Доходы Robinhood от криптовалют выросли на 300% в третьем квартале

cryptonews.ruPublié le 2025-03-05Dernière mise à jour le 2025-11-06

Торговая платформа Robinhood зафиксировала взрывной рост доходов от криптовалют в третьем квартале — на 300% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Финансовые результаты компании превзошли прогнозы аналитиков и подтвердили успешность стратегии по привлечению розничных и институциональных пользователей цифровых активов.

Ключевые финансовые показатели

Доходы от криптовалютных операций составили $268 млн, что стало основным драйвером роста общих транзакционных доходов до $730 млн — увеличение на 129% в годовом выражении. Общая выручка компании за квартал, завершившийся 30 сентября, удвоилась до $1,27 млрд против ожиданий аналитиков ($1,2 млрд).

Прибыль на акцию выросла на 259% до 61 цента, превысив прогнозы в 51 цент на акцию. Такие результаты демонстрируют эффективность диверсификации бизнеса Robinhood за пределы традиционной торговли акциями.

Расширение криптовалютного бизнеса

Компания активно развивает направление цифровых активов через несколько каналов. В июне завершилось поглощение криптобиржи Bitstamp, также запущены услуги токенизированных акций и платформы прогнозирования событий.

Финансовый директор Джейсон Варник (Jason Warnick) отметил, что бизнес Bitstamp и ставки на прогнозирование событий «генерируют примерно $100 млн или более в годовом выражении». Это подчеркивает потенциал новых направлений для дальнейшего роста доходов.

Реакция рынка и планы развития

Акции Robinhood завершили торги в среду ростом на 4,15% до $142,48, однако после закрытия основной сессии снизились более чем на 2% до уровня ниже $140. За текущий год бумаги компании прибавили свыше 280% и достигли исторического максимума $152,46 9 октября, прежде чем серьезная коррекция на криптовалютном рынке затормозила рост.

Развитие токенизированных продуктов

Генеральный директор Владимир Тенев (Vladimir Tenev) на конференции по итогам квартала прокомментировал текущее состояние токенизированных акций компании, отметив их ограниченную совместимость. «Они не настолько функциональны, как нам бы хотелось, но это связано с тем, что они пока не интегрированы в DeFi», — объяснил он.

Глава Robinhood выразил оптимизм относительно будущего развития этого направления: «Со временем я ожидаю большей совместимости».

Lectures associées

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

DeepSeek a annoncé une mise à jour majeure de son modèle DeepSeek-V4-Pro avec le lancement de DSpark, un nouveau cadre de décodage spéculatif (Speculative Decoding) open source, accompagné de l'infrastructure complète DeepSpec. Cette mise à jour, axée sur l'ingénierie et non sur les capacités fondamentales du modèle, vise à accélérer considérablement l'inférence des LLM en production. Le cœur de DSpark est l'introduction d'une **génération semi-autorégressive**. Cela combine la génération parallèle à haut débit d'un modèle "brouillon" léger avec une modélisation des dépendances entre tokens pour améliorer le taux d'acceptation. De plus, un système de **vérification planifiée par confiance et conscient du matériel** (Confidence-Scheduled Verification) évalue dynamiquement la probabilité que chaque token généré soit accepté par le modèle cible. Il adapte ainsi la longueur de vérification en temps réel pour optimiser l'utilisation des ressources GPU, notamment en charge élevée. Les résultats sont significatifs : face aux méthodes de pointe comme Eagle3 et DFlash, DSpark augmente la longueur moyenne de tokens acceptés de 26.7% à 30.9% et de 16.3% à 18.4% respectivement sur les modèles Qwen3. En déploiement réel, par rapport à la génération token par token précédente (MTP-1), **DSpark améliore la vitesse de génération pour l'utilisateur de 60% à 85% pour le modèle Flash et de 57% à 78% pour le modèle Pro**, à débit total constant. Le projet open source **DeepSpec** fournit une stack complète pour entraîner et évaluer des modèles brouillons pour le décodage spéculatif, supportant actuellement les algorithmes DSpark, DFlash et Eagle3, ainsi que les familles de modèles cibles Qwen3 et Gemma.

marsbitIl y a 6 h

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

marsbitIl y a 6 h

Trading

Spot
活动图片