Три месяца — 3,5 миллиарда юаней: инвесторы хватают OpenAI физического мира

marsbitОпубликовано 2026-06-15Обновлено 2026-06-15

Введение

Платформа Jijia Shijie, основанная 90-летним доктором Хуан Гуанем, привлекла 35 миллиардов юаней за три месяца от ведущих инвесторов, включая государственные фонды и технологических гигантов. Компания, оцениваемая в 100 миллиардов юаней, разрабатывает физический ИИ (AGI) на основе "двойной пирамиды" — алгоритмической и данных. Ключевые модели, такие как GigaBrain и DriveDreamer, показывают лидерство в мировых рейтингах. С фокусом на применение в быту (робот "Shiguang S1") и промышленности (совместный проект на 1000 роботов с Longsheng Technology), Jijia Shijie стремится ускорить наступление "момента GPT-3" для физического AGI, трансформируя взаимодействие с реальным миром.

Знакомая картина вновь разворачивается на наших глазах.

По данным Investing World, компания «Jijia Shijie» (Jijia Vision) объявила о завершении очередного раунда финансирования B2 на сумму 10 млрд юаней. Раунд инвестировали ведущий трансграничный инвестиционный фонд Сингапура Lion City Capital (неоднократно увеличивавший долю), китайско-бельгийский фонд Sino-Belgian Fund, China Jianyin Investment, Wanxiang Qianchao, Fosun RZ Capital, HuaGai Capital, Goldin Capital, Deyi Capital, HuaCang Capital, Yuanshi Fund и другие глобальные фонды национального уровня, промышленный капитал, финансовые институты, государственные платформы. Существующие инвесторы, такие как China Capital, Fortune Capital, Turing Capital и другие, также продолжали существенно увеличивать свои вложения.

По словам осведомленных источников, интерес рынка к этому раунду значительно превысил первоначальные целевые показатели по привлечению средств. Примечательно, что это уже третье финансирование «Jijia Shijie» за последние три месяца, а совокупная сумма достигла 35 млрд юаней.

Таким образом, «Jijia Shijie» и ее руководитель, 90-летний доктор Хуан Гуань, создали один из самых горячих моментов в мире венчурных инвестиций в этом году. А за коллективной ставкой инвесторов, возможно, скрывается приближение «момента GPT-3» для физического ИИ общего назначения (Physical AGI).

Инвесторы выстраиваются в очередь: 3 месяца — 35 млрд юаней

Как видно, практически все типы ведущих инвестиционных институтов на рынке оказались среди инвесторов «Jijia Shijie».

Еще на этапе основания компания привлекла начальное финансирование в размере десятков миллионов юаней от ChenTao Capital. После этого инвесторы начали выстраиваться в очередь — в сентябре 2024 года были завершены два последовательных раунда ангельского и ангельского+ финансирования на сумму около 50 млн юаней от BAIC Capital, MiraclePlus, HuaMinTou, Longding Investment, Qingzhi Capital, PKSHA Algorithm Fund и других институтов.

Спустя год, в августе 2025 года, «Jijia Shijie» привлекла непрерывные раунды финансирования Pre-A и Pre-A+ на сумму несколько миллиардов юаней. Раунд Pre-A возглавил China Capital при участии Zifeng Capital и существующего инвестора PKSHA Algorithm Fund. Раунд Pre-A+ профинансировали China Capital, Guangzhou Industrial Investment, Yicun Songling, Huaqiang Capital.

Впоследствии темпы финансирования «Jijia Shijie» стали более интенсивными. В ноябре того же года компания завершила новый раунд финансирования A1 на сумму около миллиарда юаней, совместно инвестированный Huawei Hubble и Huakong Fund. Месяц спустя компания завершила раунд A2 на 2 млрд юаней под руководством Fortune Capital, при совместном лидерстве существующего инвестора Huakong Fund, и участии таких известных институтов, как Capital Development & Venture Capital, Puyao Xinye, Caixin Capital, Huajin Capital, Zhangke Yaokun, Fuzhuo Venture Capital и других, причем существующий инвестор Hedin Capital также существенно увеличил свою долю.

В 2026 году темпы финансирования «Jijia Shijie» произвели глубокое впечатление на венчурное сообщество.

