GrayScale actualizează lista celor mai bune 20 de active din industria criptomonedelor pentru T1 2025, adăugând HYPE, ENA, VIRTUAL, JUP, JTO și GRASS
În acest trimestru, echipa GrayScale Research s-a concentrat în mod special pe următoarele teme de piață:
Alegerile din Statele Unite și impactul lor potențial asupra reglementării industriei, în special în domeniile DeFi și staking;
Progresele în tehnologia AI descentralizată și aplicațiile agenților AI;
Creșterea ecosistemului Solana.
Pe baza acestor teme, cele mai bune 20 de active GrayScale includ acum Hyperliquid, Ethena, Virtual Protocol, Jupiter, Jito și Grass, aceste active fiind considerate cu un potențial ridicat în trimestrele viitoare:
Hyperliquid (HYPE): un blockchain Layer 1, destinat să susțină aplicațiile financiare pe lanț, principala utilizare fiind un exchange descentralizat (DEX) pentru futures perpetue, având un registru de ordine complet pe lanț.
Ethena (ENA): un nou tip de stablecoin USDe, susținut în principal de poziții de hedging în Bitcoin și Ethereum, protocolul deține poziții long în Bitcoin și Ethereum și deține poziții short în futures perpetue pe aceleași active.
Virtual Protocol (VIRTUAL): o platformă pentru crearea de agenți AI pe rețeaua Ethereum Layer 2 Base, acești agenți putând executa sarcini în mod autonom, simulând deciziile umane, susținând crearea și deținerea comună a agenților AI tokenizați.
Jupiter (JUP): principalul agregator DEX pe Solana, având cea mai mare valoare totală de blocare (TVL) în rețea, pe măsură ce numărul traderilor de retail crește, Jupiter se așteaptă să beneficieze de activitatea de pe piață a memecoins și tokenilor agenți AI bazați pe Solana.
Jito (JTO): un protocol de lichiditate pe Solana, adoptarea sa a crescut semnificativ în ultimul an, generând peste 550 de milioane de dolari în venituri din taxe în 2024, având o situație financiară excelentă.
Grass (GRASS): o rețea de date descentralizată, care recompensează utilizatorii printr-o extensie Chrome pentru a împărtăși lățimea de bandă nefolosită a internetului, lățimea de bandă fiind utilizată pentru scraping de date online, datele fiind ulterior vândute companiilor AI și dezvoltatorilor pentru a antrena modele de învățare automată.
