TGE tức là lời nguyền đỉnh cao, những token nào đã tăng giá ngược xu hướng?

比推Xuất bản vào 2025-12-31Cập nhật gần nhất vào 2025-12-31

Tóm tắt

Mặc dù hầu hết các token ra mắt năm 2025 đều chứng kiến hiện tượng “TGE là đỉnh” và giảm mạnh sau đó, một số ít như ASTER, FOLKS, AVICI và SENTIS vẫn duy trì được đà tăng giá bền vững nhờ những đặc điểm chung: 1. **Phân phối token công bằng:** Tránh nguồn cung tập trung lớn cho đội ngũ và nhà đầu tư sớm. AVICI (0% token cho đội ngũ) và SENTIS (phân phối dựa trên hoạt động) là ví dụ. 2. **Định giá hợp lý khi ra mắt:** Các token có vốn hóa toàn bộ (FDV) thấp, như AVICI (3.5 triệu USD), tạo ra cơ hội tăng trưởng và được định giá lại bởi thị trường. 3. **Có ứng dụng thực tế hoặc triển vọng rõ ràng:** ASTER (khối lượng giao dịch Perp), FOLKS (quy mô cho vay), AVICI (chi tiêu thẻ) và SENTIS (tác nhân AI) cho thấy dấu hiệu được sử dụng thực, không chỉ là hứa hẹn. 4. **Cơ chế mở khóa minh bạch và tuyến tính:** Mở khóa dần dần và có thể dự đoán (như SENTIS) được thị trường đón nhận tốt hơn so với mở khóa lớn đột ngột (cliff). 5. **Niêm yết sàn là công cụ hỗ trợ, không phải yếu tố quyết định:** Việc lên sàn lớn giúp khuếch đại xu hướng nhưng không cứu được những token có nền tảng yếu. Bài học chính: Thị trường năm 2025 không còn chỉ khen thưởng “tiềm năng” mà chuyển sang khen thưởng “cơ cấu” vững chắc: nguồn cung lành mạnh, phân phối công bằng, áp dụng thực tế và cơ chế mở khóa được kiểm soát.

Tác giả: Stacy Muur

Biên dịch: CryptoLeo

Tiêu đề gốc: Những token sau TGE 2025 có hiệu suất tốt mang những đặc điểm và điểm chung gì?


Tuần trước, tôi đã biên dịch một bài nghiên cứu của Solus Group có tựa đề "Hơn 80% token mới đạt đỉnh ngay khi TGE, nguyên nhân gốc rễ và giải pháp cho sự thịnh vượng ảo của Web3 nằm ở đây", bài viết phân tích tình hình sau TGE của 113 token vào năm 2025, trong đó đa số token đều đạt đỉnh ngay khi TGE, giá token bắt đầu giảm ngay từ ngày thứ hai sau khi ra mắt, dù chúng đều có đủ các điều kiện như huy động vốn cao, hỗ trợ cộng đồng và được niêm yết trên các sàn giao dịch.

Bài viết hôm nay đến từ nhà nghiên cứu crypto Stacy Muur, người đã thống kê một số token vào năm 2025 có mức tăng giá đáng kể so với thời điểm TGE và phân tích những dự án này có những lợi thế/điều kiện gì. So sánh với bài trước, bài viết trước tương đương với việc xuất phát từ dữ liệu để đưa ra một kết quả thống kê, còn bài viết này tập trung hơn vào bản thân dự án, tóm gọn trong một câu: Trong bối cảnh thị trường crypto hiện nay quá đồng nhất và mở rộng, token của dự án cần đáp ứng nhiều điều kiện mới có thể tồn tại/chiến thắng trên thị trường. Odaily Planet Daily biên dịch như sau:

Nếu bạn đã nhiệt tình giao dịch các token TGE năm 2025, cho đến nay kết quả đã rất rõ ràng: token bùng nổ trong tuần đầu tiên ra mắt, sau đó nhiệt độ dần giảm, và cuối cùng mặc nhiên chấp nhận "giá phát hành chính là điểm cao nhất". Hầu hết các token mới ra mắt đều hoạt động kém, thậm chí lao dốc, vì thị trường luôn coi tokenomics và tính thanh khoản là yếu tố cơ bản.

