Поможет ли рост стейблкоинов на Solana на $900 млн SOL преодолеть отметку в $145?

ambcryptoОпубликовано 2026-01-08Обновлено 2026-01-08

Введение

Стабикоины на Solana демонстрируют рекордный приток в $900 млн, что свидетельствует о структурном, а не спекулятивном характере капитала. Это выделяет сеть среди других блокчейнов. Рост подкреплен увеличением активности: количество новых адресов выросло на 55% с начала 2026 года, а Solana стала лидером по рыночной капитализации токенизированных акций ($800 млн). Цена SOL выросла на 8% за год, но столкнулась с сопротивлением на уровне $145. Новые ликвидность, запуск стейблкоина Jupiter и заявка Morgan Stanley на спот-ETF SOL могут стать катализатором для прорыва этого рубежа.

Стейблкоины больше не просто хеджирование рынка.

Раньше резкие скачки предложения USDT или USDC рассматривались как медвежий сигнал, указывающий на сдвиг в сторону избегания рисков. Проще говоря, больше стейблкоинов часто означало, что инвесторы выводят ликвидность, а не используют ее.

Однако этот нарратив изменился. Сегодня стейблкоины отражают, как капитал размещается в различных L1-сетях. В этом контексте недавнее увеличение предложения стейблкоинов на Solana [SOL] на $900 миллионов явно выделяется.

Как показывает график, SOL опередила все другие сети по притоку стейблкоинов. Что еще важнее, время говорит о том, что это движение не случайность. Вместо этого это указывает на то, что притекающий капитал носит более структурный, а не спекулятивный характер.

Подтверждая это, Solana недавно стала крупнейшей сетью по рыночной капитализации для токенизированных акций, с совокупной стоимостью, достигшей рекордных $800 миллионов. Между тем, ее 30-дневный объем RWA лидирует среди трех ведущих сетей, выросши на 17%.

Вместе эти тенденции предполагают, что приток стейблкоинов связан с реальным ончейн-спросом. Однако ключевой вопрос остается: Превратится ли этот капитал в ценовое движение, помогая SOL наконец преодолеть ключевое сопротивление?

Предложение стейблкоинов усиливает бычий сценарий для Solana

Solana начала 2026 год, четко отделившись от своих показателей 2025 года.

В ончейне сеть демонстрирует высокую активность: количество ежедневных активных адресов (новых кошельков) с начала года выросло на 55%. Для сравнения, это значительное превышение показателей Ethereum [ETH], который вырос всего на 0,3%.

Примечательно, что ценовой график рассказывает похожую историю. SOL выросла на 8% с начала 2026 года, что примерно в два раза выше доходности ETH. Тем не менее, при ближайшем рассмотрении недельного тренда, SOL движется вверх, но теперь сталкивается с ключевым сопротивлением вокруг $145.

В этом контексте недавний скачок предложения стейблкоинов начинает иметь значение.

При сильных ончейн-фундаменталах, устойчивой относительной производительности и движении капитала между секторами, эта дополнительная ликвидность может стать катализатором, который нужен Solana, чтобы наконец выйти из 8-недельного бокового движения.

Более того, всплеск ликвидности совпал с крупными событиями: Jupiter запустил свой ончейн-стейблкоин, а Morgan Stanley подала заявку на спотовый ETF на SOL.

Все это добавляет веса аргументам в пользу прорыва сопротивления Solana.


Заключительные мысли

  • Приток стейблкоинов и высокая ончейн-активность подчеркивают структурный спрос на Solana, подготавливая почву для потенциального прорыва.
  • Недавние рыночные события добавляют дополнительный вес бычьему сценарию.

Связанные с этим вопросы

QЧто означает рост стейблкоинов на Solana на $900 миллионов?

AРост стейблкоинов на $900 миллионов на Solana указывает на структурный приток капитала, а не спекулятивный, что подчеркивает реальный спрос на сети и может служить катализатором для роста цены SOL.

QКак Solana сравнивается с Ethereum по активности адресов в 2026 году?

ASolana демонстрирует значительно более высокую активность: количество новых активных адресов выросло на 55% с начала 2026 года, в то время как Ethereum показал рост всего на 0,3%.

QКакое ключевое сопротивление SOL пытается преодолеть?

ASOL в настоящее время сталкивается с ключевым сопротивлением на уровне около $145, и недавний приток стейблкоинов может помочь ему преодолеть этот барьер.

QКакие recent developments поддерживают бычий сценарий для Solana?

AНедавние developments включают запуск Jupiter своей стейблкоин и подачу заявки Morgan Stanley на спотовый ETF на SOL, что усиливает бычий narrative для сети.

QКакой сегмент демонстрирует рекордный рост на Solana?

ASolana стала крупнейшей сетью по рыночной капитализации для токенизированных акций, с совокупной стоимостью, достигшей рекордных $800 миллионов, а её 30-дневный показатель RWA вырос на 17%.

Похожее

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit2 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit2 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit6 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit6 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit7 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit7 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit1 ч. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片