Сначала в начале марта этого года был завершен раунд Pre-B на сумму почти 10 млрд юаней, в который вошли ведущие промышленные капиталы в области чипов и автомобилей, такие как SMIC Capital, Shanghai Semiconductor Industry Investment Fund, Linxin Capital, Xingyuan Capital, Wanlin International, а также мощные государственные платформы и известные финансовые институты, включая China Capital, Suzhou Venture Capital, Huaqiang Capital, Changjiang Capital, Optics Valley Industry Investment, Xishan State-Owned Investment, Jinyu Maowu, New Ding Capital, Lingyang Investment, Caixin Capital, Zhangke Yaokun, Chengzhu Investment. Среди них China Capital, Huaqiang Capital, Caixin Capital, Zhangke Yaokun как существующие инвесторы продолжали существенно увеличивать поддержку.

Затем в апреле всплыли детали раунда финансирования B1 — инвестиции от известного технологического гиганта, нескольких ведущих фондов национального уровня, CVC-подразделения Yili Group — Jianling Capital, PuHua Capital, HuaFu Investment, Yida Capital, New Industrialization Fund, Shengjing Jiacheng, Turing Capital, Kaiyang Capital, Wuhan Hi-tech, Guiyang Financial Investment, Shandong Industrial Investment и других ведущих государственных платформ, промышленного капитала, финансовых институтов с двойной валютой. Существующие инвесторы, такие как Huakong Fund, HuaMinTou, Yicun Capital, Lingyang Investment, также продолжали существенно увеличивать свои вложения.

Таким образом, оценка «Jijia Shijie» превысила 10 млрд юаней, сделав ее первым в Китае «единорогом» в области мировых моделей с оценкой в 10 млрд.

И вот теперь официально представлен раунд B2, что означает, что за короткие три месяца «Jijia Shijie» привлекла в общей сложности 35 млрд юаней, а инвесторы проголосовали реальными деньгами.

Детальный анализ истории финансирования «Jijia Shijie» с момента основания — это яркое отражение растущей уверенности рынка private equity в направлении Physical AGI, а также твердой веры инвесторов в технический путь «мировая модель ведет к Physical AGI + способность к внедрению на уровне производительных сил», продвигаемый «Jijia Shijie».

Подаваемые сигналы также имеют далеко идущее значение. Если смотреть дальше, это является как свидетельством прошлых технических наработок «Jijia Shijie», так и самой весомой рекомендацией для лидерства в направлении Physical AGI и открытия совершенно новой промышленной структуры. Можно ожидать, что в будущем еще больше инвесторов присоединится к «Jijia Shijie».

Система «двойной пирамиды» — основа для движения к Physical AGI

Как и задается вопросом внешний мир, почему именно «Jijia Shijie»?

Инвестиции — это инвестиции в людей. Руководителем «Jijia Shijie» является 90-летний доктор из Университета Цинхуа — Хуан Гуань. Он окончил бакалавриат Хуачжунского университета науки и технологий, затем получил степень магистра в Институте автоматизации Китайской академии наук, после чего стал доктором наук на факультете автоматизации Университета Цинхуа. Кроме того, он работал в Horizon Robotics, Jianzhi Robotics, а также имел опыт работы в Microsoft Research Asia, Samsung China R&D Center и других учреждениях.

Что еще более ценно, в своей прошлой карьере Хуан Гуань в общей сложности руководил или участвовал в привлечении финансирования на сумму более 2 млрд юаней. Таким образом, Хуан Гуань является редким в отрасли комплексным лидером, обладающим одновременно высочайшим исследовательским опытом в области физического ИИ, опытом серийного производства, коммерческого внедрения и непрерывного предпринимательства.

А ядро команды, возглавляемое Хуан Гуанем, также полностью прошло путь развития физического ИИ за последнее десятилетие и постоянно добивалось выдающихся результатов в технологических инновациях и промышленном внедрении на каждом этапе: компьютерное зрение, автономное вождение, embodied intelligence, мировые модели и др. Это редкая в отрасли команда «шестигранных бойцов», обладающая высочайшим опытом и способностями во всех аспектах Physical AGI: алгоритмы, данные, онтология, серийное производство, коммерция, организация, которую можно назвать «командой мечты» для Physical AGI.

Если таланты — это ускоритель взлета «Jijia Shijie», то технологические инновации — это фундамент, на котором она стоит на глобальной арене Physical AGI.

