Bittensor (TAO) की कीमत लेखन के समय $190 के करीब कारोबार कर रही है। इस स्तर ने कई विश्लेषकों का ध्यान आकर्षित किया है जो मानते हैं कि पिछले शिखर से तेज गिरावट के बाद यह परिसंपत्ति भारी छूट पर हो सकती है।
Bittensor 2024 के दौरान $745 के करीब उच्चतम स्तर पर पहुंच गया, इससे पहले बाजार ठंडा हुआ और कीमत नीचे धकेल दी गई। पुलबैक अब TAO की कीमत को उस शिखर से 70% से अधिक नीचे रखता है। क्रिप्टो विश्लेषक Laura Crypto, जो ऑनलाइन Laura__crypto के नाम से जानी जाती हैं, का मानना है कि यदि परियोजना अपने बुनियादी ढांचे का विस्तार जारी रखती है तो $200 से नीचे का वर्तमान क्षेत्र अंततः बेहद सस्ता दिख सकता है।
उनका तर्क प्रचार पर कम और Bittensor वास्तव में अपने नेटवर्क में क्या बना रहा है, इस पर अधिक केंद्रित है।
Bittensor ने 2024 के दौरान AI से संबंधित क्रिप्टो परियोजनाओं में सबसे मजबूत रैलियों में से एक का अनुभव किया। TAO की कीमत तेजी से बढ़ी क्योंकि विकेंद्रीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता नेटवर्क में रुचि बाजार में विस्तारित हुई।
उस रैली ने Bittensor की कीमत को $745 की ओर धकेला, इससे पहले व्यापक क्रिप्टो अस्थिरता ने सुधार को मजबूर किया। वर्तमान बाजार स्थितियां अब TAO की कीमत को $190 के करीब रखती हैं। उन स्तरों के बीच का अंतर यह प्रकट करता है कि रिट्रेसमेंट कितना नाटकीय रहा है।
Laura Crypto का तर्क है कि यह गिरावट स्वचालित रूप से इसका मतलब नहीं है कि परियोजना कमजोर हो गई। उनका दृष्टिकोण इस विचार पर केंद्रित है कि बाजार अक्सर अल्पकालिक अटकलों की ओर ध्यान स्थानांतरित करता है, तब भी जब बुनियादी ढांचा परियोजनाएं चुपचाप विकसित होती रहती हैं।
Laura Crypto बताती हैं कि $192 के करीब की कीमत अंतर्निहित प्रणाली में पतन का प्रतिनिधित्व नहीं करती है। उनका विश्लेषण वर्तमान क्षेत्र को एक चरण के दौरान छूट वाले प्रवेश बिंदु के रूप में प्रस्तुत करता है जब ध्यान तेजी से चलने वाले मीम टोकन की ओर स्थानांतरित हो गया है।
बाजार का इतिहास अक्सर दिखाता है कि वास्तविक उपयोगिता का निर्माण करने वाली परिसंपत्तियां पिछले उच्च स्तर से नीचे लंबे समय तक कारोबार कर सकती हैं, इससे पहले कि एक और चक्र उन्हें फिर से ऊपर की ओर धकेले।
Laura Crypto Bittensor के सबनेट इकोसिस्टम के विकास पर जोरदार जोर देती हैं। नेटवर्क हाल के विकास चरण के दौरान लगभग 128 सबनेट से बढ़कर लगभग 256 सबनेट हो गया।
प्रत्येक सबनेट एक विशेष AI मार्केटप्लेस के रूप में काम करता है जहां योगदानकर्ता मशीन लर्निंग संसाधन या सेवाएं प्रदान करते हैं। यह संरचना डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और बुनियादी ढांचा प्रदाताओं को एक विकेंद्रीकृत बुद्धिमत्ता नेटवर्क में भाग लेने की अनुमति देती है।
Laura Crypto बताती हैं कि इन सबनेट में पहले से ही कई व्यावहारिक सेवाएं मौजूद हैं। कुछ टीमें विकेंद्रीकृत स्टोरेज समाधानों पर ध्यान केंद्रित करती हैं जो पारंपरिक प्रदाताओं की तुलना में कम लागत प्रदान करते हैं। अन्य समूह सुरक्षा सेवाएं प्रदान करते हैं जो बड़े कोडबेस का ऑडिट करते हैं और कमजोरियों को सत्यापित करते हैं।
GPU किराये के बाजार भी Bittensor इकोसिस्टम के अंदर काम करते हैं। डेवलपर्स जिन्हें मशीन लर्निंग मॉडल के लिए कम्प्यूटेशनल पावर की आवश्यकता होती है, वे केंद्रीकृत प्रदाताओं पर निर्भर किए बिना वितरित संसाधनों तक पहुंच सकते हैं।
नेटवर्क का एक अन्य हिस्सा ब्रांडों के लिए सत्यापन योग्य जुड़ाव उपकरणों पर केंद्रित है। ये सिस्टम कंपनियों को अस्पष्ट विज्ञापन मेट्रिक्स पर निर्भर किए बिना वास्तविक इंटरैक्शन को मापने की अनुमति देते हैं।
Laura Crypto इस बात पर जोर देती हैं कि ये सेवाएं वास्तविक ऑन-चेन गतिविधि उत्पन्न करती हैं। वह गतिविधि महत्वपूर्ण है क्योंकि बुनियादी ढांचा नेटवर्क आमतौर पर मूल्य प्राप्त करते हैं जब उपयोग कई क्षेत्रों में बढ़ना शुरू हो जाता है।
