Aave 交易收入刚刚突破百万美元,但这才是你真正错过的关键信息

ambcryptoXuất bản vào 2026-07-03Cập nhật gần nhất vào 2026-07-03

Tóm tắt

Aave已不再仅依靠存款和借贷业务增长,还在构建新的收入来源。随着其全球美元枢纽的推出和用户活动的增加,项目正重新获得动力。 Aave DAO的交换收入自"AAVE Will Win"启动以来已突破100万美元,其中大部分收入来自以太坊,Arbitrum和其他链也有较小贡献。这为Aave提供了除借贷市场基于资产管理规模收费之外的另一个收入流。未来随着杠杆工具、交易构建器支持以及Aave Pro对V4的支持等功能的推出,这一收入基础有望持续增长。 另一方面,Aave的链上活动也大幅增加。在其V4全球美元枢纽推出期间,AAVE价格从约72美元涨至95美元,随后回落至85美元左右。然而,用户增长并未随价格回落而消退。6月30日新增AAVE地址达到1,806个,远高于春季日均约200个的通常水平,本周活跃地址也持续高于基线。 尽管AAVE价格从95-100美元区域回落至90美元以下,但在撰写本文时交易价约为87美元,并有小幅回升尝试。其RSI为58,显示涨势不再过热,仍存一定动能;CMF为正0.10,表明存在一定的买入兴趣。

Aave [AAVE] 的发展已不仅仅依靠存款和借贷活动;他们还在构建新的收入来源。随着Aave全球美元枢纽的启动以及用户活动的增加,该项目正重新获得发展动力。

Aave DAO交易收入突破百万美元大关!

自“Aave必将胜利”活动启动以来,Aave DAO的交易收入已突破100万美元。累计预期合作伙伴费用自四月以来持续增长,六月初出现显著跃升,并在整个月份保持稳定增长态势。

来源:X

这部分收入大部分来自以太坊 [ETH],而Arbitrum [ARB] 及其他少数链也有所贡献。有趣的是,这为Aave带来了除其常规基于资产管理规模的借贷市场费用之外的另一个收入渠道。

随着更多功能计划的推进——包括杠杆工具、交易构建器支持以及在Aave Pro中支持V4——这一收入基础有望持续增长。

新增钱包增长势头强于AAVE币价

除此之外,Aave的链上活动也出现激增。在其V4全球美元枢纽推出前后,AAVE的价格从近72美元上涨至约95美元,随后回落至85美元左右。

来源:Santiment

然而,值得注意的是,用户增长并未随币价回落而消退。6月30日,新增AAVE地址达到1,806个,远高于春季通常每天约200个的水平。

本周内,新增地址增长也持续高于基线。事实上,活跃地址数最高达到3,144个,并且保持在2,200个以上。

AAVE持稳于回调区间上方

关于此轮行情,这里需要做些平衡的补充。在价格触及95-100美元区域后,AAVE在图表上回落至90美元下方。

来源:TradingView

然而,该代币也并未完全失去上涨动能。截至发稿时,其交易价格约为87美元,并出现小幅反弹尝试。

RSI指数为58,表明此轮涨势已不再过热。市场似乎仍存留一些上涨力量。CMF指标也为正值,达到0.10,显示出一定的买入兴趣。


最终总结

  • Aave DAO交易收入突破100万美元,新增一种收入模式。
  • AAVE价格在图表上显露疲态,但新增地址数也达到了1,806个。

Câu hỏi Liên quan

QAave DAO的互换收入主要来自哪些链?

AAave DAO的互换收入主要来自以太坊(ETH)网络,此外,Arbitrum(ARB)和其他少数几条链也贡献了较小份额的收入。

Q除了借贷市场,Aave通过什么方式增加了新的收入来源?

AAave通过推出互换功能(swap revenue)增加了新的收入来源,其DAO的互换收入已超过100万美元,这为其提供了资产管理费用之外的另一重要收入模式。

QAave推出V4全球美元中心后,其原生代币AAVE的价格和用户增长表现如何?

