시장 추세가 바뀌었고 많은 분야가 다시 활성화되었습니다.
각광받고 있는 비트코인 생태계와 더불어 AI 트랙도 올해 핫스팟으로 꼽히며 데몬코인이 자주 등장하는 무대였다.
시장에서 뜨거운 투기 의혹을 받고 있는 FET, RNDR, OCEAN 등의 토큰 외에도 TAO라는 토큰이 지난 한 달 사이에 가치가 3배나 올랐고, 이를 뒷받침하는 프로젝트인 Bittensor는 중국 시장에서 거의 사용되지 않는 모습을 심층적으로 분석했습니다. .
반대편의 리듬은 우리의 반응보다 훨씬 빠릅니다.
폭발적인 가격은 후각이 예민한 투자자에게도 기회를 주었다. 목요일 Bittensor 프로젝트에 대한 커뮤니티 발표에서는 잘 알려진 암호화폐 VC 인 Pantera와 Collab 통화가 TAO 토큰의 보유자가 되었으며 프로젝트의 생태학적 발전을 위해 더 많은 지원을 제공할 것이라고 발표했습니다.
VC는 트렌드의 진화를 잘 포착하고 트렌드 개발을 촉진하는 데 더 능숙합니다.
인기가 많고 가격도 치솟고 있는 타오(TAO)의 특별한 점은 무엇일까? AI 트랙의 주류 프로젝트와 크게 다른 내러티브, 제품 및 토큰 경제의 특징은 무엇입니까?
이번 호에서는 Bittensor에 대해 심층적으로 살펴보고 트랙 배경, 프로젝트 목표, 기술적 구성, 토큰 가치 평가 등에 대한 종합적인 분석을 수행하여 모든 사람의 판단과 의사 결정에 참고 자료를 제공할 것입니다.
걱정하지 마세요. 먼저 Cyrpto + AI의 투자 로직을 알아보세요
모든 토큰의 상승은 기본적인 투자 논리와 업계의 전반적인 이야기에 의해 뒷받침됩니다. TAO를 공부하기 전에 AI 산업 전체의 개요를 살펴보는 것이 좋습니다.
채권버블 속 AI 열풍
AI 토큰이라는 개념은 매우 대중적이지만 실제로 독립 AI의 인기에 영향을 미치지 않는 Crypto는 없습니다.
CB인사이트 자료에 따르면 2023년 제너레이티브 AI에 대한 시장의 관심이 크게 높아져 AI 관련 기업과 프로젝트에 투자한 총 자금조달 규모가 140억 달러로 급증했으나 지난해 이 수치는 25억 달러에 불과했다. .
이미지 출처: CB INSIGHTS
따라서 TAO, RNDR, FET 등 그 뒤에 숨은 깊은 원동력은 표면적으로는 결코 ChatGPT나 NVIDIA만큼 간단하지 않습니다.
최근 블로그 에서 업계 리더인 Arthur Hayes는 채권 거품으로 인해 집단적 AI 자금 조달 붐이 일어날 수도 있고 일어나고 있는 상황을 보여주었습니다.
추산에 따르면, 미국을 중심으로 한 세계 최대 경제대국의 재정 적자로 인해 향후 3년간 이월·발행해야 하는 정부 부채 총액은 33조5800억 달러에 달할 것으로 예상된다.
정부가 채권을 발행하고 만기 시 원리금 상환을 약속하는데, 채권 이자가 높으면 모든 자금이 국채 매입에 쓰이게 되어 민간부문(정부 공공부문에 해당)의 자본이 유입된다는 뜻이다. )가 흡수되어 사회의 다른 부문이 필연적으로 압박을 받게 되며, 다른 기업이 자금을 조달할 수 없거나 주식 시장이 침체되는 등 투자 및 자금조달 기회가 부족합니다.
따라서 Arthur는 미국 중앙은행이 발행한 부채를 구매하기 위해 필연적으로 돈을 인쇄하고 자체 화폐를 발행해야 함으로써 민간 부문에 미치는 영향을 줄일 것이라고 믿습니다. 2026년(COVID-19보다 훨씬 더 많은 기간)의 통화 공급 .
여분의 돈은 모두 어디로 갈까요?
"성숙하면 엄청난 수익을 약속하는 신기술 기업으로 돈이 흘러갈 것입니다. 모든 법정화폐 유동성 거품에는 투자자를 끌어들이고 많은 양의 자본을 끌어들이는 새로운 형태의 기술이 있습니다."
