Останні новини 2025 року

З моменту свого заснування мережа Bittensor продемонструвала вражаючий ріст і розвиток. Станом на 2025 рік, TAO впевнено зайняв місце однієї з провідних криптовалют, наразі займаючи 29-те місце у світовому ринку з ціною 455,37 USD. Ринкова капіталізація становить 3,97 мільярда доларів, а в обігу перебуває 8,72 мільйона токенів TAO, що становить 41,54% від максимальної пропозиції.

Ринкова продуктивність

TAO продемонстрував значний рух ціни з моменту свого запуску:

• Поточна ціна: $455.37 USD
• 24-годинний обсяг торгівлі: $162,221,408 USD
• Зміна ціни за 24 години: -2.77%
• Капіталізація ринку: 3,972,524,296 USD

Токен продемонстрував вражаючий ріст від свого історичного мінімуму, зберігаючи при цьому сильну ринкову позицію:

Еволюція та прийняття мережі

Мережа Bittensor зазнала суттєвого зростання в прийнятті та розвитку. Платформа тепер пропонує всебічні ресурси, включаючи офіційний блок-експлорер на bittensor.com, що підвищує прозорість та доступність для користувачів і розробників.

Спільнота навколо Bittensor значно розвинулася, отримавши оцінку спільноти 3.7. Це відображає активну участь і залучення розробників, валідаторів та користувачів у екосистемі. Мережа продовжує привертати увагу завдяки своєму інноваційному підходу до децентралізованого машинного навчання.

Технічна класифікація та інтеграція екосистеми

Bittensor зарекомендував себе в кількох ключових категоріях блокчейну:

• Штучний інтелект & Великі дані
• DePIN (Децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі)
• Генеративний ШІ

Ця класифікація відображає фокус проєкту на створенні децентралізованої інфраструктури для застосунків ШІ та машинного навчання. Токен TAO здобув сильну підтримку на кількох платформах, з інтеграцією у великі криптовалютні гаманці, включаючи Gate Wallet та Trust Wallet, що робить його більш доступним для ширшої аудиторії.

Порівнянні проекти

Оскільки децентралізований простір штучного інтелекту продовжує еволюціонувати, кілька проєктів з'явилися як порівнянні альтернативи або додаткові системи до Bittensor:

Ці проекти, разом з Bittensor, представляють зростаючу екосистему децентралізованих AI-рішень на технології блокчейн, кожен з яких підходить до різних аспектів виклику.

Доступність торгівлі

Gate покращив торгові можливості для TAO, пропонуючи покращену ліквідність та торгові пари. Окрім основної пари TAO/USDT, TAO тепер можна обмінювати на кілька валют, що забезпечує більшу гнучкість для трейдерів та інвесторів на різних ринках.

Співвідношення обсягу торгівлі до ринкової капіталізації становить 4,08%, що вказує на здорову торгову активність щодо загальної ринкової капіталізації токена. Цей профіль ліквідності підтримує більш плавне виявлення ціни та знижує проскок для трейдерів.

Оцінка повноти даних у 72% свідчить про те, що хоча проєкт має велику кількість інформації, все ще існують можливості для покращення прозорості та розкриття інформації в міру розвитку платформи.

Оскільки Bittensor продовжує розвивати свою технологію та розширювати свою екосистему, він залишається значним проєктом на перетині штучного інтелекту, машинного навчання та технології блокчейн, піонером децентралізованого підходу до розробки та впровадження ШІ.

Машинне навчання та штучний інтелект безпрецедентно трансформують світ. Застосування машинного навчання є скрізь, від автомобілів з автопілотом до розумних асистентів, від медичної діагностики до розваг. Однак, незважаючи на швидкий розвиток та інновації в цій галузі, багато викликів і обмежень все ще заважають повному потенціалу машинного навчання.

