Введение

Среди быстрого развития криптовалют и блокчейн-технологий инструменты анализа данных on-chain стали неотъемлемой частью цифрового рынка активов. Эти инструменты раскрывают потоки транзакций, распределение активов и рыночное настроение, помогая участникам рынка путем предоставления инвесторам, исследователям и регулирующим учреждениям реальном времени, прозрачную и точную поддержку данных, тем самым способствуя более эффективной и справедливой операции на рынке.

Источник: FinTechFrontiers

Согласно отчету 2024 года «Цифровые валюты и финансовая инфраструктура на цепочке» опубликованному Банком международных расчетов (БМР), общая глобальная рыночная капитализация криптовалют превысила 4,2 триллиона долларов в первом квартале 2024 года, при этом объем транзакций на цепочке составил 67% — почти в три раза больше, чем 23%, зафиксированных в 2020 году. За этим взрывным ростом потока данных стоит появившийся рынок анализа данных на цепочке, растущий с темпом годового среднего темпа роста (CAGR) в 28,3% (источник данных: MarketResearchFuture, MRFR, 2024).

Источник: Официальный

Исходя из вышеизложенного, процесс коммерциализации инструментов анализа данных on-chain постепенно также входит в новый этап. В частности, с запуском Arkham своей платформы для спотовой торговли, бизнес-модель инструментов анализа данных on-chain претерпела значительные изменения, сместившись к финансовым платформам, основанным на данных. В данной статье будет проанализировано текущее развитие инструментов анализа данных on-chain и исследовано развитие будущих бизнес-моделей.

Ландшафт рынка инструментов on-chain данных

Определение и роль анализа данных On-Chain

Анализ данных on-chain включает использование кроссплатформенных, автоматизированных и визуализированных методов для проведения глубокого анализа транзакций блокчейна, выполнения смарт-контрактов и поведения пользователей. Он служит «цифровым рентгеном» криптовалютного рынка, обеспечивая возможность отслеживать потоки средств, торговую активность и рыночные тенденции на блокчейне в реальном времени, раскрывая при этом поведенческие паттерны трейдеров и институциональных инвесторов.

Ценность инструментов анализа on-chain данных заключается в их способности предоставлять децентрализованные и прозрачные рыночные данные, что резко контрастирует с непрозрачностью традиционных финансовых рынков. В результате on-chain данные помогают розничным инвесторам получать точные рыночные сигналы и помогают институтам и регулирующим органам в надзоре за рынком и контроле за рисками.

Обзор основных инструментов онлайн-данных

В настоящее время существует несколько известных платформ ончейн-данных, предлагающих различные услуги, адаптированные под различные потребности пользователей. Хотя эти платформы отличаются по функциональности и бизнес-моделям, они совместно способствуют принятию и применению ончейн-данных.

Эволюция технологии анализа данных On-Chain

Первое поколение (2016-2019): Представленное Etherscan, эти ранние исследователи блокчейна предоставляли базовые функциональности запроса транзакций.

Второе поколение (2020-2022): Под руководством Dune Analytics в эту эру были введены SQL-запросы, позволяющие пользователям создавать персонализированные панели управления.

Третье поколение (2023–настоящее время): характеризуется платформами интеллектуального анализа, управляемыми искусственным интеллектом, воплощенными в двигателе Arkham Ultra и оракульной сети Nansen 2.0.

Согласно отчету "Кривая зрелости технологий анализа данных on-chain", опубликованному Центром исследований блокчейна Университета Стэнфорда в июне 2024 года, четвертое поколение отмечает вход промышленности в фазу, где "интеллектуальная автоматизация" и "интеграция торговли" развиваются параллельно. В отчете было опрошено 312 институциональных пользователей, при этом 89% отметили, что "генерация сигналов о сделках в реальном времени" является основным фактором при выборе инструмента анализа.

Ведущие инструменты онлайн-данных

Dune Analytics: Известный своими мощными возможностями запросов и визуализации, Dune позволяет пользователям свободно настраивать запросы и представлять результаты анализа через интуитивно понятные диаграммы. Его открытость и гибкость делают его предпочтительной платформой для данных ученых и разработчиков.

Источник: Cryptonary

Аналитика шагов: Footprint сосредотачивается на предоставлении пользователям удобных интерактивных информационных панелей. Путем оптимизации процессов и предоставления удобного интерфейса он позволяет пользователям легко освоить ончейн-данные, что особенно подходит для инвесторов без технического образования.

