DWF 2024 年市场数据回顾:总市值突破 3.7 万亿美元,稳定币供应量创 1875 亿新高

链捕手Pubblicato 2024-12-23Pubblicato ultima volta 2024-12-24

Introduzione

从机构投资者的积极参与到链上活动的显著增长,这一年展现了行业的重要进步。

作者:DWF Ventures
编译:深潮 TechFlow

2024 年成为加密货币发展的关键节点——从机构投资者的积极参与到链上活动的显著增长,这一年展现了行业的重要进步。


以下是对这一年的数据回顾:


2023 年的增长延续


市场在今年强势反弹,总市值突破了 2021 年的历史高点 (ATH),达到了 3.7 万亿美元。


除了流动性显著增加,用户数量和交易量也在同步增长——这些数据表明了市场的健康发展和实际使用率的提升。


ETF 和机构资金的涌入


2024 年最大的市场驱动力之一是 1 月份推出的比特币 ETF 和 7 月份推出的以太坊 ETF。这些金融产品不仅降低了投资者进入加密市场的门槛,同时也反映出传统投资者对加密资产的需求正在快速增长。


据估算,比特币 ETF 的链上持仓总量已增长至 110 万 BTC,相较年初实现了翻倍增长。


不仅是加密领域的公司,许多传统企业也在不断增加对比特币和其他加密资产的投资。例如,Saylor 领导的 @MicroStrategy 持续加码比特币,目前其持仓量已达到 43.9 万 BTC。


稳定币的潜力


稳定币是加密货币生态系统的核心工具,它们不仅能实现资产之间的快速兑换,还被视为新资本流入的重要指标。


2024 年,稳定币的总供应量达到了 1875 亿美元,创下历史新高。与此同时,稳定币的交易次数和交易量分别增长了 30%-40%。


值得一提的是,即使在市场波动的情况下,稳定币的交易量依然维持在高水平——这表明稳定币在交易之外还有重要的实际应用场景。


在链上稳定币交易量方面,@trondao@ethereum@BNBCHAIN 和 @solana 继续占据主导地位。而像 @arbitrum 和 @base 这样的 L2 网络,也在 USDC 的交易量和用户增长上表现出强劲的势头。


尽管目前中心化交易所 (CEX) 的交易活动仍然领先于去中心化交易所 (DEX),但这种格局正在发生变化。


@BlackRock 和 @ethena_labs 最近推出的 USDtb 产品,为传统资金进入 DeFi 提供了安全且便捷的途径。随着这些受监管入口的出现,未来可能会看到更多资金流入链上生态系统。


稳定币市场在拉丁美洲和非洲的崛起


过去一年,拉丁美洲和非洲的稳定币市场规模增长了 40%-50%。这些地区对无需第三方信任的货币对冲工具有着强烈需求,因此稳定币市场在这里迅速发展。


越来越多的资源正在涌入这些地区,例如 @Tether_to 推出的教育项目,以及 @circle 在拉美地区的支付服务扩展计划。因此,我们预计这一领域将在 2025 年继续保持强劲的增长势头。


链上活动的趋势


L2 网络(如 @base@arbitrum 和 @Optimism)以及非 EVM 链 @solana 在今年的净资金流入量中表现突出。用户更倾向于选择交易费用更低、速度更快的区块链网络,这些链因此吸引了更多用户。


增长最快的领域是永续合约和去中心化交易所 (DEX)。这两个领域的交易量增长超过 150%,总锁仓量 (TVL) 也实现了 2-3 倍的增长。由 @pumpdotfun 引发的 memecoin 热潮极大地推动了交易量的上升,@RaydiumProtocol 成为主要受益者之一,同时也带动了其他生态系统的发展。此外,这一趋势还催生了交易机器人(如 @tradewithPhoton 和 @bonkbot_io)的广泛使用。这些机器人不仅使用频率高,还成为了当前加密行业中手续费收入最高的协议之一。


尽管如此,链上活动仍有巨大的增长潜力。目前,只有 5%-10% 的加密货币持有者在积极参与链上操作,这意味着还有大量未开发的用户群体。


移动友好的界面(如 TON 的迷你 app)在用户增长方面已经取得了显著成果。例如,@ton_blockchain 的迷你应用已成功吸引超过 5000 万用户。因此,未来协议的发展将越来越依赖于优化用户体验 (UX) 和提高用户留存率的机制。

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After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

Following the withdrawal of Aave and a sharp drop in its Total Value Locked (TVL), the valuation of the high-performance DeFi blockchain MegaETH faces scrutiny. Once a highly anticipated project with a fully diluted valuation (FDV) reaching around $2 billion, MegaETH saw its TVL plummet from a May peak of $245 million to just over $30 million in July, a roughly 70% decline. Its native token, MEGA, currently trades around $0.048 with a market cap of approximately $54 million and an FDV of about $480 million. The report identifies a core vulnerability: MegaETH's TVL was heavily dependent on a single protocol, Aave V3, which at its peak contributed around 90% of the chain's TVL. A significant portion of this capital is attributed to leveraged yield-farming strategies involving stablecoins like USDe. When the profitability of these strategies diminished, capital rapidly exited, exposing the lack of diversified, sustainable activity. Three key mismatches between MegaETH's valuation and its fundamentals are highlighted: 1. **Valuation vs. Real Usage:** With an FDV of ~$4.8B but only ~$1M in annualized protocol revenue and ~2,600 daily active addresses, the valuation appears disconnected from current economic activity. 2. **Token Narrative vs. Ecosystem Reality:** Despite its DeFi narrative, nearly 80% of the chain's recent protocol revenue comes from a trading card game, Monster, not from core DeFi applications like Aave. The chain's native stablecoin, USDM, also shows low trading volume and a declining market cap. 3. **Short-Term Hype vs. Long-Term Delivery:** Initial hype from token generation, blue-chip integrations, and influencer support has faded. Major protocols like Uniswap now hold minimal TVL on the chain, indicating that early capital was largely transient and driven by incentives rather than organic demand. The situation reflects a broader market trend where investors are becoming less tolerant of valuations based on inflated TVL and narrative, demanding clearer evidence of sustainable transactions, revenue, and ecosystem development. While MEGA's price may experience short-term rebounds from market sentiment, a fundamental re-rating likely depends on the team's ability to convert its remaining resources into tangible, user-retaining applications and genuine ecosystem growth.

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Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

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Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

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Questa indipendenza consente al progetto di sviluppare la propria identità libera da pressioni esterne, facendo affidamento invece sull'interesse collettivo della sua base utenti. Come Funziona HarryPotterWifHatMyroWynn10Inu,$solana? Modello Economico Il progetto impiega un modello economico unico che sostiene la sua funzionalità e il coinvolgimento degli utenti. Le transazioni all'interno di HarryPotterWifHatMyroWynn10Inu,$solana sono progettate per essere vantaggiose per tutte le parti coinvolte. Ogni operazione comporta una commissione, che viene successivamente redistribuita tra gli attuali possessori, aumentando al contempo il pool di liquidità. I componenti chiave di questo modello includono: Meccanismo di Riflesso: Una parte delle commissioni di transazione viene restituita ai possessori, promuovendo l'investimento a lungo termine nel token. 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