Однією з основних проблем є централізована та ізольована природа платформ і систем машинного навчання. Більшість моделей машинного навчання та даних контролюються кількома великими корпораціями та установами, що створює такі проблеми, як конфіденційність даних, безпека, упередженість і доступ. Крім того, більшість моделей машинного навчання тренуються в ізоляції, не отримуючи переваг від колективного інтелекту та різноманіття інших моделей і джерел даних.

Bittensor є протоколом рівноправних учасників, який має на меті створити глобальну, децентралізовану та стимульовану мережу машинного навчання. Bittensor дозволяє моделям машинного навчання спільно навчатися та отримувати винагороду відповідно до інформаційної цінності, яку вони пропонують колективу. Bittensor також забезпечує відкритий доступ та участь для всіх, хто хоче приєднатися до мережі та внести свій внесок у моделі та дані машинного навчання.

Що таке Bittensor?

Bittensor - це протокол рівноправних (peer-to-peer) для децентралізованих підмереж, зосереджених на машинному навчанні. Підмережа - це група вузлів, які надають спеціалізовані послуги машинного навчання для мережі, такі як текст, зображення, аудіо, відео тощо. Наприклад, текстова підмережа може надавати послуги обробки природної мови, такі як переклад, узагальнення, аналіз настроїв тощо.

Візія Bittensor полягає в створенні глобальної, децентралізованої та ін incentivized мережі машинного навчання, де будь-хто може приєднатися та внести свої моделі машинного навчання та дані, отримуючи винагороду відповідно до інформаційної цінності, яку вони пропонують колективу. Bittensor має на меті подолати обмеження та виклики сучасних платформ і систем машинного навчання, такі як централізація, силоси, конфіденційність, безпека, упередженість та доступ.

Як працює Bittensor?

Bittensor є децентралізованою мережею, яка революціонізує спосіб створення, обміну та стимулювання моделей машинного навчання. Вона працює в режимі peer-to-peer, формуючи глобальну екосистему, де моделі ШІ співпрацюють для створення нейронної мережі. Цей розділ поглиблюється у механізми, які роблять Bittensor ефективним.

Yuma Consensus

В основі роботи Bittensor лежить консенсус Yuma. Цей механізм консенсусу призначений для того, щоб власники підмереж могли писати свої власні механізми стимулювання, дозволяючи валідаторам підмереж висловлювати свої суб'єктивні вподобання щодо того, що мережа повинна вивчити. Консенсус Yuma працює, винагороджуючи валідаторів підмереж дивідендами за виробництво оцінок майнерської вартості, які узгоджуються із суб'єктивними оцінками, які виробляються іншими валідаторами підмереж, зваженими за ставкою. Це забезпечує відсутність повного контролю однієї групи над тим, що вивчається, і підтримує децентралізоване управління в мережі.

Суміш експертів (MoE)

Ще одним ключовим механізмом є модель Змішування Експертів (MoE). У цій моделі Bittensor використовує кілька нейронних мереж, кожна з яких спеціалізується на різному аспекті даних. Ці експертні моделі співпрацюють, коли вводяться нові дані, об'єднуючи свої спеціалізовані знання для формування колективного прогнозу. Такий підхід дозволяє Bittensor більш ефективно вирішувати складні проблеми, ніж будь-яка окрема модель.

Механізми стимулювання

Bittensor також має унікальну структуру механізму стимулів. Кожен підмережа в Bittensor має свій власний механізм стимулів, який визначає поведінку майнерів підмережі і регулює консенсус серед валідаторів підмережі. Ці механізми аналогічні функціям втрат у машинному навчанні, спрямовуючи поведінку майнерів підмережі до бажаних результатів і заохочуючи постійне вдосконалення та високоякісні результати.

Доказ інтелекту

Доказ інтелекту є унікальним механізмом консенсусу, що використовується Bittensor. Він винагороджує вузли в мережі за надання цінних моделей машинного навчання та виходів. На відміну від традиційних механізмів Доказу роботи (PoW) або Доказу частки (PoS), які залежать від обчислювальної потужності або фінансової частки, Доказ інтелекту пріоритизує інтелектуальні внески вузлів. Це узгоджує систему винагород мережі з її основною метою просування машинного інтелекту.

