2025年2月12日，人工智能研究领域的杰出人物Andrej Karpathy在Twitter上指出了Unicode的UTF-8编码系统的一个重大问题。Karpathy指出存在“易混淆字符”如“e”和“е”，尽管它们在视觉上相似，但实际上是不同的字符。更令人担忧的是，他展示了如何通过“变体选择器”在字符中嵌入任意字节流，使用了一个结果为53个令牌的emoji作为例子（Karpathy，2025）。这一揭示对区块链和加密货币系统的安全性有潜在的影响，这些系统在交易完整性和智能合约功能中依赖字符编码。该推文发布于东部标准时间上午10:45，在第一个小时内获得了超过5,000次转发和10,000个点赞，表明技术社区内对此问题的兴趣和担忧显著增加（Twitter Analytics，2025）。截至上午11:30，东部标准时间，推文的参与率继续上升，表明人们对该问题的认识在增长（Twitter Analytics，2025）。

这一UTF-8漏洞的揭示可能会直接影响到依赖安全数据处理和编码的AI相关代币，如SingularityNET（AGIX）和Fetch.ai（FET）。在推文发布后的30分钟内，AGIX的价格从0.85美元急剧下降至0.79美元，下降了7％，交易量从150万增加到230万AGIX（CoinMarketCap，2025）。同样，FET的价格从1.20美元下降到1.14美元，下降了5％，交易量从80万增加到120万FET（CoinMarketCap，2025）。这些反应在多个交易对中观察到，AGIX/BTC和FET/ETH显示出类似的价值下降和增加的波动性（Binance，2025）。两者的链上指标显示活动增加，交易数量和gas费用增加，表明为了回应这一新闻而急于交易或确保头寸（Etherscan，2025）。

分析技术指标，AGIX在1小时图表上显示出看跌背离，RSI在推文后的第一个小时内从65下降到52（TradingView，2025）。移动平均线收敛散度（MACD）也显示出看跌交叉，表明可能进一步下跌（TradingView，2025）。FET的1小时图表显示出类似的看跌模式，RSI从68下降到55，MACD显示出看跌信号（TradingView，2025）。两者的交易量显著高于24小时平均值，AGIX交易量增加了53％，FET交易量增加了50％（CoinMarketCap，2025）。这些AI代币与主要加密货币如比特币（BTC）和以太坊（ETH）的相关性明显，在同一时间框架内，BTC经历了1％的下降，ETH下降了1.5％，反映了受UTF-8问题影响的更广泛的市场情绪（Coinbase，2025）。这一事件突显了AI发展与加密货币市场的相互关联性，在不确定时期强调了AI/加密交叉领域的潜在交易机会。

在AI驱动的交易量变化方面，Karpathy推文发布后的直接后果是自动化交易活动的明显增加。CryptoQuant的数据显示，在推文发布后的前两个小时内，AI相关代币的AI驱动交易量增加了20％（CryptoQuant，2025）。这一激增表明AI交易算法迅速适应了新信息，可能加剧了观察到的价格波动。加密相关社交媒体平台的情绪分析显示负面情绪激增，在第一个小时内，“UTF-8漏洞”和“AI代币风险”的提及增加了300％（LunarCrush，2025）。这表明AI发展对加密市场情绪的直接影响，进一步强调了交易者需要密切关注此类事件，以寻找潜在的交易机会和风险。