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#bitsensor História TAO. .. .minha $TAO Long✅🌌
O recente drama do Bittensor afetará o preço do TAO?
Sim, o drama já teve um forte impacto negativo no preço do TAO.
A Covenant AI saiu da rede, acusou o fundador Jacob Steeves de controle centralizado e despejou ~37K TAO. Isso fez com que o TAO caísse 25% em apenas dois dias (de $340 para $253), eliminando quase $900M em capital de mercado e acionando $9M em liquidações longas.
Em 16 de abril de 2026, o TAO fechou a $241.48, uma queda de 24.3% na semana e 29% em relação ao seu pico pré-drama.
O principal problema é a preocupação contínua com a descentralização e governança deficientes. Por outro lado, o TAO continua sendo o maior token de IA (classificação #33), a Grayscale aumentou sua alocação e pediu um ETF, e as sub-redes se expandiram para 256.
Curto prazo: O preço permanece sob pressão de venda e pode cair ainda mais em direção a $230 ou menos. A recuperação depende da adoção pela comunidade da proposta de “stake bloqueado” e da diminuição do FUD.
Em resumo: O drama causou danos significativos, e o TAO continua a enfrentar alta volatilidade, mas os fundamentos de longo prazo do DeAI ainda apresentam potencial se os problemas de governança forem abordados adequadamente.
$TAO
{future}(TAOUSDT)
Sim, o drama já teve um forte impacto negativo no preço do TAO.
A Covenant AI saiu da rede, acusou o fundador Jacob Steeves de controle centralizado e despejou ~37K TAO. Isso fez com que o TAO caísse 25% em apenas dois dias (de $340 para $253), eliminando quase $900M em capital de mercado e acionando $9M em liquidações longas.
Em 16 de abril de 2026, o TAO fechou a $241.48, uma queda de 24.3% na semana e 29% em relação ao seu pico pré-drama.
O principal problema é a preocupação contínua com a descentralização e governança deficientes. Por outro lado, o TAO continua sendo o maior token de IA (classificação #33), a Grayscale aumentou sua alocação e pediu um ETF, e as sub-redes se expandiram para 256.
Curto prazo: O preço permanece sob pressão de venda e pode cair ainda mais em direção a $230 ou menos. A recuperação depende da adoção pela comunidade da proposta de “stake bloqueado” e da diminuição do FUD.
Em resumo: O drama causou danos significativos, e o TAO continua a enfrentar alta volatilidade, mas os fundamentos de longo prazo do DeAI ainda apresentam potencial se os problemas de governança forem abordados adequadamente.
$TAO
{future}(TAOUSDT)
1) Renderizar / RENDER (GPU + Gráficos / Renderização Descentralizada)
#Render
Mercado de GPU descentralizado (criadores enviam trabalhos de renderização, operadores de nó fornecem poder de GPU) Cointelegraph+2CoinGecko+2
Casos de uso: gráficos 3D, VFX, ativos do metaverso, cenas AR/VR, etc.
2) Protocolo NEAR (Camada 1 + recursos nativos de IA)
#NEAR
Uma blockchain de Camada-1 (plataforma de contrato inteligente) usando sharding (Nightshade) e consenso de proof-of-stake
theblock.co
Foco em escalabilidade, usabilidade e experiência do desenvolvedor
Visão da NEAR de sinergia entre IA + blockchain (agentes de IA, “economia de IA aberta”)
3) Bittensor / TAO (Rede de IA Descentralizada / Aprendizado de Máquina)
#bitsensor
Uma rede descentralizada conectando modelos de aprendizado de máquina e tratando “inteligência” como uma mercadoria.
Em vez de alugar hardware, os participantes contribuem com modelos, conjuntos de dados, inferências, etc.
#Render
Mercado de GPU descentralizado (criadores enviam trabalhos de renderização, operadores de nó fornecem poder de GPU) Cointelegraph+2CoinGecko+2
Casos de uso: gráficos 3D, VFX, ativos do metaverso, cenas AR/VR, etc.
2) Protocolo NEAR (Camada 1 + recursos nativos de IA)
#NEAR
Uma blockchain de Camada-1 (plataforma de contrato inteligente) usando sharding (Nightshade) e consenso de proof-of-stake
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Foco em escalabilidade, usabilidade e experiência do desenvolvedor
Visão da NEAR de sinergia entre IA + blockchain (agentes de IA, “economia de IA aberta”)
3) Bittensor / TAO (Rede de IA Descentralizada / Aprendizado de Máquina)
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Uma rede descentralizada conectando modelos de aprendizado de máquina e tratando “inteligência” como uma mercadoria.
Em vez de alugar hardware, os participantes contribuem com modelos, conjuntos de dados, inferências, etc.
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