У цьому звіті емпірично досліджується використання стейблкоїнів для здійснення платежів. Аналіз охоплює транзакції між особами (P2P), між бізнесами (B2B) та між особою і бізнесом (P2B/B2P).
У цьому звіті емпірично досліджується використання стейблкоїнів для здійснення платежів. Аналіз охоплює транзакції між особами (P2P), між бізнесами (B2B) та між особою і бізнесом (P2B/B2P). Для дослідження використано набір даних Artemis, який містить метадані адрес гаманців: географічні оцінки, позначення інституційної належності та ідентифікацію смартконтрактів. Транзакції класифіковано за характеристиками гаманців відправника і отримувача. Основну увагу приділено блокчейну Ethereum, який акумулює приблизно 52% світового обсягу стейблкоїнів, а також двом домінуючим стейблкоїнам — USDT і USDC, що разом охоплюють 88% ринку. Незважаючи на активне впровадження та регуляторний прогрес за останній рік, залишається невирішеним ключове питання: яким є реальний обсяг використання стейблкоїнів для платежів порівняно з іншими операціями? Проведений аналіз висвітлює основні чинники впровадження платежів стейблкоїнами та дає можливість прогнозувати майбутні тенденції.
1. Передумови
За останні роки поширення стейблкоїнів значно зросло. Їхній обсяг досяг $200 млрд, а поточний місячний обсяг переказів перевищує $4 трлн. Блокчейн-мережі забезпечують повну прозорість, адже кожна транзакція документується і доступна для аналізу. Однак аналіз транзакцій і користувачів ускладнюється псевдонімністю мереж та відсутністю даних щодо мети транзакції (наприклад, внутрішній платіж, міжнародний платіж, трейдинг). Крім того, використання смартконтрактів і автоматизованих транзакцій у мережах на зразок Ethereum ускладнює аналіз, оскільки одна транзакція може містити кілька взаємодій із різними смартконтрактами та токенами. Тому ключове невирішене питання — оцінити поточне використання стейблкоїнів для платежів у порівнянні з іншими активностями, такими як трейдинг. Багато дослідників працюють над цим складним питанням, а наш звіт пропонує додаткові методи оцінки використання стейблкоїнів, зокрема для платежів.
Існує два основних підходи до оцінки використання стейблкоїнів загалом і для платежів. Перший — фільтраційний, він застосовує сирі дані блокчейну та використовує методи фільтрації для покращення оцінки використання стейблкоїнів для платежів шляхом усунення шуму. Другий підхід — це проведення опитувань основних провайдерів стейблкоїнових платежів і оцінка активності стейблкоїнів на основі їхніх розкритих платіжних даних.
Панель Visa Onchain Analytics Dashboard, створена у співпраці з Allium Labs, використовує перший підхід. Їхній метод застосовує фільтрацію для отримання менш шумної інформації про загальну активність стейблкоїнів. Після фільтрації сирих даних загальний місячний обсяг стейблкоїнів знижується з близько $5 трлн (загальний обсяг транзакцій) до $1 трлн (скоригований обсяг транзакцій). Якщо враховувати лише обсяг роздрібних транзакцій (менше $250), він становить лише $6 млрд. Ми використовуємо схожий фільтраційний підхід до Visa Onchain Analytics Dashboard, але пропонуємо методи, більш орієнтовані на маркування транзакцій саме як платіжних.
Другий підхід, заснований на опитуваннях компаній, застосовувався у звітах Fireblocks State of Stablecoins 2025 та Stablecoin Payments from the Ground Up. Обидва звіти використовують розкриту інформацію від основних компаній ринку блокчейн-платежів для оцінки прямого використання стейблкоїнів для платежів. Звіт Stablecoin Payments from the Ground Up, зокрема, дає загальну оцінку обсягів стейблкоїнів для платежів і класифікує ці платежі за категоріями, такими як B2B, B2C, P2P тощо. У їхньому звіті річний обсяг розрахунків у лютому 2025 року склав приблизно $72,3 млрд, більша частина — B2B.
