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バイナンスにおけるXRPの保有量が27億トークンに減少、複数年にわたる最低水準を記録

📌XRP取引所の準備金が急減。長期保有者とETFの買い増しにより供給が逼迫し、長期的な市場見通しが強化される。
📌ETF流入の増加、バイナンス準備金の縮小、世界的な流動性シフトは、機関投資家の需要拡大とXRP供給逼迫の可能性を示唆している。

XRP Reserves on Binance Drop to 2.7 Billion Tokens, Marking Multi-Year Lows
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引用された話が正しいかどうか、私は確信が持てません。というのも、私自身の記憶とは大きく異なるからです。

2018年のSDK刷新以前、VRChatでは厳格なトライアングル制限が設けられていました。最初は5,000、次に10,000、そして最終的には20,000という制限です。これらの制限は2018年半ばに撤廃され、現在の「アバターパフォーマンスランク」制度に置き換えられました。

私は「ポリゴン」ではなく「トライアングル」という用語を強調します。なぜなら、パフォーマンスチェックは常にトライアングルを基準としていたからです。これは以下の理由で重要です。

1. ゲームエンジンはポリゴンを自動的にトライアングルへ変換する。

2. 参考までに、70,000ポリゴンは14万以上のトライアングルに相当し、これはVRChatの現在推奨されているガイドラインを大きく超えています。

この用語の違いは重要です。2018年のSDKは、VRChatの設計思想における論理的な転換点でした。ハード制限を課す代わりに、ユーザーが安全設定を通じて自分が見たいものを制御できるようにしたのです。これにより、プレイヤーはパフォーマンスと創造性を自分の好みに合わせて調整できるようになりました。各ユーザーが「正しい」と考える基準は異なるため、単一の制限を強制することは不可能です。ユーザー自身に制御を委ねる方が、はるかに洗練されたアプローチです。

当時、一部のユーザーはSDKを改造して制限を回避していました。しかし2018年半ば以降、ハードなトライアングル制限は一切課されていません。存在するのはパフォーマンスカテゴリとガイドラインだけです。だからこそ私は混乱しています。私の記憶とパッチノートの記述が、引用されたツイートと完全には一致しないのです。そしてTupper氏の反応も同じだと思います。

関連する話題として、GPUはトライアングルのレンダリングに非常に効率的になっています。FLOPS（毎秒浮動小数点演算）は頂点やピクセルの計算を容易にします。例えば、NVIDIA RTX 3060 GPUは約12.7 TFLOPSを実現し、毎秒12兆以上の浮動小数点演算を処理できます。これは数十億のトライアングルを毎秒処理できる計算になります。しかし、最終的な最適化の問題はそれほど単純ではありません。

この効率性により、現代のゲームに登場する「ヒーローキャラクター」や「主役キャラクター」は10万〜15万トライアングルを使用することが多く、武器のような近接表示されるオブジェクトは3万〜4万トライアングルに達することも珍しくありません。

それでも、レンダリング性能はトライアングル数だけで決まるわけではありません。例えば「クアッドオーバードロー」のように、GPUが重複するピクセルを非効率的に処理する問題があり、小さなトライアングルや細いトライアングルはレンダリングコストが不釣り合いに高くなることがあります。場合によっては2倍のコストになることもあります。したがって最適化は非常に繊細な作業であり、同じトライアングル数でもトポロジーや解像度、スクリーンレンダリングによって性能コストは大きく異なります。

要するに、最適化は単純なトライアングル数に還元できません。ディテール、効率性、創造的意図のバランスを慎重に取る必要がある、複雑で経験に基づくプロセスです。

結論として、これがVRChatがユーザー生成コンテンツへのアプローチを変えた理由です。単一の数値指標で全てのアイテムを分類することはできません。これは非常に繊細で深いプロセスであり、意図的な設計思想が必要で、単に「トライ数を減らす」だけでは解決できません。

さらに言えば、レンダリングコストが高い要素は他にも存在します。代表的なのはシェーダーです。例えば屈折表現を体全体に適用するようなマテリアルは、大規模な空間でレンダリングする際に非常に高価です。また、毛皮シェーダーに極端に高いテッセレーション値を設定するケースも同様です。しかしVRChatは安全設定を通じてそのようなアバターをブロックするための十分なツールを提供しているので、大きな問題にはなりません。私は、クリエイターに単純にトライ数を減らすことを強制するよりも、ユーザーに安全設定の正しい使い方を教えることの方がはるかに重要だと考えます。もちろん一部の人はトライアングル数を減らすべきですが、それで議論が終わるわけではありません。

I’m not entirely sure the quoted story is correct, as I remember the events quite differently.

Before the 2018 SDK overhaul, VRChat enforced hard triangle limits. Firstly with 5,000, then 10,000, and eventually 20,000. These restrictions were lifted in mid‑2018 and replaced with the system we know today: Avatar Performance Ranking.

I emphasize triangles rather than polygons because performance checks were always based on triangles. This is important for two reasons:

1. Game engines automatically convert polygons into triangles.
2. For context, 70,000 polygons equates to well over 140,000 triangles, which far exceeds VRChat’s current recommended guidelines.

This terminology matters because the 2018 SDK marked a logical shift in design for VRChat. Instead of enforcing hard limits, VRChat empowered users to control what they see through personalized safety settings. This allowed players to balance performance and creativity according to their own preferences. It's going to be impossible to enforce limits since each user has their own idea of what is correct. Allowing users to control what they see is a far more nuanced approach.

Back then, some users even modified the SDK to bypass the limits. Since mid‑2018, however, no hard triangle caps have been imposed. Only performance categories and guidelines. This is why I’m confused: my recollection of the past and the patch notes don’t seem to align perfectly with what was written in the quoted tweet. And I believe Tuppers reaction is the same.

