От приобретения Pump.fun до вступления 1Keeper: Вторая половина игры для ончейн-трейдинговых терминалов

marsbitОпубликовано 2026-02-28Обновлено 2026-02-28

Введение

С приобретением Pump.fun торгового терминала Padre (переименованного в Terminal) и выходом на рынок новых игроков, таких как 1Keeper, начинается новая фаза развития ончейн-трейдинга. Торговые терминалы, такие как GMGN, Axiom и Photon, объединили в одном интерфейсе обнаружение токенов, отслеживание "умных денег", проверку безопасности и торговлю, что значительно упростило рабочий процесс для трейдеров мем-токенов. Ключевая проблема независимых терминалов — высокая стоимость привлечения пользователей, в то время как платформы вроде Pump.fun имеют встроенную аудиторию создателей и покупателей токенов. Это создает угрозу для независимых решений из-за вертикальной интеграции. Успех независимых терминалов теперь зависит от их способности предложить то, что платформы не могут или не хотят делать: GMNG делает ставку на сетевой эффект данных, Axiom — на создание многофункциональной платформы, Photon — на скорость и стабильность, а новый игрок 1Keeper пытается использовать преимущества более позднего выхода на рынок, избегая ошибок предшественников. Финальный сценарий для отрасли может быть трояким: поглощение платформами, превращение в самостоятельную платформу или доминирование в узкой нише. Однако из-за низких затрат на переход пользователей в криптосфере победитель может оказаться неожиданным.

Когда платформы для запуска токенов начинают создавать собственные торговые инструменты, окно возможностей для независимых терминалов может оказаться короче, чем кажется.

В феврале 2026 года Pump.fun объявила о приобретении ончейн-трейдингового терминала Padre и переименовала его в Terminal, интегрировав его напрямую в свою экосистему запуска токенов.

Эта сделка не вызвала широкого обсуждения. Большинство отреагировало так: "О, еще одно приобретение". Но если вы пользуетесь GMGN, Axiom или любым другим независимым торговым терминалом, стоит задуматься на три секунды.

Потому что это указывает на тренд: ончейн-трейдинговые терминалы, возможно, не будут существовать как самостоятельная категория в долгосрочной перспективе.

Сначала разберемся: почему торговые терминалы внезапно стали так важны?

Год назад стандартный набор инструментов для мем-трейдеров был таким: Dexscreener для графиков + Telegram Bot для ордеров + Twitter для поиска альфы. Три инструмента, три окна, с трудом, но работало.

В 2026 году этот рабочий процесс сжался в один интерфейс. Трейдинговые терминалы, такие как GMGN, объединили обнаружение токенов, отслеживание умных денег, проверку безопасности и торговлю в один клик в одном веб-приложении. Пользователям больше не нужно переключаться между пятью вкладками.

Это не инновация в функциональности, это инновация в рабочем процессе — то же самое делается за меньшеее количество шагов.

Эффект был мгновенным. GMGN быстро стал выбором по умолчанию для мем-трейдеров, Axiom получила инвестиции от Y Combinator, Photon создала лояльное сообщество в экосистеме Solana. Вся отрасль выросла с нуля до как минимум шести-семи узнаваемых продуктов менее чем за год.

Но у сектора терминалов есть структурная проблема

Проблема в стоимости привлечения клиентов.

Откуда берутся пользователи торговых терминалов? Из рекомендаций KOL в Twitter, из сарафанного радио в сообществах, из программ поощрения за регистрацию (airdrop). Каждый пользователь обходится в маркетинговые расходы.

А таким платформам, как Pump.fun, это не нужно. Тысячи токенов создаются на Pump.fun каждый день, и каждый создатель токена и его ранний покупатель — это естественный пользователь торгового терминала. После приобретения Padre пользователи Pump.fun могут пройти весь путь от выпуска токена до торговли, не покидая экосистему Pump.fun.

Такова сила вертикальной интеграции: вы усердно создаете торговый терминал, чтобы привлечь пользователей, но их источник перехвачен платформой.

Та же логика может сработать и на уровне DEX. Если Jupiter или Raydium решат добавить функционал торгового терминала в свой интерфейс — отслеживание умных денег, доску новых токенов, покупку/продажу в один клик — дифференциация независимых терминалов будет еще больше размыта.

Каков выход для независимых терминалов?

Это не значит, что независимые терминалы мгновенно исчезнут. Но это означает, что «сделать полнофункциональный торговый терминал» уже недостаточно. Нужно преуспеть в каком-то измерении, которое игроки-платформы не хотят, не могут или не успевают освоить.

Оглядываясь на текущую расстановку сил в отрасли, каждый выживший продукт по сути делает ставку на одно направление:

GMGN ставит на сетевой эффект данных. Чем больше пользователей → тем больше отслеживаемых кошельков → тем точнее сигналы → тем больше новых пользователей. Как только эта маховик раскрутится, догнать его будет очень сложно. Главное конкурентное преимущество GMGN сейчас — не какая-то одна функция, а преимущество в данных, обеспечиваемое плотностью пользователей.

Axiom ставит на платформизацию. Спотовая торговля, фьючерсы, фарминг, автоматизированные стратегии, фиатные он-рампы — Axiom хочет создать не просто терминал для торговли мемами, а универсальный ончейн-трейдинговый хаб. Если ей удастся построить «ончейн Binance», то независимость уже не будет иметь значения, она сама станет платформой. Поддержка YC дает ей больше времени для реализации этой стратегии.

