The Launchpad Scorecard Q1 2026: Quais Lançamentos de Token Realmente Mantiveram Seu Valor

Nove tokens foram lançados por launchpads Tier 1 no Q1 de 2026. Sete perderam mais de 20% do seu valor em 30 dias de negociação. Dois se mantiveram dentro de 5% do pico da primeira semana.

Isso não é uma coleção de opiniões. É um ranking, construído a partir de dados de preço do DeFiLlama para todos os tokens que foram lançados via Binance Launchpool, Binance HODLer Airdrops e CoinList entre janeiro e março de 2026.

The Launchpad Scorecard acompanha duas métricas por token. A Métrica D mede a queda do pico de preço em T+7 até T+30. Ela captura quanto valor evaporou no primeiro mês após o entusiasmo inicial de negociação esfriar. A Métrica A mede o preço do TGE até T+90. Ela indica se um projeto construiu valor ou simplesmente adiou o colapso. Apenas dois tokens do Q1 têm dados completos da Métrica A na data de publicação. Os demais serão atualizados conforme atingem a marca de 90 dias em maio e junho.

Todos os dados deste relatório vêm dos feeds de preço do DeFiLlama, calculados a partir de fontes primárias e não de agregadores secundários. A metodologia está documentada em The Launchpad Scorecard — metodologia.

Aqui está o panorama completo de performance do Q1 de 2026.

The Launchpad Scorecard Q1 2026: Ranking Completo

Antes do detalhamento token por token, o resumo geral.

Análise Token por Token

1. Flying Tulip (FT) — Métrica D: -2,61% — Confiança ALTA

Andre Cronje lançou seu protocolo DEX/AMM via CoinList após uma venda pública (16–22 de fev) que captou $225 milhões, a maior captação da CoinList no Q1 2026. O pico em T+7 do FT coincidiu com o preço do dia do TGE. Sem spike tardio, sem jogada especulativa de momentum. A demanda já estava lá no lançamento. Trinta dias depois, o preço estava dentro de 3% desse pico original.

A captação de $225M não foi apenas um marco de fundraising. Foi um sinal de que compradores grandes e bem informados estudaram o protocolo e comprometeram capital antes do token ser público. Esses compradores não vendem em 30 dias.

Time: Andre Cronje (criador do Yearn Finance, Keep3r, co-criador do Fantom)
Links: flyingtulip.com | @flyingtulip_

2. Aztec (AZTEC) — Métrica D: -3,59% — Confiança MÉDIA

A L2 de privacidade do Ethereum foi lançada via CoinList sem mecânicas de farming de airdrop ou incentivos de yield chamativos. O preço no TGE atingiu o pico no dia 3 e caiu apenas fracionalmente até o dia 30. Nenhum evento de pressão de venda. Nenhum cliff de desbloqueio no primeiro mês.

A Aztec tinha anos de atividade em testnet, um marco claro de roadmap e uma comunidade técnica que entendia o que estava segurando. Quando o token se tornou líquido, os holders que ficaram eram os que entendiam para onde o protocolo estava indo, não apenas onde o preço tinha estado.

Time: Zac Williamson (CEO, co-fundador), Ariel Gabizon (Cientista-Chefe, co-autor do sistema de provas PLONK)
Funding: Série A liderada pela Paradigm; Série B liderada pela a16z
Links: aztec.network | @aztecnetwork

3. Midnight (NIGHT) — Métrica D: -21,44% — Confiança ALTA

O primeiro outlier genuíno do dataset. A Midnight foi distribuída via Binance HODLer Airdrops, um mecanismo de alto volume e baixa fricção que historicamente produz pressão de venda agressiva. O NIGHT caiu 21% no primeiro mês. Isso parece significativo isoladamente. Em relação ao resto deste dataset, é o terceiro melhor resultado.

Construída pela Input Output Global (a organização por trás da Cardano), a Midnight tinha legitimidade de marca que sobreviveu ao mecanismo de distribuição. A conexão com a IOG deu aos holders um contexto para entender por que esse token tinha futuro além do airdrop.

Time: Eran Barak (CEO, ex-executivo da IOG), Charles Hoskinson (fundador da IOG)
Links: midnight.network | @MidnightNtwrk

4. Zama (ZAMA) — Métrica D: -43,36% — Confiança MÉDIA

Infraestrutura de criptografia homomórfica completa. Time sério, forte backing institucional ($150M+ captados em Série A e B) e uma das narrativas tecnicamente mais defensáveis do universo do Q1. Apesar de tudo isso, o preço do ZAMA caiu 43% do pico em T+7 até o dia 30.