1990년대 인터넷 버블이 있었고, 2008년 금융위기 이후 온라인 광고와 소셜미디어가 등장했지만 이번에는 AI 차례다.
이것이 올해 제너레이티브 AI가 많은 투자를 받은 근본적인 이유 중 하나일 수 있습니다. GPT의 기술은 누구에게나 명백하지만, 더 큰 관점에서 보면 자본의 홍수 속에서 가장 빛나는 진주일 뿐이며 AI로 집단자본이 유입되는 추세는 이미 나타났습니다.
Crypto + AI, 내러티브 연출 부문
돈이 들어오고, 다음 질문은 무엇에 투자할 것인가이다. Crypto + AI의 투자 로직을 자세히 살펴보겠습니다.
진부하게 말하면 AI는 본질적으로 진보된 생산력이며 AI의 빠른 발전은 데이터, 알고리즘 및 컴퓨팅 능력 이라는 세 가지 핵심 요소에 의존합니다. 암호화폐와 블록체인은 인센티브, 조정 및 조직 형태의 변화를 통해 생산 관계에 더 가깝습니다. 위 3가지 요소의 변화를 추진합니다.
어떤 토큰이 이 세 가지 요소를 개선할 수 있는지는 핫 조합 가능성이 있습니다.
지금은 타당성에 대해 논의하지 않겠습니다. 적어도 이전 프로젝트에서 우리는 암호화 + 데이터 , 실린더 + 컴퓨팅 성능 의 두 가지 서술 방향을 집중적으로 살펴보았습니다.
- Cyrpto + Data: AI는 모델을 교육하기 위해 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 블록체인은 데이터 제공자를 동원하여 인센티브를 통해 데이터를 제공하거나 분산형 데이터 스토리지를 사용하여 보다 민주적이고 분산화된 데이터 교육 요구를 위한 길을 열 수 있습니다.
이 이야기에서 혜택을 받는 암호화폐는 Arthur의 강력한 Filecoin과 같은 분산형 스토리지 인프라가 될 수 있습니다.
- 암호화폐 + 컴퓨팅 파워 : AI 모델을 구현하려면 강력한 컴퓨팅 파워가 필요하며, 주요 제조업체나 일부 컴퓨팅 리소스 제공업체가 이러한 기능을 갖추고 있지만, 롱테일 시장에서는 여전히 컴퓨팅 리소스가 전국에 분산되어 있는 것으로 볼 수 있습니다(개인용 그래픽 카드/ 장비) 등은 암호화폐 인센티브를 얻기 위해 컴퓨팅 성능을 기여합니다.
이 이야기에서는 RNDR 및 컴퓨팅 성능에 기여할 수 있는 기타 프로젝트와 같이 혜택을 받는 암호화폐입니다.
알고리즘은 다른 논리 집합입니다.
- 암호화폐+알고리즘: 앞선 두 가지 중 '자원 집약적'인 것과 달리 알고리즘 자체가 기술 집약적인 것이며, 다양한 AI 기업의 지속적인 반복을 위한 비법이자 장벽이기도 하다. 암호화폐의 인센티브를 통해 0에서 갈 수 있습니다." "더 나은 알고리즘을 만듭니다. 기여, 조정 및 인센티브의 논리는 알고리즘 생성에서 작동하지 않습니다.
( 참고: 특정 AI 모델은 알고리즘 훈련의 결과입니다. 엄밀히 말하면 알고리즘과 모델 사이에는 순차적인 관계가 있습니다. 그러나 다음 설명에서는 저자는 이해를 돕기 위해 두 가지를 혼합합니다.)
그러나 인센티브를 사용하면 모든 사람이 동일한 회사의 제품을 사용하지 않고도 기존 알고리즘에서 더 나은 알고리즘을 "선별"할 수 있습니다. 경쟁을 장려하고 더 나은 데이터 소스를 선택하기 위해 인센티브 메커니즘을 사용하는 Oracle 프로젝트와 유사합니다.