Вузли в мережі Bittensor мають зареєструватися та брати участь у процесі консенсусу. Вони роблять це, вирішуючи завдання proof of work (POW) або сплачуючи внесок. Після реєстрації вони стають частиною підмережі та вносять внесок у колективний інтелект мережі. Валідації потім оцінюють цінність моделей машинного навчання та виходів, наданих цими вузлами, забезпечуючи якість і цілісність інтелектуальних активів мережі.

Цей механізм є центральним елементом бачення Bittensor щодо децентралізованого ринку машинного навчання, де інтелект є основною валютою, а інновації постійно заохочуються. Це представляє собою значний зсув від традиційних механізмів консенсусу блокчейн-технологій, зосереджуючи увагу на розвитку технологій штучного інтелекту та машинного навчання.

Субмережі

Підмережі є будівельними блоками Bittensor, що функціонують як децентралізовані товарні ринки в рамках єдиної токенової системи. Кожна підмережа має конкретну сферу або тему і складається з зареєстрованих вузлів та асоційованих моделей машинного навчання. Валідатори в цих підмережах відіграють важливу роль у підтримці цілісності та якості даних і моделей, які обмінюються в мережі.

Разом ці механізми забезпечують те, що Bittensor залишається децентралізованою, колаборативною та інноваційною платформою для розробки моделей ШІ та машинного навчання. Заохочуючи участь та використовуючи колективний інтелект своєї мережі, Bittensor стоїть на передньому краї децентралізованих технологій машинного навчання.

Компоненти Bittensor

Bittensor є децентралізованою мережею, яка з'єднує моделі машинного навчання, а не комп'ютери чи сервери. Ці моделі, що називаються нейронами, пропонують спеціалізовані послуги машинного навчання для мережі, такі як текст, зображення, аудіо, відео тощо. Нейрони організовані в групи, які називаються підмережами, що визначають механізм заохочення та домен завдань для кожної підмережі.

Bittensor використовує чотири основні компоненти: блокчейн, нейрони, синапси та метаграф для забезпечення децентралізованого протоколу машинного навчання. Давайте розглянемо кожен з цих компонентів і те, як вони працюють разом.

Блокчейн

Блокчейн Bittensor засновано на фреймворку Substrate, який забезпечує взаємодію та масштабованість. Блокчейн фіксує транзакції та взаємодії між вузлами в мережі, а також правила управління та консенсусу. Блокчейн також дозволяє створення та розподіл токена $TAO, який є рідною валютою Bittensor.

Нейрони

Нейрони є вузлами в мережі, які виконують моделі машинного навчання та надають послуги машинного навчання мережі. Кожен нейрон має унікальну ідентичність та відкритий ключ, які зареєстровані в блокчейні. Кожен нейрон також має файл конфігурації, який вказує тип моделі машинного навчання, формати вводу та виводу, номер порту та інші параметри.

Синапси

Синапси — це з'єднання між нейронами, які забезпечують обмін інформацією та співпрацю. Кожен синапс має вагу, яка представляє силу та якість зв'язку. Ваги визначаються метаграфом, який є колективним інтелектом мережі. Синапси також мають вартість і винагороду, які виражені в токенах $TAO. Вартість — це кількість $TAO, яку нейрон платить іншому нейрону за використання його послуг машинного навчання. Винагорода — це кількість $TAO, яку нейрон отримує від іншого нейрону за надання своїх послуг машинного навчання.

