2 Days, 20x: A Quick Look at the Automated Market Making Mechanism of the New Gem Snowball

marsbitXuất bản vào 2025-12-22Cập nhật gần nhất vào 2025-12-22

Tóm tắt

The meme token Snowball" launched on pump.fun on December 18 and gained significant traction in the English-speaking crypto community, reaching a $10 million market cap within four days while largely flying under the radar in Chinese crypto circles. Its core innovation is an automated market-making mechanism: instead of the typical "creator fee" (usually 0.5%–1% per transaction) going to the developer’s wallet—a common setup that often leads to rug pulls—Snowball directs 100% of this fee to an on-chain bot. This bot periodically: 1. Buys back tokens to create buy pressure, 2. Adds the purchased tokens and corresponding SOL to the liquidity pool to improve depth, 3. Burns 0.1% of tokens to induce deflation. The fee rate also adjusts dynamically based on market cap (0.05%–0.95%) to balance accumulation and transaction friction. The idea is a "snowball effect": trading generates fees → fees fuel buybacks → buybacks may push price up → higher prices attract more trading. On-chain data shows 7,270 holders, with the top 10 holding ~20% of supply. Trading volume has been relatively balanced between buys and sells. However, the token remains highly speculative. While the structure reduces dev exit risk, it doesn’t eliminate other meme coin risks like low liquidity, narrative fatigue, or large holder dumps. Similar projects like FIREBALL are emerging, suggesting a trend toward "mechanism-driven memes." But as past examples like OlympusDAO and Safemoon show, complex t...

The crypto market in December is as cold as the weather.

On-chain transactions have been dormant for a long time, and new narratives are hard to come by. Just look at the drama and gossip circulating in the Chinese CT (Crypto Twitter) these past few days, and you'll know hardly anyone is playing in this market anymore.

But the English-speaking community has been discussing something new.

A meme coin called Snowball launched on pump.fun on December 18th. In four days, its market cap surged to $10 million and is still hitting new highs; yet it's barely mentioned in Chinese circles.

In the current environment, lacking new narratives and where even memes are considered unplayable, this is one of the few things that catches the eye and shows some localized wealth effect.

And the name Snowball itself tells the story it wants to convey:

A mechanism that allows the token to "roll and grow bigger by itself."

Turning Transaction Fees into Buying Pressure, Rolling the Snowball for Market Making

To understand what Snowball is doing, you first need to know how pump.fun tokens typically make money.

On pump.fun, anyone can create a token in minutes. The token creator can set a "creator fee," essentially taking a cut of every transaction into their own wallet, usually between 0.5% and 1%.

This money could theoretically be used for community building and marketing, but in practice, most Devs choose to: accumulate enough and then rug.

This is part of the typical life cycle of a shitcoin. Launch, pump, harvest fees, rug. Investors aren't betting on the token itself, but on the developer's conscience.

Snowball's approach is to not take this creator fee money.

To be precise, 100% of the creator fees do not go to anyone's wallet but are automatically transferred to an on-chain market-making bot.

This bot performs three actions at regular intervals:

First, it uses the accumulated funds to buy tokens on the market, creating buying support;

Second, it adds the bought tokens and the corresponding SOL to the liquidity pool, improving trading depth;

Third, it burns 0.1% of the tokens with each operation, creating deflation.

Additionally, the percentage of creator fees this coin charges is not fixed; it fluctuates between 0.05% and 0.95% based on market cap.

It takes a higher percentage when the market cap is low, allowing the bot to accumulate ammunition faster; it reduces the fee when the market cap is high, decreasing transaction friction.

In one sentence, the logic of this mechanism is: every time you trade, a portion of the money automatically becomes buying pressure and liquidity, instead of going into the developer's pocket.

Therefore, you can easily understand this snowball effect:

Transactions generate fees → Fees become buying pressure → Buying pressure pushes up the price → Higher price attracts more transactions → More fees... theoretically, it can roll on by itself.

On-Chain Data Situation

Now that we've covered the mechanism, let's look at the on-chain data.

Snowball launched on December 18th, four days ago. Its market cap grew from zero to $10 million, with a 24-hour trading volume exceeding $11 million.

For a shitcoin on pump.fun, this performance is considered relatively long-lasting in the current environment.

In terms of token distribution, there are currently 7,270 holder addresses. The top ten holders combined account for about 20% of the total supply, with the single largest holder holding 4.65%.

(Data source: surf.ai)

There's no address holding 20-30% of the supply; the distribution is relatively decentralized.

Regarding transaction data, there have been over 58,000 transactions since launch, with 33,000 buys and 24,000 sells. The total buy volume is $4.4 million, and the sell volume is $4.3 million, resulting in a net inflow of about $100,000. Buying and selling are basically balanced, with no one-sided selling pressure.

The liquidity pool holds about $380,000, half in tokens and half in SOL. For a market cap of this size, the depth isn't very thick, and large orders would still experience significant slippage.

Another noteworthy point is that Bybit Alpha announced listing the token less than 96 hours after launch, which to some extent confirms the short-term hype.

Perpetual Motion Meets a Cold Market

After looking around, you can see that the English community's discussion about Snowball mainly focuses on the mechanism itself. Supporters' logic is straightforward:

This is the first meme coin that locks 100% of the creator fees into the protocol, preventing developers from rugging, making it structurally safer than other shitcoins, at least.

