#AI与加密货币结合 Ce cas AVA mérite notre attention. 23 portefeuilles ont concentré 40 % de l'offre lors de l'émission, avec des sources de fonds pointant vers de gros transferts de Bitget et Binance, le timing étant très serré — dépôt peu avant le lancement, achat immédiat lors de la publication. C'est un modèle typique de coordination interne pour le sniper.

Analysons la logique des données : un déployeur associé à un cluster de portefeuilles, une préparation de fonds anticipée, une exécution à un moment précis — ce niveau de coordination ne peut pas être réalisé par des investisseurs particuliers en mode FOMO. Le problème réside dans le fait que ce type d'opération expose deux risques dans le secteur des tokens AI — d'une part, la concentration de liquidité, avec 40 % de l'offre initiale verrouillée dans quelques adresses, et d'autre part, un manque de transparence dans le mécanisme de distribution des tokens, ce qui réduit considérablement le potentiel de profit pour les premiers participants.

Du point de vue de la traçabilité des signaux on-chain, cela nous indique qu'il faut surveiller en priorité : la répartition des portefeuilles pour les nouveaux tokens, la chronologie des flux de fonds importants sur la chaîne, et la relation entre l'adresse du déployeur et les positions initiales. Lorsqu'on observe une concentration organisée de fonds et une construction rapide de positions en peu de temps, on peut généralement conclure que la prime de risque initiale de ce type de projet a déjà été internalisée.

Le secteur combinant AI et cryptomonnaies offre des opportunités, mais il faut bien distinguer si c'est la technologie qui drive ou le financement.