Bitget App
Торгуйте разумнее
Купить криптовалютуРынкиТорговляФьючерсыEarnAISquareПодробнее
Ежемесячные расходы по криптовалютным платежным картам выросли до 600 миллионов долларов, на долю USDT приходится 62,5%

Ежемесячные расходы по криптовалютным платежным картам выросли до 600 миллионов долларов, на долю USDT приходится 62,5%

ChaincatcherChaincatcher2026/05/03 10:21
Показать оригинал

По данным ChainCatcher, генеральный директор Tether Паоло Ардоино в X перепостил информацию Memento Research, согласно которой ежемесячный объем потребления с помощью криптоплатежных карт достиг 600 миллионов долларов, что в 6 раз больше, чем год назад. Совокупный объем ончейн-транзакций составил 7,2 миллиарда долларов, а всего выполнено 24 миллиона транзакций, охвачено 1,36 миллиона адресов кошельков. В частности: 1) 62,5% сделок рассчитываются в Tether (USDT), что показывает, что стейблкоины постепенно становятся фундаментальной инфраструктурой для платежей; 2) около 90% операций проходят через сеть Visa; 3) ончейн-данные также показывают, что Solana ecosystem обеспечила оборот примерно в 348 миллионов долларов, а компания Jupiter Global из структуры Jupiter за месяц увеличила объем на 660%.

0
0

Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.

PoolX: вносите активы и получайте новые токены.
APR до 12%. Аирдропы новых токенов.
Внести!

Вам также может понравиться

Meta разрабатывает собственный AI-чип, который будет внедрён в первой половине следующего года; цель — снизить расходы и уменьшить зависимость от Nvidia.

Третье поколение собственного AI-чипа Meta, MTIA 450, начнет использоваться в дата-центрах в первой половине следующего года, а четвертое поколение ожидается к концу 2027 года. В течение следующих 12 месяцев Meta обязалась внедрить собственные чипы с электрической мощностью более 1 гигаватта. Вице-президент по инженерии Meta Yee Jiun Song заявил, что собственные чипы более эффективны при запуске AI-моделей и потребляют меньше энергии по сравнению с текущими продуктами Nvidia.

华尔街见闻2026/09/15 14:51