Aave baru saja menembus pendapatan swap $1 juta, tapi INILAH yang terlewatkan

ambcryptoОпубликовано 2026-07-03Обновлено 2026-07-03

Введение

Aave (AAVE) tidak lagi hanya bergantung pada aktivitas deposito dan peminjaman, tetapi kini juga membangun aliran pendapatan baru melalui fitur swap. Pendapatan swap Aave DAO telah melampaui $1 juta sejak peluncuran "Aave Will Win", dengan sebagian besar kontribusi berasal dari jaringan Ethereum (ETH), disusul Arbitrum (ARB) dan beberapa chain lainnya. Ini menambah sumber pendapatan di luar fee berbasis AUM dari pasar lending. Aktivitas on-chain Aave juga meningkat, terutama setelah peluncuran V4 Global Dollar Hub. Meskipun harga AAVE sempat naik dari sekitar $72 ke $95 sebelum dikoreksi ke level $85, pertumbuhan pengguna tetap kuat. Alamat baru AAVE mencapai 1.806 pada 30 Juni, jauh di atas rata-rata harian sekitar 200 di musim semi, dan alamat aktif sempat menyentuh 3.144. Secara teknis, AAVE diperdagangkan di sekitar $87 dengan RSI di 58 (tidak overbought) dan CMF positif di 0.10, mengindikasikan masih ada ketertarikan beli. Dengan rencana pengembangan fitur seperti leverage tools dan dukungan V4 di Aave Pro, basis pendapatan ini berpotensi terus tumbuh.

Aave [AAVE] tidak lagi hanya berkembang melalui aktivitas deposit dan peminjaman; mereka juga membangun aliran pendapatan baru. Dengan peluncuran Global Dollar Hub Aave dan peningkatan aktivitas pengguna, proyek ini kembali mendapatkan momentum.

Pendapatan swap Aave DAO menembus $1 juta!

Pendapatan swap Aave DAO telah menembus $1 juta sejak peluncuran Aave Will Win. Biaya partner kumulatif yang diharapkan telah meningkat sejak April, dengan lonjakan sekitar awal Juni dan pertumbuhan berkelanjutan sepanjang bulan.

Sumber: X

Sebagian besar pendapatan ini berasal dari Ethereum [ETH], sementara Arbitrum [ARB] dan beberapa chain lainnya juga memberikan kontribusi yang lebih kecil. Menariknya, ini memberikan Aave aliran pendapatan lain di luar biaya berbasis AUM yang biasa dari pasar peminjaman.

Dengan lebih banyak fitur yang direncanakan – termasuk alat leverage, dukungan pembangun transaksi, dan dukungan V4 di Aave Pro – basis pendapatan ini dapat terus tumbuh.

Pertumbuhan dompet baru bertahan lebih lama daripada harga AAVE

Di luar ini, aktivitas on-chain Aave juga melonjak. Sekitar peluncuran V4 Global Dollar Hub-nya, harga AAVE bergerak dari hampir $72 menjadi sekitar $95, sebelum turun kembali ke arah $85.

Sumber: Santiment

Namun, yang mencolok adalah bahwa pertumbuhan pengguna tidak memudar seiring harga. Alamat AAVE baru mencapai 1.806 pada tanggal 30 Juni, jauh di atas kecepatan musim semi biasa sekitar 200 per hari.

Pertumbuhan alamat baru juga jauh di atas garis dasar sepanjang minggu ini. Bahkan, alamat aktif berada di atas 2.200 dan mencapai 3.144 pada titik tertingginya.

AAVE bertahan di atas zona penurunan

Ini sedikit penyeimbang untuk cerita ini. Setelah pergerakan menuju area $95-$100, AAVE turun kembali di bawah $90 pada grafik.

Sumber: TradingView

Namun, token ini juga belum sepenuhnya kehilangan kecepatannya. Token ini diperdagangkan sekitar $87 pada saat pers, dengan upaya pemulihan kecil.

RSI berada di 58, jadi reli tidak lagi terlalu panas. Tampaknya masih ada kekuatan yang tersisa. CMF juga positif di 0,10, menunjukkan minat beli.


Ringkasan Akhir

  • Aave DAO menembus $1 juta dalam pendapatan swap, menambah mode pendapatan baru.
  • Harga AAVE mengerem di grafik, tetapi alamat baru juga mencapai 1.806.

Связанные с этим вопросы

QDari mana sebagian besar pendapatan swap Aave DAO berasal?

ASebagian besar pendapatan swap Aave DAO berasal dari jaringan Ethereum (ETH). Jaringan lain seperti Arbitrum (ARB) juga memberikan kontribusi yang lebih kecil.