The Dev is also playing into this narrative. The developer wallet, market-making bot wallet, and transaction logs are all public, emphasizing "verifiable on-chain."

@bschizojew labels himself as "on-chain schizophrenic, 4chan special forces, first-generation meme coin veteran," radiating a self-deprecating degen vibe that strongly appeals to the crypto-native community.

But a safe mechanism and making money are two different things.

The snowball effect relies on the premise that there is sufficient trading volume to continuously generate fees to feed the bot for buybacks. More trades mean more ammunition for the bot, stronger buying pressure, higher prices, attracting more people to trade...

This is the ideal state where any meme coin's so-called buyback flywheel spins up in a bull market.

The problem is, the flywheel needs external force to start.

What is the current crypto market environment? On-chain activity is sluggish, overall meme coin hype is down, and there's already little capital willing to chase shitcoins. In this context, if new buying pressure doesn't keep up and trading volume shrinks, the fees the bot receives will become less and fewer, buybacks will weaken, price support will diminish, and trading willingness will decline further.

The flywheel can spin forward, but it can also spin in reverse.

A more realistic problem is that the mechanism solves only one risk point—"developers taking the money and running"—but meme coins face far more risks than that.

Whales dumping, insufficient liquidity, narratives going out of style—any one of these happening would render the 100% fee buyback largely ineffective.

Everyone is tired of being rugged. A Chinese crypto brother summarized it quite well:

Play if you want, but don't get in over your head.

More Than One Snowball is Rolling

Snowball isn't the only project telling this automated market-making story.

Within the pump.fun ecosystem, a token called FIREBALL is doing something similar: automatic buybacks and burns, packaged as a protocol other tokens can plug into. But its market cap is much smaller than Snowball's.

This indicates the market is currently responsive to the direction of "mechanism-based meme coins."

The traditional玩法 of shilling, pumping, and community hype is finding it harder to attract capital. Using mechanism design to tell a "structurally safe" story might be one of the recent trends for meme coins.

That said, artificially creating a specific mechanism isn't a new玩法.

The most typical case in 2021 was OlympusDAO's (3,3), which used game theory to package a staking mechanism, telling the story "if everyone holds, everyone profits," reaching a peak market cap of billions of dollars. The ending, as everyone knows, was a death spiral, dropping over 90%.

Even earlier, there was Safemoon's玩法 of "taxing every transaction and distributing it to holders," also a narrative of mechanism innovation, which ended with the SEC suing and charging the founders with fraud.

Mechanisms can be great narrative hooks, capable of gathering capital and attention in the short term, but the mechanism itself does not create value.

When external capital stops flowing in, even the most精巧designed flywheel will stop turning.

Finally, let's recap what this little gem is actually doing:

Turning the meme coin's creator fees into an "automated market-making bot." The mechanism itself isn't complicated, and the problem it solves is very clear: preventing developers from directly taking the money and running.

The developer not being able to rug doesn't mean you will make money.

If after reading this you find the mechanism interesting and want to participate, remember one thing: it is first and foremost a meme coin, and only secondly an experiment with a new mechanism.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the core mechanism that Snowball uses to create a 'self-rolling' effect?

ASnowball uses a mechanism where 100% of the creator fees from each transaction are automatically sent to an on-chain market-making bot. This bot periodically uses the accumulated funds to buy tokens (creating buy pressure), adds the purchased tokens and corresponding SOL to the liquidity pool, and burns 0.1% of the tokens to create deflation.

QHow does the creator fee in Snowball differ from a typical pump.fun token?

AIn a typical pump.fun token, the creator fee (usually 0.5% to 1%) goes directly into the developer's wallet, which they can withdraw and potentially abandon the project with. In Snowball, 100% of this fee is automatically sent to an on-chain market-making bot instead of going to any individual, making it structurally harder for the developer to 'rug pull'.

QWhat are the potential risks of investing in a meme coin like Snowball, according to the article?

AThe risks include a general decline in market activity and meme coin hype, which could lead to reduced trading volume. If new buying pressure doesn't materialize, the bot's funding from fees decreases, weakening buy support and price stability. Other risks not solved by the mechanism include large holders (whales) dumping, insufficient liquidity, and the narrative simply falling out of fashion.

QWhat precedent does the article mention for meme coins with innovative mechanisms, and what was their outcome?

AThe article mentions OlympusDAO's (3,3) staking mechanism, which promised mutual gains if holders sold, but its市值 eventually fell over 90%. It also references Safemoon, which used a transaction tax redistribution mechanism and whose founders were later charged with fraud by the SEC. These examples show that mechanisms can be a good narrative but don't inherently create value if external capital stops flowing in.

QWhat key piece of advice does the article give to potential participants interested in Snowball's mechanism?

AThe key advice is to remember that Snowball is first and foremost a meme coin, and only secondly an experiment with a new mechanism. While the mechanism addresses developer rug pulls, it does not guarantee profits. Participants are advised to 'play but don't get too carried away' or 'don't go overboard'.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit27 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit27 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit32 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit32 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua QUICK

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Quickswap (QUICK) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Quickswap (QUICK) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Quickswap (QUICK) của BạnSau khi mua Quickswap (QUICK), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Quickswap (QUICK)Giao dịch Quickswap (QUICK) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 357Xuất bản vào 2024.12.11Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua QUICK

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của QUICK (QUICK) được trình bày dưới đây.

活动图片