현재 이 분할된 내러티브에는 프로젝트를 대표하는 특별히 눈에 띄는 대표자가 없으며 Bittensor 는 그 중 하나입니다. 데이터나 컴퓨팅 성능을 직접적으로 제공하지 않습니다. 블록체인 네트워크와 인센티브 메커니즘을 사용하여 다양한 프로젝트를 제어합니다. 알고리즘은 일정 예약 및 컴퓨팅에 사용됩니다. 스크리닝을 통해 AI 분야가 자유로운 경쟁과 지식 공유를 위한 알고리즘(모델) 시장을 형성할 수 있도록 해준다.
몇 초 만에 Bittensor 이해하기 내러티브: AI Lego는 알고리즘을 구성 가능하게 만듭니다.
복잡하게 들리나요?
이해를 돕기 위해 Bittensor를 한 문장으로 대략 요약하면 다음과 같습니다. 우리는 알고리즘을 생산하지 않습니다. 우리는 단지 고품질 알고리즘의 포터일 뿐입니다 .
알고리즘을 왜 옮기나요? AI 분야의 현재 생태학적 현황을 살펴보면 문제점을 발견할 수 있다.
AI 트랙에 속한 플레이어의 경우 현재 각 회사의 알고리즘과 모델이 격리되어 있습니다. 비즈니스 경쟁으로 인해 두 회사의 알고리즘이 서로 학습하고 함께 발전하도록 할 수 없으며, 이는 AI 공급 측면에서도 경쟁이 제로섬임을 의미합니다. 즉, 한 회사의 AI가 시장에서 승리하면 다른 회사의 AI가 승리합니다. 회사 는 제거 됩니다 .
이미지 출처: Bittensor 공식 홈페이지
대회 우승자에게는 이는 전혀 문제가 되지 않습니다.
그러나 Bittensor는 이것이 전체 AI의 발전과 알고리즘 혁신의 효율성에 해롭다고 믿습니다. 승자만 선택하는 고립된 모델과 AI 서비스는 누군가가 새로운 모델을 개발하고 싶다면 처음부터 시작해야 할 수도 있음을 의미합니다.
모델 A는 스페인어에 능숙하고 모델 B는 코드 작성에 능숙하다고 가정할 때, 사용자가 AI에게 스페인어 주석으로 코드 설명을 요청해야 할 때 두 알고리즘이 함께 작동하여 최상의 결과를 생성하는 것은 분명하지만 이는 다음과 같습니다. 현재 환경에서는 불가능합니다.
또한, 타사 애플리케이션 통합에는 AI 모델 소유자의 허가가 필요하기 때문에 제한된 기능은 제한된 가치도 의미하며 전체 AI 분야의 시너지 효과는 실제로 발휘되지 않습니다.
따라서 Bittensor 프로젝트의 큰 목표는 다양한 AI 알고리즘과 모델이 서로 협력하고 학습하고 결합하여 보다 강력한 모델을 형성하고 개발자와 사용자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것입니다.
우리는 실제로 몇 년 전 DeFi Summer인 Financial Lego 에서 이 아이디어와 공식을 보았습니다.
스테이블 코인, 대출, 유동성 채굴과 같은 금융 구성 요소는 모두 오픈 소스이며 무허가형이며 수요 당사자는 이를 레고 블록처럼 마음대로 결합하여 새로운 제품과 서비스를 형성할 수 있습니다.
마찬가지로 이미지 처리, 텍스트 처리 또는 오디오 처리에 능숙한 AI 알고리즘 모델을 결합하여 다양한 작업을 수행하여 AI 레고를 형성할 수 있습니다.
따라서 Bittensor의 경우 프로젝트 자체가 온체인 머신러닝을 위한 계산을 수행하거나 데이터를 제공하지 않고, 대신 다른 모든 오프체인 AI 모델을 동원하여 함께 협력하게 됩니다.
이론적으로 Bittensor는 AI Lego 블록을 구축함으로써 격리된 모델보다 AI 기능을 더 빠르고 효율적으로 확장할 수 있습니다.
다만, AI 모델을 제공하는 업체가 실제로 이를 구매할지, 사업 확장을 어떻게 할 것인지, 구현 가능 여부는 지켜봐야 할 것으로 보인다.
채굴과 인센티브를 기반으로 AI 모델의 '오라클'을 실현
서로 다른 AI가 서로 협력하도록 하는 것이 큰 목표입니다. 하지만 이를 어떻게 달성할 수 있을까요?
Bittensor가 내놓은 대답은 채굴 인센티브를 통해 조정되고 운영되는 블록체인 네트워크를 구축하는 것입니다.
