Оригинальный автор: Artemis
Оригинальная компиляция: Deep Tide TechFlow
В этом отчете представлен эмпирический анализ использования стабильных монет для платежей, включая транзакции между физическими лицами (P2P), между предприятиями (B2B), а также между физическими лицами и предприятиями (P2B/B2P).
В этом отчете представлен эмпирический анализ использования стабильных монет для платежей, изучая модели транзакций между физическими лицами (P2P), между предприятиями (B2B), а также между физическими лицами и предприятиями (P2B/B2P). Мы используем набор данных Artemis, который предоставляет метаданные адресов кошельков, включая оценку географического местоположения, метки институциональной принадлежности и идентификаторы смарт-контрактов. Классификация транзакций проводится на основе характеристик кошельков отправителя и получателя. Анализ сосредоточен на сети Ethereum, на которую приходится около 52% мирового предложения стабильных монет.
Мы в основном изучали две основные стабильные монеты: USDT и USDC, которые вместе занимают 88% рыночной доли. Несмотря на значительный рост внедрения стабильных монет и усиление регуляторного внимания за последний год, ключевой вопрос остается без ответа: какова реальная доля использования стабильных монет для платежей по сравнению с другими видами деятельности? Этот отчет направлен на выявление основных движущих сил внедрения стабильных монет для платежей и предоставление инсайтов для прогнозирования будущих тенденций.
1. Предыстория
В последние годы внедрение стабильных монет значительно выросло, их предложение достигло 2 триллионов долларов, а ежемесячный общий объем переводов в настоящее время превышает 4 триллиона долларов. Хотя блокчейн-сети обеспечивают полную прозрачность записей транзакций, и все транзакции могут быть проанализированы, проведение анализа транзакций и пользователей остается сложной задачей из-за анонимности этих сетей и отсутствия информации о цели транзакций (например, внутренние платежи, трансграничные платежи, трейдинг и т.д.).
Кроме того, использование смарт-контрактов и автоматизированных транзакций в таких сетях, как Ethereum, еще больше увеличивает сложность анализа, поскольку одна транзакция может включать взаимодействие с несколькими смарт-контрактами и токенами. Таким образом, ключевой вопрос, который остается нерешенным, заключается в том, как оценить текущую долю использования стабильных монет в сфере платежей по сравнению с другими видами деятельности, такими как трейдинг. Хотя многие исследователи прилагают усилия для решения этой сложной проблемы, данный отчет направлен на предоставление дополнительного метода для оценки использования стабильных монет, особенно для платежей.
В целом, существует два основных подхода к оценке использования стабильных монет, особенно для платежных целей.
Первый метод — это подход фильтрации (filtering approach), который использует сырые данные блокчейн-транзакций и применяет методы фильтрации для удаления шума, что позволяет более точно оценить использование стабильных монет для платежей.
Второй метод — это опрос основных поставщиков платежных услуг с использованием стабильных монет и оценка активности стабильных монет на основе раскрытых ими данных о платежах.
Visa совместно с Allium Labs разработала Visa Onchain Analytics Dashboard, используя первый метод. Они применяют методы фильтрации для уменьшения шума в сырых данных, предоставляя более четкую информацию об активности стабильных монет. Исследования показывают, что после фильтрации сырых данных общий ежемесячный объем транзакций со стабильными монетами снизился примерно с 5 триллионов долларов (общий объем транзакций) до 1 триллиона долларов (скорректированный объем). Если рассматривать только розничный объем транзакций (транзакции на сумму менее 250 долларов), объем составляет всего 6 миллиардов долларов. Мы использовали подход, аналогичный Visa Onchain Analytics Dashboard, но наш метод более сфокусирован на явной маркировке транзакций как платежных.
Второй метод, основанный на данных опросов компаний, был применен в «Отчете Fireblocks о состоянии стабильных монет 2025 года» и «Отчете о платежах стабильными монетами с нуля». Оба отчета используют информацию, раскрытую основными компаниями на рынке блокчейн-платежей, для оценки прямого использования стабильных монет в платежах. В частности, «Отчет о платежах стабильными монетами с нуля» предоставляет общую оценку объема платежных транзакций стабильными монетами и классифицирует эти платежи на категории, такие как B2B (бизнес для бизнеса), B2C (бизнес для потребителя), P2P (от человека к человеку) и т.д. В отчете указано, что по состоянию на февраль 2025 года общий годовой объем расчетов составил около 72,3 миллиарда долларов, причем большая часть пришлась на B2B-транзакции.
Основной вклад этого исследования заключается в применении метода фильтрации данных для оценки использования стабильных монет в ончейн-платежах. Результаты исследования проливают свет на использование стабильных монет и предоставляют более точные оценки. Кроме того, мы предоставляем исследователям руководство по использованию метода фильтрации данных для обработки сырых блокчейн-данных, снижения шума и улучшения оценок.
