#AI与加密货币结合 Este caso da AVA merece atenção. 23 carteiras concentraram-se na emissão, adquirindo 40% do fornecimento, com a origem dos fundos apontando para grandes transferências da Bitget e Binance, o tempo foi muito apertado — depósitos pouco antes do lançamento, compra imediata no momento da publicação. Este é um padrão típico de coordenação interna e ataque coordenado.
Analisando a lógica dos dados: o deployer associa carteiras em clusters, prepara fundos com antecedência, executa a operação em horários precisos — isso não é algo que um investidor retail com FOMO consegue fazer. O problema é que esse tipo de operação expõe dois riscos no setor de tokens de IA — primeiro, a concentração de liquidez, com 40% do fornecimento inicial bloqueado em poucos endereços; segundo, a falta de transparência no mecanismo de distribuição de tokens, reduzindo significativamente o potencial de lucro dos participantes iniciais.
Do ponto de vista de rastreamento de sinais na cadeia, isso nos indica que devemos observar com atenção: a distribuição de carteiras de novos tokens, o fluxo de grandes fundos na cadeia ao longo do tempo, a relação entre os endereços dos deployers e as posições iniciais. Quando vemos uma concentração organizada de fundos e rápida construção de posições em um curto período, podemos basicamente concluir que a margem de risco inicial desses projetos já foi internalizada.
O setor que combina IA e criptomoedas tem potencial, mas é importante distinguir se é impulsionado por tecnologia ou por captação de recursos.
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#AI与加密货币结合 Este caso da AVA merece atenção. 23 carteiras concentraram-se na emissão, adquirindo 40% do fornecimento, com a origem dos fundos apontando para grandes transferências da Bitget e Binance, o tempo foi muito apertado — depósitos pouco antes do lançamento, compra imediata no momento da publicação. Este é um padrão típico de coordenação interna e ataque coordenado.
Analisando a lógica dos dados: o deployer associa carteiras em clusters, prepara fundos com antecedência, executa a operação em horários precisos — isso não é algo que um investidor retail com FOMO consegue fazer. O problema é que esse tipo de operação expõe dois riscos no setor de tokens de IA — primeiro, a concentração de liquidez, com 40% do fornecimento inicial bloqueado em poucos endereços; segundo, a falta de transparência no mecanismo de distribuição de tokens, reduzindo significativamente o potencial de lucro dos participantes iniciais.
Do ponto de vista de rastreamento de sinais na cadeia, isso nos indica que devemos observar com atenção: a distribuição de carteiras de novos tokens, o fluxo de grandes fundos na cadeia ao longo do tempo, a relação entre os endereços dos deployers e as posições iniciais. Quando vemos uma concentração organizada de fundos e rápida construção de posições em um curto período, podemos basicamente concluir que a margem de risco inicial desses projetos já foi internalizada.
O setor que combina IA e criptomoedas tem potencial, mas é importante distinguir se é impulsionado por tecnologia ou por captação de recursos.