ประเภทใหม่ของคริปโตเคอร์เรนซีกำลังดึงดูดความสนใจของตลาด: โทเคนยูทิลิตี้ AI ที่ให้คำมั่นว่าจะเชื่อมเศรษฐกิจดิจิทัลกับโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์ในโลก แห่งความเป็นจริง เมื่อปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนอุตสาหกรรมจากการสร้างเนื้อหา ไปสู่การค้นพบยา การปฏิวัติคู่ขนานกำลังดำเนินไปในตลาดคริปโตที่โทเคนไม่ใช่ เพียงสินทรัพย์ที่ใช้เก็งกำไรเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้ซึ่งให้พลัง กับเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ
สามโครงการที่ยืนอยู่แถวหน้าของการเปลี่ยนแปลงนี้คือ Bittensor (TAO), Fetch.ai (FET), และ Render Token (RNDR).
Bittensor ดำเนินงานเครือข่ายการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจายอำนาจ ซึ่งผู้ร่วมสร้างอบรมโมเดล AI ด้วยกันและได้รับรางวัล Fetch.ai ปฏิบัติการหน่วย เศรษฐกิจอัตโนมัติที่ทำภารกิจผ่านห่วงโซ่อุปทาน ตลาดพลังงาน และการเงิน แบบกระจายอำนาจ Render Network เปลี่ยนพลังงาน GPU ที่ไม่ได้ใช้งาน ไปเป็น ตลาดการค้าระหว่างเพื่อน สำหรับการสร้างภัณฑ์ 3 มิติ, ผลลัพธ์แบบวิชวล และการคาดเดา AI
โทเคนเหล่านี้แสดงถึงนวัตกรรมที่มากกว่าการเพิ่มขึ้นในขั้นตอน พวกเขาสื่อ ถึงการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมที่อาจเกิดขึ้นในคริปโตจากเรื่องราว "ทองคำดิจิทัล" ที่มุ่งเน้นความหายากและคุณสมบัติการเก็บรักษามูลค่าไปสู่ระบบนิเวศน์ที่ขับ เคลื่อนด้วยประโยชน์ที่โทเคนเป็นกลไกเพื่อการงานคำนวณจริง ขณะที่บิทคอยน์และ อีเธอเรียมถูกสร้างชื่อด้วยเรื่องราวทางการเงินและแพลตฟอร์ม โทเคนยูทิลิตี้ AI เสนอนิยามค่าใหม่: โทเคนเป็นกุญแจการเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจาย อำนาจ ช่องทางการจ่ายเงินสำหรับเศรษฐกิจระหว่างเครื่องกลต่อเครื่องกล และ กลไกการให้รางวัลสำหรับทรัพยากรคอมพิวเตอร์ Content: physically-backed Bittensor ETP on the SIX Swiss Exchange in November 2025, providing institutional investors regulated exposure to TAO. This development signals maturing interest beyond retail speculation.
เนื้อหา: Bittensor ETP ที่มีการสนับสนุนโดยทางกายภาพในตลาดหลักทรัพย์ SIX Swiss Exchange ในเดือนพฤศจิกายน 2025 มอบโอกาสให้นักลงทุนสถาบันได้เข้าถึงการลงทุนใน TAO ภายใต้การกำกับดูแล การพัฒนานี้บ่งบอกถึงความสนใจที่ก้าวหน้าเกินกว่าการเก็งกำไรจากผู้ค้าปลีก
Competition and Ecosystem
Bittensor แข่งขันในเวที AI แบบกระจายกับโครงการอื่น ๆ เช่น SingularityNET (AGIX) และ Ocean Protocol (OCEAN) SingularityNET ดำเนินการ ตลาด AI ซึ่งนักพัฒนาสามารถสร้างรายได้จากอัลกอริทึมและบริการ Ocean มุ่งเน้นไปที่ตลาดข้อมูลและแอปพลิเคชันคอมพิวต์ต่อข้อมูล แต่ละโครงการมีแนวทางต่อ AI แบบกระจายที่แตกต่างกัน Bittensor มุ่งเน้นการฝึกอบรมแบบร่วมมือ SingularityNET มุ่งเน้นตลาดบริการ Ocean ให้ความสำคัญกับสินทรัพย์ข้อมูล
อย่างไรก็ตาม ภัยคุกคามการแข่งขันที่ใหญ่ที่สุดมาจากยักษ์ใหญ่ AI ที่เป็นศูนย์กลาง เช่น OpenAI, Google DeepMind และ Anthropic ที่มีทรัพยากรมหาศาล ชุดข้อมูลเฉพาะ และความสามารถที่ล้ำสมัย สิ่งเหล่านี้สามารถวนคำซ้ำได้เร็วกว่าทางเลือกกระจายที่มีอยู่ในปัจจุบัน Bittensor จะต้องแสดงให้เห็นว่าวิธีการร่วมมือกันของตนนำไปสู่อนุกรมที่มีการแข่งขันกับทางเลือกที่เป็นศูนย์กลาง ไม่ใช่แค่เรื่องราวศิลป์ที่น่าสนใจแต่เทคนิคที่เหนือกว่าสำหรับการใช้งานเฉพาะ
การอัปเกรด สัญญาอัจฉริยะ WebAssembly (WASM) ของเครือข่าย ในปี 2025 ขยายความสามารถ ทำให้มีฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น การให้กู้ยืม, การซื้อขายอัตโนมัติของโทเค็นซับเน็ต, และแอปพลิเคชันข้ามซับเน็ต การพัฒนาระบบโครงสร้างนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างเศรษฐกิจดิจิทัลที่ครอบคลุมยิ่งขึ้นเกินกว่าการฝึกอบรมแบบจำลองสุทธิ
Narrative Risk and Valuation
การประเมินค่า Bittensor ต้องเผชิญข้อขัดแย้งหลายอย่าง เมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน 2025 TAO ถูกซื้อขายประมาณ $362-390 โดยมีมูลค่าตลาดประมาณ $3.7-4.1 พันล้าน โทเค็นเคยถึงระดับสูงกว่า $400 เมื่อต้นปี 2025 แต่มีความผันผวนทั่วไปของสินทรัพย์คริปโต
กลยุทธ์ว่้านชี้ไปที่ตัวกระตุ้นการเติบโตหลายอย่าง กลไกการลดจำนวนครั้งในการจ่ายรางวัลในการขุดอย่างพิเศษ อาจสร้างแรงกดดันการลดเลือดซึ่งสามารถสนับสนุนการชื่นชมราคาได้หากความต้องการยังคงคงที่ นักวิเคราะห์ได้คาดการณ์ถึงเป้าหมายต่าง ๆ ตั้งแต่$360-500 ในปี 2026 ไปจนถึงการคาดการณ์ที่ก้าวร้าวมากขึ้นเกินกว่า $1,000 ภายในปี 2027-2030 แม้ว่าการคาดการณ์เหล่านี้จะมีความไม่แน่นอนอย่างมาก
