Solana 大涨,资金到底在谁手里?

CoinvoicePubblicato 2025-09-18Pubblicato ultima volta 2025-09-18

Introduzione

随着 ETF/ETP、财库公司共振,市场对 Solana 的预期也会重构。若资金流继续保持,牛市情况下 SOL 冲击 $300-$400 区间也是有可能的。

撰文:Biteye


SOL 近期走强,背后是多家上市公司不断买入,财库储备已达 1711.2 万枚,直接推高价格!


就像比特币 ETF、以太坊 ETF 改写了资金面,Solana 也迎来自己的「持仓洗牌」。


此前我们分析了以太坊持仓结构,这是第二篇主流币的持仓分析。


以太坊的「金主们」是谁,普通人还有机会吗?


01 为什么研究持仓机构很重要?


加密市场节奏很快,那么谁在买?买了多少?谁在卖?抛压集中在哪里?


哪些资金长期锁仓,哪些资金随时可能流出?


这些问题,决定了代币的价格弹性与下一个周期的涨跌空间。


02 质押,占比约 66.9%


Solana compass 的数据显示,SOL 总供应量为 6.10 亿枚。


截至 9 月 16 日,Solana 全网已质押约 4.08 亿枚 SOL,占总供应量的 66.9%。本质上是由质押散户、DeFi 协议、上市公司金库质押、基金会及机构巨鲸共同构成的大盘子。


相比之下 ETH 的质押率只有 40%。这让 SOL 成为加密市场质押率最高的主流公链之一,意味着卖压有限,价格支撑强。


1. 质押格局集中度分析:


质押的验证人格局上也有一些看点,根据 everstake 数据:


前三大验证人 Helius、Binance Staking、Galaxy 合计控制超过 26%,其中 Helius 单独持有 1322 万 SOL(占 9.76%)


其次是 Ledger by Figment、Kiln、Coinbase、Everstake 等多家节点,各自份额在 3–6% 区间


这意味着 Solana 的质押格局呈现出「头部集中 + 长尾分散」:大机构节点影响力显著,但整体上仍维持了一定的去中心化水平,避免了被单一势力完全主导。


⚠️ 备注:下图饼图里的数据主要展示的是头部验证人的分布,并不等于全网 4.08 亿 SOL 的质押总量。


2. DeFi 协议


根据 DeFiLlama 数据,Solana 全网 TVL 价值约 5289 万枚 SOL,不过需要注意的是,其中相当一部分来自 LST 衍生品(如 JitoSOL、mSOL、bSOL),并非都是 SOL。这部分数据也与全网 66.9% 的质押数据存在交叉,不是独立新增的锁仓量。


3. 基金会


Solana 基金会和 Solana Labs 持有的 SOL 主要放在质押账户中,即包含在已质押的 4.08 亿枚 SOL 中,具体占比不详。


4. FTX、Alameda


SOL 的特殊之处在于,有一块「历史遗留盘」,就是 FTX 与 Alameda 的筹码。


在 2020–2022 年 Solana 早期生态建设中,FTX 与 Alameda 是最重要的支持方之一,大规模买入并持有 SOL。2022 年 11 月 FTX 崩盘后,这部分资产被托管,纳入清算程序。它们未来的解锁、拍卖、乃至场外交易,都会影响 SOL 的供需平衡。


自 2023 年 11 月以来,FTX 与 Alameda 相关质押地址共赎回并转移了 898 万枚 SOL
目前约 418 万 SOL(占比 0.69% )依旧质押在链上,分期解锁直至 2028。


这部分被市场视作潜在抛压,有可能牵动价格波动。


03 上市公司,占比约 1.59%(未质押部分)


根据 Strategic SOL Reserve 的数据(截至 9 月 16 日),目前已有 17 家实体建立 SOL 财库储备,合计 1711.2 万枚 SOL,占当前总供应量的 2.8%。


在这些持仓中,被质押的 SOL 数量约 740 万枚 SOL,占总供给约 1.2%。


持仓居前的公司:


Forward Industries (FORD):682.2 万枚 SOL,约 16.3 亿美元
Sharps Technology (STSS):214 万枚 SOL,约 5.1 亿美元
DeFi Development Corp (DFDV):202.8 万枚 SOL,约 4.8 亿美元
Upexi (UPXI):200 万枚 SOL,约 4.7 亿美元
Galaxy Digital:135 万枚 SOL,约 3.2 亿美元


在总盘子拆分中,这部分只统计未质押的 971 万枚 SOL(约占 1.59%),避免与全网质押重复计算。


04ETF/ETP,占比约 1.73%(未质押部分)


