Финансы: это первая глава крипто или его окончательная форма? Мнение венчурных инвесторов…

ambcryptoОпубликовано 2026-02-10Обновлено 2026-02-10

Введение

Криптовалюта в финансах: установившаяся реальность или только начало? Венчурные инвесторы Крис Диксон (a16z Crypto) и Хасиб Куреши (Dragonfly) обсуждают этот вопрос. Диксон считает, что нефинансовые применения блокчейна ещё разовьются, а финансы стали первым успешным случаем из-за необходимости развитой инфраструктуры. Куреши полагает, что потребительские нефинансовые продукты провалились из-за слабого спроса, а не регулирования. Данные подтверждают доминирование финансового сектора: венчурное финансирование резко выросло в 2025 году, превысив $20 млрд. Капитал сконцентрирован в инфраструктуре и DeFi. Общая стоимость заблокированных средств (TVL) восстановилась до $99 млрд, а объем стейблкоинов превысил $307 млрд. Финансовые протоколы, такие как PancakeSwap и Aave, генерируют миллионы долларов доходов, демонстрируя устойчивую бизнес-модель. В то время как игровые и социальные проекты привлекают пользователей, они не могут конвертировать активность в стабильный денежный поток без токен-стимулов. Таким образом, финансы остаются единственной доказанной областью продукт-рыночного соответствия в криптоиндустрии.

Будущее криптовалют в финансах уже прочно утвердилось, или потенциал нефинансовых применений только начинает раскрываться?

Крис Диксон, управляющий партнер в a16z Crypto, отверг этот нарратив, заявив:

«Сейчас модно заявлять, что нефинансовые случаи использования крипто мертвы.»

Он объяснил, что блокчейны представили примитив координации, причем финансы появились первыми, потому что инфраструктура должна была развиться до других секторов.

Хасиб Куреши, управляющий партнер в Dragonfly, ответил напрямую, оспорив идею, что виновато регулирование. Он спросил, почему финансы процветали, несмотря на еще более строгий контроль.

По его мнению, потребительское крипто провалилось из-за слабого спроса, а не из-за политических барьеров, утверждая, что сами продукты были плохими и в конечном итоге не выдержали рыночного испытания.

Диксон указал на последовательность интернет-эпохи и поддерживающие сдвиги в политике, в то время как Куреши ссылается на историю внедрения, заключая, что финансы остаются единственным доказанным соответствием продукта рынку в крипто.

Движение капитала раскрывает истинное соответствие крипто продукта рынку

Венчурное финансирование резко выросло в 2025 году, превысив 20 миллиардов долларов, что является самым высоким уровнем с 2022 года и более чем вдвое превышает итоги 2023 года. Рост ускорился к четвертому кварталу, где 8,5 миллиардов долларов поступило в 425 сделок, что на 84% больше по сравнению с предыдущим кварталом.

Капитал был сосредоточен на поздних раундах, инфраструктуре и DeFi, сигнализируя об институциональной уверенности, а не о розничном ажиотаже. Это расширение совпало с фазой стабилизации DeFi.

Общая заблокированная стоимость восстановилась до примерно 99,07 миллиардов долларов, отскочив от медвежьего рыночного дна в 50 миллиардов долларов, в то время как предложение стейблкоинов превысило 307 миллиардов долларов.

Кредитные платформы, такие как Morpho, поддерживали глубокую ликвидность, укрепляя финансы как слой соответствия продукта рынку в крипто. Тем временем расчеты в стейблкоинах достигли триллионов ежегодно, с скорректированными объемами, соперничающими с традиционными системами по пропускной способности.

Вместе приток финансирования и рост платежей поддержали внедрение, ориентированное на финансы, подтверждая взгляд Хасиба на спрос, но все же отражая логику последовательности Диксона.

Плотность доходов все еще привязана

Концентрация заработка среди ведущих протоколов усиливает разрыв в накоплении стоимости.

Финансовые платформы лидировали по прибыльности в течение года, при этом PancakeSwap [CAKE] заработал около 15,8 миллиона долларов за 30 дней, а Aave [AAVE] — 10,4 миллиона долларов, что сигнализирует о устойчивости, driven by fees.

По мере снижения эмиссии сохраненная стоимость укреплялась за счет сжигания и стейкинга, что поддерживало чистую прибыльность. В отличие от этого, нефинансовые секторы сильно зависели от токен-вознаграждений для стимулирования использования. Активность в играх и социальных сетях резко возрастала во время аирдропов и фаз «играй, чтобы заработать»; однако удержание ослабевало, как только субсидии заканчивались.

Плотность доходов оставалась низкой: ведущие блокчейн-игры приносили примерно 4,2 миллиона долларов в день, а ARPU часто был ниже 10–30 долларов. Таким образом, полезность привлекала пользователей, но не могла преобразовать вовлеченность в устойчивый денежный поток.

Все это, с точки зрения доходов и венчурной отдачи, аргумент Хасиба о спросе кажется сильнее, в то время как взгляд Диксона остается структурно долгосрочным.


Заключительные мысли

  • Финансы остаются доминирующим слоем накопления стоимости в крипто, при этом потоки капитала, доходов и платежей консолидируются вокруг DeFi и стейблкоинов.
  • Утилитарные секторы стимулируют вовлеченность, но не могут преобразовать использование в устойчивый денежный поток, усиливая скептицизм венчурных инвесторов, несмотря на долгосрочный потенциал расширения.

Связанные с этим вопросы

QЧто, по мнению Криса Диксона, является причиной того, что финансовые приложения стали первыми в криптоиндустрии?

AКрис Диксон объясняет, что блокчейны представили примитив координации, а финансы появились первыми, потому что инфраструктура должна была развиться до других секторов.

QС чем связывает Хасиб Куреши неудачу потребительского криптосектора?

AХасиб Куреши считает, что потребительский криптосектор потерпел неудачу из-за слабого спроса, а не из-за регуляторных барьеров, утверждая, что сами продукты были плохими и не выдержали проверки рынком.

QКакие секторы привлекли основное внимание венчурного финансирования в криптоиндустрии в 2025 году?

AКапитал был сосредоточен на раундах поздних стадий, инфраструктуре и DeFi, что сигнализировало об уверенности институциональных инвесторов, а не о розничном ажиотаже.

QКакие финансовые протоколы привели по прибыльности, согласно статье?

AФинансовые платформы лидировали по прибыльности: PancakeSwap [CAKE] сгенерировал около 15,8 миллиона долларов за 30 дней, а Aave [AAVE] — 10,4 миллиона долларов.

QВ чем заключается ключевое различие между финансовыми и нефинансовыми секторами криптоиндустрии с точки зрения доходности?

AФинансовые секторы демонстрируют устойчивую прибыльность за счет комиссий, в то время как нефинансовые секторы (игры, социальные приложения) сильно зависят от токен-вознаграждений для стимулирования использования и имеют низкую доходность на пользователя (ARPU).

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.

marsbit47 мин. назад

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

marsbit47 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.

bitcoinist48 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist48 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.

marsbit53 мин. назад

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

marsbit53 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.

marsbit1 ч. назад

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

marsbit1 ч. 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.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片