Bittensor는 코어에 Polkadot의 병렬 체인(애플리케이션 체인) 설계를 채택합니다. 이는 AI 모델의 협업을 구체적으로 처리하기 위해 자체 체인을 갖는 것과 동일하며 인센티브를 위해 자체 토큰 $TAO을 가지고 있습니다.
이 체인의 작동 모드를 이해하려면 최소한 세 가지 질문을 명확히 해야 합니다.
첫째, 이 체인의 역할은 무엇입니까?
둘째, 이 캐릭터들은 무엇을 하고 있나요? 그들은 서로 어떻게 관련되어 있습니까?
셋째, 토큰은 이러한 캐릭터에게 어떤 행동을 장려합니까?
- 체인의 역할과 기능:
- 채굴자: 전 세계의 다양한 AI 알고리즘 및 모델 제공자로 이해될 수 있습니다. 그들은 AI 모델을 호스팅하고 이를 Bittensor 네트워크에 제공합니다. 그림이나 사운드에 특화된 모델과 같이 다양한 유형의 모델이 서로 다른 서브넷을 형성합니다.
- 검증인: Bittensor 네트워크 내의 평가자. AI 모델의 품질과 효율성을 평가하고, 특정 작업의 성능을 기준으로 AI 모델의 순위를 매기고, 소비자가 최상의 솔루션을 찾을 수 있도록 지원합니다.
(참고: 현재 검증자는 프로젝트 당사자가 소유한 기관인 것으로 보이며 , 이는 충분히 분산되지 않을 수 있습니다. 그러나 네트워크가 발전함에 따라 다른 조직이 검증자 역할을 하기 위해 모집될 수 있습니다.)
- Nominator : 특정 검증인에게 토큰을 위임하여 지원을 표시하거나 다른 검증인에게 토큰을 위임할 수 있습니다. 이는 소득을 얻기 위해 Lido에 토큰을 약속하는 DeFi와 약간 비슷합니다.
- 사용자: Bittensor가 제공하는 AI 모델의 최종 사용자입니다. 개인일 수도 있고 애플리케이션에 AI 모델을 사용하려는 개발자일 수도 있습니다.
- 캐릭터 간의 연결:
사용자에게는 더 나은 AI 모델이 필요하고, 검증자는 다양한 용도에 따라 더 나은 AI 모델을 선별할 책임이 있으며, 채굴자는 자체 AI 모델을 제공하고, 후보는 다양한 검증자를 지원하도록 선택합니다.
직설적으로 말하면 개방형 AI 공급 및 수요 체인입니다. 일부 사람들은 다른 모델을 제공하고 일부는 다른 모델을 평가하며 일부는 최고의 모델이 제공하는 결과를 사용합니다 .
이미지 출처: ReveloIntel
위 그림은 간단한 설명을 제공합니다: 사용자가 자신의 요구 사항을 입력하면 검증자는 요구 사항을 Bittensor 네트워크의 채굴자에게 전달합니다. 채굴자는 답변을 출력하고 검증자는 답변의 품질을 평가하여 최종적으로 사용자에게 반환합니다. .
- TAO 토큰은 무엇을 인센티브로 제공하나요?
- 검증자의 경우 : AI 모델의 선별 및 평가가 더 정확하고 일관될수록 더 많은 보상을 받게 됩니다. 분명히 검증자가 되려면 일정량의 TAO 토큰을 스테이킹해야 합니다.
- 채굴자의 경우 : 사용자 요구에 따라 자체 모델을 제공하고 기여도에 따라 TAO 토큰을 얻습니다.
- 지명자의 경우 : 유동성 스테이킹 보상과 유사하게 TAO를 검증자에게 맡깁니다.
- 사용자의 경우 : TAO 토큰을 지불하여 작업을 시작합니다. 이는 소비와 동일합니다.
이상적으로는 이 네트워크의 다양한 AI 모델이 협력하고 다양한 모델이 다양한 작업에서 다르게 수행될 가능성이 높습니다. 이러한 작업 체인의 네트워크 노드가 표시되므로 모델은 실제로 서로 학습할 수 있습니다. 작업에 따라 다르게 조정하세요.
