无需银行开户,一文读懂面向全球企业的美元账户解决方案 Altitude

深潮发布于2025-05-23更新于2025-05-23

Altitude 可提供实时全球支付,全天候美元流动性、有竞争力的收益率以及由确定性代码强制执行的安全性。

撰文:Daisy,ChainCatcher

Altitude 是一个基于 Squads Protocol 的支付平台,旨在利用稳定币原生操作系统取代传统的银行业务。

注:Squads Protocol 是一套链上多签和权限控制系统,现在已在多个资产管理场景中使用。

在传统支付体系中,非美国企业创建美元账户常面临开户难、跨境转账慢、手续复杂、成本高等多种限制,Altitude 的美元账户解决方案则致力于帮助前述企业打通跨境瓶颈,提升财务效率。

目前,该平台主要面向企业用户提供存储、转移和管理美元资金等服务。与传统银行账户不同,在 Altitude 开通美元账户不需要美国公司资质或纸质材料,仅通过电子邮件注册即可使用,且该服务可覆盖不同国家、地区的企业。

此外,据官方资料显示,Altitude 可提供实时全球支付,全天候美元流动性、有竞争力的收益率以及由确定性代码强制执行的安全性。

其账户功能包括传统支付通道(如 ACH、Wire、SEPA)与链上稳定币转账的结合,同时提供权限设置、多账户管理、资金审批等工具。平台还接入 DeFi 协议,可对账户中未使用的资金进行链上收益管理。未来还计划扩展发票、记账和虚拟卡等模块。

一方面,Altitude 将稳定币作为中介支持企业无需依赖传统银行体系能拥有可用美元账户,以极低成本在全球范围内收付美元。

另一方面,则致力于简化企业财务中复杂流程,将团队权限分配、操作审批、支出控制等进行数字化、标准化处理,以提升内部协作效率,此外,还支持企业实现资金动向实时追踪,不再依赖人工记录,以避免延迟反馈等问题。

总的来讲,Altitude 做的事情就是帮助非美国企业轻松创建美元账户,同时该群体降低参与国际金融网络的门槛与成本。

据官方信息显示,其开发团队来自 Squads Protocol 项目,长期致力于区块链上的金融安全和账户管理技术。他们曾为多个大型项目提供底层支持,对资 Squads 产管理和权限控制有深厚经验。此外,据公开可查询信息,Altitude 获得过知名投资机构 Haun Ventures 的支持,但具体融资信息暂未披露。

你可能也喜欢

GPT5.6惨遭切脑,Fable 5回归要变弱鸡版?

近日,AI领域两大巨头OpenAI和Anthropic的最新顶级模型遭遇重大监管介入。OpenAI刚刚推出的GPT-5.6系列被拆分为Sol(前沿模型)、Terra(均衡模型)和Luna(经济模型)三个版本。其中性能最强的Sol版本并未全面发布,其访问权限被限制在“获批名单”内,绝大多数用户需等待数周才能逐步使用。此举源于监管机构在全美AI安全框架落地前,对具备“类似Mythos”能力的尖端模型进行预先管控。 在此之前,Anthropic的Fable 5模型经历了更剧烈的风波。该模型发布仅72小时后即被全球禁用,原因是其底层技术Mythos在一次闭门演示中展示了强大的网络攻击能力,例如能找出银行系统漏洞并清空账户。经过安全审查,Mythos 5仅向极少数“信任伙伴”有限开放。据报道,即将回归的Fable 5将是“阉割版”,安全护栏被大幅加强,可能导致能力下降和用户体验受限。 行业观察指出,严格的监管可能迫使AI公司对模型进行“脑叶切除”般的深度限制,以通过安全审查。这引发了开发者对“货不对板”的担忧:用户最终获得的可能是一个能力被严重削弱、反应僵化的“傀儡”,而非当初期待的“天才”。同时,模型的获取方式也可能从“付费即用”变为需要严格身份验证或额外收费。这一系列事件标志着AI发展进入“算法配给制”时代,引发对创新与安全平衡的广泛讨论。

marsbit9分钟前

GPT5.6惨遭切脑,Fable 5回归要变弱鸡版?

marsbit9分钟前

老黄:Prompt已死,整个AI圈都在疯狂追Loop

近期,硅谷AI圈掀起“Loop Engineering”(循环工程)热潮,业界普遍认为传统手动编写提示词(Prompt)的模式即将被淘汰。英伟达CEO黄仁勋、吴恩达、Anthropic及OpenAI等多位专家和机构均指出,未来核心不再是设计单次指令,而是构建能够自主运行、迭代的AI循环系统。 循环工程的核心在于将人类从实时干预中解放出来,转变为系统架构师。人类只需一次性定义目标、停止条件、验证机制、记忆存储及调度规则,随后AI系统便可自动执行“发现任务→执行→验证→持久化→再发现”的闭环流程,实现24/7不间断工作。其中,独立的验证环节尤为关键,需设立专门的评估智能体对输出进行客观审查,避免自我美化。 这一转变意味着代码生成成本大幅降低,而人类的判断力成为关键稀缺资源。然而,全自动循环也可能带来验证债务、代码理解脱节、认知依赖及token消耗失控等风险。因此,成功的循环设计需融入严谨的判断与监督,否则可能放大错误或导致技术债务。 目前,相关实践指南和白皮书已在网络广泛传播,标志着AI开发正从“提示工程”迈向“循环工程”的新范式。尽管自动化能力增强,但工程师的核心角色并未消失,而是升级为循环系统的设计者与决策者,确保AI在正确方向上高效运行。

marsbit9分钟前

老黄:Prompt已死,整个AI圈都在疯狂追Loop

marsbit9分钟前

交易

现货
活动图片