คำถามพื้นฐานคือตัวการใช้งานเครือข่ายสามารถพิสูจน์ค่าตลาดได้หรือไม่ ทฤษฎีการแลกเปลี่ยนโทเค็น บ่งบอกว่าโทเคนที่ใช้เป็นหลักสำหรับการทำธุรกรรมมักมีปัญหาในการรักษามูลค่าเนื่องจากผู้ใช้มักแปลงรางวัลเป็นสินทรัพย์อื่น ๆ อย่างรวดเร็ว Bittensor ลดสิ่งนี้ผ่านการกำหนดเงินเดิมพัน - ผู้ตรวจสอบต้องล็อก TAO เพื่อเข้าร่วมในการทำความเข้าใจของเครือข่าย ลดการหมุนเวียนและความเร็ว
อย่างไรก็ตาม หาก Bittensor ล้มเหลวในการดึงดูดภาระงาน AI อย่างมีความหมายเกินกว่ากิจกรรมซับเน็ตปัจจุบัน โทเคนจึงกลายเป็นเรื่องส่วนใหญ่ที่เน้นการเก็งกำไร โปรโตคอลต้องแสดงให้เห็นว่าการฝึกฝนแบบจำลองกระจายมีข้อได้เปรียบที่น่าจูงใจพอที่จะพิสูจน์การย้ายของนักพัฒนาจากโครงสร้างพื้นฐานที่จัดตั้งอย่าง TensorFlow หรือ PyTorch ที่รวมกับการคำนวณแบบรวมศูนย์
ความเสี่ยงรวมถึงการแข่งขันด้านเทคโนโลยี, ความไม่แน่นอนตามกฎระเบียบรอบๆ ระบบ AI, ความเป็นไปได้ของช่องโหว่ในโปรโตคอล และความท้าทายในการรักษาการกระจายตัวในขณะที่เครือข่ายขยายขึ้น ความล่มสลายของราคาล่าสุดลดลง 20% ในสัปดาห์ เน้นย้ำถึงความผันผวนที่ยังคงอยู่แม้ว่าสนใจจากสถาบันที่กว้างขึ้นจะเติบโต
Token 2: Fetch.ai (FET) Deep Dive
What Fetch.ai Is
Fetch.ai เป็นระบบนิเวศบล็อกเชน ที่ใช้ AI และระบบอัตโนมัติเพื่อเปิดใช้งานตัวแทนเศรษฐกิจอัตโนมัติ—หน่วยทางดิจิทัลที่ดำเนินการงานอย่างอิสระในนามของผู้ใช้, อุปกรณ์ หรือองค์กร. ก่อตั้งในปี 2017 และ เปิดตัวผ่าน IEO บน Binance ในเดือนมีนาคม 2019, Fetch.ai มุ่งหวังที่จะกระจายการเข้าถึงเทคโนโลยี AI ผ่านเครือข่ายกระจาย
คุณสมบัติสำคัญของแพลตฟอร์มคือ Autonomous Economic Agents (AEAs). เหล่านี้คือ หน่วยซอฟต์แวร์ ที่ทำงานด้วยความอิสระบางระดับ, ทำงานเช่นการปรับปรุงห่วงโซ่อุปทาน, การจัดการการกระจายพลังงานของสมาร์ทกริด, การประสานงานเครือข่ายการขนส่ง และการซื้อขาย DeFi อัตโนมัติ ตัวแทนค้นพบและเจรจากับกันและกันผ่าน Open Economic Framework, สร้างเศรษฐกิจเครื่องต่อเครื่อง
CEO Humayun Sheikh ดูแลทีมที่มองเห็นระบบ AI ที่ทำลายการผูกขาดข้อมูลที่ถือโดยบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ โดยกระจายความสามารถของ AI ผ่านเครือข่ายกระจาย Fetch.ai วางตำแหน่งตนเองเป็นโครงสร้างพื้นฐานของ "เศรษฐกิจเอเยนต์"—อนาคตที่ตัวแทนที่มีฐาน AI แทนตัวของบุคคลและอุปกรณ์ในธุรกรรมขนาดเล็กและภาระงานการประสานมากมาย
Utility of FET
โทเคน FET มีหน้าที่เป็น สื่อกลางในการแลกเปลี่ยนหลัก ในระบบนิเวศ Fetch.ai เมื่อตัวแทนสองคนเชื่อมต่อ พูดคุย และเจรจากัน หนึ่งในนั้นจ่ายอีกฝ่ายหนึ่งสำหรับข้อมูลหรือบริการโดยใช้ FET ที่สำคัญคือ โทเคนรองรับการจ่ายเงินขนาดเล็กเป็นเศษของเซนต์ ทำให้การทำธุรกรรมแบบละเอียดที่จำเป็นสำหรับเศรษฐกิจเครื่องต่อเครื่องเป็นไปได้
FET มีฟังก์ชั่นเฉพาะหลายอย่าง มัน จ่ายค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมเครือข่าย และการเปิดตัวบริการ AI นักพัฒนาที่สร้างตัวแทนอิสระจ่ายด้วย FET เพื่อเข้าถึงบริการเครือข่ายการเรียนรู้เครื่องจักรและทรัพยากรคอมพิวเตอร์ ผู้ใช้สามารถ ล็อก FET เพื่อเข้าร่วมในความปลอดภัยของเครือข่าย ผ่านกลไกการตรวจสอบความเป็นเหรียญของ Fetch.ai เพื่อรับรางวัลจากการมีส่วนร่วมในโนดผู้ตรวจสอบ
ตัวแทนต้อง วางเงินมัดจำ FET เพื่อจดทะเบียนบนเครือข่าย, สร้างความต้องการในการวางเงินมัดจำที่สนับสนุนสิทธิ์ในการดำเนินงาน การทำงานนี้ทำให้มั่นใจว่าตัวแทนมี
ษดcầغo in the gameทางเศรษฐกิจ, ลดการเส้างสแปมและสร้างแรงจูงใจในการส่ defectoenceคุณภาพHere's the translated content, with markdown links unchanged:
โปรแกรมเร่งพัฒนา accelerator program for autonomous agents Virtuals Protocol ปรากฏขึ้นในช่วงปลายปี 2024 เป็นคู่แข่งสำคัญ สร้างฐานการปล่อยตัว AI agent บน Base และ Solana ด้วยระบบนิเวศของเอเย่นต์ที่โทเค็นเอง
ภัยจากการแข่งขันที่กว้างขึ้นมาจากแพลตฟอร์ม AI ที่มีศูนย์กลาง บริษัทอย่าง Google, Amazon และ Microsoft เสนอการบริการ AI ที่ซับซ้อนผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์ของพวกเขาโดยไม่ต้องการให้ผู้ใช้ถือเหรียญโทเค็นจำเพาะ เพื่อให้ Fetch.ai ประสบความสำเร็จ โมเดลเอเย่นต์ที่ไม่มีศูนย์กลางจะต้องเสนอข้อได้เปรียบที่ชัดเจน เช่น การรักษาความเป็นส่วนตัว การต้านทานการเซ็นเซอร์ การประสานงานแบบเพียร์ทูเพียร์โดยตรง ซึ่งจะคุ้มค่ากับความซับซ้อนของการจัดการสินทรัพย์ดิจิทัล
ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบสร้างความเสี่ยง ระบบ AI ที่ดำเนินการด้วยตัวเองอาจต้องเผชิญการตรวจสอบภายใต้กฎระเบียบใหม่ แนวทางตามความเสี่ยงของ EU AI Act อาจจัดประเภทเอเย่นต์ของ Fetch.ai เป็น "ความเสี่ยงสูง" เมื่อดำเนินในสาขาเช่นพลังงานหรือโลจิสติกส์ ซึ่งต้องการการตรวจสอบและการกำกับดูแลที่เพิ่มต้นทุนการดำเนินงาน
ความสงสัยเกี่ยวกับแนวคิดเศรษฐกิจเอเย่นต์ยังคงมีอยู่ นักวิจารณ์ตั้งคำถามว่าเอเย่นต์อัตโนมัติจะเป็นที่นิยมในวงกว้างหรือจะยังคงเป็นความสนใจทางเทคนิคนิช หากเศรษฐกิจเครื่องต่อเครื่องไม่เกิดขึ้นในระดับใหญ่ FET จะเป็นโซลูชันที่ค้นหาปัญหา
ในวันที่ 12 พฤศจิกายน 2025 FET ซื้อขายอยู่ในช่วง 0.25-0.30 ดอลลาร์ ผ่านความเปลี่ยนแปลงที่มีนัยสำคัญตลอดทั้งปีนี้ โทเค็นได้ดึงดูดความสนใจเมื่อ Interactive Strength ประกาศ แผนสำหรับคลังสินทรัพย์ดิจิทัลมูลค่า 500 ล้านดอลลาร์ที่มุ่งเน้นไปที่ FET ชี้แนะความเชื่อมั่นของสถาบันในศักยภาพระยะยาวของโครงการ
นักวิเคราะห์คาดการณ์ เป้าหมายราคา 6.71 ดอลลาร์ภายในปี 2030 แม้ว่าการพยากรณ์เช่นนี้จะมีความไม่แน่นอนอย่างมาก คำถามพื้นฐานคือการใช้การประสานงานที่มีเอเย่นต์ให้คุณค่าที่เพียงพอเพื่อสร้างเศรษฐกิจของโทเค็นหรือไม่ หรือทางเลือกที่มีศูนย์กลางอาจมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า
การพัฒนาใหม่แสดงความหวัง Fetch.ai เปิดตัวโครงการเร่งพัฒนา 10 ล้านดอลลาร์ ในต้นปี 2025 เพื่อลงทุนในสตาร์ทอัพที่สร้างบนโครงสร้างพื้นฐานของพวกเขา ชี้แนะความมุ่งมั่นในการเติบโตของระบบนิเวศมากกว่าการซื้อขายเชิงเก็งกำไร
โทเค็น 3: Render Token (RNDR) การสำรวจเชิงลึก
Render Network คืออะไร
Render Network เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลกราฟิกบน GPU แบบกระจายศูนย์ ที่เชื่อมต่อผู้สร้างที่ต้องการพลังการประมวลผลกับบุคคลและองค์กรที่มีแหล่งพลังงาน GPU ว่างอยู่ ด้วยการคิดค้นในปี 2009 โดย CEO ของ OTOY, Jules Urbach และ เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนเมษายน 2020, Render ได้กลายเป็นเครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจาย (DePIN) ชั้นนำสำหรับเวิร์คโหลดกราฟิกและ AI
เครือข่ายดำเนินการเป็นตลาดแบบเพียร์ทูเพียร์ ผู้สร้างส่งงานที่ต้องการการเรนเดอร์ - กราฟิกสามมิติ, วิชวลเอฟเฟกต์, การจำลองสถาปัตยกรรม, การแปลง AI - ไปยังเครือข่าย ผู้ดำเนินการโหนดที่มีพลัง GPU เหลือเลือกงานและดำเนินการเพื่อรับ RNDR token. แพลตฟอร์มนี้ใช้ ซอฟต์แวร์ OctaneRender ระดับอุตสาหกรรมของ OTOY ให้ความสามารถในการเรนเดอร์ระดับมืออาชีพด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่กระจาย
Render Network แก้ปัญหาคอขวดพื้นฐาน: การเรนเดอร์คุณภาพสูงต้องการพลัง GPU จำนวนมาก แต่บริการคลาวด์แบบมีศูนย์กลางมีค่าใช้จ่ายสูงและอาจไม่มีความสามารถในช่วงที่มีการใช้งานสูง ด้วยการรวมกลุ่ม GPU ที่ไม่มีการใช้งานทั่วโลก, Render เปิดโอกาสให้ทุกคนสามารถเข้าถึงเครื่องมือการเรนเดอร์มืออาชีพในต้นทุนที่ลดลง
ยูทิลิตี้โทเค็น RNDR
โทเค็น RNDR (ปัจจุบันเป็น RENDER หลังจากการย้ายไปที่ Solana) ทำหน้าที่เป็น โทเค็นยูทิลิตี้เนทีฟของเครือข่าย ผู้สร้างจ่ายค่าบริการการเรนเดอร์ด้วย RENDER โดยค่าบริการขึ้นอยู่กับพลัง GPU ที่ต้องการ ซึ่งวัดเป็น OctaneBench (OBH) - หน่วยมาตรฐานที่พัฒนาโดย OTOY เพื่อวัดประสิทธิภาพการเรนเดอร์
ผู้ดำเนินการโหนด รับ RENDER สำหรับงานที่สำเร็จ เครือข่ายนี้ใช้ระบบชื่อเสียงตามระดับ: Tier 1 (พันธมิตรที่เชื่อถือได้), Tier 2 (ลำดับสำคัญ) และ Tier 3 (เศรษฐกิจ) ผู้ดำเนินการโหนดที่มีอันดับสูงกว่าคิดค่าบริการในอัตราพิเศษ แต่ให้ความมั่นใจในความเชื่อถือได้ คะแนนชื่อเสียงของผู้สร้างจะมีผลต่อความเร็วในการกำหนดงาน—ผู้ที่มีประวัติที่แข็งแกร่งจะได้รับการเข้าถึงทรัพยากรที่เร็วขึ้น
สิทธิในการกำกับดูแลมาพร้อมกับโทเค็น RENDER ผู้ถือสามารถลงคะแนนสำหรับการปรับปรุงเครือข่าย การเปลี่ยนแปลงโปรโตคอล และข้อเสนอการระดมทุนผ่าน Render DAO การกำกับดูแลแบบกระจายศูนย์นี้ช่วยให้ชุมชนสามารถกำหนดอนาคตของเครือข่ายแทนที่จะเป็นเพียงหนึ่งองค์กรเดียว
กลไก Burn-and-Mint Equilibrium ที่นำมาใช้ในเดือนมกราคม 2023 จัดการกับปริมาณโทเค็นอย่างอ่อนไหว เมื่อผู้สร้างชำระค่าเรนเดอร์ 95% ของโทเค็นถูกเบิร์น หรือลบออกจากการหมุนเวียน ผู้ดำเนินการโหนดจะได้รับโทเค็นที่สร้างใหม่เพื่อรักษาสมดุลทางเศรษฐกิจ การออกแบบนี้ทำให้ RENDER มีศักยภาพเป็นโทเค็นที่มีการเบิร์นเกินกว่าการสร้างใหม่หากการใช้งานเครือข่ายเติบโตอย่างแข็งแกร่ง
เศรษฐศาสตร์โทเค็น
RENDER ได้ย้ายจาก Ethereum สู่ Solana ในปลายปี 2023 หลังจากมี การลงคะแนนของชุมชน การเปลี่ยนผ่านนี้มีจุดประสงค์เพื่อใช้ประโยชน์จากความเร็วธุรกรรมที่เร็วกว่าและค่าธรรมเนียมที่ต่ำกว่า โทเค็น RNDR ดั้งเดิม (ERC-20) บน Ethereum ถูกยกระดับเป็น RENDER (SPL token) บน Solana อุปทานทั้งหมดถูกกำหนดไม่เกิน 644,168,762 โทเค็น โดย มีการหมุนเวียนประมาณ 517 ล้านในปี 2025
