Суточный оборот кастомных рынков Hyperliquid превысил $500 млн

cryptonews.ruPublié le 2025-09-25Dernière mise à jour le 2025-11-26

Децентрализованная биржа Hyperliquid запустила пользовательские рынки бессрочных контрактов в рамках обновления HIP-3. Суточный объем торгов превысил $500 млн, свидетельствуют данные платформы.

Источник: Hyperliquid.

В рамках апгрейда независимые разработчики запустили три сегмента:

xyz (trade.xyz от команды Hyperunit/Unit) — сфокусирован на основных фондовых индексах и акциях с высоким объемом торгов. Ключевой токен — XYZ100, который отслеживает топ-100 американских нефинансовых компаний с плечом до 20x. Представленные активы включают NVDA, GOOGL, TSLA, PLTR, META, AMZN, AAPL, MSFT и COIN. Механизм платформы использует ончейн-стакан заявок Hyperliquid, трейдеры работают через депозиты в USDC. Для стимулирования ликвидности применяется «режим роста», снижающий комиссии тейкеров на 90%.
flx (Felix Protocol от Redstone) — нацелен на акции и экспериментальные активы. Для скорости и надежности использует оракул HyperStone, который обновляет цены каждые три секунды. Среди токенов: CRCL, TSLA и COIN с плечом до 3x. Протокол реализует механизм haltTrading для экстренного закрытия позиций по расчетной цене.
vnti (Ventuals) — позволяет торговать с плечом акциями, не котирующимися на бирже, до IPO. Новый и инновационный сегмент, который выводит частные рынки в блокчейн. Список конкретных токенов еще формируется. Пока здесь работают: OPENAI, SPACEX и ANTHROPIC.

Наибольшую активность показали токенизированные активы на базе акций. Лидером по объему стал XYZ100 с показателем $316 млн. Синтетические активы NVDA и GOOGL привлекли $65 млн и $42 млн соответственно.

Сегменты запущены на базе HyperCore. Для релиза разработчикам было необходимо застейкать 500 000 HYPE.

Обновление HIP-3 вышло в октябре и позволило создавать рынки бессрочных фьючерсов без необходимости получения разрешений на уровне протокола.

Технологическая основа гарантирует высокую скорость обработки — низкие задержки и пропускную способность в миллионы ордеров в секунду. Создатели рынков могут самостоятельно определять ключевые параметры, лимиты кредитного плеча и механизмы расчета ставок финансирования.

Взамен разработчики получают до 50% от суммы генерируемых торговых комиссий.

Для защиты Hyperliquid и пользователей в HIP-3 встроены механизмы безопасности вроде слэшинга валидаторов и лимитов на открытый интерес.

Показатели Hyperliquid

На момент написания TVL децентрализованной биржи составляет $4,3 млрд — на пике в сентябре показатель превышал $6 млрд. Активность просела на фоне обострившейся конкуренции в секторе perp-DEX.

Источник: DefiLlama.

С начала ноября объем торгов бессрочными контрактами на Hyperliquid достиг $220,9 млрд. По суточному показателю площадка находится на втором месте рейтинга DefiLlama — $7,9 млрд. Ее опережает Lighter — $9,3 млрд.

Источник: DefiLlama.

Прежде топ возглавляла Aster на BNB Chain, но к моменту написания платформа опустилась на третье место с показателем $6,4 млрд.

Напомним, в начале ноября площадка объявила о запуске ориентированного на приватность блокчейна.

Lectures associées

Prévision du prix d'Ethena : La zone des 0,08 $ maintiendra-t-elle la reprise d'ENA en vie ?

Le prix d'Ethena (ENA) affiche une légère reprise depuis début juillet, gagnant 14,11% pour atteindre environ 0,082$ après avoir franchi la zone de résistance à court terme de 0,08$. Cependant, la tendance globale reste baissière, le token ayant chuté de 94% depuis son plus haut historique. L'annonce positive de l'intégration à la fonction "Earn" de Robinhood, ayant drainé des capitaux significatifs, contraste avec un transfert suspect de 1,231 milliard d'ENA entre portefeuilles inconnus. L'analyse technique révèle une structure baissière sur les graphiques hebdomadaires et journaliers. Bien qu'un rebond depuis le niveau de 0,08$ soit possible, il nécessiterait une pression d'achat soutenue. Les traders surveillent la zone de résistance pivot entre 0,105$ et 0,125$, qui pourrait offrir une opportunité de vente. Dans l'ensemble, le risque actuel est jugé élevé pour les trades directionnels, les signaux du marché restant mitigés entre développements positifs et pressions de vente sous-jacentes.

ambcryptoIl y a 23 mins

Prévision du prix d'Ethena : La zone des 0,08 $ maintiendra-t-elle la reprise d'ENA en vie ?

ambcryptoIl y a 23 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

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

La destruction de LIT, d'une valeur de 42 millions de dollars, est-elle suffisante pour déclencher la prochaine grande envolée de cet altcoin ?

Le token Lighter (LIT) a connu une hausse de 3,68% sur 24 heures et de 18% sur la semaine. Après un avertissement de sur-achat et une correction à 2,3$, le prix est remonté à 2,60$. Cet élan pourrait être lié au brûlage massif du 10 juillet de 15,6 millions de tokens LIT (valant 42 millions $), représentant 6,3% de l'offre en circulation. L'analyse technique sur le graphique journalier révèle une divergence baissière entre le RSI et le prix, signalant un risque de correction malgré une demande solide. Les niveaux de retracement de Fibonacci suggèrent qu'une chute sous 2,30$ pourrait entraîner un repli plus profond. Sur l'échelle de 4 heures, le prix évolue dans une fourchette entre 2,31$ et 2,68$. Les traders attendent une cassure haussière au-dessus de 2,70$ pour viser 3,06$ et 3,21$. À l'inverse, une rupture sous 2,31$ rendrait un retrait sous les 2$ plus probable. En résumé, la dynamique reste globalement haussière malgré les signaux techniques de prudence, et la prochaine impulsion dépendra de la sortie de la fourchette de trading actuelle.

ambcryptoIl y a 3 h

La destruction de LIT, d'une valeur de 42 millions de dollars, est-elle suffisante pour déclencher la prochaine grande envolée de cet altcoin ?

ambcryptoIl 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" ?

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" ?