前Ripple董事分享2026年加密货币与区块链四大预测

bitcoinist發佈於 2025-12-24更新於 2025-12-24

文章摘要

前Ripple董事、现XRP数字资产库Evernorth首席执行官Asheesh Birla提出2026年加密货币与区块链四大预测:1)企业资金管理将借助DeFi与AI实现自动化,减少中间环节提升效率;2)地区性稳定币将崛起,冲击9.6万亿美元外汇市场;3)稳定币将作为结算技术融入企业及银行系统,市值或从3000亿增至100万亿美元;4)NFT将转型为融合票务、会员与数字收藏功能的"数字通行证",告别投机属性。他强调区块链将作为基础设施无声赋能全球资金流动,推动机构级应用落地。

前Ripple董事会成员、现专注于XRP的数字资产资金管理平台Evernorth负责人Asheesh Birla近日提出一组精简的2026年预测,其核心观点可归结为:机构将结束观望状态,开始在实际生产环境中应用加密货币技术。

在社交媒体分享的短视频中,Birla将明年定义为加密基础设施退居幕后、开始履行其承诺的基础性工作的关键时刻。

"我今年的核心观点是金融机构和企业机构将如何开始大规模采用区块链技术",他表示,"到2026年,这将构成日常金融基础设施的一部分,悄无声息地支撑资金流动体系。"

前Ripple高管Birla的2026年四大加密预测

预测一:企业资金运营将实现"程序化"。随着DeFi工具与AI驱动的自动化技术结合,后台操作将摆脱当前繁琐、人工且充满中间环节的现状。通过将资金管理流程代码化并借助AI运行工作流,可有效压缩成本、时间和运营摩擦。

"这是更高效的管理方式",这位前Ripple董事指出,"当前人工操作存在大量中间环节。借助DeFi和AI,效率提升将逐步显现,2026年我们将看到更少的中间商,以及更优质的资金流动和全球运营管理体验。"

预测二:稳定币格局演变。不仅美元稳定币会增长,各区域"本地稳定币"将激增,并在链上外汇市场交汇。

"这些将挑战9.6万亿美元的外汇市场",他声称链上DEX流动性将成为新型现货外汇市场的基础层,与传统体系竞争。

预测三:稳定币在企业与银行系统中全面主流化。不再作为加密产品,而是作为结算技术。Birla指出其财务优势显而易见:"实时查看全球流动性头寸分析"、更快捷的资金移动和更清晰的账目核对。

他同时引用行业预测数据称,稳定币市值可能"从3000亿美元增长至100万亿美元"。

预测四:NFT的转型回归。他强调这不是2021年热潮的重演,而是品牌重塑——从JPEG投机转向实际权益凭证。

"NFT将聚焦会员权限功能",这位前Ripple董事在第四项预测中表示,"它将把票务、忠诚度计划和数字收藏品整合为单一的数字访问通证。"

需要关注的是:Birla目前创建的Evernorth正围绕XRP布局和机构参与展开业务,定位为专业XRP资金管理平台。

因此他的"宏观叙事"也带有商业主张色彩——加密技术将通过嵌入资金流动、财资管理和客户关系体系,超越投机属性。

截至发稿,XRP交易价格为1.8577美元。

XRP跌破关键支撑位,周线图 | 来源:TradingView.com的XRPUSDT图表

相關問答

Q前Ripple董事Asheesh Birla对2026年加密货币和区块链的主要预测主题是什么?

A他的核心预测主题是金融机构和企业将在2026年开始大规模采用区块链技术,使其成为日常金融基础设施的一部分, quietly power how money moves(悄无声息地驱动资金流动)。

QBirla的第一个预测中,企业资金库运营将如何变得'可编程化'?

A通过DeFi工具与AI驱动的自动化相结合,将资金管理的部分流程转化为代码,并由AI辅助运行工作流,从而压缩成本、时间和运营摩擦,减少中间商,提高效率。

QBirla关于稳定币的第二个预测有什么独特之处?

A他预测不仅会有更多美元稳定币,还会出现区域性的'本地稳定币'激增,并在链上外汇场所进行交易,挑战9.6万亿美元的传统外汇市场。

QBirla如何看待NFT在2026年的发展?

A他认为NFT将回归,但不是2021年那种JPEG投机,而是重新定位为'会员访问'工具,将票务、忠诚度计划和数字收藏品结合到一个数字访问令牌中。

QAsheesh Birla目前的公司Evernorth主要业务是什么?

AEvernorth是一家专注于XRP的数字资产资金库,致力于为机构提供XRP敞口和参与机会,定位为专门构建的XRP资金库。

你可能也喜歡

早报 | 特朗普媒体集团公布 Q1 财报;三大 DeFi 应用 30 天内向代币持有者返还近 1 亿美元收入;Michael Saylor 再次发布比特币 Tracker 信息

摘要:5月11日早报,涵盖加密市场与宏观政策关键动态。特朗普媒体集团第一季度财报显示,其加密货币(主要是比特币)投资目前浮亏约4亿美元。同时,MicroStrategy创始人Michael Saylor暗示公司可能将在下周披露新一轮的比特币增持信息。在监管方面,英国央行行长警告,稳定币的监管框架可能引发美国与国际监管机构之间的较量。 去中心化金融(DeFi)领域数据显示,Hyperliquid、EdgeX和Pump.fun三个协议在过去30天内合计向代币持有者返还了近1亿美元的收入,反映出DeFi正从投机市场转向产生实际收益的链上经济基础设施。 宏观层面,高盛推迟了对美联储降息时间的预测,预计首次降息可能要到2026年12月,主要原因是通胀压力持续。这可能导致流动性收紧,对加密资产等风险资产估值构成压力。市场对6月美联储会议维持利率不变的预期概率高达93.4%。 其他重要动态包括:预测市场平台Polymarket宣布已识别并封禁进行“幽灵成交”的违规账户集群,以提升平台完整性;韩国国税厅首次试点将扣押的虚拟资产委托给民间托管机构进行管理。此外,文章还列出了过去24小时在以太坊、Solana和Base链上交易量靠前的热门Meme代币榜单。

