稳定币热潮迈入主流,非法使用骤降——零售用户正推动这一转变

ambcrypto發佈於 2025-12-11更新於 2025-12-11

文章摘要

2025年全球稳定币采用迎来转折点,交易量突破4万亿美元,但非法使用量同比暴跌约60%。这一变化源于全球监管强化(如欧盟MiCA框架)和受监管发行人的崛起。零售用户而非机构成为增长主力,推动稳定币用于日常支付、跨境汇款和储蓄保值,尤其在通胀严重的新兴市场。稳定币正从投机工具转型为日常金融基础设施,标志着市场更健康、成熟,并为2026年加密行业奠定新方向。

全球稳定币采用率在2025年迎来转折点。根据TRM实验室最新发布的《加密货币采用与稳定币使用报告》,该类资产正以2021年以来最快速度增长——而与之相关的非法活动却骤降至多年低点。

研究结果揭示了一个正在快速扩张、迅速规范化,且越来越由零售用户而非机构推动的市场。

交易量激增之际,稳定币非法活动锐减

2025年稳定币转账量突破4万亿美元,创下史上最强劲增长周期之一。

尽管交易量激增,但根据TRM数据,稳定币的非法使用同比大幅下降约60%。

这一趋势与先前周期形成鲜明对比——过去稳定币使用量的增长往往与欺诈、逃避制裁和洗钱活动同步上升。

TRM将这一下降归因于两大结构性变化:全球执法力度加强,以及受监管的全额储备发行方的崛起。

随着更多司法管辖区推出稳定币监管框架(包括欧盟通过MiCA法案,以及香港、新加坡、阿联酋和英国等地区),非法行为者难以找到不受审查的操作空间。

推动2025年加密市场复苏的是零售用户而非机构

报告最显著的发现是,零售交易者推动了今年加密货币活动的大部分增长,扭转了2022-2024年机构主导的周期。

TRM指出消费平台用户获取强劲且交易量上升,主要支撑因素包括:

  • 美国零售投资者在观望两年后重返市场
  • 新兴市场使用率急剧上升,特别是储蓄和支付领域
  • 稳定币在受通胀冲击的经济体中替代本地货币

这一转变将稳定币置于更草根复兴运动的中心,个人用户将数字美元用于日常商业、跨境交易和价值存储——而不仅仅是投机交易。

「日常金融」阶段到来

稳定币如今支撑全球大部分加密活动,其应用场景正在拓宽。零售用户越来越倾向于使用稳定币进行汇款、小额支付,以及对冲本国货币波动。

与此同时,金融科技平台和支付中介正以前所未有的速度整合稳定币,扩展合法的链上交易流。

由于稳定币在开放网络上运行,一个地区的采用会加速其他地区的活动——形成全球性的正向反馈循环。

TRM将此阶段描述为「转型期」,稳定币正从投机性加密基础设施转变为日常用户的核心金融基础设施。

更洁净的市场预示更成熟的周期

非法资金流下降与零售参与度上升相结合,表明市场结构正趋于健康化。

稳定币不再被视为不透明的高风险流动性工具,而是逐渐成为受监管、可追溯、广受欢迎的工具,同时吸引消费者和合规机构。

报告指出,这一动态将影响2026年加密货币的发展方向。

若零售需求持续扩大且受监管发行方保持主导地位,稳定币可能成为未来十年全球最重要的支付通道之一。


核心要点

  • 全球稳定币使用正在加速,而非法活动急剧下降,标志着市场走向更成熟和规范化
  • 零售需求——而非机构资金——正推动稳定币采用,重塑2026年加密行业增长轨迹

相關問答

Q根据TRM Labs的报告,2025年稳定币的非法使用量同比下降了多少?

A根据TRM Labs的报告,2025年稳定币的非法使用量同比下降了约60%。

Q报告指出,是什么原因导致了稳定币非法活动的减少?

A报告将非法活动的减少归因于两个结构性变化:全球执法力度的加强,以及受监管、完全备付的发行机构的崛起。

Q2025年加密货币活动的增长主要由哪类用户驱动?这与前一个周期有何不同?

A2025年加密货币活动的增长主要由零售交易者驱动,这逆转了2022-2024年以机构为主的周期。

Q报告提到了哪三个因素支持了消费者平台的用户增长和交易量上升?