QBerapa banyak alamat AAVE baru yang tercatat pada tanggal 30 Juni, dan bagaimana perbandingannya dengan periode sebelumnya?

APada tanggal 30 Juni, tercatat 1.806 alamat AAVE baru. Jumlah ini jauh lebih tinggi dibandingkan kecepatan normal di musim semi yang sekitar 200 alamat per hari.

QApa saja fitur yang direncanakan Aave yang dapat mendorong pertumbuhan pendapatan lebih lanjut?

AFitur yang direncanakan Aave termasuk alat leverage, dukungan pembangun transaksi (transaction builder support), dan dukungan V4 di Aave Pro. Fitur-fitur ini diharapkan dapat membantu basis pendapatan mereka terus tumbuh.

QBagaimana kinerja harga token AAVE setelah mencapai area $95-$100?

ASetelah bergerak ke area $95-$100, harga token AAVE jatuh kembali di bawah $90. Namun, pada waktu artikel dibuat, token diperdagangkan di sekitar $87 dengan upaya pemulihan kecil.

QApa yang ditunjukkan oleh indikator RSI dan CMF untuk token AAVE pada saat artikel dibuat?

AIndikator RSI berada di level 58, menunjukkan bahwa rally tidak lagi terlalu panas namun masih ada kekuatan tersisa. Sementara itu, CMF positif di level 0.10, mengindikasikan adanya minat beli.

Похожее

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.

marsbit7 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

marsbit7 мин. назад

Новая модель Anthropic «слизала» слухи, самый мощный Fable 5 оказался провалом

Антропик готовит выпуск двух новых моделей ИИ под кодовыми названиями Marshmallow («Зефир») и Melon («Дыня»), которые были обнаружены в сторонних приложениях. Предварительные тесты показывают, что Marshmallow превосходит по естественности диалога текущую флагманскую модель Opus, в то время как Melon немного слабее. Их выход ожидается в ближайшее время. Этот анонс происходит на фоне неожиданно низкого рыночного принятия текущего топ-модели Anthropic — Fable 5, выпущенной два месяца назад. Несмотря на статус самого мощного и дорогого решения компании, данные платформы Ramp показывают, что на Fable 5 приходится лишь около 11% расходов предприятий на токены Anthropic. Для сравнения, флагман конкурента OpenAI, GPT-5.6 Sol, занимает 25% доли. Основные причины холодного приема Fable 5 — чрезмерно высокая цена и недостаточное ценностное предложение. Модель стоит в 2 раза дороже Opus 4.8 и в 10 раз дороже Haiku 4.5. При этом выпущенная в конце июля модель Opus 5, которая стоит вдвое дешевле Fable 5, демонстрирует сопоставимую, а в некоторых тестах (например, CursorBench 3.2) даже лучшую производительность, делая ценник Fable 5 неоправданным. Дополнительное давление создает стремительный рост популярности открытых моделей. Согласно данным Vercel AI Gateway, их доля в использовании токенов выросла с 11% в апреле до 62% в августе, при этом на них приходится менее 4% общих расходов предприятий. Таким образом, анонсированные модели Marshmallow и Melon, вероятно, являются стратегическим ответом Anthropic на текущие рыночные вызовы. Компании необходимо предложить решения, которые сочетают в себе высокую производительность, доступную цену и практическую пользу для бизнеса, чтобы стимулировать массовое внедрение, а не оставаться merely «витринной» технологией.

marsbit7 мин. назад

Новая модель Anthropic «слизала» слухи, самый мощный Fable 5 оказался провалом

marsbit7 мин. назад

Через три месяца после смерти собаки Рози ее медицинская история превратилась в компанию по ИИ-медицине

Спустя три месяца после смерти собаки по кличке Рози её история болезни превратилась в стартап Gamgee, получивший финансирование в размере $4 млн. Владелец собаки, специалист по машинному обучению Пол Конингем, использовал ИИ-инструменты (ChatGPT, AlphaFold, Grok) для разработки персонализированной мРНК-вакцины против рака своей собаки, страдавшей от тучноклеточной опухоли. После начального успеха (уменьшения опухолей) болезнь вернулась, и Рози умерла, не дождавшись следующей дозы вакцины. Новая компания Gamgee ставит своей целью автоматизацию и стандартизацию этого процесса для создания индивидуальных мРНК-вакцин для собак с онкологическими заболеваниями. Клинические испытания планируется проводить в Австралии в сотрудничестве с местными университетами. История подчеркивает как потенциал ИИ и персонализированной медицины в ветеринарии, так и ключевую проблему таких методов — необходимость значительно ускорять весь цикл (от проектирования до введения препарата), чтобы успеть помочь пациенту. Инвестиции направлены на подтверждение эффективности метода в рамках регулируемых исследований.

