Страх на криптовалютном рынке и рост цены золота усилили тревожность инвесторов

cryptonews.ruPublié le 2025-09-25Dernière mise à jour le 2025-09-28

Криптовалютный рынок оказался под давлением. Индекс страха и жадности снизился до 28 пунктов, что указывает на преобладание пессимистичных настроений. Еще недавно показатель находился на уровне 79, сигнализируя о чрезмерной жадности, после чего началась закономерная коррекция. Сейчас многие участники либо открывают короткие позиции в ожидании дальнейшего падения, либо вовсе остаются вне рынка, опасаясь неопределенности.

Вместе с падением настроений на крипторынке внимание инвесторов переключилось на золото. Металл продолжает обновлять локальные максимумы, что традиционно воспринимается как сигнал растущих рисков. На протяжении веков золото служило защитным активом, в который инвесторы уходят во времена неопределенности. Текущий рост цен отражает сразу 2 возможных сценария: усиление геополитической напряженности и ожидание экономических потрясений.

Аналитики подчеркивают, что рост котировок драгметалла золота может быть реакцией на обострение международных конфликтов и соперничества крупных держав. В условиях, когда валюты рискуют потерять устойчивость, а рынки могут столкнуться с резкими колебаниями, инвесторы ищут стабильность именно в золоте. Вторая причина заключается в нарастающих экономических угрозах: высокая инфляция, ограниченные действия центробанков и рост долгов создают условия для глобальной нестабильности.

Таким образом, увеличение стоимости золота нельзя объяснить лишь одним фактором. Это комплексный сигнал, отражающий как политические риски, так и уязвимость мировой финансовой системы. С одной стороны, рынки закладывают вероятность дальнейших геополитических конфликтов. С другой — усиливаются опасения по поводу долговременных экономических проблем.

На фоне этого инвесторы в криптовалюты оказываются в сложной ситуации. Одни рассматривают страховой индекс как сигнал для входа в рынок и покупки активов на падении. Другие предпочитают дождаться большей определенности, понимая, что коррекция может продолжиться. Рынок остается раздвоенным, и именно такие периоды часто предвосхищают ключевые переломные моменты.

Lectures associées

Claude est accusé d’être devenu bête sur tout le web, Anthropic lève le voile : ce n’est pas le modèle qui vous trahit

Le titre «Tout le monde accuse Claude d’être devenu bête, Anthropic révèle la vérité : ce n’est pas le modèle le problème» résume un malentendu répandu parmi les utilisateurs de Claude Code. Beaucoup pensent qu’un modèle plus grand signifie nécessairement une IA plus intelligente, ce qui les pousse à choisir des versions plus coûteuses comme Fable. Cependant, Anthropic a récemment clarifié cette confusion en expliquant la différence cruciale entre deux paramètres : le choix du modèle (Model) et le niveau d’effort (Effort). Le modèle détermine les capacités «gelées» de l’IA, basées sur des poids fixes acquis lors de l’entraînement. Il définit ce que l’IA sait ou ne sait pas faire. En revanche, le paramètre Effort contrôle l’«attitude» de Claude : à quel point il explore les fichiers, exécute des tests, vérifie ses réponses et persévère dans des tâches complexes. Un Effort élevé génère jusqu’à 7 fois plus de tokens qu’un Effort faible, car l’IA effectue plus de travail de fond. En mars, un changement par défaut du niveau d’Effort de «high» à «medium» a causé une impression généralisée que Claude était soudainement «devenu stupide», déclenchant des critiques sur GitHub. Anthropic a ensuite rétabli le paramètre par défaut et a souligné que, souvent, un modèle plus petit avec un Effort élevé peut surpasser un grand modèle avec un Effort faible. La clé est de diagnostiquer les erreurs : si Claude manque de persévérance (ne lit pas les fichiers, abandonne trop tôt), il faut augmenter l’Effort. S’il manque de connaissances malgré un contexte adéquat, il faut changer de modèle. Anthropic compare ainsi les modèles : Sonnet est un généraliste minutieux, Opus un expert rapide, et Fable un spécialiste pour les problèmes les plus complexes. Cet article marque un tournant : l’enjeu n’est plus seulement d’avoir le meilleur modèle, mais de savoir orchestrer intelligemment les agents IA. Bien paramétrer l’Effort et choisir judicieusement le modèle permet d’optimiser les performances et de réduire les coûts. Désormais, la compétence essentielle consiste à «donner du travail à l’IA» de manière efficace, pour exploiter pleinement son potentiel.