On a related note, GPUs have become extremely efficient at rendering triangles. FLOPS (floating‑point operations per second) make vertex and pixel calculations relatively straightforward. For example, an NVIDIA RTX 3060 GPU can deliver around 12.7 TFLOPS, meaning it can perform over 12 trillion floating‑point operations per second. This could be billions of triangles per second. But the end issue for optimisation isn't so simple.

This efficiency explains why modern “hero” or "halo" characters in games often use 100,000–150,000 triangles, and why detailed weapons can reach 30,000–40,000 triangles due to their proximity to the player’s viewpoint.

Still, rendering performance isn’t determined by triangle count alone. Issues like quad overdraw where the GPU processes overlapping pixels inefficiently can make small or thin triangles disproportionately expensive to render. Think about 100% more expensive to render. Optimisation is therefore a nuanced discipline: two meshes with the same triangle count can have vastly different performance costs depending on topology, resolution, and screen rendering.

In short, optimization can’t be reduced to simple triangle counts. It’s a complex, experience‑driven process that requires careful balancing of detail, efficiency, and creative intent.

To conclude, this is why VRChat changed their approach to user generated content. You cannot simply use a single numerical metric and conclude every item can fit into said category. It's a very nuanced and in-depth procedure that requires intentional thought to get right and can't be boiled down to simply "reducing tri's".

With that said, there are far more expensive rendering items. Shaders being the best example where users are using refraction on the materials which are placed on the body which is very expensive to render in large spaces. Or the best example, extremely high tesselation values on fur shaders. However, VRChat gives users the adequate tools to block said avatars via safety settings so it's not too big of a problem. I think teaching users how to properly setup safety settings is far more important than forcing creators to just simply reduce tri's. Whilst some should definitely reduce their triangle count, it's not where the conversation ends. November 11, 2025

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💡🌐Visaを超えたステーブルコイン決済：Tetherの“シャドーバンク化”とGENIUS法が示すドル覇権の次のステージ

ステーブルコインは2025年に決済額で既にVisaとMastercardを上回り、ブロックチェーン上の「見えない決済レール」としてグローバル決済インフラの一角を占めつつある。その裏側では、Tetherが年初来利益100億ドル超・米国債保有1350億ドル規模の巨大「シャドーバンク」と化し、ECBは銀行預金流出と米国債市場の混乱リスクを公式に警告する段階に入っている。

一方で、規制と既存金融の動きも急速である。米国ではトランプ政権下で2025年7月に支払いステーブルコインの包括的枠組みであるGENIUS法が成立し、銀行・決済事業者に「ライセンス付きドル・トークン」の道を開いた。米U.S. BankはStellar上で自社ステーブルコインのパイロットを開始し、KYC・取引凍結などコンプラ機能を組み込んだ「プログラマブル預金」を検証している。

決済ネットワーク側もステーブルコインを競合ではなくインフラとして取り込みつつある。Visaはすでに各地域でステーブルコイン決済の実証を進めており、年間数十億ドル規模の決済レールとして立ち上げる方向にある。こうした動きにより、ステーブルコインは「投機用クリプト」から、銀行・決済・国債市場を巻き込むマクロな金融テーマへと変質しつつあると言える。

投資家目線では、いくつかの構造的含意がある。
- スプレッドと短期金利を原資とするビジネスモデルのため、TetherやCircleの利益は「金利低下局面での収益縮小リスク」と表裏一体である。2025年後半の金利低下観測を背景に、ステーブルコイン関連株のバリュエーション変動が顕著になっているとみられる。
- ステーブルコインが銀行預金と国債を直結する「流動性パイプ」となることで、リスクオフ時の流動性挙動（銀行からステーブルコイン経由で米国債へ、あるいはその逆）が従来と異なるパターンを取りうるため、マクロとクレジットのポジショニングにも影響が出る可能性が高い。

規制アービトラージの観点では、「非規制・高収益モデル」と「規制準拠・低マージンモデル」の分岐が鮮明になっている。GENIUS法はステーブルコインへの利払いを禁止することで銀行預金との直接競合を抑えつつ、決済レールとしての成長のみを容認する設計になっており、この枠組みに乗るプレーヤーと、あえて規制圏外で高収益を追うプレーヤーの二極化が進みつつある。これは、国別規制差を前提にした「規制裁定トレード」が今後のクリプト・フィンテック投資の主要テーマになることを意味している。

この文脈を踏まえると、「ステーブルコイン＝クリプトの一部」という理解はすでに不十分である。現実には、米ドル覇権の延長線上で設計されるデジタルドル・レールと、その上で利回りを取りに行く民間アクター、そして預金流出と国債市場を気にする各国の中央銀行が絡み合う、多層的な金融インフラ競争の局面に入っているのである。 マクロ投資家にとっては、ステーブルコイン動向が「流動性・金利・規制」の交差点として、今後ますます重要な観察対象になると考えられるだろう。

ソース：
Stablecoins Already Beat Visa. 5 Things To Know! https://t.co/Kl2PYJTb2F
Delphi Digital on X https://t.co/8GmepEHuMa
Tether's 2025 Profits Surpass Billion as Stablecoin Dominance ... https://t.co/SN3yunewSq
Tether Smashes Profit Records with Billion in 2025 Earnings https://t.co/oFd5O0zCNf
The Transformative Impact of Stablecoins - Glatt Consulting https://t.co/Us13ZL5O4c
U.S. Bank's Stellar Stablecoin Pilot and the Future of Institutional .. November 11, 2025

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紫耀くんの大好きな楽曲🪴⟡.·
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えーじょーさんの
あっ…エヘヘが可愛すぎる癒やし動画ありがとうございます🫶❤️⛓️
これがホントのBillion smile☺☺☺
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