From Outcast to Priceless Target: Mastercard Acquires BVNK for $1.8 Billion

marsbitXuất bản vào 2026-03-18Cập nhật gần nhất vào 2026-03-18

Tóm tắt

Mastercard has announced its acquisition of stablecoin infrastructure provider BVNK for up to $1.8 billion, including $300 million in contingent payments. The deal, expected to close by year-end, aims to strengthen Mastercard’s capabilities in digital assets and cross-border value transfers. Founded in 2021, BVNK has built a significant crypto settlement network, processing $25–30 billion in annual stablecoin transactions across 130+ countries. Despite earlier advanced acquisition talks with Coinbase—which ultimately fell through—Mastercard moved decisively to secure the startup. The acquisition is widely seen as a defensive strategy against the growing disruption stablecoins pose to traditional payment networks. With advantages like low cost, speed, and 24/7 operation, stablecoins are increasingly used in B2B and cross-border payments. By integrating BVNK, Mastercard aims to co-opt this technology rather than compete with it. The move is part of a broader trend: traditional financial giants like Visa, Citi, and Stripe are also aggressively investing in or acquiring crypto infrastructure firms. These established players are consolidating fragmented stablecoin liquidity under regulated, centralized frameworks, reinforcing their dominance in the evolving payments landscape.

On March 17, global payment giant Mastercard announced the acquisition of stablecoin infrastructure provider BVNK. The deal is valued at up to $1.8 billion, including a $300 million contingent payment clause. Mastercard expects to complete the transaction by the end of this year, thereby expanding its end-to-end support capabilities in the digital assets and cross-currency value transfer fields.

The Value of the Outcast: Coinbase's Hesitation and Mastercard's Decisiveness

BVNK was founded in 2021 and is headquartered in London. In May 2022, BVNK completed a $40 million Series A funding round, reaching a post-money valuation of $340 million. Two years later, in December 2024, it completed a $50 million Series B funding round, raising its valuation to approximately $750 million.

BVNK is led by three South African founders, including CEO Jesse Hemson-Struthers (a serial entrepreneur who previously founded e-commerce and gaming companies acquired by Naspers and Sportradar, respectively), CTO Donald Jackson (a blockchain and enterprise systems expert), and CBO Chris Harmse (a CFA charterholder and former macro/crypto fund partner focused on foreign exchange and cross-border payments).

This startup has quietly built a vast settlement network for crypto assets.

Currently, the platform processes an annual stablecoin payment volume of about $25–30 billion. It provides businesses with a seamless channel connecting fiat currency and stablecoins, supporting payment activities across major blockchain networks in over 130 countries and regions.

But before Mastercard made its move, the real potential buyer for BVNK was actually crypto giant Coinbase.

In November 2025, acquisition talks between Coinbase and BVNK, valued at up to $2 billion, entered the deep due diligence phase, and the two parties even signed an exclusivity agreement at one point.

Coinbase was an investor in its Series B round. Had the deal gone through, it would have been a landmark event for a crypto-native company expanding into the core of global payment infrastructure. However, the two parties ultimately called off the deal that same month without disclosing any substantive reasons for the breakdown.

As Coinbase stepped back, Mastercard swiftly moved in to fill the gap precisely.

For a startup with annual revenue of only about $40 million, the $1.8 billion price tag appears extremely expensive from a financial model perspective. But this sky-high price was never about current profitability; it was about buying a monopoly-level ticket to the next-generation settlement network.

Defensive Counterattack: Buying Out the Possibility of 'Bypassing Card Networks'

Mastercard's move is actually a strategic counterattack with strong defensive overtones.

Stablecoins are visibly eroding the market share of traditional cross-border settlements. With their 24/7 operation, low friction costs, and extremely fast settlement speeds, blockchain-based digital dollars are beginning to show their edge in B2B payments and cross-border remittance scenarios.

In the global financial network, traditional credit card organizations are the payment channels most threatened by the disruption of stablecoins. If multinational corporations and business institutions become accustomed to peer-to-peer on-chain settlements, the centralized fiat routing network that Mastercard relies on for survival faces the risk of being completely marginalized.

If you can't beat them, decisively buy them.

Mastercard's Chief Product Officer, Jorn Lambert, was unequivocal about this. In the acquisition announcement, he stated that he expects most financial institutions and fintech companies to offer digital currency services in the future.

