Ведущие альткоины превосходят биткоин: наступил ли сезон альткоинов?

cryptonews.ruPublicado em 2025-09-25Última atualização em 2025-09-25

  • Биткоин вырос на 4,5% за неделю, но альткоины показали более существенный рост.
  • Ethereum, Solana и Dogecoin превзошли Bitcoin, показав двузначный рост.
  • Акции Frontier и Hifi Finance выросли более чем на 600% за семидневный период.

На этой неделе ведущие альткоины превосходят биткоин по доходности, в то время как токены с меньшей капитализацией демонстрируют еще более существенный прирост.

На этой неделе биткоин вырос примерно на 4%, торгуясь около $116 000, а его рыночная капитализация превысила $2,3 трлн. Рост был уверенным, но не впечатляющим по сравнению с более широким комплексом альткоинов, где потоки и объёмы торгов переместились в сторону более высоких бета-версий.

Ethereum, Solana и Dogecoin задают темп

За тот же период Ethereum подскочил на 10%, достигнув $4724, в результате чего его рыночная капитализация приблизилась к $570 млрд.

XRP вырос на 10% до $3,07, BNB вырос на 8,5% до $695, а Cardano подорожал на 12% до $0,92, присоединившись к Ethereum и Solana и опередив Bitcoin, который показал скромный рост в 4,5%.

По теме: Индекс сезона альткоинов достиг 71, так как Ethereum и TOTAL3 сигнализируют о прорыве

Solana, однако, выросла, прибавив 19% за последнюю неделю до $241. Её месячный прирост составил 16,5%, что свидетельствует о сбалансированном и устойчивом росте, несмотря на периодическую волатильность. Примечательно, что Dogecoin показал наибольший прирост среди 10 ведущих альткоинов, поднявшись на 31% до $0,28.

Между тем, общие настроения на рынке остаются нейтральными: индекс страха и жадности криптовалют составляет 53. Настроения слегка склоняются в сторону жадности, поскольку трейдеры проявляют осторожный оптимизм, но пока не демонстрируют чрезмерного энтузиазма, который часто предшествует резким откатам.

Frontier и Hifi Finance лидируют по недельному приросту

Лидерами недели стали акции Frontier (FRONT) и Hifi Finance (HIFI). Стоимость акций Frontier выросла на 641% за 24 часа и на 741% за семь дней, достигнув $1,31 при рыночной капитализации $10,2 млн. Суточный объём торгов превысил $755 000.

Hifi Finance повторила эти результаты, подскочив на 603% за 24 часа и на 741% за неделю. Токен торговался по $0,56 с суточным объёмом торгов $715 млн, что сделало его одним из самых ликвидных среди лидеров роста.

Оба проекта привлекли внимание своим стремительным ростом по сравнению с более широким рынком альткоинов, где двузначные еженедельные приросты были более характерны.

В рейтинге лидеров роста также присутствовала волна спекулятивных активов. Акции Turbo (TURBO) выросли на 180% за 24 часа и почти удвоили свою недельную стоимость, торгуясь по $0,05. Акции Beers (BEER) также выросли на 510% за тот же период.

Акции CAT (NOT) выросли на 573% за 24 часа, но всего на 11% за неделю, что указывает на резкие краткосрочные колебания цен. Robinhood (HOOD) продемонстрировал дневной прирост на 420%, зафиксировав рыночную капитализацию в размере 5,8 млрд долларов, несмотря на объём торгов всего в 108 000 долларов. Токен Tesla (TSLA) вырос за день на 615% до 64,17 доллара.

Наступил ли сезон альткоинов?

На этой неделе индекс сезона альткоинов составил около 70%, что является самым высоким показателем с 2025 года. По определению, это означает, что более 75% из 50 ведущих монет превзошли биткоин за последние три месяца. Аналитики утверждают, что это подтверждает начало сезона альткоинов, хотя его глубина и продолжительность остаются неопределенными.

Криптоаналитик Сайфер отметил, что рынок уже переживает сезон альткоинов: 78% из 50 крупнейших токенов за последние три месяца показали результаты, превосходящие биткоин. Он добавил, что устойчивый импульс может в конечном итоге распространиться и на токены со средней и малой капитализацией, но не в той степени, как в 2017 или 2021 годах.

Аналитик Нильс отметил, что индекс Altseason поднялся выше 75, что сигнализирует о начале сезона альткоинов. Он отметил, что Ethereum уже два квартала опережает Bitcoin, и теперь капитал перераспределяется в альткоины. Нильс добавил, что, хотя тренд изменился, коррекция всё ещё возможна.

По теме: Индекс сезона альткоинов подскочил до 67, поскольку рынок делает ставку на снижение ставки ФРС

Аналитик Лау разделяет схожее мнение. Она заявила, что сезон альтов официально начался. Она отметила, что предыдущие сезоны альтов длились в среднем 17 дней, а самый продолжительный из них — 117 дней. Лау добавила, что продолжительность текущего цикла пока неясна.

