Ballena pierde 20 millones de USD en tokens de Base AI tras colapso de apuesta de 23 millones
Una ballena perdió $20,4 millones en Base después de que una apuesta de $23 millones en tokens de agentes de Inteligencia Artificial colapsara en un 89% debido a la escasez de liquidez.

Resumen rápido
Resumen generado por IA, revisado por la redacción.
Una ballena criptográfica sufrió una pérdida de 20,4 millones de dólares tras salir de una posición de 23 millones de dólares en tokens Base AI.
La cartera, que incluye tokens como FAI y AIXBT, se desplomó un 89% debido a que la liquidez desapareció durante la salida.
Solo FAI representó una pérdida de 9,9 millones de dólares, mientras que AIXBT borró más de 7,8 millones de dólares del capital de la ballena.
El incidente subraya el riesgo extremo de liquidez que suponen las apuestas a gran escala en narrativas de IA de pequeña capitalización.
Una gran ballena del cripto ha sufrido una de las pérdidas más severas vistas en Base este mes. Los datos onchain muestran que el inversor gastó aproximadamente 23 millones de USD comprando tokens de agentes AI en toda la red Base. Esta semana, la misma wallet salió de todas sus posiciones. El retorno total fue de apenas 2,58 millones de USD, lo que concretó una pérdida de aproximadamente 20,4 millones de USD. En términos porcentuales, el portafolio se desplomó casi un 89%.
Lookonchain señaló estas operaciones como una de las peores inversiones recientes en tokens AI en Base. Al principio, la estrategia parecía audaz. La ballena distribuyó capital entre varios tokens de tendencia relacionados con AI. Pero cuando la liquidez se secó, la salida resultó brutal. El tamaño no ofreció protección; solo amplificó el daño.
Pérdidas token por token revelan una historia brutal
El golpe más grande vino de FAI. Específicamente, la ballena gastó casi 10,7 millones de USD para construir la posición. Sin embargo, la venta final solo retornó alrededor de 822.000 USD. Como resultado, esa sola operación borró casi 9,9 millones de USD. AIXBT siguió de cerca; en ese caso, una entrada de 9,3 millones cayó a aproximadamente 1,5 millones en la salida. Esa posición sola perdió más de 7,8 millones. Otros tokens colapsaron aún más en términos porcentuales: POLY cayó más del 98%, NFTXBT perdió más del 99%, y MAICRO y BOTTO también cayeron más del 80%. En total, seis tokens relacionados con AI pasaron del hype a pérdidas significativas. Ninguna posición resultó rentable y todas se cerraron el mismo día.
Riesgo de liquidez expone los límites del “dinero inteligente”
Esta operación resalta un problema recurrente en narrativas de small caps. Los tokens de agentes AI en Base suelen negociarse en mercados con poca liquidez. Los precios pueden subir rápido, pero las salidas son otra historia. Cuando una ballena intenta vender, la liquidez desaparece. El deslizamiento aumenta y se propaga el pánico. El gráfico se desploma. Varios comentaristas señalaron que la ejecución, más que la convicción, probablemente selló la pérdida. Ser temprano ayuda; ser grande no. De hecho, el tamaño puede convertirse en una desventaja. Una vez que cambia el sentimiento, no hay salida fácil. Los datos onchain ahora muestran la wallet sosteniendo solo unos pocos tokens de bajo valor y menos de un ETH. El portafolio de AI, antes masivo, ha sido efectivamente eliminado.
Una señal de advertencia para las narrativas AI en Base
El ecosistema de Base ha visto un fuerte crecimiento, y las narrativas AI añadieron impulso a inicios de año. Sin embargo, este episodio demuestra lo rápido que esas narrativas pueden quebrarse. Incluso el “dinero inteligente” sangra. Los bolsillos profundos no garantizan disciplina, el hype no reemplaza la liquidez, y la diversificación no ayuda cuando las correlaciones se mueven al uno. Para los traders minoristas, la lección es simple: sigue los datos onchain, no solo las historias. Observa la liquidez antes de entrar y planifica la salida con anticipación. Para las ballenas, el mensaje es más duro: a los mercados no les importa tu tamaño. Cuando la puerta se estrecha, todos corren al mismo tiempo.
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