Блокчейн Stellar усилил свои позиции в финансовом секторе в первой половине 2025

cryptonews.ru發佈於 2025-03-22更新於 2025-09-23

Первая половина 2025 года стала одной из самых сильных для криптопроекта Stellar. По данным Nansen, сеть выдерживала стабильную нагрузку на уровне 1,5 млн–2,5 млн транзакций в день, фиксируя не спекулятивные всплески, а устойчивое использование. Это совпало с выходом ряда продуктов и интеграций, которые усилили позиции Stellar как ключевой инфраструктуры для традиционных финансов.

Важным шагом стал запуск Stellar RPC, который сделал сеть EVM-дружественной. Поддержка JSON-RPC открыла возможность простого подключения кошельков и децентрализованных приложений, а также упрощенного перехода для Ethereum-разработчиков. Это значительно снизило порог вхождения и устранило барьеры для новых интеграций.

В вопросах безопасности сеть усилила позиции благодаря партнерству с OpenZeppelin. Компания добавила на Stellar свои проверенные аудит-фреймворки и шаблоны для Soroban.

Кроме того аналитики отметили серьезные интеграции с крупными компаниями. PayPal запустила свой стейблкоин PYUSD на Stellar, открыв возможность быстрых и дешевых глобальных переводов. Французский банк Societe Generale-Forge выпустил MiCA-соответствующий евро-стейблкоин.

Важным направлением стали токенизированные реальные активы. На Stellar появились USDY от Ondo Finance, Stablebond с госдолгом на блокчейне и решения FICC.ai в сфере цифрового долгового рынка. Эти продукты показали, что RWA перестали быть модным термином и превратились в реальную инфраструктуру для инвесторов.

Сектор DeFi также получил развитие. Проект FxDao представил агрегатор DEX с управлением через голосование, а Blend v2 дал возможность пользователям кредитовать и занимать средства через изолированные пулы. Это расширило ликвидные возможности сети. Отдельное внимание привлек запуск MoneyGram Ramps. Решение предложило функции обмена наличных и криптовалют более чем в 180 странах и с поддержкой свыше 30 цифровых и реальных валют.

你可能也喜歡

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。

marsbit54 分鐘前

拖更三年,北大校友翁荔最新长文刷屏

marsbit54 分鐘前

交易

現貨
合約
活动图片