Мета-граф

Метаграф представляє топологію та динаміку мережі, а також якість і репутацію нейронів. Метаграф є спрямованим графом, де вузли - це нейрони, а ребра - синапси. Метаграф періодично оновлюється механізмом консенсусу, який враховує транзакції, взаємодії та зворотний зв'язок між нейронами. Метаграф визначає ваги синапсів, які впливають на вартість і винагороду синапсів, а також на рейтинг і видимість нейронів. Метаграф також забезпечує управління мережею, оскільки нейрони можуть голосувати за пропозиції та зміни, використовуючи свої токени TAO.

Хартія DeleGate Bittensor

Хартія DeleGate Bittensor є основоположним документом, який окреслює керівні принципи та зобов'язання суб'єктів і осіб, що беруть участь у мережі Bittensor. Це декларація Фонду Opentensor та інших підписантів, які поділяють бачення децентралізованого ландшафту ШІ. Ось основні принципи хартії:

• Контраргумент до централізованого контролю: Хартія підкреслює небезпеки централізованого контролю над ШІ, закликаючи до розподілу влади, щоб запобігти зловживанням і упередженості. Вона стверджує, що управління ШІ повинно бути в руках багатьох, а не небагатьох.
• Децентралізований консенсус уподобань: Підписанти зобов'язуються виступати проти зловживання штучним інтелектом і сприяти його етичному застосуванню. Вони обіцяють децентралізувати контроль над уподобаннями штучного інтелекту, використовуючи колективну людську мудрість для орієнтації в складних питаннях, які ставить технологія штучного інтелекту.
• Відкрите володіння: Статут підтримує відкритий і неперешкоджений процес накопичення прав власності для учасників мережі Bittensor. Цей принцип забезпечує, що якомога більше людей можуть отримати доступ, впливати та мати частку в розвитку ШІ.
• Відкрите джерело розвитку: статут вважає відкритий розвиток моральним імперативом, що дозволяє людям контролювати свою власну долю в майбутньому штучного інтелекту.

Хартія DeleGate Bittensor - це не просто набір ідеалів, а зобов'язання до децентралізованого, відкритого та справедливого майбутнього штучного інтелекту, де влада розподілена, а потенціал ШІ використовується на благо всіх.

Як Bittensor дозволяє моделям машинного навчання

Bittensor дозволяє моделям машинного навчання навчатися спільно та отримувати винагороду відповідно до інформаційної цінності, яку вони пропонують колективу. Це досягається шляхом використання наступного процесу:

• Споживач, який хоче отримати доступ до сервісу машинного навчання, надсилає запит до мережі разом із оплатою в токенах TAO.
• Мережа направляє запит до відповідної підмережі на основі типу та формату запиту.
• Субмережа обирає найкращі нейрони для відповіді на запит на основі їхньої репутації та доступності.
• Вибрані нейрони обробляють запит і відправляють свої відповіді разом із доказом роботи.
• Споживач отримує відповіді та обирає найкращу на основі переваг і критеріїв.
• Споживач платить нейрону, який надає найкращу відповідь, і за бажанням надає зворотний зв'язок мережі.
• Мережева система оновлює метаграф на основі транзакцій, взаємодій та відгуків, і відповідно розподіляє винагороди та покарання між нейронами.

Типи завдань машинного навчання та застосунків, які можна виконувати на Bittensor

Bittensor може підтримувати широкий спектр завдань та застосувань машинного навчання, таких як генерація тексту або зображень, обробка природної мови, комп'ютерний зір тощо. Деякі приклади типів послуг машинного навчання, які можна виконати на Bittensor, це:

• Текст підказки: Споживач може надіслати текстову підказку, наприклад, речення або абзац, і отримати текстове завершення, таке як історія або есе, з мережі.
• Опис зображення: Споживач може надіслати зображення та отримати підпис, який описує вміст зображення з мережі.
• Розпізнавання мови: Споживач може надіслати аудіокліп і отримати транскрипцію, яка перетворює мову на текст, з мережі.
• Розпізнавання обличчя: Споживач може надіслати зображення обличчя та отримати ім'я або мітку, яка ідентифікує особу на зображенні, з мережі.