2. Данные
Наш набор данных охватывает все транзакции со стабильными монетами в блокчейне Ethereum за период с августа 2024 года по август 2025 года. Анализ сосредоточен на транзакциях с двумя основными стабильными монетами: USDC и USDT. Выбор этих двух монет обусловлен их высокой рыночной долей и стабильностью цены, что снижает шум в процессе анализа. Мы фокусируемся только на транзакциях перевода, исключая транзакции mint (чеканки), burn (сжигания) или bridge (мостов). В таблице 1 обобщена общая картина набора данных, используемого в нашем анализе.
Таблица 1: Сводка по типам транзакций
3. Метод и результаты
В этом разделе мы подробно описываем метод, используемый для анализа использования стабильных монет, с особым вниманием к платежным транзакциям. Сначала мы фильтруем данные, различая транзакции, связанные с взаимодействием со смарт-контрактами, и транзакции, представляющие переводы между EOA (внешними аккаунтами), классифицируя последние как платежные транзакции. Этот процесс подробно описан в разделе 3.1. Затем в разделе 3.2 объясняется, как использовать данные меток аккаунтов EOA, предоставленные Artemis, для дальнейшей классификации платежных транзакций на P2P, B2B, B2P, P2B и внутренние B-транзакции. Наконец, в разделе 3.3 анализируется концентрация транзакций со стабильными монетами.
3.1 Платежи стабильными монетами (EOA) vs. Транзакции со смарт-контрактами
В области децентрализованных финансов (DeFi) многие транзакции связаны с взаимодействием со смарт-контрактами и объединяют несколько финансовых операций в одной транзакции, например, обмен одного токена на другой через несколько пулов ликвидности. Эта сложность затрудняет анализ использования стабильных монет исключительно для платежных целей.
Чтобы упростить анализ и повысить способность маркировать блокчейн-транзакции стабильных монет как платежные, мы определяем платеж стабильной монетой как любую транзакцию перевода ERC-20 стабильной монеты с одного адреса EOA на другой адрес EOA (исключая транзакции чеканки и сжигания). Любая транзакция, не помеченная как платеж, классифицируется как транзакция со смарт-контрактом, включая все транзакции, связанные с взаимодействием со смарт-контрактами (например, в основном транзакции DeFi).
На Рисунке 1 показано, что большинство платежей между пользователями (EOA-EOA) выполняются напрямую, причем каждый хэш транзакции соответствует одному переводу. Некоторые множественные переводы EOA-EOA в пределах одного хэша транзакции в основном через агрегаторы, что указывает на то, что использование агрегаторов для простых переводов все еще невелико. Напротив, распределение транзакций со смарт-контрактами отличается, содержа больше транзакций с множественными переводами. Это говорит о том, что в операциях DeFi стабильные монеты часто перемещаются между различными приложениями и роутерами, в конечном итоге возвращаясь на аккаунты EOA.
Рисунок 1:
*Данные для этого анализа охватывают транзакции в период с 4 июля 2025 года по 31 июля 2025 года.
Таблица 2 и Рисунок 2 показывают, что с точки зрения количества транзакций соотношение платежей (EOA-EOA) и транзакций со смарт-контрактами (DeFi) составляет примерно 50:50, при этом на транзакции со смарт-контрактами приходится 53,2% объема. Однако Рисунок 2 показывает, что объем транзакций (общая сумма переводов) более волатилен, чем количество транзакций, что указывает на то, что эти колебания вызваны в основном крупными переводами EOA-EOA от институциональных игроков.
Таблица 2: Сводка по типам транзакций
Рисунок 2:
На Рисунке 3 исследуется распределение сумм транзакций для платежей (EOA-EOA) и транзакций со смарт-контрактами. Распределение сумм как для платежных транзакций, так и для транзакций со смарт-контрактами напоминает нормальное распределение с тяжелыми хвостами, со средним значением около 100 до 1000 долларов.
Однако наблюдается значительный пик для транзакций на сумму менее 0,1 доллара, что может указывать на активность ботов или манипуляции с транзакциями, связанные с накруткой и мошеннической активностью, как описано Halaburda et al. (2025) и Cong et al. (2023).
Поскольку комиссия за газ в Ethereum обычно превышает 0,1 доллара, транзакции ниже этого порога требуют дальнейшего тщательного изучения и возможного исключения из анализа.
Рисунок 3:
Данные для этого анализа охватывают транзакции в период с 4 июля 2025 года по 31 июля 2025 года.
