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Transferências peer-to-peer respondem por 67% das transações de stablecoins na Ethereum, mas instituições dominam o volume

Transferências peer-to-peer respondem por 67% das transações de stablecoins na Ethereum, mas instituições dominam o volume

Ethereum as transações com stablecoins na rede estão fortemente voltadas para transferências peer-to-peer, mas a atividade institucional responde pela maior parte do volume negociado. Dados de uma recente análise de blockchain revelam a divisão entre uso de varejo e uso corporativo na rede.

O que aconteceu: análise de transações

Entre agosto de 2024 e janeiro de 2025, 67% das transações de USDT e USDC na blockchain Ethereum foram transferências peer-to-peer, segundo dados compartilhados por James, chefe de ecossistema na Ethereum Foundation. Os números, provenientes de um relatório da Artemis, analisaram padrões de pagamento com stablecoins na rede.

Apesar de dominarem a contagem de transações, as transferências P2P representaram apenas 24% do volume total. Pagamentos relacionados a negócios responderam por 76% do volume, embora tenham representado apenas 33% das transações.

A análise focou em stablecoins atreladas ao dólar, que concentram 88% da capitalização de mercado do setor. A Ethereum abriga mais de 50% da oferta global de stablecoins, o que a torna a principal rede para esses ativos.

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Por que isso importa: distribuição de volume

Os dados mostram uma divisão clara entre os padrões de uso de stablecoins por varejo e por instituições. Transferências individuais menores geram um alto número de transações, mas com movimento limitado de valor, enquanto pagamentos empresariais impulsionam a maior parte do volume real, apesar do número menor de operações.

A Artemis classificou as transações por tipo de carteira, categorizando transferências entre contas externamente detidas como atividade peer-to-peer.

A pesquisa excluiu de seu escopo transações de mintagem, queima e uso de pontes. A empresa reconheceu limitações na rotulagem de algumas carteiras institucionais, o que pode afetar a precisão da classificação.

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