Luna Foundation's BTC Stash Nears Tesla's — But Is Terra's Buying Enough For BTC To Go Higher?

zycryptoОпубликовано 2022-04-18Обновлено 2022-04-18

Введение

The current aggressive accumulation of Bitcoin by Terra has no doubt been a positive catalyst for the cryptocurrency’s price.

The current aggressive accumulation of Bitcoin by Terra has no doubt been a positive catalyst for the cryptocurrency’s price. So far, through The Luna Foundation Guard (LFG), over $1.7 billion of Bitcoin has been purchased to backstop Terra’s algorithmic UST stablecoin.

LFG added another 2,500 BTC, worth approximately $100.4 million at the time of the transaction, to its reserves on April 13 and 123 BTC yesterday. Thus, Terra now owns 42,530 BTC, which is approximately $1.72 billion at the time of this writing — just 700 BTC less than Tesla’s corporate treasury holdings.

Despite the massive purchases, there are lingering questions as to whether Terra can sustain a move higher by Bitcoin. According to a report by “IntoTheBlock” a crypto data research company, despite LFG being one of the most avid Bitcoin buyers, scooping over 40,000 BTC in the last 30 days, those investments still make up a very small portion of Bitcoin’s daily volume.

As per the report, the $67M daily average inflow into Terra’s reserves represents just 0.27% of Bitcoins’ daily volume as per data by CoinGecko. Further, Terra’s highest purchase of $223M worth of Bitcoin on April 6 made up only 0.88% of that day’s trading volume signaling that Terra’s market conviction still has a long way to go.

“This suggests that impact in Bitcoin’s price throughout late March is likely more due to the psychological factor of having a large whale such as Terra avidly accumulating deterring sellers, rather than the actual buying propelling the rise.” Read the report.

Screen Shot 2022-04-07 at 5.15.47 PM

Furthermore, a dive deeper into whale address activity also seems to paint a picture contrary to Terra’s. In the past three months, the total Bitcoin balance held by addresses with 1k to 10k BTC dropped to its lowest. It is worthy to note that this click of whales is considered the real market movers, given that they hold over a quarter of Bitcoin’s total supply.

On-chain data shows that this group has gone mute, with groups holding over 100 BTC mostly decreasing their positions.

This liquidity, however, seems to be flowing into smaller addresses, particularly the group holding between 0.001 BTC and 0.01 BTC which has had the fastest growth in the past 30 days.

Although Bitcoin’s bearish plumb has been attributed to a list of other issues including the Federal Reserves’ slipups as well as other microeconomic concerns which are believed to impede investor decisions, it seems that large investors are still pondering on what could go worst with Terra’s BTC purchases.

That said, Bitcoin continues to recede, losing close to 13% since April 1, and is trading at $40,390 as of reporting with investors such as Peter Brandt, a lionized trader speculating that Bitcoin’s next rocket stage may not be ignited until 2024.

Похожее

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

Криптовалютный рынок сегодня анализирует множество событий, и новое развитие от TRON добавляет важный слой информации. Тестовая сеть TRON Nile развернула обновление, внедряющее квантово-устойчивую криптографию подписей. **Ключевые моменты:** * Обновление развернуто в **тестовой сети Nile** и представляет собой упреждающий шаг по укреплению безопасности блокчейна на уровне протокола (Layer 1). * Основная цель — защита реестра от теоретических будущих рисков взлома с помощью квантовых компьютеров. * Развитие связано с одной из ключевых тем рынка — **стейблкоинами**, так как TRON является крупной платформой для их обращения. * Информация подтверждена первоисточниками: официальным сайтом тестовой сети (nileex.io) и репозиторием на GitHub. **Важный контекст:** Обновление пока **не активено в основной сети TRON (mainnet)**. Поэтому, хотя это подтвержденный и значимый шаг в развитии протокола, его не следует рассматривать как гарантию немедленных рыночных изменений. Для оценки его полного воздействия необходимы последующие подтверждения и данные о внедрении в основную сеть. В быстроменяющихся крипторынках каждый новый подтвержденный факт важно оценивать в комплексе с ликвидностью, структурой рынка и регуляторной средой.

bitcoinist40 мин. назад

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

bitcoinist40 мин. назад

BIS Отчет о комплаенс-обзоре: настоящие риски стейблкоинов не ограничиваются «отвязкой»

