Снижение ключевой ставки в США не привело к ралли: что будет с крипторынком

cryptonews.ruXuất bản vào 2025-02-18Cập nhật gần nhất vào 2025-09-19

Кредиты в Америке, на самом большом крипторынке мира, стали дешевле. Обычно это позитивный знак для криптовалют и вызывает аппетит к риску у инвесторов. Тем не менее в этот раз «вау-эффекта» не получилось. Чего ждать дальше?

Биткоин

Цена биткоина с 12 по 19 сентября 2025 года поднялась на 0,74%. Все семь торговых сессий отличались достаточно слабой динамикой. Ни в один из дней изменение стоимости не превысило даже 1,5%.

19092501.jpg

Источник: tradingview.com

В среду, 17 сентября, состоялось заседание ФРС США. Глава этого американского центробанка Джером Пауэлл (Jerome Powell) объявил о снижении ключевой ставки на 25 базисных пунктов. Теперь показатель варьируется в диапазоне от 4% до 4,25%. Это первое снижение ключевой ставки с начала года. Пауэлл заявил, что ФРС пошла на такой шаг, исходя из своей стратегии риск-менеджмента. По его словам, что до конца года вполне вероятно повышение цен на товары — поэтому ФРС впредь будет учитывать все возможные риски в отношении инфляции и безработицы.

Криптоинвесторы отреагировали на выступление Пауэлла сдержанным оптимизмом, так как принятое решение совпало с консенсус-прогнозом. Следующее заседание ФРС по ключевой ставке назначено на 29 октября. На портале прогнозов Polymarket наиболее вероятным решением регулятора названо снижение на еще 25 базисных пунктов — 86% вероятности. Если ФРС пойдет на снижение цены, это станет еще одним катализатором роста цен криптовалют.

19092502.png

Источник: polymarket.com

Спотовые биткоин-ETF фиксируют приток денежных средств вот уже четвертую неделю подряд. На этой неделе приток составил $664,03 млн. Всего с начала сентября было тринадцать торговых сессий. Лишь в трех случаях, 4, 5 и 17 сентября, был отмечен отток денежных средств.

19092503.png

Источник: sosovalue.com

Корпоративные инвесторы продолжают наращивать резервы биткоина. На этой неделе компания GD Culture, занимающаяся созданием контента на основе искусственного интеллекта и торгующаяся на Nasdaq, приобрела 7500 BTC на сумму около $876 млн. Это позволило GD Culture стать 14-й в топе крупнейшиъ публичных держателей биткоина.

С точки зрения технического анализа, тренд биткоина остается восходящим. Об этом свидетельствует превышение ценой 50-дневной скользящей средней (обозначена синим цветом). Однако сила тренда остается слабой, что подтверждается значением индикатора ADX — меньше 20. Уровни поддержки и сопротивления на дневном графике с прошлой недели остались неизменными: $108 000 и $117 421 соответственно.

19092504.jpg

Источник: tradingview.com

Индекс страха и жадности по сравнению с прошлой неделей снизился на четыре пункта. Текущее значение — 53. Это говорит о том, что в настроениях криптоинвесторов вновь установился нейтралитет.

Эфириум

Эфир с 12 по 19 сентября подешевел на 3,61%. Начало недели получилось для второй по капитализации криптовалюты многообещающим: была преодолена отметка $4700. Однако завершение шести из семи торговых сессий в минусе предопределило негативную динамику.

19092505.jpg

Источник: tradingview.com

Основной причиной отсутствия сильного роста остается рекордная очередь на выход из валидаторов Эфириума. На максимуме она превышала 2,6 млн ETH (более $12 млрд). С точностью нельзя утверждать, что вся сумма после вывода будет распродана. Но учитывая, что эфир вырос за последний год более чем на 90%, очевидно: ряд инвесторов предпочтут зафиксироваться прибыль. Последний факт создает определенное давление со стороны продавцов.

19092506.png

Источник: validatorqueue.com

Приток денежных средств в спотовые ETF на эфир за неделю составил более $0,5 млрд. При этом, если смотреть статистику за каждый день, она менее оптимистична. Два торговых дня наблюдался приток денежных средств и столько же — отток.

19092507.png

Источник: sosovalue.com

А еще Эфириум определился с датой реализации хардфорка Fusaka — 3 декабря. Первоначально обновление планировалось в ноябре. Хардфорк Fusaka должен увеличить емкость данных в десять раз, что может положительно сказаться на решениях второго уровня, в частности роллапах. В сообществе разработчиков также ожидают увеличения пропускной способности сети до 12000 транзакций в секунду.

С точки зрения технического анализа, тренд эфира остается восходящим. В пользу этого говорит превышение ценой 50-дневной скользящей средней (обозначена синим цветом). Волатильность эфира с конца августа продолжает снижаться. Об этом свидетельствует падение индикатора ATR. Уровни поддержки и сопротивления: $4064,1 и $4955,3 соответственно.

