On-Chain Finance Finally Posts a Profitable Ledger: Figure's Quarterly Revenue Doubles, Net Profit Hits $87 Million

marsbitОпубликовано 2026-08-14Обновлено 2026-08-14

Введение

Blockchain finance firm Figure Technology Solutions reported a strong second-quarter earnings report, potentially serving as the first major proof of profitability for the sector. The company’s GAAP net revenue reached $226 million, up 113% year-over-year, while net profit surged 192% to $87.4 million, yielding a net profit margin of 38.8%. Its quarterly consumer loan origination volume hit $4.3 billion, marking 132% growth. Figure's business focuses on streamlining the U.S. Home Equity Line of Credit (HELOC) market by shifting the entire loan lifecycle—from origination to securitization—onto its proprietary Provenance blockchain. This backend infrastructure significantly reduces processing time and costs while remaining invisible to end borrowers, who simply benefit from faster, cheaper loans. A key growth driver is the Figure Connect platform, a blockchain-based marketplace connecting loan originators and institutional investors. It accounted for 65% ($2.8 billion) of the quarter's volume, demonstrating strong network effects with 489 partner firms. The company is building an integrated on-chain finance ecosystem that includes its SEC-approved yield-generating stablecoin, YLDS. Notably, Figure has achieved this scale and profitability without relying on token sales or speculative crypto economics, instead choosing a traditional IPO path. Its success suggests blockchain's most practical application in finance may be as an efficient, invisible infrastructure layer that sol...

Author: Xiao Bing

The crypto industry has told countless stories of 'blockchain transforming finance,' with most remaining as PowerPoint presentations. The Q2 earnings report just released by Figure may be the first piece of profitable evidence that can withstand scrutiny from traditional financial analysts.

On August 13, Figure Technology Solutions (Nasdaq: FIGR) released its Q2 2026 financial report: GAAP net revenue reached $226 million, a 113% year-over-year increase; net profit was $87.4 million, a 192% year-over-year increase, with a net profit margin of 38.8%; adjusted EBITDA was $119 million, a 126% year-over-year increase, with a margin of 54.6%. Consumer loan origination volume hit $4.3 billion, a 132% year-over-year increase, marking three consecutive quarters of triple-digit growth.

EPS was $0.35, significantly exceeding Wall Street expectations of $0.19-$0.23. The company's guidance for Q3 is origination volume of $4.8-$5.2 billion, indicating accelerating growth.

These figures would be considered impressive even for a traditional financial company, and within the blockchain space, they are nearly unmatched.

What exactly does Figure do?

In one sentence, Figure transforms Americans' homes into tradable loan assets on-chain.

Here's the expanded version. A common consumer finance product in the US is HELOC (Home Equity Line of Credit) – if your house is worth $1 million and you owe the bank $600,000, you can borrow against the $400,000 in equity. The traditional process is lengthy, typically taking over a month from application to funding, involving multiple intermediaries like banks, appraisers, title companies, and securitization agencies.

Figure's approach is to move the entire loan lifecycle onto its proprietary Provenance blockchain. Loan origination, ownership records, transfers, securitization, and secondary trading are all completed on-chain. This chain is a Layer 1 specifically built for financial service scenarios in 2018, using a PoS consensus mechanism.

The key difference is this: borrowers don't need to know their loan runs on a blockchain. What they see is simply a HELOC product that's faster and cheaper than a bank's, with funding in as fast as five days and competitive rates. The blockchain is the backend infrastructure, not a front-end marketing gimmick.

Figure's founder, Mike Cagney, was a co-founder of SoFi and deeply understands consumer finance strategy. His insight when founding Figure in 2018 was that blockchain's greatest value lies not in issuing tokens or building DeFi protocols, but in replacing the expensive clearing, custody, and settlement pipelines of traditional finance. He estimated on-chain processing could save 85 basis points in costs for loan origination and securitization.

In September 2025, Figure went public on Nasdaq at a $5.3 billion valuation, raising $788 million. It chose to list rather than issue a token, a decision that seemed conservative at the time but now appears quite prescient.

65% from Figure Connect

Of the $4.3 billion origination volume in Q2, $2.8 billion came from Figure Connect, accounting for 65%, up from 56% last quarter. Management has raised the medium-term target to 70%.

What is Figure Connect?