链捕手19 分鐘前

早报 | 特朗普媒体集团公布 Q1 财报;三大 DeFi 应用 30 天内向代币持有者返还近 1 亿美元收入;Michael Saylor 再次发布比特币 Tracker 信息

链捕手19 分鐘前

Telegram亲自接管TON,社交流量改写公链叙事

5月4日,Telegram创始人Pavel Durov宣布,TON网络手续费已降低6倍至接近零。更关键的是,Telegram将取代TON基金会,成为网络新的核心驱动力和最大验证者,未来几周将重点推进技术升级与开发者工具。 过去TON与Telegram关系紧密但主导性不强。此次转变意味着Telegram不仅提供用户入口,更深入参与网络验证、技术路线等底层环节,旨在将TON更深地整合进其产品体系。 TON的核心挑战在于将Telegram的巨大流量转化为可持续的链上使用场景,而非短期热度。Notcoin等项目已证明Telegram能引爆传播,但生态需要持久交互。降费与提速(最终确认时间约0.6秒)旨在支持小额、高频的日常交互,如打赏、支付、游戏奖励等,使区块链体验无缝融入用户操作。 Telegram成为最大验证者是一大步,虽提升了执行效率,但也引发了关于中心化的讨论。Durov回应称这将吸引更多大型验证者加入,增强去中心化,但效果需观察。 此外,TON的高额质押收益(年化约18.8%)在主流加密货币中名列前茅,有助于吸引并锁定生态资金。 总之,TON正从依靠Telegram流量转向成为其应用生态的基础设施。成功的关键在于能否将社交入口转化为真正的、用户无感的链上使用,让区块链成为Telegram日常功能的一部分。这既是巨大机遇,也意味着更严峻的考验。

marsbit20 分鐘前

Telegram亲自接管TON,社交流量改写公链叙事

marsbit20 分鐘前

OpenAI后训练工程师翁家翌,给Agentic AI提出了新范式假设

OpenAI工程师翁家翌提出名为“启发式学习”的新范式,探索AI通过自主编写和修改代码来提升能力,而非仅依赖训练神经网络参数。 在实验中,他让Codex在明确目标和反馈闭环中,为Atari Breakout等游戏编写纯Python策略代码,通过反复运行、查看日志与回放、定位失败并修改代码,最终使策略在Breakout中达到理论满分。这种“启发式学习”将经验沉淀为可阅读、修改和审计的软件系统,而非难以解释的神经网络权重。 文章对比了启发式学习与深度强化学习的差异:前者更新的是代码结构和规则,具备更好的可解释性、更高的样本效率,并能通过回归测试等方式缓解灾难性遗忘问题。在Atari57游戏的批量测试中,该方法在部分游戏上表现出接近或超越传统强化学习算法的效率,但在需要长程规划的复杂任务中仍存在局限。 该范式的潜在产业意义包括:为机器人控制等场景提供更轻量、可审计的解决方案;提升安全关键系统的可解释性与可维护性;以及为智能体产品提供能力沉淀和共享的新路径。然而,其实用性仍需在更复杂的真实场景中进一步验证。 翁家翌认为,未来更可能是神经网络(负责快速感知等)与启发式系统(负责规则、记忆与安全)结合的分工模式。这预示着AI发展的一条可能路径:在强大编码智能体的辅助下,部分经验可以重新转化为可读、可维护的软件工程资产。

marsbit1 小時前

OpenAI后训练工程师翁家翌,给Agentic AI提出了新范式假设

marsbit1 小時前

你的 Claude 今晚要做梦了,别打扰它

Anthropic在开发者大会上为AI智能体平台引入了“做梦”(Dreaming)功能,这实际上是一种基于历史运行日志的离线批处理与自我优化机制。AI智能体在完成复杂任务后,会利用闲置时间自动回顾大量操作记录,从中提炼有效模式(例如更优的操作路径),并固化为可共享的记忆,从而提升后续任务效率。 类似机制也出现在其他AI产品中,如Hermes Agent的“Curator”功能可自动将经验整理成“Skill”,OpenClaw的“做梦”流程则细分为浅睡、快速眼动和深睡三个阶段,通过多维度加权决定哪些信息应存入长期记忆。 该功能与“记忆”(Memory)技术紧密相关。当前AI能力的核心挑战之一是如何有效管理与利用不断增长的上下文信息。一方面,行业正通过技术创新(如Subquadratic公司宣称的1200万token超长上下文模型)试图扩大信息容量;另一方面,“做梦”这类功能旨在让AI在有限上下文窗口内,主动筛选、巩固重要信息,模仿人类睡眠中的记忆处理过程。 文章指出,科技公司频繁使用“思考”“记忆”“做梦”等拟人化术语来描述AI功能,这不仅是技术类比,更是一种营销策略和认知塑造。它模糊了机器与人的边界,影响用户对产品的感知与期待,并在无形中转移了技术缺陷的责任归属。本质上,AI的“做梦”仍是一种消耗计算资源的自动化数据处理,但其命名方式却让我们更倾向于将其视为拥有内在生命的数字实体。

marsbit1 小時前

你的 Claude 今晚要做梦了,别打扰它

marsbit1 小時前

交易

現貨
合約
活动图片