作者： Dune
编译：Ken, Chaincatcher
每个人都在引用供应量数据。它出现在每一份报告、每一次财报电话会议、每一次政策听证会上。但除了“流通量超过 3000 亿美元”之外，我们对稳定币究竟了解多少？
谁持有它们？所有权集中度如何？它们的转移速度有多快，在哪些链上？它们的实际用途究竟是什么——DeFi 流动性、支付、还是停放资金？
@Meta 刚刚宣布计划在其所有平台上整合第三方稳定币支付；@Stablecoin 获得了美国货币监理署（OCC）的全国性信托银行牌照批准。@Payoneer 宣布为 200 万家企业提供稳定币支付功能。@Anchorage 为非美国银行推出了合规的稳定币服务。机构和监管机构正在加速入场，他们需要的答案远不止一个供应量数据。
我们使用了 Dune 新推出的稳定币数据集——该数据集是与 @SteakhouseFi 合作开发的——来回答其中的一些问题。以下是数据所揭示的内容。
在 EVM、Solana 和 Tron 上的 15 大稳定币中，截至 2026 年 1 月，完全稀释供应量达到 3040 亿美元，同比增长 49%。@tether 的 USDT（1970 亿美元）和 @circle 的 USDC（730 亿美元）仍然占据 89% 的市场份额。按链来看，@ethereum 承载了 1760 亿美元（58%），Tron 840 亿美元（28%），@solana 150 亿美元（5%），以及 @BNBCHAIN 130 亿美元（4%）。尽管总供应量几乎翻了一番，但这种公链的分布格局在一年内几乎没有变化。
但在排名前两位的稳定币之下，2025 年是挑战者之年。USDS (@SkyEcosystem/MakerDAO) 增长了 376% 达到 63 亿美元。PYUSD (@PayPal) 增长了 753% 达到 28 亿美元。RLUSD (@Ripple) 从 5800 万美元跃升至 11 亿美元，涨幅高达 1,803%。USDG 扩张了 52 倍。而 USD1 则从零飙升至 51 亿美元。并非所有挑战者的发展方向都一致。USD0 下跌了 66%，而 @ethena 的 USDe 在经历了 10 月份峰值近三倍的增长后，最终以全年上涨 23% 收官。即便如此，USDT 和 USDC 之下的竞争者阵营已然发生了决定性的扩张。
大多数稳定币数据集可以告诉你总供应量。因为我们的数据集结合地址标签在钱包级别追踪余额，所以我们可以告诉你具体是谁持有它们。
在 EVM 和 Solana 上，中心化交易所（CEX）是最大的已知分类，持有量达 800 亿美元，高于一年前的 580 亿美元。稳定币首要的身份依然是交易所交易和结算的基础设施。巨鲸钱包持有 390 亿美元。收益协议的持有量几乎翻倍，达到 93 亿美元，反映了链上收益策略的增长。发行方地址——国库和铸造/销毁合约——从 22 亿美元飙升 4.6 倍至 102 亿美元，这直接反映了有多少新供应量进入了市场。
关于地址标签的质量：只有 23% 的供应量存放在完全未知的地址中。对于链上数据来说，这是一个极高的识别率，这对于任何试图了解稳定币风险实际存留于何处的人来说都至关重要。
截至 2026 年 2 月，共有 1.72 亿个独立地址持有这 15 种稳定币中的至少一种。其中，USDT 占了 1.36 亿个地址，USDC 为 3600 万，DAI 为 470 万。这三种稳定币拥有真正广泛的分布：它们排名前 10 的钱包仅持有 23–26% 的供应量，且 HHI（赫芬达尔-赫希曼指数，标准的经济集中度指标，0 表示完全分散，1.0 表示单一持有者）低于 0.03。
其他每一种稳定币讲述的则是截然不同的故事。排名前 10 的钱包持有 60–99% 的供应量。USDS 尽管有 69 亿美元的流通量，但 90% 集中在 10 个钱包中（HHI 0.48）。USDF 的前 10 大钱包持有 99%（HHI 0.54）。而 USD0 最为极端：前 10 大钱包持有 99%，HHI 高达 0.84，这表明即使在这些最大的持有者中，供应量也几乎被一两个钱包所垄断。
这并不意味着这些稳定币本身有问题，有些是新推出的，有些则是机构投资者有意为之。但这确实意味着，解读它们的供应量数据时，应采用与解读 USDT 或 USDC 完全不同的方式。集中度推动了脱锚风险、流动性深度，也决定了“供应量”反映的究竟是自然需求，还是少数几个大型参与者的行为。只有当你掌握了每个持有者的余额，而不仅仅是从铸造/销毁事件中得出的总供应量时，这种深度的分析才成为可能。
在 EVM、Solana 和 @trondao 上，稳定币的转账交易量在 2026 年 1 月达到了 10.3 万亿美元，是 2025 年 1 月的两倍多。各链的数据细分非常惊人，且与供应量图景截然不同：Base 以 5.9 万亿美元的转账量领跑，尽管其供应量仅为 44 亿美元。以太坊为 2.4 万亿美元。Tron 为 6820 亿美元。Solana 为 5440 亿美元。BNB Chain 为 4060 亿美元。
按代币来看，USDC 以 8.3 万亿美元的转账量占据主导地位——几乎是 USDT 1.7 万亿美元的 5 倍——尽管其供应量比 USDT 小 2.7 倍。USDC 的转移速度和频率就是比 USDT 更快。DAI 的转账量为 1380 亿美元，USDS 为 920 亿美元，USD1 为 430 亿美元。