Tuy nhiên, năm 2025 vẫn có một số ít token duy trì được mức tăng giá so với sau TGE, mức tăng này không phải là "phục hồi sau khi giá lao dốc", cũng không phải "mua ở điểm đáy thị trường", mà là một kiểu cho thấy có sự hỗ trợ mua vào thực sự.

Dưới đây là những token tăng giá thực sự sau TGE năm 2025 mà tôi điểm mặt: ASTER, FOLKS, AVICI và SENTIS (cùng với một số token "vừa đủ đậu" như IRYS/FHE/CORN). Chúng trông không hoàn toàn giống nhau, nhưng đều tồn tại một số đặc điểm nhất định.

Những token tăng giá tốt nhất TGE 2025

Aster là ví dụ điển hình trong số đó, ASTER ngay trong ngày đầu tiên ra mắt đã có được mọi thứ dự án cần: được niêm yết trên sàn lớn, thanh khoản sâu, và được cộng đồng chấp nhận rộng rãi với narrative "Perp DEX". Câu chuyện được lan truyền suốt năm về cơ bản là: "Perp DEX được Binance hậu thuẫn, có tính bảo mật".

Diễn biến giá ASTER khá gây tranh cãi (bạn có thể gọi nó là trò chơi liên quan đến ZK, bóng ma của CZ, hoặc đơn giản là chiến lược thực thi tốt hơn). Nhưng dù sao, nó vẫn là một trong số ít dự án không "bán tháo ngay lập tức" tại thời điểm TGE.

FOLKS thì khác biệt: nó là một token cho vay, trong một năm "thị trường quá ảm đạm", nó được coi là Alpha. Công thức: "Binance và Kraken ngay từ ngày đầu đã bày tỏ hỗ trợ, pool cross-chain không ngừng tăng trưởng, không có đợt mở khóa khổng lồ rõ ràng." Điểm cuối cùng này rất quan trọng. Cho đến ngày 15 tháng 12 khi token mở khóa, hiệu suất của nó vẫn tốt.

AVICI thì khác với hai loại trên. AVICI có mặt trong danh sách này không phải vì sở hữu công nghệ tiên tiến nhất; mà là vì nó cung cấp narrative rõ ràng nhất cho CT: "Ra mắt công bằng, sản phẩm thực sự hữu dụng", nó không nhấn mạnh vào tokenomics, mà là tình hình sử dụng: "Ứng dụng neobank tốt, thẻ Visa, chi tiêu thực tế." Trong một thị trường tràn ngập tính "hữu dụng" nội sinh, AVICI thật mới mẻ, vừa thoát khỏi tư duy truyền thống vừa khả thi, AVICI có thể là một trong những token TGE tốt nhất trong năm.

Khi token tăng giá vì một lý do nào đó, giá của nó thường ổn định hơn

Nhìn vào thời điểm hiện tại, token có hiệu suất mạnh mẽ nhất sau TGE là SENTIS. Điểm hỗ trợ của nó đơn giản và rõ ràng: narrative AI Agent + phân bổ khuyến khích liên tục + được niêm yết trên sàn giao dịch. Trong CT, khuôn khổ chủ đạo vẫn nhất quán: "AI Agent là lớp tự động hóa DeFi tiếp theo", điều này cung cấp cho trader một mô hình tư duy đơn giản làm điểm neo.

Về mặt cơ chế, SENTIS không phụ thuộc vào việc bùng nổ một lần khi ra mắt. Cơ chế phân phối liên tục của token (nhiệm vụ/retrodrop/phần thưởng tham gia) duy trì mức độ ổn định trong sự tham gia của người dùng, điều này thường chuyển hóa thành nhu cầu spot liên tục, vì những người tham gia sẽ chuẩn bị cho các đợt phân bổ trong tương lai và các cột mốc hệ sinh thái, động thái này thậm chí có thể hỗ trợ giá cả trước khi có mức độ áp dụng trên chain có ý nghĩa hơn.

