PUMP token climbs 30% – Decoding the $19.2M buyback effect

ambcryptoОпубликовано 2025-07-16Обновлено 2025-07-17

Key Takeaways

  • Pump.Fun’s buyback program has already deployed $19.2 million for PUMP buys. The deflationary plan boosted the token’s bullish outlook and rallied it by nearly 30%. Will the uptrend extend? 

 

Pump.Fun [PUMP] has begun an aggressive buyback, signaling a bullish cue for its native token PUMP. 

Blockchain analytics platform Spot On Chain reported that the Solana [SOL]-based memecoin launchpad bought back 3.196 billion PUMP tokens (worth $19.2 million).

PumpFunPumpFun

Source: SpotOnChain

Pump.Fun post-ICO sentiment shift

The platform recently set aside $30.53 million (187,7770 SOL) for its buyback program. 

In the past, the accrued fees were offloaded via Kraken. It cashed out over 4.1 million SOL (over $740M) since May 2024.

In fact, this cash-out was widely labeled as ‘extractive’ by Crypto Twitter (CT).

And the same sentiment was predominant before the bumper ICO (Initial Coin Offering) on July 12. But ICO was a success, raising $600 million in under 15 minutes. 

Fast forward, the overall market mood post-ICO appeared to be somewhat bullish. And the buyback program was just one of the catalysts. 

On the Hyperliquid DEX, which dominated PUMP’s spot and derivatives market in terms of volume, the token registered only a 13% dump before rallying nearly 30% afterwards. 

PumpFunPumpFun

Source: PUMP/USDC, TradingView 

As expected, some ICO buyers offloaded when the spot PUMP trading went live; hence, the drop wasn’t surprising. 

Still, the dump eased at $0.005, about a 30% premium to the ICO price of $0.004, so initial buyers were still profitable. 

With the buyback program, PUMP quickly recovered 30% and tagged $0.0068, as of press time.

In other words, the pre-ICO bearish sentiment across CT was overblown, and by placing a contrarian bet against it, one would have printed gains from PUMP.  

For Stacy Muur, a crypto market analyst, the CT’s ‘hatred’ of PUMP may be linked to the platform’s remarkable success. 

Retail pile on PUMP

Meanwhile, the token has attracted renewed retail interest. In the past two days, the number of holders surged 3x from 10K to 33K active addresses.

Those with 10K PUMP and below were the highest, suggesting strong retail interest. 

PumpFunPumpFun

Source: Blockworks

If the trend continues, including the buyback program, PUMP could rip higher because the pre-ICO bearish drag has waned significantly. 

Share

Похожее

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

Два студента Калифорнийского университета в Беркли, Анастасиос Ангелопулос и Вэй-Лин Чианг, превратили свой исследовательский проект — платформу Chatbot Arena для слепого сравнения ИИ-моделей — в бизнес с годовым доходом $100 млн. Их платформа, теперь известная как Arena, использует голосование пользователей для создания рейтинга больших языковых моделей (LLM), собрав 100 млн оценок. Хотя сам сервис для пользователей бесплатный, компания зарабатывает, предлагая платные услуги по углубленной оценке (AI Evaluations) для ИИ-компаний и корпораций. Это позволяет клиентам тестировать свои модели в реалистичных условиях, выявляя сильные и слабые стороны перед выпуском. Бизнес-модель Arena сравнивают с «продажей лопат во время золотой лихорадки». Всего через несколько недель после отделения от университета в 2025 году компания привлекла $100 млн в рамках посевного раунда при оценке в $600 млн. К январю 2026 года, после раунда финансирования серии A в $150 млн, её оценка достигла $1,7 млрд. Сегодня Arena расширяет свою деятельность, тестируя не только чат-ботов, но и автономных ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи, такие как программирование и анализ. Платформа стала важнейшим независимым арбитром в конкурентной борьбе между такими гигантами, как OpenAI, Google и Anthropic, доказывая, что в мире ИИ быть судьёй может быть выгоднее, чем быть игроком.

marsbit30 мин. назад

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

marsbit30 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

Vercel представил инструмент навыков (skills) для ИИ-агентов, набравший 24 000 звезд на GitHub. Это менеджер пакетов, подобный npm, который позволяет одной командой `npx skills add` устанавливать готовые наборы правил и скриптов — «навыки» — в различные ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor и др.). Он решает проблему передачи проектных требований и лучших практик ИИ. Ключевой особенностью является навык `find-skills`, который автоматически находит и устанавливает нужные пакеты по описанию задачи, действуя как поисковик способностей для ИИ. Однако эксперты по безопасности предупреждают о рисках. Аудит тысяч навыков выявил, что многие содержат критические уязвимости или вредоносный код, способный украсть данные или выполнить произвольные команды. В отличие от npm, навыки напрямую влияют на поведение ИИ и имеют доступ к системе. Таким образом, инструмент открывает эру удобного обмена ИИ-способностями, но требует от пользователей осторожности и проверки источников устанавливаемых пакетов.