การกระจายโทเค็นระบุให้ 25% สำหรับการขายสาธารณะ, 10% สำรอง, และ 65% ถูกถือใน escrow เพื่อ ปรับอัตราการเสนอเข้ากับการต้องการ การสำรองนี้อนุญาตให้มูลนิธิจัดการความพร้อมใช้ของโทเค็นเมื่อเครือข่ายขยายตัว
กรณีการใช้งาน
Render Network มีการใช้งานในหลายอุตสาหกรรม บริษัทผลิตภาพยนต์และโทรทัศน์ใช้เครือข่ายสำหรับการเรนเดอร์วิชวลเอฟเฟกต์ สตูดิโอใหญ่ๆ ได้ ทำโครงการด้วยโหนดแบบกระจาย แสดงให้เห็นถึงความสามารถของระบบสำหรับงานระดับมืออาชีพโดยให้ความมั่นใจในความปลอดภัยของทรัพย์สินทางปัญญาผ่านการเข้ารหัสตั้งแต่ต้นถึงปลาย
นักพัฒนาเกมใช้ Render สำหรับ การสร้างแอสเซ็ต 3D และการเรนเดอร์แบบเรียลไทม์ โครงการเมตาเวิร์สพึ่งพาเครือข่ายสำหรับการสร้างสภาพแวดล้อมที่สมจริงและกราฟิกของอวตาร ความสามารถในการกระจายพลังงาน GPU ช่วยให้ผู้สร้างสามารถสร้างความจุในการเรนเดอร์ได้ตามต้องการโดยไม่ต้องลงทุนในฮาร์ดแวร์ท้องถิ่นที่มีราคาแพง
สถาปนิกและผู้ออกแบบผลิตภัณฑ์ใช้ Render สำหรับ การจำลอง 3D คุณภาพสูง บริษัทสถาปัตยกรรมสร้างการเดินผ่านเสมือนจริงของอาคารก่อนการก่อสร้าง ผู้ออกแบบผลิตภัณฑ์สร้างต้นแบบในระดับใหญ่ ทดสอบพื้นผิวและสีผ่านการเรนเดอร์ด้วย GPU ขนาน
การอนุมาน AI กำลังกลายเป็นกรณีการใช้งานใหม่ ใน เดือนกรกฎาคม 2025, Render ได้รับ GPUs RTX 5090 ของ NVIDIA โดยเฉพาะสำหรับเวิร์คโหลดการคำนวณ AI ในสหรัฐอเมริกา การฝึกแบบจำลอง AI บางประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับการสร้างภาพหรือวิดีโอ ได้ประโยชน์จากพลัง GPU ที่กระจาย โครงสร้างพื้นฐานของเครือข่ายสามารถเร่งการฝึก AI ได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการตั้งค่าเครื่องเดียว
การแข่งขันด้านการตลาด
Render แข่งกับทั้งผู้ให้บริการแบบศูนย์กลางและแบบกระจาย ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU แบบดั้งเดิมจาก AWS, Google Cloud และผู้ให้บริการเฉพาะทางเช่น CoreWeave นำเสนออินเตอร์เฟซที่เปิดง่ายและ SLAs ที่เชื่อถือได้ อย่างไรก็ตาม พวกเขามีค่าบริการที่สูงกว่าและอาจมีความสามารถจำกัดในช่วงที่มีความต้องการสูง
ในพื้นที่แบบกระจาย คู่แข่ง รวมถึง Akash Network (AKT), io.net (IO) และ Aethir แต่ละแพลตฟอร์มมีวิธีการจัดการตลาด GPU ที่แตกต่างกัน - Akash มุ่งเน้นที่โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่กว้างขึ้น, io.net เ้น้นที่เวิร์คโหลด AI/ML, Aethir มุ่งเน้นที่เกมและความบันเทิง Render แยกตัวออกด้วยการ รวมเข้ากับซอฟต์แวร์การเรนเดอร์ระดับมืออาชีพของ OTOY และชื่อเสียงที่แข็งแกร่งอยู่ในกลุ่มมืออาชีพด้านการสร้างสรรค์
คำถามเกี่ยวกับการเก็บมูลค่ายังคงอยู่ การคำนวณ GPU กำลังกลายเป็นสินค้าเพิ่มมากขึ้นในขณะที่ผู้ให้บริการมากขึ้นเข้าสู่ตลาด Render ต้องแสดงให้เห็นว่าแบบกระจายศูนย์มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจน - ประสิทธิภาพด้านต้นทุน ความพร้อมใช้งานทั่วโลก การต้านทานการเซ็นเซอร์ - ที่สามารถใช้โทเค็นดิจิทัลแทนที่การใช้บัตรเครดิตกับผู้ให้บริการศูนย์กลางในที่สุด
การเป็นพันธมิตรกับบริษัทใหญ่สมเหตุสมผล Ari Emanuel (ร่วม CEO ของ Endeavor) สนับสนุน Render Network โดยกำลังลงนามข้อตกลงกับ Disney, HBO, Facebook และ Unity พันธมิตรเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงการยอมรับในระดับสูงของ Render แม้ความท้าทายจะยังคงอยู่ในการแปลงพันธมิตรเหล่านั้นให้เกิดการใช้งานอย่างสม่ำเสมอบนเครือข่าย
ในวันที่ 12 พฤศจิกายน 2025, RENDER ซื้อขายอยู่ในช่วง $4.50-5.00, มีมูลค่าตลาดใกล้ $2.5-3 พันล้าน โทเค็นประสบความสำเร็จ เติบโตอย่างมีนัยสำคัญในปี 2024, เพิ่มขึ้นกว่าSure, here is the translation for the content you provided. Note that all markdown links remain unchanged:
Content: 13,300% จากราคาเริ่มต้นภายในต้นปี 2024 แม้มันจะได้รับการปรับตัวใหม่ นักวิเคราะห์ระบุว่าสิ่งนี้เกิดจาก การกล่าวถึง AI และ GPU/NVIDIA โดยการเป็นหุ้นส่วนกับ Apple ได้สร้างความน่าเชื่อถือเพิ่มเติม
ความเสี่ยงรวมถึงการแข่งขันจากผู้ให้บริการส่วนกลางที่ปรับตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพ, การรวมศูนย์ฮาร์ดแวร์ที่อาจเกิดขึ้นเมื่อเศรษฐศาสตร์การขุดเอื้อประโยชน์ต่อผู้ดำเนินการรายใหญ่ และความสงสัยว่าตลาด GPU แบบกระจายศูนย์จะบรรลุการยอมรับในระดับที่ยั่งยืนหรือยังคงอยู่เป็นทางเลือกเฉพาะทาง
การวิเคราะห์เปรียบเทียบ: Utility Tokens vs Store-of-Value Tokens
