五大数据维度分析:大热的新L2们是否被高估

Odaily星球日报Опубликовано 2024-01-30Обновлено 2024-01-30

Введение

新L2估值已涨至平均水位。

原创 | Odaily星球日报

作者 | 南枳

五大数据维度分析:大热的新L2们是否被高估

近期,Layer 2 Manta 的 TVL 和币价迎来长足上涨;ZKF 一度上冲至 0.025 USDT 后现已腰斩,但 TVL 仍然高企;部分 Layer 2 如 zkSync、Linea 也预计将于 24 年发币。

一片火热之下,Odaily星球日报将基于 TVL、市值等多方面数据,进行 Layer 2 之间的比较,横向对比高估低估情况。

新老 L2 的 TVL 与市值对比

根据L2 BEAT 数据,TVL 前十的 Layer 2 如下表所示(其中 Blast TVL 结合 Dune 数据)。同时,Odaily星球日报也综合 Coingecko 将已发币的 Layer 2 代币流通市值和全稀释市值(FDV)一并汇总:

五大数据维度分析:大热的新L2们是否被高估

基于下表,存在以下显著特征:

  • 近期仅 Manta、ZKFair TVL 有显著提升,其余 Layer 2 变化不大;

  • TVL 方面 Arbitrum 和 OP 占据显著的领先地位,并且在该体量下仍有高于中位数的表现;

  • 而 Manta 和 Blast 的 TVL 已经在 Layer 2 之间排行第三和第四;

  • 除 Metis 外,几个“老牌”Layer 2 市值量级接近,均为数十亿美元。

Odaily星球日报在此提出两个计算指标“流通市值/TVL”和“FDV/TVL”,该数值越大,相应代币的高估程度相对越高。其数据和排行如下图所示。

五大数据维度分析:大热的新L2们是否被高估

五大数据维度分析:大热的新L2们是否被高估

可以看出,快速上涨的 Manta 估值仍处于主流 Layer 2 的平均水平范围内,而 ZKF 在腰斩后的 FDV/TVL 显著低于其他 Layer 2 。

生态活跃对比

根据 DefiLlama 数据,各生态的协议数量、TVL、 24 小时 DEX 交易量如下表所示:

五大数据维度分析:大热的新L2们是否被高估

从表中可见:

  • Arbitrum 在协议数量、TVL、交易量方面全部占据显著领先优势;

  • Arbitrum、OP、Base 协议数远高于其他 Layer 2 ,ZKF 显著少于其他 Layer 2 。

Odaily星球日报在此提出两个计算指标“TVL/协议数”和“交易量/协议数”,体现了资金和活动的分散程度,低数值代表资金在协议之间分布均匀,用户对特定协议没有使用偏好。而高数值代表着该生态有明星协议,或集中于某个协议刷量的两种可能性。

五大数据维度分析:大热的新L2们是否被高估

五大数据维度分析:大热的新L2们是否被高估

结论

基于以上数据,Manta 和 ZKF 近期的增长属于是向 Layer 2 平均估值水平的回归,目前已经处于平均线附近。Odaily星球日报在此提示,TVL 等数据受活动和发展阶段影响较大,不足以作为完整的决策基础,建议读者综合其他数据研究和决策。

Похожее

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit27 мин. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit27 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit32 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit32 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit35 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit35 мин. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit2 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片