marsbit31 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

marsbit31 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

Ключевые выводы из анализа SemiAnalysis: расходы на токены для внутренних ИИ-моделей в некоторых компаниях достигают 30% от фонда заработной платы. При этом производительность возрастает в разы: задачи, требовавшие ранее часов работы, теперь решаются за минуты за несколько долларов. Хотя такие компании, как Uber и Microsoft, столкнулись с неконтролируемым ростом ИИ-расходов и ограничивают бюджеты, анализ показывает, что стоимость токенов будет резко снижаться. За счёт оптимизации ПО (14-кратный рост скорости) и новых аппаратных решений (в 17-32 раза производительнее) стоимость к 2030 году может упасть более чем на 90%. Токен становится новым "средством производства". Несмотря на рекордные инвестиции в ИИ-инфраструктуру (7400 млрд долларов в 2024 году) и текущее отсутствие макроэкономического эффекта, это типичная фаза технологической революции: сначала строится "трубопровод", затем он наполняется "потоком" приложений. Компании, которые уже сейчас эффективно используют ИИ, как SemiAnalysis, получают многократное преимущество в производительности на фоне снижающихся издержек.

marsbit35 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

marsbit35 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

Модель Fable 5 Claude привлекла большое внимание — от высоких ожиданий до правительственных ограничений. Главный вопрос: почему мощные модели иногда не справляются с задачами? Инженер Claude Code Тэрик Шихипар объясняет: проблема в **информационном разрыве** между пользователем и ИИ — различии между подсказкой, контекстом и реальным выполнением. **Карта — это не территория:** «Карта» — это ваши инструкции и контекст для Claude, а «территория» — реальный код, ограничения и мир. Разрыв между ними — **«неизвестные»**. Когда Claude встречает неизвестное, он действует по предположениям. Чем сложнее задача, тем больше неизвестных. Качество работы с Fable 5 напрямую зависит от умения выявлять и устранять эти пробелы. **Типы «неизвестных»:** 1. **Известные известные:** То, что четко указано в подсказке. 2. **Известные неизвестные:** Вопросы, которые вы осознаете. 3. **Неизвестные известные:** Очевидные для вас, но не озвученные детали. 4. **Неизвестные неизвестные:** То, о чем вы даже не подозреваете. **Как работать с Claude для устранения разрыва:** * **Планирование:** Попросите Claude провести «сканирование слепых зон», помочь с мозговым штурмом, создать прототип или задать уточняющие вопросы. * **Использование референсов:** Покажите примеры кода, дизайна или документации. * **Создание плана:** Перед реализацией пусть Claude составит план, выделив ключевые решения. * **В процессе:** Попросите вести файл с заметками о принятых решениях и отклонениях от плана. * **После:** Создавайте итоговые документы с объяснениями и даже проводите тесты на понимание проделанной работы. **Вывод:** Сила современных моделей требует нового подхода. Ключ к успеху — не просто давать команды, а **итеративно сотрудничать** с ИИ, выявляя «неизвестные» на всех этапах работы с помощью прототипов, вопросов и референсов. Это превращает Claude в настоящего партнера по решению задач.

marsbit35 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

marsbit35 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

Бывший исследователь OpenAI Диого Алмейда заявил, что оригинальная работа OpenAI о Scaling Law содержит критическую ошибку, из-за которой вся индустрия ИИ несколько лет следовала неверному пути. В 2020 году OpenAI утверждала, что при фиксированном бюджете вычислительных мощностей следует увеличивать параметры модели, а не объем данных. Это привело к созданию «раздутых» моделей, таких как GPT-3. Однако в 2022 году DeepMind своей моделью Chinchilla опровергла этот подход, показав, что параметры и данные должны масштабироваться сбалансированно. Алмейда указывает на три ключевые проблемы в первоначальном исследовании OpenAI: 1) все модели обучались на одинаковом и недостаточном для больших моделей объеме данных; 2) использование затухания скорости обучения создавало ложное впечатление, что модели достигли предела; 3) выводы, справедливые для ограниченных условий, были ошибочно приняты за универсальный закон. В результате индустрия, возможно, потратила триллионы операций впустую на обучение неоптимальных моделей. Более того, как отмечают некоторые исследователи, текущие Scaling Law в основном отражают закономерности английского языка, который требует для обучения больше данных, чем другие языки. Это ставит под сомнение универсальность данных законов и указывает на возможность создания более эффективных моделей.

marsbit52 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

marsbit52 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片