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AIセクターは急速に成長しており、多くの暗号通貨がこのトレンドを利用するために登場したり、ポジショニングを行ったりしています。潜在能力のあるAI関連のコインを探しているなら、以下の注目すべきものを考慮してください: 1. シンギュラリティネット (AGIX) ユースケース:シンギュラリティネットは、AIサービスのための分散型マーケットプレイスです。開発者がAIアルゴリズムを作成、共有、収益化できるようにします。 潜在能力の理由:このプラットフォームは、誰もがAIツールやサービスにアクセスできるようにすることで、AIの民主化を目指しています。AI技術が進化し続ける中、シンギュラリティネットのインフラは、分散型AIアプリケーションの開発と展開において重要な役割を果たす可能性があります。 2. フェッチ.ai (FET) ユースケース:フェッチ.aiは、自律的な「エージェント」がデータ処理、最適化、予測分析などのタスクをコミュニケーションし、実行できる分散型AI駆動ネットワークです。 潜在能力の理由:フェッチ.aiは、サプライチェーン管理、輸送、エネルギーなどの業界に対してAI駆動の最適化ソリューションを提供することに焦点を当てています。 3. オーシャンプロトコル (OCEAN) ユースケース:オーシャンプロトコルは、AIモデルがデータにアクセスし、取引できる分散型データ交換プラットフォームです。目標は、AI開発のためにデータを解放することです。 潜在能力の理由:オーシャンプロトコルは、高品質なデータのマーケットプレイスを提供することでAIの利用を促進します。AIモデルのトレーニングには多様なデータが必要であり、このプラットフォームは大きな成長が見込まれます。 4. コーテックス (CTXC) ユースケース:コーテックスは、開発者がAIモデルをブロックチェーンにアップロードし、スマートコントラクトに組み込むことを可能にする分散型AIプラットフォームです。 潜在能力の理由:コーテックスは、ユーザーがオンチェーンでAIモデルを実行できるようにし、分散型アプリケーション(dApps)にAIを統合します。ブロックチェーンとAIが融合する中、これは強力な組み合わせになる可能性があります。 5. ニューメライ (NMR) ユースケース:ニューメライは、データサイエンティストが機械学習モデルを使用して投資判断を行うヘッジファンドです。このプラットフォームは、データサイエンティストがモデルや予測を共有するためのインセンティブとして暗号通貨を使用します。 潜在能力の理由:ニューメライは、AIと金融のクロスオーバーを活用し、より正確な予測とデータ駆動の投資戦略を可能にします。AI駆動の金融に対するその分散型アプローチは、多くの投資家にアピールする可能性があります。 6. ヴェラス (VLX) ユースケース:ヴェラスは、AIを使用してコンセンサスメカニズムを最適化し、より迅速なトランザクションと効率的なネットワーク管理を実現する高性能ブロックチェーンです。 潜在能力の理由:AIとブロックチェーンの独自の組み合わせにより、ヴェラスはスケーラブルで迅速かつ安全なブロックチェーンソリューションを提供することを目指しており、成長するDeFiおよびdAppエコシステムにおいて魅力的です。 7. AIワーク (AWO) ユースケース:AIワークは、AI駆動のコンテンツ作成、キュレーション、発見のためのプラットフォームを提供する分散型AIエコシステムです。 潜在能力の理由:コンテンツ作成、発見、さらにはリアルタイムのコンテンツモデレーションにAIを活用することで、AIワークは急成長するAI駆動のメディアおよびコンテンツ産業での traction を得る可能性があります。 8. ディープブレインチェーン (DBC) ユースケース:ディープブレインチェーンは、企業が低コストでAIソリューションを構築および展開できる分散型AIコンピューティングネットワークを提供します。 潜在能力の理由:AIコンピューティングパワーの需要が急増する中、ディープブレインチェーンの分散型AIインフラモデルは、より手頃でスケーラブルなソリューションを提供できます。 9. 人工液体知能 (ALI) ユースケース:AIを活用したプラットフォームで、金融、ヘルスケア、物流などのさまざまな分野でリアルタイムのソリューションを提供する分散型アプリケーション(dApps)にAIを統合します。 潜在能力の理由:分散型AIとその産業全体での応用の組み合わせにより、ALIはAIとブロックチェーン統合の未来において強力なプレーヤーとなる可能性があります。
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AIセクターが上昇—どのコインが有望?
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BGUSER-58YXHTNS2025/03/26 15:25
ずっと言っているが、PIは詐欺に近いです。詐欺と気づいた時には遅いですよ。

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