هل واجهت أيضًا هذا: عندما تظهر أخبار جديدة عن الذكاء الاصطناعي، تتحرك العملات المرتبطة بها جماعيًا، لكن عندما تريد متابعة السوق فعليًا لا تعرف من الذي يجب التركيز عليه.

إن وضع 11 مشروعًا كلها في قائمة المراقبة ليس له فائدة. عند تقييم عملات المفهوم الخاص بالذكاء الاصطناعي، أنصح أكثر بالنظر إلى شيء واحد فقط: ما نوع الاحتياج الواقعي الذي تتولى تلبيته فعلًا.

يمكن تقسيمها إلى ثلاث خطوات للتصفية.

1. انظر إلى ما إذا كانت الحاجة محددة. من السهل نسبيًا فهم القدرة الحسابية. توفر Render Network قدرات رندر GPU لا مركزية، وتوفر Node AI استئجار موارد GPU وAI. عند مراقبة $RNDR، فتركيزك ليس على ما إذا كان الاسم يتضمن كلمة AI، بل على ما إذا كانت احتياجات GPU يمكن أن تنتقل إلى استخدام الشبكة.

2. انظر إلى ما إذا كان هناك من يستخدم المنتج. تقدم Arkham تحليلات بيانات السلسلة والتنبؤات عبر الذكاء الاصطناعي وArkham Oracle؛ بينما يقوم QnA3.AI بوضع استعلامات معرفة Web3 ونقاط الدخول إلى المعاملات معًا. مثل هذه المشاريع يجب أن تركز على مدى نشاط المنتج والتحديثات في الوظائف والاحتفاظ بالمستخدمين، وليس فقط متابعة حماسة إطلاقه. $ARKM كنقطة جذب، فجوهرها هو ما إذا كانت هناك حاجة مستمرة إلى بيانات السلسلة أم لا.

3. انظر إلى ما إذا كان الرمز قد دخل إلى حيز الاستخدام في الأعمال. تستخدم Fetch.ai وكلاء بالذكاء الاصطناعي لربط المنتجات التقليدية بـ Web3، وتطرح أدوات مثل Agentverse وOpen Network. عند دراسة $FET ، يجب توضيح دور الرمز في سيناريوهات مثل الاتصال بالشبكة ونشر الوكلاء، وتجنب معادلة «لدى المشروع ذكاء اصطناعي» مباشرةً بـ «لدى الرمز قيمة».

قد تتحول تحركات الذكاء الاصطناعي من شركات مثل OpenAI وGoogle وMicrosoft فعلًا إلى محفز لاهتمام السوق، لكن الأخبار الإيجابية للقطاع لا تعني أن كل رمز سيستفيد في التوقيت نفسه. عند متابعة الأسعار، يمكنك اعتبار الأحداث الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي نافذة مراقبة، ثم المقارنة بين تقدم منتج المشروع وتغيرات أحجام التداول واستخدام الرمز.

الآن أعد تجميع رموز الذكاء الاصطناعي في قائمتك المفضلة وفقًا لـ «الحوسبة، والبيانات، والتطبيقات»، ولا تحتفظ إلا بالمشاريع التي يمكنك شرح مصادر احتياجها بوضوح.

ذكاء اصطناعي #加密市场 #Web3