Расходы по криптокартам Visa выросли на 525% в 2025 году, лидирует EtherFi

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-01-05Обновлено 2026-01-05

Введение

Согласно данным Dune Analytics, в 2025 году расходы через криптографические карты Visa выросли на 525%, достигнув $91,3 млн в декабре по сравнению с $14,6 млн в январе. Это демонстрирует переход криптовалют от инвестиционного инструмента к повседневному использованию. Лидером стал проект EtherFi, обработавший $55,4 млн (свыше 60% всех платежей), позволяя пользователям тратить средства от стейкинга ETH. Рост обусловлен четкими регуляциями, улучшенным пользовательским опытом и доверием к платежной сети Visa. Общий объем транзакций стейблкоинов превысил $2,5 трлн, доминируют USDT и USDC. Криптокарты теперь используются для путешествий, онлайн-покупок и трансграничных платежей, ускоряя массовое принятие криптовалют.

Люди по всему миру используют криптокарты, выпущенные Visa, для платежей, и в 2025 году их использование значительно возросло, показав скачок на 525%, согласно данным Dune Analytics, что незаметно превращает криптовалюту из инструмента для инвестиций в средство для повседневного использования.

Согласно данным Dune Analytics за 2025 год, расходы людей через криптокарты Visa выросли с 14,6 миллиона долларов в январе до 91,3 миллиона долларов по операциям в декабре. Это оказало огромное влияние и привело к росту реальных платежей криптовалютой. Люди начали чаще покупать вещи за криптовалюту и использовать криптокарты как обычные дебетовые карты.

Поддержка Visa стимулирует рост EtherFi в сфере криптоплатежей

Карты, выпущенные Visa, выглядят и работают как обычные дебетовые карты Visa, которые привязаны к криптокошелькам. Пользователи могут тратить криптовалюту в обычных магазинах. Visa активно инвестирует в стейблкоины и расширяет партнерства с криптовалютными компаниями. Она поддерживает криптовалюты, удерживая Visa в центре глобальных платежей, в то время как технология Blockchain делает эти платежи быстрее, дешевле и более масштабируемыми.

Эти карты предлагаются криптопроектами и платформами, такими как GnosisPay, Cypher и Avici Money, но EtherFi лидировал в списке. Криптокарта EtherFi обработала расходы на сумму 55,4 миллиона долларов, что составляет более 60% всех платежей по криптокартам Visa. За ним следует Cypher с 20,5 миллионами долларов. Эти карты EtherFi позволяют пользователям тратить стоимость стейкинга ETH, превращая заблокированную криптовалюту в используемые деньги.

Использование этих криптокарт быстро растет благодаря четкому регулированию, лучшему пользовательскому опыту, экономической неопределенности и доверенным платежным сетям Visa. Вместе это делает криптокарты простыми и безопасными в использовании для людей по всему миру. Использование стейблкоинов также стремительно растет, и общий объем транзакций со стейблкоинами превысил 2,5 триллиона долларов, где доминируют USDT и USDC. Малые стейблкоины также быстро растут, особенно для региональных и специализированных случаев использования.

Это показывает, что криптовалюта больше не является спекулятивной; она используется для путешествий, онлайн-покупок, трансграничных платежей и т.д. Таким образом, связывание этих криптовалют с картами Visa может быть более быстрым путем к массовому принятию. Банки должны ускорить внедрение криптовалют, и клиенты явно хотят варианты платежей, связанных с криптовалютой.

Главные криптоновости:

Onyxcoin (XCN) подскакивает на 22%: Сможет ли он продолжать расти, или начнется фиксация прибыли?

Трендовые криптовалюты

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

PancakeSwapCAKE

JUSTJST

Связанные с этим вопросы

QНа сколько процентов выросли расходы по криптокартам Visa в 2025 году по данным Dune Analytics?

AРасходы по криптокартам Visa выросли на 525% в 2025 году.

QКакая платформа лидировала по объему платежей через криптокарты Visa и какую сумму она обработала?

AПлатформа EtherFi лидировала с объемом платежей в $55,4 миллиона, что составило более 60% от всех платежей по криптокартам Visa.

QКаковы основные причины быстрого роста использования криптокарт согласно статье?

AОсновными причинами роста являются четкое регулирование, улучшенный пользовательский опыт, экономическая неопределенность и доверенная платежная сеть Visa.

QКакую роль играет технология блокчейн в платежах через криптокарты Visa?

AТехнология блокчейн делает платежи через криптокарты быстрее, дешевле и более масштабируемыми.

QКакой общий объем транзакций со стейблкоинами был превышен, и какие из них доминируют?

AОбщий объем транзакций со стейблкоинами превысил $2,5 триллиона, при этом доминируют USDT и USDC.

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 PEOPLE (PEOPLE) представлены ниже.