Источник: Официальный

Nansen: Nansen специализируется на анализе поведения цепочки, связанного со смарт-контрактами и инвесторами-китами. Его функция отслеживания "Умные деньги" предоставляет пользователям информацию о потоках институциональных фондов и стратегиях торговли, помогая инвесторам выявлять потенциальные рыночные тенденции.

Источник: Официальный

Эти платформы играют ключевую роль в анализе данных on-chain, но их бизнес-модели различаются. Например, Dune и Footprint работают на основе подписки, в то время как Nansen полагается больше на индивидуальные отчеты о данных, предлагая настраиваемые решения для институциональных клиентов.

Позиционирование рынка Аркхэма

Arkham — одна из немногих инновационных платформ на рынке, которая интегрирует ончейн-анализ данных с финансовой торговлей. В отличие от традиционных платформ, таких как Dune, Footprint и Etherscan, Arkham позиционируется не просто как поставщик данных. Запуск платформы спотовой торговли разрушил традиционные барьеры между инструментами данных и финансовой торговлей. Пользователи могут использовать данные платформы для отслеживания адресов «умных денег» и принимать инвестиционные решения непосредственно на основе этой информации. В будущем данные и торговля будут тесно связаны, что позволит более эффективно работать на рынке.

Исследование бизнес-моделей инструментов для работы с онлайн-данными

Arkham запускает платформу для спотовой торговли: веха в инновациях бизнес-модели

Запуск спотовой торговой платформы Arkham знаменует собой значительное новшество в ее бизнес-модели. Будучи одной из ведущих платформ в области ончейн-анализа данных, Arkham больше не полагается исключительно на подписки на данные или доходы от торгового рынка. Вместо этого она интегрировала инструменты работы с данными с торговой платформой, сформировав бизнес-модель с замкнутым циклом. Предлагая функции отслеживания «Smart Money», платформа позволяет пользователям получать доступ к данным о движении средств состоятельных инвесторов в режиме реального времени и совершать сделки непосредственно на платформе. Эта интегрированная модель «данные + торговля» приносит рынку беспрецедентное удобство.

Используя стратегию "нулевой комиссии на ограниченное время", Аркхам испытал всплеск роста числа пользователей во второй половине 2024 года. Однако его ARPU (средний доход с пользователя) остается лишь третьей частью от Nansen's, отражая относительно слабую готовность розничных инвесторов платить за такие услуги (источник данных: Годовой криптоиндустриальный отчет ARK Invest 2025 года).

Человек на рисунке - Рауль Пал (источник: RealVision)

Однако известный эксперт по инвестициям в криптовалюты Рауль Пал остается оптимистичным, заявляя на своем YouTube-канале: «В будущем данные будут не просто аналитическим инструментом, а непосредственно формировать инвестиционные решения. Инициатива Аркхема, несомненно, находится на переднем крае индустрии». Этот комментарий подчеркивает тенденцию интеграции между платформами on-chain данных и финансовыми рынками. Впереди больше платформ могут следовать пути Аркхема, постепенно объединяя анализ данных с финансовой торговлей.

Влияние модели подписки на доход

Одна из самых распространенных бизнес-моделей для инструментов данных on-chain - это модель подписки. Многие платформы, такие как Nansen и Glassnode, полагаются на доход от подписки, где пользователи платят ежемесячную или ежегодную плату за доступ к премиальным данным и аналитическим отчетам.

Эта модель имеет преимущество в обеспечении стабильного дохода платформы, но также сталкивается с вызовами со стороны растущей конкуренции на рынке и изменяющихся требований пользователей. Для институциональных пользователей услуги на основе подписки часто требуют дополнительной настройки, заставляя платформы предоставлять дополнительные услуги и поддержку, что увеличивает затраты на разработку.

Хотя модель подписки стала доминирующей на рынке, диверсифицированная структура доходов Arkham значительно улучшает его устойчивость к рискам по сравнению с традиционными платформами, такими как Nansen, где подписки составляют 92% общего дохода. Однако ключевой проблемой является то, что торговый бизнес Arkham зависит от субсидий маркет-мейкеров.

Согласно отчету мониторинга ликвидности Kaiko, торговая пара BTC/USDT на Arkham имеет разрыв между ценами покупки и продажи до 0,8% во время непромоциональных периодов, что значительно выше, чем у Coinbase - 0,1%.

Интеграция платформ данных с торговыми платформами

По мере роста спроса на инструменты анализа данных все больше платформ ончейн-данных исследуют возможности интеграции анализа данных с финансовыми торговыми платформами, особенно в криптосекторе. Функциональность спотовой торговли Arkham четко отражает этот тренд. Через эту модель Arkham глубоко интегрирует потребности пользователей в торговле с анализом данных ончейн, удовлетворяя торговые запросы инвесторов, обеспечивая при этом основанные на данных исследования. Такой подход повышает уровень вовлеченности и удержания пользователей, укрепляя общую конкурентоспособность платформы.

