Исследуемая UTC-неделя: с 7 сентября 00:00 до 14 сентября 00:00 2026 года, без включения конечной границы. Взвешенная доходность сегмента Large Language Models составила +21,82%, но выросли только 3 из 12 активов. Результат индекса не отражает движение типичной монеты выборки.
Venice Token (VVV) занимал 85,50% стартовой капитализации сегмента и вырос на 26,25%. Его вклад составил +22,44 п.п., то есть больше общего результата +21,82%. Это возможно, потому что суммарный вклад остальных 11 монет был отрицательным: −0,63 п.п. Без VVV взвешенная доходность этих 11 активов составила бы −4,31%. Это признак концентрации движения, а не доказательство его причины.
LLM-сегмент: результат, ширина и концентрация
- Взвешенная доходность: +21,82%. Медианная доходность типичной монеты выборки: −2,31%.
- Ширина рынка: 3 из 12 выросли, или 25%. Остальные 9 снизились.
- Вес лидера: VVV занимал 85,50% стартовой капитализации. Его вклад: +22,44 п.п.
- Без лидера: −4,31% по оставшимся 11 монетам с их собственными стартовыми весами.
Взвешенный показатель описывает совокупное движение с учётом стартовой капитализации. Ширина показывает число растущих монет, медиана – типичную монету выборки, а вклад лидера – насколько итог зависит от одного актива.
Состав сегмента и исходные данные
Состав LLM-сегмента зафиксирован в пакете 2da8cff8e757ade9, созданном 18 сентября 2026 года в 23:56 UTC. В таблице все 12 активов, доступных для расчёта. В первом столбце символ и CMC ID. Вес рассчитан по капитализации на начало недели, вклад – вес × доходность. Числа округлены для чтения, точные значения сохранены в пакете.
| Актив | Капитализация на старте, $ | Вес, % | Доходность, % | Вклад, п.п. |
|---|---|---|---|---|
| VVV (35509) | 818 249 427,30 | 85,50 | +26,25 | +22,442 |
| KAITO (35763) | 75 635 703,50 | 7,90 | −3,40 | −0,268 |
| CGPT (23756) | 20 133 603,05 | 2,10 | −7,83 | −0,165 |
| MIRA (38495) | 15 779 524,24 | 1,65 | −0,32 | −0,005 |
| ASM (6069) | 7 933 202,19 | 0,83 | −1,23 | −0,010 |
| ALU (9637) | 5 834 923,70 | 0,61 | −17,56 | −0,107 |
| PAAL (27178) | 5 797 715,37 | 0,61 | −8,32 | −0,050 |
| PALM (28567) | 2 490 414,76 | 0,26 | −4,32 | −0,011 |
| HGPT (25419) | 1 989 739,81 | 0,21 | −12,92 | −0,027 |
| HEART (15584) | 1 853 663,92 | 0,19 | −1,00 | −0,002 |
| ARC (13051) | 863 626,97 | 0,09 | +9,94 | +0,009 |
| VAI (8479) | 504 355,07 | 0,05 | +21,60 | +0,011 |
| Итого | 957 065 899,88 | 100,00 | +21,82 взвеш. | +21,816 |
Вся выборка: движение и ширина рынка
Из 166 опубликованных монет с доступной историей выросли 33. Медиана −5,31% описывает типичную монету этой полной выборки без влияния размера актива. Она слабее взвешенного показателя −3,53%. Это отдельная выборка и отдельные метрики, их нельзя подменять результатом LLM-сегмента.
На одной шкале сопоставлены взвешенная доходность, медианная доходность и доля растущих монет. Это разные показатели, поэтому их нужно читать совместно.
AI-сектор выглядел лучше BTC, но это не было широким ралли
Капитализация AI-сектора снизилась на 2,85%, тогда как BTC потерял 3,86%, а общий рынок – 3,51%. Относительный результат AI к BTC составил +1,01 процентного пункта, к общему рынку – +0,66 пункта.
Это сравнение процентных изменений разных ориентиров: капитализации AI-сектора, цены BTC и капитализации всего рынка. Оно показывает относительную силу, но не доходность готового портфеля и не причину движения. Одновременно снижались 133 из 166 монет.
Начало недели приведено к 100. График показывает относительную траекторию, а не абсолютный размер рынков.
Другие аномалии недели
Отдельно от главного вывода о LLM-сегменте: Generative AI дал +17,33% взвешенной доходности при росте 3 из 18 монет. VVV занимал 72,39% стартового веса и дал +19,00 п.п. Без него остальные 17 активов показали бы −6,07%.
Сегменты пересекаются: одна монета может входить в несколько групп. График не показывает ширину или причину движения.
Самая сильная недельная смена режима произошла в сегменте ZKML & Cryptographic AI. За предыдущую неделю его взвешенная доходность составляла +34,52%, затем она снизилась до −15,32%. Разница между периодами составила −49,84 процентного пункта.
Все четыре актива сегмента закончили текущую неделю снижением: FLock.io (FLOCK) −10,84%, Nillion (NIL) −21,51%, Mind Network (FHE) −18,38% и Marlin (POND) −9,20%. Эти числа не доказывают общую причину падения, но показывают, что предыдущее ускорение не получило широкого продолжения.
Что проверять на следующей неделе
- увеличивается ли доля растущих монет хотя бы до половины выборки
- сближаются ли медианная и взвешенная доходности
- сохраняется ли преимущество AI-сектора к BTC без опоры на один крупный актив
- восстанавливается ли ширина LLM и Generative AI после исключения лидера по капитализации
- продолжается ли снижение ZKML-сегмента после резкого разворота
Методика и ограничения
Период исследования: 7–13 сентября 2026 года, UTC. Для монет использованы дневные закрытия 6 и 13 сентября, то есть граничные наблюдения этой недели. Состав сегмента и опубликованная выборка зафиксированы в пакете, созданном 18 сентября в 23:56 UTC. Это сохранённая версия состава, а не утверждение, что метки таксономии были восстановлены на 7 сентября.
Для 12 монет LLM использованы дневные снимки CoinMarketCap (источник cmc_latest в пакете), для сравнения с BTC и рынком – внутренние рыночные снимки internal_rollup. Описание источников – в каталоге данных. Доходность монеты = (цена на конце / цена на старте − 1) × 100. Взвешенная доходность = сумма (капитализация на старте × доходность) / сумма стартовых капитализаций. Ширина = доля активов с положительной доходностью. Медиана – середина упорядоченного ряда доходностей, результат без лидера пересчитан после исключения крупнейшего по стартовой капитализации актива. Разница с BTC и рынком выражена в процентных пунктах. Таксономические сегменты пересекаются и не суммируются между собой.
Пакет исходных данных: 2da8cff8e757ade9.