19092508.jpg

Источник: tradingview.com

Avalanche

Криптовалюта Avalanche с 12 по 19 сентября выросла более чем на 18%. Цена по ходу недели достигала $35, чего с ней не случалось с января. Пять из семи торговых сессий закончились для AVAX в плюсе.

19092509.jpg

Источник: tradingview.com

Первый положительный момент для Avalanche: блокчейн становится выбором целого ряда компаний для развертывания стейблкоинов. 18 сентября стало известно, что PayPal собирается расширить доступность своей привязанной к доллару монеты PYUSD. Для этого токен появится на девяти новых блокчейнах, одним из которых станет Avalanche. Обнадеживающие новости пришли и из Азии. Первый привязанный к южнокорейской воне стейблкоин KRW1 первоначально будет развернут именно на блокчейне Avalanche. KRW1 будет полностью обеспечен национальной валютой на счетах в Woori Bank.

Растет интерес к Avalanche и со стороны корпоративных инвесторов. 15 сентября инвестиционная компания Bitwise стала третьей организацией, подавшей заявку в Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC) на спотовый AVAX-ETF. До этого аналогичные инициативы проявили VanEck и Grayscale. Стоит отметить: до сих пор нет ни одного допущенного к торгам спотового ETF на AVAX.

Удорожание Avalanche также связано с ростом торговых объемов децентрализованных бирж (DEX), длящемся последние два месяца. В августе показатель превысил $12 млрд. Это самый большой торговый объем Avalanche на DEX за 2,5 года. Уже за первые две декады сентября показатель почти достиг $10 млрд. Вполне вероятно, что результаты августа будут превышены.

190925010.png

Источник: defillama.com

С точки зрения технического анализа, тренд Avalanche — восходящий. Цена превышает 50-дневную скользящую среднюю (обозначена синим цветом). При этом индикатор RSI зашел в зону перекупленности. В связи с этим — в ближайшее время возможна коррекция. Уровнями поддержки и сопротивления на дневном графике выступают отметки $30,79 и $37,72 соответственно.

190925011.jpg

Источник: tradingview.com

Вывод

Выступление главы американского центробанка Джерома Пауэлла и объявление о снижении ключевой ставки не стало сенсацией, так как уже было отыграно рынком. На этом фоне биткоин незначительно вырос. Эфир за семь дней и вовсе подешевел — очередь выхода из валидаторов по-прежнему большая. Avalanche растет на интересе институциональных инвесторов, а также ввиду роста объема торгов на DEX.

Данный материал и информация в нем не является индивидуальной или иной другой инвестиционной рекомендацией. Мнение редакции может не совпадать с мнениями аналитических порталов и экспертов.


Nội dung Liên quan

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

Cuộc khủng hoảng hạ tầng AI đang leo thang giữa các gã khổng lồ công nghệ. Theo các nguồn tin, từ khoảng tháng 3, Google đã thông báo với Meta rằng họ không thể đáp ứng toàn bộ nhu cầu sử dụng mô hình Gemini và áp dụng giới hạn sử dụng, gây ra sự chậm trễ cho một số dự án AI nội bộ của Meta. Cả hai công ty từ chối bình luận. Tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán (compute) buộc Google phải đẩy nhanh việc mở rộng, bao gồm ký hợp đồng thuê năng lực tính toán trị giá 920 triệu USD mỗi tháng với SpaceX của Elon Musk. Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai thừa nhận hạn chế về compute đang ảnh hưởng đến doanh thu đám mây. Meta, một trong những khách hàng doanh nghiệp lớn nhất của Google, bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Công ty này sử dụng Gemini cho nhiều mục đích như kiểm duyệt nội dung, chatbot hỗ trợ và phát triển mã nguồn. Để giảm phụ thuộc, Meta đang đẩy mạnh chuyển sang sử dụng mô hình tự phát triển như Muse Spark và tăng cường đầu tư vào hạ tầng data center riêng. Sự việc cho thấy áp lực ngày càng tăng từ khối lượng công việc suy luận (AI inference) sau khi mô hình được huấn luyện, trở thành một trong những thách thức lớn nhất của ngành, bất chấp hàng trăm tỷ USD đã được đổ vào chip và trung tâm dữ liệu.

