ミームコイン戦争が再び始まりました。暗号専門家のマックスは、ドージコイン（DOGE）とペペ（PEPE）の価格がブルサイクルで大きく上昇することを期待しています。専門家は、市場を支配し、所有することで利益を上げる人気のミームコインを選びました。
ペペはブル市場でドージコインを上回るでしょう
マックスは、彼のXの投稿で、ドージコインとペペという最も人気のあるミームコインの成功を比較しました。マックスは、以前の市場のトレンドと価格の動きに基づいて、ペペがこのブル市場でドージコインを上回ると予測しました。
暗号アナリストは、ミームコインを「アルファ」と「ベータ」とラベル付けして分析を開始しました。おそらく、彼らの優れた市場パフォーマンスと人気のためです。彼はペペとドージコインの価格チャートを公開し、市場の変動を示し、将来を予測しました。
マックスは、シバイヌ（ベータ）がドージコイン（アルファ）を前回のブルサイクルで上回ったと述べました。彼はこれがブルサイクルの頂点を示し、過熱した市場を意味すると述べました。
研究者はまた、ベータコインはしばしばアルファコインを短期間で上回ると述べました。もし過剰なパフォーマンスがあれば、崩壊が迫っている可能性があります。
ドージコインはブルサイクルにおけるアルファコインであり、一方でペペはベータコインです。専門家は、ペペが「ドージコインをひっくり返す」と期待し、このブルサイクルをミームコインとしてリードすると予想しています。
マックスは、もしペペがドージコインを上回る場合、ブル市場が終わる可能性があり、損失を避けるために手を引くのが最善かもしれないと示唆しました。ドージコインとペペは、この時点まで一緒に上昇すると予測されているため、投資家はこのブルサイクル中の利益のためにそれらを保持するかもしれません。マックスは、ブル市場が続く間にペペ（ベータ）とドージコイン（アルファ）を監視するようにアドバイスしました。
アナリストはPEPEが940%上昇すると予想しています。
別の記事で、暗号の専門家ジェイムソンは、今年のペペとシバイヌの価格上昇を予測しました。専門家は、コインベースによるペペとSHIBの上場が両方のミームコインを促進する可能性があると述べました。
彼は、このサイクルにおけるペペとシバイヌの予測上昇を示す価格チャートを示しました。ジェイムソンは、ペペが$0.00002から$0.00019に942.7%上昇すると期待しています。しかし、シバイヌはその過去の最高値$0.00008まで942.7%上昇する可能性があります。
ジェイムソンは、ペペとSHIBの価格上昇に熱心ですが、それらが実現するには時間がかかることを理解しています。
未来のビジョン：データと人工知能ネットワークとシステムの未来
今日、世界はデータと人工知能（AI）が技術の主要な推進力であることを目の当たりにしています。AIは印象的な成長軌道を持ち、すでに産業や私たちの生活、仕事、相互作用の方法を根本的に変えています。しかし、私たちが進展する中で、将来のデータとAIネットワークの必要性がますます明らかになっています。このビジョンの目的は、効果的で安全なだけでなく、拡張可能でアクセス可能なエコシステムの接続システムを開発することです。
蓄積された証拠と行動を促す呼びかけ
データの価値を示す証拠が広がり、国際的なデモンストレーションは見逃せないものです。データは、ソーシャルメディア、電子商取引、IoTデバイス、科学研究など、さまざまなソースから来ます。このデータ量の急増に既存のネットワークやシステムが対処することは通常不可能です。この時代において、集中型データベースはシステム開発を促進できません。なぜなら、それは高価であり、ボトルネックを生み出し、データセキュリティへの脆弱性を引き起こすからです。
業界を定義するさまざまなデータとAIが存在します。これらの状況を確保するためには、ネットワークの使いやすさを再考し、分散化を促進し、より良いシステムを構築し、安全なネットワークを作成する必要があります。このようなネットワークは、大量のデータを迅速に処理しつつ、AIが提供する能力を部分的に自動化するためのサービスやツールをビジネスや個人に提供できるように設計されます。