Как известно, разработка Physical AGI сталкивается с двумя основными узкими местами: во-первых, фрагментация данных — отсутствие высококачественных многомерных данных, адаптированных к сценариям физического взаимодействия; во-вторых, архитектура базовых моделей, доминируемых языком, не является эффективной для кодирования 3D-информации, физической причинно-следственной связи и действий, что приводит к неспособности моделей понимать сложные физические законы.

Как решить эти две проблемы? Ответ «Jijia Shijie» заключается в создании системы «двойной пирамиды» алгоритмов и данных с мировой моделью в качестве ядра.

Пирамида данных состоит из пяти уровней, снизу вверх: интернет-видеоданные, данные от реальных людей, симулятор мировой модели, синтетические симуляционные данные, данные с реальных устройств. Такая пятиуровневая архитектура данных решает проблему недостатка, низкого качества и однообразия сценариев данных при разработке Physical AGI, предоставляя достаточное и качественное «топливо» для обучения алгоритмических моделей.

Алгоритмическая пирамида делится на три уровня, в основном сосредоточенные на трех ключевых способностях: моделирование мира, согласование действий, обучение с подкреплением на основе опыта. Таким образом, можно осуществить переход от физического познания к физическому исполнению, от пассивного исполнения к активной эволюции, наделив Physical AGI способностью к обучению и адаптации, подобной человеческой.

Основная ценность системы «двойной пирамиды» заключается в создании замкнутого механизма эволюции, где данные驱动ят алгоритмы, а алгоритмы питают данные. Пирамида данных предоставляет алгоритмической пирамиде огромные объемы высококачественных данных о физическом взаимодействии, поддерживая обучение и оптимизацию алгоритмических моделей. Итеративное обновление алгоритмической пирамиды, в свою очередь, может повысить точность сбора данных и реалистичность симуляционных данных, обогащая содержание пирамиды данных.

Что еще более важно, после трех лет накопления опыта «Jijia Shijie» создала систему двойных моделей «генерация мира — действие». В этой системе модель действий мира преобразует понимание и предсказания мировой модели в стратегии действий робота:
— GigaBrain-0: собственная модель больших языковых моделей с визуальным восприятием (VLA), управляемая мировой моделью, заняла первое место в мире в крупнейшем в мире тестировании на реальных устройствах RoboChallenge с успешностью выполнения задач 51,67%;
— GigaBrain-0.5M*: первая в мире парадигма, изначально ориентированная на «обучение на опыте, управляемое мировой моделью», реализующая самоэволюцию через «мировую модель + обучение с подкреплением», с успешностью выполнения сложных длительных задач, близкой к 100%;
— GigaWorld-Policy: модель действий мира, ломающая «невозможный треугольник скорости-производительности-эффективности», обеспечивающая 10-кратное увеличение скорости вывода, 10-кратное повышение эффективности обучения и увеличение успешности выполнения задач примерно на 30 процентных пунктов. На всемирно авторитетной платформе оценки задач мобильной манипуляции в домашних условиях RoboCasa365 победила модели Nvidia GR00T N1.5, PI0.5 и другие, заняв первое место в мире, и стала первой моделью действий мира, возглавившей этот рейтинг.

Модель генерации мира понимает, моделирует и генерирует физический мир, предоставляя данные, симуляционную основу и предобученные параметры для модели действий:
— GigaWorld-0: первая в мире веха, демонстрирующая, что «данные, сгенерированные мировой моделью, могут эффективно повысить производительность реальных роботов», опубликована и открыта в декабре 2025 года, код на GitHub набрал более 1,5 тысяч звезд;
— GigaWorld-1: модель мира с условием действия (AC-WM), на авторитетной платформе оценки WorldArena с общим баллом 62,34 победила модели от Google, NVIDIA, Alibaba и других ведущих международных учреждений, став первой моделью, преодолевшей порог в 60 баллов;
— DriveDreamer: первая в мире мировая модель для автономного вождения, ориентированная на реальный физический мир, получила приглашение на Oral Presentation от NVIDIA, признана одной из самых влиятельных статей на ECCV 2024 и первой реализовала крупномасштабное промышленное внедрение мировой модели.

Без сомнения, модель действий мира и модель генерации мира неразрывно связаны, они дополняют друг друга и находятся в состоянии спирального развития, совместно формируя базовую модель для Physical AGI, тем самым ускоряя приближение «момента GPT-3» для Physical AGI. В некотором смысле, «Jijia Shijie» проложила новый путь, который постепенно получает подтверждение.

