CEO Coinbase назвал три аргумента в пользу роста биткоина до $1 млн к 2030 году

cryptonews.ru发布于2025-03-21更新于2025-09-22

  • Брайан Армстронг заявил, что не обращает внимания на краткосрочные колебания рынка.
  • По его мнению, цена биткоина может достичь $1 млн к 2030 году.
  • Среди ключевых факторов: запуск ETF, регуляторная ясность и спрос со стороны правительств.

Генеральный директор криптовалютной биржи Coinbase Брайан Армстронг считает, что биткоин может достичь отметки в $1 млн к 2030 году. Об этом он заявил в интервью Fox Business, комментируя реакцию рынка на снижение ставки Федеральной резервной системы США.

По словам Армстронга, влияние ставок на крипторынок не всегда очевидно. Если раньше считалось, что снижение ставок положительно коррелирует с ростом рисковых активов, то теперь биткоин все чаще воспринимается как «цифровое золото» — инструмент сохранения стоимости в условиях неопределенности.

Глава Coinbase подчеркнул, что его прогноз базируется не на текущей динамике, а на долгосрочных трендах. В частности, он выделил три основных аргумента в пользу роста биткоина до $1 млн:

  • регуляторная ясность. Армстронг напомнил о Genius Act и обсуждении законодательства о рыночной структуре. По его мнению, принятие этих инициатив может стать переломным моментом для индустрии;
  • участие государства. Создание США стратегического резерва в первой криптовалюте станет огромным драйвером спроса, вероятно, за ними последуют и другие страны G20, считает эксперт.
  • ETF и институциональный капитал. Coinbase обеспечивает хранение активов 80% запущенных биткоин-ETF, подчеркнул Армстронг.

«Все это создает мощные попутные ветры для биткоина. Его количество ограничено — никогда не будет больше 21 млн монет. А многие крупные фонды капитала до сих пор не имеют доступа к нему. Это означает, что у биткоина еще очень большой потенциал роста», — подытожил CEO Coinbase.

Напомним, ранее CEO криптовалютной биржи Coinbase Брайан Армстронг заявил о намерениях компании стать финансовым суперприложением.

你可能也喜欢

拖更三年,北大校友翁荔最新长文刷屏

前OpenAI副总裁翁荔(Lilian Weng)发表了一篇关于AI扩展定律(Scaling Laws)的深度分析文章。文章指出,这条指导了AI行业数百亿美元投入的核心定律,远比人们想象的更为脆弱。 文章回顾了Scaling Laws的基本思想,即模型性能随规模扩大而可预测地提升。然而,OpenAI与DeepMind在关键问题上得出了相反结论:给定算力,资源应更多分配给模型还是数据?OpenAI的Kaplan团队认为模型增长应更快,而DeepMind的Chinchilla团队则认为应等比增长。后来研究发现,这一分歧源于参数统计口径的差异和实验规模不足,导致Kaplan的结论仅适用于小规模场景。 更关键的是,被行业广泛采纳的Chinchilla最优配比公式本身也存在方法论瑕疵。2024年有团队复现发现,其损失函数因取均值而非求和,导致优化器提前停止,输出并非最优解。此外,用于外推的关键参数精度不足,放大了误差。 文章进一步指出,经典Scaling Laws的根本前提——高质量数据无限供应——正在崩塌。数据重复训练不可避免,新研究引入了惩罚项来修正公式,并发现大模型对数据重复更敏感。这解释了行业为何转向强化学习、测试时计算和合成数据等新路径。 翁荔的博客以其清晰深入的技术解析著称,这篇文章历时三年完成。她于2025年联合创立了新公司Thinking Machines Lab。文章强调,下一代AI的进步不仅依赖算力规模,更取决于对这些基础定律细节更精确的理解与运用。

marsbit53分钟前

拖更三年,北大校友翁荔最新长文刷屏

marsbit53分钟前

交易

现货
合约
活动图片