### 次世代ネットワークの主要要素
1. エッジコンピューティングと分散型アプローチ
データストレージとAIインテリジェンス処理に関して、集中型アプローチにはいくつかの内在的な制限があります。データをそのソースに近いところで収集し、処理することを可能にする分散型システムとエッジコンピューティングへの傾向があります。これは、スマートシティや自動運転車など、リアルタイム計算を要求するアプリケーションにおいて特に重要です。
2つ目は「相互運用性とコラボレーション」です。
情報が別々で相互接続されていないデータシステムにロックされていると、革新的な活動が抑制されます。次世代ネットワークは、異なるプラットフォームやシステムがエラーなく接続して一緒に動作できる容易さ、すなわち相互運用性を促進する必要があります。この目標を達成するためには、オープンな標準やフレームワークが重要です。これにより、組織はデータの管理を失うことなく知識を共有することができます。
3. 人工知能による自動化（オートメーション）
データ収集、処理、分析、意思決定のタスクを自動化するために人工知能を使用することで、期待が高まります。新しい技術の統合により、企業は情報をその場で処理し、意思決定を行うことができるようになります。これは、データパターンを特定し、以前よりもはるかに迅速に洞察を提供できる新しいアルゴリズムと機械学習モデルの出現によって可能になりました。
収集データのデータセキュリティとデータプライバシーの向上
データのよりエコロジー的な重要性のため、その乱用の関連リスクも高まります。次世代ネットワークは、最先端の暗号化、ブロックチェーンベースのデータ認証、AI脅威検出システムなどのデータセキュリティ機能を備えて設計されるべきです。このような対策により、過剰に接続された環境でも、機密情報が安全であることが保証されます。人間の関与が少ない自動化されたプロセスは、新しいビジネスの生産性向上の努力を促進します。
スケーラビリティと適応性が第5のポイントです。
未来は確かに予測が難しく、現在の技術が今後の大きな課題に対して十分であるとは限りません。この点において、変化する時代や状況に柔軟に対応できるデータと人工知能（AI）ネットワークの強固なバックボーンを構築する必要があります。これにより、ネットワークの成長と変化が、新しい技術の出現と特定の社会の人々のニーズと共に進むことが保証されます。
概念の影響と応用
未来のデータと人工知能ネットワークは、多くの分野を変えるでしょう：
医療の分野では、今後の数年で効率的な診断、個別化医療、健康状態の定期的なモニタリングのために人工知能の使用が広がるでしょう。
金融業界では、詐欺的な操作や行動の検出、アルゴリズム取引、リスク管理のプロセスがより信頼性が高く効果的になるでしょう。
教育の分野では、適応学習システムがすべての学習者のニーズに応じて、教育体験をより有意義なものにすることができます。
エコロジーの側面に関しては、洗練された分析が気候変動モデルの改善、天然資源管理、エコロジーを維持するための努力を可能にします。
### 克服すべき障壁
そのようなネットワークを構築することには、多くの課題が伴います。技術、規制、倫理の問題が解決される必要があります。重要な義務は、すべてのユーザーが同じ機会を受けられるようにし、人工知能の乱用を制限し、国際的なデータ法の複雑なマトリックスを乗り越えることです。さらに、この野心を達成するためには、教育、研究、インフラ開発に多くのリソースを投入する必要があります。
• 最後の考察
ノードがすべて知的で保護され、制御の単一ポイントを持つネットワークの構築が、人工知能とデータの両方の進歩における目標です。既存の制約が緩和され、発展の達成に重点が置かれれば、これまで経験したことのない潜在能力を解放し、人類の最も重要な問題のいくつかを解決することが可能です。進むべき道は確かに困難ですが、団結と大きな先見の明を持って、次世代のデータとAIネットワークは間違いなく変革的になるでしょう。