Aave acaba de superar 1 millón de dólares en ingresos por swaps, pero AQUÍ está lo que te estás perdiendo

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

Введение

Aave ha superado el millón de dólares en ingresos por intercambios (swap) desde el lanzamiento de Aave Will Win, lo que marca el desarrollo de una nueva línea de ingresos más allá de las tarifas tradicionales de préstamos. La mayor parte de esta actividad proviene de Ethereum. Simultáneamente, el crecimiento de usuarios se ha mantenido sólido, con la creación de hasta 1,806 nuevas direcciones el 30 de junio, una cifra muy superior al ritmo habitual, incluso cuando el precio del token AAVE retrocedió desde niveles cercanos a los $95 hasta alrededor de $87. Los indicadores técnicos como el RSI (58) y el CMF positivo (0.10) sugieren que aún queda cierto impulso en el mercado. En resumen, Aave está diversificando sus fuentes de ingresos y atrayendo nuevos usuarios, factores que podrían sustentar su crecimiento futuro.

Aave [AAVE] ya no solo crece a través de depósitos y actividades de préstamo; también está construyendo nuevas fuentes de ingresos. Con el lanzamiento del Global Dollar Hub de Aave y un aumento en la actividad de los usuarios, el proyecto está recuperando impulso.

¡Los ingresos por swaps del Aave DAO superan el millón de dólares!

Los ingresos por swaps del Aave DAO han superado el millón de dólares desde el lanzamiento de "Aave Ganará". Las tarifas acumuladas esperadas de los socios han aumentado desde abril, con un salto a principios de junio y un crecimiento sostenido durante el mes.

Fuente: X

La mayor parte de estos ingresos provienen de Ethereum [ETH], mientras que Arbitrum [ARB] y algunas otras cadenas también han aportado contribuciones menores. Curiosamente, esto le da a Aave otra fuente de ingresos más allá de sus tarifas habituales basadas en el AUM de los mercados de préstamos.

Con más funciones planificadas –incluyendo herramientas de apalancamiento, soporte para constructores de transacciones y soporte para V4 en Aave Pro– esta base de ingresos podría seguir creciendo.

El crecimiento de nuevas carteras supera al precio de AAVE

Más allá de esto, la actividad en la cadena de Aave también aumentó. Alrededor del lanzamiento de su V4 Global Dollar Hub, el precio de AAVE pasó de casi 72 dólares a unos 95 dólares, antes de retroceder hacia los 85 dólares.

Fuente: Santiment

Sin embargo, lo que destaca es que el crecimiento de usuarios no se desvaneció con el precio. Las nuevas direcciones de AAVE alcanzaron las 1,806 el 30 de junio, muy por encima del ritmo habitual de primavera de alrededor de 200 por día.

El crecimiento de nuevas direcciones también estuvo muy por encima de la línea base durante toda esta semana. De hecho, las direcciones activas estuvieron por encima de las 2,200 y en 3,144 en su punto más alto.

AAVE se mantiene por encima de la zona de retroceso

Aquí hay un poco de equilibrio para esta historia. Después del movimiento hacia el área de 95-100 dólares, AAVE retrocedió por debajo de los 90 dólares en los gráficos.

Fuente: TradingView

Sin embargo, el token tampoco ha perdido completamente su ritmo. Se cotizaba alrededor de los 87 dólares al cierre de esta edición, con un pequeño intento de recuperación.

El RSI estaba en 58, por lo que el rally ya no estaba sobrecalentado. Parecía quedar algo de fuerza todavía. El CMF también era positivo en 0.10, lo que indica cierto interés de compra.


Resumen Final

  • Aave DAO superó 1 millón de dólares en ingresos por swaps, añadiendo un nuevo modo de ingresos.
  • El precio de AAVE frenó en los gráficos, pero las nuevas direcciones también alcanzaron las 1,806.

Связанные с этим вопросы

Q¿Qué nuevo hito de ingresos ha alcanzado Aave DAO y cuál es la fuente principal de estos ingresos?

AAave DAO ha superado el millón de dólares en ingresos por intercambios (swap revenue). La principal fuente de estos ingresos proviene de la red Ethereum (ETH), mientras que otras cadenas como Arbitrum (ARB) han contribuido en menor medida.

QAdemás de los ingresos por préstamos, ¿qué otra fuente de ingresos ha desarrollado Aave?

AMás allá de sus ingresos habituales basados en activos bajo gestión (AUM) procedentes de los mercados de préstamos, Aave ha desarrollado una nueva fuente de ingresos a través de sus intercambios (swaps), que ya ha generado más de un millón de dólares.

Q¿Cómo evolucionó el crecimiento de nuevas direcciones (wallets) de AAVE en comparación con el precio del token?

AMientras el precio de AAVE subió desde unos 72$ hasta unos 95$ y luego retrocedió a alrededor de 85$, el crecimiento de nuevas direcciones no decayó. El 30 de junio se alcanzaron 1,806 nuevas direcciones, muy por encima del promedio de aproximadamente 200 diarias en primavera, y las direcciones activas superaron las 2,200, llegando hasta 3,144 en su punto máximo.

Q¿En qué nivel se encontraba negociando el token AAVE al cierre del artículo y qué indicadores técnicos se mencionan?

AAl cierre del artículo, el token AAVE se negociaba alrededor de 87$, intentando una pequeña recuperación. El RSI (Índice de Fuerza Relativa) se situaba en 58, lo que indica que el rally ya no estaba sobrecalentado, y el CMF (Indicador de Flujo de Dinero de Chaikin) era positivo en 0.10, señalando cierto interés de compra.

Q¿Qué lanzamientos o funciones futuras podrían contribuir al crecimiento continuo de los ingresos de Aave?

ASe planean más funciones para Aave, incluyendo herramientas de apalancamiento, soporte para constructor de transacciones (transaction builder) y soporte para V4 en Aave Pro, lo que podría mantener el crecimiento de su base de ingresos.

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.

marsbit6 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

marsbit6 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.

marsbit16 мин. назад

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

marsbit16 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.

marsbit21 мин. назад

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

marsbit21 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片