Solana vs. Ethereum – Which altcoin looks poised to lead Q4?

ambcryptoОпубликовано 2025-09-16Обновлено 2025-09-16

Key Takeaways

Why is Solana outperforming Ethereum?

Solana’s capital rotation, off-exchange accumulation, and $0.005 fees are fueling gains and adoption.

How does SOL’s activity stack up?

SOL’s daily token volume is up 135% MTD (nearly 10x ETH’s flow), aligning with its 17% monthly gain.


On-chain, capital is rotating out of Ethereum [ETH] into Solana [SOL].

Since the 9th of September, Solana’s exchange supply slid from 5.29% to 4.72%, pointing to off-exchange accumulation.

That’s about 9.06 milion SOL leaving exchanges, fueling SOL’s 16.19% weekly bounce to $250.

Ethereum, on the other hand, saw nearly 20,000 moved onto exchanges, thinning its bullish grip. Backing this shift, the SOL/ETH ratio ripped 8.66%, at press time, marking its biggest weekly spike since early April.

SOL/ETHSOL/ETH

Source: TradingView (SOL/ETH)

Simply put, FOMO’s clearly chasing Solana this cycle.

The setup speaks for itself: Until mid-Q3, Ethereum was hogging altcoin capital with 90%+ ROI, pushing dominance to a yearly high of 15%. Now, it’s pulled back 8.3%, while SOL is drawing 8x ETH’s monthly 7% gains.

In short, Solana is pulling capital from Ethereum. On-chain divergence shows smart money is actively repositioning.

According to AMBCrypto, this rotation could set the tone for how flows play out heading into Q4.

Transaction fees position Solana for mass adoption

As AMBCrypto flagged, Solana adoption is hitting Wall Street.

However, it’s not just speculative flows, as ETH is still posting 80%+ Q3 ROI. So what’s driving the flow into SOL? The story’s all about cost efficiency. Solana is outpacing both Ethereum and Bitcoin [BTC] here.

In September, average transaction fees spiked to <$3 for ETH and <$1 for BTC, while SOL’s fees are holding steady at $0.005, keeping it lean and frictionless for users. In short, Solana’s L1 use-case is scaling up.

SOLSOL

Source: Token Terminal

In fact, that divergence is translating into serious activity. 

On-chain data shows SOL’s daily token volume is up 135% MTD, while ETH is only +20%. Technically, that means Solana is pulling in almost 10x more daily flow than Ethereum, in line with its 17% monthly gain.

Taken together, with this rotation, ultra-low fees, and expanding L1 activity, Solana looks set to keep outperforming Ethereum.

Thus, Q4 could easily be SOL’s cycle.

Share

Трендовые криптовалюты

Похожее

Получение прибыли в течение 7 кварталов подряд: арбитражные сделки на развивающихся рынках превосходят все

Прибыльная торговля на разнице процентных ставок (керри-трейд) на рынках развивающихся стран приносит доход уже седьмой квартал подряд, что стало самой длинной серией успеха с 2008 года. Согласно индексу Bloomberg, стратегия, предполагающая заимствование в долларах США для инвестиций в высокодоходные валюты, с конца 2024 года принесла около 22% дохода, значительно опередив доходность американских казначейских облигаций. Основу прибыли формирует высокая процентная ставка в странах вроде Турции, однако ключевую роль в последний период сыграло ослабление доллара по отношению ко многим валютам развивающихся рынков. Даже несмотря на падение турецкой лиры, высокая доходность по местным облигациям сохранила прибыльность сделок. Несмотря на испытание в августе из-за интервенций на валютном рынке Японии, рынок быстро адаптировался, переключившись на использование евро и швейцарского франка в качестве финансирующих валют, что позволило продолжить тренд. Главными рисками для стратегии остаются будущие действия ФРС США, которые могут изменить динамику доллара, а также чрезмерная популярность самой сделки, что увеличивает риск резкого разворота. Тем не менее, эксперты, такие как команда PGIM, сохраняют уверенность, выделяя перспективные рынки, включая Турцию, Колумбию, Бразилию и страны Африки.

marsbit6 мин. назад

Получение прибыли в течение 7 кварталов подряд: арбитражные сделки на развивающихся рынках превосходят все

marsbit6 мин. назад

Наставник из Цинхуа и ученик из Уортона раскрыли 40-летнюю нерешённую задачу. Основные математические выкладки написаны GPT. Справились бы и вы.

