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穩定幣市場84.65%集中在泰達幣(USDT)與USD Coin(USDC)

擺放在現金與公債旁的穩定幣/TokenPost.ai

穩定幣市場的供給量有超過八成集中在两大發行商手上。Axis Intelligence Research以「DeFiLlama」數據為基礎、統計至2026年9月2日為止的結果顯示,泰達幣(USDT)與USD Coin(USDC)合計占整體穩定幣供給量的84.65%。分析認為,市場規模愈大,兩大發行商的準備資產與贖回結構對整體流動性的影響也會愈明顯。

Crypto Briefing的統計則呈現另一組數字。該媒體提出,泰達幣(USDT)供給量約1,834億美元,USDC供給量約743億美元,兩者合計約2,577億美元,整體穩定幣市場規模約3,029億美元。以此計算,Crypto Briefing給出的合併占比為85.1%。

不過獨立數據呈現的比例略有出入。Axis Intelligence Research同樣以DeFiLlama數據、統計至2026年9月2日為止,算出整體穩定幣供給量為3,038億2,000萬美元。其中泰達幣(USDT)為1,833億3,000萬美元,占比60.34%;USDC為738億5,000萬美元,占比24.31%。

換句話說,依統計基準日與計算方式不同,市場上同時存在85.1%與84.65%兩種說法。雖然這兩個數字很難視為同一時點的確定值來直接比較,但不同來源都顯示,兩大發行商的市占率落在80%中段這一點是一致的。

反映集中度的另一項「詞」——集中度指數,也呈現接近的水準。Crypto Briefing提出市場的赫芬達爾-赫希曼指數(HHI)為4,244;Axis Intelligence Research則以28家發行商的市占率平方加總,計算出自家指標「穩定幣結構集中度指數(SSCI)」為4,249。只是兩者是否採用同一組資料集,目前並未獲得確認。

HHI與SSCI的計算邏輯相同,都是把各發行商的市占率平方後加總,占比愈集中在少數發行商身上,指數就愈高。由於Axis的資料明確將此數字標示為SSCI而非HHI,兩者的指標名稱與計算依據仍須分開看待。

集中度之所以重要,是因為穩定幣的影響不會只停留在加密貨幣市場內部。發行商為了支撐代幣贖回,通常持有現金與美國公債等「準備資產」。一旦出現大規模贖回,衝擊很可能不只波及數位資產市場,還會牽動短期資金市場與銀行體系。

紐約聯邦準備銀行分析指出,泰達幣與USDC合計占穩定幣產業資產逾八成。該行說明,USDC的準備資產主要由現金與短期美國公債組成;相較之下,截至2025年12月,USDT的準備資產中約有24%由公司債、黃金、比特幣、擔保貸款與其他投資性資產構成。紐約聯邦準備銀行認為,這種結構差異可能影響市場衝擊的傳導路徑。

美國聯準會(Fed)的分析則提到,隨著穩定幣與傳統金融市場、數位資產生態系的連結愈來愈緊密,流動性風險與大規模贖回風險也可能隨之升高。這意味著市場規模擴大時,準備資產的組成、贖回速度,以及發行商與交易基礎設施之間的連結結構,都需要被一併關注與管理。值得留意的是,聯準會的分析並未針對特定發行商提出「會倒閉」之類的預測。

Circle公司公布,截至2026年第2季末,USDC流通量為733億美元。同一季度的鏈上交易量達14兆8,000億美元,但這是Circle自行公布的USDC交易規模,並不代表USDC在整體穩定幣交易量中的占比。換言之,光憑Circle公布的數字,無法直接推算出USDC的市場占有率。

至於坊間流傳「USDC鏈上交易量占比達60%至70%」的說法,在缺乏獨立佐證資料前,仍難以當作可靠的獨立數字使用。另外,「USDC在2026年8月單週流入約15億美元」的說法,也應該與「USDT加USDC整體供給量8月合計增加約17億美元」這項數字區分開來看待,兩者不是同一件事。

英國金融行為監管局與英格蘭銀行在2026年6月提出的聯合監管方案中,把集中風險,以及準備資產的贖回與流動性管理列為主要議題。這也顯示,集中風險與贖回、流動性管理正成為監管機關持續關注的焦點。

這股趨勢與台灣以外的市場也有連動。本社先前報導的韓國央行分析發現,巴西在出現穩定幣需求衝擊後,巴西雷亞爾兌美元一度走弱約0.12%。這說明美元穩定幣可能成為交易所與外匯市場之間的傳導管道,投資人與監管機關除了關注供給量,也有必要留意實際的交易結構。

需要提醒的是,穩定幣供給量本身,並不等於準備資產規模或贖回能力。實際影響會依準備資產組成、贖回速度、使用的區塊鏈,以及各交易所的流動性狀況而有所不同。「評論」來看,兩大發行商占比偏高,與其說代表市場即將出現危機,不如說更貼切反映出目前市場結構對少數發行商的高度依賴。

目前可以確認的是,整體穩定幣供給量高度集中在泰達幣與USDC這两家發行商身上,而準備資產與贖回結構也與傳統金融市場緊密相連。85.1%與84.65%之間的落差,源自統計基準日與計算方式的不同,未來若要再做比較,仍需同時標明指標名稱、統計主體與基準日期,才能避免混淆。

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好文章。 希望有後續報導。 分析得很棒。

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