2025年第三季度,稳定币链上转账总额达到创纪录的15.6万亿美元,但更令人震惊的是,来自交易所和研究机构的分析显示,其中超过70%的交易与自动化交易机器人有关。这样的数据不仅改变了我们对稳定币"真实使用"程度的认知,也引发了关于市场健康、监管评估与数据解读方式的广泛讨论。本文将梳理报告核心结论、分析机器人活动的类型与动机,讨论对零售用户、交易所与监管机构的影响,并提出可行的治理与技术应对路径,帮助读者从多个维度理解这场由"机器人主导"的稳定币繁荣。 报告与数据来源概述 研究由加密货币交易平台CEX.io发布,分析者Illya Otychenko基于来自Visa/Allium和Artemis的链上与桥接数据得出结论。CEX.io指出,第三季度稳定币转账总额为15.6万亿美元,其中约71%归因于机器人驱动的转账,约20%为有机的非机器人行为,剩余9%为智能合约内部转账和交易所内转移。同时,RWA.xyz的数据显示单季度净流入超过460亿美元,Tether的USDT和Circle的USDC分别贡献了约200亿美元与123亿美元的净流入,合成稳定币Ethena USDe在当季也出现了90亿美元的净流入。
报告还呈现了零售尺寸(低于250美元)的转账在9月达到历史新高,预示着零售使用正持续上升。 如何区分机器人与"真实用户"行为 区分机器人与真实用户并非易事,需要综合交易频率、交易模式、地址行为、资金来源与去向等多项特征。研究中将"高频率、未标记的机器人"定义为每月交易次数超过1000次且月均交易额超过1000万美元的账户群体。此类账户往往表现出极短的持币时间、规律化的转账节奏以及在多个合约或去中心化交易所之间频繁切换的特征。高频交易机器人(HFT)和做市机器人通过快速撮合、套利和跨链桥套利等手段,推动大量转账频次。另一方面,存在部分以洗牌(wash trading)或市场操纵为目的的机器人,这类行为通常在交易对、价格振幅与循环转账路径上呈现异常模式。
机器人驱动的交易类别与动机 稳定币相关的机器人并不单一,主要可划分为高频交易机器人、套利机器人、最大可提取价值(MEV)机器人、跨链桥和流动性池清算或再平衡机器人,以及用于模拟市场活跃度的洗盘机器人。高频交易和套利机器人主要以捕捉极短时间窗口内的价差和手续费差异为目标,通过大量转账和快速撮合获取利润。MEV机器人则借助区块内排序优势抽取额外收益,有时会引发链上重组或前置交易问题。跨链机器人利用桥接延迟或兑换路径获取跨链差价,而洗盘机器人则以人为制造交易量与流动性假象,可能误导市场参与者和分析师。不同类型机器人对市场的影响各异:套利和做市机器人在一定程度上提升流动性并压缩价差,MEV和洗盘类则可能带来系统性风险或误导监管判断。 对市场数据解读的挑战 当超过七成的交易由机器人驱动时,基于原始交易量的市场活跃度判断变得更加复杂。
链上交易总额通常被用来衡量真实世界采用度、支付使用场景与用户增长,但若大量转账是自动化策略产生的"噪声",则这些指标可能高估了实际的经济使用价值。例如,报告指出虽然总转账额高企,但零售转账(小额支付)也在上升,交易所内部数据显示近88%的低于250美元的转账与交易活动相关,这表明零售采用确实在增长,但整体数据仍需剖析来源结构以避免误判。政策制定者如果仅以表面交易额评估稳定币的实际采用程度和系统性风险,可能会得出偏颇结论。 对监管与政策的影响 监管机构面临双重挑战:一方面需要识别和防范由机器人引发的市场操纵和系统性风险;另一方面要鼓励稳定币在合规框架内的支付、汇款等真实经济用途。高频与洗盘机器人可能掩盖真实交易景象,导致监管在评估金融稳定性、追踪洗钱风险和确定资本与交易报告要求时出现误判。政策制定者应要求更细粒度的报告与数据透明度,推动交易所与数据服务商提供区分机器人与真实交易的统计口径,支持对链上活动进行情景分析而非单一指标判断。