A推出V4全球美元中心后,AAVE价格从约72美元上涨至约95美元,随后回落至85美元左右。尽管价格回调,但用户增长并未减弱,新地址数量在6月30日达到1,806个,远高于春季日均约200个的水平,并且本周活跃地址也保持在2,200至3,144的高位。

Q根据文章,有哪些未来规划的功能可能继续推动Aave的收入增长?

A文章提到,包括杠杆工具、交易构建器支持以及Aave Pro的V4支持等更多规划中的功能,可能继续推动Aave的收入基础持续增长。

Q文章发布时,AAVE代币的技术指标(如RSI和CMF)显示出怎样的市场状况?

A文章发布时,AAVE代币的相对强弱指数(RSI)为58,表明之前的上涨已不再过热;资金流量指标(CMF)为正值0.10,显示市场仍存在一定的买盘兴趣,代币在约87美元价位试图小幅回升。

Nội dung Liên quan

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

Gần đây, The Economist đã đăng một bài viết gây tranh cãi, cho rằng những đột phá của Trung Quốc trong lĩnh vực robot, AI, năng lượng mới và sản xuất cao cấp chưa giải quyết được vấn đề thiếu hụt nhu cầu trong tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, bên dưới nhận xét này là một vấn đề toàn cầu sâu sắc hơn: Khi máy móc ngày càng thông minh, làm thế nào để con người chia sẻ được giá trị do chúng tạo ra? Trong hơn 200 năm, tăng trưởng năng suất luôn dẫn đến tăng việc làm và thu nhập. Nhưng AI, với khả năng thay thế lao động nhận thức, đang thay đổi logic cơ bản này. Nếu AGI xuất hiện, nền kinh tế có thể tiếp tục phát triển với ít người tham gia trực tiếp hơn, đặt ra thách thức lớn về phân phối của cải. Vấn đề then chốt không phải là thất nghiệp mà là làm sao để sức mua của người tiêu dùng theo kịp năng lực sản xuất ngày càng tăng của máy móc. Thực tế tại Trung Quốc và toàn cầu cho thấy sự đứt gãy trong chuỗi "đổi mới công nghệ - lợi nhuận doanh nghiệp - thu nhập người dân - tăng trưởng tiêu dùng". Các gã khổng lồ công nghệ tạo ra khối tài sản khổng lồ, nhưng tỷ trọng thu nhập từ lao động trong GDP lại giảm, của cải tập trung vào số ít. AI làm chiếc bánh kinh tế to hơn, nhưng số người chia bánh lại ít đi. Tương lai có thể có ba con đường: con đường tư bản truyền thống (lợi nhuận thuộc về cổ đông), con đường tư bản nhà nước (nhà nước tham gia đầu tư), và con đường sáng tạo hơn như quỹ chủ quyền số, cơ chế sở hữu cổ phần toàn dân hoặc hệ thống thu nhập cơ bản mới để chia sẻ trực tiếp lợi ích từ nền kinh tế thông minh. Đối với Trung Quốc, đây là một cơ hội chiến lược. Ưu thế không chỉ nằm ở thị trường, chuỗi cung ứng và công nghệ, mà còn ở khả năng phối hợp chính sách để chuyển hóa của cải do robot tạo ra thành thu nhập, sức mua và an sinh xã hội. Trọng tâm chính sách cần song hành hỗ trợ phát triển công nghệ với cải cách phân phối thu nhập và thử nghiệm cơ chế chia sẻ lợi ích AI. Cuộc cạnh tranh trong hai thập kỷ tới không chỉ là về AI mạnh nhất hay nhiều robot nhất, mà quan trọng hơn là về việc xây dựng được hệ thống phân phối mới phù hợp với thời đại kinh tế thông minh. Câu hỏi lớn nhất của thời đại AI là: Khi máy móc làm việc, con người kiếm thu nhập từ đâu? Khi AI tạo ra giá trị, làm sao con người sở hữu được giá trị đó? Làm thế nào để thành quả tăng trưởng chuyển thành phúc lợi xã hội rộng rãi hơn?

