Казначейства, доходность и иллюзия безопасности: реальные ориентиры

深潮Опубликовано 2025-12-19Обновлено 2025-12-19

Введение

Криптовалютные хранилища (Vaults) эволюционировали от простых инструментов для фарминга до сложных программируемых инвестиционных продуктов, аналогичных традиционным фондам. Однако индустрия ошибочно фокусируется на доходности (APY), игнорируя риски. Исторические данные показывают четкую связь между риском и доходностью: - Казначейские облигации: ~3,3% - Облигации инвестиционного уровня: ~4,5% - Акции: ~9,9% - Венчурный капитал: 20-30% (с высоким риском) DeFi-хранилища маскируют различные риски (кредитные, ликвидности, контрактные) под единым интерфейсом, что приводит к системным кризисам (например, крах Stream и Elixir). Необходима классификация хранилищ по уровням риска и прозрачность в отношении источников доходности, чтобы избежать неоправданных потерь и обеспечить устойчивое развитие отрасли.

Автор: Omer Goldberg

Компиляция: Block unicorn

Казначейства (Vaults) — это одна из тех концепций в криптовалютной сфере, которую, как кажется, все понимают, в основном потому, что они выглядят простыми и понятными. Однако простота часто обманчива. Под поверхностью казначейства незаметно стали одним из самых неправильно понимаемых, но в то же время наиболее стратегически важных базовых элементов всей экосистемы.

Во время «DeFi-лета» «казначейство» было просто удобным интерфейсом для автоматизированного фарминга доходности. Yearn превратил утомительные и требующие большого ручного вмешательства операции — такие как переключение между различными фермами доходности, управление реинвестированием governance-токенов — в почти волшебный опыт. Просто внесите средства, и стратегия автоматически сделает всю работу. Это была интернет-нативная абстракция, и она работала.

Но 2025 год кардинально отличается.

Токенизированные казначейские облигации превратились из эксперимента с объемом в десятки миллионов долларов в активы под управлением почти на 90 миллиардов долларов, с активным участием таких институциональных игроков, как BlackRock, Franklin и Société Générale.

Объем активов, взвешенных по риску (RWA), исключая стейблкоины, достиг сотен миллиардов долларов.

Рыночная капитализация самих стейблкоинов превысила 3000 миллиардов долларов, а зрелость эмитентов значительно возросла.

Индустрия кураторов рисков и ончейн-аллокаторов, которая несколько лет назад практически не существовала, сегодня представлена почти сотней компаний, управляющих активами на сумму более 200 миллиардов долларов.

Взгляд на казначейства как просто на «машины для получения доходности» устарел. Казначейства эволюционируют в оболочки для фондов, выступая в качестве программируемых аналогов фондов денежного рынка, структурированного кредитования и (все более растущих) стратегий хедж-фондов.

И здесь кроется опасное заблуждение:

Большинство казначейств позиционируются как инструменты доходности. Но по своей экономической сути они являются продуктами риска.

Крах таких проектов, как Stream, Elixir, ясно это продемонстрировал. Когда отрасль воспринимала структурированное кредитование как эквивалент доллара, результат был предсказуем: плохое управление рисками, каскадные отвязки и системная хрупкость кредитных протоколов.

Данная статья призвана переосмыслить восприятие казначейств: что они на самом деле представляют, как они соотносятся с классами активов реального мира и почему «низкорисковый DeFi» — это не мимолетное увлечение, а следующий рубеж глобальной финансовой инклюзии.

1. Казначейства по своей сути — это инвестиционные портфели с API

Если отбросить интерфейс и маркетинг, концепция казначейства довольно проста:

Движок построения портфеля, инкапсулированный в API.

  1. Активы вносятся в казначейство (стейблкоины, Ethereum, RWA).

  2. Запускаются стратегии (кредитование, стейкинг, хеджирование, леверидж, майнинг, продажа волатильности, андеррайтинг кредитов).

  3. Программируемый интерфейс для внесения и вывода средств; иногда с предсказуемой ликвидностью, иногда без.

Это и есть всё казначейство.

Если бы специалист из традиционных финансов передал вам меморандум о фонде, вы бы сразу спросили:

  • Это кэш? Кредит? Акции? Или какой-то другой экзотический актив?

