Bitquery estima que bots sandwich extraíram cerca de US$ 29,7 milhões de negociações na Solana antes dos custos

A provedora de dados de blockchain Bitquery concluiu que bots sandwich extraíram cerca de US$ 29,7 milhões antes dos custos de negociações na Solana ao longo de 11 meses. A Bitquery identificou 96% dos ataques detectados na curva de lançamento da plataforma de memecoins Pump.fun e em sua corretora PumpSwap. A investigação abrangeu swaps concluídos com sucesso entre 30 de outubro de 2025 e 7 de outubro de 2026. A Bitquery contabilizou 6.850.144 ataques realizados por 2.545 carteiras de bots, que afetaram 2.154.994 carteiras distintas. Esses endereços não correspondem a uma contagem de pessoas. Negociações de outros bots representaram 39% do valor bruto estimado.

Um ataque sandwich consiste em colocar uma compra e uma venda de um bot em torno do swap de outro operador. A compra inicial do bot eleva o preço no pool, fazendo com que o comprador que opera entre as duas transações receba menos tokens. Em seguida, o bot vende pelo preço mais alto. O operador arca com o custo na execução, mesmo quando o swap é concluído com sucesso.

A Bitquery constatou que negociações encaminhadas pela Jupiter pela curva de lançamento da Pump.fun ou pela PumpSwap, com tolerância a slippage de 20%-50%, sofreram ataques sandwich 14 vezes mais frequentemente do que as com tolerância inferior a 3%. A tolerância a slippage define o quanto a execução pode divergir de uma cotação. A documentação da Jupiter descreve uma quantidade mínima aceitável recebida após a aplicação dessa tolerância. Uma variação de preço além do limite pode fazer o swap falhar. Um limite mais amplo permite um preço de execução pior, criando uma escolha entre concluir uma negociação volátil e limitar a concessão de preço aceita.

As taxas observadas de ataques não aumentaram de maneira uniforme a cada ampliação da tolerância a slippage. Negociações com tolerância inferior a 0,5% foram atacadas com mais frequência do que aquelas com tolerância de 1%-3%. Negociações na faixa de 50% ou mais foram atacadas com menos frequência do que as na faixa de 20%-50%. A comparação é observacional e abrange apenas rotas da Jupiter pela curva de lançamento da Pump.fun ou pela PumpSwap. A Jupiter representou apenas uma pequena parcela de todas as negociações de vítimas analisadas na investigação.

A estimativa de US$ 29,7 milhões avalia o SOL no minuto de cada ataque e não mede o lucro líquido. Uma amostra separada da Bitquery, com 63 ataques, constatou que os bots retiveram 68% da receita bruta agregada. A amostra incluiu 18 ataques que deram prejuízo após os custos. Ela não determina os ganhos líquidos de todo o período. A Bitquery também identificou registros inconsistentes das taxas de venda da Pump.fun, que afetam a estimativa bruta em cerca de 3%.

A Bitquery usou padrões repetidos de negociação para identificar bots. A empresa excluiu operações de ida e volta iniciadas nos primeiros 10 slots de um token. A Bitquery apontou lacunas na cobertura de corretoras e blocos. Os registros da blockchain não provam que um bot tenha visto uma ordem com antecedência. Algumas carteiras que atendem aos critérios podem pertencer a operadores de alta velocidade.

Os limites de slippage dizem respeito ao preço que um operador aceita. Um preprint de pesquisa separado, submetido em 23 de setembro de 2026, examinou o fluxo de ordens protegido em seis blockchains. Fluxo de ordens protegido refere-se a transações que se pretende resguardar contra front-running. Os autores do preprint encontraram padrões de ataques sandwich que se estendem por várias negociações e blocos. Os autores concluíram que essas proteções podem oferecer garantias mais fracas do que os usuários esperam.