marsbit6 phút trước

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

marsbit6 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

Lợi nhuận từ carry trade (kinh doanh chênh lệch lãi suất) tại các thị trường mới nổi, sử dụng USD làm tiền tệ tài trợ, đã ghi nhận quý có lãi thứ 7 liên tiếp – chuỗi thắng dài nhất kể từ năm 2008. Theo chỉ số của Bloomberg, chiến lược này đã mang về lợi nhuận tích lũy khoảng 22% từ cuối năm 2024, vượt xa trái phiếu kho bạc Mỹ. Động lực đến từ chênh lệch lãi suất lớn và sự hỗ trợ của tỷ giá hối đoái, khi USD suy yếu so với nhiều đồng tiền mới nổi. Ví dụ điển hình là Colombia với lợi nhuận kết hợp lên tới 48%. Dù đối mặt với thử thách từ đợt can thiệp lịch sử vào đồng Yên hồi tháng 8, thị trường đã nhanh chóng thích ứng bằng cách chuyển sang dùng Euro, Franc Thụy Sĩ làm tiền tệ tài trợ thay thế, giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản ồ ạt. Rủi ro chính phía trước là thời điểm Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) bắt đầu cắt giảm lãi suất. Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích cho rằng dữ liệu Mỹ hiện chưa đủ yếu để đảo ngược kỳ vọng này. Mối lo ngại khác là độ tập trung dòng tiền quá cao vào giao dịch carry trade, có thể dẫn đến biến động mạnh nếu đảo chiều. Dù vậy, lãi suất cao tại nhiều nền kinh tế mới nổi, được duy trì bởi áp lực lạm phát và giá năng lượng, vẫn tiếp tục hỗ trợ chiến lược này. Các nhà quản lý quỹ tiếp tục tìm kiếm cơ hội ở các thị trường như Nam Phi, Mexico, Brazil, Colombia và Thổ Nhĩ Kỳ.

marsbit21 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

marsbit21 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

Hai nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa và Wharton, Đại học Pennsylvania, đã sử dụng GPT-5.6 Sol Pro để giải quyết một vấn đề lý thuyết tối ưu hóa tồn tại suốt 40 năm. Họ chứng minh rằng thuật toán Gradient Descent (GD) truyền thống, khi chỉ điều chỉnh độ dài bước (step size) mà không thay đổi cấu trúc (như thêm động lượng), tồn tại một giới hạn tốc độ hội tụ không thể vượt qua. Cụ thể, nghiên cứu xác lập cận dưới chặt chẽ cho tốc độ hội tụ là Ω(T^{-1.9319}), có nghĩa là lỗi sau T bước lặp giảm chậm hơn ít nhất 1/T^{1.9319}. Điều này khẳng định dù thiết kế dãy độ dài bước tinh vi đến đâu (như "silver stepsize" đạt ~T^{-1.2716}), GD thuần túy cũng không thể đạt tốc độ tối ưu O(1/T^2) như các phương pháp có động lượng. Điểm đáng chú ý: phần chứng minh toán học cốt lõi hoàn toàn do GPT-5.6 Sol Pro xây dựng dưới sự hướng dẫn chiến lược của các nhà nghiên cứu. Toàn bộ chứng minh sau đó được dịch và kiểm tra nghiêm ngặt bởi trình chứng minh định lý Lean 4, đạt trạng thái "không lỗi" (zero sorry/admit). Kết quả này mở ra hướng tiếp cận mới, nơi AI có thể trở thành công cụ đắc lực để khám phá và chứng minh các giới hạn lý thuyết phức tạp.

