Резкий рост предложения токенов спровоцировал падение цен на новые криптопроекты

cryptonews.ruPublicado a 2023-04-12Actualizado a 2025-06-12

  • Рост предложения токенов опережает спрос, что приводит к повсеместному снижению цен.
  • Такие проекты, как Taiko и Pyth, демонстрируют слабый рыночный охват, несмотря на более высокие тиражи.
  • Morpho демонстрирует относительную устойчивость, но большинство токенов сталкиваются с серьезным давлением со стороны оценки.

Новый анализ подчеркивает растущую обеспокоенность на рынке альткоинов; несколько криптопроектов видят резкий рост предложения токенов, что оказывает сильное понижательное давление на цены. В большинстве случаев рынки с трудом поглощают новое предложение, при этом цена и рыночная капитализация часто снижаются одновременно. Эта тенденция подчеркивает тревожное несоответствие между эмиссией токенов и спросом инвесторов, что оказывает давление на оценки во многих экосистемах.

По данным Tokenomist, за последний месяц у нескольких проектов наблюдался резкий рост оборотного предложения, однако в большинстве случаев этот рост не был поглощен рынком, что привело к значительному снижению цен.

Over the past 30 days, several tokens saw significant increases in circulating supply.

Key Observations:
• All tokens with the highest 30D supply growth posted negative returns, confirming continued underperformance post-emissions.

• Circulating supply growth ranged from +25%… pic.twitter.com/L5KLvHCf5B

— Tokenomist (prev. TokenUnlocks) (@Tokenomist_ai) June 12, 2025

По теме: Разблокировка токенов на сумму $81,9 млн запланирована на 5-11 мая, ENA и SPEC лидируют по объему

Цены на Taiko и Pyth падают из-за появления на рынке новых поставок

Taiko (TAIKO) — яркий пример. Его оборотное предложение подскочило на целых 71,9% за этот период. Хотя его рыночная капитализация выросла на 14,5%, этого было недостаточно, чтобы компенсировать поток новых токенов, что привело к падению цены на 33,4%.

На момент публикации Taiko торгуется по $0,5613, снизившись на 1,92% за последнюю неделю. Небольшой 24-часовой подъем на 3,82% предлагает небольшое облегчение от долгосрочного нисходящего тренда.

Аналогичным образом Pyth Network увеличила свое циркулирующее предложение на 58,6%, в то время как ее рыночная капитализация упала на 2,4%. Это привело к резкому падению цены на 38,5%. Он торгуется по $0,1188, снизившись на 8% за последние 24 часа, но показав рост на 3,77% за последнюю неделю. Данные свидетельствуют о том, что, несмотря на ожидания, обусловленные предложением, рыночная тяга по-прежнему отсутствует.

Неоднозначные результаты: Морфо выдерживает бурю, другие терпят неудачу

Morpho предлагает немного более оптимистичный вариант. Его предложение выросло на 33,3%, но проекту удалось увеличить свою рыночную капитализацию на 26,2%. Это помогло смягчить его потерю цены всего до 5,3%, что является относительно скромным падением по сравнению с другими.

Morpho оценивается в $1,55, хотя за последние 24 часа он упал на 3,2%. Тем не менее, недельный прирост в 12,12% показывает признаки более здорового настроения инвесторов.

По теме: Что FDV говорит нам о лучших альткоинах 2024 года — победители против проигравших

С другой стороны, Nyan Heroes и Spectral увидели негативную реакцию на более скромные увеличения поставок. Рыночная капитализация Nyan рухнула на 47,5%, а ее цена упала на 59,5%. Ее текущая цена составляет $0,004565, что является явным отражением отступления инвесторов.

Spectral также пострадала, ее рыночная капитализация упала на 26,6%, а цена упала на 41,6%. Сейчас она торгуется по $0,9611, с резким падением на 12,31% только за последний день.

Lecturas Relacionadas

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbitHace 4 hora(s)

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbitHace 4 hora(s)

BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

The Bitcoin mining industry is undergoing its most complex structural adjustment since inception. Despite Bitcoin's price holding near $61,000 and the network hash rate approaching a record 1 ZH/s, miner profitability is deteriorating. The industry is operating close to its breakeven point, with the 2028 halving expected to accelerate consolidation. The challenges extend beyond the halving's subsidy reduction; the industry's revenue model has yet to successfully transition towards a fee-driven structure. Increasingly, mining companies are evolving from simple Bitcoin producers into infrastructure and energy operators, including providers of AI/HPC computing power. Competition is shifting from pure hash rate expansion to business model upgrades. Economic pressure is evident. The theoretical daily mining revenue at current prices is around $78 million, yet the actual figure is only about $33 million—a 136% gap. Transaction fees remain low at roughly $220k daily, far below historical implied levels. With a current estimated industry-wide breakeven price near $65,000, mining alone is struggling to generate ideal profits. The 2028 halving is projected to push the fundamental production cost floor to approximately $93,289. This will likely accelerate a shift towards consolidation among larger, well-capitalized miners with diversified revenue streams. Competitive advantage will belong to institutionalized players with access to low-cost energy, AI/HPC hosting operations, and stronger balance sheets. In essence, Bitcoin mining is transitioning from a "mining business" to an "infrastructure business." Future profitability and resilience will depend less on block rewards and more on diversified income sources like energy management and computational infrastructure services. For investors, the key question is not the halving itself, but which miners can successfully navigate this business model transformation.

marsbitHace 5 hora(s)

BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

marsbitHace 5 hora(s)

This is How God Karpathy Uses Claude?

Andrej Karpathy, a prominent figure in AI, has reportedly joined Anthropic, leading to a noticeable decrease in his open-source contributions and social media activity. A document claiming to be his personal "CLAUDE.md" file—a set of instructions for the Claude AI to follow within a specific codebase—has been circulating online. While its authenticity is unverified, the content aligns closely with Karpathy's publicly shared principles on effective AI-assisted programming. The document outlines key rules for AI coding assistants, emphasizing the importance of reading existing code thoroughly before writing new code to maintain consistency. It advises against over-engineering, advocating for simple, surgical modifications that match the project's existing style. Other guidelines include clarifying assumptions upfront, writing meaningful tests, thoughtful debugging, and carefully considering dependencies. The core message is that these principles help prevent common AI coding failures, such as introducing unnecessary abstractions, style drift, or making invisible architectural decisions. The community has noted that even experts like Karpathy require detailed instructions to guide AI effectively, akin to managing a junior developer. A related GitHub repository, "andrej-karpathy-skills," which encapsulates these ideas, is reported to significantly reduce Claude's code error rate. Ultimately, the advice stresses that the best CLAUDE.md is tailored to one's own tech stack and coding practices.

marsbitHace 5 hora(s)

This is How God Karpathy Uses Claude?

marsbitHace 5 hora(s)

Trading

Spot
活动图片