โทเค็น AI-utility ดำเนินงานภายใต้ข้อเสนอคุณค่าที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานจากโทเค็น store-of-value เช่น Bitcoin และ Ethereum การเข้าใจถึงความแตกต่างเหล่านี้จะทำให้เห็นโอกาสและความท้าทายที่เผชิญหน้ากับหมวดหมู่โทเค็น utility
วัตถุประสงค์และปัจจัยขับเคลื่อนความต้องการ
มูลค่าของ Bitcoin ส่วนใหญ่มาจาก การเป็นทองคำดิจิทัล - การเก็บรักษามูลค่าที่หายากและกระจายศูนย์และเป็นการป้องกันความเสี่ยงจากเงินเฟ้อทางการเงิน การจำกัดปริมาณ 21 ล้านของ Bitcoin และ มูลค่าตลาดที่เกินกว่า 2 ล้านล้านดอลลาร์ ทำให้มันเป็นสินทรัพย์ในชั้นประเภทมหภาค Ethereum เพิ่มความสามารถในการเขียนโปรแกรมซึ่งมีมูลค่ามาจากการทำหน้าที่เป็นชั้นการชำระบัญชีสำหรับโปรโตคอล DeFi, NFTs และแอปพลิเคชันอื่นๆ โดยมีความต้องการ ETH มาจากค่าธรรมเนียมก๊าซและข้อกำหนดในการ staking
Utility tokens เช่น TAO, FET และ RENDER แทนที่จะมีมูลค่ามาจากการใช้งานเครือข่าย ความต้องการตามทฤษฎีแล้วสัมพันธ์กับงานคอมพิวเตอร์ที่ดำเนินการ, เอเจนต์ที่ประจำการและงาน rendering ที่เสร็จสมบูรณ์ การฝึกอบรมโมเดล AI มากขึ้นบน Bittensor ควรเพิ่มความต้องการ TAO สำหรับการเข้าถึงความฉลาด การมีเอเจนต์อัตโนมัติมากขึ้นบน Fetch.ai ควรกระตุ้นการทำธุรกรรม FET งาน rendering มากขึ้นควรบังคับให้มีการเผา RENDER โทเค็นมากขึ้น
โทเค็นโนมิกส์และการบริหารจัดการ
โทเค็น store-of-value ให้ความสำคัญกับความหายาก Bitcoin มี การจัดเตรียมปริมาณคงที่และรอบการ halving ทำให้การลดการออกโทเค็นที่คาดการณ์ได้ Ethereum เปลี่ยนเป็น Proof-of-Stake ด้วย EIP-1559 ที่เผาค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรม นำเสนอแรงกดดันเชิงภาวะเงินฝืดเมื่อการใช้งานเครือข่ายสูง
Utility tokens ใช้แนวทางที่หลากหลาย Bittensor เลียนแบบโมเดล halving ของ Bitcoin สร้างความหายาก Render's Burn-and-Mint Equilibrium ผูกปริมาณโทเค็นกับการใช้งาน - ความต้องการสูงจะเผาโทเค็นมากกว่าที่ผลิตได้ ลดปริมาณ Fetch.ai รักษาปริมาณคงที่แต่พึ่งการจูงใจ staking เพื่อลดอัตราการหมุนเวียน
การบริหารจัดการแตกต่างกันอย่างมาก Bitcoin ยึดมั่นในการพัฒนาที่อนุรักษ์นิยมที่มี การเปลี่ยนแปลงโปรโตคอลน้อยที่สุด Ethereum ใช้การประสานงานนอกเชนและการบรรลุฉันทามติที่คร่าว ๆ Utility tokens มักดำเนินการการบริหารงานผ่านโซ่โดยตรงซึ่งผู้ถือโทเค็นลงคะแนนในการอัพเกรดโปรโตคอล ข้อเสนอกองทุน และการปรับพารามิเตอร์ให้ชุมชนมีการกำกับดูแลแบบมีส่วนร่วมมากขึ้น
เส้นทางการยอมรับและฐานผู้ใช้
โทเค็น store-of-value มุ่งเป้าไปที่นักลงทุนที่ต้องการเปิดรับสินทรัพย์คริปโต้หรือป้องกันความเสี่ยงจากการเงินแบบดั้งเดิม Bitcoin ดึงดูดผู้ที่เชื่อในหลักการของเงินที่มีความมั่นคง Ethereum ดึงดูดนักพัฒนาและผู้ใช้ที่มีปฏิสัมพันธ์กับ DeFi และแอปพลิเคชัน Web3
Utility tokens ต้องดึงดูดผู้ใช้เฉพาะกลุ่ม Bittensor ต้องการนักวิจัย AI และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เลือกฝึกอบรมโมเดลแบบกระจายศูนย์ที่ต่างจากเฟรมเวิร์กที่มีอยู่เดิม Fetch.ai ต้องการนักพัฒนาที่สร้างเอเจนต์อัตโนมัติสำหรับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความจริง Render ต้องการมืออาชีพด้านสร้างสรรค์ที่เชื่อมั่นในโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์สำหรับกระบวนการทำงานในการผลิต
อุปสรรคในการยอมรับเหล่านี้ยากกว่า นักพัฒนาต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายในการย้ายจากเครื่องมือที่มีอยู่ องค์กรต้องการความน่าเชื่อถือและการสนับสนุนที่เครือข่ายแบบกระจายศูนย์ที่เพิ่งเกิดขึ้นอาจให้ไม่ได้ Utility tokens ต้องแสดงข้อได้เปรียบที่ชัดเจน - ต้นทุน, ประสิทธิภาพ, คุณสมบัติ - เพิ่Content (Translated)
- ข้ามการแปลสำหรับลิงก์ใน Markdown -
เนื้อหา: โทเคนที่ใช้ในระบบทั่วไปมีแนวโน้มที่จะมีความเร็วสูงในช่วงแรก เพราะผู้ใช้จะได้รับโทเคนสำหรับการทำงานและทันทีที่เปลี่ยนเป็นสกุลเงินที่มั่นคง
กลไกการเผาช่วยลดความเร็วสูง ระบบของ Render เผาโทเคนการชำระเงิน 95% ในแต่ละธุรกรรม, ทำให้จํานวนโทเคนลดลง หากอัตราการเผามากกว่าอัตราการผลิต, จํานวนโทเคนที่หมุนเวียนจะลดลง ซึ่งอาจสนับสนุนการเพิ่มราคาหากความต้องการยังคงที่
การประเมินการเผาต้องการความโปร่งใส โครงการควรเผยแพร่รายงานการเผาเป็นประจำเพื่อแสดงถึงโทเคนที่ถูกเอาออกจากการหมุนเวียน Render ให้ข้อมูลนี้, ช่วยให้สามารถตรวจสอบข้อเรียกร้องการหดตัวได้อย่างอิสระ
ความร่วมมือและการบูรณาการจริง
การนำองค์กรมาใช้สะท้อนถึงประโยชน์ที่แท้จริง การเปิดตัว ETP ครั้งแรกของ Bittensor บน SIX Swiss Exchange ให้การเข้าถึงในระดับสถาบัน [Interactive Strength's คลังเงินสำรอง $500 ล้าน FET] แสดงความมั่นใจของบริษัท การเป็นพันธมิตรของ Render กับ Disney, HBO และ Unity เป็นเครื่องยืนยันถึงความสามารถของแพลตฟอร์มในกระบวนการผลิต
