Рыночная капитализация стейблкоинов достигла $300 млрд: Почему прибыль Tether в $10 млрд — это только начало

ambcryptoОпубликовано 2026-01-26Обновлено 2026-01-26

Введение

Стейблкоины достигли рыночной капитализации в $300 млрд, став ключевым источником доходов в криптосекторе. Tether заработал более $10 млрд прибыли в 2025 году, демонстрируя устойчивые денежные потоки. Эмитенты стейблкоинов генерируют значительные доходы, в основном через Ethereum, который служит доминирующим settlement-слоем с объёмом поставок более $160 млрд. Параллельно растёт сектор токенизированных реальных активов (RWA): ONDO Finance увеличил TVL до $2,5 млрд, предлагая токенизированные казначейские облигации и акции. Рост RWA напрямую связан с ликвидностью стейблкоинов, которые служат расчётными инструментами и источником доходности. Итог: стейблкоины укрепляются как монетарная инфраструктура, а рост RWA зависит от их ликвидности, а не спекулятивных циклов.

В то время как экосистемы L1 продолжают гнаться за хайпом через нарративные циклы и спекулятивные заявления о пропускной способности, самая надежная прибыль в криптоиндустрии накапливается в другом месте.

Стейблкоины незаметно превратились в доминирующий двигатель доходов сектора, чему способствуют их масштаб, повсеместное распространение и контроль над ончейн-расчетами.

В результате эмитенты смогли преобразовать это структурное преимущество в устойчивые денежные потоки, что наглядно демонстрирует Tether [USDT], получившая более $10 миллиардов прибыли в 2025 году.

Эмитенты стейблкоинов превратились в крупномасштабные генераторы доходов, при этом Ethereum служит доминирующим расчетным слоем, anchoring этот рост.

Только за 2025 год эмитенты получили примерно $5 миллиардов дохода, связанного с предложением на базе Ethereum. Ежеквартальный доход увеличился с примерно $1,2 миллиарда в начале года до около $1,4 миллиарда к четвертому кварталу.

В то же время предложение стейблкоинов в Ethereum [ETH] выросло почти на $50 миллиардов, превысив $160 миллиардов.

По мере расширения резервов доход на основе yield масштабировался предсказуемо. Эта динамика усиливает финансовую гравитацию Ethereum, углубляет ликвидность и укрепляет его роль как основная ончейн-монетарная инфраструктура.

ONDO становится ключевым хабом ликвидности для токенизированных RWA

ONDO Finance быстро укрепляет свои позиции в качестве ведущей платформы реальных активов (RWA), при этом Ondo Finance [ONDO] довела общую заблокированную стоимость (TVL) примерно до $2,5 миллиардов к январю 2026 года.

Ранее, в 2025 году, TVL колебалась чуть выше $1 миллиарда. С тех пор капитал резко ускорился благодаря токенизированным доходным продуктам.

Токенизированные казначейские облигации США составляют почти $2 миллиарда, во главе с OUSG и Ondo US Dollar Yield [USDY]. В то же время токенизированные акции и ETF превышают $500 миллионов по более чем 200 активам.

По мере расширения ONDO на множестве блокчейнов, ее масштаб сигнализирует о растущем доверии институциональных инвесторов к ончейн RWA.

Следует ли рост TVL RWA за циклами ликвидности стейблкоинов?

Рост TVL RWA все больше следует за расширением предложения стейблкоинов, выявляя четкую зависимость, обусловленную ликвидностью.

Поскольку рыночная капитализация стейблкоинов к концу 2025 года приблизилась к $280–300 миллиардам, TVL RWA одновременно расширилась примерно до $16–19 миллиардов.

Этот параллельный рост отражает функциональность, а не совпадение. Стейблкоины выступают в качестве расчетных рельсов и доходных инструментов для токенизированных казначейских облигаций и акций.

Следовательно, такие платформы, как Ondo, удвоили TVL сверх $2,5 миллиардов по мере усиления спроса, обеспеченного стейблкоинами.

Таким образом, тренд сигнализирует о структурной уверенности, хотя краткосрочные остановки в выпуске стейблкоинов могут временно ограничивать импульс RWA.


Заключительные мысли

  • Стейблкоины стали самым надежным двигателем прибыли в криптоиндустрии, превращая масштаб расчетов в повторяющиеся денежные потоки, в то время как Ethereum укрепляет свою роль в качестве доминирующего ончейн-монетарного слоя.
  • В то же время рост RWA остается обусловленным ликвидностью, при этом расширение TVL closely следует за предложением стейблкоинов, что позиционирует такие платформы, как ONDO, в качестве бенефициаров спроса, обеспеченного стейблкоинами, а не спекулятивных циклов.

Связанные с этим вопросы

QКакую прибыль получил Tether в 2025 году и что это символизирует?

ATether получил более 10 миллиардов долларов прибыли в 2025 году. Это символизирует, что стейблкоины стали доминирующим двигателем доходов в криптосекторе, превращая структурное преимущество в устойчивые денежные потоки.

QКакую роль играет Ethereum в экосистеме стейблкоинов согласно статье?

AEthereum служит доминирующим расчетным слоем для стейблкоинов. На его долю пришлось около 5 миллиардов долларов дохода эмитентов в 2025 году, и он укрепляет свою роль как основная ончейн-монетарная инфраструктура.

QКаких показателей достиг ONDO Finance к январю 2026 года и за счет каких продуктов?

AК январю 2026 года общая стоимость заблокированных средств (TVL) ONDO Finance достигла примерно 2,5 миллиардов долларов. Рост был обеспечен за счет токенизированных продуктов с доходностью, таких как токенизированные казначейские обязательства США (почти $2 млрд) и токенизированные акции и ETF (более $500 млн).

QКакова взаимосвязь между рыночной капитализацией стейблкоинов и ростом TVL в RWA?

AРост TVL в секторе реальных активов (RWA) напрямую следует за расширением предложения стейблкоинов. По мере роста рыночной капитализации стейблкоинов до $280-300 млрд к концу 2025 года, TVL RWA одновременно увеличился до примерно $16-19 млрд, что отражает функциональную зависимость, а не простое совпадение.

QЧто является основным драйвером роста для платформ like ONDO, согласно итогам статьи?

AСогласно итогам статьи, рост платформ like ONDO обусловлен спросом, подкрепленным стейблкоинами, а не спекулятивными циклами. Стейблкоины выступают в качестве расчетных рельсов и активов, приносящих доход, что создает структурную убежденность в их развитии.

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.

marsbit9 мин. назад

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

marsbit9 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.

bitcoinist9 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist9 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.

marsbit14 мин. назад

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

marsbit14 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.

marsbit59 мин. назад

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

marsbit59 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
活动图片