Les gros détenteurs de cryptomonnaies continuent de démontrer à quel point il est facile de gagner de l'argent avec les cryptomonnaies. Un trader vient de gagner plus de 500 000 $ en 4 heures en investissant dans ce nouveau token AI, LLM (modèle de langage large).
Une baleine gagne 500 000 $ en négociant LLM
Selon les données partagées par Onchain Lens aujourd'hui, le trader a dépensé 1,37 million de tokens Solana (d'une valeur de 269 $) pour acheter LLM sur Pump.fun.
Le token AI a commencé à gagner en traction et a fait grimper ses prix de plus de 1000 fois après le soutien de Him Gajria, le fondateur de la société d'investissement en crypto-actifs Equation.
En raison de l'énorme hausse des prix, la valeur des avoirs de la baleine a augmenté. Le trader a agi rapidement et a vendu tous ses tokens LLM pour 2,594 tokens Solana d'une valeur de 507 000 $. Il a capitalisé sur la formidable hausse des prix et a exécuté sa transaction rapidement, lui permettant de réaliser un retour gigantesque de 1,887 % et un profit de 507 000 $.
En seulement 4 heures, un trader a gagné plus de 500 000 $. Le trader a acheté 23 millions de $LLM pour 1,37 $SOL (269 $) sur #PumpFun. Une fois que @himgajria a commencé à soutenir le projet, il a grimpé d'environ 1000 %. Le trader a ensuite vendu tous les $LLM pour 2,594 $SOL d'une valeur de 507 000 $. Ce chanceux a réalisé un retour de x1,887 en… pic.twitter.com/D8CH8xb8uW
— Onchain Lens (@OnchainLens) 8 janvier 2025
Le succès de ce trader montre le potentiel massif dans le marché volatile des cryptomonnaies où les investisseurs peuvent faire fortune ou les perdre très rapidement. Cela met également en lumière l'influence significative des gros investisseurs, communément appelés baleines, qui peuvent avoir un impact immense sur les prix du marché avec leurs transactions.
Mises à jour des prix de LLM
Le succès rapide de AI16z n'est pas passé inaperçu dans le paysage des cryptomonnaies alors que d'autres tokens crypto AI connexes commencent à affluer sur le marché. Bien que de nombreux actifs de cette nature n'aient pas réussi à gagner en popularité, LLM est devenu notable et réussi.
LLM essaie d'imiter le succès de ai16z et a jusqu'à présent démontré qu'il est sur la bonne voie. Malgré les baisses du marché de la cryptomonnaie, les traders avisés restent sereins et ont trouvé un nouveau token avec le potentiel de générer des retours. Le token a connu une énorme hausse en quelques heures après son lancement sur le marché.
LLM a été lancé sur Pump.fun aujourd'hui et plusieurs heures plus tard, son volume d'échanges a grimpé à un incroyable 77 millions de dollars. C'est l'un des meilleurs performers aujourd'hui et il se négocie actuellement à 0,002465 $, en hausse de 65,97 % par rapport à hier.
L'émergence de LLM met en lumière la capacité des agents AI à redéfinir les marchés de la cryptomonnaie. Ces tokens ont connu une immense croissance, contrôlant actuellement une capitalisation boursière totale de 13,5 milliards.
Leur popularité croissante est due à leur capacité à effectuer des tâches pour les utilisateurs, y compris à rationaliser les processus de prise de décision et à offrir d'énormes opportunités d'investissement.
L'enthousiasme autour des agents crypto AI a commencé au milieu de l'année dernière lorsque Truth Terminal publiait des blagues tendance sur les réseaux sociaux. Les choses se sont réchauffées lorsqu'il a convaincu le fondateur de a16z, Marc Andreessen, de faire un don de 50 000 $ à son adresse de portefeuille. Après cela, il a commencé à promouvoir le meme coin GOAT (Goatseus Maximus) sur les réseaux sociaux. Cet exploit est devenu viral et a fait grimper la valeur marchande de GOAT à 1,2 milliard de dollars en quelques jours.
Les stratégies de marketing viral employées par Truth Terminal et son soutien d'Andreessen ont montré comment l'intelligence artificielle peut stimuler des tendances spéculatives sur le marché des cryptomonnaies. Après cela, des agents crypto AI plus sophistiqués comme Virtuals Protocol et ai16z ont émergé et ont connu un succès considérable en peu de temps.