이미지 출처: ReveloIntel
더 나은 비유는 다음과 같습니다. Bittensor는 AI "오라클"과 약간 비슷합니다. DeFi의 Oracle은 요구 사항이 있는 애플리케이션에 "최고의 가격을 제공"하고 있으며 Bittensor는 AI 요구 사항이 있는 사용자에게 "최고의 모델을 제공"하고 있습니다.
검증자 및 채굴자로서 이 네트워크에 참여하는 방법은 기술 코드 및 개발 인터페이스를 포함하므로 여기서는 설명하지 않습니다. 관심 있는 독자는 여기에서 공식 문서를 볼 수 있습니다.
$TAO 토큰: 가장 좋은 가치는 무엇입니까?
- 토큰 경제 모델
공식 문서에 따르면 Bittensor는 2021년에 (사전 채굴된 토큰 없이) "공정하게 출시"될 예정이며 토큰은 TAO라고 합니다.
TAO의 공급량은 21,000,000(BTC에 해당)이며, 4년 반감기 주기를 가지며 각 블록의 보상은 1,050만 블록마다 절반으로 줄어듭니다. 총 64번의 반감기 이벤트가 발생하며 가장 최근의 반감기 주기는 2025년 8월에 발생합니다.
약간 공상과학적인 것은 이 반감기 주기에 따르면 이러한 토큰이 완전히 채굴되는 데 256년이 걸린다는 것입니다.
현재 TAO는 12초마다 네트워크로 전송됩니다. 대략적인 계산에 따르면 하루에 7,200개의 TAO가 생성되며 채굴자와 검증자는 각각 절반씩을 얻습니다.
TAO의 공정한 출시 는 VC 라운드, 사모펀드 라운드, ICO/IEO/IDO, 재단 예약 등과 같은 일반적인 루틴이 없다는 것을 의미합니다. 이는 순수한 채굴 통화로 이해될 수 있습니다.
각 채굴 라운드마다 TAO는 검증자와 채굴자 사이에 분배됩니다.
그러나 Bittensor의 공식 웹사이트에는 DCG, GSR, Polychain 및 Firstmask와 같은 유명 투자자 및 시장 조성자도 볼 수 있습니다.
합리적인 추측은 네트워크의 검증인 대부분이 현재 Bittensor의 공식 기관과 연결되어 있다는 것입니다. 이는 채굴된 코인이 자신의 손으로 반환된 다음 시장 조성을 위해 시장 조성자에게 배포될 수 있음을 의미합니다.
동시에 이러한 대규모 기관은 TAO를 채굴하기 위한 검증 노드 또는 채굴자 역할을 할 수도 있습니다.
또한 기사 시작 부분에서 Pantera와 같은 암호화폐 VC가 최근 TAO 보유자가 되었다고 언급했습니다. 따라서 Bittensor 자체는 공정하게 출시되지만 VC의 참여가 전혀 없다는 의미는 아닙니다.
그러나 이러한 새로운 시장 사이클에서 "VC가 2차 회사에 판매"하는 통화 발행 모델은 더 이상 인기가 없으며 TAO의 "공정성이 우선이고 자본 개입을 유치"하는 모델은 객관적으로 볼 때 최선을 다했습니다.
- 시장 성과 및 가치 평가
TAO의 시장 성과만으로 판단할 때, 토큰 가격은 올해 최저점에서 현재까지 5배 이상 상승했습니다.
하지만 문제는 다른 AI 프로젝트도 좋은 성장세를 보였다는 점이다. 예를 들어, RNDR은 연초 이후 거의 5배 증가했습니다.
따라서 절대적인 증가를 기준으로 토큰의 가치를 분석하는 것은 그다지 유용하지 않습니다.
다른 인기 있는 AI 프로젝트와 비교하여 TAO의 시장 가치는 현재 RNDR에 이어 두 번째입니다 . 그러나 4년 만에 반감되는 장기 릴리스 메커니즘으로 인해 완전히 희석된 가치에 대한 시장 가치의 비율은 여러 프로젝트 중에서 가장 낮습니다. 또한 TAO를 의미합니다. 현재 전체 유통량은 상대적으로 적지만 단가는 높습니다 .
원본 사진: X 사용자 @Moomsxxx, TAO 가격은 보도 시점을 기준으로 작성자가 계산한 것입니다.