Новое исследование, проведенное учеными из Университета Цинхуа и Уортонской школы бизнеса, разрешает давний вопрос в теории оптимизации. Они доказали, что классический метод градиентного спуска, использующий только предопределенную последовательность шагов обучения (learning rates), имеет принципиальный предел скорости сходимости. Независимо от того, насколько сложной является эта последовательность, скорость сходимости не может превысить **Ω(T^{-1.9319})**, где T — количество шагов. Это означает, что для достижения оптимальной скорости **O(1/T²)**, полученной методом Нестерова с моментом, необходимо изменить саму структуру алгоритма, а не только подбирать шаги. Ключевым аспектом работы является то, что основное доказательство было сгенерировано и доработано в процессе взаимодействия с языковой моделью GPT-5.6 Sol Pro. Исследователи задавали высокоуровневую стратегию «противостоящего оракула» (resisting oracle), а ИИ выполнил нетривиальную математическую работу по построению доказательства. Затем вся цепочка рассуждений была формально верифицирована с использованием системы автоматического доказательства теорем Lean 4, где код успешно прошел компиляцию без каких-либо пропущенных шагов («zero sorry, zero admit»). Этот результат закрывает 40-летний теоретический пробел, показывая фундаментальное ограничение простейшей формы градиентного спуска. Работа также демонстрирует новый подход к исследованиям, где крупные языковые модели выступают в роли активных помощников в сложных математических доказательствах, проверяемых формальными методами.

marsbit15 мин. назад

Наставник из Цинхуа и ученик из Уортона раскрыли 40-летнюю нерешённую задачу. Основные математические выкладки написаны GPT. Справились бы и вы.

marsbit15 мин. назад

Anthropic приносит извинения, факт скрытого снижения интеллекта Claude подтвержден

Claude «поумнел»? Разработчики заметили резкое падение производительности модели. Пользователь argofowl обнаружил, что в Claude Code с версии 2.1.237 высокий уровень логического вывода («high») соответствует значению 10, которое раньше обозначало низкий уровень («low»). Оказалось, Anthropic проводит эксперимент по «сжатию шкалы усилий» в рамках A/B-тестирования, о чем не уведомила пользователей. Позже вскрылась и проблема с Opus 5. Пользователи жалуются на снижение качества: модель стала совершать больше ошибок, давать расплывчатые ответы и повторять шаблонные извинения. Инженер Thariq Shihipar от Anthropic подтвердил, что Opus 5 демонстрирует «нестабильную производительность», и пообещал, что решение этой проблемы является наивысшим приоритетом для команды. Эта ситуация подчеркивает ключевое противоречие в индустрии ИИ: великолепные результаты моделей на тестовых стендах (бенчмарках) часто расходятся с субъективным опытом пользователей, которые отмечают ухудшение работы. Обновления крупных языковых моделей часто происходят непрозрачно, без четких изменений в версиях или логов, что подрывает доверие разработчиков, для которых стабильность является критически важной.

marsbit16 мин. назад

Anthropic приносит извинения, факт скрытого снижения интеллекта Claude подтвержден

marsbit16 мин. назад

Раскрытие правды о леверидже, ликвидности и рисках, скрывающихся за токенизацией активов

Токенизация реальных активов (RWA) часто представляется как простое создание токенов, представляющих традиционные активы, такие как казначейские векселя или акции. Однако, как показывает автор, токенизация — это лишь «штрих-код», а не полная цепочка создания стоимости. Истинная трансформация происходит, когда эти активы интегрируются в экосистему DeFi, обретая ликвидность, возможность использования в качестве залога и управления рисками. Ключевые проблемы включают разрыв во времени между мгновенными расчетами в блокчейне и медленными процессами в традиционных финансах (например, выходные дни на рынках), что создает риск ликвидации. Ликвидность — это не просто общий объем заблокированных средств (TVL), а возможность быстро выйти из позиции в стрессовых условиях. Использование залога (леверидж) раскрывает полезность RWA, но также увеличивает уязвимость системы, требуя более сложных моделей оценки рисков, учитывающих юридическую исполнимость, задержки выкупа и концентрацию активов. Риски RWA следует рассматривать как сеть взаимосвязанных компонентов: эмитент, кастодиан, оракулы, протоколы кредитования. Сбой в одном звене может вызвать кризис ликвидности. Мониторинг должен быть упреждающим, отслеживая такие сигналы, как очереди на выкуп или снижение активности маркет-мейкеров, а не только падение цены. Хотя токенизированные гособлигации стали отправной точкой, будущее за более сложными активами, такими как вычислительные мощности (GPU) или энергоактивы, каждый со своей уникальной структурой рисков. Токенизация акций в сочетании с перпетуальными контрактами создаст мощный, но рискованный рынок, требующий продуманных защитных механизмов: изоляции маржи, лимитов концентрации и динамических дисконтов. В конечном счете, ценность RWA раскрывается не в самом факте токенизации, а в построении вокруг них устойчивой рыночной инфраструктуры, способной выдерживать кризисы. Токен — это лишь код. Реальная ценность создается рынком — машиной, которая обеспечивает ликвидность, леверидж и управление рисками.