Головний внесок цієї роботи — застосування фільтраційного підходу для оцінки використання стейблкоїнів для ончейн-платежів. Наші результати висвітлюють використання стейблкоїнів і забезпечують більш точну оцінку. Додатково, ми надаємо рекомендації дослідникам щодо застосування фільтраційних методів для обробки сирих даних блокчейну, зменшення шуму та покращення оцінок.
2. Дані
У дослідженні використано всі транзакції стейблкоїнів у блокчейні Ethereum з серпня 2024 року по серпень 2025 року. Основна увага приділяється транзакціям із провідними стейблкоїнами — USDC і USDT. Вибір зумовлений їхньою великою часткою ринку та стабільністю ціни, що зменшує шум у аналізі. Також розглядаються лише перекази, а транзакції емісії, спалювання чи місткові операції виключено з аналізу. Таблиця 1 узагальнює загальний набір даних для дослідження.
Таблиця 1: Узагальнення типів транзакцій
3. Методологія та результати
У цьому розділі детально пояснюється наша методологія аналізу використання стейблкоїнів, з основним акцентом на платіжних транзакціях. Спочатку ми фільтруємо дані, розділяючи транзакції, що включають взаємодію зі смартконтрактами, і ті, що є переказами між EOA-адресами, які класифікуються як платежі. Цей процес описано в розділі 3.1. Далі, у розділі 3.2, пояснюється, як ми використовуємо дані маркування EOA-акаунтів від Artemis для класифікації платежів у більш конкретні категорії: P2P, B2B, B2P, P2B та Internal B. Нарешті, у розділі 3.3 розглядається концентрація транзакцій стейблкоїнів.
3.1 Платежі стейблкоїнами (EOA) проти транзакцій смартконтрактів:
У DeFi багато транзакцій взаємодіють зі смартконтрактами та поєднують кілька фінансових операцій в одній транзакції, наприклад обмін одного токена на інший через кілька пулів ліквідності. Така складність ускладнює аналіз і точну оцінку використання стейблкоїнів саме для платежів.
Для спрощення та підвищення точності маркування транзакції стейблкоїна як платіжної ми визначаємо платіж стейблкоїном як будь-який переказ ERC-20 стейблкоїна (крім емісії та спалювання) з EOA-адреси на EOA-адресу. Будь-яка транзакція, що не маркується як платіж, позначається як транзакція смартконтракту, включаючи всі взаємодії зі смартконтрактами (здебільшого DeFi-транзакції).
На рисунку 1 видно, що більшість платежів між користувачами (EOA-EOA) здійснюються напряму з одним переказом на кожен хеш транзакції. Деякі багатократні EOA-EOA перекази в межах одного хешу трапляються переважно через агрегатори, що свідчить про низький рівень використання агрегаторів для простих переказів. Натомість транзакції смартконтрактів мають інший розподіл, із значно більшою кількістю транзакцій з кількома переказами. Це свідчить, що у DeFi-операціях стейблкоїни переміщуються між різними застосунками та роутерами, перш ніж повернутися на EOA-акаунт.
Рисунок 1:
*Для цього аналізу використано вибірку даних, що охоплює транзакції з 4 липня 2025 року по 31 липня 2025 року.
Таблиця 2 та рисунок 2 показують, що розподіл між платежами (EOA-EOA) та транзакціями смартконтрактів (DeFi) приблизно рівний за кількістю транзакцій, причому на транзакції смартконтрактів припадає 53,2% обсягу. Однак рисунок 2 демонструє, що обсяг (загальна сума переказів) має значно більші коливання з часом, ніж кількість транзакцій, що свідчить про те, що великі EOA-EOA перекази — переважно від інституцій — є драйвером цих коливань.
Таблиця 2: Узагальнення типів транзакцій
Рисунок 2:
