Топ-5 протоколов ликвидного стейкинга по объему заблокированных активов в ноябре 2024 года

1887

2 мин

С появлением децентрализованных финансов значительно расширились возможности для заработка на крипторынке. Например, классический стейкинг трансформировался в ликвидный. Если первый предполагает простой процентный доход за блокировку активов в сети Proof-of-Stake, то во втором случае пользователи получают взамен производные токены. Их можно в любой момент момент вывести из протокола и задействовать на других платформах для дополнительного заработка.

В ноябре 2024 года рынок ликвидного стейкинга оценивается в $59,29 млрд, что делает его крупнейшим сегментом децентрализованных финансов. За месяц объем заблокированных в протоколах активов увеличился на 25,9%. С начала года этот показатель вырос в 1,75 раза.

Лидером рынка остается протокол LIDO, запущенный на Ethereum в 2020-м. В ноябре 2024 года на платформе было заблокировано активов на $32,71 млрд — на 34,5% больше, чем в прошлом месяце.

Децентрализованный протокол LIDO управляется сообществом. Участвовать в голосованиях могут держатели нативного токена LDO. На фоне успехов нативной платформы криптовалюта подорожала на 59,5%. Однако с января 2024-го цена актива снизилась почти вдвое.

Второе место по объему заблокированной стоимости в сегменте ликвидного стейкинга занимает Jito с показателем $3,27 млрд. За месяц TVL протокола вырос на 37,2%.

Jito работает в блокчейне Solana. За блокировку монет SOL пользователи получают двойное вознаграждение в виде процентов в стейкинге и повышенной комиссии для валидаторов. Кроме того, взамен поставленной криптовалюты протокол генерирует производные токены JitoSOL, которые можно использовать для дополнительного заработка.

Третье место в рейтинге платформ ликвидного стейкинга с самыми высокими показателями TVL занимает Rocket Pool. В ноябре 2024 года на ней заблокировано монет Ethereum на $2,48 млрд. По сравнению с показателем за предыдущий месяц, TVL протокола снизился на 21,7%.

Rocket Pool упрощает участие в стейкинге эфира для обычных пользователей, предлагая ставить от 0,01 ETH. Валидаторам достаточно внести в протокол 8 монет, чтобы получать комиссии и производные токены RPL.

В топ-5 протоколов ликвидного стейкинга с наибольшими показателями TVL в ноябре также вошли:

mETH Protocol — $1,6 млрд.
Sanctum Validator LSTs — $1,39 млрд.

Стоит отметить: ранее на Crypto.ru была опубликована инфографика по мем-токенам с лучшей доходностью за ноябрь 2024 года.

Главный редактор

Крылов Влад журналист и эксперт крипторынка

Понравилась новость? Поделись мнением!

Комментарии

Оставить комментарий

Комментариев пока нет

Интересное по инвестиции

Рынок мог заранее учесть риск исключения Strategy из индекса MSCI

Крипто-инфлюенсер CM считает, что возможное исключение Strategy из индекса MSCI уже могло быть заложено в цену, поэтому дальнейшее давление со стороны пассивных продавцов не обязательно приведет к заметному падению акций MSTR. По итогам предыдущей сессии бумаги MSTR снизились на 9,56%. По его оценке, если чистый показатель оценки акций MSTR по отношению к стоимости BTC на акцию опустится ниже 1, это может стать хорошей возможностью для покупки. Сейчас у Strategy сохраняется значительный запас наличности, которого теоретически хватит на покрытие дивидендных выплат примерно в течение следующих трех лет, а BTC торгуется выше уровня удержания около $75 000.

Трейдер открыл лонг на 20,5 млн AGT на Aster с прибылью свыше $1,26 млн

По данным Lookonchain, трейдер 0xC7Fd открыл на Aster DEX длинную позицию на 20,5 млн AGT с 2-кратным кредитным плечом. Стоимость позиции составила около $1,63 млн, а нереализованная прибыль превысила $1,26 млн при доходности 155%.

Elorian представила модель Glimpse для анализа видео с API на 94% дешевле Astra

Elorian AI, основанная бывшим исследователем Google DeepMind Эндрю Даем, выпустила первую модель визуального мышления Glimpse для анализа действий, пространственных связей и изменений объектов в видео. По данным компании, в 4 тестах Glimpse превзошла Astra, в 1 показала равный результат, а в 6 уступила; в Video-MME v2 модель набрала 56,68 против 64,06 у Astra, при этом результаты пока не подтверждены независимыми проверками. Компания заявила, что Glimpse может повторно анализировать кадры, увеличивать фрагменты и при необходимости запускать код для проверки деталей. API модели стоит $0,60 за миллион входных токенов и $3 за миллион выходных токенов, что на 94% ниже, чем у Astra; ранее Elorian привлекла $55 млн при оценке в $300 млн.

Nasdaq 100 за неделю потерял 5,5% на фоне долговых рисков в ИИ и роста цен на нефть

Nasdaq 100 снизился на 5,5% за неделю, что стало самым сильным недельным падением с апреля 2025 года, а индекс Philadelphia Semiconductor падал 8 торговых дней подряд и потерял около 16%. Давление на рынок усилили опасения вокруг долговой нагрузки CoreWeave, чьи акции в пятницу упали на 12%, а также рост нефти: Brent приблизилась к $110 за баррель, WTI выросла на 3,8% до $101,71, что усилило тревогу по поводу инфляции. Инвесторы все больше беспокоятся не о спросе на мощности для ИИ, а о расходах на финансирование и окупаемости таких проектов, хотя ARK Investment Management нарастила позиции в CoreWeave и Cerebras Systems. Теперь рынок ждет отчетности крупных технологических компаний, чтобы оценить, смогут ли доходы от ИИ поддержать высокий уровень капитальных затрат.

Американские акции упали из-за сомнений в окупаемости ИИ и роста цен на нефть

Американский рынок завершил пятницу снижением: Nasdaq Composite потерял 2,15%, Nasdaq 100 — 2,5%, а S&P 500 — 1,1% на фоне сомнений в прибыльности инвестиций в ИИ и роста цен на нефть. Индекс VIX впервые за 4 месяца ненадолго превысил 22, Brent поднималась более чем на 3% примерно до $110 за баррель, а WTI выросла на 3,8% до $101,71. Давление сильнее всего затронуло компании, связанные с ИИ: акции CoreWeave упали на 12%, а Philadelphia Semiconductor Index снижался 8-ю сессию подряд — это самая длинная серия с 2008 года. Бумаги SK Hynix, SanDisk, Micron Technology и Coherent потеряли более 6,5%, 6,8%, 5,6% и 7% соответственно, тогда как рынок все больше оценивает, смогут ли крупные вложения в ИИ окупиться на фоне дорогого финансирования.