어떤 경우에는 유통량이 적다는 것은 소규모 시장이 끌어오기가 더 쉽다는 것을 의미하며, 또한 가격이 변하지 않는다고 가정하면(현재 가격은 $160) 매일 7,200개의 TAO가 모두 채굴되어 판매되며 전체의 매도 압력이 발생합니다. 현재 시장 인기와 거래량(TAO의 일일 거래량은 500만 달러)으로 볼 때 매도 압력을 소화하는 것은 문제가 되지 않습니다.
TAO 너머를 살펴보면 토큰의 가치는 유사한 비즈니스가 있는 기존 프로젝트와 비교할 때 실제로 의미가 있습니다.
앞서 언급한 바와 같이 Bittensor의 방향은 암호화폐 + 알고리즘/모델이며 엄밀히 말하면 RNDR과 같은 기본적인 컴퓨팅 파워를 제공하는 프로젝트와 직접적으로 비교할 수는 없습니다.
아래 Nansen의 AI 트랙 연구 보고서에 따르면 Bittensor의 비즈니스는 "Model Traning"(모델 교육) 트랙에서 고려되어야 합니다. 유사한 경쟁사로는 Gensyn 및 Together가 있으며 전자도 a16z에서 지원됩니다.
그러나 현재 두 프로젝트 모두 퍼블릭 토큰이 없기 때문에 TAO를 이 두 프로젝트의 시장 가치와 비교하는 것은 불가능합니다.
출처: 난센리서치
Omnichain Capital의 공동 창립자인 David Attermann은 올해 5월 자신의 블로그에서 OpenAI를 사용하여 Bittensor를 직접 벤치마킹하는 보다 급진적인 접근 방식을 제시했습니다.
흥미롭게도 David는 자신의 분석이 객관적임을 증명하기 위해 게시할 때 자신이 TAO에서 직책을 맡고 있지 않다는 점을 구체적으로 상기시켰습니다.
핵심 사업은 모델 훈련과 사용자의 활용이기 때문에 하나는 비공개 소스 회사이고, 다른 하나는 글로벌 AI 모델을 조율하는 회사인데, 둘 다 목표는 같지만 사용자가 AI를 더 잘 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
OpenAI가 이전에 Microsoft로부터 290억 달러(약 300억 달러)의 민간 시장 가치 평가를 획득했고 현재 TAO의 FDV가 약 36억 달러라는 점을 고려하면 TAO는 여전히 약 8배의 가치 상승 여지가 있습니다 .
저자는 이러한 평가 비교 방법에 전적으로 동의하지 않습니다. Web3와 Web2 프로젝트는 기본, 성장 속도 및 시장 초점이 다릅니다. 평가만을 기준으로 한 8배의 간격은 단지 참고용일 수 있습니다. 자세한 내용은 TAO에 따라 다릅니다. 자체적인 이점과 재정적 열정의 영향 .
결론적으로
요약하자면, TAO/Bittensor는 잘 알려진 AI 테마 암호화 프로젝트 외에 또 다른 가능한 내러티브를 제공합니다. 즉, 생산성 링크(컴퓨팅 리소스 및 데이터)를 포함하지 않고 순전히 생산 관계의 동원에만 의존합니다. AI 모델이 협력하고, 경쟁하고, 조정할 수 있도록 하세요.
이 서술 자체는 나름의 매력이 있지만, AI 모델의 도킹, 검증 노드의 중앙화, 모델 품질 평가 등의 핵심 요소는 백서로는 쉽게 해결할 수 없습니다 . --- AI 자체는 매우 간단하지만, 비즈니스 게임은 그렇지 않습니다 . 토큰 보상을 통해 더 많은 사람들이 이 네트워크에 참여하도록 설득하는 방법과 기술 회사가 다른 AI 모델과 협력하도록 설득하는 방법은 여전히 의견의 문제입니다.
펀더멘털 외에도 토큰의 증가는 시장이 AI 트랙의 개념을 집단적으로 구매했음을 보여줍니다. Bittensor가 세분화된 트랙에서 비슷한 크기의 상대를 찾을 수 없다는 점을 고려하면 TAO는 다음과 같이 집단적으로 견인력을 얻을 수 있습니다. AI 트랙.카니발은 더욱 좋은 소식을 가져왔지만, 적절한 밸류에이션 벤치마크가 부족해 장기적으로 보유할 가치가 있는지는 여전히 의문이다.
프로젝트 뉴스 업데이트와 거래량의 급격한 변화에 세심한 주의를 기울이는 것이 보다 실용적인 선택일 수 있습니다.
