UNI的投资价值

金色财经Publié le 2025-11-13Dernière mise à jour le 2025-11-13

昨天的文章发表后,有细心的读者发现了文章中一个问题:UNI的流通总量不是62.9亿,是6.29亿。

在这里我用了流通总量而不是最大发行量(10亿)主要是为了让计算更贴近当下的状况。

另外,这位读者从另外一个角度提供了一组UNI手续费的收入:

其30天的交易量为1485亿美元,如果大概按0.05%的手续费算,30天的手续费就是7425万美元,一年就是8.9亿美元。如果再保守一点估计一年的收入下限为5亿美元。那么UNI一年的手续费收入大概就是5亿美元 ~ 8.9亿美元。

换算到每个代币的手续费收入就是0.79美元 ~ 1.41美元,用于回购代币的费用就是0.13美元 ~ 0.235美元

用上面这个数据加上更正的6.29亿枚流通量重新计算,得到的PE和“股息率”分别如下:

以UNI大涨前的价格5美元为标准计算,它的PE是3.55 ~ 6.32,它的股息率是2.64% ~ 4.72%。

以大涨后的价格9.22美元为标准计算,它的PE是6.54 ~ 11.67,它的股息率是1.44% ~ 2.56%。

这里有一个不确定性的要素,就是它的成本到底是多少。

因为Uniswap不像传统的上市公司那样需要公开财务数据,所以我们没办法看到它的各种成本,因此没有办法计算它的净利润和自由现金流,只能把它的交易费收入统统算作是它的净利润。

如果把成本考虑进去的话,它的实际PE会比上面计算所得要高,实际的“股息率”要比上面计算所得要低。

不过即便如此,用这个数据审视一下UNI,从它的PE来看,不管是价格大涨前还是大涨后,它的溢价风险都不算高。就算用大涨后的标准看,它的溢价风险都是较低的。

溢价风险不高,那接下来要看的就是它的营收了。

在营收方面,除了上面提到的成本无法明确判断之外,另外一个我认为影响更为深远的是它的商业模式是不是有非常强的护城河?

关于这一点我在前面的文章中曾经分享过一些担忧:那就是至少在某些生态中,比如BASE,Uniswap的龙头效应不是太明显,再加上Uniswap现在有了自己的二层扩展,它一定是希望把TVL、流量尽量往自己的二层里面引。

3DSpLmSZjBdwzaGXWhw095o4mDP0ewaDQaPkc3MZ.png

这样做会不会无形中把其它生态的交易市场让给竞争对手?

最后,当我考虑UNI是不是值得投资的时候,我会直接把它和以太坊进行对比,主要比两方面:一是风险,二是“股息率”。

所谓的风险是指我会评估UNI这个项目续存和继续发展的风险和以太坊相比哪个大?

显然我认为以太坊的风险会比UNI小。

所谓的“股息率”就是代币持有者直接能够享受到的项目收益。根据上面的计算出来的UNI的股息率(在不考虑成本的情况下)我按高估的算大概是2.6% ~ 4.7%。现在以太坊质押的收入大概在2.6% ~ 3.2%。

UNI会稍高一点。

如果综合风险和收益,在现阶段我会倾向选择以太坊。但是现在我连以太坊都不买,所以就更不会买UNI了。

有读者提到希望定投,我自己不会定投UNI,不过可以给一个我曾经使用过的大概方法:

以前我会参考过往UNI曾经达到过的最高值,然后按最高值算上我自己能够承受的风险算出一个折扣价把它算作定投价。

但是这样做有个前提假设:那就是假设UNI未来一定会超过前高。

这个方法仅供读者参考。并且读者在使用这个方法时一定要注意这个前提假设。

Cryptos en tendance

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 21 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 21 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 48 mins

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

marsbitIl y a 48 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

Articles tendance

Comment acheter UNI

Bienvenue sur HTX.com ! Nous vous permettons d'acheter Uniswap (UNI) de manière simple et pratique. Suivez notre guide étape par étape pour commencer votre parcours crypto.Étape 1 : Création de votre compte HTXUtilisez votre adresse e-mail ou votre numéro de téléphone pour ouvrir un compte sur HTX gratuitement. L'inscription se fait en toute simplicité et débloque toutes les fonctionnalités.Créer mon compteÉtape 2 : Choix du mode de paiement (rubrique Acheter des cryptosCarte de crédit/débit : utilisez votre carte Visa ou Mastercard pour acheter instantanément Uniswap (UNI).Solde :utilisez les fonds du solde de votre compte HTX pour trader en toute simplicité.Prestataire tiers :pour accroître la commodité d'utilisation, nous avons ajouté des modes de paiement populaires tels que Google Pay et Apple Pay.P2P :tradez directement avec d'autres utilisateurs sur HTX.OTC (de gré à gré) : nous offrons des services personnalisés et des taux de change compétitifs aux traders.Étape 3 : stockage de vos Uniswap (UNI)Après avoir acheté vos Uniswap (UNI), stockez-les sur votre compte HTX. Vous pouvez également les envoyer ailleurs via un transfert sur la blockchain ou les utiliser pour trader d'autres cryptos.Étape 4 : tradez des Uniswap (UNI)Tradez facilement Uniswap (UNI) sur le marché Spot de HTX. Il vous suffit d'accéder à votre compte, de sélectionner la paire de trading, d'exécuter vos trades et de les suivre en temps réel. Nous offrons une expérience conviviale aux débutants comme aux traders chevronnés.

527 vues totalesPublié le 2024.12.12Mis à jour le 2026.06.02

Comment acheter UNI

Discussions

Bienvenue dans la Communauté HTX. Ici, vous pouvez vous tenir informé(e) des derniers développements de la plateforme et accéder à des analyses de marché professionnelles. Les opinions des utilisateurs sur le prix de UNI (UNI) sont présentées ci-dessous.

活动图片