テザー、SQRILを支援しQRベースの国際送金を拡大

CryptoNewsFlash
BTC-2.22%

  • テザー、QRコードを活用した国際送金への戦略的投資を通じて、実世界のステーブルコインの利用拡大を推進
  • SQRIL、ステーブルコイン、銀行、デジタルウォレットを新興グローバル決済市場で橋渡し

ステーブルコイン企業のテザーは、リアルタイムのQRコードを利用した国際送金プラットフォームであるSQRILへの投資を発表しました。投資額は非公開です。この投資は、アジア、アフリカ、ラテンアメリカの高い送金量と広範なQRコード採用を背景に、クロスボーダー取引におけるステーブルコインの利用促進を目的としています。 SQRILは実用的なアプローチを構築しています。同システムは、バークレイズやバンク・オブ・アメリカなどの従来の銀行とAPI連携を可能にし、Venmo、Revolut、Cash Appなどの広く利用されているデジタル金融アプリとも接続しています。 ユーザー側では、QRコードをスキャンするだけで支払いが完了し、裏側では取引がシステム間で決済されます。ここでテザーが登場し、ステーブルコインを迅速かつ安定した価値決済手段として提供します。SQRILの創設者兼CEOのマルコム・ウィードは次のように述べています。

「私たちは、異なる国の銀行、電子財布、商人間の即時決済の相互運用性の初期段階にいると信じており、SQRILはそのインフラの重要な一部になる計画です。国のQRコードスキームの台頭、ステーブルコイン、そして人々のグローバルな移動に伴い、国境を越えた支払いのより良い方法が必要です。」

テザー、銀行の連携を崩さずQRコードを活用した決済を推進 テザーの資金は、ステーブルコインとQRコードを組み合わせた国際送金ソリューションの開発に向けられます。この仕組みは資金の流れを簡素化し、運用コストを削減し、馴染みのある小売決済の動作を模倣します。また、従来の銀行業界にも足を残し、急激な支払い方法の変更を求めることなく展開を進めることが可能です。 これは、中小企業や移民労働者、地域のサービス事業者が海外からの支払いを受け入れる実用的な方法を提供し、不必要な複雑さや高コストを回避します。2026年1月1日に、テザーが早期に8,888 BTCを追加し、四半期ごとの段階的蓄積戦略を継続し、ビットコインの準備金を主要なグローバルウォレットの一角に押し上げたことを報告しました。 さらに、12月中旬には、テザーがユヴェントスを完全買収する動きを取り、暗号企業がスポンサーシップを超えてスポーツ界での直接所有へと進んでいる兆候を示しました。また、10月下旬には、テザーとラマブルの提携により、クリエイター向けのビットコインチップ機能を導入し、テストを経て近い将来広く利用される予定であることも報じました。

原文表示
免責事項:このページの情報は第三者から提供される場合があり、Gateの見解または意見を代表するものではありません。このページに表示される内容は参考情報のみであり、いかなる金融、投資、または法律上の助言を構成するものではありません。Gateは情報の正確性または完全性を保証せず、当該情報の利用に起因するいかなる損失についても責任を負いません。仮想資産への投資は高いリスクを伴い、大きな価格変動の影響を受けます。投資元本の全額を失う可能性があります。関連するリスクを十分に理解したうえで、ご自身の財務状況およびリスク許容度に基づき慎重に判断してください。詳細は免責事項をご参照ください。

関連記事

Tether、BitNet LoRAフレームワークをプラットフォーム全体で展開

TetherのQVACファブリックは、BitNet LoRAフレームワークを導入し、消費者向けデバイス上でのAIモデルのトレーニングをVRAMの必要量を減らしながら性能を向上させて可能にします。ユーザーはスマートフォン上で大規模モデルを微調整でき、AI開発をより身近で効率的なものにします。

CryptoFrontNews18時間前

テザーCEO:30日以内に新製品をリリースする予定

Gate Newsの報道によると、3月18日にTetherのCEO、Paolo Ardoinoがソーシャルメディアに投稿し、Tetherの製品チームが「重要な新製品」を準備しており、30日以内にリリースされる予定であると述べました。

GateNews03-18 13:42

Tetherは、コンシューマーデバイス上でのAI訓練向けクロスプラットフォームBitNet LoRAフレームワークを立ち上げた

テザーのQVAC部門は2026年3月17日に、MicrosoftのBitNetモデル(1ビットLLM)向けの世界初のクロスプラットフォームLoRA微調整フレームワークを発表しました。これにより、消費者向けGPUやスマートフォン上での数十億パラメータを持つAIのトレーニングと推論が可能となります。

CryptopulseElite03-18 02:55
コメント
0/400
コメントなし