marsbit17 мин. назад

Через три месяца после смерти собаки Рози ее медицинская история превратилась в компанию по ИИ-медицине

marsbit17 мин. назад

Вакцина на основе мРНК была слишком медленной, владелец потерял любимую собаку: представлена первая в мире персонализированная противораковая вакцина для собак на базе ИИ

История Пола Конангема и его собаки Рози, страдавшей от рака, облетела мир. Используя ChatGPT и AlphaFold, Пол, специалист по машинному обучению, самостоятельно разработал персонализированную мРНК-вакцину против рака для своего питомца. После первой инъекции опухоль уменьшилась на 75%. Однако Рози не дождалась следующей, адаптированной к новым мутациям вакцины, из-за медленных и сложных процессов её изготовления в существующей системе. Чтобы предотвратить подобные трагедии, Пол основал стартап Gamgee, который привлёк $4 млн инвестиций. Компания создаёт автоматизированную платформу для быстрого (цель — 48 часов) и доступного (цель — $2000 за курс) производства персонализированных мРНК-вакцин для собак. Процесс включает забор образцов, анализ данных с помощью ИИ для выбора мишеней и синтез вакцины. Выбор собак в качестве первой цели обусловлен огромной потребностью (только в США ежегодно диагностируется около 6 млн случаев) и идеальными условиями для отработки технологии: чистые генетические пулы и естественное развитие болезни. Успех Gamgee может заложить основу для медицины будущего «N-of-1» (крайне персонализированной), применяемой впоследствии и для людей. Недавний успех клинических испытаний персонализированной мРНК-терапии Moderna и Merck для лечения меланомы у людей подтверждает перспективность этого подхода. Наследие Рози — это надежда для миллионов собак и возможный прорыв в борьбе с раком.

marsbit20 мин. назад

Вакцина на основе мРНК была слишком медленной, владелец потерял любимую собаку: представлена первая в мире персонализированная противораковая вакцина для собак на базе ИИ

marsbit20 мин. назад

Не следуя за Кремниевой долиной: несколько молодых аспирантов делают ставку на единый мозг для двуногих гуманоидных роботов

В выходные в социальных сетях появилось впечатляющее видео: двуногий гуманоидный робот компании Symbiotic Cognition уверенно управляет картом на трассе, выполняя сложные маневры на высокой скорости с полной синхронизацией зрения, рук и ног. Это демонстрирует продвинутый уровень целостной координации и силового контроля, редко встречающийся в подобных демонстрациях. Основатель компании, Дин Пэнсян (1996 г.р.), и его команда, состоящая полностью из докторантов 2000-х годов рождения, работают над созданием сквозной (end-to-end) модели «мозга» для двуногих гуманоидных роботов. Они выбрали этот сложный и передовой путь, отказавшись от более распространенной модульной (иерархической) архитектуры, где «мозг» (принятие решений) и «мозжечок» (движение) разделены. По их мнению, сквозной подход, подобный эволюции автопилота Tesla, в долгосрочной перспективе является более эффективным и устраняет информационные потери между модулями. Ключевым технологическим отличием является переход от кинематики (траектории движения) к динамике — обучению модели тому, как управлять всем телом с учетом баланса, сил инерции и физического взаимодействия в реальном мире. Их модель работает на уровне целевых положений суставов (Joint Target), непосредственно управляя 29 степенями свободы робота. Для обеспечения стабильности без отдельного «мозжечка» команда разработала механизм двойного协同оптимизации, объединяющий поведенческое клонирование и дистилляцию приоритетов движения (DriftDistill), что наделяет модель одновременно интеллектом задач и интеллектом тела. Основные вызовы — нехватка качественных данных, особенно для скоординированных движений всего тела в реальных условиях. Команда использует такие методы, как TrajBooster, для преобразования траекторий манипуляторов в данные для гуманоидов. Дин Пэнсян ожидает, что коммерчески значимые результаты появятся при наличии миллионов часов данных, и подчеркивает, что ключевые вопросы отрасли еще не решены. Цель команды — не следовать за другими, а задавать новые тенденции в развитии технологий гуманоидных роботов.

marsbit22 мин. назад

Не следуя за Кремниевой долиной: несколько молодых аспирантов делают ставку на единый мозг для двуногих гуманоидных роботов

marsbit22 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片