¿Tú también has encontrado esto? Cada vez que sale una noticia nueva sobre IA, los tokens relacionados se mueven en conjunto. Pero cuando llega el momento de revisar el gráfico, no sabes a cuál prestar atención.
No sirve de nada meter los 11 proyectos en la lista de seguimiento. Para evaluar una moneda con concepto de IA, yo recomendaría mirar solo una cosa: qué tipo de necesidad real está realmente cubriendo.
Se puede cribar en tres pasos.
1. Revisa si la demanda es específica. El poder de cómputo es una categoría relativamente fácil de entender. Render Network ofrece capacidades de renderizado GPU descentralizado, y Node AI ofrece alquiler de recursos GPU y de IA. Al observar $RNDR, lo importante no es si en el nombre aparece la palabra “IA”, sino si la necesidad de GPU puede transmitirse al uso de la red.
2. Mira si el producto tiene usuarios. Arkham ofrece análisis de datos on-chain, predicciones de entidades mediante IA y Arkham Oracle; QnA3.AI integra consultas de conocimientos de Web3 con entradas para transacciones. Este tipo de proyectos debe fijarse en la actividad del producto, las actualizaciones de funciones y la retención de usuarios, en lugar de solo obsesionarse con la fiebre de los anuncios en eventos. Los $ARKM , en esencia, consisten en si la demanda de datos on-chain puede mantenerse en el tiempo.
3. Mira si el token entra en el circuito de la actividad del negocio. Fetch.ai usa agentes de IA para conectar productos tradicionales con Web3, y lanza herramientas como Agentverse y Open Network. Al estudiar $FET , hay que entender el papel del token en escenarios como el acceso a la red y el despliegue de agentes, evitando equiparar “el proyecto tiene IA” directamente con “el token vale la pena”.
Los movimientos de IA de empresas como OpenAI, Google, Microsoft, etc., sí podrían convertirse en catalizadores de la atención del mercado, pero que el sector mejore no significa que cada token se beneficie al mismo tiempo. Al mirar el mercado, puedes tratar los grandes eventos de IA como una ventana de observación y luego comparar el progreso del producto, los cambios en el volumen de operaciones y el uso del token.
Ahora reclasifica los tokens de IA en tu lista de favoritos en “computación, datos y aplicaciones”, y deja solo aquellos proyectos que puedas explicar de dónde provienen las necesidades.
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