Токен-мем Shiba Inu сформировал редкую медвежью модель

cryptonews.ruОпубликовано 2025-02-15Обновлено 2025-10-16

Shiba Inu торгуется на 70% ниже максимума, достигнутого в декабре 2025 года. Из-за этого падения рыночная капитализация мемкоина упала до $6,9 млрд.

При этом цена Shiba Inu, скорее всего, и дальше будет снижаться, поскольку фундаментальные показатели токена довольно пессимистичны.

На этой неделе количество SHIB на биржах начало расти. Сейчас там находится 276 трлн токенов по сравнению с 275 трлн в воскресенье. Это значит, что инвесторы распродают свои монеты. К примеру, сейчас у «китов» около 91,96 млрд мемкоинов по сравнению с 213 млрд на начало этой недели.

Активность в Shibarium за последние несколько месяцев также сократилась. Сейчас общая заблокированная стоимость составляет всего $865,000, что на 50% меньше, чем месяц назад. Этот спад ускорился после недавнего взлома ShibaSwap.

Снизилась и скорость сжигания токенов Shiba Inu. Например, в среду было сожжено всего 571,347 SHIB. Одна из причин этого заключается в том, что сеть Shibarium не приносит прибыли.

рис 3

В этом году цена SHIB находилась в нисходящем тренде. Сейчас она сформировала фигуру «нисходящий треугольник», нижняя сторона которого находится на уровне $0,00001052, самой низкой точке в апреле и июне этого года. Верхняя сторона соединяет самые высокие колебания с февраля.

Цена Shiba Inu подтвердила эту закономерность во время краха криптовалютного рынка. Теперь она сформировала паттерн «прорыв и повторное тестирование», вернувшись в нижнюю часть треугольника. Таким образом, мемкоин, скорее всего, возобновит нисходящий тренд и достигнет минимума в $0,0000060.

Похожее

Переплата в 1,7 миллиона долларов: «Черный ящик» счетов за ИИ вскрыт, Anthropic возвращает деньги, но не признает ошибок

Бывший директор Oracle Майкл Хан основал компанию Vaudit, которая проверяет счета за использование ИИ. При аудите счетов на 34 млн долларов у 60 компаний, включая Panasonic, HP и Honda, было выявлено около 1,7 млн долларов потенциальных переплат, в основном за сервис Claude Code от Anthropic. Основные причины переплат: 1. **Подмена модели**: Использование более старой и дешевой модели при выставлении счета по тарифу новой и дорогой. 2. **Оплата сбоев**: Списание средств за неудачные запросы или ошибки системы. 3. **«Шторм повторов»**: Автоматические многократные повторные попытки выполнения задачи агентом ИИ без ведома пользователя, ведущие к большим расходам. Anthropic и OpenAI заявили, что системных ошибок в начислениях нет. Однако после обращений клиентов около 80% спорных сумм были возвращены провайдерами, включая Amazon, Google, Microsoft, Anthropic и OpenAI, хотя официальных признаний ошибок не последовало. Проблема кроется в сложности и непрозрачности системы тарификации ИИ, основанной на количестве токенов, особенно с ростом использования агентских моделей, выполняющих множество фоновых вызовов. Одновременно с этим на Anthropic подан коллективный иск за несоответствие заявленных и фактических лимитов использования в подписках высокого уровня. Vaudit, чей бизнес построен на аудите и возврате переплат за ИИ-услуги (комиссия 1% от проверенной суммы + 30% от возвращенных средств), демонстрирует, что проверка счетов за ИИ становится отдельной отраслью на фоне подготовки крупных игроков к IPO и растущей сложности расчетов.

marsbit17 мин. назад

Переплата в 1,7 миллиона долларов: «Черный ящик» счетов за ИИ вскрыт, Anthropic возвращает деньги, но не признает ошибок