  • Каковы характеристики ликвидности — ежедневная, еженедельная или ежеквартальная?

  • Что произойдет с моим капиталом в случае экстремального события?

Криптовалюты полностью пропустили этот шаг. Мы говорим о годовой процентной доходности (APY), а не о классе риска.

На фронтенде DeFi пять совершенно разных стратегий в конечном итоге сводятся к одной и той же благостной карточке:

Казначейства — это шлюз ко всему, что есть в ончейне.

Отсутствует самая важная часть: какими именно рисками я подвергаюсь?

Риск смарт-контракта? Контрагентский риск? Базисный риск? Леверидж-риск? Кредитный риск? Или все вышеперечисленное?

В конечном счете, эта непрозрачность имеет свою цену: розничные пользователи могут нести риски, которых они не понимают, и терпеть неожиданные убытки (что может даже привлечь внимание регуляторов); институциональные инвесторы отказываются от одной только мысли, разочарованные отсутствием профессионализма и стандартов прозрачности.

Кроме того, использование доходности в качестве единственного критерия конкуренции оказывает еще одно разрушительное влияние на управление рисками: протоколы и управляющие рисками берут на себя все больше и больше рисков, чтобы конкурировать друг с другом.

По мере того как криптовалюты вступают в эру институционализации, это должно измениться.

2. Какую доходность вы на самом деле получаете? Ориентиры реального мира

Если мы хотим понять доходность DeFi-казначейств, нам нужен ориентир:

Какую исторически доходность приносили различные типы рисков в реальном мире?

Исследователи собирают данные об основных классах финансовых активов уже почти столетие.

Асват Дамодаран (Aswath Damodaran) ведет авторитетные ряды данных по акциям, облигациям и краткосрочным казначейским обязательствам США, начиная с 1928 года, а «Ежегодник глобальной доходности инвестиций» (Global Investment Returns Yearbook) отслеживает долгосрочную доходность основных стран с 1900 года.

В этих наборах данных наблюдается удивительная последовательность:

  • Акции (S&P 500): ~9.9%

  • Акции малой капитализации: ~11.7%

  • Высокодоходные корпоративные облигации: ~7.8%

  • Облигации инвестиционного уровня: ~4.5%

  • Наличные / Краткосрочные казначейские обязательства: ~3.3%

  • Недвижимость: ~4.2%

  • Золото: ~5%

За этот период инфляция в среднем составляла около 3%, поэтому реальная доходность была примерно на 3 процентных пункта ниже. Эти цифры не являются точным прогнозом на будущее, но они примерно отражают то, что возможно в долгосрочной экономике.

Каждая доходность сопровождается набором рисков и компромиссов, которые несут соответствующие держатели.

2.1 Наличные / Краткосрочные казначейские обязательства: Плата за ожидание

Определение

На практике это наиболее близкий к «безрисковому» ориентиру инструмент в финансовой системе (краткосрочные гособлигации США, фонды денежного рынка).

Историческая доходность

Номинальная доходность ~3.3% (реальная доходность после инфляции 0-1%).

За что платят: По сути, поскольку кредитный риск практически отсутствует, а сроковый риск крайне низок, доходность основана исключительно на временной стоимости денег.

Компромиссы: Инфляция незаметно разъедает доходность и покупательную способность; после вычета комиссий и трения долгосрочная реальная доходность близка к нулю.

По своей сути, эти инвестиции хороши для хранения денег, а не для сложного процветания богатства.

2.2 Облигации: Плата за предоставление капитала

Определение

Долговые обязательства, выпускаемые правительствами и корпорациями, разного качества. Вы одалживаете деньги в обмен на проценты и возврат основной суммы.

Историческая доходность

  • Облигации инвестиционного уровня: номинальная доходность ~4-4.6%;

  • Высокодоходные облигации («мусорные облигации»): номинальная доходность ~6-8%.

За что платят:

  • Кредитный риск: вероятность дефолта или ухудшения состояния заемщика (выше для «мусорных облигаций»);

  • Сроковый риск: чувствительность к изменению процентных ставок;

  • Риск ликвидности, особенно в нишевых или низкорейтинговых облигациях.

