4 najlepsze altcoiny oparte na sztucznej inteligencji, które można kupić do grudnia za 1 milion dolarów zysku
1. Protokół NEAR (NEAR)
Protokół NEAR (NEAR) zyskuje na popularności jako zdecentralizowana platforma przetwarzania w chmurze. Rozwiązuje tradycyjne problemy blockchain, takie jak wolne transakcje, ograniczona przepustowość i słaba interoperacyjność. NEAR zajmuje obecnie 19. miejsce na CoinMarketCap, z kapitalizacją rynkową wynoszącą 8 milionów dolarów.
W ciągu ostatnich 24 godzin cena NEAR Protocol spadła o nieznaczny 7% spadek wartości. Jednak w ciągu ostatniego miesiąca cena wzrosła o ponad 20%. Oznacza to znaczną tendencję wzrostową, która w porównaniu z ubiegłym rokiem wzrosła o 357%. NEAR jest obecnie postrzegana jako jedna z najlepszych kryptowalut sztucznej inteligencji, która do grudnia może osiągnąć status milionera.
2. Pobierz.AI (FET)
Fetch.AI (FET), innowacyjna placówka badawcza zajmująca się sztuczną inteligencją, opracowuje zdecentralizowaną sieć uczenia maszynowego o otwartym dostępie, opartą na technologii blockchain. Projekt ten ma na celu decentralizację i usprawnienie transakcji online, zwiększenie wydajności i poprawę ogólnego doświadczenia użytkownika.
W ciągu ostatnich 24 godzin cena Fetch.AI spadła nieznacznie o 1,5%, a cena handlowa osiągnęła 2,25 USD. Kapitalizacja rynkowa tej waluty wynosi obecnie 1,9 miliarda dolarów, co plasuje ją na 57. miejscu w światowych rankingach kapitalizacji rynkowej.
3. Renderowanie (RNDR)
Render (RNDR) jest pionierem transformacji tworzenia treści cyfrowych dzięki zdecentralizowanej platformie renderowania zasilanej procesorem graficznym. Łączenie osób potrzebujących usług renderowania z właścicielami procesorów graficznych, którzy mają niewykorzystane zasoby, wykorzystuje OctaneRender w celu zwiększenia wydajności. To innowacyjne podejście maksymalizuje niewykorzystaną moc obliczeniową, tworząc nowy strumień dochodów dla właścicieli procesorów graficznych.
4. Bittensor (TAO)
Bittensor (TAO) przoduje w łączeniu blockchainu ze sztuczną inteligencją w celu zrewolucjonizowania uczenia maszynowego. Ta przełomowa inicjatywa ma na celu uczynienie rozwoju i aplikacji uczenia maszynowego bardziej dostępnymi i opartymi na współpracy, wspierając w ten sposób wspólny ekosystem sztucznej inteligencji.