A narrativa estava presente. A distribuição não foi seletiva o suficiente para sustentar o preço. A venda na CoinList ocorreu de 21 a 24 de janeiro, aberta a compradores qualificados, mas não restrita a holders com convicção no produto.

Time: Rand Hindi (ex-Snips, adquirida pela Sonos), Pascal Paillier (inventor do criptossistema Paillier)
Funding: Série A ($73M) + Série B ($57M) — total ~$150M+
Links: zama.ai | @zama_fhe

5. Rainbow (RNBW) — Métrica D: -47,28% — Confiança ALTA

A Rainbow Wallet converteu pontos em tokens no TGE. Essa estrutura quase garante pressão de venda. Todo usuário que acumulou pontos por atividade na carteira passou a ter tokens líquidos. A maioria vendeu. O preço caiu 47% no primeiro mês.

O produto era real (4.300+ estrelas no GitHub do cliente principal, alumni de Balance e Stripe). Mas o mecanismo de lançamento transformou a base de usuários em um evento de distribuição em vez de uma base de holders.

Time: Alumni de Balance e Stripe
Links: rainbow.me | @rainbowdotme

6. Opinion (OPN) — Métrica D: -47,96% — Confiança MÉDIA

Infraestrutura de sinais e negociação de previsões, listada via Binance Launchpool farming (3–4 de mar). O preço no TGE se manteve no dia zero, depois caiu de forma constante. No dia 30, o OPN estava 48% abaixo do pico da primeira semana.

Padrão clássico liderado por distribuição: um breve evento de liquidez seguido de pressão de venda contínua de yield farmers que não tinham convicção no protocolo antes do farming começar. $25M+ captados de YZi Labs, Jump Crypto e Animoca Brands — mas o backing institucional não se traduziu em convicção do holder de varejo.

Time: Forrest Liu (Fundador e CEO)
Funding: $25M+ de YZi Labs (ex-Binance Labs), Jump Crypto, Animoca Brands
Links: opinion.trade | @opinionlabsxyz

7. Acurast (ACU) — Métrica D: -48,39% — Confiança MÉDIA

Rede de computação descentralizada movida por smartphones ociosos. TGE em 20 de jan, seguido de um Binance Alpha Airdrop suplementar em 21 de jan. A distribuição em dois canais criou o maior pico em T+7 em relação ao preço do TGE em todo o dataset do Q1. O preço do ACU no dia 7 era 2,25x o preço de abertura do TGE.

Esse spike não foi demanda pelo produto. Foi um segundo evento de distribuição em cima do primeiro. Quando a venda combinada do airdrop terminou, o preço ajustou para refletir a demanda real. -48,39% no dia 30.

Time: Acurast Association, Zug, Suíça
Rede: 250.000+ telefones integrados em 175+ países
Links: acurast.com | @Acurast

8. Immunefi (IMU) — Métrica D: -56,35% — Confiança ALTA — Métrica A: -71,27% (COMPLETA)

A plataforma de bug bounty Web3 que afirma ter prevenido $25B em hacks e conta com 60.000+ pesquisadores de segurança. O pico em T+7 do IMU igualou o preço do dia do TGE. A demanda atingiu o pico imediatamente e declinou sem recuperação. Queda de 56% no dia 30. O panorama de 90 dias está disponível: -71,27% do TGE.

A categoria de produto é legítima e a base de usuários é real. O problema foi a narrativa de lançamento. "Estamos tokenizando nossa plataforma de segurança" é uma decisão de negócio, não uma história de crescimento. O mercado não encontrou uma resposta satisfatória para "por que esse protocolo precisa de um token?" na ação do preço.

Time: Mitchell Amador (Fundador e CEO)
Funding: Framework Ventures (líder Série A), Samsung Next, Electric Capital — total ~$29,5M
Links: immunefi.com | @immunefi

9. Brevis (BREV) — Métrica D: -66,38% — Confiança MÉDIA — Métrica A: -73,69% (COMPLETA)

Infraestrutura de computação verificável inteligente, distribuída via Binance HODLer Airdrops #60. O BREV teve a pior Métrica D e a pior Métrica A do Q1. O mecanismo de airdrop distribuiu tokens para holders da Binance sem nenhuma conexão com o produto. No dia 30, o preço havia caído dois terços do pico da primeira semana. No dia 84, o panorama completo de 90 dias: -73,69% do TGE.

Time: Raízes profundas na Celer Network. Co-fundador Mo Dong tem PhD em criptografia pela UIUC (ex-Veriflow, VMware).
Links: brevis.network | @brevis_zk

O Que os Dados Realmente Explicam

O instinto ao olhar para esses dados é culpar o launchpad. Mas o launchpad não é a variável.