A报告提到的三个支持因素是:美国零售用户时隔两年重返市场;新兴市场使用量激增,特别是用于储蓄和支付;在受通货膨胀冲击的经济体中,稳定币正在取代当地货币。

QTRM Labs如何描述稳定币当前的发展阶段?

ATRM Labs将当前阶段描述为一个“转型阶段”,稳定币正从投机性的加密基础设施转变为日常用户的核心金融基础设施。

你可能也喜歡

年薪百万抢电工,Meta急到自己办技校

AI竞赛正面临新的瓶颈:工地。美国正面临严重的电工、建筑工等技术工人短缺,这已成为微软、Meta、OpenAI等公司快速建设超大规模AI数据中心(如OpenAI耗资160亿美元的“星际之门”项目)的“头号障碍”。 尽管AI公司愿支付高薪(如电工年薪可达24-28万美元),远超传统行业,但熟练技工仍供不应求。麦肯锡预测,美国在2023-2030年间需额外培养13万名电工和24万名建筑工,而劳工统计局预计每年仍有8万个电工岗位空缺。这种短缺导致项目延迟,每月可能造成数百万美元的收入损失。 AI数据中心建设复杂,需应对巨大功耗(一座设施耗电堪比数十万户家庭)、复杂的配电系统以及高密度散热(需液冷技术)等挑战,因此亟需大量技术娴熟的工人。 为此,科技巨头开始亲自下场培养人才。例如,Meta投入1.15亿美元建立建筑工人培训学校,提供免费培训及生活补贴,以快速输送工人上岗。OpenAI则与建筑工会合作,提前锁定熟练劳动力。同时,企业也将招聘目光投向高中生,鼓励年轻人投身技工行业。这些举措已见成效,Z世代对技工职业的兴趣显著上升。 然而,更深层的挑战在于电力。AI数据中心用电量正以惊人速度增长,已推高部分地区的电价。此外,数据中心建设是项目制的,建设期需要成千上万的工人,但建成后仅需少量常驻人员。这意味着未来可能面临熟练工人短期过剩、并流向其他行业压低薪资的风险。如何实现劳动力与电力资源的长期平衡,仍是悬而未决的问题。

marsbit59 分鐘前

年薪百万抢电工,Meta急到自己办技校

marsbit59 分鐘前

OpenAI 不靠最贵的模型卖钱了

OpenAI近期调整了API定价策略,旗舰模型GPT-5.6 Luna降价80%,Terra降价20%,而顶级模型Sol未降价但新增了更快的“Fast”模式。此次调整的核心并非单纯的价格战,而是标志着OpenAI首次引导用户根据任务需求选择不同模型,而非一味追求最强模型。官方建议复杂任务可由Sol进行规划,再由Luna等成本更优的模型执行。 此举与Anthropic近期推出半价替代旗舰的Claude Opus 5策略相似,显示硅谷领先公司正形成默契:旗舰模型(如Sol、Fable)的角色正从直接盈利转向树立技术品牌和探索上限,而商业化走量和利润则主要由中端及性价比模型(如Luna、Opus)承担。这类似于汽车等行业“旗舰立形象,走量车型赚利润”的模式。 更深层的变化在于成本下降的驱动力。OpenAI透露,此次降价部分得益于由Sol模型自身参与优化底层生产内核,实现了效率提升与成本降低,开启了“模型优化模型”的自我加速循环。 行业竞争焦点正从“谁最聪明”的单项性能比拼,转向为企业提供基于任务重要性、出错成本、规模等因素的“模型组合”最优解,追求整体ROI。这类似于云计算按数据冷热使用不同存储的策略。 OpenAI的长期战略日益清晰:其真正目标并非依靠单一模型的高毛利,而是通过极低的调用成本构建庞大的开发者生态与调用量,形成类似操作系统或云平台的渗透率与用户粘性。当API调用成本低至可被忽略,AI将如水电般无缝嵌入所有业务流程,其发展也将从追求智能巅峰的“产品时代”,进入驱动全面自动化与效率的“基础设施时代”。

marsbit59 分鐘前

OpenAI 不靠最贵的模型卖钱了

marsbit59 分鐘前

交易

現貨
活动图片