Simply put, it's an on-chain marketplace connecting loan originators and capital providers. Lenders originate loans on this platform, and institutional investors purchase loans on it. Because all loans exist in tokenized form on the Provenance chain, trades can settle bilaterally, eliminating the need for traditional clearinghouses and multi-day settlement cycles.

The value of this model lies in network effects.

In Q2, Figure added 102 new loan origination partners, bringing the total to 489. CEO Michael Tannenbaum said on the earnings call that the largest partners have begun directly connecting to Figure Connect. While this has lowered the take rate (from the target of 3.5%-4% to the lower end of 3.6%), it has driven larger transaction volumes and stronger platform stickiness.

The logic is similar to that of an e-commerce platform: big sellers open their own flagship stores, the platform's commission rate decreases, but total GMV and profit both increase.

Another growth engine running on the platform is Democratized Prime, a decentralized on-chain lending market. Combined with YLDS (the first SEC-approved yield-generating stable币), which Figure itself issued, Figure is building a complete closed-loop on-chain financial system from loan origination to trading to yield distribution.

Where does the profit come from?

The 38.8% net profit margin needs to be examined.

Figure's revenue primarily comes from three streams: loan origination fees, spreads and service fees when loans are resold on Figure Connect, and interest income from holding loan assets. Adjusted net revenue of $218 million, which excludes items like changes in the fair value of securities and the funding cost of YLDS, is not significantly different from the GAAP figure of $226 million, indicating acceptable profit quality.

However, a few points deserve attention. The lending business inherently carries credit cycle risks. Loans are easy to sell and profits are high during good economic times, but defaults rise and profits come under pressure during downturns. Currently, US house prices remain high, and although the interest rate environment is tight, HELOC demand is strong (many homeowners use equity loans for renovations or to pay off high-interest credit card debt). How long this tailwind lasts depends on the macro environment.

Another notable figure is that the company holds $1.44 billion in cash, a 20% increase from the end of 2025. In June, Figure announced the acquisition of Kiavi, an AI-driven real estate investment lending platform, for $717 million, expected to close in the second half of the year. This acquisition is projected to add approximately $7 billion in annual loan assets to Figure Connect, further scaling both sides of the marketplace.

A Blockchain Success Story Without Selling Tokens

The reason Figure's earnings report warrants separate discussion is that it answers a question the crypto industry is repeatedly asked but few can answer well: Can blockchain technology create real profits without relying on tokenomics?

Figure's answer is yes, but the prerequisite is that you must find the right problem.

It did not attempt to reinvent money or restructure the global financial system. It targeted a specific, massive, inefficient market: the origination and transfer of US consumer credit. Then, it used blockchain as the backend pipeline to squeeze out the friction costs of the intermediate steps. Borrowers don't need a wallet, don't need to understand what the Provenance chain is, and don't need to hold any tokens. They only need to know their mortgage application got approved faster.

489 partners, $4.3 billion in quarterly origination volume, $87 million in net profit. The blockchain behind these numbers is an 'invisible chain.' Users are unaware of its existence, but it is indeed working, indeed saving money, and indeed making a public company profitable continuously.

For the current crypto industry, perhaps the most important takeaway is: The greatest success of blockchain may be making people forget it's there.

Связанные с этим вопросы

QWhat are the key financial results reported by Figure Technology Solutions for Q2 2026?

AFor Q2 2026, Figure Technology Solutions reported GAAP net revenue of $226 million, a 113% year-over-year increase. Net profit was $87.4 million, up 192% YoY, with a net profit margin of 38.8%. Adjusted EBITDA was $119 million, growing 126% YoY, with a margin of 54.6%. The consumer loan origination volume reached $4.3 billion, marking 132% growth and the third consecutive quarter of triple-digit growth.

QWhat is the core business model of Figure, and how does it utilize blockchain technology?

AFigure's core business is tokenizing and streamlining the lifecycle of Home Equity Lines of Credit (HELOCs) in the U.S. market. It uses its proprietary Provenance blockchain as backend infrastructure to handle loan origination, ownership recording, transfer, securitization, and secondary trading. This process replaces traditional, lengthy intermediaries, reducing costs and speeding up funding to as fast as five days for borrowers, who do not directly interact with the blockchain.

QWhat is Figure Connect, and why is its growth significant for the company?