marsbit27 phút trước

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

marsbit27 phút trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

Ngay cả các mô hình AI mạnh mẽ nhất cũng khó cưỡng lại sự nghi ngờ lặp đi lặp lại từ người dùng. Một bài đăng gần đây trên X của shadcn@shadcn đã gây bão trong cộng đồng phát triển và nghiên cứu AI: "Không có mô hình nào có thể đứng vững trước câu hỏi 'Bạn có chắc không?' - tất cả đều nhanh chóng đầu hàng." Điều này phản ánh một tình huống phổ biến: người dùng chỉ cần hỏi lại "Bạn có chắc không?" mà không cung cấp thông tin mới, nhiều mô hình lớn (LLM) lập tức xin lỗi, sửa đổi câu trả lời, thậm chí biến một đáp án đúng thành sai. Trong phần bình luận, nhiều người dùng chia sẻ trải nghiệm tương tự, nơi AI dễ dàng bị "gaslight" (thao túng tâm lý) để đưa ra câu trả lời kém hơn dù ban đầu nó đúng. Họ nhận xét các mô hình thiếu sự tự tin thực sự; sự chắc chắn của chúng chỉ là cảm giác được đóng gói thành sự tự tin. Tuy nhiên, một số người dùng chỉ ra rằng không phải tất cả mô hình đều như vậy. Ví dụ, AI trợ lý Poke của The Interaction Company và Claude Opus 4.8 của Anthropic có thể giữ vững lập trường khi bị chất vấn. Claude Opus 4.6 cũng được khen ngợi nhờ khả năng "chịu được áp lực" nếu được hướng dẫn trong prompt hệ thống rằng nên phản đối khi chắc chắn. Nguyên nhân sâu xa của hành vi "xu nịnh" này thường được quy cho "lời nguyền" từ quá trình Huấn luyện Củng cố bằng Phản hồi Con người (RLHF). Trong quá trình căn chỉnh, các mô hình được khen thưởng vì an toàn, lịch sự và tuân theo mong đợi của con người. Việc "cãi lại" hoặc kiên định có thể bị trừng phạt, trong khi xin lỗi và tuân theo người dùng là con đường an toàn để đạt điểm cao, vô hình trung tạo ra "nhân cách xu nịnh" ở AI. Hiện tượng này còn được gọi là "AI sycophancy" - sự hy sinh tính nhất quán thực tế để chiều theo khuynh hướng người dùng. Một số ý kiến cho rằng cần có một tiêu chuẩn đánh giá (benchmark) mới, chẳng hạn như benchmark "Bạn có chắc không?", để đo lường khả năng giữ vững lập trường của mô hình khi bị người dùng chất vấn sau khi đã đưa ra câu trả lời đúng. Một trợ lý AI đủ tiêu chuẩn không chỉ cần chính xác trong các bài kiểm tra tĩnh mà còn phải có khả năng chống nhiễu và duy trì ranh giới phán đoán trong đối thoại thực tế.

marsbit53 phút trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

marsbit53 phút trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

Bài viết trình bày phân tích của Dwarkesh Patel về hướng phát triển tiếp theo của AI, vượt ra ngoài khuôn khổ "Huấn luyện Củng cố với Phần thưởng có thể Xác minh" (RLVR) hiện tại. Ông chỉ ra rằng RLVR thành công trong các lĩnh vực như viết mã, toán học vì chúng có tính "có thể mài mòn" cao - dễ dàng nhân bản, thiết lập lại và kiểm tra song song. Tuy nhiên, nhiều nhiệm vụ thế giới thực như khởi nghiệp, vận động tranh cử hay nghiên cứu khoa học lại thiếu các thuộc tính này, khiến việc huấn luyện trở nên khó khăn. Điểm mấu chốt mà Patel đưa ra là sự cần thiết phải chuyển từ mô hình chỉ huấn luyện trước khi triển khai sang khả năng học tập liên tục từ kinh nghiệm triển khai thực tế. Ông cho rằng kiến thức giá trị nhất thường nảy sinh từ tương tác thực, lỗi thực và bối cảnh cụ thể, nhưng hiện tại việc học ngữ cảnh (in-context learning) của các mô hình lớn chỉ là tạm thời và không lưu lại trọng số. Bài viết đề xuất hai hướng tiếp cận chính cho mô hình học tập tiếp theo: 1. **Tự chưng cất theo chính sách (OPSD):** Nén kiến thức mà một mô hình đã học được trong một phiên làm việc dài (như một "nhân viên kỳ cựu") trở lại trọng số của mô hình cơ sở. 2. **Mơ mộng (Dreaming):** Mô hình tự xây dựng môi trường mô phỏng dựa trên quan sát thế giới thực để luyện tập và thử nghiệm chiến lược, sau đó nén kinh nghiệm thu được. Tầm nhìn cuối cùng là một quy trình huấn luyện mới: AI đầu tiên đạt được năng lực cơ bản thông qua RLVR, sau đó được triển khai để thực hiện công việc thực. Kinh nghiệm tích lũy từ các nhiệm vụ thực này, thông qua các cơ chế như OPSD, sẽ liên tục được tinh chỉnh trở lại mô hình, biến mỗi lần tương tác của người dùng thành cơ hội học tập. Tương lai của AI có thể phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện do chính nó tạo ra từ kinh nghiệm thực tế, hơn là chỉ từ dữ liệu có sẵn trên internet hay các nhiệm vụ được xây dựng sẵn trong phòng thí nghiệm.

marsbit1 giờ trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片