marsbit17 мин. назад

Tencent купил чипы у Baidu

Заголовок «Tencent покупает чипы Baidu» и другие недавние новости, такие как планы Baidu и Alibaba по выделению своих полупроводниковых подразделений (Kunlunxin и T-Head соответственно) на IPO, сигнализируют о глубоком сдвиге в логике китайского интернет-сектора. Раньше технологические гиганты стремились создавать замкнутые экосистемы, разрабатывая всё самостоятельно. Теперь, с наступлением эры ИИ, эта модель меняется. Разработка чипов превратилась из дорогостоящего центра затрат в прибыльный бизнес, особенно с взрывным ростом спроса на вычисления для инференса (AI inference), вызванным агентами и мультимодальными приложениями. Решение Tencent, давнего конкурента Baidu, стать клиентом Kunlunxin, является ключевым индикатором этой трансформации. Это демонстрирует переход к зрелой отраслевой специализации: компании начинают полагаться на лучшие внешние решения для критически важной, но чрезвычайно затратной инфраструктуры, вместо того чтобы «изобретать колесо» самостоятельно. Это похоже на отношения Apple и Samsung в производстве дисплеев. Глобальный контекст подтверждает этот тренд: OpenAI, Google, Amazon, Microsoft и Meta также активно разрабатывают собственные чипы, стремясь снизить затраты и создать конкурентное преимущество через оптимизацию «софта и железа». Таким образом, конкуренция в ИИ смещается с уровня моделей и приложений на уровень базовой инфраструктуры — эффективности вычислений, стоимости токена и надёжности поставок вычислительных мощностей. Выделение полупроводниковых активов в отдельные компании отражает не ослабление гигантов, а их эволюцию: в эпоху ИИ они становятся «меньше», открывая свои компетенции для формирования более крупной и специализированной отрасли. Рынок капитала, наконец, готов оценить эту новую реальность, что и стимулирует волну IPO.

marsbit33 мин. назад

Tencent купил чипы у Baidu

marsbit33 мин. назад

Токен сам по себе является активом: три вида токенизированных акций, какой подходит вам?

## Краткое изложение: Токенизированные акции — три модели, разные права Для инвесторов из-за рубежа покупка акций таких компаний, как SpaceX или Nvidia, сопряжена со сложностями. Блокчейн предлагает альтернативу — токенизированные акции, но этот термин объединяет три принципиально разные модели с разными правами собственности. **1. Полное право собственности (нативная регистрация).** Компании, такие как Superstate, регистрируют акции непосредственно в блокчейне (например, Solana). Владельцы токенов вносятся в официальный реестр акционеров и обладают всеми правами: голосованием, получением дивидендов. **2. Отказ от прав собственности для DeFi.** Такие платформы, как Backed (xStocks) и Ondo, используют офшорные SPV-структуры, которые держат реальные акции 1:1. Инвесторы получают экономическую выгоду от роста цены и дивидендов (в виде увеличения баланса токенов), но не являются прямыми акционерами. Главное преимущество — высокая совместимость с DeFi (залоги, кредитование). Риск связан с надежностью самой SPV-структуры. **3. Чисто ценовая игра (перпетуальные контракты).** Платформы, такие как TradeXYZ (на Hyperliquid) или Ostium, предлагают бессрочные фьючерсы. У них нет базового актива. Цена привязывается к рыночной через механизм финансирования. Это инструмент для спекуляций и хеджирования с высоким левериджем и круглосуточной торговлей. Их популярность (объемы в 4-5 раз выше) объясняется простотой запуска — не нужно покупать реальные акции. **Вывод:** Ключевая ценность токенов — их независимость от полного пакета прав реальной акции. Большинство розничных инвесторов не используют право голоса. Три модели токенизации служат разным целям: полные права для институтов, ликвидность и DeFi-интеграция для криптоинвесторов, спекуляции для трейдеров. Токенизация создает не замену, а новые слои финансовых инструментов, адаптированных под различные потребности рынка.

marsbit33 мин. назад

Токен сам по себе является активом: три вида токенизированных акций, какой подходит вам?

marsbit33 мин. назад

AI стал генеральным директором, чуть не обанкротил 10 компаний…

Исследование Принстонского университета «CEO-Bench» проверило 14 AI-моделей в роли CEO виртуального SaaS-стартапа за 500 дней симуляции. Только 4 из них сохранили начальный капитал в 1 млн долларов. Лучший результат показал Claude Fable 5, увеличив капитал до 47,15 млн долларов. Однако неожиданно четвертое место занял простой rule-based алгоритм, заработавший 15,76 млн, обогнав многие продвинутые LLM. Ключевые выводы: 1. Успешные модели (GPT-5.5, Claude Opus 4.8) активно экспериментировали со стратегиями, в то время как осторожные подходы не приносили прибыли. 2. Специализированные «программирующие агенты» показали худшие результаты в управленческой роли из-за неподходящих системных инструкций. 3. Эффективность агентов зависит от глубокой адаптации к конкретным вертикалям, а не универсальных решений. Исследование подчёркивает, что, хотя AI может оптимизировать задачи, ключевые стратегические решения — такие как создание прорывных концепций (как матрица Стива Джобса) — остаются за человеком.

marsbit43 мин. назад

AI стал генеральным директором, чуть не обанкротил 10 компаний…

marsbit43 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片