Физический мир — следующая остановка для AGI

Наступил новый водораздел в эпоху ИИ.

В последние годы цифровой AGI фокусировался на обработке информации и виртуальном взаимодействии, опираясь на большие языковые модели, мультимодальные генеративные модели для реализации таких функций, как создание текстов, дизайн изображений, написание кода, что по сути является оптимизацией и повышением «информационной производительности».

Ограничения также очевидны. Хотя цифровой AGI значительно повысил эффективность распространения информации, создания контента и обработки данных, он так и не смог преодолеть границу между виртуальным и реальным мирами. Как сказала «крестная мать ИИ» Ли Фэйфэй, большие языковые модели все еще остаются «словесными ремесленниками в темноте» — красноречивыми, но лишенными опыта, эрудированными, но недостаточно укорененными.

Поэтому, по мнению команды «Jijia Shijie», AGI не должен оставаться только на экране. А основная ценность Physical AGI заключается в физическом исполнении и преобразовании физического мира — через понимание физических законов с помощью мировой модели, восприятие физической среды через мультимодальные данные и выполнение физических действий с помощью механического тела.

Безусловно, GPT-3 считается ключевой точкой в процессе реализации цифрового AGI, когда Scaling Law впервые проявил emergent способности. Сегодня, спустя три года непрерывного прорыва в алгоритмических и данных системах, «Jijia Shijie» уже видит тенденцию к конвергенции пути развития Physical AGI, что означает, что «момент GPT-3» для Physical AGI, возможно, наступит очень скоро.

По имеющейся информации, GigaBrain-1 от «Jijia Shijie» будет выпущена в третьем квартале этого года. Как первая в мире базовая модель Physical AGI, созданная на основе системы «двойной пирамиды», GigaBrain-1 принесет три ключевых прорыва: изначальное визуальное понимание (визуальное восприятие как основной канал понимания состояния), высокоуровневое планирование на языке (язык отвечает за декомпозицию высокоуровневых задач), согласование с физическими законами (систематическое расширение полных типов и масштабных тренировочных данных).

После этого будут последовательно выпущены GigaBrain-2 и GigaBrain-3. Среди них GigaBrain-3 будет обучена на 10 миллионах часов видеоданных + 1 миллионе часов данных «мир-действие», нацелившись на «момент GPT-3» для Physical AGI.

Конечно, технология в конечном итоге должна вернуться к реализации промышленной ценности.

Для этого «Jijia Shijie» избрала уникальный путь: направление C — в дом, направление B — на завод, бег по двум линиям одновременно. Если посмотреть на отрасль, то количество компаний в области embodied intelligence, которые могут получить заказы для домашнего использования, можно пересчитать по пальцам, и причина в том, что потребности реальных домашних сценариев более сложные и разнообразные, далекие от стандартизации промышленных сценариев.

Но «Jijia Shijie» все равно смело движется вперед, недавно выпустив суббренд для домашних сценариев «ShiGuang SeeLight» и представив первый универсальный гуманоидный робот для реальных домов «ShiGuang S1», который уже получил заказ на сто устройств для реальных домашних сценариев и будет первоначально развернут в сообществе Optics Valley Apartments в Ухане, начав масштабную эксплуатацию с третьего квартала; робот следующего поколения для дома «ShiGuang S2» также будет выпущен в третьем квартале.

Таким образом, «Jijia Shijie» вновь первой прорвалась в наиболее дефицитной для отрасли области — данных с реальных устройств в домашних условиях. А следуя продуктовому ритму ShiGuang S2/S3, мы увидим момент ChatGPT для Physical AGI — широкое применение обычных навыков в реальных домашних сценариях.

В направлении B, с одной стороны, для сценариев промышленного производства «Jijia Shijie» переходит от точечной проверки к масштабному серийному производству. В апреле этого года компания представила полностью самостоятельного универсального робота Maker H01, созданного на основе физического AGI, и совместно с FAW Tooling, Alibaba Cloud завершила внедрение комплексного решения для роботов с embodied intelligence в реальных сценариях промышленного производства, сократив месячный цикл адаптации сценариев традиционных автоматизированных решений до нескольких недель.

