fundraising-project-date

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI Agent และ DeSci ได้กลายเป็นกระแสในตลาด โดย AI Agent มุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจที่ชาญฉลาดและความเป็นอิสระ ในขณะที่ DeSci นำเสนอการวิจัยที่เป็นนวัตกรรมผ่านบล็อกเชน บทความนี้ได้จัดเรียงโทเค็นที่เกี่ยวข้องและการสังเกตตลาด โดยชี้ให้เห็นถึงบทบาทสำคัญของเทคโนโลยีและการสนับสนุนจากภายนอก ซึ่งบ่งชี้ว่าสองสาขานี้อาจจะพัฒนาได้อย่างขับเคลื่อนทั้งภายในและภายนอกในช่วงการวิ่งกระทิงรอบใหม่.

สถาบันการลงทุนที่มีชื่อเสียงแห่งหนึ่งได้ลงทุนในโครงการวิทยาศาสตร์การกระจายอำนาจ GenomesDAO โดยมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบจีโนม และเน้นสิทธิและการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถจัดการและสร้างรายได้จากข้อมูลผ่านแพลตฟอร์ม โดยโทเค็น $GENOME จะถูกใช้ในการซื้อขายและการบริหารจัดการ DAO แม้ว่าขณะนี้จะมีความสนใจไม่มาก แต่ในอนาคตอาจมีศักยภาพในการพัฒนาที่ดี

AI Agent และ DeSci ในฐานะเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ กำลังผลักดันการเติบโตของตลาดบล็อกเชน โดย AI Agent เน้นการตัดสินใจอิสระและการวิเคราะห์อัจฉริยะ ขณะที่ DeSci ใช้บล็อกเชนเพื่อเพิ่มความโปร่งใสและความยุติธรรมในการวิจัย ทั้งสองกำลังดึงดูดการลงทุนและมีช่องทางการพัฒนาที่ใหญ่ในอนาคต.

AI และการกระจายอำนาจวิทยาศาสตร์: การเกิดขึ้นของแนวโน้มใหม่ ในช่วงครึ่งปีที่ผ่านมา AI Agent และการกระจายอำนาจทางวิทยาศาสตร์ ( DeSci ) กลายเป็นหัวข้อที่ได้รับความนิยมในตลาด จากมุมมองการเล่าเรื่อง AI Agent เน้นไปที่ศักยภาพในการตัดสินใจด้วยตนเองและการวิเคราะห์ข้อมูล ขณะที่ DeSci มุ่งมั่นที่จะใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนในการปฏิวัติระบบการวิจัย บทความนี้จะสรุปโทเค็นที่เกี่ยวข้องกับ AI Agent และ DeSci ที่เด่นชัดในปัจจุบัน. AI Agent:ยุคใหม่ของระบบอัจฉริยะ AI Agent เป็นระบบอัจฉริยะที่มีความเป็นอิสระและมุ่งเป้า สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม วางแผนการกระทำ และดำเนินการตามภารกิจ โดยไม่ต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะ ตามข้อมูลจากแพลตฟอร์มข้อมูลบางแห่ง แสดงให้เห็นว่าแนวโน้ม AI ในปัจจุบันคล้ายกับช่วงเริ่มต้นของกระแส DeFi ในปี 2020-2021. โทเค็น AI Agent ยอดนิยม -

AI Agent และ DeSci กำลังกลายเป็นจุดสนใจในตลาดคริปโต โดย AI Agent ขับเคลื่อนการพัฒนาด้วยการตัดสินใจอิสระและการวิเคราะห์ข้อมูล โดยมีศักยภาพในตลาดมหาศาล; ในขณะที่ DeSci ใช้บล็อกเชนในการปรับโครงสร้างพื้นฐานการวิจัยเพื่อแก้ปัญหาการวิจัยแบบดั้งเดิม แม้ว่าสองสาขานี้จะมุ่งเน้นที่การเก็งกำไร แต่ในอนาคตมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การ Bull Run รอบใหม่.