ETP(交易所交易产品),本质上就是在交易所上市的基金份额。以下 ETP 是会直接买入并托管 SOL 现货,然后发行对应的份额在交易所流通的。


1、21Shares ASOL 规模约 15.3 亿美元
2、CoinShares SLNC 规模约 6.99 亿美元


按 $200–$260 区间估算,对应持仓约 857–1115 万枚 SOL,占总供给 1.41% – 1.83%。
虽然传统意义上的现货 SOL ETF 仍在等待监管批准,但 REX-Osprey SOL + Staking ETF(SSK) 已于 2025 年 7 月推出,成为美国首只结合 SOL 现货与链上质押收益的 ETF。


截至 9 月中旬,基金规模约 2.74 亿美元。其中约 56.7% 为现货 SOL,按 $200–$260 区间估算,整体对应约 59.8–77.7 万枚 SOL。


合计来看,三者现货持仓约 917–1192 万枚 SOL,占总供给 1.50%–1.96%,平均约 1.73%,这部分资金的属性更偏长期稳定。


05 其他,占比 29.78%


1. 巨鲸 / 交易所


根据 CoinCarp Rich List 数据(截止 9 月 16 日),单个巨鲸地址最高持有超过 500 万 SOL(约 1% 总供给)。整体来看,Solana 目前约有 915 万地址,前 100 大地址合计占比仅 22.8%,头部集中度有限,大部分筹码分布在长尾用户、质押池和交易所之中。


需要注意的是,鲸鱼地址未必都是「散户」,其中既包括早期 VC、交易所、沉睡钱包等。以及,鲸鱼持仓和质押部分存在交集,不少鲸鱼筹码已经被质押。


2. 散户


分散但数量庞大,是市场的基本盘


3. 未披露机构


部分基金或创投持有,但未进入报表


06 政府持仓


截至目前,没有任何公开披露的政府或主权基金直接持有 SOL。


07 名人喊仓


资金之外,还有叙事。谁在喊多 SOL?


Bitwise 的投资总监 Matt Hougan 最近在一篇文章里强调,Solana 正处于 ETP 审批 + 企业 SOL 金库崛起的关键窗口,这种组合在比特币和以太坊历史上曾带来显著价格上涨。
高盛前高管 Raoul Pal @RaoulGMI 称 Solana 「长期结构 stupidly bullish」,表达对 SOL 的长期看多。


知名的加密货币交易员 Ansem @blknoiz06 近期围绕 「国库公司资金若下场 Solana DeFi 将极度利多」 发表看多言论。


Helius Labs 首席执行官 Mert Mumtaz 押注 Solana 在未来五年内将上涨 150%,他认为任何短期价格走势都只是噪音。


👉 从持仓结构到叙事层面,SOL 已经进入「机构买盘驱动 + 市场唱多」的阶段。结合 Hyperliquid 清算图,目前价格在 238 美元:


第一目标位:250 - 275 美元 —— 上方首层空单清算区,一旦突破可能触发短期加速。
第二目标位:275 - 315 美元 —— 空单堆积最密集区,突破后或将迎来更强烈的空头挤压。


随着 ETF/ETP、财库公司共振,市场对 Solana 的预期也会重构。若资金流继续保持,牛市情况下 SOL 冲击 $300-$400 区间也是有可能的。


来源:Biteye

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Google CEO Admits Lagging Behind in Coding

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The Paradox of Automation: The Stronger the AI, the Busier Humans Become

The Paradox of Automation: The more powerful AI becomes, the more work humans have to do. This article, based on observations from AI-heavy company Every, argues that while AI agents automate tasks like coding, writing, and customer service, they don't eliminate human jobs. Instead, they transform work and create *more* demand for human expertise. AI commoditizes "yesterday's human capabilities" by cheaply generating code, text, and images from past data. This leads to an abundance of similar, generic outputs. Consequently, what becomes scarce and valuable is human judgment in the present moment: knowing *what* is worth doing, *why*, and *how* to do it well. The article identifies two collaboration models: "Agent employees" for delegated tasks and "human-AI collaboration" within tools like Claude Code for complex work. In both cases, humans are essential to set direction, judge quality, and maintain systems. As AI makes execution cheap, human roles shift from executors to designers, reviewers, and meaning-makers. The author addresses "benchmark anxiety" by explaining that AI excels within specific, human-defined problem "frames." As AI masters one frame (e.g., code rewriting), new, more complex frames emerge (e.g., deciding *when* to rewrite). This creates an ongoing cycle where AI chases the frames, but humans remain the "framers." Even with advanced AGI, this dynamic may persist as long as AI lacks true human-like agency and self-directed purpose. The core paradox holds: automation amplifies the need for the very human judgment it seems to replace.

