$1 Trillion Expected To Flow From Banks To Stablecoins In Next 3 Years, Standard Chartered

bitcoinistXuất bản vào 2025-10-08Cập nhật gần nhất vào 2025-10-08

Tóm tắt

A new report from Standard Chartered highlights the significant growth potential of US dollar-backed stablecoins, predicting that this trend could...

Trusted Editorial content, reviewed by leading industry experts and seasoned editors. Ad Disclosure

A new report from Standard Chartered highlights the significant growth potential of US dollar-backed stablecoins, predicting that this trend could result in a transfer of up to $1 trillion from banks in emerging economies over the next few years. 

This so-called “boom,” fueled by a new regulatory dawn for the broader digital asset market in the US under President Donald Trump’s administration, is making stablecoins increasingly attractive, particularly in regions vulnerable to currency crises.

Stablecoins As Savings Could Surge To $1.2 Trillion 

Currently, nearly 99% of stablecoins are pegged to the US dollar, effectively transforming them into dollar-denominated bank accounts. This characteristic is particularly attractive for individuals and businesses in countries where economic instability has historically led to significant losses in savings. 

According to Standard Chartered, the desire to safeguard capital amid global economic uncertainties will drive many to favor stablecoin wallets over traditional banking institutions.

In a report published this week, the bank noted, “We see the potential for $1 trillion to leave emerging market banks and move into stablecoins in the next three years.” 

This shift reflects a trend where individuals prioritize the preservation of their capital over the potential for earning returns, which is encapsulated in the phrase, “Return of capital matters more than return on capital.”

Despite new US regulations designed to curb this deposit flight—by restricting US-compliant stablecoin issuers from offering direct yields akin to bank interest—Standard Chartered argues that the allure of stablecoins will persist in emerging markets. 

The bank projects that the use of stablecoins as a savings mechanism in these regions could grow dramatically, increasing from approximately $173 billion today to an estimated $1.22 trillion by the end of 2028.

Potential Impact On Traditional Banks

While this projected figure is significant, analysts emphasize that it would still account for only about 2% of total bank deposits in 16 countries deemed “high-risk” for such capital flight. 

These nations include Egypt, Pakistan, Bangladesh, and Sri Lanka, all of which have recently experienced currency devaluations, as well as Kenya, Morocco, and other emerging economies like Turkey, India, China, Brazil, and South Africa.

The report highlights that many of these countries, with the notable exception of China, suffer from twin deficits that make them particularly susceptible to global risk aversion and sudden currency depreciation

As such, the increasing migration of deposits into stablecoins could pose serious challenges to the stability of traditional banking systems in these regions.

Stablecoins
The 1D chart shows the total crypto market cap retrace after reaching a new record just near $4.3 trillion. Source: TOTAL on TradingView.com

Featured image from DALL-E, chart from TradingView.com

Editorial Process for bitcoinist is centered on delivering thoroughly researched, accurate, and unbiased content. We uphold strict sourcing standards, and each page undergoes diligent review by our team of top technology experts and seasoned editors. This process ensures the integrity, relevance, and value of our content for our readers.

Ronaldo is a seasoned crypto enthusiast with over four years of experience in the field. He is passionate about exploring the vast and dynamic world of decentralized finance (DeFi) and its practical applications for achieving economic sovereignty. Ronaldo is constantly seeking to expand his knowledge and expertise in the DeFi space, as he believes it holds tremendous potential for transforming the traditional financial landscape.

Nội dung Liên quan

Tại sao nhiều AI Agent hơn không đồng nghĩa với năng suất cao hơn?