Laura Crypto नेटवर्क के पीछे टोकन संरचना की ओर भी इशारा करती हैं। Bittensor 21 मिलियन TAO टोकन की अधिकतम आपूर्ति के साथ काम करता है। वह सीमा Bitcoin द्वारा उपयोग किए गए दुर्लभता मॉडल को दर्शाती है।
उत्सर्जन अभी भी इकोसिस्टम में नए टोकन वितरित करता है, फिर भी Laura Crypto नोट करती हैं कि स्टेकिंग मांग उस आपूर्ति के एक महत्वपूर्ण हिस्से को अवशोषित करती प्रतीत होती है। अधिक प्रतिभागी नेटवर्क में टोकन लॉक करना धीरे-धीरे परिचालित आपूर्ति को कस सकता है।
उच्च स्टेकिंग भागीदारी अक्सर इस बात को बदल देती है कि निवेशक दीर्घकालिक मूल्य क्षमता का मूल्यांकन कैसे करते हैं। कम तरल आपूर्ति कभी-कभी मजबूत प्रतिक्रियाएं पैदा करती है जब बाजार में मांग बढ़ती है।
Laura Crypto का मानना है कि यदि Bittensor को अपनाना जारी रहता है तो यह गतिशीलता अधिक दिखाई दे सकती है। उनका विश्लेषण TAO को एक ऐसे टोकन के रूप में वर्णित करता है जहां उपयोग बढ़ने पर मूल्य नेटवर्क में वापस आता है।
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नेटवर्क गतिविधि और टोकन मांग के बीच वह संबंध Bittensor के डिजाइन के पीछे के मुख्य आख्यानों में से एक बना हुआ है।
Laura Crypto $190 क्षेत्र को भविष्य की वृद्धि की गारंटी के रूप में नहीं मानती हैं। उनका विश्लेषण इसके बजाय स्तर को AI क्रिप्टो क्षेत्र का अध्ययन करने वाले निवेशकों के लिए जोखिम बनाम अवसर के क्षण के रूप में प्रस्तुत करता है।
वह तर्क देती हैं कि इस बाजार चक्र के दौरान $500 की ओर एक कदम को खारिज नहीं किया जा सकता है यदि कई स्थितियां विकसित होती हैं। निरंतर सबनेट विस्तार, बढ़ती स्टेकिंग मांग, और विकेंद्रीकृत AI सेवाओं में मजबूत अपनाने सभी उस परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं।
Laura Crypto बार-बार इस बात पर जोर देती हैं कि Bittensor अटकलों के बजाय बुनियादी ढांचे के रूप में काम करता है। वास्तविक सेवाएं प्रदान करने वाली परियोजनाएं अक्सर विकास चरणों के दौरान चुपचाप आगे बढ़ती हैं, इससे पहले कि व्यापक बाजार उनकी उपयोगिता पर ध्यान देना शुरू करें।
उनका दृष्टिकोण प्रचार संचालित परिसंपत्तियों और बुनियादी ढांचा नेटवर्क के बीच बाजार व्यवहार की तुलना भी करता है। मीम टोकन अक्सर तेजी के चरणों के दौरान तेजी से ध्यान आकर्षित करते हैं। बुनियादी ढांचा परियोजनाएं कभी-कभी लंबे समय तक विकसित होती हैं इससे पहले कि निवेशक उनके मूल्य का पुनर्मूल्यांकन करें।
Laura Crypto इस अंतर को इस कारण के रूप में वर्णित करती हैं कि कुछ निवेशक TAO को नजरअंदाज कर देते हैं जब कीमत $200 से नीचे कारोबार करती है।
Bittensor क्रिप्टो बाजारों के भीतर दो शक्तिशाली आख्यानों के चौराहे पर बैठा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी क्षेत्रों में तेजी से विस्तार जारी रखती है। विकेंद्रीकरण ब्लॉकचेन विकास में एक प्रमुख विषय बना हुआ है।
TAO मूल्य प्रदर्शन काफी हद तक इस बात पर निर्भर हो सकता है कि बाजार चक्र के अगले चरण के दौरान वे दो बल कैसे विकसित होते हैं।
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Laura Crypto का मानना है कि वर्तमान मूल्य सीमा परियोजना का अध्ययन करने वाले पर्यवेक्षकों के लिए एक दिलचस्प क्षण बनाती है। नेटवर्क कम बाजार ध्यान की अवधि के दौरान भी सबनेट और सेवाएं जोड़ना जारी रखता है।
क्रिप्टो बाजार अक्सर बुनियादी ढांचा परियोजनाओं को केवल उनके इकोसिस्टम के परिपक्व होने के बाद पुरस्कृत करते हैं। Bittensor की भविष्य की मूल्य दिशा संभवतः इस बात पर निर्भर करेगी कि डेवलपर्स, कंपनियां और शोधकर्ता नेटवर्क के विकेंद्रीकृत AI फ्रेमवर्क को कितनी मजबूती से अपनाते हैं।
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