Chainalysis: «Криптоактивность в 2024 году выше пика в 2021 году благодаря биткоин-ETF»

cryptonews.ruPublished on 2024-05-12Last updated on 2024-09-12

Пользователи криптовалют по всему миру стали более активными в 2024 году, а общая стоимость глобальных криптовалютных транзакций превзошла значительный рубеж, впервые достигнутый во время бычьего рынка 2021 года.

Общая стоимость криптовалютной активности по всему миру значительно выросла в период с четвертого квартала 2023 года по первый квартал 2024 года, сообщила компания Chainalysis, занимающаяся блокчейн-аналитикой, в своем пятом ежегодном отчете Chainalysis Global Crypto Adoption Index.

В своем последнем отчете о принятии криптовалют, Chainalysis применила новую методологию индекса принятия, проанализировав в общей сложности 151 страну за каждый квартал с третьего квартала 2021 года по второй квартал 2024 года. Компания измерила уровень принятия в общем значении индекса, нормализованном по шкале от 0 до 1, где 1 отражает самое высокое принятие.


Глобальный индексный балл внедрения по кварталам с третьего квартала 2021 года по второй квартал 2024 года. Источник: Chainalysis

В течение анализируемого периода глобальная активность криптовалют достигла пика в 0,8 пункта в четвертом квартале 2024 года, превзойдя предыдущий максимум в 0,7 пункта в четвертом квартале 2021 года. Однако во втором квартале 2024 года индекс упал до 0,68 пункта, что указывает на замедление глобальной активности криптовалют.

Четвертый квартал 2021 года стал одним из самых исторических периодов для криптовалют, поскольку 9 ноября 2021 года биткоин впервые достиг $68 000.

Что вызвало всплеск активности криптовалют в 2024 году?

По данным Chainalysis, запуск биржевых фондов (ETF) спотового биткоина (BTC) в США в январе 2024 года стал основной причиной резкого всплеска использования криптовалют в 2024 году.

«Запуск биткоин-ETF в США спровоцировал рост общей стоимости активности биткоина во всех регионах», — сообщает Chainalysis.

Этот всплеск был особенно заметен в годовой динамике институциональных переводов и в регионах со странами с более высоким уровнем дохода, такими как Северная Америка и Западная Европа.


Глобальный рост в годовом исчислении по типу актива и размеру перевода в период с июля 2023 года по июнь 2024 года. Источник: Chainalysis.

Однако рост стейблкоинов в годовом исчислении был выше среди розничных и профессиональных переводов, что указывает на случаи использования в странах с низким и средним уровнем дохода в таких регионах, как Африка к югу от Сахары и Латинская Америка.

Спотовые биткоин-ETF показали более быстрое принятие, чем любые другие ETF в истории

Согласно выводам Chainalysis, запуск биткоин-ETF в США стал историческим моментом для всей мировой индустрии.

По словам Мэтта Хоугана, главного инвестиционного директора в компании по управлению криптоактивами Bitwise, консультанты по управлению благосостоянием принимают спотовые биткоин-ETF быстрее, чем любые новые ETF в истории.


Источник: Эрик Балчунас.

Быстрое принятие спотовых биткоин-ETF происходит, несмотря на массовые оттоки. В сентябре 2024 года 11 американских спотовых биткоин-ETF зафиксировали 1,2 млрд долларов совокупного оттока за восемь дней. Но эта полоса была прервана 10 сентября притоком $28,6 млн.

Related Reads

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit5h ago

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit5h ago

Trading

Spot
活动图片