Компромиссы: Когда процентные ставки растут, портфели облигаций могут значительно проседать (циклическая чувствительность, например, историческое падение доходности облигаций в 2022 году); когда инфляция взлетает, реальная доходность может быть низкой или отрицательной; кредитные события (реструктуризация, дефолт) могут привести к безвозвратной потере капитала.

Термин «облигации» охватывает спектр инструментов с разным риском и доходностью: оценка экономического состояния должника является основой для определения точного профиля риска.

2.3 Акции: Плата за волатильность роста

Определение

Владение долями в бизнесах. Получение выгод от прибыли, инноваций и долгосрочного экономического роста.

Историческая доходность

Акции США (S&P 500): номинальная доходность ~9.9-10%, реальная доходность ~6.5-7%.

За что платят:

  • Бизнес-риск: компания может обанкротиться;

  • Прибыльные циклы: прибыль колеблется с экономикой, дивиденды могут вносить меньший вклад в общую доходность;

  • Волатильность и просадки: даже в развитых экономиках значительные дневные колебания рыночной капитализации являются нормой.

Компромиссы: Хотя в долгосрочной перспективе глобальные акции, как правило, превосходят облигации и казначейские обязательства, многолетние коррекции на 30–50% не являются аномалией (например, потерянное десятилетие Японии или Европа с 2000 по 2018 год), особенно с учетом инфляции.

2.4 Недвижимость: Доход + Леверидж + Локальный риск

Определение

Приносящая доход недвижимость: жилая, коммерческая, логистическая и т.д.

Историческая доходность

Долгосрочная средняя номинальная доходность индексов недвижимости США составляет ~4–4.5%, реальная доходность ~1–2%.

За что платят:

  • Риск дохода и экономический цикл: доход зависит от способности арендаторов продолжать платить вовремя, а арендная плата может сокращаться в соответствии с экономическими циклами;

  • Риск локальной экономики: подверженность конкретным городам, регионам и секторам;

  • Риск левериджа и волатильности: ипотека и долговое финансирование усиливают как прибыли, так и убытки;

  • Риск ликвидности: недвижимость и многие связанные с ней инструменты торгуются медленно и дорого, особенно в стрессовые времена.

Компромиссы:

Вы не можете просто «выставить на продажу» недвижимость; продажа или рефинансирование занимают недели/месяцы, даже публичные REITs могут резко упасть в условиях рыночного стресса;

Спад в процентных ставках, кредитовании или локальном спросе (например, снижение спроса на офисные помещения из-за удаленной работы) может одновременно повлиять на доход и оценку;

Стоимость пролонгации долга может быть высокой, когда ставки растут или кредиторы ужесточают условия;

Портфели часто чрезмерно сконцентрированы в конкретных регионах или типах недвижимости.

На практике, хотя недвижимость исторически была действенной защитой от инфляции, это сложная и неликвидная область, с которой нельзя обращаться или расплачиваться как с эквивалентом денежных средств.

2.5 Private Equity и Венчурный капитал: Премия за неликвидность + сложность

Определение

Неликвидные, долгосрочные инвестиции в частные компании и проекты, например, выкуп и инвестиции в рост; ранние венчурные инвестиции или инвестиции в проблемные и особые ситуации.

Историческая доходность

  • Private Equity: чистая внутренняя норма доходности (IRR) за многие годы ~15% (но сильно циклична)

  • Венчурный капитал: доходность топ-квартильных управляющих фондами 20-30%+

Однако данные крайне изменчивы: медианная фактическая доходность после учета комиссий и ошибки выжившего оказывается ближе к однозначным цифрам.

За что платят:

  • Долгосрочная неликвидность: блокировка капитала на 7-12 лет

  • Сложность: индивидуальные сделки, управление и структуры

  • Навыки управляющего: огромная дисперсия между управляющими и в vintage years

  • Информационная асимметрия: требует специального доступа и due diligence

  • Повышенный риск потери капитала: Венчурный капитал сильно зависит от исполнения и экономического цикла; высок риск потери основной суммы.

Компромиссы: Деньги заблокированы на долгий срок; часто нет вторичного рынка. Кроме того, несмотря на высокий риск, многие фонды после вычета комиссий отстают от публичных рынков.

3. Бесплатного сыра не бывает: Лестница доходности

Когда вы сводите все эти исторические данные вместе, возникает простой факт:

В реальном мире ни один класс активов не может обеспечить высокую доходность без принятия высокого риска.

