稳定币余额暴增 65%,以太坊能否借势逆转四年颓势?

ambcryptoPubblicato 2026-01-13Pubblicato ultima volta 2026-01-13

Introduzione

ETH/BTC 比率大概率已在 4 月完成筑底,以太坊正走在复苏之路上。

ETH/BTC 比率于 2025 年 4 月完成触底,走势与 2019 年周期高度相似。与此同时,以太坊的开发热度持续高企,越来越多的价值正源源不断流入网络上的代币化资产。

尽管当下市场目光聚焦于其他领域,但以太坊的逆袭时刻或许已近在眼前。

ETH/BTC 周期即将转变?

ETH/BTC 交易对曾经历了长达近四年的下行趋势,这一颓势让不少市场参与者认为,以太坊(ETH)的相对表现已经陷入疲软。

而这一下降趋势,似乎在 2025 年 4 月正式止步 —— 该比率在当时探明底部,并进入震荡企稳阶段。

市场分析师迈克尔・范德波普将这一走势与 2019 年的周期进行对标,彼时 ETH/BTC 比率同样是在经历长期下跌后触底反弹,开启了一轮趋势反转。

自 4 月以来,以太坊价格走势保持积极态势,K 线图上持续构筑更高的低点。尽管这一上行进程节奏偏缓,但种种迹象表明,以太坊相对于比特币(BTC),或许正在走出其表现最为疲软的阶段。

以太坊上的稳定币:潜藏的看涨信号

即便以太坊自身价格表现不尽如人意,其网络上的稳定币余额却迎来大幅增长。数据显示,以太坊稳定币供应量在 2025 年增幅超 65%,当前规模已达到 2021 年历史峰值的两倍左右。

这一数据的变化至关重要,因为稳定币通常被视作市场中的 “闲置资金蓄水池”。稳定币余额的增加,意味着用户与机构依然对以太坊生态抱有坚定信心。

范德波普也认为这是一项建设性信号,历史规律显示,稳定币流动性的扩张,往往会先于市场交易量的增长到来。

主干完好无损:结算功能稳居核心地位

据 DeFiLlama 统计,以太坊上的稳定币当前总市值达到 1600 亿 - 1700 亿美元区间,创下历史新高,远超以往任何一个周期的峰值水平。

值得注意的是,即便以太坊价格长时间处于区间震荡,稳定币市值的扩张趋势也从未中断。

网络使用量同样保持着同步增长的节奏。Token Terminal 数据显示,2025 年第四季度,以太坊上的稳定币交易量突破 8 万亿美元,再度刷新历史纪录。

这一系列数据足以证明,以太坊依旧是全球美元结算活动的首选结算层。

最后想说的话

ETH/BTC 比率大概率已在 4 月完成筑底,以太坊正走在复苏之路上。

而其作为核心结算层的功能,始终稳固如初。

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Rubin Ultra Makes Major Cuts, Even Nvidia Can't Handle Memory Price Hikes?

NVIDIA's Rubin Ultra, the top-tier variant of the newly announced Rubin AI accelerators, has reportedly seen significant specification downgrades, according to an industry report from SemiAnalysis. Initially designed with four compute dies (4-die), the Rubin Ultra is now said to be reduced to a 2-die design. Key changes highlighted in the report include: * **No increase in peak theoretical compute performance**, remaining at 35 PFLOPs like the standard Rubin. * **Severe reduction in memory capacity** to 192GB using 8-Hi HBM stacks, which is less than the standard Rubin's 288GB using 12-Hi stacks. * **Negligible memory bandwidth improvement** of only 1 TB/s. * **Slightly higher chip-level power consumption**. * The **primary upgrade is a massive increase in scale-up interconnect capacity**, supporting connections for up to 576 GPUs via NVLink, compared to 72 for the standard Rubin. The report suggests the redesign is primarily a cost-optimization move driven by the sharp rise in HBM (High-Bandwidth Memory) prices. By reducing the expensive HBM content and shifting investment towards enhanced system-scale networking, NVIDIA aims to maintain the platform's value for large-scale AI training clusters while managing soaring material costs. The news reportedly triggered a sell-off in South Korean memory stocks, with SK Hynix and Samsung shares falling around 8%, as markets grew concerned that NVIDIA—a major HBM buyer—might be reducing its reliance on high-capacity memory, potentially capping future pricing power for memory makers.