В то же время, «Jijia Shijie» объявила в этом месяце о планах совместно с Longsheng Technology в течение трех лет развернуть в Уси 1000 универсальных роботов, оснащенных embodied-интеллектом на основе мировой модели от «Jijia Shijie» и серии Maker — это первое в мире начало масштабного внедрения на уровне тысяч устройств в промышленных сценариях универсальных роботов, управляемых базовой моделью физического интеллекта, что знаменует собой полный переход отечественной embodied intelligence от пилотных проектов к масштабному серийному производству в промышленных сценариях.

С другой стороны, «Jijia Shijie» уже давно сделала мировую модель для автономного вождения DriveDreamer серии своим отраслевым шедевром — новый симулятор вождения на основе мировой модели уже подписал контракты и договорился о серийном производстве со многими ведущими китайскими автопроизводителями, зарубежными и совместными предприятиями, а также гигантами в области AI-чипов и Tier 1, обслуживая более 30 ведущих автопроизводителей и компаний в области автономного вождения в Китае и за рубежом.

Подводя итог, можно сказать, что развертывание в направлении B, представленное промышленной серией продуктов, соответствует моменту Claude Code для Physical AGI — прорыв продвинутых навыков в сценариях производительности.

Что еще более важно, реализация параллельных сценариев внедрения «Jijia Shijie» позволяет постоянно накапливаемым реальным данным и денежным потокам дополнительно питать фундамент данных «двойной пирамиды», приводя в движение маховик «сценарий — данные — модель — продукт — экосистема».

По мнению Хуан Гуаня, момент GPT-3 реализовал emergent способности модели; момент ChatGPT сделал производительность доступной для каждого обычного человека; момент Claude Code позволил способностям моделей цифрового интеллекта достичь уровня экспертов в профессиональных областях.

«Как ведущее предприятие в области Physical AGI, первым в Китае начавшее разработку мировых моделей, «Jijia Shijie» верит, что Physical AGI в будущем также пройдет через аналогичные этапы, с той разницей, что Physical AGI будет воздействовать непосредственно на реальный физический мир. Он принесет не только повышение информационной эффективности, но и преобразование способов производства и образа жизни, поэтому его влияние на экономику и общество будет еще более глубоким».

Оглядываясь на историю развития человеческой цивилизации, каждый значительный скачок в производительности был связан с революционным прорывом в ключевых технологиях. Поэтому, когда ИИ действительно преодолеет ограничения цифровых границ и войдет в обширные просторы физического мира, это неизбежно вызовет новую революцию в производительности, высвобождая бесконечную физическую производительность.

Это и есть та конечная перспектива, которую рисует «Jijia Shijie» — эпоха, когда Physical AGI будет служить каждому человеку, будет постепенно наступать в одном реальном доме за другим.

Возможно, этот момент наступит очень скоро.

Статья из WeChat Official Account «Investing World» (ID: pedaily2012), автор: Лю Бо

Связанные с этим вопросы

QКакую сумму привлекла компания '极佳视界' за последние три месяца и что это демонстрирует?

AЗа последние три месяца компания '极佳视界' (Jijia Shijie) привлекла 3,5 миллиарда юаней (35 миллиардов) в рамках раундов финансирования. Это демонстрирует высокий интерес и доверие со стороны широкого круга инвесторов, включая государственные фонды, промышленный капитал и финансовые учреждения, к её технологическому пути и потенциалу в области физического AGI (Искусственного Общего Интеллекта).

QКакое технологическое решение предлагает '极佳视界' для преодоления ключевых проблем в разработке физического AGI?

A'极佳视界' предлагает архитектуру 'Двойная пирамида', которая состоит из Алгоритмической пирамиды и Пирамиды данных. Эта система создаёт замкнутый цикл развития, где данные (качественные, многоуровневые, от интернет-видео до данных с реальных устройств) обучают алгоритмы (мировые модели для симуляции, выравнивания действий и обучения с подкреплением), а улучшенные алгоритмы, в свою очередь, помогают собирать более точные и реалистичные данные.

QКакие две основные модели составляют ядро технологического подхода '极佳视界' и какова их роль?

AЯдро подхода составляют две взаимодополняющие модели: Мировая модель действия (World-Action Model) и Мировая генеративная модель (World-Generation Model). Первая преобразует понимание и предсказания мира в действия для роботов (например, GigaBrain). Вторая понимает, симулирует и генерирует физический мир, предоставляя данные, симуляционную среду и предобученные параметры для модели действия.