แต่, การเป็นพันธมิตรอย่างเดียวไม่ได้รับรองการใช้งานที่ยั่งยืน หลายโครงการบล็อกเชนประกาศความร่วมมือซึ่งไม่สามารถแปรเปลี่ยนเป็นรายได้ที่มีนัยสำคัญหรือกิจกรรมเครือข่ายได้ การติดตามปริมาณธุรกรรมที่แท้จริงจากความสัมพันธ์ขององค์กรให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนขึ้น
ความเสี่ยงทางเรื่องเล่า
ความเสี่ยงทางเรื่องเล่าหลายประการคุกคามการประเมินค่าของโทเคนที่ใช้จริง:
AI + Crypto Hype โดยไม่มีการส่งมอบ: การรวมกันของ AI และบล็อกเชนสร้างเรื่องเล่าที่มีพลัง แต่ถ้าระบบ AI แบบกระจายศูนย์ล้มเหลวในการเทียบเท่ากับทางเลือกศูนย์กลาง ผลตอบแทนจะลดลง ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่คาดว่า โครงการ AI-crypto จะประสบความสำเร็จในระยะยาวเพียงบางโครงการ โดยที่หลายโครงการยังคงมีลักษณะการเก็งกำไร
การคำนวณโดยไม่มีความต้องการ: การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่กระจายศูนย์ไม่มีความหมายถ้านักพัฒนาไม่ใช้ ถ้าการใช้งานไม่ขยายเกินผู้ใช้รุ่นแรกและนักเผยแพร่ โทเคนกลายเป็นการแก้ปัญหาที่แสวงหาปัญหา คำถามคือว่า การคำนวณแบบกระจายศูนย์สามารถยึดส่วนแบ่งตลาดที่มีนัยสำคัญ จาก AWS, Google Cloud และยักษ์ใหญ่ศูนย์กลางอื่นๆ ได้หรือไม่
ภัยคุกคามทางกฎระเบียบ: รัฐบาลทั่วโลกกำลังพัฒนากฎระเบียบ AI กรอบการประเมินความเสี่ยงของกฎหมาย AI ของ EU อาจจัดหมวดหมู่ระบบ AI บางประเภทว่าเสี่ยงสูง จำเป็นต้องมีการตรวจสอบและกำกับดูแล ตัวแทนอัตโนมัติที่ตัดสินใจทางเศรษฐกิจอาจถูกตรวจสอบ ความไม่แน่ใจที่ว่าถ้าโทเคนที่ใช้ในการปฏิบัติงานถือเป็นหลักทรัพย์เพิ่มความเสี่ยงทางกฎระเบียบ
ความเป็นศูนย์กลางของฮาร์ดแวร์: เครือข่ายที่กระจายศูนย์เสี่ยงต่อการถูกนำกลับไปสู่ศูนย์กลาง หากการขุดหรือการดำเนินการโหนดกลายเป็นสิ่งที่คุ้มค่าเฉพาะสำหรับผู้เล่นใหญ่ที่มีการประหยัดจากขนาด คำมั่นสัญญาของการกระจายศูนย์หายไป เครือข่าย GPU อาจรวมกลุ่มกันในศูนย์ข้อมูลใหญ่ ๆ ซึ่งทำลายจุดประสงค์ของโครงสร้างพื้นฐานแบบเพียร์ทูเพียร์
ข้อจำกัดทางเทคนิค: ระบบที่กระจายศูนย์เผชิญกับการแลกเปลี่ยนโดยธรรมชาติ ค่าโสหุ้ยการประสานงาน ความล่าช้าและความกังวลด้านความเชื่อถืออาจป้องกันไม่ให้โทเคนที่ใช้จริงสามารถแข่งขันกับทางเลือกศูนย์กลางที่ปรับแต่งอย่างดีได้ หากข้อจำกัดทางเทคนิคพิสูจน์ว่าไม่สามารถเอาชนะได้ การรับรู้จะหยุดนิ่ง
การประเมินค่าโทเคนที่ใช้จริงยังคงมีลักษณะการเก็งกำไร ตราบจนเครือข่ายแสดงการใช้งานที่ยั่งยืนที่ไม่ขึ้นกับการเก็งกำไร ราคาโทเคนจะสะท้อนถึงความแข็งแกร่งของเรื่องเล่าและความรู้สึกของตลาดพอ ๆ กับค่าพื้นฐาน
สถานการณ์ในอนาคต: สถานการณ์ที่เป็นไปได้
แนวโน้มสำหรับโทเคนที่ใช้ใน AI ขึ้นอยู่กับตัวแปรหลายปัจจัยที่ไม่แน่นอน: อัตราการนำเทคโนโลยีไปใช้ พัฒนาการทางกฎระเบียบ การแข่งขันจากผู้ให้บริการศูนย์กลาง และความสามารถของโทเคนในการจับมูลค่าจากการใช้งานในเครือข่าย สามสถานการณ์เบื้องต้นจะส่องสว่างถึงอนาคตที่เป็นไปได้
กรณีที่ดีที่สุด: โทเคนโครงสร้างพื้นฐานกลายเป็นเลเยอร์หลัก
ในสถานการณ์ที่มีแนวโน้มสูงนี้ โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่กระจายศูนย์ประสบความสำเร็จในการรับรองการใช้งานทั่วไป Bittensor กลายเป็นแพลตฟอร์มที่ต้องการสำหรับการฝึกโมเดล AI แบบร่วมมือกัน ดึงดูดสถาบันวิจัยรายใหญ่และองค์กรยักษ์ใหญ่ สถาปัตยกรรมซับเน็ตพิสูจน์ได้เหนือกว่าเฟรมเวิร์กศูนย์กลางสำหรับกรณีการใช้บางอย่าง - AI ด้านสุขภาพที่รักษาความเป็นส่วนตัว ตลาดแบบกระจายศูนย์ โมเดลข่าวกรองที่มีผู้คนร่วมส่งเสริม### ด้านลบ: การใช้งานไม่เกิดขึ้นจริง
จากสถานการณ์ที่มองในแง่ร้าย โทเคนยูทิลิตี้ไม่สามารถแปลงความสามารถทางเทคนิคให้กลายเป็นความต้องการที่ยั่งยืนได้ แม้จะมีโครงสร้างพื้นฐานที่น่าประทับใจ แต่ผู้ใช้ก็ไม่เคลื่อนย้ายจากแพลตฟอร์มที่มีอยู่ ผู้พัฒนายังคงใช้ TensorFlow, PyTorch และการคำนวณคลาวด์ที่มีศูนย์กลาง แทนที่จะเรียนรู้โปรโตคอลแบบกระจายใหม่ มืออาชีพที่ทำงานด้านสร้างสรรค์ยังคงติดกับ Adobe, Autodesk และระบบฟาร์มเรนเดอร์แบบดั้งเดิม แทนที่จะทดลองกับทางเลือกที่เปิดใช้งานคริปโต
ในสถานการณ์นี้ โทเคนยูทิลิตี้ AI กลายเป็นสินทรัพย์ที่เป็นการเก็งกำไรเป็นหลัก ราคามีความผันผวนตามความรู้สึกของตลาดคริปโตที่กว้างขึ้นและวงจรดัน AI แทนที่จะใช้งานอย่างพื้นฐาน เมื่อการสร้างเรื่องราวหายไป - เช่นที่เกิดขึ้นกับโทเคน ICO หลายๆ ตัวในปี 2017-2018 - มูลค่าก็พังทลาย
หลายปัจจัยที่จะทำให้เกิดผลลัพธ์นี้:
- ความเสียดทานในการใช้งาน: การจัดการกระเป๋าสตางค์, การจ่ายค่าธรรมเนียมแก๊สและการนำทางในโปรโตคอลแบบกระจายตัวเป็นงานที่ยุ่งยากเกินไปสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่
- ช่องว่างของประสิทธิภาพ: ทางเลือกที่มีศูนย์กลางยังคงเร็วกว่า, เชื่อถือได้กว่าและมีคุณสมบัติที่หลากหลายกว่าตัวเลือกแบบกระจาย
- ความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจ: เศรษฐศาสตร์ของโทเคนไม่สามารถปรับให้สอดคล้องกับแรงจูงใจได้อย่างเหมาะสม จนนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงของผู้ให้บริการ, ปัญหาคุณภาพ หรือความไม่เสถียรของเครือข่าย
- การปราบปรามทางกฎหมาย: รัฐบาลอาจจัดประเภทโทเคนยูทิลิตี้เป็นสินทรัพย์การลงทุนหรือห้ามใช้ในบางแอปพลิเคชัน ซึ่งจำกัดการใช้งานที่ถูกต้องตามกฎหมาย
ราคาของโทเคนจะกลับไปสู่ระดับต่ำในการเก็งกำไร TAO อาจลดลงต่ำกว่า $200, FET ต่ำกว่า $0.50, และ RENDER ต่ำกว่า $3 เมื่อผู้ลงทุนตระหนักถึงการขาดความต้องการที่เป็นพื้นฐาน โครงการอาจยังคงอยู่ด้วยชุมชนที่ทุ่มเทแต่ล้มเหลวในการขยายขนาดอย่างมีความหมาย
สถานการณ์นี้เป็นความเสี่ยงที่อาจทำให้โทเคนยูทิลิตี้ในหมวดหมู่ไม่สามารถดำรงอยู่ได้ หากโครงการชั้นนำที่ได้รับทุนสนับสนุนอย่างมาก, ทีมงานที่มีความสามารถ, และพันธมิตรที่มีอยู่อย่างแท้จริงไม่สามารถแสดงให้เห็นความเหมาะสมระหว่างผลิตภัณฑ์และตลาดได้ มันบ่งชี้ว่ารูปแบบ AI/computation แบบกระจายขั้นพื้นฐานไม่ทำงานในขนาดใหญ่
ผลกระทบตามสถานการณ์
สำหรับนักลงทุน: รูปแบบความเสี่ยงและผลตอบแทนจะแตกต่างกันมากในแต่ละสถานการณ์ สถานการณ์ที่ดีที่สุดมีโอกาสให้ผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้นหลายเท่าแต่ต้องการความไม่แน่นอนหลายประการที่จะได้รับการแก้ไขในทางที่ดี สถานการณ์พื้นฐานให้การเพิ่มขึ้นอย่างมั่นคงโดยมีความเสี่ยงต่ำกว่า สถานการณ์ด้านลบนำมาซึ่งการสูญเสียอย่างมีนัยสำคัญ
การสร้างพอร์ตโฟลิโอควรพิจารณาถึงความน่าจะเป็นของแต่ละสถานการณ์ การจัดสรรเปอร์เซ็นต์ที่น้อยให้กับโทเคนยูทิลิตี้สามารถให้ผลตอบแทนที่ไม่สมดุลหากสถานการณ์ที่ดีที่สุดเกิดขึ้นจริง ขณะที่จำกัดการสูญเสียในกรณีที่หยุดชะงัก การมุ่งเน้นในโทเคนยูทิลิตี้มากกว่าในสินทรัพย์ที่เป็นการเก็บค่าสะสมเพิ่มความผันผวนและความเสี่ยง
สำหรับนักพัฒนา: การพัฒนาในแพลตฟอร์มโทเคนยูทิลิตี้จำเป็นต้องประเมินความเป็นไปได้ในระยะยาว หากสถานการณ์พื้นฐานหรือด้านลบเกิดขึ้น แอปพลิเคชันที่สร้างบนแพลตฟอร์มเหล่านี้อาจพบปัญหาในการหาผู้ใช้หรือการระดมทุน นักพัฒนาควรรักษาทางเลือกไว้ได้ - การออกแบบแอปพลิเคชันที่สามารถถ่ายโอนได้ระหว่างแพลตฟอร์มหรือสามารถดำเนินการบนแบ็คเอนด์ที่เป็นศูนย์กลางหากโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายไม่เพียงพอ
สำหรับโครงสร้างตลาดคริปโต: ความสำเร็จหรือความล้มเหลวของโทเคนยูทิลิตี้จะกำหนดวิวัฒนาการของคริปโต หากสถานการณ์ที่ดีที่สุดเกิดขึ้น คริปโตจะขยายออกไปนอกเหนือการเก็บมูลค่าและ DeFi ไปเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่แท้จริง หากด้านลบเกิดขึ้น คริปโตจะยังคงเป็นส่วนใหญ่ในการเก็งกำไรและทางการเงิน
สิ่งที่ควรจับตามอง
หลายๆ ตัวชี้วัดจะทำให้เห็นชัดว่าสถานการณ์ใดที่จะเกิดขึ้น:
จำนวนโหนดและการมีส่วนร่วม: จำนวนผู้ทำเหมือง, วาลิเดเตอร์ และผู้ให้บริการ GPU ที่เพิ่มขึ้นบ่งชี้ถึงผลของเครือข่ายที่แท้จริง การมีส่วนร่วมที่คงที่หรือลดลงแสดงให้เห็นถึงการขาดความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจ
งานประมวลผลที่เสร็จสมบูรณ์: งานเรนเดอร์จริง, การฝึกอบรม AI และการปฏิสัมพันธ์ของเอเจนต์ - ไม่ใช่แค่กิจกรรมทดสอบเครือข่าย - แสดงความต้องการที่แท้จริง โครงการควรเผยแพร่สถิติการใช้งานที่ชัดเจน
ความร่วมมือกับองค์กร: การเปลี่ยนความร่วมมือที่ประกาศไว้วัดเป็นปริมาณธุรกรรมที่วัดได้ยืนยันรูปแบบธุรกิจ ความร่วมมือที่ไม่มีการใช้งานที่ร่วมอยู่บ่งชี้ถึงการเป็นโครงการที่อาจไม่เกิดขึ้นจริง
การเผาไหม้และการสเตคโทเคน: สำหรับโครงการที่มีกลไกการเผาไหม้ อัตราการเผาที่เกินกว่าอัตราการผลิตแสดงถึงความต้องการที่แข็งแกร่ง การมีส่วนร่วมในการสเตคสูงลดความเร็วในการหมุนเวียนและแสดงความเชื่อมั่นของผู้ถือระยะยาว
กิจกรรมของนักพัฒนา: การมีชุมชนนักพัฒนาที่เติบโต - วัดด้วยการคอมมิตใน GitHub, โปรโตคอลใหม่ที่สร้างบนแพลตฟอร์ม, การเข้าร่วมแฮคกาธอนแสดงถึงพื้นฐานที่แข็งแกร่ง การสนใจที่ลดลงของนักพัฒนาเป็นสัญญาณของการหยุดชะงัก
ความชัดเจนทางกฎหมาย: กรอบงานที่ชัดเจนขึ้นเกี่ยวกับโทเคนยูทิลิตี้, AI systems และโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายลดความไม่แน่นอน กฎระเบียบที่เอื้ออำนวยเร่งการนำไปใช้; ข้อบังคับที่จำกัดขัดขวางมัน
