Hyperliquid’s $780M buyback soars 65% while Jupiter, Bonk, and LayerZero lose $98M

ambcryptoPublicado em 2025-11-04Última atualização em 2025-11-04

Key Takeaways

How did Hyperliquid’s buyback succeed while others failed?

Hyperliquid spent $780M buying back 34.41M tokens and gained 65% as it is a revenue-generating perpetuals DEX with real token utility. Others failed to yield profit.

 Which buyback programs performed worst?

Bonk led losses at -57%, despite spending $26.65 million, followed by Ether.fi (-31.4%), LayerZero (-31.5%), Kaito (-28%), and Jupiter (-27.5%). 


Seven crypto projects spent $1.1 billion on token buybacks. Only one turned a profit, Hyperliquid. The numbers show buybacks don’t create value—they amplify what already exists.

Hyperliquid wins, six others lose

Data from Tokenomist shows that Hyperliquid dominates the buyback leaderboard. 

Hyperliquid leading the buyback raceHyperliquid leading the buyback race

Source: Tokenomist

The perpetuals DEX spent $780 million buying back 34.41 million HYPE tokens. The current value is $1.28 billion, while the profit is $508.55 million, representing a margin of over 65.16%.

However, everyone else failed. Bonk lost 57% despite spending $26.65 million.

LayerZero dropped 31.5% after a $100 million buyback. Ether.fi fell 31.4% with $7.73 million spent. Jupiter declined 27.5% despite $62.12 million in buybacks. 

Furthermore, Pump.fun and Kaito also trail negative, and the combined losses are $98 million across these six projects, which spent $321 million on buybacks.

Why Hyperliquid might have won

Hyperliquid generates real revenue from perpetual futures trading, and users require HYPE tokens to receive fee discounts and platform benefits. Buybacks amplified existing organic demand.

HYPE currently trades at $38.43, down 4.33% on the day but maintaining strength after climbing from $35 lows in late October.

The accumulation/distribution indicator shows sustained buying pressure despite short-term volatility.

The massive $780 million buyback created a genuine supply shock on a relatively new token with limited circulation. 

Additionally, Hyperliquid made strategic purchases during the platform’s growth phase, not after reaching peak prices.

Why other projects might have made a loss

Bonk, for one, has no revenue model and limited utility, and the buyback tried to create artificial demand. However, the market saw through it. 

Bonk trades at $0.00001166, down from its October highs of around $0.000027, representing a brutal 56% collapse.

Accumulation indicators show massive distribution with -30.47 trillion tokens leaving holder accounts.

Jupiter faces similar issues. Despite being Solana’s leading DEX, its $62 million buyback couldn’t overcome weak token utility.

LayerZero spent $100 million but offers unclear token value beyond speculation.

The pattern repeats: projects with weak fundamentals often use buybacks as a band-aid. Markets rejected the artificial support.

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385 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

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Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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