QНа каких двух основных направлениях (B2C и B2B) фокусируется '极佳视界' для коммерциализации своей технологии?

AКомпания '极佳视界' продвигается по двум параллельным направлениям: 1) B2C (для дома): запуск бренда '拾光SeeLight' и универсального гуманоидного робота '拾光S1' для реальных домашних сценариев. 2) B2B (для промышленности): внедрение универсальных роботов (например, Maker H01) и мировых моделей для автономного вождения (DriveDreamer) на фабриках и в автомобильной промышленности, с планами по масштабному развёртыванию.

QЧто, по мнению лидера '极佳视界' Хуан Гуаня, означает 'момент GPT-3' для физического AGI и какова конечная цель компании?

AПо мнению Хуан Гуаня, 'момент GPT-3' для физического AGI означает точку, когда масштабирование моделей и данных приведёт к скачкообразному появлению новых способностей у ИИ, работающего в физическом мире. Конечная цель '极佳视界' — наступление эры, когда физический AGI будет служить каждому человеку, трансформируя повседневную жизнь и производство, а не ограничиваясь обработкой информации.

Похожее

База утверждает, что «акции с обеспечением 1:1 гораздо лучше масштабируются», на фоне соперничества с Robinhood

Создатель Base Джесси Поллак признал преимущество Robinhood Chain в выпуске токенизированных акций в среде EVM, но выразил уверенность, что подход Base окажется более эффективным. Поллак заявил, что Base вскоре запустит токенизированные акции с обеспечением 1:1 при поддержке Coinbase, в отличие от производных продуктов Robinhood, что, по его мнению, обеспечит лучшее масштабирование, доверие и признание институциональными инвесторами. Несмотря на то, что Robinhood Chain, как новый Ethereum Layer 2, всего за три недели достиг сравнимых с Base показателей по количеству активных пользователей (около 1 млн в неделю) и даже обогнал по объему торгов на DEX и выручке, Поллак преуменьшает эту угрозу. Аналитики отмечают, что Robinhood, как брокер с 27 млн фондируемых счетов, имеет уникальное преимущество для распространения ончейн-решений. Таким образом, на рынке токенизированных активов формируется соперничество между моделью с полным обеспечением (Base) и моделью, основанной на деривативах и мощной дистрибуции (Robinhood Chain).

ambcrypto3 мин. назад

База утверждает, что «акции с обеспечением 1:1 гораздо лучше масштабируются», на фоне соперничества с Robinhood

ambcrypto3 мин. назад

Прогноз цены TON/GRAM – запуск кошелька Gram в Telegram поднял токен: Продолжится ли ралли?

Соучредитель Telegram Павел Дуров объявил о скором внедрении собственного некастодиального кошелька Gram во все приложения мессенджера. Это решение, которое Дуров назвал крупнейшим в истории развертыванием некастодиального криптокошелька, позволит более чем миллиарду пользователей Telegram проводить мгновенные криптовалютные транзакции без комиссий. Анонс сопровождается переименованием нативного токена TON в Gram, чтобы четче разделить блокчейн The Open Network и потребительскую цифровую валюту внутри экосистемы Telegram. Внедрение кошелька может значительно упростить использование криптовалют для широкой аудитории. На фоне этой новости цена TON/GRAM выросла более чем на 7%, достигнув примерно $1,53. Несмотря на восстановление от уровня поддержки $1,40, токен по-прежнему торгуется значительно ниже своего пика в $2,80, достигнутого в мае. Ближайшее сопротивление находится около $1,60. Успешный прорыв выше этого уровня может открыть путь к $1,80, в то время как потеря текущих позиций может привести к повторному тестированию поддержки $1,40.

ambcrypto28 мин. назад

Прогноз цены TON/GRAM – запуск кошелька Gram в Telegram поднял токен: Продолжится ли ралли?

ambcrypto28 мин. назад

Как 40,8 млн ETH, размещенных в стейкинге, могут усилить преимущество Ethereum над Bitcoin