Những token "vừa đủ đậu"

IRYS và FHE thuộc lĩnh vực "cơ sở hạ tầng AI và giao dịch riêng tư": cả hai đều hưởng lợi từ làn sóng AI, duy trì trên vùng giá ban đầu, và đều giữ được đủ thanh khoản để tránh sụp đổ giá. Nếu những dự án này có thể chuyển hóa narrative của chúng thành việc sử dụng trên chain, chúng sẽ tồn tại, chỉ dựa vào hỗ trợ narrative là không đủ.

Còn có CORN, CORN không có biến động quá lớn, tương đối ổn định so với các sản phẩm cùng loại, nhưng CORN giống một "sản phẩm cấu trúc" hơn. Vào năm 2025, đây không phải là một điều xấu. Khi thị trường "trừng phạt" sự phát triển quá mức, khả năng sinh tồn trở nên quan trọng.

Những token hoạt động tốt năm 2025 có những đặc tính gì

Loại bỏ narrative và không khí, một số mô hình cấu trúc rõ ràng nổi lên:

1. Phân phối token quan trọng hơn là quảng cáo

Những dự án hoạt động mạnh mẽ nhất tại thời điểm TGE đã tránh được tính thanh khoản nội bộ lớn. AVICI (0% team nắm giữ), SENTIS (lượng phát thải dựa trên hoạt động).

Kinh nghiệm: Vào thời điểm khởi chạy dự án, ai nắm giữ token quan trọng hơn là ai đầu tư riêng.

2. Định giá hợp lý khi ra mắt thắng thời điểm phát hành token hoàn hảo

Nhiều token hoạt động tốt không ra mắt vào thời điểm đỉnh cao của thị trường, mà ra mắt khi định giá hợp lý, để thị trường định giá lại chúng theo hướng điều chỉnh tăng.

AVICI ra mắt một sản phẩm hoạt động được với FDV khoảng 3.5 triệu USD, lợi nhuận tiềm năng của nó có tính bất đối xứng với FDV.

Kinh nghiệm: Những token thúc đẩy tăng trưởng "bằng nỗ lực" hoạt động tốt hơn những token ngay từ đầu đã có định giá cao.

3. Lượng sử dụng dự án (hoặc lượng sử dụng trong tương lai gần đáng tin cậy) được thể hiện trên giá

Khối lượng giao dịch Perp của Aster, quy mô cho vay của Folks, chi tiêu thẻ tín dụng của Avici, đây không chỉ là lời hứa trên sách trắng, mà là những tín hiệu có thể quan sát được.

Sentis khởi đầu sớm, nhưng cũng gắn lượng phát thải token với hoạt động trên chain, tạo thành một vòng lặp phản hồi giữa lượng sử dụng và giá cả.

Kinh nghiệm: Thị trường hiện nay thiếu kiên nhẫn, tính hữu dụng > tầm nhìn.

4. Cấu trúc mở khóa > Quy mô mở khóa

Tính tuyến tính và minh bạch của việc mở khóa token rất quan trọng, điều này dẫn đến hiệu ứng pha loãng của nó đã được thị trường tiêu hóa. Ví dụ như SENTIS giải phóng token dần thông qua cơ chế tham gia.

Ở những nơi khác, thứ phá hủy niềm tin của người dùng không phải là bản thân sự pha loãng token, mà là việc mở khóa kiểu Cliff rủi ro.

Kinh nghiệm: Việc mở khóa token có thể dự đoán được thì có thể chịu đựng được, việc mở khóa bất ngờ thì không.

5. Việc niêm yết trên sàn giao dịch là cần thiết, nhưng chưa đủ

Hầu hết mọi token đều có kênh tiếp cận sàn giao dịch tốt, nhưng bản thân điều đó không quyết định được gì. Việc lên sàn phóng đại kết quả: chúng giúp token mạnh tăng nhanh hơn, còn token yếu thì bị bán tháo nhanh hơn, trong bối cảnh không có sự hỗ trợ lên Binance, hiệu suất token AVICI cũng không tệ đến vậy.

