Ist das ein Bullenmarkt oder ein Bärenmarkt? Wenn die Bullen kommen, sind sie zu heftig. Nachdem wir alle einen Bullenmarkt im Jubel verbracht haben, scheinen wir vergessen zu haben, was der Auftakt zu einem Bärenmarkt ist.

Im Jahr 2022 wird der Beginn des Bärenmarktes auch der Beginn verschiedener negativer und enormer Verluste sein. Der Verkauf von Bergleuten, der Austritt von Institutionen aus dem Markt und die Verschärfung der Epidemie führten dazu, dass $BTC bis auf 15.500 US-Dollar fielen.

[Es kann andere negative Faktoren geben, die zum anhaltenden Rückgang des Marktes führen]

📉🈳 Der Stablecoin-Markt verzeichnet immer noch Abflüsse, was bedeutet, dass der Marktwert und die Liquidität des Marktes immer noch sinken und der Marktwert sinkt, was zu keiner nachhaltigen Unterstützung für Kaufaufträge führt.

📉🈳 Das in Deutschland beschlagnahmte gestohlene Geld wurde verkauft.

📉🈳 Die Einnahmen aus Fehlzeiten wurden wiederholt gekürzt, und um die Einnahmen zu schützen, wird es nach und nach zu Ausverkäufen kommen.

📉🈳 Weitere Rückgänge könnten zu ETF-Liquidationen am Markt führen

Als $IO online ging, war ich sehr optimistisch, was IO angeht. Nachdem es online ging, habe ich auch mehr Verträge abgeschlossen als IO. Es ist ziemlich lecker, 10 Mal Schweinefüßereis zu essen.

Der neueste Trend im IO-Bereich ist ein Durchbruch bei der Anzahl der Hardwaregeräte. Mittlerweile gibt es mehr als 95.000 GPUs und mehr als 1.000 CPUs im IO-System. Und jetzt wirbt der Beamte auch aktiv für H100, um leistungsstarke GPU-Grafikkarten hinzuzufügen.

Duales Token-Wirtschaftssystem:

1️⃣IO ist der wichtigste funktionale Token der io.net-Plattform, der als Mietgebühr und Anreizgebühr verwendet wird.

2️⃣IOSD ist ein an den US-Dollar gekoppelter Stablecoin, mit dem Plattformgebühren bezahlt werden können.

IO ist ein auf DePIN basierendes KI-Datenfabrikprojekt, das verteilte Computerbibliotheken verwendet, um Trainingsaufgaben auf mehreren Geräten zu parallelisieren. io.net nutzt die inhärente Parallelität von Hyperparameter-Tuning-Experimenten und optimiert Planungs- und Suchmuster. Reinforcement-Learning-Bibliothek, die stark verteilte RL-Workloads unterstützt.

Aber IO muss sich auch den Herausforderungen der Netzwerksicherheit und der technischen Komplexität stellen, um die Lerneffizienz zu verbessern und gleichzeitig die Stabilität des Netzwerks zu gewährleisten , Akzeptanz und ihre Fähigkeit, sich in der sich entwickelnden Landschaft der Blockchain-basierten Infrastruktur zurechtzufinden.

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