marsbitIl y a 26 mins

Claude est accusé d’être devenu bête sur tout le web, Anthropic lève le voile : ce n’est pas le modèle qui vous trahit

marsbitIl y a 26 mins

La Fondation Ethereum pourrait-elle devenir une "mascotte" ? Des organisations diversifiées se partagent désormais ses fonctions

La Fondation Ethereum (EF) est en pleine restructuration. L'équipe de support protocolaire a été dissoute et au moins huit cadres ont démissionné cette année, marquant la plus importante réduction d'effectifs de l'EF à ce jour. Ces départs coïncident avec l'émergence d'organisations indépendantes comme ETHLabs et Ethereum Institutional, qui reprennent des fonctions autrefois assumées par la Fondation. La réforme interne, initiée par le co-fondateur Vitalik Buterin, visait à restructurer l'organisation. Un récent communiqué a annoncé le licenciement de 54 employés, soit 20% du personnel, qualifiant ces postes de non essentiels. Parallèlement, d'anciens membres de l'EF créent de nouvelles entités : ETHLabs se concentre sur la recherche et le développement pour faire d'Ethereum une couche de règlement mondiale, tandis qu'Ethereum Institutional promeut l'adoption institutionnelle de la blockchain. Simultanément, l'EF innove techniquement. Son équipe de sécurité a testé avec succès l'utilisation d'agents IA pour auditer le réseau Ethereum, découvrant une vulnérabilité réelle. Si l'EF affirme que l'IA ne remplace pas les chercheurs, elle pourrait à terme impacter sa structure. Face à ces changements et aux critiques sur sa gouvernance, l'influence centrale de l'EF sur l'écosystème semble diminuer. Certains observateurs suggèrent qu'elle pourrait évoluer vers un rôle plus symbolique, laissant des organisations plus agiles piloter l'adoption à grande échelle et le développement futur d'Ethereum.

marsbitIl y a 54 mins

La Fondation Ethereum pourrait-elle devenir une "mascotte" ? Des organisations diversifiées se partagent désormais ses fonctions

marsbitIl y a 54 mins

Près d'une centaine de joueurs se ruent vers les données incarnées : 44,7 milliards levés en un an, qui peut vraiment gagner de l'argent en "vendant des données" ?

Près d'une centaine d'acteurs se ruent dans le secteur des données d'embodiment : 44,7 milliards de yuans levés en un an, mais qui peut vraiment gagner de l'argent en "vendant des données" ? Le secteur des données pour l'intelligence incarnée (embodiment) est en plein essor, avec 97 acteurs identifiés en Chine, dont 70 dans la collecte et 27 dans l'infrastructure. Sur un an, 15 prestataires de services indépendants spécialisés ont levé environ 44,7 milliards de yuans, un montant modeste comparé aux investissements totaux dans l'embodiment. La collecte s'organise autour de quatre approches principales : téléopération de robots physiques, collecte sans robot (via capteurs de mouvement), synthèse par simulation et distillation de vidéos internet. La plupart des acteurs combinent plusieurs méthodes. Les prestataires indépendants constituent le groupe le plus important (40%), devant les plateformes publiques (26%) et les fabricants de robots (25%). La capacité de production annuelle actuelle est estimée entre 1,6 et 1,8 million d'heures de données, avec un objectif de multiplication par 15 à 20 d'ici 1 à 3 ans. Des "usines à données" sont implantées dans 20 provinces, principalement dans les régions côtières développées. Le financement reste concentré sur des sociétés en phase précoce ; plus de la moitié des prestataires indépendants financés ont moins d'un an. La startup Lightwheel AI se distingue, ayant levé 31 milliards de yuans et atteint une valorisation de plus de 20 milliards de dollars. Cependant, les investisseurs restent prudents, aucun n'ayant effectué de pari massif sur le secteur. En résumé, le marché des données d'embodiment est devenu une piste indépendante et créatrice d'emplois, mais il en est encore à ses débuts. La viabilité commerciale d'un modèle basé sur la seule vente de données n'est pas encore démontrée. Les prochaines années seront cruciales pour vérifier si ces "vendeurs de pelles" peuvent réellement être rentables.

marsbitIl y a 3 h

Près d'une centaine de joueurs se ruent vers les données incarnées : 44,7 milliards levés en un an, qui peut vraiment gagner de l'argent en "vendant des données" ?

marsbitIl y a 3 h

Trading

Spot
活动图片