Человек на рисунке - Андреас Антонопулос (Источник: Decrypt)

Эта бизнес-модель может помочь платформам расширить свои источники дохода и увеличить долю рынка. Эксперт по биткоину Андреас Антонопулос также публично заявил: «Интеграция данных и торговли станет неизбежным трендом в развитии криптоиндустрии, и платформы вроде Arkham готовят путь для этого тренда».

Специализированные службы данных

Платформы данных on-chain часто должны предоставлять индивидуализированные услуги по анализу данных для крупных институциональных клиентов. Эти услуги обычно включают в себя мониторинг в реальном времени высокочастотной торговли, крупных транзакций и оптимизацию распределения активов. Nansen - отличный пример, обслуживающий институциональных инвесторов путем предоставления индивидуальных продуктов данных.

По данным Cointelegraph, институциональные расходы на инструменты анализа on-chain данных ежегодно увеличиваются, особенно сильный спрос на анализ данных в реальном времени, управление рисками и мониторинг ликвидности. В отличие от розничных инвесторов, институциональным клиентам требуются более детализированные и сложные услуги по обработке данных, чтобы получить конкурентное преимущество на рынке.

Например, в ноябре 2024 года стало известно, что крупнейший в мире хедж-фонд Bridgewater заключил индивидуальный сервисный контракт с Arkham, включающий в себя:

• Ежегодная плата: $2.4 миллиона
• Предоставляемые услуги: Собственные индикаторы риска на цепи, включая предупреждения об аномалиях TVL и отслеживание скорости потока стабильной монеты
• Дополнительные условия: Задержка данных не должна превышать 50 мс

Источник: Официальный

Этот конкурс за высококлассных клиентов толкает инструменты работы с ончейн-данными в направлении модели "инфраструктура с низкой задержкой". В ответ на этот сдвиг торговый терминал Bloomberg в январе 2025 года приобрел поставщика данных в реальном времени Covalent для укрепления своей позиции на рынке.

Риски и вызовы

Хотя индивидуальные службы по работе с данными приносят высокодоходных клиентов и долгосрочный доход на платформы с цепочкой блоков, этот сектор все еще сталкивается с многочисленными вызовами:

3.5.1 Усиление однородной конкуренции среди платформ

По мере того как на рынок поступает все больше платформ аналитики данных, различия между поставщиками постепенно уменьшаются. Ведущие платформы, такие как Nansen, Arkham и Glassnode, предлагают индивидуальную аналитику данных, что приводит к увеличению рыночной конкуренции.

Кроме того, традиционные гиганты финтеха (например, Bloomberg Terminal) быстро расширяют свою деятельность в секторе ончейн-данных, используя приобретения и интеграции для укрепления своего конкурентного преимущества. Упомянутое ранее приобретение Bloomberg-Covalent на 2025 год является ярким примером этой тенденции, направленной на улучшение возможностей передачи данных с низкой задержкой на рынке криптовалют. Для более мелких поставщиков услуг по обработке данных ключевой вызов состоит в том, как сохранить уникальность и прибыльность в этом высококонкурентном сегменте.

Нарушения конфиденциальности и риск потери доверия пользователей

Основа услуг по работе с цепочкой данных заключается в анализе транзакционной информации, однако вопросы конфиденциальности остаются приоритетными как для институциональных, так и для розничных пользователей. Некоторые платформы столкнулись с контроверзой из-за неправильной обработки пользовательских данных, что привело к рискам, связанным с конфиденциальностью.

Например, в середине 2024 года известная платформа ончейн-данных была обнаружена в утечке институциональных торговых адресов и портфельных владений. Это нарушение привело к злонамеренным арбитражным атакам против затронутых хедж-фондов, что привело к значительным финансовым потерям в короткие сроки.

Такие инциденты вредят затронутым учреждениям и подрывают доверие ко всей отрасли. Впредь платформы данных должны обеспечивать высокую точность аналитики on-chain, строго соблюдая стандарты соблюдения конфиденциальности данных, чтобы предотвратить отток пользователей из-за проблем безопасности.

Эволюция инструментов онлайн-данных

Интеграция искусственного интеллекта и больших данных

С развитием искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных ИИ может обрабатывать и анализировать огромные объемы данных с цепочкой, помогая инвесторам обнаруживать потенциальные рыночные возможности.

