Recientemente, el gigante de las monedas estables Tether lanzó su propia cadena pública XPL, atrayendo una atención generalizada en el mercado de Activos Cripto. Como una empresa líder en el sector de las monedas estables, el movimiento de Tether inyecta sin duda nueva vitalidad en toda la industria.

Sin embargo, los insiders de la industria son cautelosos sobre la capacidad de captura de valor del token XPL. Actualmente, la valoración totalmente diluida (FDV) de XPL es de aproximadamente $9 mil millones, mientras que la FDV de otra cadena pública de moneda estable bien conocida, ENA, es de $8 mil millones.
Curiosamente, la capitalización de mercado de las monedas estables respaldadas por ENA es de alrededor de $12 mil millones, mientras que la USDT de Tether tiene una capitalización de mercado de hasta $170 mil millones. Esta comparación ha provocado un pensamiento profundo en el mercado sobre la valoración de XPL: ¿está ENA sobrevalorada, o está XPL subestimada?
Los analistas señalan que, aunque XPL está respaldado por el fuerte apoyo de Tether, el desarrollo de su ecosistema aún lleva tiempo. En contraste, ENA ya ha establecido un ecosistema relativamente maduro. Por lo tanto, juzgar simplemente el valor de una cadena pública basado en el valor de mercado de las monedas estables puede ser demasiado unilateral.
En el futuro, el desarrollo de XPL dependerá en gran medida de su capacidad para atraer a más desarrolladores y proyectos, así como de cómo Tether puede aprovechar sus propias ventajas para empoderar a XPL. El mercado generalmente cree que las perspectivas a largo plazo de XPL son prometedoras, pero puede necesitar más tiempo a corto plazo para demostrar su valor.
A medida que el mercado de Activos Cripto continúa madurando, la competencia entre las cadenas públicas se volverá cada vez más feroz. Cuando los inversores siguen proyectos emergentes como XPL, deben considerar de manera integral varios factores como la innovación tecnológica, el desarrollo del ecosistema y el trasfondo del equipo, en lugar de confiar simplemente en comparaciones de datos directas.