Рынок скинов Counter-Strike рухнул. Как объяснить это «на языке крипты»

cryptonews.ruPublished on 2025-10-19Last updated on 2025-10-25

Рассказываем, что произошло на рынке игровых предметов игры Counter-Strike и как это связано с крипторынком

«РБК-Крипто» не дает инвестиционных советов, материал опубликован исключительно в ознакомительных целях. Криптовалюта — это волатильный актив, который может привести к финансовым убыткам.

Рынок коллекционных предметов из игры Counter-Strike 2 (CS2), так называемых скинов, большую часть 2025 года оставался «темной лошадкой» и по динамике и доходности опережал традиционные активы и криптовалюту. Однако недавнее обновление игры от разработчика Valve привело к резкому обвалу. Общая стоимость внутриигровых цифровых предметов за одну ночь упала на 25%, потеряв порядка $2 млрд.

Даже для криптотрейдеров, привыкших к волатильности, могла бы удивить такая агрессивная динамика и объемы рынка. В соцсетях поднялась волна интереса, как общее обновление популярной игры привело к такому хаосу.

rbc.group

«Это стало настоящим шоком для сообщества. Изменения полностью меняют предложение самых востребованных и дорогих предметов в Counter-Strike», — рассказал Bloomberg Итан Макдональд, менеджер по маркетингу аналитической платформы Pricempire, которая оценивает совокупную рыночную стоимость скинов.

Обновление от Valve 22 октября кардинально изменило правила игры. Теперь ножи и перчатки можно получить через обмен предметов более низкой редкости. Это резко повысило доступность самых востребованных скинов, вызвав их мгновенное обесценивание и обрушение рынка. В результате пострадали трейдеры, которые инвестировали значительные суммы в дорогие внутриигровые предметы.

Ранее ценный сверхредкий нож можно было получить только случайным образом при открытии лутбокса. Это ограничение формировало его высокую стоимость на вторичных рынках. После обновления появилась возможность создавать такие ножи путем обмена менее редких предметов, что одновременно повысило стоимость недорогих скинов и резко снизило цену редких.

«Надежная» инвестиция

В 2025 году скины CS2 неоднократно показывали более высокую доходность по сравнению с биткоином, золотом и акциями. Например, весной коэффициент Шарпа — индикатор эффективности инвестиционного портфеля — для рынка скинов составлял 0,34. Для американского фондового рынка этот показатель был на уровне 0,25, для биткоина — 0,21, для золота — 0,12, согласно исследованию ВШЭ и РЭШ.

В более прикладных показателях рынок скинов также выглядел весьма привлекательно. По данным на май, среднегодовая доходность инвестиций в скины составляла 41% — в несколько раз выше, чем у акций, золота или криптовалюты на тот момент.

Это неизбежно подогрело интерес к подобным инвестициям. В аналитической платформе Pricempire, специализирующейся на мониторинге рынка скинов, относят его уже не только к игровой экосистеме, а к более широкой финансовой тенденции.

Скины против криптовалют

«За счет того, что из относительно обычных предметов стало возможно собирать редкие, предложение резко выросло», — поясняет криптоэксперт и автор телеграм-канала GFiS Channel Таисия Романова. По ее словам, этот шаг Valve сильно повлиял на рынок, аналогично тому, как расширение эмиссии влияет на стоимость токенов.

По словам Романовой, шаг разработчиков можно трактовать как попытку уравнять шансы игроков или создать дополнительную вовлеченность, но вне зависимости от мотива считать рынок скинов гарантированным способом заработка было ошибкой. Несмотря на долгую историю и сравнения с коллекционными активами, это изначально спекулятивный рынок, который находился на стадии перегрева и не может бесконечно расти, отмечает она.

Тема торговли скинами активно продвигалась самими разработчиками через инфлюенсеров и приносила компании ощутимую выручку, дополняет Романова. «Когда рынок обсуждают все подряд, а рост цен выглядит как безумие — это уже классика жанра «продавай на новостях» («sell the news»), о которой многие даже не задумываются», — добавляет эксперт. Рынок, по ее мнению, так или иначе стабилизируется и будет работать в новых условиях.

«На языке крипты»

После обвала стоимости скинов популярный криптоблогер Майкл Джером, известный как Threadguy, опубликовал в X вопрос: «Может кто-нибудь объяснить, что только что произошло с Counter-Strike на языке крипты?».

Пост собрал более 230 тыс. просмотров, а десятки самых популярных ответов — десятки тысяч. Интерес объясняется как масштабом рынка, так и тем, что разработчик игры Valve в одностороннем порядке изменил ключевые механики появления предметов, напрямую повлияв на рыночную динамику.

Хотя многие криптопроекты сохраняют высокий уровень централизации и способны самостоятельно принимать решения о значимых изменениях, базовая идея блокчейна — это неизменяемость данных и механизмов без согласия сообщества. В случае с крупнейшими криптовалютами их редкость зашита в код и практически не поддается изменению.

Одним из наиболее наглядных примеров, использованных для объяснения ситуации с CS, стали NFT‑проекты с ограниченным выпуском. Например, популярная коллекция CryptoPunks, в которой отдельные токены оцениваются в сотни тысяч долларов, могла бы потерять ценность, если бы появилась возможность создавать новых «панков» путем обмена нескольких других NFT стоимостью по $5.

Один из пользователей в X прокомментировал произошедшее так: «Представьте, что разрешили бы объединить двух Meebits, чтобы получить одного CryptoPunk». CryptoPunks — это одна из первых и самых дорогих NFT-коллекций, а Meebits — более поздний и менее ценный проект. Возможность «обменять» несколько дешевых токенов на один из самых ценных на рынке радикально изменила бы экономику коллекции и обесценила редкость оригинальных активов, как это и произошло с дорогими скинами в Counter-Strike.

Другим примером вне сферы NFT может быть гипотетическая возможность получить один биткоин стоимостью около $110 тыс. путем сжигания или обмена пяти токенов Solana по $200 каждый. Это означало бы получение ограниченного и дорогостоящего актива за счет недефицитного и в десятки раз более дешевого.

Некоторые пользователи под постом сравнили произошедшее с обновлением Counter-Strike с хардфорком блокчейна без консенсуса — часть сообщества осталась на старой версии (CS: GO), а другая перешла на новую (CS2), при этом ликвидность и ценность «старых» предметов были обнулены.

Другой комментатор описал ситуацию как то, что «Сатоши добавил возможность выпускать новые биткоины», а кто-то просто назвал произошедшее скамом, но «в несколько этапов». Один из самых ярких образов: раньше $KNIFE был как золото, а $RED как серебро, теперь люди массово скупают серебро и распродают золото, потому что теперь «из пяти серебряных монет можно сделать одну золотую».

Один из пользователей сравнил ситуацию с крахом Axie Infinity — игрового криптопроекта, где после бурного роста интереса и цен внутренняя экономика обрушилась, оставив многих инвесторов с убытками. По его словам, теперь это «Axie Infinity, но с гранатами» как отсылка к тому, что история повторяется уже в традиционной игре, но с тем же эффектом.

В целом рынки скинов CS и криптовалют относятся к категории цифровых активов и остаются уязвимыми к фундаментальным изменениям. Одно решение разработчиков способно в считаные часы обесценить активы и привести к многомиллиардным потерям среди участников рынка которые рассчитывают на спекулятивную прибыль.

Related Reads

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.

链捕手2h ago

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

链捕手2h ago

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.

marsbit2h ago

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

marsbit2h ago

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.

链捕手2h ago

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

链捕手2h ago

Trading

Spot
活动图片