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"a16z: 7 Charts on How Tokenization is Changing the Nature of Assets" Tokenized Assets (or Real-World Assets - RWA) are transforming asset forms, liquidity, and financial system construction. The market recently surpassed $30 billion, stabilizing around $34 billion (excluding stablecoins), representing a tenfold increase in less than two years, driven by clearer regulations, mature institutional infrastructure, and increased financial institution adoption. The primary driver of recent growth is tokenized U.S. Treasury bonds. These offer investors efficient, flexible digital access to yield-bearing assets and improve institutional operations like settlement and collateral management. Other asset classes show varied growth: asset-backed credit leads, followed by niche financial assets (e.g., reinsurance, mining notes), while venture capital took longer to scale. Market segmentation shows high concentration. In commodities, tokenized gold dominates (~$5 billion), as its standardized, storable nature fits tokenization well. Bonds are the largest category ($15.2B), but only ~5% are used in DeFi protocols. Conversely, smaller niches like reinsurance tokens see high (~84%) on-chain utilization, highlighting a core industry divide: most current tokenized assets are merely digitized records for easier holding/transfer, lacking the "composability" (free combination/interaction) that is key to blockchain-native finance. The ecosystem is distributed across multiple blockchains, with Ethereum hosting over half the value ($15.7B), followed by BNB Chain, Solana, and others. Future market size predictions vary widely (e.g., $2-$30 trillion by 2030+), but all indicate massive potential from the current small base. Tokenized assets currently represent minuscule fractions of their global counterparts (e.g., 0.01% of global bonds). The current phase focuses on digitizing straightforward assets. The next challenge is to bring more complex financial components on-chain and deeply integrate tokenized assets into composable, internet-native financial infrastructure.

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"Tokenized Assets: How Tokenization Changes the Nature of Assets" by a16z Crypto The market for tokenized assets, excluding stablecoins, has grown from under $3 billion two years ago to over $340 billion today. US Treasury bonds are the primary growth driver, allowing investors to hold yield-bearing assets digitally and enabling more efficient settlement. Other key sectors include private credit (growing fastest), commodities (dominated by gold), and niche financial assets. However, the market remains concentrated in tokenized US Treasuries and gold. A critical insight is that most tokenized assets currently lack "composability." While the total market is large, only a small fraction is actively used within DeFi protocols. For instance, only about 5% of tokenized bonds and a low percentage of tokenized gold are utilized on-chain. In contrast, assets like reinsurance and private credit tokens show much higher on-chain usage rates (84% and 33%, respectively). This highlights a divide: many tokenized assets are merely digital records on a blockchain without enabling new, programmable financial applications. The Pantera Capital Token Native Index indicates over 70% of tokenized assets have minimal on-chain native functionality. Ethereum remains the dominant blockchain for tokenized assets (over $150B), but the ecosystem is diversifying across chains like BNB Chain, Solana, and Stellar, based on factors like cost and compliance. Major institutions forecast massive future growth, with predictions for the tokenized asset market ranging from $2 trillion to over $30 trillion by the early 2030s. However, compared to the global financial system (e.g., ~$140T bonds, multi-trillion dollar gold market), tokenized assets currently represent a tiny fraction (0.01% or less). The conclusion is that while tokenization has begun by digitizing and streamlining settlement for simpler assets, the next phase involves bringing more complex financial instruments on-chain and deeply integrating them into composable, internet-native financial infrastructure.

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The Revived Codex, Carrying OpenAI's Hopes for IPO

This article analyzes the intense recent development of OpenAI's Codex, positioning it as a crucial component for OpenAI's impending IPO. Over the past two months, Codex has seen a rapid series of major updates focused on integrating into real enterprise workflows. Key new features include enhanced context capture (Appshots, file previews, built-in browser), long-running task execution ("Goal Mode"), remote operation (phone control, lock-screen access), and enterprise management tools (plugin sharing, access tokens, automated risk review). These updates aim to make Codex a comprehensive AI workbench that can "see the scene, push tasks, and manage risks." The author argues that while ChatGPT proves OpenAI's massive user base and API provides foundational revenue, Codex represents OpenAI's clearest path to demonstrating tangible, high-value commercial viability. It targets developers and engineering teams—a segment already accustomed to paying for efficiency gains in costly software development cycles. This is critical because, despite higher overall revenue, OpenAI's adjusted operating margins remain deeply negative, highlighting the challenge of outrunning immense compute costs. The pressure is amplified by competitor Anthropic's success with Claude Code, which has shown that a focused approach on high-value enterprise and developer workflows can lead to a path toward profitability. Codex's aggressive evolution is thus seen as OpenAI's strategic move to capture a similar enterprise-ready, revenue-generating narrative essential for its market debut. In essence, "ChatGPT proved OpenAI has users. Codex needs to prove OpenAI is a business that can make money."

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