O Binance HODLer Airdrops produziu a pior Métrica A do dataset (BREV, -73,69%) e um dos melhores resultados da Métrica D (NIGHT, -21,44%). A CoinList produziu os dois melhores performers (FT, AZTEC) e quatro dos seis piores (IMU, ACU, RNBW, ZAMA).

A plataforma te dá distribuição. Ela não te dá uma narrativa que sobrevive ao dia 30.

A reputação da CoinList por curadoria de qualidade atrai compradores de maior convicção em média. Mas esse efeito de seleção só funciona quando a narrativa do protocolo consegue reter esses compradores após o entusiasmo inicial se dissipar. Flying Tulip e Aztec conseguiram. Immunefi e Rainbow não.

Aqui está o padrão em todo o dataset:

1. O mecanismo de distribuição prevê o teto, não o piso. HODLer Airdrops e Launchpool farming limitam a retenção potencial por design. Ainda é possível superar essa restrição — NIGHT fez isso — mas o piso é mais baixo por padrão.
2. Eventos de distribuição empilhados amplificam e depois aceleram o declínio. O lançamento em dois canais do ACU (CoinList + Binance Alpha Airdrop no dia 1) criou o maior spike do trimestre e um colapso médio no primeiro mês. Mais eventos de distribuição significam mais eventos de venda, concentrados nas primeiras duas semanas.
3. Conversões de pontos para tokens criam liquidez de saída. O modelo de pontos do RNBW garantiu pressão de venda no TGE. Todo holder de pontos se tornou um vendedor líquido. Isso é previsível pela estrutura, não uma surpresa nos dados. Veja as alternativas ao airdrop que não criam esse problema.
4. O backing institucional não se transfere para os holders de varejo. A ZAMA captou $150M+ e tinha um dos times tecnicamente mais credíveis do universo. Mesmo assim caiu 43% no primeiro mês. Investidores sofisticados acreditam no protocolo. Essa crença não se propaga para os compradores da CoinList sem uma âncora narrativa que possam segurar.
5. O gap de 90 dias é maior que o gap de 30 dias. IMU caiu 56% em 30 dias, depois perdeu mais 15 pontos percentuais até o dia 84. BREV caiu 66% em 30 dias, depois perdeu mais 7 até o dia 84. O primeiro mês é o colapso visível. A janela de três meses é a estrutural.

O Teste de Retenção Narrativa

Com base no dataset do Q1, o preditor mais claro de retenção de preço no primeiro mês é o que chamo de retenção narrativa: se o protocolo consegue responder "por que alguém seguraria esse token 30 dias após o TGE?" com uma razão convincente e enraizada no produto.

FT e Aztec passam nesse teste. A resposta narrativa é concreta:

• FT: O novo AMM de Andre Cronje, ao vivo em cinco redes, recompensas de farming acumulando.
• Aztec: Privacidade do Ethereum indo ao vivo na mainnet, utilidade do protocolo diretamente vinculada ao token.

BREV, IMU, ACU e OPN não passam no teste. A resposta narrativa volta para o próprio token:

• BREV: Infraestrutura de coprocessador ZK (o que o token faz no dia 31?)
• IMU: Plataforma de bug bounty (por que a plataforma precisa desse token para funcionar?)
• ACU: Rede de computação (quais usuários precisam do token além dos recipientes do airdrop?)
• OPN: Negociação de previsões (por que segurar em vez de negociar?)

FAQ: Performance de Lançamento de Token Q1 2026

O Que Vem a Seguir

The Launchpad Scorecard é atualizado conforme os dados da Métrica A são completados. Quatro tokens cruzam a marca de 90 dias em maio — ACU (20 abr), ZAMA (3 mai), RNBW (6 mai) e AZTEC (12 mai) — com FT e Opinion seguindo no final de maio e início de junho.

O Q2 2026 adiciona o Bybit Launchpool ao universo. FIGHT, ELSA e BASED já estão identificados como candidatos do Q2. O dataset cresce. Com base nos padrões do Q1, a questão narrativa permanece a mesma.

Se você está planejando um lançamento de token nos próximos 90 dias, a pergunta não é qual launchpad usar. É se o seu protocolo tem uma história que vale a pena segurar por 90 dias após o TGE. Se essa história requer a mecânica de airdrop para fabricar crença, os dados do Q1 mostram o que vem a seguir.

Para fundadores que querem uma segunda opinião sobre como sua narrativa GTM se sustenta em relação a este dataset, a Auditoria de Narrativa de Protocolo aplica o mesmo framework analítico ao seu plano de lançamento específico.