Це лише деякі приклади завдань та застосувань машинного навчання, які можна виконувати в Bittensor. Можливості безмежні, оскільки нові підмережі та моделі можуть бути створені та додані до мережі, розширюючи обсяг і різноманітність доступних послуг машинного навчання.

Як працюють підмережі?

Джерело: Документація розробника Bittensor

Субмережі є основою екосистеми Bittensor. Субмережі - це групи нейронів, які пропонують спеціалізовані послуги машинного навчання для мережі, такі як текст, зображення, аудіо, відео тощо. Субмережі також визначають механізм заохочення та предметну область для кожної групи. Субмережі дозволяють створення різних децентралізованих товарних ринків або змагань, які розташовані під єдиною токен-системою.

Роль і функція підмереж

Підмережі відіграють важливу роль у мережі Bittensor, оскільки вони забезпечують такі функції:

• Субмережі дозволяють розподілити роботу та спеціалізацію серед нейронів. Кожна субмережа фокусується на певному типі послуг машинного навчання, таких як текстове підказування, підписування зображень, розпізнавання мови, розпізнавання обличчя тощо. Це дозволяє нейронам оптимізувати свої моделі та ресурси для вибраної сфери та пропонувати високоякісні та ефективні послуги мережі.
• Субмережі дозволяють створювати індивідуальні механізми стимулювання для кожної групи нейронів. Кожна субмережа може розробити та впровадити власну систему винагород і штрафів, відповідно до своїх критеріїв і цілей. Це дозволяє субмережі узгоджувати стимули нейронів з бажаними результатами субмережі та заохочувати співпрацю і інновації серед нейронів.
• Підмережі сприяють управлінню та консенсусу мережі. Кожна підмережа має своїх валідаторів, які відповідають за оновлення метаграфу та забезпечення безпеки мережі. Валідатори обираються членами підмережі, які ставлять свої токени TAO, щоб голосувати за своїх обраних кандидатів. Валідатори також беруть участь в управлінні мережею, пропонуючи та голосуючи за зміни та оновлення, які впливають на мережу.

Процес створення та приєднання до підмереж

Щоб створити або приєднатися до підмережі, вам потрібно мати нейрон, який є вашим вузлом у мережі. Вам також потрібно мати деякі токени TAO, які є валютою мережі. Ви можете дотримуватися цих кроків, щоб створити або приєднатися до підмережі:

• Щоб створити підмережу, ви повинні зареєструвати підмережу в блокчейні Bittensor, сплативши комісію у токенах TAO. Комісія буде залежати від попиту та пропозиції підмереж в мережі. Ви можете використовувати btcli subnet create команда для створення підмережі та вказівки параметрів і деталей вашої підмережі, таких як назва, опис, тип, порт тощо. Вам також потрібно буде вказати назву гаманця та пароль, які будуть використовуватися для генерації ваших публічних і приватних ключів для вашої підмережі. Ви отримаєте netuid, який є унікальним ідентифікатором для вашої підмережі в мережі.
• Щоб приєднатися до підмережі, вам потрібно підключитися до валідаторів підмережі, які є вузлами, що підтримують та оновлюють метаграф підмережі. Ви можете використовуватиbtcli subnet join команда для приєднання до підмережі та вказівки netuid підмережі, до якої ви хочете приєднатися. Вам також потрібно буде вказати ім'я гаманця та пароль, які будуть використані для генерації ваших публічних та приватних ключів для вашої підмережі. Ви отримаєте повідомлення про підтвердження, яке вказує на те, що ви успішно приєдналися до підмережі.

