Circle 和 Tether 或许不是同一物种的竞争,稳定币价值实现层级模型如是说

深潮Dipublikasikan tanggal 2025-06-10Terakhir diperbarui pada 2025-06-10

Circle 赢在「工具属性」,Tether 赢在「生存刚需」。

撰文:Nathan

编译:叮当,Odaily 星球日报

编者按:自 Circle 宣布上市以来,稳定币市场的一条隐形界限被正式划出:USDC 与 USDT,开始走上两条不同的发展路径。USDC 以合规透明为核心,逐步嵌入美国金融体系,成为服务机构用户和金融科技场景的「许可型美元」;而 USDT 则依托其广泛的链上流通性与深厚的市场基础,持续发挥在全球交易、支付与资产避险等场景中的关键作用。

这种差异,实质上反映的是稳定币在不同市场中「价值实现」的优先级不同。对某些用户而言,合规与可编程性至关重要;对另一些用户来说,流动性、可获取性和无需许可的使用体验才是第一位。也正因此,我们需要一个新的认知模型,来理解不同类型用户是如何通过稳定币实现价值的。这,正是「稳定币价值实现的层级体系」所要探讨的。

尽管每个人从稳定币中获得的收益方式不同,但归根结底,这些收益都来源于四大核心价值主张:低成本、高速度、无需许可、可编程性。

原文作者 Nathan 曾在其另一篇文章中《The What and Why of Programmable Money》解释:可编程货币,就是可以像代码一样设定行为逻辑的钱。它是稳定币,也是智能合约的燃料。它可以设定:什么时候、因为什么、以什么方式转账。而这一切,不再依赖银行,不再依赖信任,只依赖代码本身。

这四个价值主张又分别对应四大核心使用场景:储值、支付、转账、收益。

「稳定币价值实现的层级体系」(The Hierarchy of Value Realisation)是一种新的认知模型,用以解释不同类型用户从稳定币中最看重的价值点。

本文将围绕两类用户群体展开:「需要稳定币的人」与「不那么需要稳定币的人」,即:新兴市场用户和西方市场用户。

稳定币的两大用户群体

简单来说,在新兴市场,稳定币正构建起全新的金融基础设施;而在西方市场,稳定币更多是作为补充,被整合进已有的金融科技(Fintech)与传统金融系统(TradFi)中。

无论是新兴的稳定币项目还是老牌玩家,这一规律都广泛适用。

基于此,我们可以分别为两类用户勾勒出不同的「价值实现层级」。

一、西方市场用户的价值实现层级

西方市场,主要对应「全球北方」国家:政治稳定、金融体系发达,大多数人拥有银行账户,储蓄还能获得利息。

在这些市场中,「可编程性」是推动稳定币创新的核心驱动力。这类似于互联网、iPhone 或智能合约的爆炸式发展:可编程性带来新的金融创新,而金融创新正是西方世界的热爱与优势所在。

其次是「速度」。跨境或本地支付的结算速度,长期以来是 Fintech 领域的重要挑战,结算延迟会消耗流动性、带来机会成本,因此在西方市场中排名第二。

「成本」排名第三。尽管降低转账成本是稳定币的一大亮点,但西方市场的交易费用本就不高,远不及新兴市场中高达 200 美元汇款的 115 美元手续费那般离谱。

「无需许可」在西方市场的重要性则最低。因为绝大多数人都已开设银行账户,轻松使用现金或转账支付,自然也不需要依赖稳定币来获取金融服务。

因此,Circle 和 USDC 在西方市场更具优势。作为一家本质上偏向金融科技的公司,Circle 强调可编程性、低成本与效率,这些都契合西方用户的使用偏好。如今,越来越多西方企业在构建稳定币解决方案时选择基于 USDC 进行开发。

此外,「收益」(Yield)逐渐成为西方用户的额外关注点。由于他们习惯从银行存款中获得利息,因此会质疑为何持有稳定币无法获得类似收益。

这一点在新兴市场则完全不同,新兴市场用户更关注的是稳定币带来的币值稳定性,尤其是获取美元的能力,而不是收益。

根据作者的观点:事实上,收益率从来不是稳定币在这些市场取得成功的决定性因素。正如业内分析所指出,USDT 之所以成为全球最具流动性的稳定币,正是因为它无需向用户分配国债收益,也能凭借强大的可获取性与深厚的流动性基础占据主导地位。对许多身处高通胀或资本受限地区的用户而言,避免本地货币贬值的风险,远比年化 3% 的利息更具现实意义。他们更关心的是:我是否能把资产安全换成美元、能否随时转出、是否能在当地使用。

因此,在这些真正有「产品 - 市场匹配」的地区,稳定币的流动性远远重要于收益能力。而流动性倾向于集中,最终形成头部稳定币的网络效应。这也是为何像 USDT 这样的稳定币,即便缺乏收益机制,依然能在全球范围内获得广泛采用。

二、新兴市场用户的价值实现层级

相较于西方,新兴市场(即「全球南方」)的金融基础相对薄弱,当地货币普遍通胀严重,银行服务渗透率低。

稳定币的出现,让这些地区的用户首次能够自由获取、转账和使用美元等稳定货币,这是过去难以想象的。

因此,对于新兴市场用户来说,「无需许可」是最核心、最具变革意义的价值主张。无论是否有银行账户,用户都可以直接接入美元体系,从而解锁金融自由。

其次是「低成本」。在新兴市场,跨境汇款费用居高不下。例如,一位父亲寄钱回家养家时,手续费可能就吃掉了转账金额的一大部分。稳定币极大地降低了这种汇款成本。

第三是「速度」。目前的跨境转账系统效率低下,资金到账常常需要数天甚至数周。而稳定币可以实现秒级转账,解决了资金延迟带来的生活与经济困境。

最后是「可编程性」。虽然这一价值主张对新兴市场也有深远影响(比如解锁保险、借贷、合约支付等服务),但相比前三者,短期内的感知价值略低。

综合来看,Tether 的 USDT 在新兴市场大放异彩。Tether 通过可自由使用、广泛接受和高度流动的 USDT,为数百万无银行账户的人提供了关键的金融服务。它的成功也恰恰基于这些基础价值点的实现。

总结思考

Circle 适配的是西方市场,因其更契合金融科技公司的需求;

Tether 则服务于更广泛的用户群体,尤其是那些真正依赖稳定币的人群。

换句话说,Circle 赢在「工具属性」,Tether 赢在「生存刚需」。

Bacaan Terkait

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto4j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto4j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit6j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit6j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit7j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit7j yang lalu

Trading

Spot
活动图片