Практический способ интерпретировать доходность казначейств — использовать модель лестницы доходности:

  • 3-5% → Кэш, казначейские обязательства, краткосрочные гособлигации, сверхконсервативный кредит

  • 5-8% → Облигации инвестиционного уровня, консервативные кредитные портфели

  • 8-12% → Высокодоходные облигации, более рисковые кредиты, легкие долевые стратегии, некоторый леверидж-арбитраж

  • 12-20%+ → Private Equity, венчурный капитал, стратегии хедж-фондов, оппортунистический кредит, сложные структурированные продукты

Более чем столетние рыночные данные показывают, что эта лестница доходности демонстрирует удивительную устойчивость через войны, гиперинфляцию, технологические бумаги и смены режимов процентных ставок.

Перенос портфеля в блокчейн не отменяет этого. Поэтому всякий раз, когда вы видите DeFi-казначейство, задайте себе два вопроса:

  • Соответствует ли заявленный риск заявленной доходности?

  • Откуда берется эта доходность?

4. Заключение: Правильная ментальная модель для доходности казначейств

Отбросив маркетинг и интерфейс, факты довольно просты:

  • Казначейства больше не являются автоматическими «фермами» для реинвестирования, а представляют собой инвестиционные портфели с API;

  • Их доходность — это цена рисков, которые они принимают на себя;

  • Более чем столетние рыночные данные показывают, что разумные диапазоны доходности для данного уровня риска оставались удивительно стабильными.

Инструменты, подобные кэшу, приносят лишь однозначную номинальную доходность и почти нулевую реальную.

Кредит инвестиционного уровня приносит немного больше из-за срочного и дефолтного риска.

Высокодоходный кредит и акции могут приносить высокие однозначные и низкие двузначные цифры.

Private Equity, венчурный капитал и стратегии хедж-фондов исторически были единственными инвестициями, которые постоянно приносили среднюю двузначную доходность и выше, но они также сопровождались реальными рисками неликвидности, непрозрачности и безвозвратной потери капитала.

Перенос этих портфелей в блокчейн не меняет соотношения риска и доходности. В современных фронтендах DeFi пять совершенно разных уровней риска могут быть представлены в одной и той же дружелюбной рекламе: «Внесите USDC, получайте X% доходности», почти не показывая, берете ли вы на себя риск кэша, кредита инвестиционного уровня, мусорного кредита, акций или хедж-фонда.

Для индивидуального пользователя это уже плохо — он может неосознанно брать на себя сложные кредитные продукты или левериджевые портфели, которых не понимает.

Но это также имеет системные последствия: чтобы оставаться конкурентоспособными по доходности, каждый продукт в определенной «категории» будет склоняться к самой рискованной конфигурации в этой категории. Более безопасные конфигурации выглядят «недостаточно эффективными» и игнорируются. Кураторы и протоколы, которые незаметно берут на себя больше кредитного, леверидж- или базисного риска, получают вознаграждение, пока такое событие, как Stream или Elixir, не напоминает всем, что на самом деле они взяли на себя.

Таким образом, лестница доходности — это не просто педагогический инструмент. Это начало недостающего в настоящее время в отрасли языка рисков. Если бы мы могли последовательно отвечать на два вопроса для каждого казначейства:

  • На какой ступени этой лестницы находится это казначейство?

  • За какой риск меня заставляет платить эта доходность (риск контракта, кредитный риск, сроковый риск, риск ликвидности, направленный риск)?

Тогда мы могли бы оценивать производительность по классам риска, а не превращать всю экосистему в единые, неразборчивые гонки APY.

В последующих частях этого цикла мы применим эту框架 напрямую к криптовалютам. Сначала мы сопоставим основные современные казначейства и крахи с лестницей, чтобы увидеть, что их доходность действительно нам говорит. Затем мы отступим и обсудим, что needs to change: маркировка, стандарты, практики кураторства и дизайн системы.

В последующих статьях этого цикла мы применим эту框架 напрямую к сфере криптовалют. Сначала мы сопоставим основные современные казначейства и случаи крахов с этой框架, чтобы увидеть, что их доходность действительно отражает. Затем мы выйдем за рамки и обсудим, что needs to change: маркировка, стандарты, практики кураторов и дизайн системы.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто такое «сейфы» (vaults) в контексте DeFi и какова их основная функция?