同时,监管应促进链上身份识别(KYC/AML)与合规工具的部署,但要避免过度干预创新性用例,例如去中心化支付和边缘金融服务。 对交易所与市场参与者的建议 交易所和托管机构需要对链上流量的来源与质量有更清晰的认知,以便为用户、投资者与监管提供基于事实的披露。交易所可采用更全面的链上行为分析工具,区分流量中由市场制造者、套利机器人、MEV活动与真实用户行为构成的比例。同时,建立内部合规与风控规则,识别并限制明显的洗盘或操纵行为,向监管透明披露可疑活动。此外,交易所可为零售用户提供教育和可视化报表,说明链上交易总额与可验证的零售采用之间的差距,以免误导市场预期。 对研究与数据服务公司的启示 链上分析公司与研究机构的角色愈发重要。
准确区分机器人与非机器人行为需要结合链上数据、桥接数据、交易所托管数据与链下交易信息。数据公司应开发更细化的标签体系与可复现的方法论,公开其标签标准与误差范围,以提高行业判断的一致性。研究应关注交易模式的长期演化,评估不同机器人活动对流动性、价差与用户体验的实际贡献,而非仅以绝对交易额来衡量"采用"。持续改进的分类方法也将帮助监管机构制定更精确的监管工具和指标。 零售用户与支付场景的发展 尽管机器人占据主导,但报告也显示零售稳定币使用在2025年显著增长,低于250美元的小额转账在9月创新高,全年有望超过600亿美元。这表明稳定币在支付、汇款与现金兑换方面的应用正在扩展,交易所数据表明其中大部分仍与交易相关,但跨境汇款、商户收付与工资结算等真实场景的占比在上升。
对于零售用户而言,关键在于提升可用性、降低兑换成本并确保合规保障。商户与支付服务提供商应关注稳定币结算的结算效率与法律合规性,同时考量波动性对用户体验的影响(尽管稳定币旨在减少波动,但合成稳定币或算法稳定币在极端事件下仍存在风险)。 技术层面的检测与缓解策略 从技术角度看,检测机器人活动可采用多种方法,包括交易频率与时间分布分析、转账路径与地址聚类、资金来源与终点的多跳追踪、合约交互模式识别与交易序列相似度分析。机器学习方法在识别复杂模式方面有优势,但需要注意模型偏差与可解释性。链上公链的透明性为检测提供了条件,但跨链桥和混合器等工具可能增加识别难度。缓解策略包括对可疑交易实施速率限制、对明显的循环交易链条施加额外费用或临时冷却期、以及与其他交易所共享可疑地址黑名单。
在去中心化生态中,治理代币持有者和协议开发者也应推动更透明的交易报告与MEV缓解机制,例如采用公平排序协议与批量拍卖来减少有害的抢跑行为。 稳定币结构差异与监管重点 不同类型稳定币在面对机器人活动时的脆弱性不同。法币抵押稳定币(如USDT、USDC)因与真实世界资产挂钩而被视为较稳健,但若链上交易大量由机器人驱动,监管需关注的是资金来源去向与赎回压力管理。合成稳定币或算法稳定币在极端行情与连锁反应下更容易出现波动,机器人可能放大这些效果。监管重点应包括对赎回机制的透明度、储备资产的审计频率与可流动性评估,以及跨平台资金传递路径的可追溯性。 市场健康的长期考量 短期内,机器人可以提供流动性、压缩价差并提高交易效率,但长期来看,如果链上活跃度主要由算法驱动而非真实经济活动支撑,市场可能面临结构性风险。
高比例的机器人交易可能掩盖真实的市场深度,降低对流动性冲击的韧性;在压力事件中,机器人可能迅速撤出流动性,放大市场波动。为维持市场健康,必须平衡机器人的效率贡献与潜在的系统性弱点,通过透明度提升、规则制定与技术创新来降低依赖性。 结论与展望 2025年第三季度稳定币交易的爆发性增长以及超过七成由机器人驱动的事实,提醒我们对链上数据的解读不能仅看表面数字。稳健的监管与行业规范应推动更细粒度的数据披露,鼓励交易所、数据公司和研究机构采用统一的标签体系,并提升对机器人活动的识别能力。交易所与协议方需继续改进风控措施与治理机制,零售用户与支付服务提供者应谨慎评估稳定币在实际支付场景中的适用性。展望未来,稳定币仍有可能成为数字经济支付与结算的重要工具,但其健康发展依赖于透明的数据、有效的监管和技术上的不断优化。
理解链上"噪声"与"真实"之间的边界,将是衡量稳定币生态是否真正为普通用户服务的关键。 。
