据来源称，谷歌最新开发者调查显示，大多数程序员已在使用AI编码助手，但对AI输出的信任度偏低，代码通常仍需人工审核（来源：谷歌开发者调查）。在美股层面，这种高使用率对应云端AI服务与加速器的持续需求，Alphabet 与 Microsoft 在近期投资者沟通中亦提到与AI相关的资本开支处于高位（来源：Alphabet 与 Microsoft 财报沟通）。在加密市场方面，可靠性差距使“可验证AI”和去中心化算力叙事受到关注；当谷歌发布AI研究时，交易员通常会跟踪交易所的AI板块代币篮子以寻找情绪驱动的动量机会（来源：谷歌开发者调查；交易所AI板块页面如币安AI分类）。

根据 @AltcoinGordon 的说法，将 $SWIF 从 30M 跌到 10M 与某币从 170M 跌到 100K 视为相同，会混淆截然不同的亏损规模，二者对交易者的意义完全不同（来源：@AltcoinGordon 在 X）。基于帖文数据，30M→10M 为 66.7% 跌幅，而 170M→100K 为 99.94% 崩跌，显示两种完全不同的回撤特征（来源：@AltcoinGordon 在 X）。同样基于这些数字，从 10M 回到 30M 需上涨 200%，而从 100K 回到 170M 约需上涨 169,900%，回本难度与仓位管理含义完全不同（来源：@AltcoinGordon 在 X）。对 SWIF 与其他山寨币的交易决策而言，应比较百分比回撤与回本倍数，而不是仅凭图形相似度作判断（来源：@AltcoinGordon 在 X）。