AСейфы в DeFi — это, по сути, программируемые оболочки для инвестиционных портфелей, которые функционируют как API. Они принимают активы (стейблкоины, ETH, RWA), применяют различные стратегии (кредитование, стейкинг, хеджирование) и предоставляют программируемый интерфейс для внесения и вывода средств. Их основная функция эволюционировала от автоматического фарминга доходности до сложных инструментов,模拟货币жных рынков, структурированного кредитования и стратегий хедж-фондов.

QКак автор предлагает классифицировать доходность сейфов и какие риски с ней связаны?

AАвтор предлагает использовать «лестницу доходности», которая соотносит уровень доходности с исторически сложившимися классами риска: 3-5% — денежные средства/казначейские облигации (низкий риск), 5-8% — инвестиционные облигации, 8-12% — высокодоходные облигации и акции, 12-20%+ — венчурный капитал и хедж-фонды (высокий риск). Ключевой вывод: высокая доходность всегда компенсирует высокий риск, такой как кредитный, ликвидности, волатильности или риск постоянной потери капитала.

QКакие системные проблемы возникают из-за неправильного восприятия сейфов как простых инструментов доходности?

AНепонимание истинной природы сейфов ведет к системным рискам: пользователи неосознанно принимают на себя сложные риски (кредитные,杠杆风险), протоколы вынуждены идти на больший риск в погоне за конкурентоспособной доходностью (как в случаях с Stream и Elixir), что в итоге приводит к каскадным отказам и хрупкости кредитных протоколов. Это также отпугивает институциональных инвесторов, требующих прозрачности.

QКаковы исторические данные о доходности основных традиционных активов согласно статье?

AСогласно данным, собранным Асватом Дамодараном и другими, историческая среднегодовая доходность (с 1928 г.) такова: акции (S&P 500) — ~9.9%, акции малой капитализации — ~11.7%, высокодоходные облигации — ~7.8%, инвестиционные облигации — ~4.5%, денежные средства/казначейские векселя — ~3.3%, недвижимость — ~4.2%, золото — ~5%. Эти цифры показывают устойчивую связь между риском и доходностью.

QКакую новую концепцию автор предлагает для оценки сейфов вместо простого сравнения APY?

AАвтор предлагает сместить фокус с сравнения годовой процентной доходности (APY) на оценку риска. Для каждого сейфа необходимо задавать два ключевых вопроса: 1. На какой ступени «лестницы доходности» находится этот сейф? 2. За какой именно тип риска (кредитный, контрактный, ликвидности,杠杆风险) платит эта доходность? Это позволит классифицировать сейфы по уровню риска, а не вести бессмысленную гонку за APY.

Похожее

Пакет программного обеспечения Injective стал жертвой вредоносной атаки на цепочку поставок – Подробности

Злоумышленники скомпрометировали популярный пакет программного обеспечения Injective Labs, @injectivelabs/sdk-ts, в ходе атаки на цепочку поставок. Получив доступ к учетной записи законного участника проекта на GitHub, они распространили вредоносную версию пакета (v1.20.21) через npm под видом обновления с телеметрией. Вредоносный код, остававшийся неактивным при установке, активировался только при использовании разработчиками функций создания кошельков `fromMnemonic` или `fromHex`, похищая их приватные ключи и сид-фразы. Это давало злоумышленникам полный контроль над криптокошельками жертв. Атака была масштабной: пакет загружался около 50 000 раз в неделю, а через транзитивные зависимости затронул еще 17 связанных пакетов Injective. Хотя впоследствии была выпущена чистая версия (v1.20.23), скомпрометированный пакет оставался доступен в npm и на GitHub. Для защиты пользователям рекомендуется затронутые учетные данные, создать новые кошельки и перевести средства. Этот инцидент произошел на фоне другой крупной атаки, в которой BonkDAO потерял 20 миллионов долларов.

ambcrypto1 ч. назад

Пакет программного обеспечения Injective стал жертвой вредоносной атаки на цепочку поставок – Подробности

ambcrypto1 ч. назад

Куда движется оценка MegaETH после оттока Aave и резких колебаний TVL?

