📈 📉 XRP en hausse de 77%, RLUSD en baisse de 32% : pourquoi les agents IA XRPL abandonnent le stablecoin de Ripple pour le token natif

Une rotation anormale des capitaux a été enregistrée au sein du XRP Ledger, le volume des paiements entre agents IA autonomes en XRP augmentant de 77%, tandis que le volume de Ripple USD ($RLUSD ), le stablecoin en dollars, a diminué de 32%, selon le nouveau hub de t.54.

Ce mouvement de fonds a coïncidé avec une activité anormale du protocole financier ClawBank, dont 67 services connectés ont traité 7 630 transactions au cours des dernières 24 heures. Avant ce pic quotidien, le projet n'avait accumulé que 8 469 opérations sur toute sa durée de vie, ce qui signifie que le système a généré environ 90% de son activité historique en une seule journée, choisissant dans la plupart des cas le token natif du réseau pour les règlements.

🔸 Pourquoi des millions de transactions IA forcent un retour vers XRP

Pour ceux qui ne connaissent pas l'aspect technique, le protocole intégré x402 permet aux agents IA d'effectuer des paiements automatisés, en choisissant entre XRP et $RLUSD lors du paiement de données ou de la location de puissance de calcul.

Les statistiques actuelles montrent que pendant les périodes de forte activité du réseau, les agents IA donnent la priorité au token natif XRP en raison de ses frais fixes bas et de son traitement rapide des transactions.

La baisse de 32% du volume de $RLUSD indique que le logiciel a temporairement mis de côté le dollar numérique comme actif de protection passive et a transféré ses principaux règlements opérationnels vers XRP.

Le leader de l'écosystème reste le réseau DePIN Heurist Mesh, avec 405 492 transactions, fournissant de la capacité GPU pour les réseaux de neurones, tandis que la deuxième place est occupée par le système d'exploitation LucyOS, avec 359 839 transactions, fonctionnant en mode d'échange à haute fréquence.

Le virage vers XRP confirme clairement que sous les charges quotidiennes de pointe et l'accélération de l'économie IA, les algorithmes privilégient la rapidité et les faibles frais de la pièce native.

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