Tether报告显示:2025年第四季度USDT交易量创下4.4万亿美元历史新高

bitcoinist發佈於 2026-02-06更新於 2026-02-06

文章摘要

泰达公司(Tether)发布的2025年第四季度市场报告显示,其稳定币USDT在用户数量、链上转账量和市值等多个指标上创下历史新高。该季度USDT用户数增长3520万,总用户数达到5.345亿,连续八个季度实现超3000万用户增长。月活跃用户数达2480万,占所有稳定币月活用户的68.4%。 链上转账量季度环比增加2486亿美元,总规模达4.4万亿美元,较2024年第三季度的1.7万亿美元显著增长。其中63.6%为纯USDT转账,36.4%涉及多资产转移(如DeFi兑换)。零售交易需求同样强劲,季度交易笔数增加3.1亿次,达22亿笔,其中88.2%的交易金额低于1000美元。 尽管加密货币市场在10月出现熊市转换,USDT市值仍增长124亿美元,达到1873亿美元,表现优于大盘。自10月10日市场下跌以来,USDT上涨3.5%,而同期第二大稳定币USDC下跌2.6%。报告发布时,比特币价格约为6.58万美元,24小时内跌幅超9%。

Tether最新报告显示,USDT在2025年最后一季度的多项指标实现增长,其中转移量创下新纪录。

Tether的USDT在2025年第四季度创下转移量新纪录

USDT发行方Tether发布了2025年第四季度市场报告,数据显示这家市值最大的稳定币创下多项新纪录。首先,期间USDT用户数增加3520万,总用户数达到5.345亿。

近年来USDT用户数的季度增长 | 来源:Tether

在此统计中,Tether既包含了在链上接收并使用USDT至少24小时的用户,也包含了在交易所等中心化平台上接收该稳定币的预估用户数。

从上图可见,2025年第四季度是Tether稳定币连续第八个季度实现用户增长超3000万。就活跃用户而言,该季度创下历史新高(ATH),在30天滚动窗口内平均有2480万用户至少接收一次USDT。报告指出:「这占所有稳定币月活跃用户的68.4%。」

链上转移量也在本季度创下历史新高,跃升2486亿美元后达到4.4万亿美元。

过去一年该稳定币交易量显著上升 | 来源:Tether

如图所示,2024年第三季度USDT转移量仅为1.7万亿美元,因此此后跃升至4.4万亿美元表明使用该稳定币的需求显著提升。报告称:「在这4.4万亿美元的季度总量中,2.8万亿美元(63.6%)是仅转移USDT的交易,1.6万亿美元(36.4%)是转移多种资产的交易(通常为DeFi兑换)。」

零售投资者的交易需求也有所增长,涉及该稳定币的转账数量在第四季度增加3.131亿美元,创下22亿笔的历史新高。其中88.2%的交易金额低于1000美元。

该稳定币本身的投入资金在本季度也有所增加,市值在流入124亿美元后达到1873亿美元。

该代币市值呈现稳定增长态势 | 来源:Tether

USDT市值的增长是在10月加密货币整体市场转向看跌的背景下实现的。尽管如此,市场低迷仍在某种程度上影响了该代币——在市场放缓前,其月市值增长率为4.9%,而在10月10日清算挤压事件后出现下降。

总体而言,自10月10日至今,USDT始终是韧性较强的加密货币之一,上涨3.5%,而整个行业市值缩水超三分之一。同期第二大稳定币USDC下跌2.6%。

比特币价格

截至发稿,比特币交易价格约为65,800美元,24小时内跌幅超9%。

该代币价格似乎出现暴跌 | 来源:TradingView上的BTCUSDT

相關問答

Q根据Tether的报告,2025年第四季度USDT的转移量达到了多少?

A根据Tether的报告,2025年第四季度USDT的转移量达到了创纪录的4.4万亿美元。

Q2025年第四季度USDT的用户数量增长了多少,总用户数达到多少?

A2025年第四季度USDT用户数量增加了3520万,总用户数达到5.345亿。

Q在2025年第四季度,USDT的市值达到了多少?

A在2025年第四季度,USDT的市值达到了1873亿美元。

Q报告中提到,在2025年第四季度,有多少比例的USDT交易是涉及金额小于1000美元的小额交易?

A报告中提到,在2025年第四季度,有88.2%的USDT交易是涉及金额小于1000美元的小额交易。

Q与USDT相比,同期第二大稳定币USDC的市值变化如何?

A在同期,第二大稳定币USDC的市值下跌了2.6%。

你可能也喜歡

早报 | 特朗普媒体集团公布 Q1 财报;三大 DeFi 应用 30 天内向代币持有者返还近 1 亿美元收入;Michael Saylor 再次发布比特币 Tracker 信息

摘要:5月11日早报,涵盖加密市场与宏观政策关键动态。特朗普媒体集团第一季度财报显示,其加密货币(主要是比特币)投资目前浮亏约4亿美元。同时,MicroStrategy创始人Michael Saylor暗示公司可能将在下周披露新一轮的比特币增持信息。在监管方面,英国央行行长警告,稳定币的监管框架可能引发美国与国际监管机构之间的较量。 去中心化金融(DeFi)领域数据显示,Hyperliquid、EdgeX和Pump.fun三个协议在过去30天内合计向代币持有者返还了近1亿美元的收入,反映出DeFi正从投机市场转向产生实际收益的链上经济基础设施。 宏观层面,高盛推迟了对美联储降息时间的预测,预计首次降息可能要到2026年12月,主要原因是通胀压力持续。这可能导致流动性收紧,对加密资产等风险资产估值构成压力。市场对6月美联储会议维持利率不变的预期概率高达93.4%。 其他重要动态包括:预测市场平台Polymarket宣布已识别并封禁进行“幽灵成交”的违规账户集群,以提升平台完整性;韩国国税厅首次试点将扣押的虚拟资产委托给民间托管机构进行管理。此外,文章还列出了过去24小时在以太坊、Solana和Base链上交易量靠前的热门Meme代币榜单。