Biên tập viên: Khi AI Agent ngày càng rẻ và dễ gọi, phát triển phần mềm đang bước vào giai đoạn mới. Vấn đề không còn là có thể chạy nhiều Agent hơn hay không, mà là liệu con người có đủ sự chú ý để quản lý, đánh giá và hợp nhất đầu ra của chúng hay không. Bài viết giới thiệu khái niệm "thuế điều phối". Chi phí khởi chạy Agent rất thấp, chỉ cần một Prompt hoặc một cú nhấp chuột. Nhưng các bước tiếp theo mới thực sự đắt đỏ: kiểm tra kết quả, hiểu tác động đến kiến trúc hệ thống, xử lý xung đột giữa các Agent, và quyết định mã nào được đưa vào nhánh chính. Những công việc này không thể song song hóa đơn giản, mà vẫn phải quay về một tài nguyên tuần tự duy nhất: khả năng phán đoán của con người. Tác giả ví nhà phát triển như "GIL" trong hệ thống AI Agent - khóa luồng đơn hạn chế thông lượng cuối cùng của hệ thống đồng thời. Nhiều Agent có thể chạy cùng lúc, nhưng một khi bước vào giai đoạn đánh giá kiến trúc, xem xét mã và hợp nhất xung đột, chúng phải đi qua bộ não của nhà phát triển. Do đó, càng nhiều Agent không nhất thiết có nghĩa là sản lượng cao hơn, mà có thể chỉ làm cho hàng đợi công việc chờ xem xét dài hơn, khiến nhà phát triển mệt mỏi vì chuyển đổi ngữ cảnh liên tục. Điều dễ bị bỏ qua trong cơn sốt công cụ lập trình AI hiện nay là cảm giác hiệu quả không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với năng suất thực. Một bảng điều khiển đầy Agent đang chạy tạo ra ảo giác "năng suất cao", nhưng nếu nhà phát triển không thực sự hiểu, xem xét và tích hợp các thay đổi, hệ thống cuối cùng tích lũy có thể là nợ kỹ thuật và nợ nhận thức. Vì vậy, bài viết thảo luận về "cách thiết kế lại quy trình làm việc xoay quanh sự chú ý của con người". Trong thời đại Agent, năng lực then chốt không chỉ là biết đặt câu hỏi và phân công nhiệm vụ, mà là biết nhiệm vụ nào có thể giao cho máy móc xử lý song song, nhiệm vụ nào phải dành cho con người đánh giá; khi nào nên xem xét hàng loạt, khi nào nên dừng điều phối để tập trung lại vào một vấn đề cốt lõi. AI đang mở rộng khả năng xử lý đồng thời trong sản xuất phần mềm, nhưng sự chú ý của con người vẫn là tài nguyên khan hiếm và không thể nhân bản nhất trong hệ thống. Một quy trình làm việc với Agent thực sự trưởng thành không phải là ném mọi nhiệm vụ cho máy móc, mà là thiết kế kiến trúc sự chú ý của chính mình một cách cẩn thận, giống như thiết kế một hệ thống sản xuất.

marsbit1 giờ trước

Tại sao nhiều AI Agent hơn không đồng nghĩa với năng suất cao hơn?

marsbit1 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

**Tóm tắt tiếng Việt:** Năm 2026, tác giả Vương Kiến Thạc nhìn lại 20 dự đoán của mình về ChatGPT từ năm 2023, sử dụng AI (41 agent Opus 4.8) để đối chiếu với dữ liệu thực tế. **Kết quả chính:** Phần lớn các dự đoán về **cơ chế và xu hướng** là đúng: * **Đúng:** Kiến trúc RAG + tìm kiếm trở thành chuẩn để giảm ảo giác. LUI (Giao diện ngôn ngữ tự nhiên) tạo ra một "lục địa mới" cho tương tác máy tính. Mạng lưới agent với giao thức kết nối mới đang hình thành. Trung Quốc thu hẹp khoảng cách về mô hình lớn có thể sử dụng. ChatGPT không có ý thức, vượt qua bài kiểm tra Turing nhờ biểu diễn. Nó là bước tiến lớn nhưng chưa phải AGI, chưa gây ra làn sóng thất nghiệp hàng loạt. * **Sai/Sai một phần:** Dự đoán cụ thể **GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số** là sai hoàn toàn (thực tế ~1.8 nghìn tỷ). Nhận định **LLM không thể tự học toán** bị bác bỏ khi các mô hình giành huy chương IMO. **Giá trị sẽ thuộc về lớp ứng dụng** bị chứng minh ngược lại khi lợi nhuận khổng lồ thuộc về lớp nền tảng tính toán (như NVIDIA). **AI có thể né tránh vấn đề bản quyền** là sai, với các vụ kiện và khoản bồi thường lớn. Dự đoán **chi phí đào tạo mô hình lớn chỉ 5-10 tỷ USD** là quá thấp so với thực tế. **Bài học rút ra:** 1. **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể hay mức độ tuyệt đối.** 2. **Có xu hướng đánh giá quá cao tốc độ thay đổi trong ngắn hạn, nhưng lại đánh giá thấp mức độ thay đổi trong dài hạn.** 3. **Sai lầm tinh vi thường nằm ở "sự phân bố":** tổng thể đúng nhưng tác động không đồng đều (ví dụ: việc làm). 4. **Những phát biểu có giới hạn, thận trọng thường đứng vững theo thời gian.** 5. **Ba năm là chưa đủ để kết luận cho một số vấn đề sâu xa** (như ý thức máy móc, sự xuất hiện năng lực). Bài viết kết luận rằng việc nhìn đúng hướng đi lớn không quá khó, nhưng thừa nhận những sai lầm trong ước tính chi tiết, tốc độ và phân bố mới là điều đáng ghi nhớ cho những dự đoán trong tương lai.

marsbit7 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

marsbit7 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại những dự đoán của tôi về ChatGPT năm 2023