Два ключевых фактора указывают на то, что превосходство Ethereum (ETH) над Bitcoin (BTC), вероятно, только начинается. Во-первых, крупные инвесторы (киты) активно накапливают ETH и немедленно блокируют 100% купленных средств через стейкинг, демонстрируя долгосрочную уверенность и сокращая ликвидное предложение. Общий объем ETH в стейкинге достиг рекордных 40,8 млн (33,5% от общего предложения), при этом очередь на вход валидаторов выросла, а на выход — нулевая. Во-вторых, активность в децентрализованных финансах (DeFi) Ethereum также растет: количество крупных транзакций WETH достигло максимума с мая 2021 года, а общая заблокированная стоимость (TVL) увеличилась на более чем $5 млрд менее чем за десять дней. Эти факторы — сжатие предложения из-за стейкинга и рост ликвидности в DeFi — начинают отражаться на динамике курса. ETH/BTC пробил уровень сопротивления 0.025 и приближается к ключевой зоне 0.03, показывая самый сильный недельный закрытие за одиннадцать недель, что создает предпосылки для дальнейшего роста ETH относительно BTC.

ambcrypto1 ч. назад

Как 40,8 млн ETH, размещенных в стейкинге, могут усилить преимущество Ethereum над Bitcoin

ambcrypto1 ч. назад

Точка бури на мировых фондовых рынках: делеверидж на южнокорейском рынке в основном завершен

Недавняя резкая волатильность на южнокорейском рынке, с пика 9385.6 пунктов индекса KOSPI 19 июня, привела к коррекции до 32%. Будучи центром глобального тренда ИИ, эта коррекция стала ключевым триггером для глобальных технологических акций. Основной причиной стало влияние высококонцентрированной структуры маржинального финансирования, а не фундаментальные изменения. Сейчас процесс вынужденного сокращения левериджа подходит к концу. Сокращение левериджных ETF достигло примерно 75%, их объем упал с пика около $500 млрд до $260 млрд. Регулятор ввел строгие меры с августа, чтобы ограничить приток новых средств. Хедж-фонды сократили леверидж более чем на 50%, снизив соотношение чистых длинных позиций с пиковых уровней. В то же время, финансирование розничных инвесторов (около $21 млрд, или 0.5% от капитализации рынка) не является основным системным риском. Таким образом, наиболее интенсивная фаза «цепной реакции продаж», вызванная высокой долей заемных средств, в основном завершена. Рынок переходит от падения, движимого ликвидностью, к ценообразованию, основанному на фундаментальных показателях. Пока фундаментальные показатели ИИ (спрос на вычислительные мощности, развитие моделей) не претерпели изменений, текущая коррекция больше похожа на очистку перегретых позиций, а не на конец тренда ИИ. Ключевой вопрос — оставаться в правильном направлении технологической революции, где волатильность является скорее издержкой, чем риском.

链捕手1 ч. назад

Точка бури на мировых фондовых рынках: делеверидж на южнокорейском рынке в основном завершен

链捕手1 ч. назад

92,9% криптовалютных токенов, запущенных с 2024 года, торгуются ниже цены генерации токена: CryptoRank

Согласно данным аналитической платформы CryptoRank, подавляющее большинство криптопроектов, запущенных с 2024 года, не смогли удержаться на уровне первоначальной цены. Исследование, охватившее 113 токенов с рыночной капитализацией свыше 100 миллионов долларов, показало, что лишь 8 из них (около 7,1%) торгуются выше цены, установленной на момент генерации токена (TGE). Остальные 105 проектов, или 92,9%, упали в цене, а медианная доходность по всей выборке составила -95,7%. Среди немногих успешных исключений лидирует Hyperliquid (HYPE) с ростом в 1519% от цены TGE, за ним следуют Ondo Finance (ONDO), EverValue Coin (EVA) и Midnight Network (NIGHT). Эти результаты указывают на то, что инвесторы стали гораздо более избирательными. Капитал концентрируется вокруг проектов, демонстрирующих реальное внедрение продукта и рост экосистемы, в то время как многие новые токены сталкиваются с проблемами из-за высоких оценок, малого первоначального объёма предложения и предстоящих крупных разблокировок токенов. В будущем это может заставить проекты уделять больше внимания устойчивым моделям распределения токенов и долгосрочному развитию, а не агрессивным начальным оценкам.

ambcrypto1 ч. назад

92,9% криптовалютных токенов, запущенных с 2024 года, торгуются ниже цены генерации токена: CryptoRank

ambcrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片