拉盘,Meme 币最朴素的宣传方式

深潮Pubblicato 2024-08-09Pubblicato ultima volta 2024-08-09

选择优质Meme币的标准很简单:只要上线中心化交易所,那就值得买!

刷到一张图,震惊我半年。

这是一张某家交易所在社媒平台披露的图片,即使我个人对Meme币的涨跌幅有充足的认知准备,但是我准备的明显还不够。

从图片中可以看出,其中三个Meme币的涨幅尤其惊人,最高涨幅分别为7700万倍、600万倍以及36万倍,以下为三个币种在该家交易所的数据截图。从数据的走势可以发现,这些币种虽然有天针,但是普通用户完全有机会上车,并取得不错的收益的。

拉盘,Meme币最直观的宣传

曾经的Meme币的大涨,需要一个背景与实力兼具的庄家,或者高度符合热点的Meme概念。而如今Meme币的大涨逻辑就是拉盘,前期的K线走势会决定Meme币的存活周期和后期的成长空间。拉盘的力度主要取决于KOL的喊单影响力和市场用户的跟随执行力,用户流量的加持,以及后期上线中心化交易所的等级都会在一定程度上影响该币种的涨跌。

比如上面截图中的币种,故事刚开始都是朴素的1或者0.1,但是最高价都能达到几十万级别,即使没有在最高点套现,任何节点卖出去都可以有很大的利润空间。而且,即使没有在最开始入手,也会有很可观的收益,特别是ARAS,这种K线走势对用户的吸引力是极强的。

内卷,极其内卷

数据显示,在专门用于创造Meme币的平台“pump.fun”上,目前发行的代币总数为167万,且发行总数在持续增长中,但是只有1.41%左右的代币最终在Solana去中心化金融协议Raydium中上市交易,而能走到中心化交易所的Meme币更是极少。

Pump.fun平台的存在,大大降低了代币的发行门槛,只要提供名称、代码和JPG图片即可快速部署Meme币,费用甚至低于2美元,而且用户也不需要提供任何启动资金,流动池资金可以从社群筹集。对于用户如此友好的使用环境,自然吸引了一大批用户的涌入,包括CaitlynJenner、IggyAzalea、JasonDerulo等在内的多位名人,都曾使用自己的形象借助pump.fun创建并推广加密代币。

代币的泛滥,项目的参差,Rug现象的频繁出现,催生了CTO(社区接管)的出现,促使社区自治与集体决策的发展前景更加明朗,也在一定程度上助推了Meme币的去中心化,从而吸引更多市场用户进入Meme币领域。

万物皆可Meme化

Meme币批量出现的源头是万物皆可Meme化,当前奥运会举办逐渐进入尾声,也出现了很多奥运会概念的相关Meme币。土耳其休闲大叔Dikec轻装上阵参加射击比赛获得银牌,从而走红网络,因为多重Meme属性加持,从而出现了相关代币:DIKEC和DAO。其中DIKEC在solana和以太链上的数据如图所示。

除了DIKEC,31岁的韩国射击运动员金艺智、意大利拳击运动员Angela Carini,以及巴黎奥运会吉祥物等都出现了同名Meme币。

除了名人效应,社会热点、知名言论都会产生大量Meme币,其他还有动物币、模仿币等。

2024年第二季度,Meme币市场延续了第一季度的势头,彰显出广阔的市场发展空间和生命力。根据CoinGecko的统计数据显示,第二季度Meme币的平均收益率高达789.3%,这一数据虽然低于第一季度的1312.6%,但是仍然远高于其他板块的加密货币。

事实上,Meme币的持续火爆,其背后所展现的不仅是加密货币领域的创新活力,更是对传统币圈生态的一次深刻挑战与重塑。从最初的零星概念到如今的万物皆可Meme化,这一趋势不仅丰富了加密市场的多样性,也极大地激发了市场参与者的创造力与想象力。面对高达数千万倍的涨幅,Meme币市场无疑成为了高风险、高收益领域的典范。然而,我们也应清醒地认识到,随着发行门槛的降低和代币数量的激增,行业内部的竞争愈发激烈,内卷现象愈发严重。在这样的背景下,唯有通过技术创新、加强监管以及推动社区自治与集体决策,才能确保Meme币市场的健康发展,进一步拓展其发展潜力。

总结下来,回到文章开头的图片,其实从167万中选择优质Meme币的标准很简单:只要上线中心化交易所,那就值得买!

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Podcast Notes: Hyperliquid Has Become the Top Interest Point for Traditional Hedge Funds

Empire Podcast hosts Jason Yanowitz and Santiago Santos discuss the surging institutional interest in Hyperliquid, a decentralized perpetual exchange, marking the highest level of engagement from traditional hedge fund managers since Paul Tudor Jones endorsed Bitcoin in 2020. The primary driver is the demand for weekend trading of commodities like oil, especially during geopolitical tensions such as the Iran conflict, as Hyperliquid provides the only active price discovery venue when traditional markets are closed. Trade XYZ, a front-end on Hyperliquid, has seen significant growth, with weekend oil price predictions having a median error of only 50 basis points. Santos predicts commodity trading volume on Hyperliquid will surpass Bitcoin within the year and that its market cap could rise from $25 billion to $100 billion. Other key points include Kraken raising $200 million at a reduced valuation of $13.3 billion, and the SEC clarifying that self-custodied DeFi frontends like MetaMask are not subject to broker-dealer rules, resolving a major regulatory uncertainty. The hosts also note the strong correlation between crypto and macro markets, with the S&P 500 posting one of its best 10-day rallies since 1950. They highlight MicroStrategy's continued Bitcoin acquisitions and the potential of real-world asset (RWA) tokenization as a key trend. The discussion concludes with skepticism towards many L2 projects, predicting a wave of protocols truly going to zero as capital concentrates in proven assets like Bitcoin and Hyperliquid.

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a16z: The Next Frontier of AI, The Triple Flywheel of Robotics, Autonomous Science, and Brain-Computer Interfaces

a16z presents a comprehensive investment thesis for the next frontier of AI: Physical AI, centered on a synergistic flywheel of robotics, autonomous science, and novel human-computer interfaces (HCIs) like brain-computers. While the current AI paradigm scales on language and code, the most disruptive future capabilities will emerge from three adjacent fields leveraging five core technical primitives: 1) learned representations of physical dynamics (via models like VLA, WAM, and native embodied models), 2) embodied action architectures (e.g., dual-system designs, diffusion-based motion generation, and RL fine-tuning like RECAP), 3) simulation and synthetic data as scaling infrastructure, 4) expanded sensory channels (touch, neural signals, silent speech, olfaction), and 5) closed-loop agent systems for long-horizon tasks. These primitives converge to power three key domains: * **Robotics:** The literal embodiment of AI, requiring all primitives for real-world physical interaction and manipulation. * **Autonomous Science:** Self-driving labs that conduct hypothesis-experiment-analysis loops, generating structured, causally-grounded data to improve physical AI models. * **Novel HCIs:** Devices (AR glasses, EMG wearables, BCIs) that expand human-AI bandwidth and act as massive data-collection networks for real-world human experience. These domains form a mutually reinforcing flywheel: Robotics enable autonomous labs, which in turn generate valuable data for robotics and materials science. New interfaces provide rich human-physical interaction data to train better robots and scientists. Together, they represent a new scaling axis for AI, moving beyond the digital realm to interact with and learn from physical reality, promising significant emergent capabilities and value.

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Conversation with Bitwise Advisor: From K-Shaped Economy to AI Taking Jobs, How Can Bitcoin Save the Younger Generation?

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