Четверть биткоинов куплены по цене выше текущей. Отчет Glassnode

cryptonews.ruPubblicato 2025-12-22Pubblicato ultima volta 2025-12-22

Флагманская компания по анализу крипторынка обозначила важный ценовой уровень биткоина, где есть риск дальнейшего снижения

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

Структура рынка биткоина в последние недели напоминает первый квартал 2022 года: более четверти монет были куплены по цене выше текущей, написано в отчете Glassnode. Ключевой зоной для восстановления структуры рынка эксперты считают диапазон от $96 тыс. до $106 тыс. — неспособность закрепиться на этих уровнях повышает риск дальнейшего падения.

BTC/USD

92 644 +94 (0,1%)
ОКХ Dec 04 19:48:00
rbc.group

Цена биткоина (BTC) 4 декабря 18:50 мск находилась около $93 тыс. С начала декабря курс прибавил около 3%, но от пика около 126,2 тыс., достигнутого в начале октября, курс обвалился более чем на 25%.

В ноябре котировки снизились на 17,7%. С середины ноября цена BTC двигается в диапазоне ниже $94 тыс. и дважды опускалась ниже $84 тыс.

Glassnode суммирует все цены предполагаемой покупки биткоина инвесторами и выводит средний или базовый уровень цены. Под покупкой или продажей биткоина Glassnode подразумевает любое перемещение биткоина в Сети, а цену покупки рассчитывает на момент перевода монет. Например, если пользователь пополнил свой биткоин-адрес на 1 BTC в момент, когда биткоин стоил на биржах $120 тыс., то Glassnode будет считать это покупкой по $120 тыс. Таким образом они определяют количество биткоинов, купленных по цене выше или ниже рыночной.

На сегодняшний день около четверти монет куплены по цене выше рыночной, что является довольно редким явлением на крипторынке.

График визуализирует, по каким ценам были куплены или в последний раз перемещены биткоины, находящихся в обращении. Монеты майнеров исключены из расчета. Источник: Glassnode

В текущем положении котировки биткоина балансируют между риском дальнейшего снижения цены и потенциальным разворотным движением вверх, полагают в Glassnode. Они также считают, что пока цена не достигла уровня $106 тыс., рыночная структура все еще будет крайне чувствительна к макроэкономическим стрессам.

Эксперты указывают, что в предыдущий раз такая картина наблюдалась в 2022 году, во время начала одного из самых жестких медвежьих периодов на крипторынке. Несмотря на заметное сходство, динамика притока капитала в биткоин «остается слегка положительной». Glassnode пишет, именно это объясняет, что цена биткоина держится около $90 тыс.

Биржевые фонды

Хотя эксперты отмечают слабый, но все же спрос на биткоин, они также указывают на негативную динамику в американских биржевых фондах (ETF) на базе биткоина, которые столкнулись с заметным ухудшением в притоках капитала.

«Отток средств был широко распространен среди всех эмитентов, что свидетельствует об осторожной позиции институциональных участников в условиях ухудшения рыночной конъюнктуры», — уточнили в Glassnode.

Совокупные притоки капитала в биткоин-ETF показывают негативную динамику. Из семи торговых недель с 13 октября только две закрылись с положительным притоком капитала. Согласно Sosovalue за этот период отток составил более $4 млрд.

Тем не менее, эксперты, опрошенные «РБК-Крипто», склонны к позитивному прогнозу для цены биткоина на конец 2025 года на уровне $100 тыс. А две крупные управляющие компании, Grayscale и Bitwise, в отчетах с обзором рынка в начале декабря также заявили о продолжении роста, хоть и отмечая краткосрочные риски для цены.

Letture associate

Ethereum Q1 2026 Report: Fees Decline, Users and Transaction Volume Hit New Highs

Ethereum Q1 2026 Report: Fees Down, Users & Transactions Hit New Highs Token Terminal's Q1 2026 report on Ethereum presents a pivotal development: the network achieved record highs in monthly active users (13.2M, +85.9% YoY), total transactions (200.4M, +81.5% YoY), and throughput (25.78 TPS), while transaction fees on the mainnet plummeted by 47.9% quarter-over-quarter. This shift is attributed to the network's strategic move into a "low fees for scale" phase, exemplified by the Fusaka upgrade which increased data capacity and lowered block space costs, releasing pent-up demand (a manifestation of Jevons's Paradox). The report highlights a core narrative shift for Ethereum: from a DeFi-centric blockchain to a global financial settlement layer. It maintains a dominant position in tokenized assets, holding majority market shares among top chains in stablecoins (61.8%), tokenized funds (73.0%), and tokenized commodities (84.0%). Growth in tokenized funds (+73.1% YoY) and commodities (+325.9% YoY) was particularly strong, driven by institutions like BlackRock and JPMorgan entering the space. Contrasting these usage gains, several USD-denominated value metrics declined in Q1: fully diluted market cap fell 30.3% QoQ, total value locked (TVL) dropped 11.0%, and ecosystem transaction volume decreased 24.0%. The report interprets this as Ethereum prioritizing long-term network expansion and cementing its role as the default settlement layer for finance over short-term fee capture. The commentary from Etherealize argues that, much like the early internet, Ethereum's open, permissionless model is poised to win over closed alternatives as institutional tokenization accelerates.