Доклад BIS подчеркивает, что риски стейблкоинов выходят за рамки простой «потери привязки» к стоимости. Основная проблема заключается в их интеграции в регулируемую финансовую систему, где обязательны идентификация клиентов, мониторинг транзакций, подотчетность и надзор. Стейблкоины, работающие на разрешенных блокчейнах, создают комплексные риски для соответствия требованиям AML/CFT из-за псевдоанонимности, некстодиальных кошельков и кросс-чейн-мостов. Публичность данных в блокчейне не равна прозрачности для соблюдения нормативных требований, так как адреса не раскрывают личность или цель транзакций. BIS отмечает, что риски со стейблкоинов могут перетекать в традиционный финансовый сектор через операции пополнения/вывода, торговые площадки и расчеты. Будущее регулирования должно заключаться не в запрете инноваций, а во «встраивании правил» в технологическую инфраструктуру. Это означает предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, аудируемые данные и сотрудничество между юрисдикциями. Таким образом, соответствие требованиям — не препятствие для инноваций, а необходимая основа для устойчивого развития цифровых финансов.

marsbit1 ч. назад

BIS Отчет о комплаенс-обзоре: настоящие риски стейблкоинов не ограничиваются «отвязкой»

marsbit1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

Генеральный директор крупнейшей американской криптобиржи Coinbase Брайан Армстронг заявил, что компания перешла на использование китайских AI-моделей GLM 5.2 и Kimi 2.7, что позволило сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на растущий объём использования. Для достижения такой экономии Coinbase внедрила систему автоматического выбора модели в зависимости от задачи, оптимизировала кэширование, повысив его эффективность с 5% до 60%, и применила методы "контекстной инженерии" для более точных запросов. Эта тенденция набирает обороты: другие компании, такие как Lindy и Snowflake, также сообщают о значительной экономии после перехода на более доступные модели, такие как DeepSeek и GLM, качество которых в многих задачах приближается к дорогим аналогам вроде Claude Opus или GPT, но стоит в 5-7 раз дешевле. Для пользователей это означает, что эпоха зависимости от одной модели заканчивается. Ключевыми становятся стратегии выбора модели под задачу, использование кэширования и составление лаконичных запросов. Данный тренд оказывает давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, запускающих более дешёвые модели, и знаменует смещение конкуренции в сфере AI от чистой производительности к экономической эффективности.

marsbit1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

marsbit1 ч. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

В отчете BIS «Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins» (2026 г.) подчеркивается, что главные риски стабильных монет связаны не только с возможной потерей привязки к стоимости, но с их соответствием регулируемой финансовой системе. Доклад указывает, что деньги — это не просто технологический продукт, а институциональная конструкция, требующая доверия, юридических рамок, контроля и прозрачности. Основные риски включают: псевдоанонимность, сложности с KYC и AML/CFT в условиях использования некастодиальных кошельков, кросс-чейн-мостов и микшеров, а также отсутствие четких ответственных лиц. Публичность блокчейна не означает автоматической прозрачности для комплаенс-контроля, поскольку видимость адресов не раскрывает личность или цель транзакций. BIS отмечает, что стабильные монеты уже представляют значительный объем (рыночная капитализация около $3.2 трлн), и их риски могут проникать в традиционный финансовый сектор через точки входа/выхода, криптобиржи и счета клиентов. Регуляторный ответ должен заключаться не в запрете инноваций, а во встраивании правил («правила вперед») в технологическую инфраструктуру: предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, отслеживаемость данных и механизмы межведомственного сотрудничества. Ключевой вывод для комплаенс-специалистов: любая новая финансовая технология, претендующая на массовое использование, должна четко определять, кто идентифицирует клиентов, отслеживает операции, обрабатывает инциденты и несет ответственность. Комплаенс — не препятствие, а необходимая инфраструктура для устойчивых финансовых инноваций.

链捕手1 ч. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

链捕手1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг заявил, что переход на китайские AI-модели GLM 5.2 и Kimi 2.7 позволил компании сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на рост объема использования. Это достигнуто за счет внедрения системы автоматической маршрутизации запросов, оптимизации кэширования (повышение命中 до 60%) и метода "контекстного инжиниринга" для работы с моделями. Тенденция набирает обороты: стартап Lindy и Snowflake также сообщают о значительной экономии после перехода на такие модели, как DeepSeek и GLM. Сравнение цен показывает разрыв в 5-7 раз в пользу китайских аналогов по сравнению с Claude Opus или GPT, при том что разница в производительности для многих задач незначительна. Это сигнализирует о сдвиге в отрасли: конкуренция смещается от чистой производительности к экономической эффективности. Пользователям стоит reconsider подход: использовать разные модели под разные задачи, оптимизировать контекст запросов и учитывать кэширование. Растущий спрос на более доступные альтернативы может оказать давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, что в итоге выгодно для потребителей.

链捕手1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

链捕手1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片