Ethereum Funding Rate At 14-Month Low, What Does it Mean for ETH Price?

CoingapePublicado a 2022-08-29Actualizado a 2022-08-30

Resumen

After Fed Chairman Jerome Powell’s speech last Friday, the broader equity markets and cryptocurrencies have come under severe pressure.

After Fed Chairman Jerome Powell’s speech last Friday, the broader equity markets and cryptocurrencies have come under severe pressure. The world’s second-largest cryptocurrency Ethereum (ETH) has seen a 12% drop in its price over the last weekend. As of press time, ETH is trading 2.66% down at a price of $1453 with a market cap of $177 billion.
As per data from CryptoQuant, the ETH funding rate has dropped to negative hitting a new 14-month low. A negative funding rate indicates strong “bearish” sentiment among ETH traders. As CryptoQuant explains:
Ethereum Funding Rates are at a 14-month low, which means short-traders are paying long-traders. The last time Funding Rates were this negative, it was in July ’21 just before a huge short-squeeze on Bitcoin & Ethereum.

Courtesy: CryptoQuant Ethereum Inflation Rate Drop
Since the implementation of the EIP-1559 protocol last year in 2021, the annual rate of inflation has dropped by 50.77%. Currently, the amount of ETH burned in the Ethereum network has exceeded 2.6 million. This amounts to $3.76 billion in total value as of the current ETH price.
However, as per the Glassnode data, the total value of ETH in Deposit contracts has touched a one-month low. As reported by Glassnode:
Ethereum Total Value in the ETH 2.0 Deposit Contract just reached a 1-month low of $19,475,077,788.75 Previous 1-month low of $19,589,437,125.96 was observed on 27 August 2022.

Courtesy: Glassnode Macro Influence Growing
The ETH price witnessed a strong rally over the optimism surrounding the Merge upgrade. From the June low of $1,000, ETH rallied more than 90% before retracing back. Currently, the macro factors have taken over by shadowing the optimism of the Merge upgrade.
Last week, Fed Chairman Jerome Powell said that the central bank won’t shy away from further interest rate hikes. Powell pointed out that the inflation rate, even if declining, is still very much high for a normal consumer.
Thus, further quantitative tightening measures could put greater pressure on equity and the crypto market. Ethereum’s growing correlation to S&P 500 could also impact the ETH price.

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Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

En la actualidad, el mercado de inversión está obsesionado con los "Modelos del Mundo". Sin embargo, Pete Florence, ex científico de DeepMind y co-creador de la arquitectura Vision-Language-Action (VLA), fundó Generalist AI y rechaza esta etiqueta. Para él, el objetivo concreto es más importante: crear robots que realicen cualquier tarea con alta tasa de éxito sin datos específicos. Recientemente, Generalist AI recaudó 400 millones de dólares (unos 2.700 millones de RMB) en una ronda de financiación, alcanzando una valoración de 2.000 millones de dólares. Inversores incluyen NVentures de Nvidia, Bezos Expeditions, NFDG, y figuras como el cofundador de Xiaomi Lin Bin, el fundador de Zoom Eric Yuan, y la renombrada científica Fei-Fei Li. Florence, influenciado por su mentor en el MIT Russ Tedrake, prioriza comprender el mundo físico. Su enfoque comienza estableciendo una meta clara, luego diseña la ruta técnica. Tras dejar Google, lanzó Generalist AI en 2025. La compañía presentó su primer modelo de IA incorporada, GEN-0, en noviembre de 2025, demostrando que las leyes de escalado de los LLMs también se aplican al movimiento físico. En abril de 2026, presentaron GEN-1, entrenado con más de 50.000 horas de datos de interacción física recogidos por un dispositivo portátil. GEN-1 logra un 99% de éxito en tareas como plegar cajas y empaquetar teléfonos, siendo tres veces más rápido que GEN-0. Este avance acerca el modelo a un punto de inflexión similar al GPT-3, mostrando un rendimiento apto para despliegues comerciales en ciertas tareas. La inversión récord respalda la visión de Florence: robots universales que sean lo suficientemente expertos en tareas reales como para ser útiles, avanzando hacia la reducción del coste marginal del trabajo físico a cero. La etiqueta "Modelo del Mundo" queda así en segundo plano frente a los resultados tangibles.

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Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

Cada vez que se lanza un modelo de IA de vanguardia, la comunidad fija su atención en ciertas "hojas de resultados" familiares: MMLU-Pro, MMMU, MMMU-Pro. Estos puntos de referencia se han convertido en exámenes estándar para evaluar y comparar modelos como GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen y DeepSeek. Detrás de estas influyentes evaluaciones está el investigador chino Wenhu Chen, profesor asistente en la Universidad de Waterloo y fundador del TIGERLab (apodado "虎头帮"). Su trabajo surge de una necesidad crítica: a medida que los modelos avanzaban, las pruebas antiguas como MMLU se saturaban con puntuaciones casi perfectas, dejando de ser útiles para discernir diferencias reales. En 2024, Chen y su equipo presentaron MMLU-Pro, una renovación exhaustiva del original. Con 12,032 preguntas de 14 disciplinas, aumenta las opciones de respuesta de 4 a 10 para reducir las conjeturas e incorpora problemas más complejos que requieren razonamiento. El resultado fue una caída del 16% al 33% en la precisión de los modelos y una evaluación más estable y discriminatoria, rápidamente adoptada por la industria. Su contribución se extiende al ámbito multimodal con MMMU, un conjunto de 11,500 preguntas que combinan imágenes (gráficos, mapas, fórmulas) con conocimientos académicos para probar una comprensión integrada. Incluso los mejores modelos como GPT-4V inicialmente solo alcanzaron un 56% de precisión, revelando un largo camino por recorrer. Su sucesor, MMMU-Pro, cierra aún más las brechas, obligando a los modelos a utilizar la información visual y no solo el texto. La experiencia de Chen, que incluye investigación doctoral en preguntas complejas y una etapa en Google DeepMind trabajando en Gemini, le permite anticipar cómo los modelos pueden "aparentar" competencia. Su laboratorio no solo diseña evaluaciones, sino que también desarrolla modelos (como UniVideo para video o MoCha para avatares), asegurando que sus "exámenes" reflejen desafíos reales y los límites actuales de la tecnología. Actualmente, Chen continúa este trabajo en el laboratorio de superinteligencia de Meta, enfocado en datos y evaluación multimodal. Su historia destaca el papel fundamental, aunque a menudo menos visible, de los investigadores que construyen las herramientas para medir el verdadero progreso de la IA.

marsbitHace 2 hora(s)