AI+ criptomonedas realmente se ha puesto de moda en este sector, y ya hay varios tokens de proyectos que lideran las ganancias. La clave es que esta ronda no solo se trata de especular con conceptos, sino que cuenta con un respaldo de aplicaciones reales.
¿Qué están haciendo ahora los tokens de AI que están mostrando un rendimiento fuerte? Primero, una redistribución de recursos. Render (RNDR) convierte GPU ociosas en activos en la cadena, creando un mercado de comercio de potencia de cálculo que permite a los proyectos de AI acceder directamente a recursos computacionales, rompiendo el monopolio de las grandes empresas. Luego, la estrategia de Bittensor (TAO) es aún más interesante: ha construido una red de aprendizaje automático descentralizada, donde los participantes que contribuyen con modelos de alta calidad pueden recibir recompensas, lo que equivale a construir colectivamente un cerebro distribuido.
Lo más interesante es que estos proyectos ya no se limitan a la capa de intercambio. Muchos equipos están desarrollando aplicaciones inteligentes reales, como agentes de comercio autónomos y mercados de datos privados. El capital se está dirigiendo hacia aquellos proyectos que pueden resolver problemas prácticos, en lugar de solo hacer especulación con conceptos. En esta integración, blockchain y AI realmente están encontrando su intersección.
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ZenChainWalker
· 01-12 00:03
RNDR esta vez realmente tiene algo, la lógica de convertir GPU inactivos en activos me impresiona
La red de aprendizaje automático descentralizada de TAO... suena mucho más confiable que la mayoría de los proyectos
Finalmente hay un proyecto que realmente trabaja, no solo hace promesas vacías
Así debería ser Web3, resolver problemas reales en lugar de solo especulación
¿El mercado de comercio de GPU rompe el monopolio? Es interesante... hay que seguir observando
Pero aún hay que tener cuidado, no sea que sea otra burbuja de concepto
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BearMarketSurvivor
· 01-10 23:51
La lógica de TAO es realmente dura, una red de ML descentralizada que se enfrenta directamente a la estrategia de OpenAI, esto es realmente una situación de "ganar o morir"
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Anon32942
· 01-10 23:49
Ya me subí a esa ola de RNDR hace tiempo, ahora que veo que la idea de TAO es realmente genial, el concepto de red ML descentralizada es mucho más impresionante que simplemente vender poder de cómputo
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FastLeaver
· 01-10 23:42
rndr esta vez realmente tiene algo, el concepto de convertir GPU inactiva en activos me impresiona
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CryptoCross-TalkClub
· 01-10 23:29
Me muero de risa, ¿realmente no es esta vez una estafa de los cebollines? ¿Por qué no puedo creerlo?
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¿GPU como activos en la cadena? Bien, esperemos a ver cómo los proyectos colapsan.
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Red de aprendizaje automático descentralizado, en realidad es una recaudación de fondos basada en la inteligencia colectiva, y mi coeficiente intelectual aún puede contribuir con un poco de negativo.
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"El soporte real para las aplicaciones", también lo creí la última vez, y todavía estoy haciendo compras en la parte baja.
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¿El dinero concentrado en proyectos reales? Entonces, los que solo especulan como yo, ¡deben retirarse rápidamente!
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RNDR rompe el monopolio de las grandes empresas, esto ya lo escuché en 17 años.
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La supermente distribuida es realmente increíble, solo temo que al final esta mente colectiva se desconecte.
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bridgeOops
· 01-10 23:27
rndr esta subida ha sido un poco desproporcionada, desde hace tiempo he sido optimista con la línea de GPU, simplemente no he apostado con fuerza, realmente impresionante
AI+ criptomonedas realmente se ha puesto de moda en este sector, y ya hay varios tokens de proyectos que lideran las ganancias. La clave es que esta ronda no solo se trata de especular con conceptos, sino que cuenta con un respaldo de aplicaciones reales.
¿Qué están haciendo ahora los tokens de AI que están mostrando un rendimiento fuerte? Primero, una redistribución de recursos. Render (RNDR) convierte GPU ociosas en activos en la cadena, creando un mercado de comercio de potencia de cálculo que permite a los proyectos de AI acceder directamente a recursos computacionales, rompiendo el monopolio de las grandes empresas. Luego, la estrategia de Bittensor (TAO) es aún más interesante: ha construido una red de aprendizaje automático descentralizada, donde los participantes que contribuyen con modelos de alta calidad pueden recibir recompensas, lo que equivale a construir colectivamente un cerebro distribuido.
Lo más interesante es que estos proyectos ya no se limitan a la capa de intercambio. Muchos equipos están desarrollando aplicaciones inteligentes reales, como agentes de comercio autónomos y mercados de datos privados. El capital se está dirigiendo hacia aquellos proyectos que pueden resolver problemas prácticos, en lugar de solo hacer especulación con conceptos. En esta integración, blockchain y AI realmente están encontrando su intersección.