Jetons Nvidia vs AI : ce que NEAR et TAO offrent réellement

Jetons Nvidia vs AI : ce que NEAR et TAO offrent réellement

L’intelligence artificielle est depuis longtemps devenue l’un des discours d’investissement les plus importants sur les marchés des capitaux. Lorsque Nvidia présentera ses chiffres trimestriels ce soir, il deviendra une fois de plus clair combien de capitaux continuent d'affluer dans le boom de l'IA. Des projets comme NEAR et Bittensor TAO tentent également de profiter de cette tendance sur le marché de la cryptographie.

Cependant, une analyse de Bitcoin Suisse a montré que les deux projets étaient nettement plus corrélés avec Bitcoin qu'avec le Nasdaq 100 au cours des douze derniers mois. Selon Luca Gnos, analyste chez Bitcoin Suisse, le récit de l’IA à lui seul ne suffit donc pas. Selon lui, « l’IA fait au nom […] un jeton ne devient pas encore un investissement dans l’IA.

Le récit de l’IA rencontre la réalité économique

Chez NEAR, les revenus protocolaires actuels proviennent toujours des activités de trading inter-chaînes via ce que l'on appelle les intentions et donc du marché de la cryptographie lui-même. Le positionnement croissant en tant qu’infrastructure pour les agents d’IA ne s’est jusqu’à présent guère reflété dans les revenus. De plus, la corrélation du projet avec Bitcoin, avec une valeur de 0,66, était presque deux fois plus élevée que la corrélation avec le Nasdaq, où il n'avait qu'une valeur de 0,39.

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Bittensor est un peu plus proche de la demande réelle d’IA et génère des revenus en dehors du marché de la cryptographie. Entre autres choses, la capacité de calcul et la formation de modèles sont proposées via des sous-réseaux spécialisés, mais les revenus actuels de l'activité IA ne sont pas encore suffisants pour financer à long terme l'économie des projets.

Leading Subnet Chutes génère actuellement des revenus de 5,4 millions de dollars, contre des émissions annuelles totales d'environ 250 millions de dollars. De plus, la corrélation avec le prix du Bitcoin est de 0,64, tout aussi dominante que celle de NEAR.

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