По данным DefiLlama, полный TVL MegaETH 9-10 июля резко упал почти на 60%, достигнув чуть более $30 млн, что на 70% ниже пика мая. Ключевой протокол Aave V3 вывел около 80% ликвидности. Токен MEGA упал примерно до $0,048, рыночная капитализация составляет около $54 млн, а FDV — около $4,8 млрд. Ранний рост TVL в значительной степени зависел от Aave и стратегий зацикливания стабильных монет, таких как USDe, построенных на арбитраже. После исчезновения прибыльности эти средства ушли, обнажив недостаток устойчивого спроса. Существует три основных несоответствия в оценке MegaETH: 1. **Несоответствие оценки и реального использования:** При FDV около $4,7 млрд и 88,7% токенов, которые еще не находятся в обращении, реальные доходы протоколов составляют менее $90 тыс. за 30 дней при всего 2619 ежедневно активных адресах. 2. **Несоответствие нарратива токена и качества экосистемы:** Основным источником дохода в сети является игра Monster (около $670 тыс.), а не DeFi-протоколы. Объем торговли нативных стейблкоинов и деривативов низок. 3. **Несоответствие краткосрочных ожиданий и долгосрочного исполнения:** Интеграции крупных протоколов, таких как Uniswap и Aave, не привели к устойчивому притоку TVL, что указывает на преобладание арбитражного капитала. Ситуация с MegaETH отражает общий сдвиг на рынке: инвесторы все меньше платят за "бумажный" TVL и нарративы, требуя реальных показателей использования и экономической активности. Восстановление цены MEGA, скорее всего, будет зависеть от краткосрочных настроений, пока команда не продемонстрирует четкий прогресс в создании устойчивой экосистемы с реальными пользователями.

链捕手1 ч. назад

Куда движется оценка MegaETH после оттока Aave и резких колебаний TVL?

链捕手1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии больших языковых моделей ИИ в Китае?

Глубокий отчет Goldman Sachs анализирует перспективы китайской индустрии больших AI-моделей, выделяя исторический переломный момент. Китайские модели с открытыми весами по интеллектуальным возможностям приближаются к ведущим глобальным проприетарным аналогам, что стимулирует быстрое внедрение как внутри страны, так и среди мирового малого и среднего бизнеса. Ключевые выводы: 1. **Эффективность и инновации:** Китайские модели достигают сопоставимой производительности при значительно меньших затратах благодаря инновациям в архитектуре (например, MoE) и высокой параметрической эффективности. Пример — модель LongCat 2.0 от Meituan, полностью обученная на отечественных чипах. 2. **Двухуровневая рыночная структура:** Формируется рынок с сегментами premium (например, GLM5.2, Qwen3.7 Max, ~$1 за млн токенов) и budget (модели для агентов, ~$0.06-$0.2 за млн токенов). Ожидается рост доходов от API/подписок с ~350 млрд юаней в 2026 г. до ~8.79 трлн юаней к 2030 г. 3. **Стратегия открытого исходного кода:** Широко используется для гибкости развертывания и роста сообщества, но монетизация ограничена. Ожидается переход от полностью открытых лицензий к моделям с "открытым весом + коммерческой лицензией" и соглашениям о разделе доходов. 4. **Сдвиг парадигмы на глобальном рынке:** Фокус смещается с максимизации объема токенов на приоритет ROI (окупаемости инвестиций). Китайские модели набирают долю на зарубежных рынках (не США) благодаря соотношению цена/качество и доступности через платформы, такие как AWS Bedrock и Gemini Enterprise. 5. **Конкурентный ландшафт:** Goldman Sachs выделяет потенциальных долгосрочных лидеров на основе анализа ценового потенциала, преимуществ по затратам и финансовой устойчивости. * **Базовые текстовые модели:** Zhipu AI (нейтральный рейтинг) и DeepSeek (не публичная) имеют самые сильные позиции. * **Мультимодальные/видеомодели:** ByteDance (Seedance) является лидером. Также положительно оцениваются MiniMax (покупка) и Kuaishou (Kling). Отчет подчеркивает значительный рост индустрии и ее растущее глобальное влияние.

marsbit1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии больших языковых моделей ИИ в Китае?

marsbit1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-больших моделей Китая?

**Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-моделей Китая? Отчет Goldman Sachs** Китайские большие языковые модели (LLM) находятся на переломном этапе. Аналитики Goldman Sachs отмечают, что производительность китайских открытых моделей приближается к ведущим мировым проприетарным аналогам, а их внедрение быстро растет. Ключевые факторы успеха — архитектурные инновации (например, смешанные экспертные модели — MoE) и высокая эффективность параметров, что позволяет добиваться сопоставимой производительности при значительно меньших затратах (2-10% от параметров топ-моделей) и формировать "двухслойную" структуру рынка. **Двухуровневый рынок:** Сформировались два сегмента. *Высококлассные* модели (например, GLM5.2 от Zhipu, Qwen3.7 Max от Alibaba) с ценой ~$1 за млн токенов и рентабельностью 10-20%. *Бюджетные* модели для агентов (цена ~$0.06-0.2 за млн токенов) активно завоевывают глобальный рынок малого бизнеса. Ожидается, что доходы от API/подписок в Китае вырастут с ~35 млрд юаней в 2026 до ~879 млрд юаней в 2030 году. **Стратегия открытого исходного кода:** Многие ведущие китайские модели (Zhipu, DeepSeek, Alibaba, MiniMax) используют открытые веса для ускорения итераций и глобального распространения. Однако текущая модель монетизации (прямые API) недооценивает реальный масштаб развертывания. Ожидается переход к модели "открытые веса + коммерческая лицензия" с разделением доходов через платформы (AWS Bedrock, Alibaba Cloud), что улучшит рентабельность. **Глобальная экспансия и смена парадигмы:** Главный потенциал роста — выход на международные рынки (особенно за пределами США), где китайские модели конкурируют ценой и качеством. Goldman отмечает сдвиг корпоративного спроса от максимизации потребления токенов к приоритету ROI (окупаемости инвестиций), где важнее эффективность и автоматизация задач. **Потенциальные победители:** Goldman Sachs оценивает конкуренцию по трем критериям: ценовая власть, преимущества в себестоимости и финансовая устойчивость. * **Базовые текстовые модели:** Наиболее сильные позиции у **Zhipu AI** (первое покрытие, целевая оценка $110 млрд) и **DeepSeek** (не публична). * **Мультимодальные/видеомодели:** Лидер — **ByteDance** (не публична) с моделью Seed (высокая рентабельность). Также выделены **Kuaishou** (Kling) и **MiniMax** (покупка, цель — 860 HKD), чья оценка выглядит недооцененной. **Вывод:** Китайские ИИ-модели добились прорыва в эффективности и качестве, формируя конкурентоспособное глобальное предложение. Долгосрочный успех будет определяться способностью сочетать технологическое лидерство, эффективную монетизацию открытых стратегий и выход на международные рынки.

链捕手1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-больших моделей Китая?

链捕手1 ч. назад

Circle получает окончательное одобрение OCC для создания национального трастового банка с целью укрепления инфраструктуры USDC

Circle получила окончательное одобрение Управления контролера денежного обращения США (OCC) на создание национального трастового банка под названием First National Digital Currency Bank, N.A. (Circle National Trust). Это важный нормативный этап, который переводит ключевую часть инфраструктуры стейблкоина USDC под прямое федеральное банковское регулирование. Новый трастовый банк будет предоставлять регулируемые услуги по хранению цифровых активов для компании и, в перспективе, для ограниченного числа институциональных клиентов, включая банки. Утверждение также закладывает основу для возможного будущего управления резервами USDC под надзором OCC. Circle стала одной из первых криптокомпаний в новой волне заявителей, прошедшей путь от условного до окончательного одобрения OCC, что отражает общую тенденцию интеграции криптоинфраструктуры в существующую банковскую систему США.

ambcrypto1 ч. назад

Circle получает окончательное одобрение OCC для создания национального трастового банка с целью укрепления инфраструктуры USDC

ambcrypto1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить ONE

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Harmony (ONE) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Harmony (ONE).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Harmony (ONE)После приобретения вами Harmony (ONE) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Harmony (ONE)С легкостью торгуйте Harmony (ONE) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

816 просмотров всегоОпубликовано 2024.04.12Обновлено 2026.06.02

Как купить ONE

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 ONE (ONE) представлены ниже.

活动图片