Mastercard's calculation is very clear: it is determined to directly integrate BVNK's ready-made stablecoin rails and compliance engine into its vast global fiat network. Stablecoins are no longer competitors to card networks; instead, they have been forcibly incorporated as a highly complementary business subset of its underlying network.

Traditional giants are building high walls with capital barriers that are difficult to surmount.

Land Grab: Wall Street's Payment Table Has No New Players

This is by no means an isolated action by Mastercard alone; the entire traditional finance sector is frantically scrambling for access to on-chain infrastructure.

Even before this acquisition was finalized, BVNK's backers already included a豪华 (luxury) lineup of Wall Street capital. In May 2025, Mastercard's arch-rival Visa made a strategic investment in BVNK through its venture arm, Visa Ventures.

Then, in October, Citi Ventures, the venture capital department of Citigroup, also invested real money to join the game. Although Citi declined to disclose the specific investment amount and BVNK's valuation, the company stated in an interview that its valuation was higher than the $750 million from the Series B round.

Even just two months before Mastercard announced the acquisition, Visa高调 (high-profile) announced it would integrate BVNK's stablecoin settlement capabilities into its core Visa Direct platform to support cross-border fund disbursement to global digital wallets.

This is both a hard technological integration and a默契 (tacit) capital collusion.

Looking across the entire payments industry, Silicon Valley's current darling, Stripe, had previously acquired stablecoin startup Bridge for $1.1 billion. And before finalizing the BVNK deal, Mastercard was also reported by the market to be in acquisition talks with another crypto infrastructure startup, Zerohash (founded in 2017, headquartered in Chicago), for as much as $1.5 to $2 billion.

Traditional payment giants are using疯狂且密集 (frenzied and密集 intensive) mergers and acquisitions to重新聚拢 (re-aggregate) the originally decentralized, fragmented stablecoin liquidity within the highly familiar business frameworks and regulatory channels they control.

At this highly lucrative table, the ones who ultimately sit down are still the old rulers holding heavy capital.

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the significance of Mastercard's acquisition of BVNK for the digital asset and cross-border payment industry?

AMastercard's acquisition of BVNK, valued at up to $1.8 billion, is significant as it aims to expand the company's end-to-end support capabilities in digital assets and cross-currency value transfer. It represents a strategic move by a traditional payment giant to integrate stablecoin infrastructure, counter the threat of blockchain-based settlements, and secure a dominant position in the next-generation payment network.

QWhy did Coinbase's potential acquisition of BVNK fall through, and how did Mastercard capitalize on this?

ACoinbase's acquisition talks with BVNK, which reached an advanced stage including due diligence and an exclusivity agreement, were called off in November 2025 without public disclosure of the specific reasons. Mastercard swiftly moved in to acquire BVNK after Coinbase's withdrawal, seizing the opportunity to secure a key player in the stablecoin infrastructure space.

QHow does BVNK's business model and network pose a threat to traditional card networks like Mastercard?

ABVNK's platform, which processes $25-30 billion in annual stablecoin payment volume, provides a seamless channel for businesses to convert between fiat and stablecoins, supporting payments across 130+ countries. Its blockchain-based, peer-to-peer settlement offers 24/7 operation, low friction costs, and fast clearing, threatening to marginalize the centralized fiat routing networks that traditional card organizations like Mastercard rely on.

QWhat defensive strategic motive does Mastercard have for acquiring BVNK?

AMastercard's acquisition is a defensive strategic move to counter the disruptive threat of stablecoins to traditional cross-border settlement. By acquiring BVNK, Mastercard aims to co-opt the technology, integrating its stablecoin轨道 and compliance engine into its global fiat network, thereby turning a potential competitor into a complementary subset of its business and building high capital barriers to maintain its dominance.

QHow are other major traditional financial institutions involved in the stablecoin infrastructure space, as indicated in the article?

AOther major traditional financial institutions are heavily investing in stablecoin infrastructure. Visa's venture arm, Visa Ventures, made a strategic investment in BVNK in May 2025, and Citi Ventures also invested later that year. Furthermore, Visa integrated BVNK's stablecoin settlement capabilities into its Visa Direct platform. Stripe also acquired stablecoin startup Bridge for $1.1 billion, indicating a trend of traditional payment giants consolidating the fragmented stablecoin liquidity within their familiar commercial and regulatory frameworks.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit15 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit15 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit21 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit21 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片