注目している過小評価されているAIプロトコル まず最初に、シンプルな仮説を共有します：有用なAIには、より安価な計算リソース、経験から学ぶシステム、リアルマーケットを操作できるエージェントが必要です。 私は、そうしたレイヤーを構築するプロトコルと、それらのトークンが生み出される需要をどのように捉えているかに興味があります。 $VVV、$NEAR、$TAOは有用な先例であり、いずれも市場パフォーマンスを上回っています。 - VVVはサブスクリプション資金による買い戻しを実施 - NEARはステーキングをAIクレジットと連携 - TAOのサブネットが有用なAIワークロードを供給 そのため、以下の3つが私の注目を集めています： [1] @rei_labs | $REI 測定された成果から学ぶアダプティブAI ロボティクスシミュレーション研究では、未見のレイアウトでも改善が確認されています。 [2] @dphnAI | $POD アイドルGPUを活用した安価な分散型AI推論 ヴェニスの検閲なしモデルの共同開発チームが背後にいます。 推論収益を$PODの買い戻しに充てるという明確なコミットメント。 [3] @Moshdottrade | $BUN 永続的にロックされたランチ資本を管理するAIマーカー オープニングバンドルの支援者は取引手数料を獲得し、割当を売却する動機から、アクティブなマーケットを支援する動機へと変化します。 VVVを見逃したなら、これらに注目してください。