Kinh nghiệm: Tính thanh khoản trên sàn giao dịch là bộ tăng tốc, không phải nền tảng.

Điểm cốt lõi

Nhìn chung, tình hình token TGE năm 2025 đánh dấu một sự chuyển dịch.

Thị trường không còn khen thưởng "tiềm năng", mà chuyển sang khen thưởng "cấu trúc":

- Lượng lưu thông lành mạnh

- Phân phối token công bằng

- Lượng áp dụng đáng tin cậy

- Cơ chế mở khóa được kiểm soát

Những "token tăng giá" năm 2025 không phải là những dự án hoàn hảo, chúng chỉ được xây dựng để có thể sống sót sau khi ra mắt. Nếu năm 2024 tập trung vào narrative, thì năm 2025 là thiết kế token dưới áp lực. Và đây cũng là bài học mà hầu hết các dự án chưa tiếp thu được trong giai đoạn TGE.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Nhóm trao đổi Telegram của Bitpush:https://t.me/BitPushCommunity

Kênh Telegram của Bitpush: https://t.me/bitpush

Liên kết gốc:https://www.bitpush.news/articles/7599438

Câu hỏi Liên quan

QTheo bài viết, những đồng tiền nào đã tăng giá đáng kể sau TGE vào năm 2025?

ACác đồng tiền tăng giá đáng kể sau TGE năm 2025 bao gồm ASTER, FOLKS, AVICI và SENTIS. Một số đồng 'vừa đạt' khác là IRYS, FHE và CORN.

QĐặc điểm chung nào giúp các đồng tiền thành công duy trì được đà tăng giá sau khi phát hành?

ACác đặc điểm chung bao gồm: phân phối token công bằng (tránh thanh khoản nội bộ lớn), định giá hợp lý khi ra mắt, có trường hợp sử dụng thực tế hoặc khả năng áp dụng gần, cơ chế mở khóa token minh bạch và tuyến tính, và niêm yết trên các sàn giao dịch uy tín (mặc dù điều này là cần thiết nhưng không đủ).

QTại sao ASTER được coi là một ví dụ điển hình của đồng tiền thành công sau TGE?

AASTER được coi là điển hình vì ngay từ ngày đầu tiên, nó đã có mọi thứ cần thiết: niêm yết trên sàn lớn (như Binance), thanh khoản sâu, và được chấp nhận rộng rãi với narrative 'Perp DEX' và tính năng bảo mật. Nó không bị bán tháo ngay lập tức sau TGE.

QAVICI có điểm gì khác biệt so với các đồng tiền thành công khác được đề cập?

AAVICI khác biệt vì nó không nhấn mạnh vào tokenomics mà tập trung vào trường hợp sử dụng thực tế. Nó cung cấp một ứng dụng neobank hoạt động tốt, thẻ Visa và cho phép chi tiêu thực tế. Nó cũng được ra mắt với phương thức 'fair launch' (0% token dành cho đội ngũ) và định giá FDV thấp (~350 triệu USD), tạo ra sự bất đối xứng về lợi nhuận tiềm năng.

QBài viết rút ra bài học chính nào về thị trường token năm 2025 so với năm 2024?

ANăm 2025 đánh dấu một sự thay đổi: thị trường không còn thưởng cho 'tiềm năng' mà bắt đầu thưởng cho 'cơ cấu'. Các yếu tố được đề cao là nguồn cung lưu hành lành mạnh, phân phối token công bằng, mức độ áp dụng đáng tin cậy và cơ chế mở khóa có kiểm soát. Nếu năm 2024 tập trung vào narrative, thì năm 2025 là về thiết kế token dưới áp lực.

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.

marsbit48 phút trước

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

marsbit48 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.

marsbit54 phút trước

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

marsbit54 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
活动图片