marsbit31 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

marsbit31 phút trước

Anthropic Cúi Đầu Nhận Sai, Bằng Chứng Claude Âm Thầm Giảm Trí Tuệ

Claude đột nhiên trở nên "ngu ngốc", cộng đồng phát hiện lỗi gây tranh cãi. Nhà phát triển argofowl phát hiện từ phiên bản Claude Code 2.1.237, tùy chọn mức độ suy luận "high" thực tế chỉ tương ứng giá trị 10/100, trùng khớp với mức "low" cũ. Sự cố này xuất phát từ một thử nghiệm A/B của Anthropic nhằm điều chỉnh thang đo giá trị "effort", nhưng không được thông báo trong nhật ký cập nhật, khiến nhiều nhà phát triển mất thời gian gỡ lỗi nhầm. Kỹ sư Claude Code Thariq Shihipar nhanh chóng thừa nhận sự cố, giải thích rằng con số 10 chỉ là cách ánh xạ giá trị mới và khẳng định nó không ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình sau khi đánh giá kỹ lưỡng. Tuy nhiên, làn sóng chỉ trích mở rộng khi người dùng báo cáo mô hình Opus 5 cũng có biểu hiện suy giảm chất lượng rõ rệt: trả lời qua loa, mắc lỗi cơ bản và phản hồi máy móc. Thariq thừa nhận Opus 5 là một mô hình "không ổn định" và cho biết đội ngũ đang ưu tiên cao nhất để khắc phục. Sự việc làm lộ ra nghịch lý trong ngành AI: điểm số benchmark liên tục tăng nhưng trải nghiệm người dùng lại giảm sút. Việc cập nhật mô hình lớn thường thiếu minh bạch, với các thay đổi phía máy chủ như thử nghiệm A/B, định tuyến hay điều chỉnh tài nguyên mà không có thông báo rõ ràng, khiến người dùng chỉ có thể dựa vào cảm nhận chủ quan. Sự kiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của tính ổn định và sự tin cậy khi mô hình AI trở thành hạ tầng then chốt.

marsbit31 phút trước

Anthropic Cúi Đầu Nhận Sai, Bằng Chứng Claude Âm Thầm Giảm Trí Tuệ

marsbit31 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

Công ty AI Anthropic đang chuẩn bị ra mắt hai mô hình mới có mã là "Marshmallow" (kẹo bông) và "Melon" (dưa). Theo đánh giá ban đầu, Marshmallow có khả năng vượt trội, trong khi Melon có hiệu suất thấp hơn. Cả hai được dự đoán là bản nâng cấp của Opus và Sonnet, dự kiến ra mắt trong tuần tới. Sự xuất hiện của các mô hình mới này diễn ra trong bối cảnh mô hình cao cấp nhất của Anthropic, Fable 5, đang gặp phải sự thờ ơ bất ngờ từ thị trường. Ra mắt hai tháng trước, Fable 5 chỉ chiếm khoảng 11% lượng token được các doanh nghiệp sử dụng trên nền tảng Anthropic, một con số rất thấp so với đối thủ cạnh tranh trực tiếp là GPT-5.6 Sol của OpenAI (25%). Nguyên nhân chính được cho là do giá thành quá cao của Fable 5 (gấp đôi Opus 4.8) trong khi lợi ích mang lại không tương xứng. Ngay cả mô hình Opus 5 ra mắt sau đó, với giá bằng một nửa, cũng cho thấy hiệu suất tương đương trong nhiều bài kiểm tra, khiến các doanh nghiệp ưa chuộng Opus 5 hơn. Áp lực càng gia tăng khi các mô hình AI mã nguồn mở ngày càng phổ biến, chiếm tới 62% lượng token được sử dụng nhưng chỉ tiêu tốn chưa đến 4% ngân sách của doanh nghiệp. Do đó, việc Anthropic nhanh chóng chuẩn bị các mô hình mới như Marshmallow và Melon được xem là một nước đi chiến lược nhằm lấp đầy khoảng trống trên thị trường: cung cấp những mô hình đủ mạnh nhưng có mức giá phải chăng hơn, có khả năng thu hút người dùng doanh nghiệp sử dụng lâu dài và ở quy mô lớn.

marsbit51 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

marsbit51 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片