Почему Ethereum (ETH) может упасть до $1 000 в апреле

cryptonews.ruPubblicato 2024-10-09Pubblicato ultima volta 2025-04-09

Ethereum (ETH) за последние сутки потерял почти 6%, потери за неделю превысили 20% Аналитики все чаще задаются вопросом, может ли ETH упасть до $1 000 в апреле

Курс ETH быстро приближается к критическим уровням, на которых возможных масштабные ликвидации. Общее состояние тревожности на рынке и медвежьи технические индикаторы усиливают опасения. Разбираемся, чего ждать от Ethereum в ближайшее время.

ETH грозят массовые ликвидации

Ethereum с трудом удерживает ключевые уровни поддержки на фоне общего падения крипторынка. Недавно аналитики Standard Chartered предположили, что XRP может обогнать ETH по капитализации к 2028 году.

Ситуация действительно рискованная: ETH уже упал минимумов марта 2023 года, и если цена опустится ниже $1 200, на рынке начнется каскад ликвидаций стоимостью около $342 млн. Такие ликвидации происходят, когда трейдеры, торгующие с кредитным плечом, не могут поддерживать необходимое обеспечение из-за падения цены.

Ликвидации Ethereum. Источник: DeFiLlama.

Питер Шифф считает, что Ethereum может упасть ниже $1 000 — до уровней января 2021 года — уже в ближайшее время. Массовое закрытие позиций только усилит падение, создавая дополнительное давление на рынок.

TVL для Ethereum упал на 43% с декабря

Объем заблокированных средств (TVL) в Ethereum снизился на 43% — с рекордных $86,6 млрд в декабре до $49,34 млрд сейчас. Такого низкого уровня не было с середины 2022 года.

TVL показывает, сколько денег вложено в децентрализованные финансовые протоколы (DeFi) сети. Этот показатель помогает оценить состояние экосистемы: его рост говорит о повышении спроса на DeFi-сервисы, падение — о снижении активности.

Общая стоимость заблокированных активов (TVL) в Ethereum. Источник: DeFiLlama.

Резкое снижение TVL указывает на отток капитала из протоколов Ethereum и может негативно повлиять на цену ETH.

Прогноз цены Ethereum

Ethereum торгуется ниже $2 000 с 26 марта, и технические индикаторы говорят о том, что падение продолжится. Краткосрочные скользящие средние находятся ниже долгосрочных — это классический сигнал медвежьего тренда.

Если давление продавцов сохранится, ETH может упасть к поддержке $1 400. Если этот уровень не удержит цену, в апреле токен рискует опуститься до психологически важной отметки $1 000.

Анализ цены ETH. Источник: TradingView.

Для разворота вверх Ethereum нужно сначала преодолеть сопротивление $1 749. После этого путь будет открыт к $1 954, а затем, возможно, и к $2 104.

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Ondo, the Leader in RWA Tokenization, is Entering the Perp DEX Arena

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Founder of Baixing.com: The Notion That Large Language Models Will Devour Everything, I Believe Half of It

Founder of Baixing.com: I Only Half-Believe the Saying “Large Language Models Will Devour Everything” Author: Wang Jianshuo, Founder of Baixing.com Many proclaim that large models are everything, but the author is skeptical. He argues that such sweeping claims often stem from a limited understanding of the future. Drawing parallels to past technologies like electricity and the internet—which were predicted to “devour everything” but didn’t—he suggests that large language models (LLMs) are better seen as a foundational base. Like electricity, this base is essential for modern development, but its real value emerges only when applied to specific scenarios through various “machines” or “tools” (e.g., Claude Code for programming, Claude Design for design). The author acknowledges that LLMs may indeed replace many existing software systems built on rigid rules, workflows, and forms (e.g., CRMs, SaaS tools), as these are precisely what LLMs excel at processing. However, he emphasizes that beyond software, elements like customer data, execution capabilities (e.g., booking a flight), trust, and physical-world interactions will not be “devoured.” Instead, he foresees that after streamlining existing software, LLMs will open up a larger space for innovative, next-generation applications. These new tools will likely feature fluid interfaces and rely less on fixed rules, unleashing greater creativity. The author cautions against short-sightedness, recalling how in 2004 many believed internet giants like Sina, Sohu, and NetEase would monopolize the market—only to be proven wrong by subsequent disruptions. In conclusion, while LLMs are a crucial foundation and a current focal point, the true mainstream of this wave lies in the diverse applications built atop them to solve concrete problems. The phrase “devour everything” is imprecise; the real opportunity lies in identifying and leveraging the areas where LLMs do bring transformative change.

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marsbit48 min fa

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The founder of Baixing Wang states that while large language models (LLMs) are an extremely important foundational technology—akin to electricity or the internet—he only "half believes" the notion that they will "consume everything." He argues that LLMs provide a base layer of intelligence, but real-world value and transformation come from integrating this intelligence into specific applications and devices designed for particular scenarios—like how electricity powers various appliances from washing machines to TVs. He agrees LLMs will likely consume or replace a significant portion of existing rule-based, workflow-driven software (e.g., many SaaS systems, CRMs), as these are precisely what LLMs excel at handling. However, numerous other elements—such as customer data, execution capabilities (e.g., booking a flight), trust, and physical-world interactions—will not be consumed. Wang emphasizes that after LLMs absorb certain software layers, they will open up a much larger space for innovation: new types of "streaming" software with less rigid interfaces, where fixed rules are managed by AI. This next wave of applications built on top of the stable LLM foundation is where the true mainstream opportunity lies. He cautions against the short-sightedness of declaring any technology as all-consuming, drawing parallels to past premature predictions about internet giants monopolizing the web. The key is to find opportunities within the areas LLMs do transform.

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