marsbit30 мин. назад

Раскрытие правды о леверидже, ликвидности и рисках, скрывающихся за токенизацией активов

marsbit30 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

Заголовок: Конец математики: 40 ведущих математиков на закрытой встрече в OpenAI Только что получивший Филдсовскую премию Джейкоб Цимерман объявил о переходе в OpenAI для исследований в области безопасности ИИ. В начале августа он и исследователь OpenAI Себастьен Бюбек организовали в штаб-квартире компании закрытый саммит с участием около 40 математиков. Один из докладов назывался «Конец математики». Профессор Дэниел Литт заявил, что мир может прийти к ситуации, где не останется высококачественных математических исследований, а человеческий экспертный опыт в этой области полностью исчезнет. Математик MIT Дрю Сазерленд выразился более прямо: возможно, математики — это первые жертвы, «канарейки в угольной шахте». Математика выбрана в качестве испытательного полигона для ИИ, так как она служит индикатором высоких интеллектуальных достижений. Непосредственным фоном встречи стал поток достижений ИИ в математике. В мае невыпущенная модель OpenAI опровергла «гипотезу единичных расстояний» — давнюю проблему в комбинаторной геометрии, которую Цимерман назвал публикуемым в любом журнале результатом. В августе OpenAI анонсировала 10 новых открытий в математике и информатике, сделанных с помощью ИИ. В Anthropic сотрудник с помощью Claude создал искомые, но никогда не построенные пары ортогональных векторов в 668-мерном гиперкубе, опубликовав результат в виде поста из 24 000 символов. Такие результаты часто обходят традиционный путь публикации (arXiv, рецензирование). Например, предприниматель Дмитрий Рыбин, подбадривая ChatGPT «сделать прорыв», получил от модели контрпример к одной гипотезе о потоках в сетях и опубликовал это в Twitter во время просмотра фильма. На прошлой неделе Anthropic сообщила, что внутренняя версия Claude по настоянию исследователя добилась нового результата в задаче, связанной с гипотезой Римана. Реакция математического сообщества разделилась. В июне было опубликовано «Лейденское обращение», под которым подписались более 3000 математиков, призывающее к ответственному использованию ИИ. Другие выступают за полный отказ от ИИ. Участница саммита и соавтор обращения, профессор Брина Кра, подчеркивает, что суть математики — в понимании, а не только в доказательстве. Математик Мелани Вуд, написавшая «человеческое» доказательство для результата OpenAI о гипотезе единичных расстояний, отмечает, что современные ИИ плохо объясняют самые сложные части доказательств. Немецкий математик Андреас Том, чьи работы дополнило одно из открытий ИИ, считает, что ИИ умно решает проблемы, но новые концепции все еще появляются благодаря человеческому участию. Организатор саммита Бюбек описал четыре возможных будущего: математика станет похожа на разработку ПО (масштабная коллаборация), на физику (усилия сместятся на создание ИИ-«ускорителей»), на кураторство в музее (ИИ генерирует, человек отбирает) или математики массово перейдут в сферу безопасности ИИ. Он подчеркнул, что математика имеет смысл, только когда математики чему-то учатся. Участники не пришли к консенсусу. Цимерман отметил, что у математического сообщества пока нет единой позиции, и цель встречи — начать диалог. Его собственный переход в OpenAI символизирует дилемму, стоящую перед областью. Его следующие шаги могут стать еще более значимым сигналом, чем доклады на этом саммите.

marsbit35 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

marsbit35 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Manyu - это мемтокен на Ethereum, который приносит децентрализованную культурную и развлекательную ценность через вирусное влияние в соцсетях и вовлечённость сообщества.

2.1k просмотров всегоОпубликовано 2025.11.27Обновлено 2025.11.27

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Неделя обучения по популярным токенам 14: Glamsterdam — самое ожидаемое обновление Ethereum в 2026 году

Ordinals/Runes по-прежнему стимулируют доходы от комиссий за блоки и активность разработчиков, рассматриваются как отправная точка «нативной эмиссии активов» в сети.

1.8k просмотров всегоОпубликовано 2026.04.29Обновлено 2026.04.29

Неделя обучения по популярным токенам 14: Glamsterdam — самое ожидаемое обновление Ethereum в 2026 году

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на ETH (ETH) представлены ниже.

活动图片