💵Оборот регулируемого крипторынка Казахстана вырос до $10,58 млрд Торговый оборот регулируемого крипторынка Казахстана вырос с $320 млн в 2023 году до $10,58 млрд в 2025 году. За этот же период количество пользователей увеличилось с 53 тыс. до 215 тыс. человек. Об этом на заседании Правительства сообщил вице-министр искусственного интеллекта и цифрового развития Гиззат Байтурсынов. Растут и налоговые поступления от отрасли. В 2023 году в бюджет поступило 9 млрд тенге, в 2024 году — 9,9 млрд тенге, а в 2025 году — уже 22,4 млрд тенге. В Казахстане также работают 76 лицензированных майнеров и пять аккредитованных майнинговых пулов. В реестр внесено около 470 тыс. единиц оборудования. 🔜 Следующим этапом станет дальнейшее совершенствование законодательства о цифровых активах и развитие регулируемой цифровой финансовой инфраструктуры. 📷 BlueScreen | Digital Kazakhstan
The turnover of the regulated crypto market in Kazakhstan increased to $10.58 billion
Оборот регулируемого крипторынка Казахстана вырос до $10,58 млрд.
AI Summary & Key Takeaways
- Оборот регулируемого крипторынка Казахстана вырос до $10,58 млрд.
The turnover of the regulated crypto market in Kazakhstan increased to $10.58 billion
Related stories
The results of the past week are what matters
The results of the past week are what matters Business of AI companies Trend 2027. The future of agent commerce. Payments for AI agents: what is the fight for now? Analysis here. New financial infrastructure for AI agents. Hidden tax on AI agents - who will make money from this? Analysis here...
The Cost of Saying Hello: An Empirical Study of Handshake Overhead in AI Agent Communication Protocols
arXiv:2610.30151v1 Announce Type: new Abstract: Every interaction between AI agents begins with a handshake: the initiating agent must locate its counterpart, learn what it can do, and establish a session before the first useful message can be sent. Surveys of agent…
Better Reasoning, Not Just Bigger Models: A Structure-Grounded Framework for Efficient and Reliable Inference
arXiv:2610.30611v1 Announce Type: new Abstract: Scaling large language models has substantially improved linguistic fluency, yet reliable autonomous agents require more than fluent generation. In multi-turn inference, current agentic systems often produce semantically plausible…
Same Beliefs, Different Policies: Learning Reusable Representations for Early Stopping in LLM Reasoning
arXiv:2610.30450v1 Announce Type: new Abstract: Reasoning LLMs often continue reasoning after reaching a correct answer, wasting computation and sometimes replacing it with an incorrect one. Deciding when to stop is a metareasoning problem: the model must weigh what further…