Leituras Relacionadas

Claude Accused of Becoming Dumber by the Entire Internet, Anthropic Steps In to Reveal: It’s Not the Model That’s Tricking You

When users complained that Claude was "getting dumber," the root cause wasn't the AI model itself. In an official blog post, Anthropic clarified the critical difference between two key settings in Claude Code: Model and Effort. Model refers to the core "brain"—the fixed, trained weights of a specific AI (like Sonnet, Opus, or Fable). Changing the Model addresses *capability* ("can it do this?"), but its knowledge is static post-training. Effort, however, controls the AI's *approach and thoroughness* for a specific task. A higher Effort level instructs Claude to read more files, run tests, perform verification, and complete multi-step reasoning before responding, significantly increasing its "work output" for that job. Conversely, low Effort leads to quicker, less thorough replies. This distinction explains the March 2024 uproar where users experienced a sudden drop in Claude's performance. The cause was not a model change but Anthropic quietly lowering the *default* Effort setting from "high" to "medium" to reduce latency, which was later reverted. The key insight is that a smaller, capable model (like Sonnet) on high Effort can often outperform a larger, more powerful model (like Opus) on low Effort for many tasks. The article provides a practical troubleshooting framework: if Claude makes an error, first check the context and instructions. If it seems to skip necessary steps or validations, increase Effort. If it diligently attempts the task but fails conceptually or makes consistent factual errors despite good context, then consider switching to a more capable Model. The takeaway is a shift in focus: effective AI programming is less about always choosing the "strongest" model and more about intelligently *orchestrating* models and effort levels—acting like a project manager to assign the right "brain" with the right level of diligence for each job, optimizing both results and cost.

marsbitHá 1h

Claude Accused of Becoming Dumber by the Entire Internet, Anthropic Steps In to Reveal: It’s Not the Model That’s Tricking You

marsbitHá 1h

Will the Ethereum Foundation Evolve into a 'Mascot'? Diversified Organizations Are Fragmenting Its Functions

The Ethereum Foundation (EF) is undergoing significant internal turmoil and functional erosion. Following its largest-ever layoff of 54 staff (20% of its workforce) and a major organizational restructuring announced in June, its Protocol Support Team has been officially dissolved. This comes alongside the high-profile resignation of key figures like co-executive director Xiaowei Wang, bringing senior departures this year to at least eight. Criticism of EF's rigid structure, opaque decision-making, and perceived lack of a clear value narrative for ETH has intensified within the community. The layoffs have catalyzed the emergence of independent, non-profit organizations like Ethlabs and Ethereum Institutional, founded by former EF researchers and members. These entities are now taking on core functions such as protocol research/development and institutional adoption, effectively fragmenting the EF's traditional leadership role. Concurrently, EF's security team is adapting to technological change, deploying specialized AI agents to audit Ethereum's codebase, which successfully discovered a critical vulnerability (CVE-2026-34219). While EF states AI complements rather than replaces researchers, it signals a potential future shift in its operational model. Faced with these challenges—internal restructuring, talent drain, the rise of competing organizations, and AI integration—the Ethereum Foundation appears to be stepping back from a central commanding role. Analysts and community observers speculate it may increasingly transition towards a symbolic "ecosystem mascot" function, while decentralized initiatives drive Ethereum's future growth and institutional adoption.

marsbitHá 1h

Will the Ethereum Foundation Evolve into a 'Mascot'? Diversified Organizations Are Fragmenting Its Functions

marsbitHá 1h

Nearly a Hundred Players Rush into Embodied Data: With 4.47 Billion Yuan in Financing in One Year, Who Can Really Make Money by 'Selling Data'?

The domestic embodied AI data industry has attracted nearly 100 players, with 70 focused on data collection and 27 on data infrastructure. In the past year, 15 independent embodied data service providers raised approximately 4.47 billion yuan. Despite this growth, the sector remains early-stage, fragmented, and faces significant challenges. Data collection methods are diverse, categorized into four main routes: teleoperation of real robots, human demonstration without a robot (using motion capture, exoskeletons, etc.), simulation synthesis, and distillation from internet videos. Most companies (43%) adopt hybrid approaches, combining multiple routes, as no single method can meet all training needs. Teleoperation alone is pursued by 31% of players, often by state-owned platforms and robot companies, while newer firms favor asset-light, no-hardware human demonstration. Independent data service providers now form the largest player group (40%), indicating the emergence of a distinct industry segment rather than just a subsidiary function for robot makers. Two-thirds of all players are "embodied-native" startups, while one-third are companies that pivoted from fields like AI data annotation, which are more prevalent in the data infrastructure layer. Current annual industry capacity is estimated at 1.6-1.8 million hours plus 70-80 million data points, with a short-term goal to increase this 15-20 fold within 1-3 years. Data collection factories are spread across 20 provinces in China, concentrated in the Yangtze River Delta, Beijing-Tianjin-Hebei, and Pearl River Delta regions. Financially, the 4.47 billion yuan raised in the past year pales compared to the 43.8 billion yuan raised by the broader embodied intelligence sector in just the first half of 2026, highlighting that data remains a less "sexy" bet for investors. The 15 funded independent providers show clear stratification: a top tier led by a unicorn (Lightwheel Intelligence, 3.1 billion yuan), a middle tier of 11 firms raising tens to hundreds of millions, and an early-stage tier of 3 companies. Sixty-nine investment institutions have participated, but none have made concentrated bets, reflecting uncertainty about viable business models. Over half of these funded companies are less than a year old, most are at pre-A or A rounds, and profitability remains largely unproven. In summary, the embodied data industry has become an independent track creating jobs and local economic activity. However, it is still nascent, with unformed consensus, unsolved problems, and unproven business models. The coming 1-2 years will be a critical validation window to see if companies can build sustainable, profitable businesses purely by "selling data."

marsbitHá 4h

Nearly a Hundred Players Rush into Embodied Data: With 4.47 Billion Yuan in Financing in One Year, Who Can Really Make Money by 'Selling Data'?

marsbitHá 4h

Trading

Spot
活动图片