Bitcoinが横ばいとなる中、AIトークンが急騰；NEARが上昇をリード

Bitcoinが横ばいとなる中、NEAR、FET、RENDERが強力な週間上昇を記録し、AIトークンが上昇しています。
NEARは、DeepSeekなどの競合による計算コストの低下とともに、AIインフラへの楽観的な見方が高まり、週間で81%上昇しました。
AIエージェントとトークン処理への需要は、分散型AIプロジェクト全体の長期的な成長を促す可能性があります。

人工知能関連の暗号資産トークンは、Bitcoinおよび広範な暗号資産市場が冷え込む中でも強い上昇を記録しています。

取材時時点で、Bitcoinは約77,147ドルで推移し、過去24時間で0.27%下落しました。XRP、Ethereum、Solanaを含むその他の主要な暗号資産も、同期間中にやや低下して取引されました。

しかし、AIに焦点を当てたトークンは逆方向に動いており、複数のプロジェクトが両桁の日次および週次利益を記録しています。

NEAR、FET、RENDERが先頭に立って牽引

トップパフォーマーの中では、NEAR Protocolは過去24時間で18.5%上昇し、過去7日間で81%急増しました。同様に、Renderは日次で13%、週次で30.6%上昇しました。Artificial Superintelligence Alliance (FET)は24時間で18.38%上昇し、1週間でほぼ31%上昇しました。

その他の注目銘柄には、過去7日間で23%上昇したVenice Token（VVV）、15%上昇したInjective（INJ）、および同期間で11%上昇したBittensor（TAO）が含まれます。

DeepSeekのAIコスト削減により、AIインフラへの楽観視が高まっています

この反発の一部は、AIインフラの将来への期待の高まりとAI計算コストの低下に関連しているように見える。

マーケットコメンテーターのBull Theoryは、DeepSeekが最近推論料金を75%引き下げ、そのAIのトークン処理コストをOpenAIやAnthropicなどの競合よりも大幅に安価にしたと指摘した。

例えば、10億の出力トークンを処理する場合、DeepSeekでは約$3,480かかるのに対し、OpenAI GPT-5.5では約$30,000、Claude Sonnetでは約$15,000かかります。

これは、企業がAIコストの上昇に苦しんでいるため重要です。一部のAIコーディングツールは毎日数百万のトークンを使用し、高度な推論モデルは裏で膨大な計算リソースを必要とします。

アナリストたちは、AIにおける最大の勝者は最も賢いモデルではなく、最低コストで最大規模の「十分な品質」のAIを提供できる企業であると考えています。

投資家ジェームズ・アンダーソンは、モデルの改善に伴いソフトウェアエンジニアがAIトークンをより多く使用しているとし、これは「世代を超えるAIの牛市」の始まりだと見ています。

ゴールドマン・サックスの予測がAIナラティブに火を点ける

暗号資産投資家であるカイル・シャッセがゴールドマン・サックスの予測を共有したことで、AIの成長ストーリーはさらに勢いを増しました。この予測では、2030年までにAIエージェントが毎月120ペタトークンを処理すると推定されています。

これは現在のAI利用量の約24倍に相当し、2040年までに現在のレベルの55倍に達する可能性があります。

チャスは、このトレンドがチャットボットを超えて広がっていると述べました。彼は、AIシステムが24時間体制で繰り返しの人的タスクを自動化していくことで、AIインフラ、データセンター、コンピューティングパワー、および分散型GPUネットワークへの需要が大幅に増加すると信じています。

アナリストが注目する上位のAI暗号資産を紹介

Xの暗号資産アナリストjussyは、今後数ヶ月にわたり好調を維持すると信じて、AI関連の複数の暗号資産プロジェクトを注目している。これらにはNEAR、VVV、TAO、RENDER、GRASSが含まれる。

彼はNEAR Protocolを、AIエージェントとクロスチェーン相互作用を目的としたAIに焦点を当てたレイヤー1ブロックチェーンと説明しました。Bittensorは分散型マシンラーニングエコシステムとして注目され、RenderはAIコンピューティングとGPUの不足に対応するのを支援すると述べられました。

アナリストは、AI分野での役割が拡大するArtificial Superintelligence Allianceにも言及しました。また、プライバシーに焦点を当てたAI推論におけるVenice AIとそのVVVトークン、および分散型AIデータ収集におけるGrassにも触れました。

アナリストによると、AIインフラ、コンピューティングパワー、AI駆動アプリケーションに対する需要が拡大し続ける中、これらのプロジェクトは恩恵を受ける可能性があります。

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