Например, Arkham использует алгоритмы машинного обучения для выявления ключевых паттернов данных в сетях блокчейн, что позволяет пользователям предвидеть потенциальные рыночные тенденции. Эта технологическая интеграция выходит за рамки традиционного анализа графиков, обеспечивая интеллектуальные и автоматизированные рекомендации по инвестированию на основе глубокого обучения.

Однако эффективность таких подходов не всегда идеальна. Ultra Engine от Arkham совершил несколько ошибок, частично из-за недостаточной прозрачности в отношении наборов данных для обучения и деталей алгоритма. Заметный случай произошел в августе 2024 года, когда система неправильно отметила адрес благотворительного пожертвования Виталика Бутерина как «сигнал к продаже», вызвав вспышку падения цен на ETH.

Эти инциденты подчеркивают необходимость объяснимого искусственного интеллекта (XAI) в аналитике on-chain. Преодоление таких вызовов необходимо для продолжения эволюции инструментов анализа on-chain.

Компьютерные вычисления с сохранением конфиденциальности и защитой данных

Конфиденциальность данных и безопасность - ключевые проблемы для инструментов работы с онлайн-данными. Основной вызов заключается в обеспечении прозрачности данных, сохраняя конфиденциальность пользователей. С помощью шифрования и анонимизации техник платформы могут анализировать данные блокчейна, не раскрывая чувствительную информацию о пользователях. Это позволяет им предоставлять ценные исследования, соблюдая стандарты конфиденциальности.

Однако, несмотря на заявления Arkham о использовании технологии нулевого доказательства (ZKP) для защиты конфиденциальности пользователей, отчет о уязвимости от марта 2025 года выявил значительные риски. В отчете говорится, что 87% анонимизированных адресов могут быть деанонимизированы с помощью анализа последовательности транзакций. Кроме того, точность связывания пользователей сервиса смешивания Tornado Cash с реальными личностями оставалась на уровне 43%. Эти результаты подчеркивают существующие риски конфиденциальности при анализе данных on-chain и необходимость более продвинутых мер по сохранению конфиденциальности.

Регулятивные вызовы

Тенденции регулирования

Поскольку криптовалютный рынок расширяется, инструменты анализа on-chain данных сталкиваются с увеличивающимся регуляторным контролем. Регуляторная политика по криптовалютным активам и on-chain данным различается в разных юрисдикциях, что создает значительные проблемы для глобальных платформ данных.

Согласно Плану работы Финансового стабильности (ФСБ) на 2025 год, будущим инструментам аналитики on-chain потребуется интеграция:

• Модули сканирования в режиме реального времени для противодействия отмыванию денег (AML), обеспечивающие соблюдение правил FATF
• Генераторы отчетности о регулировании межъюрисдикционных
• Матрицы оценки рисков DeFi протоколов

Источник: PYMNTS

Аркхам выделил 23% своего бюджета на НИОКР для этой цели. Тем не менее, его генеральный директор признал, что «затраты на соблюдение могут подорвать дивиденды инноваций».

Перспективы и вызовы будущего

Финансовое будущее, основанное на данных

С технологическими достижениями и изменяющимися рыночными требованиями бизнес-модель инструментов данных on-chain будет продолжать трансформироваться. От их первоначальной роли как простых инструментов запроса данных до современных многофункциональных платформ, интегрирующих торговлю и индивидуальную аналитику, эти инструменты готовы сыграть все более важную роль на будущих финансовых рынках.

В будущем, по мере уточнения регулятивной политики и прогресса технологических инноваций, инструменты данных на цепи блоков могут стать неотъемлемой частью инфраструктуры рынка цифровых активов. Они предоставят инвесторам, институтам и регулирующим органам услуги в реальном времени, прозрачные и эффективные, укрепляя доверие и эффективность в экосистеме.

Постоянные инновации и конкуренция

Хотя Аркхэм первоначально осуществила интеграцию данных и торговли, другие платформы активно продвигаются вперед, чтобы оставаться конкурентоспособными. Такие участники индустрии, как Nansen, Glassnode и Dune Analytics, постоянно исследуют новые стратегии коммерциализации. В будущем они могут представить инновационные функции и услуги, чтобы бросить вызов рыночной позиции Аркхэма и расширить свою пользовательскую базу.

Заключение

В целом бизнес-модель инструментов on-chain data глубоко трансформируется. По мере ускорения технологического прогресса, изменения рыночного спроса и укрепления регуляторных рамок, эти инструменты будут играть все более значительную роль на рынке цифровых активов, формируя следующую фазу финансовых инноваций.