**Tóm tắt: Nhìn lại 20 dự đoán về ChatGPT năm 2023 sau 3 năm** Vào tháng 3/2023, khi ChatGPT mới xuất hiện và GPT-4 chưa ra mắt, tác giả Vương Kiến Thạc đã đưa ra 20 nhận định về tương lai của AI. Giờ đây, vào cuối tháng 5/2026, một hệ thống AI gồm 41 agent đã được sử dụng để kiểm chứng lại từng dự đoán đó dựa trên dữ liệu thực tế. **Kết quả kiểm chứng (Tính đến 5/2026):** * **Đúng/Bản chất đúng (✅/🟢):** 13/20 dự đoán. * **Một phần đúng (🟡):** 6/20 dự đoán. * **Sai (❌):** 1/20 dự đoán. **Những điểm dự đoán chính xác nổi bật:** 1. **Kiến trúc RAG & Tìm kiếm:** Dự đoán việc bổ sung kiến thức thông qua cơ chế truy xuất bên ngoài (như vector search) thay vì chỉ fine-tune model đã trở thành tiêu chuẩn. 2. **Giao diện ngôn ngữ tự nhiên (LUI):** Nhận định ChatGPT mở ra kỷ nguyên LUI, tạo ra một hệ sinh thái rộng lớn hơn cả việc phát triển model cơ bản, đã được chứng minh. 3. **Mô hình lớn Trung Quốc:** Dự báo khoảng cách về khả năng giữa các mô hình Trung Quốc và đỉnh cao thế giới sẽ thu hẹp nhanh chóng trong khoảng 3 năm đã thành hiện thực. 4. **Ý thức và Kiểm tra Turing:** Quan điểm cho rằng ChatGPT không có ý thức và bài kiểm tra Turing chỉ đánh giá biểu hiện bề ngoài vẫn vững vàng. **Những điểm dự đoán chưa chính xác hoặc sai lệch:** 1. **Tham số GPT-4 (❌):** Thông tin GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số là hoàn toàn sai. 2. **Khả năng toán học của LLM:** Mặc dù đúng khi cho rằng cần công cụ bổ trợ, nhưng khẳng định LLM "không thể" tự học toán thuần túy đã bị bác bỏ khi các model năm 2025 giành huy chương IMO. 3. **Nơi nắm giữ giá trị:** Dự đoán giá trị sẽ thuộc về tầng ứng dụng, còn các công ty làm model cơ bản có thể không sinh lời, đã không tính đến sự thống trị và lợi nhuận khổng lồ của NVIDIA ở tầng phần cứng tính toán. 4. **Bản quyền:** Nhận định AI có thể "né tránh" vi phạm bản quyền là sai, khi thực tế đã có những vụ kiện và dàn xếp bồi thường lớn nhất lịch sử liên quan đến dữ liệu huấn luyện. **Bài học rút ra sau 3 năm:** * **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể.** * Xu hướng chung: **Đánh giá quá lạc quan về tốc độ, nhưng lại đánh giá thấp mức độ phát triển** về lâu dài. * Sai lầm tinh vi thường nằm ở **sự phân bổ** (ví dụ: tác động việc làm lên nhóm người lao động trẻ), chứ không phải tổng thể. * **Những nhận định có giới hạn, điều kiện đi kèm thường chính xác hơn** những phát biểu tuyệt đối. * Một số câu hỏi lớn vẫn chưa có câu trả lời cuối cùng sau 3 năm. Bản tổng kết này không chỉ chấm điểm cho quá khứ, mà còn đặt ra những quy tắc cho việc dự đoán trong tương lai.

链捕手10 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại những dự đoán của tôi về ChatGPT năm 2023

链捕手10 giờ trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

Bài viết cảnh báo về bong bóng đầu tư AI khi phân tích chỉ ra rằng hầu hết các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle (trừ Amazon) có thể nhận tỷ suất lợi nhuận âm từ các khoản đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào trung tâm dữ liệu AI. Dựa trên kỳ vọng của nhà phân tích về doanh thu và chi tiêu vốn giai đoạn 2025-2030, tốc độ tăng đầu tư (~20%/năm) vượt xa tốc độ tăng doanh thu dự kiến (~15%/năm). Tác giả nhấn mạnh, đầu tư công nghệ hiện giải thích 93% tăng trưởng GDP Mỹ. Nếu các công ty cắt giảm chi tiêu, không chỉ chuỗi cung ứng (Nvidia, TSMC, ASML) bị ảnh hưởng mà nền kinh tế Mỹ có thể suy thoái, kéo theo thị trường chứng khoán lao dốc. Các IPO của OpenAI, Anthropic được xem như cách chuyển giao rủi ro từ nhà đầu tư ban đầu sang các nhà đầu tư tổ chức và cá nhân. Dù cơn sốt có thể kéo dài đến 2026 nhờ IPO, nhưng thực tế toán học khắc nghiệt (cần thêm 2-5 nghìn tỷ USD doanh thu để đạt lợi nhuận 10%) khiến việc điều chỉnh là không tránh khỏi vào 2027-2028, tương tự bong bóng dot-com những năm 2000. Câu hỏi then chốt: ai sẽ trả giá cho cuộc chạy đua cơ sở hạ tầng đắt đỏ này?

marsbit11 giờ trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

marsbit11 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片