流通。

在这三个问题上,Figure的优势在于其既懂传统金融(Cagney本身是华尔街出身,又创办过SoFi),又有区块链底层设施的掌控力,因此具备技术能力+合规经验+产品落地的三重护城河。

Figure的IPO,不只是一个公司的故事

Figure此次冲击IPO,是RWA从概念走向现实的标志性事件,它证明区块链是可以切实赋能传统资产流通、降低门槛、提升效率的关键工具

Mike Cagney和Figure正试图搭建起传统金融与加密世界之间的“信任之桥”。这不仅关乎一个创业者的愿景,更可能重塑我们理解资本市场、资产配置和金融民主化的方式。

在未来的十年,谁能掌握RWA,谁就有机会掌控下一个万亿美元金融新时代的入场券。


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

比推 TG 交流群:https://t.me/BitPushCommunity

比推 TG 订阅: https://t.me/bitpush

说明: 比推所有文章只代表作者观点,不构成投资建议

Nội dung Liên quan

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

Bài báo đưa tin từ sự kiện Computex 2026, nơi CEO của Arm, Rene Haas, thông báo rằng ByteDance (TikTok) và Oracle đã áp dụng chip CPU dành cho trung tâm dữ liệu do Arm tự nghiên cứu, tên là Arm AGI. Arm đã tăng gấp đôi kỳ vọng về nhu cầu đối với CPU này, dự kiến đạt doanh thu 20 tỷ USD vào các năm tài chính 2027-2028 và 150 tỷ USD hàng năm trong khoảng 5 năm. Haas cũng chia sẻ quan điểm rằng việc Mỹ ngăn cản xuất khẩu CPU AI sang Trung Quốc là gần như không thể. Trong một cuộc đối thoại thú vị, CEO NVIDIA, Jensen Huang, đã tham gia và bày tỏ sự tiếc nuối khi NVIDIA không thể mua lại Arm trước đây. Ông cũng giải thích lý do đằng sau việc NVIDIA phát triển siêu chip RTX Spark dựa trên kiến trúc Arm, nhấn mạnh nhu cầu về CPU mạnh mẽ cho các tác nhân AI (AI agent) chạy cục bộ trên PC. Huang dự đoán ngành công nghiệp máy tính có thể mở rộng gấp mười lần nhờ sự phát triển của các tác nhân AI tự chủ. Bài báo cũng đề cập đến những tiến bộ của Arm trong lĩnh vực chip PC và CPU cho trung tâm dữ liệu. Nhiều đối tác lớn như OpenAI, Meta, Google và Microsoft đang sử dụng hoặc hợp tác với Arm. Haas đã công bố lộ trình phát triển cho các thế hệ CPU Arm AGI tiếp theo, khẳng định cam kết lâu dài trong việc tự sản xuất chip. Kết luận chỉ ra rằng sự bùng nổ của các tác nhân AI đang dịch chuyển sự chú ý trong cuộc đua sức mạnh tính toán sang CPU, thúc đẩy xu hướng tích hợp theo chiều dọc trong ngành công nghiệp bán dẫn, nơi hiệu quả năng lượng trở thành yếu tố cạnh tranh chính.

marsbit38 phút trước

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

marsbit38 phút trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

Tóm tắt báo cáo kết quả kinh doanh Q2/2026 và dự báo Q3 của Broadcom Broadcom đã công bố kết quả kinh doanh quý 2 năm tài chính 2026 với doanh thu 221,9 tỷ USD, tăng 48%, trong đó doanh thu bán dẫn AI đạt 108 tỷ USD, tăng 143%, và đây là quý tăng trưởng thứ 13 liên tiếp cho phân khúc này. Lợi nhuận điều chỉnh EBITDA đạt mức kỷ lục 152 tỷ USD. Tuy nhiên, dự báo của công ty cho quý 3 đã khiến thị trường thất vọng. Mặc dù dự kiến tổng doanh thu đạt 294 tỷ USD (vượt kỳ vọng), doanh thu bán dẫn AI được hướng dẫn chỉ ở mức 160 tỷ USD, thấp hơn khoảng 7% so với kỳ vọng chung của các nhà phân tích (172 tỷ USD). CEO Hock Tan cũng không nâng dự báo doanh thu bán dẫn AI cho cả năm tài chính 2026, vẫn giữ ở mức hơn 1000 tỷ USD. Đặc biệt, ông Tan cho biết tỷ trọng doanh thu từ mạng AI trong doanh thu bán dẫn AI, hiện ở mức gần 40%, dự kiến sẽ trở về mức ~30% trong tương lai. Tuyên bố này có thể tạo ra áp lực định giá lại đối với các công ty con ngành quang học (như Zhongji Innolight, Eoptolink) vốn được định giá cao dựa trên kỳ vọng tăng trưởng liên tục của phân khúc mạng. Phản ứng thị trường rất tiêu cực. Cổ phiếu AVGO của Broadcom lao dốc hơn 13% trong giao dịch ngoài giờ, làm bốc hơi hơn 2700 tỷ USD vốn hóa thị trường. Hiệu ứng lan tỏa khiến cổ phiếu Marvell và một số công ty trong lĩnh vực kết nối AI khác cũng giảm theo. Sự sụt giảm này được cho là do việc chốt lời sau một đợt tăng mạnh trước đó và định giá cao (PE ~90 lần) so với mặt bằng ngành. Dù vậy, lãnh đạo Broadcom vẫn khẳng định nhu cầu chip AI "khó có thể được đáp ứng đầy đủ" và giữ vững tầm nhìn dài hạn. Đợt điều chỉnh này là điểm chuyển giao câu chuyện AI hay chỉ là đợt chốt lời thông thường sẽ cần được theo dõi thông qua các động thái chi tiêu vốn tiếp theo của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn.

marsbit43 phút trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

marsbit43 phút trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

Nhóm của Giáo sư Lý Phi Phi từ World Labs và Đại học Stanford đã công bố một bài phân tích khái niệm, chỉ ra sự lạm dụng thuật ngữ "mô hình thế giới" trong AI. Bài viết phân loại các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba chức năng chiếu theo vòng lặp nhận thức POMDP: bộ kết xuất, bộ mô phỏng và bộ lập kế hoạch. Theo phân loại này, các mô hình tạo video như Sora của OpenAI thuộc nhóm "bộ kết xuất". Chúng tập trung tạo ra đầu ra pixel chân thực cho thị giác con người từ trạng thái hoặc mô tả, nhưng không thực sự tính toán các quy luật vật lý chính xác để dự đoán sự thay đổi trạng thái dựa trên hành động. Do đó, chúng không phải là mô hình thế giới đầy đủ hay bộ mô phỏng thế giới. Ngược lại, "bộ mô phỏng" (ví dụ: NVIDIA Omniverse) tập trung vào việc tạo ra trạng thái vật lý-chính xác cho các tính toán, còn "bộ lập kế hoạch" chuyển đổi quan sát thành hành động. Sự nhầm lẫn khái niệm này, thường được thúc đẩy bởi tiếp thị, có thể dẫn đến đánh giá sai lệch về khả năng công nghệ, ảnh hưởng đến lựa chọn kỹ thuật và đầu tư. Việc làm rõ này có giá trị thực tiễn, giúp các doanh nghiệp và nhà đầu tư đánh giá đúng năng lực của từng loại hệ thống. Tương lai có thể hướng tới sự hợp nhất của ba chức năng, nhưng hiện tại, việc nhận biết ranh giới của chúng là rất quan trọng.

marsbit2 giờ trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片