AFigure Connect is a blockchain-based marketplace that connects loan originators with institutional investors. It allows for the trading of tokenized loans with bilateral settlement, eliminating the need for traditional clearinghouses. In Q2, it accounted for $2.8 billion (65%) of the total $4.3 billion origination volume. Its growth is significant because it demonstrates network effects, attracting more originators (489 total) and investors, which increases transaction volume and platform stickiness, even if it slightly reduces the take rate in the short term.

QWhat are the main sources of Figure's revenue and profit?

AFigure's revenue primarily comes from three streams: 1) Fees from loan origination. 2) Spreads and service fees from the resale of loans on the Figure Connect marketplace. 3) Interest income from holding loan assets. The high net profit margin of 38.8% reflects the efficiency gains from using blockchain to reduce intermediary costs in the loan lifecycle process.

QAccording to the article, what broader question about blockchain technology does Figure's success answer?

AFigure's financial success answers the broader industry question of whether blockchain technology can generate real, sustainable profit without relying on token economics or cryptocurrency speculation. The article argues that Figure demonstrates it can, by applying blockchain as an invisible backend infrastructure to solve a specific, real-world problem—reducing friction and cost in consumer loan origination and trading—without requiring end-users to interact with or even be aware of the underlying technology.

Похожее

Британский банковский гигант Standard Chartered обнародовал свой долгосрочный прогноз цены альткоина UNI!

Британский банк Standard Chartered заявил, что долгосрочные перспективы токена Uniswap (UNI) выглядят лучше, чем ожидалось ранее, и его прогноз цены на 2030 год может быть консервативным. Аналитик банка Джеффри Кендрик отметил, что партнерство Uniswap с Robinhood привело к резкому увеличению темпов сжигания токенов UNI после запуска механизма распределения комиссий в конце июля. Годовой объем сожженных токенов достиг $90 млн, что эквивалентно изъятию более 4% от общего предложения, создавая повышательное давление на цену. Несмотря на возможные сложности в поддержании такого высокого уровня сжигания в долгосрочной перспективе, даже при достижении прогнозируемой цены в $6,50 к концу 2026 года годовая ставка изъятия останется значительной — около 2,2%. Кендрик считает, что появление новых партнерств, подобных Robinhood, может усилить влияние на экономику токена. В случае продолжения роста использования и сжигания UNI, даже ранее объявленная банком целевая цена в $100 к 2030 году может оказаться заниженной. Эксперты полагают, что UNI останется одним из ключевых активов для наблюдения на фоне развития сектора DeFi.

cryptonews.ru5 мин. назад

Британский банковский гигант Standard Chartered обнародовал свой долгосрочный прогноз цены альткоина UNI!

cryptonews.ru5 мин. назад

Новая функция ChatGPT: ИИ начал следить за пользователями

OpenAI представила инструмент Computer History для десктопного приложения ChatGPT на macOS. Функция, доступная подписчикам Pro, Business и Enterprise, анализирует активность пользователя в других программах и на сайтах, чтобы персонализировать и повышать точность ответов модели. Она работает в фоновом режиме, создавая временную ленту активности, к которой чат-бот может обращаться в следующих диалогах, уменьшая необходимость вручную вводить контекст. Пользователь должен добровольно включить функцию в настройках. Интерфейс позволяет просматривать историю, очищать её и контролировать сбор данных. Запуск в странах ЕЭЗ, Великобритании и Швейцарии отложен на несколько недель для приведения функции в соответствие с местными нормами о защите данных. Computer History представляет собой развитие экспериментального проекта Chronicle и, по заявлению OpenAI, расходует меньше вычислительных ресурсов. Компания одновременно анонсировала высокоскоростной режим GPT-5.6 Ultrafast. Внедрение подобных функций памяти усиливает конкуренцию с другими ИИ-ассистентами, но также raises вопросы о балансе между глубокой персонализацией и приватностью, особенно с учётом технических рисков, отмеченных в документации к предшественнику Chronicle.

cryptonews.ru50 мин. назад

Новая функция ChatGPT: ИИ начал следить за пользователями

cryptonews.ru50 мин. назад

Аналитическая платформа Santiment сообщила, что среди инвесторов быстро распространяется мнение о том, что «криптовалюты мертвы»! Является ли это сигналом к достижению дна рынка? Вот...