重要的是，这些数据被刻意保持中立。该数据集并未基于对“真实”经济活动的固定解释来预先过滤转账，因此总额中可能包含了与套利、机器人、内部路由或其他自动化行为相关的资金流。该数据集没有将这些主观判断写死，而是旨在呈现对链上活动的客观视角，并赋予用户应用自身过滤器的灵活性——无论是想剔除机器人驱动的交易量、分离出真实的有机使用量，还是定义一种经过调整后的转账活动衡量标准。
这正是该数据集的细粒度大放异彩的地方。转账不再仅仅被标记为单纯的“交易量”，而是被分类为不同的链上活动。这就是“仅仅知道有 10 万亿美元被转移”与“理解它为什么被转移”之间的区别。
这两个类别共同凸显出，稳定币主要发挥着交易抵押品和流动性基础设施的作用。有趣的是，交易量主要集中在 激励驱动的活动中（如流动性挖矿和主动的资本优化），而不是纯粹的交易需求。
总体而言，90% 的转账量都流经了已识别的活动类别，为我们提供了一个细粒度的视角，以了解稳定币在链上技术栈每一层的流动情况。
日流通速度（转账量除以供应量）也许是稳定币分析中最未被充分利用的指标。它告诉我们，稳定币作为交易媒介被活跃使用的程度与单纯被持有的程度之比。
在我们分析的代币中，USDC 和 USDT 再次脱颖而出，尽管两者表现有所不同。
USDC 在 L2（二层网络）和 Solana 上的流通速度最快。 在 Base 上，USDC 的每日中位数周转率高达 14 倍，这是一个由高频 DeFi 活动驱动的惊人数字。在 Solana 和 Polygon 上，其日周转率稳定在 1 倍左右。即使在以太坊上，USDC 的周转率也达到 0.9 倍，这意味着几乎它的全部供应量每天都在流转。
USDT 在 BNB 和 Tron 这两大交易和支付网络上的流通速度最快。 BNB 链上的 USDT 日周转率达到 1.4 倍，反映了活跃的交易。在 Tron 上，周转率较低，为 0.3 倍，但日复一日异常稳定，这与其作为主导性跨境支付通道的角色相符。然而，在以太坊上，USDT 的周转率仅为 0.2 倍，超过 1000 亿美元的供应量在很大程度上处于闲置状态。
USDe 和 USDS 的流通速度较慢，这是机制设计使然。 以太坊上的 USDe 日周转率仅为 0.09 倍，而 USDS 则为 0.5 倍。两者都被设计为生息（yield-bearing）稳定币：USDe 通常被质押为 sUSDe 以捕获 Ethena 的 Delta 中性资金费率策略收益，而 USDS 则被存入 Sky Savings Rate 以获取协议提供的收益。因此，很大一部分供应量停留在储蓄合约、Aave 等借贷市场或结构化的收益循环中。在这里，低流通速度不是缺陷而是特性：这些资产在工程设计上是为了累积收益，而不是为了流通。
所在的公链比代币本身更重要。 Solana 上的 PYUSD 日周转率为 0.6 倍，是其在以太坊上速度（0.1 倍）的四倍以上。相同的代币，完全不同的使用模式，这取决于它存在于哪个生态系统中。
供应量和转账量各自只讲述了故事的一部分。流通速度将它们联系在一起，这一个单一的指标就能捕捉到：特定链上的某种稳定币，究竟是在作为活跃的基础设施运行，还是仅仅作为闲置资金停放。
本次分析主要聚焦于 15 种美元稳定币，但完整的数据集远远不止于此。它追踪了超过 200 种稳定币，代表了 20 多种法币：欧元（17 种代币，供应量 9.9 亿美元）、巴西雷亚尔（1.41 亿美元）、日元（1300 万美元），以及以 NGN（尼日利亚奈拉）、KES（肯尼亚先令）、ZAR（南非兰特）、TRY（土耳其里拉）、IDR（印尼盾）、SGD（新加坡元）等计价的代币。
非美元稳定币的总供应量目前仍只有 12 亿美元，但已有 59 种代币在 6 大洲上线，占我们数据集中所有代币的近 30%。本地法币稳定币的基础设施此刻正在链上构建，而用于追踪它的数据也已就绪。
本次分析中的所有内容，都仅仅源自对单一数据集的少数几个查询。我们只考察了 15 种稳定币和几个核心指标，但完整的数据集涵盖了 30 多条区块链上的近 200 种稳定币。
除了覆盖范围广之外，让这个数据集与众不同的地方在于它的分类层。每笔转账都被映射到其链上触发器，并使用确定性的优先级框架，被分类到九个活动类别之一。每笔余额都按持有者类型进行细分，并在所有链上采用了标准化的分类体系。这两者结合在一起，将嘈杂的区块链日志转化为结构化、可比较的数据——揭示了机制转变、不同场所之间的资本流动、集中度风险以及参与模式。
这种细粒度可以回答我们甚至尚未提出的问题：哪些钱包在一种新稳定币登陆交易所之前就开始囤积它？在脱锚事件发生前几天，持有者的集中度会发生怎样的转变？以欧元计价的稳定币，其跨链桥接资金流是什么样的？发行方的铸造/销毁模式与市场压力之间有着怎样的相关性？诸如此类，还有很多。
这正是那种为支持机构级分析、研究报告发表、风险建模框架、合规监控工作流以及高管仪表盘而设计的数据集。深度已在这里。开始挖掘吧。
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