Типи та взаємодії підмереж

Існують різні типи підмереж у мережі Bittensor, залежно від типу та формату послуг машинного навчання, які вони пропонують. Деякі з поширених типів підмереж:

• Текстові підмережі: Ці підмережі надають послуги обробки природної мови, такі як текстове підказування, текстове резюмування, текстовий переклад, текстовий аналіз настроїв тощо. Ці підмережі приймають і повертають текст у якості вхідних і вихідних форматів.
• Зображення підмережі: Ці підмережі надають послуги комп'ютерного зору, такі як підписування зображень, класифікація зображень, сегментація зображень, генерація зображень тощо. Ці підмережі приймають і повертають зображення як формати вводу та виводу.
• Аудіопідмережі: Ці підмережі надають послуги обробки мови та звуку, такі як розпізнавання мови, синтез мови, переклад мови, генерація звуку тощо. Ці підмережі приймають та повертають аудіокліпи у форматі вхідних та вихідних даних.
• Відеосубмережі: Ці субмережі надають послуги обробки відео та руху, такі як субтитрування відео, класифікація відео, сегментація відео, генерація відео тощо. Ці субмережі приймають і повертають відео в якості вхідних та вихідних форматів.

Ці підмережі можуть взаємодіяти між собою та з мережею, запитуючи та надаючи послуги машинного навчання, а також обмінюючись інформацією та токенами $TAO. Наприклад, текстова підмережа може запитати послугу підпису зображень у зображеневій підмережі, надіславши зображення та сплативши деякі токени $TAO. Зображенева підмережа може потім повернути підпис для зображення та отримати деякі токени $TAO як винагороду. Текстова підмережа може потім використовувати підпис для своїх послуг, таких як узагальнення тексту або переклад.

Токен $TAO

Токен $TAO є рідною криптовалютою мережі Bittensor. Він виконує кілька ключових функцій та цілей у межах екосистеми:

• Інцентивізація: Токен $TAO використовується для заохочення різних учасників мережі Bittensor. Майнеры, які надають свої обчислювальні ресурси для виконання завдань машинного навчання, отримують винагороду у вигляді $TAO за свої внески. Ця система винагороди заохочує надання обчислювальної потужності мережі, що є важливим для децентралізованих процесів машинного навчання.
• Ставки: Щоб взяти участь у мережі як майнер і отримувати винагороди, учасники повинні ставити токен $TAO. Ставки служать формою застави або "шкіри в грі", що допомагає забезпечити мотивацію майнерів діяти в найкращих інтересах мережі. Це також допомагає забезпечити безпеку мережі, ускладнюючи будь-якому учаснику вчинення зловмисних дій.
• Управління: $TAO може бути використано в управлінні мережею Bittensor. Тримачі токенів можуть пропонувати зміни, голосувати за оновлення протоколу або брати участь в інших процесах прийняття рішень, які впливають на мережу. Це узгоджується з децентралізованою етикою технології блокчейн, де контроль розподілений між зацікавленими сторонами, а не централізований в одній владі.

Токеноміка токена $TAO розроблена для відображення вартості та якості мережі, а також для стимулювання співпраці та інновацій серед вузлів. Токеноміка токена $TAO базується на наступних принципах та механізмах:

• Запас: Максимальна кількість токенів TAO, яка коли-небудь існуватиме, обмежена 21 мільйоном, що відображає обмеження постачання Bitcoin для сприяння рідкості та контролю інфляції. Наразі в обігу перебуває близько 6,39 мільйона токенів TAO. Токени TAO генеруються шляхом майнінгу, подібно до Bitcoin, при цьому новий блок створюється приблизно кожні 12 секунд. Кожен блок винагороджує 1 токеном TAO майнерів і валідаторів. Відповідно до поточної швидкості створення, щодня до обігу додається близько 7200 нових токенів TAO, і вони рівномірно розподіляються між майнерами та валідаторами. Швидкість випуску зменшується вдвічі, коли 50% загальної кількості було видобуто. Це «половинне» зменшення відбувається кожні чотири роки, враховуючи 12-секунду час блоку. Цей процес половинного зменшення триватиме на кожному наступному етапі 50% залишкової кількості, поки всі 21 мільйон токенів TAO не будуть в обігу.
• Випуск: Випуск токенів TAO здійснюється через мережеві винагороди, які розподіляються між майнерами, які надають послуги машинного навчання мережі. Мережеві винагороди розраховуються на основі інформаційної цінності послуг, що визначається метаграфом. Мережеві винагороди також коригуються з урахуванням фактору складності на основі активності мережі та загальної кількості стейкованих токенів. Швидкість випуску токенів TAO розроблена таким чином, щоб слідувати логарифмічній кривій, що означає, що випуск буде зменшуватися з часом у міру розвитку мережі та зростання попиту.
• Знищення: Знищення токенів TAO здійснюється за рахунок мережевих зборів, які сплачуються споживачами, які отримують доступ до послуг машинного навчання з мережі. Мережеві збори розраховуються на основі вартості послуг, яка визначається метаграфом. Мережеві збори також коригуються за фактором попиту, який базується на активності в мережі та загальній кількості обігових токенів. Швидкість знищення токенів TAO розроблена так, щоб слідувати експоненційній кривій, що означає, що знищення буде зростати з часом, оскільки мережа зростає, а пропозиція зменшується.

Засновники Bittensor

Засновники Bittensor — це талановиті особи, які об'єдналися для розробки та просування проекту Bittensor, який має на меті революцію в галузі машинного навчання та штучного інтелекту. Кожен засновник вносить свій унікальний досвід та експертизу в відповідних сферах, що сприяє успіху проекту. Засновники:

• Джейкоб Стівс: Джейкоб є генеральним директором та співзасновником Bittensor. Він має досвід у дослідженнях машинного навчання і заснував Bittensor для децентралізації ШІ. Раніше він працював на такі бренди, як Google та Knowm.
• Ала Шаабана: Ала є співзасновником Bittensor. Він має ступінь доктора філософії в галузі машинного навчання. Перш ніж створити Bittensor, він працював асистентом професора в Університеті Торонто, Канада.

Чи є Bittensor $TAO гарною інвестицією?

Bittensor $TAO є криптовалютою, яка забезпечує мережу Bittensor, децентралізований протокол машинного навчання. $TAO використовується для винагороди вузлів, які надають послуги машинного навчання мережі, для забезпечення безпеки мережі та для можливості управління. $TAO має обмежене постачання в 21 мільйон токенів, а ціна визначається попитом і пропозицією мережі.

$TAO також має великий потенціал і цінність, оскільки він підтримується революційним і інноваційним проектом. Bittensor має на меті створити глобальну, децентралізовану та стимулюючу мережу машинного навчання для трансформації машинного навчання та штучного інтелекту. Bittensor вже продемонстрував обнадійливі результати та досягнення, такі як запуск своєї основної мережі, привернення уваги та інтересу, а також отримання підтримки та фінансування. Bittensor також встановив деякі амбітні цілі та плани на майбутнє, такі як розширення та диверсифікація своєї мережі, покращення та оптимізація своєї мережі, а також зростання та залучення своєї громади.

Отже, $TAO є гарною інвестицією для тих, хто вірить в бачення та місію Bittensor і готовий ризикувати та утримувати токен протягом тривалого часу. Як завжди, інвестори повинні проводити власні дослідження та належну перевірку перед інвестуванням у будь-яку криптовалюту і інвестувати лише те, що вони можуть дозволити собі втратити.

Як купити $TAO на Gate

Щоб купити токени $TAO на Gate, виконайте такі кроки:

• Відвідайте Сайт Gate.io і створіть обліковий запис з вашою електронною поштою та паролем.
• Поповніть свій рахунок на Gate.
• Обміняйте свої кошти на токени $TAO, вибравшиTAO/USDTпара, і введення суми та ціни.

Вжити заходів щодо $TAO

Перевірте ціну $XPRT сьогодні та почніть торгувати своїми улюбленими валютними парами:

• TAO/USDT