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Can Generative Models Finally Be Trained End-to-End? The Core Is a For Loop

This article introduces a novel training paradigm for generative models called Explorative Modeling (XM), which enables true end-to-end training. Traditionally, powerful generative models like autoregressive and diffusion models are not trained end-to-end. They are trained to predict a single small step but require iterative multi-step sampling for inference. This "exposure bias" leads to error accumulation and limits performance. The core challenge XM addresses is "mode blurring." In generative tasks, a single input (e.g., "generate a dog") corresponds to many valid outputs (multiple modes). Standard training objectives like reconstruction loss force the model to average these modes, producing unrealistic, blurry outputs. To avoid this, existing models break generation into many small, almost deterministic steps, sacrificing end-to-end training. XM tackles this by restructuring the training loop itself. Its key insight is to amplify "generative expressivity." For each training input, instead of generating one sample, the model generates K candidate outputs. Only the candidate closest to the real data is used for computing the loss and updating the model via backpropagation. This simple "best-of-K" mechanism is implemented as a short for-loop. By exploring multiple possibilities, the model learns to distribute its guesses across different modes rather than collapsing to their uninformative average. The paper demonstrates that "exploration" acts as a new, powerful scaling axis. Gains from XM increase with model size, data scale, and compute. Experiments show improvements in FID scores for image generation and significant efficiency gains, sometimes outperforming larger models without exploration. When pushed to the limit, XM enables fully single-step, end-to-end generative models. In robotics tasks, an "Explorative Policy" matched the performance of a 100-step Diffusion Policy with a single forward pass, drastically improving inference speed. While the best-of-K concept is not entirely new, the authors' contribution lies in formally understanding it as a direct method to boost generative expressivity without fragmenting the generation process. This work suggests that as models scale, enhancing exploration during training may become crucial for overcoming fundamental performance bottlenecks.

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Sfruttando il fascino nostalgico di personaggi amati, il progetto cerca di creare un'esperienza di criptovaluta coinvolgente, incoraggiando il coinvolgimento e la partecipazione della comunità. L'obiettivo principale di HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu è stabilire un token che risuoni con gli utenti a livello personale, promuovendo sia il divertimento che il coinvolgimento nell'ambito crypto. Questo branding distintivo mira ad attrarre individui che in precedenza potrebbero non essersi interessati alle criptovalute, facilitando un nuovo punto di ingresso per utenti potenziali. Creatore di HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu L'identità del creatore dietro HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu rimane sconosciuta. Questa non è una pratica rara nel dominio delle criptovalute, dove l'anonimato è spesso preferito dai fondatori come mezzo di protezione della privacy e promozione di un ethos decentralizzato. Questa oscurità non diminuisce il valore del progetto; al contrario, riflette una tendenza più ampia all'interno del settore, dove molti progetti di successo sono emersi da origini anonime. Investitori di HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu Le informazioni pubbliche riguardo agli investitori di HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu sono limitate. La natura del progetto, incentrata sul coinvolgimento della comunità, suggerisce una dipendenza da investimenti di piccole dimensioni da parte di singoli appassionati piuttosto che da sostegni sostanziali da fondazioni di investimento consolidate o corporation. Questo livello di trasparenza nel finanziamento è tipico di molti progetti di criptovaluta guidati dalla comunità, dove il supporto spesso proviene da movimenti di base piuttosto che da investitori istituzionali. Come Funziona HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu? 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Conclusione HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu si presenta come un'aggiunta distintiva al panorama delle criptovalute, combinando il fascino della cultura popolare con le meccaniche innovative della tecnologia blockchain. Sebbene i dettagli riguardanti il creatore e gli investitori specifici rimangano non divulgati, il focus del progetto sulla comunità e il suo approccio tematico lo contraddistinguono come un potenziale attore influente nel contesto del Web3 e delle criptovalute. Man mano che l'ecosistema delle criptovalute continua ad espandersi, iniziative come HarryPotterTrumpHomerSimpson777Inu ci ricordano le molteplici modalità in cui la blockchain può connettere le comunità globali attraverso narrazioni e valori condivisi.

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