Ethereum Spot ETF: відтік $70.7 млн, BlackRock продав ETH

Значний відтік коштів з Ethereum Spot ETF

24 липня спотові біржові фонди (ETF) на Ethereum зафіксували чистий відтік капіталу. Загальна сума відтоку склала $70.7 мільйона.

Внесок BlackRock у відтік

Серед учасників ринку, клієнти BlackRock здійснили продаж Ethereum на суму $52.8 мільйона. Ця операція стала частиною загального відтоку, зафіксованого того дня.

Що це означає для розробників

Надане джерело зосереджується виключно на фінансових потоках та обсягах продажів Ethereum ETF. Воно не містить інформації, яка б безпосередньо стосувалася розробників, їхньої діяльності чи екосистеми Ethereum з технічної точки зору.

Ключові факти

Чистий відтік коштів з Ethereum spot ETF склав $70.7 млн.
Відтік зафіксовано 24 липня.
Клієнти BlackRock продали Ethereum на $52.8 млн.

Джерела

🚨𝗝𝗨𝗦𝗧 𝗜𝗡:🇺🇸 Ethereum spot ETFs recorded a net outflow of $70.7M on July 24. BlackRock clients sold $52,800,000 worth of $Ethereum (ETH.CC)$ 🔴

Попередні статті

Концептуальна ілюстрація інтеграції та візуалізації мікробних даних з прибережних вод у глобальній базі даних.

25 липня 2026Технології

Глобальна база даних посилює моніторинг мікробних ризиків у прибережних водах

Нова глобальна база даних CWPD об'єднує інформацію про патогени, гени стійкості до антибіотиків та фактори вірулентності у прибережних водах, надаючи інструмент для оцінки біологічних ризиків.

Цифрове зображення інфраструктури гарячих гаманців платіжного шлюзу з потоками коштів, що витікають з іконок різних блокчейнів до центрального, вразливого цифрового інтерфейсу.

25 липня 2026Кібербезпека

Triple-A втратила понад $9.7 мільйона внаслідок експлойту гарячих гаманців

Глобальний платіжний шлюз Triple-A став жертвою хакерської атаки, в результаті якої було викрадено понад $9.7 мільйона з гарячих гаманців на кількох блокчейнах.

Концептуальна ілюстрація, що показує темний, ефірний туман, який виходить з абстрактної мережі вузлів великої мовної моделі, символізуючи витік небезпечної інформації.

25 липня 2026Штучний інтелект

Дослідник виявив системні вразливості в LLM, що дозволяють обходити безпеку та отримувати небезпечні інструкції

Дейв Кузмар виявив системні вразливості, які дозволяють обходити безпеку великих мовних моделей (LLM) та отримувати небезпечні інструкції, що свідчить про загальногалузеву проблему.

Наступні статті