3.2 Типы платежей
Используя информацию о метках, предоставленную Artemis, можно провести дальнейший анализ платежей между двумя EOA (внешними аккаунтами). Artemis предоставляет информацию о метках для многих адресов кошельков Ethereum, позволяя идентифицировать кошельки, принадлежащие институциональным организациям (например, Coinbase). Мы классифицируем платежные транзакции на пять категорий: P2P, B2B, B2P, P2B и внутренние B-транзакции. Ниже приведено подробное описание каждой категории.
P2P платежи:
P2P (от человека к человеку) блокчейн-платежи — это транзакции по переводу средств напрямую от одного пользователя к другому через блокчейн-сеть. В блокчейнах на основе аккаунтов, таких как Ethereum, такие P2P-транзакции определяются как процесс передачи цифровых активов из кошелька одного пользователя (аккаунт EOA) в кошелек EOA другого пользователя. Все транзакции записываются в блокчейне и проверяются без участия посредников.
Основные проблемы:
Основная проблема заключается в том, чтобы определить, происходит ли транзакция между двумя кошельками в аккаунтной системе действительно между двумя независимыми субъектами (т.е. физическими лицами, а не компаниями), и правильно классифицировать ее как P2P-транзакцию. Например, переводы пользователя между своими собственными аккаунтами (т.е. сиbil-аккаунты) не должны учитываться как P2P-транзакции. Однако, если мы просто определим все транзакции между EOA (внешними аккаунтами) как P2P, такие переводы могут быть ошибочно классифицированы как P2P.
Другая проблема возникает, когда EOA-аккаунт принадлежит компании, например, централизованной бирже (CEX, такой как Coinbase), — этот EOA-кошелек фактически не принадлежит реальному физическому лицу. В нашем наборе данных мы можем добавить метки для многих институциональных и корпоративных EOA-кошельков; однако, поскольку информация о метках не является полной, некоторые EOA-кошельки, принадлежащие компаниям, но не зарегистрированные в нашем наборе данных, могут быть ошибочно помечены как личные кошельки.
Наконец, этот метод не捕捉ливает блокчейн P2P-платежи, осуществляемые через посредников — также известную как модель «сэндвича стабильных монет». В этой модели средства передаются между пользователями через посредника, который использует блокчейн для расчетов. Конкретно, фиатные деньги сначала отправляются посреднику, который конвертирует их в криптовалюту, затем средства переводятся через блокчейн-сеть, и, наконец, посредник получателя (который может быть тем же или другим) конвертирует их обратно в фиат. Блокчейн-перевод является «средним слоем» «сэндвича», а конвертация фиата составляет «внешние слои». Основная проблема идентификации этих транзакций заключается в том, что они выполняются посредниками, которые могут объединять несколько транзакций вместе, чтобы снизить комиссию за газ. Таким образом, некоторые ключевые данные, такие как точная сумма транзакции и количество вовлеченных пользователей, доступны только на платформе посредника.
B2B платежи:
Транзакции между предприятиями (B2B) — это электронные переводы от одного предприятия к другому через блокчейн-сеть. В нашем наборе данных платежи стабильными монетами — это переводы между двумя известными институциональными EOA-кошельками, например, от Coinbase к Binance.
Внутренние B платежи:
Транзакции между двумя EOA-кошельками одного и того же учреждения помечаются как внутренние B-транзакции.
P2B (или B2P) платежи:
Транзакции между физическим лицом и предприятием (P2B) или между предприятием и физическим лицом (B2P) — это электронные переводы между физическим лицом и предприятием, причем транзакции могут быть двунаправленными.
Используя этот метод маркировки, мы проанализировали данные о платежах (только переводы EOA-EOA), основные результаты обобщены в Таблице 3. Данные показывают, что 67% транзакций EOA-EOA относятся к типу P2P, но на них приходится только 24% общего объема платежей. Этот результат дополнительно указывает на то, что пользователи P2P переводят меньшие суммы по сравнению с институциональными игроками. Кроме того, одна из категорий с наибольшим объемом платежных транзакций — это внутренние B-транзакции, что означает, что переводы внутри одной организации составляют значительную долю. Изучение того, что именно представляют собой внутренние B-транзакции и как их учитывать в анализе платежной активности, остается интересным вопросом для исследований.
Таблица 3: Распределение транзакций по платежным категориям
Наконец, на Рисунке 4 показана кумулятивная функция распределения (CDF) сумм транзакций для каждой платежной категории. Из CDF четко видно, что существуют явные различия в распределении сумм транзакций по категориям. Большинство транзакций на сумму менее 0,1 доллара в аккаунтах EOA-EOA относятся к типу P2P, что дополнительно доказывает, что эти транзакции, скорее всего, в большей степени driven ботами и управляемыми кошельками, а не институциональными организациями, помеченными в нашем наборе данных. Кроме того, CDF для P2P-транзакций дополнительно подтверждает, что большинство транзакций имеют небольшие суммы, в то время как CDF для транзакций, помеченных как B2B и внутренние B, показывает значительно более высокие суммы транзакций. Наконец, CDF для транзакций P2B и B2P находится между P2P и B2B.
Рисунок 4:
Данные для этого анализа охватывают транзакции в период с 4 июля 2025 года по 31 июля 2025 года.
На Рисунках 5 и 6 показаны изменения каждой платежной категории с течением времени.
Рисунок 5 фокусируется на еженедельных изменениях, показывая согласованные тенденции внедрения для всех категорий платежей и рост недельного объема транзакций. В Таблице 4 дополнительно обобщены общие изменения за период с августа 2024 года по август 2025 года.
Кроме того, на Рисунке 6 показана разница в платежах между рабочими днями и выходными, где можно четко увидеть снижение объема платежных транзакций в выходные дни. В целом, использование платежных транзакций во всех категориях демонстрирует тенденцию роста как в рабочие дни, так и в выходные с течением времени.
Рисунок 5:
Рисунок 6:
Таблица 4: Изменение объема платежных транзакций, количества транзакций и суммы транзакций с течением времени
3.3 Концентрация транзакций со стабильными монетами
На Рисунке 9 мы рассчитали концентрацию основных кошельков-отправителей, отправляющих стабильные монеты через блокчейн Ethereum. Очевидно, что большая часть объема переводов стабильных монет сосредоточена в небольшом количестве кошельков. В нашем выборочном периоде на топ-1000 кошельков приходилось около 84% объема транзакций.
Это указывает на то, что, хотя DeFi и блокчейн предназначены для поддержки и содействия децентрализации, в некоторых аспектах они по-прежнему демонстрируют высокую степень централизации.
Рисунок 9:
Данные для этого анализа охватывают транзакции в период с 4 июля 2025 года по 31 июля 2025 года.
4. Обсуждение
Очевидно, что внедрение стабильных монет продолжает расти с течением времени, их объем транзакций и количество транзакций более чем удвоились в период с августа 2024 года по август 2025 года. Оценка использования стабильных монет для платежей — сложная задача, и все больше инструментов разрабатывается для помощи в улучшении этой оценки. В этом исследовании мы использовали данные меток, предоставленные Artemis, для изучения и оценки использования стабильных монет для платежей, зарегистрированных в блокчейне (Ethereum).
Наши оценочные результаты показывают, что платежи стабильными монетами составляют 47% от общего объема транзакций (или 35%, если исключить внутренние B-транзакции). Поскольку наши критерии классификации платежей менее строгие (в основном основанные на переводах EOA-EOA), эту оценку можно рассматривать как верхний предел. Однако исследователи могут применять дополнительные методы фильтрации, такие как верхние и нижние пределы суммы транзакции, в зависимости от своих исследовательских целей. Например, добавление минимального ограничения в 0,1 доллара может исключить манипуляции с транзакциями с низкой суммой, упомянутые в разделе 3.1.
В разделе 3.2, используя данные меток Artemis для дальнейшей классификации платежных транзакций на P2P, B2B, P2B, B2P и внутренние B-транзакции, мы обнаружили, что P2P-платежи составляют только 23,7% от общего объема платежных транзакций (все сырые данные) или 11,3% (исключая внутренние B-транзакции). Предыдущие исследования указывали, что P2P-платежи составляют около 25% платежей стабильными монетами, что близко к нашим результатам.
Наконец, в разделе 3.3 мы наблюдали, что с точки зрения объема транзакций большинство транзакций со стабильными монетами сосредоточено в топ-1000 кошельков. Это поднимает интересный вопрос: развивается ли использование стабильных монет как платежного инструмента, продвигаемого посредниками и крупными компаниями, или как инструмента расчетов для P2P-транзакций? Время покажет.
Ссылки
- Yaish, A., Chemaya, N., Cong, L. W., & Malkhi, D. (2025). Inequality in the Age of Pseudonymity. arXiv preprint arXiv:2508.04668.
- Awrey, D., Jackson, H. E., & Massad, T. G. (2025). Stable Foundations: Towards a Robust and Bipartisan Approach to Stablecoin Legislation. Available at SSRN 5197044.
- Halaburda, H., Livshits, B., & Yaish, A. (2025). Platform building with fake consumers: On double dippers and airdrop farmers. NYU Stern School of Business Research Paper Forthcoming.
- Cong, L. W., Li, X., Tang, K., & Yang, Y. (2023). Crypto wash trading. Management Science, 69(11), 6427-6454.
Больше информации на:
https://www.stablecoin.fyi/#stablecoin-payments-by-type
