Meme coin và token trí tuệ nhân tạo (AI) ghi nhận mức thua lỗ lớn tính từ đầu năm, dù vẫn là những câu chuyện (narrative) được theo dõi nhiều nhất trong năm 2025. Dữ liệu cho thấy sự hưng phấn đầu cơ có thể đang hạ nhiệt khi nhà đầu tư thận trọng hơn trong bối cảnh volatile market conditions.
Điều gì đã xảy ra: Hiệu suất thị trường
Các nhóm token AI và meme coin lần lượt ghi nhận mức lỗ trung bình 50,2% và 31,6% trong cả năm, bất chấp sự quan tâm mạnh mẽ của nhà đầu tư toàn cầu, theo báo cáo mới nhất của CoinGecko trong report.
Hầu hết các meme coin lớn đều giảm từ 44,6% đến 82,5% tính từ đầu năm, với Ribbita by Virtuals là ngoại lệ duy nhất.
Mảng crypto AI cho thấy mô hình tương tự, khi chỉ có Alchemist AI và Kite tránh được mức điều chỉnh sâu, trong khi các token còn lại giảm từ 49,8% đến 84,3%.
Cũng nên đọc: Trust Wallet Launches Compensation Program After Chrome Extension Hack Drains $7M
Tại sao điều này quan trọng: Phân tích từng mảng
DeFi ghi nhận mức lỗ trung bình 34,8%, tương đương với hiệu suất của meme coin, trong khi token sàn giao dịch phi tập trung (DEX) giảm 55,5%, gần như phản chiếu đà đi xuống của narrative AI. Các giải pháp Layer 2 tiếp tục gây thất vọng năm thứ hai liên tiếp với mức lỗ 40,6%, dù đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng quy mô cho Ethereum và các mạng khác.
Token gắn với tài sản thế giới thực (real-world asset – RWA) trở thành narrative sinh lời nhất năm 2025 với mức tăng 185,8%, chủ yếu nhờ cú tăng 1.794,9% của Keeta Network, cùng với hiệu suất mạnh mẽ của Zebec Network và Maple Finance, dù lợi nhuận vẫn thấp hơn nhiều so với mức tăng 819,5% của năm ngoái.
Các blockchain Layer 1 xếp thứ hai với mức tăng 80,3%, được hỗ trợ bởi các đợt tăng giá của Zcash và Monero, cùng sự ổn định của Bitcoin Cash, BNB và Tron.
Mảng Gaming và DePIN ghi nhận mức giảm sâu nhất, lần lượt 75,2% và 76,7%, trong khi hệ sinh thái Solana giảm 64,2% dù vẫn dẫn đầu về mức độ quan tâm trên thị trường.
Bài tiếp theo: Why JPMorgan Is Cutting Off Stablecoin Neobanks In Latin America Despite Crypto-Friendly Messaging