Аналитическая платформа Santiment отмечает резкий рост распространения в соцсетях пессимистичных высказываний, таких как «криптовалюта мертва», что отражает истощение терпения частных инвесторов на фоне затяжной стагнации рынка. Исторические данные компании показывают, что подобные периоды крайнего негатива часто совпадают с важными рыночными точками разворота. Сантимент подчеркивает, что когда общественное мнение практически единогласно исключает возможность роста, рынок нередко демонстрирует неожиданное сильное восстановление. Поэтому распространение нарратива о «смерти» криптовалюты может быть контрциклическим индикатором для инвесторов, придерживающихся контрарианского подхода. Аналитики признают возможность сохранения давления в краткосрочной перспективе, но отмечают, что пики пессимизма в прошлом совпадали со значительными минимумами, создавая потенциальные возможности для долгосрочных инвесторов. Настроения в соцсетях остаются важным индикатором для оценки рыночной динамики.

cryptonews.ru1 ч. назад

Аналитическая платформа Santiment сообщила, что среди инвесторов быстро распространяется мнение о том, что «криптовалюты мертвы»! Является ли это сигналом к достижению дна рынка? Вот...

cryptonews.ru1 ч. назад

Комиссия по ценным бумагам и биржам США отменила ключевое совещание по регулированию криптовалют

Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) отменила открытое заседание, запланированное на пятницу, на котором, как ожидалось, должны были рассмотреть новые правила регулирования криптовалют. На встрече планировалось обсудить предложение о создании «специального режима предложения для некоторых инвестиционных контрактов, связанных с криптоактивами». SEC сообщила, что заседание перенесено из-за «непредвиденных проблем с графиком». Тем временем Сенат США ушел на августовские каникулы, так и не проголосовав за Закон о четкости рынка цифровых активов, который должен был создать всеобъемлющие правила для регулирования индустрии. Ранее председатель SEC Гэри Генслер заявлял, что ведомство «готово, согласно и способно выпустить» собственные правила для цифровых активов, если Сенат не примет данный закон.

cointelegraph1 ч. назад

Комиссия по ценным бумагам и биржам США отменила ключевое совещание по регулированию криптовалют

cointelegraph1 ч. назад

GPT-5 тоже мучается с "вертится на языке", Google проверил 4,5 миллиона раз: ключи потеряны

Google провела исследование «Пустые полки или потерянные ключи?», выявив, что современные большие языковые модели (LLM), такие как GPT-5 и Gemini 3, сталкиваются с проблемой, похожей на человеческий феномен «кончика языка»: они часто не могут извлечь факты, которые явно хранятся в их параметрах. Исследователи создали бенчмарк WikiProfile (2150 фактов из Википедии) и протестировали 13 моделей, сделав около 4.5 миллионов запросов. Ключевые выводы: * **Основная проблема — не кодирование, а извлечение.** Модели кодируют 95-98% фактов, но при прямом запросе не могут вспомнить 26-34% из них. Даже с включённым «размышлением» (thinking) 11-12% фактов остаются недоступными. * **«Забывание» затрагивает определённые типы знаний:** 1) **Редкие факты** — они кодируются почти так же хорошо, как популярные, но извлекаются гораздо хуже. 2) **Обратные вопросы** (например, «сын Марии» вместо «мать Тома») — модель знает связь, но не может её сформулировать в ответе, хотя в заданиях с выбором справляется хорошо. * **«Размышление» помогает вспомнить.** Механизм thinking помогает восстановить 40-65% фактов, которые есть в памяти, но не всплывают сразу. Это работает через «расширяющуюся активацию» — генерацию связанных контекстов, которые подводят к правильному ответу. * **Масштабирование (scaling) решает проблему кодирования, но не извлечения.** Увеличение параметров модели снижает долю «невыученных» фактов, но доля «невспоминаемых» остаётся высокой и становится основной причиной ошибок в передовых моделях. Вывод: для повышения фактической точности современных LLM ключевым становится не добавление данных, а улучшение механизмов **доступа и извлечения** уже усвоенных знаний. Следующий шаг — развитие метапознания у моделей, чтобы они могли сами определять, когда им нужно «подумать» для поиска ответа в памяти.

marsbit1 ч. назад

GPT-5 тоже мучается с "вертится на языке", Google проверил 4,5 миллиона раз: ключи потеряны

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片