ระบบนิเวศของฮาร์ดแวร์: การผนวกกับผู้ผลิต GPU รายใหญ่หรือผู้ให้บริการคลาวด์เป็นการยืนยันการประมวลผลแบบกระจายที่ตลาดยอมรับ การร่วมมือกับ Nvidia, AMD หรือการยอมรับโครงการแพลตฟอร์มโทเคนยูทิลิตี้จะเป็นสัญญาณของการยอมรับในกระแสหลัก
การติดตามตัวชี้วัดเหล่านี้ในช่วงปี 2025-2027 จะทำให้เห็นชัดว่าโทเคนยูทิลิตี้ AI เป็นการนวัตกรรมโครงสร้างพื้นฐานที่แท้จริง หรือเป็นเพียงยานพาหนะในการเก็งกำไรที่ต้องระวัง ความแตกต่างนี้จะตัดสินว่าแอสเซ็ทเหล่านี้มีความสำคัญยั่งยืนในตลาดคริปโตหรือหายไปในฐานะวงจรเรื่องราวอื่นที่สิ้นสุด
ข้อคิดสุดท้าย
โทเคนยูทิลิตี้ AI เป็นพัฒนาการที่มีนัยสำคัญในเรื่องราวสถาปัตยกรรมของคริปโต Bittensor, Fetch.ai และ Render Network แสดงให้เห็นว่าโทเคนสามารถมีวัตถุประสงค์ที่นอกเหนือจากการเก็บมูลค่าหรือการซื้อขายที่เก็งกำไรได้ - พวกเขาสามารถประสานงานโครงสร้างพื้นฐานที่กระจาย, จูงใจงานคำนวณและสร้างเศรษฐกิจเครื่อง-ต่อ-เครื่อง
ทฤษฎีพื้นฐานน่าสนใจ เครือข่าย GPU ที่กระจายจะรวบรวมทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งานช่วยลดค่าใช้จ่ายและเปิดโอกาสการเข้าถึงให้มากยิ่งขึ้น เอเจนต์อัตโนมัติสามารถประสิทธิภาพการประสานงานในระดับที่ไม่สามารถทำได้โดยการเป็นตัวกลางของมนุษย์ การพัฒนา AI แบบร่วมมือกระจายความคิดค้นคว้าและการสร้างสติปัญญาให้มากกว่าเอกสิทธิ์ของยักษ์ใหญ่ในเทคโนโลยี วิสัยทัศน์เหล่านี้มุ่งเป้าแก้ปัญหาจริงในการขยายโครงสร้างพื้นฐาน, การเข้าถึง AI และการประสานงานทางเศรษฐกิจกับ AI
อย่างไรก็ตาม การแปลวิสัยทัศน์ให้เป็นการนำไปใช้ที่ยั่งยืนยังคงเป็นความท้าทายอย่างมาก โทเคนยูทิลิตี้ต้องการประโยชน์ที่ชัดเจนเหนือทางเลือกที่มีศูนย์กลางขณะที่ต้องเอาชนะความซับซ้อนที่เน้นการใช้งานในระบบที่กระจาย พวกเขาต้องจับค่าผ่านการใช้งานมากกว่าการเก็งกำไร, แก้ปัญหาความเร็วที่หมุนเวียนผ่านเศรษฐศาสตร์ของโทเคนที่มีประสิทธิภาพ, และบรรลุความเหมาะสมของผลิตภัณฑ์และตลาดร่วมกับองค์กรและนักพัฒนา
การเปลี่ยนจากการเก็บค่าลับไปสู่โทเคนยูทิลิตี้มีความหมายสำหรับเฟสถัดไปของคริปโต หากประสบความสำเร็จ, โทเคนยูทิลิตี้จะพิสูจน์ว่าคริปโตสามารถเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพ, ไม่ใช่แค่สินทรัพย์การเงิน สิ่งนี้จะขยายตลาดที่สามารถเข้าถึงได้ทั้งหมดอย่างมีนัยสำคัญ - จากการลงทุนเพื่อต้องการความเสี่ยงในทองคำดิจิตอลหรือผลตอบแทนจาก DeFi, ไปจนถึงนักพัฒนาที่ต้องการทรัพยากรที่มีการคำนวณและองค์กรที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
หลักฐานยังคงปนเปกันอยู่ การใช้งานจริงมีอยู่จริง - Render ประมวลผลงานการผลิตเรนเดอร์, Fetch.ai ดำเนินการโครงการนำร่องข้ามหลายอุตสาหกรรม, Bittensor ทำงานเครือข่ายย่อย AI ที่เปิดใช้งานอยู่ แต่อัตราการใช้งานยังเล็กมากเมื่อเทียบกับการประเมินค่า Market caps in billions ราคาที่รวมการเติบโตในอนาคตที่สำคัญซึ่งอาจหรือไม่อาจปรากฏได้ก็ได้
ปีที่กำลังจะมาถึงจะตัดสินว่าสถานการณ์ใดจะเกิดขึ้น โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่กระจายจะสามารถจับส่วนที่มีนัยสำคัญของตลาดมูลค่าหลายล้านล้านหรือไม่? เศรษฐกิจเอเจนต์อัตโนมัติจะขยายไปไกลกว่าการใช้งานเฉพาะส่วนหรือไม่? หรือความแตกต่างในประสิทธิภาพ, ความน่าเชื่อถือและประสบการณ์ผู้ใช้ของทางเลือกที่มีศูนย์กลางจะไม่สามารถเอาชนะได้?
สำหรับนักลงทุนและนักพัฒนา การติดตามการใช้งานและการเติบโตของโครงสร้างพื้นฐานจะแยกผู้ชนะที่แท้จริงจากโครงการที่มีเพียงการเล่าเรื่องเท่านั้น การนับจำนวนผู้ดำเนินการของโหนด, งานประมวลผลที่เสร็จสิ้น, อัตราการเผาไหม้โทเคน, ความร่วมมือกับองค์กรและระบบนิเวศของนักพัฒนามีบทบาทเป็นสัญญาณท่ามกลางการเก็งกำไร
การตระหนักรู้ที่สำคัญที่สุดคือโทเคนยูทิลิตี้เผชิญกับความท้าทายที่แตกต่างอย่างรากฐานจากสินทรัพย์การเก็บมูลค่า Bitcoin ประสบความสำเร็จด้วยการหายากและความปลอดภัย - การนำไปใช้หมายถึงการโน้มน้าวให้ผู้คนถือไว้ โทเคนยูทิลิตี้จะต้องถูกใช้ - การนำไปใช้หมายถึงการโน้มน้าวให้นักพัฒนาสร้างบนแพลตฟอร์มนี้และองค์กรนำไปใช้ในเส้นทางการทำงานผลิตภัณฑ์ นี่เป็นมาตรฐานที่สูงกว่า แต่ก็มีโอกาสที่เป็นไปได้มากขึ้นหากบรรลุเป้าหมาย
เมื่อคริปโตข้ามไปสู่การเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพ AI-utility tokens อาจดำเนินเรื่องราวพัฒนาการนี้ให้เป็นจริง หรือทำหน้าที่เป็นการเตือนความระวังเกี่ยวกับการให้สัญญาเกินกว่าที่จะทำได้และการส่งมอบที่ต่ำกว่าความคาดหมาย เทคโนโลยีมีอยู่ วิสัยทัศน์ถูกแสดงออกมา และทุนมีอยู่แล้ว สิ่งที่ยังไม่แน่นอนคือการที่ความต้องการในขนาดใหญ่จะปรากฏขึ้นหรือไม่ - หรือว่าคริปโตได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานรอคอยผู้ใช้ที่อาจไม่มาถึงอีกครั้ง