मास्टरकार्ड एआई भुगतान और डीफाई पर केंद्रित एक्सआरपीएल हैकथॉन का स्पॉन्सर है

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AI summary iconसारांश
मास्टरकार्ड न्यूयॉर्क में एक XRPL हैकथॉन का समर्थन कर रहा है, जिसमें भुगतान, स्टेबलकॉइन और डीफाई पर ध्यान केंद्रित करते हुए AI + क्रिप्टो समाचार को प्रमुखता दी जा रही है। इस इवेंट का आयोजन XRPL Commons द्वारा 24–25 अक्टूबर, 2026 को किया जा रहा है, और इसमें चार ट्रैक्स शामिल हैं: प्रोटोकॉल इनोवेशन, एजेंटिक फाइनेंस, लेंडिंग & बॉरोइंग, और Why Not। हैकथॉन से संबंधित ऑन-चेन समाचार पारंपरिक वित्त के साथ उभरते हुए प्रोजेक्ट्स को जोड़ सकते हैं। XRPL Commons पहले ही Mastercard की RLUSD सेटलमेंट के लिए Gemini के प्रति दिलचस्पी का उल्लेख कर चुका है।

TL;DR

  • मास्टरकार्ड न्यूयॉर्क में भुगतान, स्टेबलकॉइन, एआई, टोकनीकृत संपत्ति और ऑनचेन ऋण अनुप्रयोगों पर केंद्रित 36 घंटे के एक्सआरपीएल हैकाथॉन का स्पॉन्सरशिप कर रहा है।
  • डेवलपर्स प्रोटोकॉल इनोवेशन, एजेंटिक फाइनेंस, लेंडिंग और बॉरोइंग और वाइ नॉट ट्रैक्स में प्रतिस्पर्धा करेंगे, जिसमें AI-एजेंट लेनदेन और XRPL क्रेडिट इंफ्रास्ट्रक्चर मुख्य विषय होंगे।
  • XRPL Commons ने पहले जेमिनी के माध्यम से मास्टरकार्ड के RLUSD सेटलमेंट के अन्वेषण को उजागर किया था, जबकि हैकथॉन प्रस्तावित डेवलपर प्रोजेक्ट्स को व्यापक भुगतान और वित्तीय सेवाओं के उद्योग से जोड़ सकता है।

मास्टरकार्ड न्यूयॉर्क में आगामी XRP Ledger हैकथॉन का समर्थन कर रहा है, जिससे एक वैश्विक भुगतान विशालकाय कंपनी नए ब्लॉकचेन वित्तीय अनुप्रयोग बना रहे डेवलपर्स के साथ जुड़ रही है। 36 घंटे का यह कार्यक्रम, XRPL Commons द्वारा आयोजित, 24-25 अक्टूबर, 2026 को चलेगा, जो Ripple के Swell कॉन्फ्रेंस से तुरंत पहले होगा और बिल्डर्स, निवेशकों, संस्थानों और वित्तीय नेताओं को एकत्र करेगा। मास्टरकार्ड का यह स्पष्ट संकेत है कि वह भुगतान, स्टेबलकॉइन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, टोकनीकृत संपत्ति और ऑनचेन ऋण पर विस्तारित प्रयोगों का समर्थन कर रहा है। एक ही उपयोग मामले पर केंद्रित होने के बजाय, हैकथॉन का डिज़ाइन यह परखने के लिए है कि कई उभरती हुई वित्तीय प्रौद्योगिकियाँ XRPL पर कैसे संगमित हो सकती हैं।

चार ट्रैक्स AI फाइनेंस और XRPL लेंडिंग पर दबाव बना रहे हैं

डेवलपर्स चार ट्रैक्स में प्रतिस्पर्धा करेंगे। प्रोटोकॉल इनोवेशन XRP Ledger की मूल तकनीक पर केंद्रित है, जिसमें संशोधन, क्लाइंट लागूकरण और डेवलपर टूल्स शामिल हैं, जबकि अक्टूबर 20–22 के लिए निर्धारित कोर डेव बूटकैम्प तकनीकी तैयारी को गहरा करेगा। एजेंटिक फाइनेंस यह जांचेगा कि स्वायत्त AI एजेंट कैसे ऑनचेन पर सुरक्षित लेनदेन कर सकते हैं, जिसमें मशीन-टू-मशीन भुगतान और स्वचालित सुलह शामिल है। यह कार्यक्रम निर्माताओं से पूछ रहा है कि जब सॉफ्टवेयर एजेंट वित्तीय प्रतिभागी बन जाएँ, तो क्या होता है। एक अलग "Why Not" ट्रैक टीमों को परिभाषित श्रेणियों के बाहर विचारों को अपनाने की स्वतंत्रता प्रदान करता है, जिससे असामान्य अनुप्रयोगों के लिए स्थान सुरक्षित रहता है जो भुगतान या बुनियादी ढांचे के भीतर सुव्यवस्थित रूप से फिट नहीं होते।

मास्टरकार्ड न्यूयॉर्क में 36 घंटे के XRPL हैकथॉन का स्पॉन्सरशिप कर रहा है

लेंडिंग और उधार का ट्रैक XRPL के विकासशील क्रेडिट आर्किटेक्चर पर समान निगरानी डालता है। प्रतिभागी XRP Ledger Lending Protocol, XLS-66 और XLS-65 के तहत सिंगल एसेट वॉल्ट्स के साथ काम कर सकते हैं, जो वैलिडेटर मतदान के माध्यम से आगे बढ़ रहे हैं। यह ध्यान प्रतियोगिता को केवल लेन-देन प्रसंस्करण से परे एक व्यापक onchain वित्तीय स्टैक की ओर ले जाता है, जो क्रेडिट बाजारों का समर्थन करने में सक्षम हो। मास्टरकार्ड की उपस्थिति एक और स्तर की रुचि जोड़ती है क्योंकि XRPL Commons पहले ही कंपनी के RLUSD के XRPL पर सेटलमेंट की खोज को Gemini के साथ एक कार्यक्रम के माध्यम से हाइलाइट किया है, जो स्पॉन्सर को डेवलपर्स द्वारा समाधान किए जाने वाले प्रोग्रामेबल भुगतान और स्टेबलकॉइन विषयों से जोड़ता है।

हैकाथॉन का समय इन प्रयोगों को असामान्य रूप से दृश्यमान बना सकता है। प्रतिभागीयों के पास New York में प्रस्तुति देने से पहले विचारों को कार्यरत उत्पादों में बदलने के लिए केवल 36 घंटे होंगे, जहाँ प्रमुख वित्तीय और ब्लॉकचेन खिलाड़ी व्यापक घटना कैलेंडर के चारों ओर उपस्थित होने की उम्मीद है। यदि मजबूत प्रोजेक्ट्स सामने आते हैं, तो मास्टरकार्ड की भागीदारी प्रयोगात्मक XRPL अनुप्रयोगों और स्थापित भुगतान उद्योग के बीच एक पुल बना सकती है। व्यापक संभावना एक ऐसा परितंत्र है जो पारंपरिक भुगतानों के परे फैलता है, जहाँ स्वायत्त AI एजेंट, स्टेबलकॉइन, टोकनीकृत संपत्ति और डिसेंट्रलाइज्ड ऋण साझा वित्तीय रेल पर काम करते हैं, जिससे विकासकर्ताओं को अगली पीढ़ी के वित्त कैसे काम कर सकता है, इसका संकेंद्रित परीक्षण मिलता है।

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