marsbit24 min fa

Ethereum Q1 2026 Report: Fees Decline, Users and Transaction Volume Hit New Highs

marsbit24 min fa

He Just Raised 2.7 Billion, and Li Fei-Fei Also Invested

Pete Florence, a former senior research scientist at Google DeepMind and a key contributor to the Vision-Language-Action (VLA) model architecture, is deliberately distancing his startup, Generalist AI, from the trendy "world model" label. He argues that the industry should prioritize concrete goals over buzzwords. His goal is to create robots that can perform a vast range of unseen tasks with high speed and success rates, without needing task-specific training data. Recently, his company raised $400 million (¥2.7 billion) at a $2 billion valuation. Notable investors include NVIDIA's NVentures, Bezos Expeditions, NFDG, as well as Xiaomi co-founder Lin Bin, Zoom founder Eric Yuan, and renowned AI scientist Fei-Fei Li. Florence's approach stems from his academic background at MIT under Professor Russ Tedrake, focusing on understanding the physical world. After joining DeepMind, he developed models like Transporter Network and co-created the VLA framework. He left in 2025 to found Generalist AI. The company has launched two models: GEN-0, which demonstrated that scaling laws apply to physical motion, and GEN-1. GEN-1 was trained on over 500,000 hours of physical interaction data collected via a specialized wearable device. It achieves a 99% success rate on precise mechanical tasks like folding boxes and maintains performance three times faster than its predecessor. Florence believes GEN-1 is reaching a commercial utility threshold similar to the GPT-3 inflection point. The substantial funding round, following GEN-1's release, signifies strong investor confidence in Generalist AI's practical, goal-driven path to creating versatile, useful robots, regardless of the "world model" terminology.

marsbit31 min fa

He Just Raised 2.7 Billion, and Li Fei-Fei Also Invested

marsbit31 min fa

Two Legends Lost in Three Days: Is Google's AI Talent Dam Cracking?

In three days, Google lost two AI legends. On June 18, Noam Shazeer, co-author of the seminal "Attention is All You Need" paper and Gemini co-lead, left for OpenAI. Just 48 hours later, John Jumper, 2024 Nobel laureate and AlphaFold lead, departed DeepMind for Anthropic. This follows Andrej Karpathy joining Anthropic in May. These moves highlight a structural trend: top AI talent is concentrating at mission-driven, pre-IPO firms like OpenAI and Anthropic, while Google becomes a primary source. The exodus stems from a core mission mismatch. Google's ad-centric model often subordinates AI research to product and revenue goals, creating friction for pioneers like Shazeer, who returned in 2024 only to leave again. In contrast, OpenAI and Anthropic offer singular focus on pushing AI boundaries, whether towards AGI or safety-aligned models, which deeply appeals to top researchers like Jumper. Financial incentives amplify the pull. With both OpenAI and Anthropic nearing IPO, employees stand to gain immensely from equity, an upside Google's mature stock cannot match. Furthermore, the 2023 merger of Google Brain and DeepMind, intended to consolidate strength, has instead created cultural tension and slowed the path from research to product, as evidenced by Gemini's pace. This talent redistribution is reshaping the AI landscape. While Google retains vast data and compute resources, its true crisis is the quiet, continuous loss of the people who define the field's future. The real moat in AI is not infrastructure, but the concentration of brilliant minds—a battle Google is currently losing.

marsbit2 h fa

Two Legends Lost in Three Days: Is Google's AI Talent Dam Cracking?

marsbit2 h fa

Behind the AI Report Card, Lies a Chinese 'Exam Setter'

Beyond the familiar performance charts like MMLU-Pro and MMMU, which major AI models strive to ace, stands a key "examiner": Chinese-Canadian researcher Wenhu Chen. An assistant professor at the University of Waterloo and founder of TIGERLab, Chen addresses the crucial need for more rigorous AI evaluation. As models like GPT-4 began scoring near-perfect results on older benchmarks like MMLU, it became difficult to distinguish their true capabilities. In response, Chen introduced MMLU-Pro in 2024, featuring harder, more reasoning-focused questions with more answer choices, successfully reintroducing meaningful performance gaps. His work extends to multi-modal evaluation with MMMU and its enhanced version, MMMU-Pro. These benchmarks test a model's ability to understand and reason with complex information from images, charts, and text across diverse academic subjects, exposing the significant challenges even top models face in genuine comprehension. Chen's background in complex QA, table reasoning, and his experience at Google DeepMind on projects like Gemini inform his approach. He understands that effective benchmarks must anticipate how models might "cheat" by memorizing data or avoiding visual analysis. His lab also actively researches video understanding and generation models (e.g., UniVideo, Vamba), ensuring his evaluation work is grounded in practical model-building challenges. Now at Meta's Super Intelligence Lab, Chen continues his focus on multi-modal data and evaluation, representing the deep yet often unseen contributions of Chinese talent in shaping the fundamental tools of the AI industry.

marsbit2 h fa

Behind the AI Report Card, Lies a Chinese 'Exam Setter'

marsbit2 h fa

Trading

Spot
Futures
活动图片