Photon ставит на бескомпромиссный UX. Никакого мультичейна, никаких социальных функций, ничего лишнего, только максимально быстрая и стабильная торговля на Solana. Ставка Photon в том, что всегда будет группа хардкорных трейдеров, которых заботит только скорость исполнения и задержки, а все остальное — нет. Эта группа может быть невелика, но ее лояльность крайне высока.

1Keeper ставит на преимущество последователя. Как новичок на рынке, 1Keeper имеет особый бэкграунд — ранее команда занималась MPC мультисиг-кошельками для институциональных клиентов. В начале 2026 года они переключились на создание ончейн-трейдингового терминала для Solana и BSC, функционал которого уже включает основные модули: Discover, Trenches, Signal (сигналы умных денег), Trackers (отслеживание кошельков).

Страница 1Keeper Discover: список трендовых токенов, охватывающий ключевые метрики — рыночная капитализация, ликвидность, количество держателей

Недостатки последователя очевидны: малая пользовательская база, слабая узнаваемость бренда, необходимость догонять по множеству функциональных деталей. Но у последователя есть и тонкое преимущество: он может видеть все ошибки, совершенные первопроходцами. Компромиссы в архитектуре продукта, на которые пошли пионеры (пожертвовав масштабируемостью ради скорости на старте, невозможность изменить устаревшие решения из-за обратной совместимости), последователь может просто обойти.

Сможет ли это преимущество быть реализовано, зависит от скорости исполнения — отрасль ждать не будет.

Предположения о финале

Если обратиться к опыту Web2, финал для инструментальных продуктов обычно один из трех:

Быть поглощенным. Игроки-платформы превращают ваш функционал в свою собственную вкладку. Это соответствует логике приобретения Padre компанией Pump.fun.

Стать платформой. Сам инструмент расширяется вверх или вниз по цепочке, становясь незаменимым узлом экосистемы. Axiom идет по этому пути.

Стать чемпионом в нише. Занять безоговорочно первое место в крайне узком сценарии использования. Photon ставит на этот путь.

Для таких продуктов, как GMGN, 1Keeper, Bullx, вопрос в следующем: какой путь вы выбираете?

Те, кто движется медленно, могут не дождаться финала. Но也有可能, что криптоиндустрия пойдет не по сценарию Web2 — стоимость миграции пользователей на этом рынке крайне низка (чтобы сменить терминал, нужно лишь подключить кошелек), что означает, что барьеры для продуктов от природы слабы, но также означает, что шансы на перелом ситуации всегда есть.

Во времена DeFi Summer никто не ожидал, что победит Uniswap. Во время бума NFT Blur за несколько месяцев заменил OpenSea.

Победитель в гонке ончейн-трейдинговых терминалов, возможно, еще не появился. А возможно, он уже у вас в закладках.

Трендовые криптовалюты

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

PancakeSwapCAKE

JUSTJST

Связанные с этим вопросы

QПочему приобретение Pump.fun терминала Padre (переименованного в Terminal) является важным сигналом для индустрии?

AЭтот шаг сигнализирует о тренде вертикальной интеграции: платформы для запуска токенов, такие как Pump.fun, начинают поглощать независимые торговые терминалы, чтобы захватить пользователей прямо у истока — момента создания токена. Это создает серьезную угрозу для независимых терминалов, которым приходится тратить ресурсы на привлечение пользователей, в то время как платформы получают их автоматически.

QВ чем заключается структурная проблема независимых торговых терминалов, согласно статье?

AИх ключевая проблема — высокая стоимость привлечения пользователей. Они вынуждены полагаться на рекомендации KOL, сарафанное радио и раздачи токенов (аирдропы). В то же время такие платформы, как Pump.fun, имеют постоянный поток пользователей, которые создают и покупают новые токены, что дает им огромное преимущество в виде готовой аудитории для своего встроенного терминала.

QКакие три возможных пути развития (исхода) для независимых торговых терминалов описываются в статье?

AСтатья выделяет три возможных сценария: 1. **Быть поглощенными (интегрированными)**: Крупная платформа приобретает терминал и делает его частью своей экосистемы. 2. **Стать самой платформой**: Терминал расширяет функционал (например, добавляет фьючерсы, стратегии) и превращается в самостоятельный всеобъемлющий торговый хаб. 3. **Стать вертикальным чемпионом**: Сфокусироваться на узкой, но важной нише (например, сверхнизкая задержка для хардкорных трейдеров) и доминировать в ней.

QКакое преимущество имеет новый участник рынка, такой как 1Keeper, согласно автору?

AЕго главное преимущество — возможность учиться на ошибках и компромиссных решениях первопроходцев. 1Keeper может избежать архитектурных проблем и «технического долга», которые накопились у более старых продуктов в погоне за скоростью выхода на рынок. Однако это преимущество может быть реализовано только при очень высокой скорости исполнения, так как рынок не будет ждать.

QПочему автор считает, что победитель в гонке торговых терминалов может быть еще не определен?

AПотому что крипторынок характеризуется чрезвычайно низкими затратами на переход пользователей (сменить терминал — это просто подключить кошелек). Это создает хрупкие продуктовые барьеры, но в то же время постоянно открывает возможности для новых игроков совершить прорыв, как это сделали Uniswap во время DeFi Summer или Blur на рынке NFT, быстро обогнав OpenSea.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit7 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit7 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist8 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist8 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit13 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit13 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit58 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit58 мин. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.