链捕手29 分鐘前

早报 | 特朗普媒体集团公布 Q1 财报;三大 DeFi 应用 30 天内向代币持有者返还近 1 亿美元收入;Michael Saylor 再次发布比特币 Tracker 信息

链捕手29 分鐘前

Telegram亲自接管TON,社交流量改写公链叙事

5月4日,Telegram创始人Pavel Durov宣布,TON网络手续费已降低6倍至接近零。更关键的是,Telegram将取代TON基金会,成为网络新的核心驱动力和最大验证者,未来几周将重点推进技术升级与开发者工具。 过去TON与Telegram关系紧密但主导性不强。此次转变意味着Telegram不仅提供用户入口,更深入参与网络验证、技术路线等底层环节,旨在将TON更深地整合进其产品体系。 TON的核心挑战在于将Telegram的巨大流量转化为可持续的链上使用场景,而非短期热度。Notcoin等项目已证明Telegram能引爆传播,但生态需要持久交互。降费与提速(最终确认时间约0.6秒)旨在支持小额、高频的日常交互,如打赏、支付、游戏奖励等,使区块链体验无缝融入用户操作。 Telegram成为最大验证者是一大步,虽提升了执行效率,但也引发了关于中心化的讨论。Durov回应称这将吸引更多大型验证者加入,增强去中心化,但效果需观察。 此外,TON的高额质押收益(年化约18.8%)在主流加密货币中名列前茅,有助于吸引并锁定生态资金。 总之,TON正从依靠Telegram流量转向成为其应用生态的基础设施。成功的关键在于能否将社交入口转化为真正的、用户无感的链上使用,让区块链成为Telegram日常功能的一部分。这既是巨大机遇,也意味着更严峻的考验。

marsbit30 分鐘前

Telegram亲自接管TON,社交流量改写公链叙事

marsbit30 分鐘前

OpenAI后训练工程师翁家翌,给Agentic AI提出了新范式假设

OpenAI工程师翁家翌提出名为“启发式学习”的新范式,探索AI通过自主编写和修改代码来提升能力,而非仅依赖训练神经网络参数。 在实验中,他让Codex在明确目标和反馈闭环中,为Atari Breakout等游戏编写纯Python策略代码,通过反复运行、查看日志与回放、定位失败并修改代码,最终使策略在Breakout中达到理论满分。这种“启发式学习”将经验沉淀为可阅读、修改和审计的软件系统,而非难以解释的神经网络权重。 文章对比了启发式学习与深度强化学习的差异:前者更新的是代码结构和规则,具备更好的可解释性、更高的样本效率,并能通过回归测试等方式缓解灾难性遗忘问题。在Atari57游戏的批量测试中,该方法在部分游戏上表现出接近或超越传统强化学习算法的效率,但在需要长程规划的复杂任务中仍存在局限。 该范式的潜在产业意义包括:为机器人控制等场景提供更轻量、可审计的解决方案;提升安全关键系统的可解释性与可维护性;以及为智能体产品提供能力沉淀和共享的新路径。然而,其实用性仍需在更复杂的真实场景中进一步验证。 翁家翌认为,未来更可能是神经网络(负责快速感知等)与启发式系统(负责规则、记忆与安全)结合的分工模式。这预示着AI发展的一条可能路径:在强大编码智能体的辅助下,部分经验可以重新转化为可读、可维护的软件工程资产。

marsbit1 小時前

OpenAI后训练工程师翁家翌,给Agentic AI提出了新范式假设

marsbit1 小時前

你的 Claude 今晚要做梦了,别打扰它

Anthropic在开发者大会上为AI智能体平台引入了“做梦”(Dreaming)功能,这实际上是一种基于历史运行日志的离线批处理与自我优化机制。AI智能体在完成复杂任务后,会利用闲置时间自动回顾大量操作记录,从中提炼有效模式(例如更优的操作路径),并固化为可共享的记忆,从而提升后续任务效率。 类似机制也出现在其他AI产品中,如Hermes Agent的“Curator”功能可自动将经验整理成“Skill”,OpenClaw的“做梦”流程则细分为浅睡、快速眼动和深睡三个阶段,通过多维度加权决定哪些信息应存入长期记忆。 该功能与“记忆”(Memory)技术紧密相关。当前AI能力的核心挑战之一是如何有效管理与利用不断增长的上下文信息。一方面,行业正通过技术创新(如Subquadratic公司宣称的1200万token超长上下文模型)试图扩大信息容量;另一方面,“做梦”这类功能旨在让AI在有限上下文窗口内,主动筛选、巩固重要信息,模仿人类睡眠中的记忆处理过程。 文章指出,科技公司频繁使用“思考”“记忆”“做梦”等拟人化术语来描述AI功能,这不仅是技术类比,更是一种营销策略和认知塑造。它模糊了机器与人的边界,影响用户对产品的感知与期待,并在无形中转移了技术缺陷的责任归属。本质上,AI的“做梦”仍是一种消耗计算资源的自动化数据处理,但其命名方式却让我们更倾向于将其视为拥有内在生命的数字实体。

marsbit1 小時前

你的 Claude 今晚要做梦了,别打扰它

marsbit1 小時前

交易

現貨
合約
活动图片