Токены ИИ растут на сотни процентов

Искусственный интеллект (ИИ) стал одним из самых модных словечек в индустрии высоких технологий. С развитием ИИ появилось несколько новых вариантов использования, и один из них — токены ИИ.

Токены AI — это тип криптовалюты, в которой используются алгоритмы машинного обучения для повышения производительности децентрализованных приложений (dApps). Эти токены предназначены для предоставления доступа к услугам и продуктам на основе ИИ, таким как прогнозная аналитика, распознавание изображений и обработка естественного языка.

На ресурсе Coinmarketcap представлено 155 токенов, представляющих AI&Big Data технологии с общей капитализацией более $4.6 миллиардов.

Токены ИИ: преимущества

Одним из значительных преимуществ токенов ИИ является то, что они используют возможности блокчейна для создания децентрализованной экосистемы. Эта экосистема предлагает безопасный и прозрачный доступ к сервисам на основе ИИ, что особенно важно для организаций, обрабатывающих конфиденциальные данные. Использование токенов ИИ также позволяет предприятиям создавать новые потоки доходов, предлагая услуги ИИ другим организациям.

Еще одно преимущество токенов ИИ заключается в том, что они могут помочь демократизировать доступ к технологиям ИИ. Традиционно технология искусственного интеллекта была дорогой и труднодоступной, что делало ее доступной только для крупных корпораций с глубокими карманами. Однако токены ИИ позволяют малым и средним предприятиям получать доступ к услугам и продуктам на основе ИИ.

Токены AI не ограничиваются конкретной отраслью или вариантом использования. Их можно использовать в различных секторах, включая здравоохранение, финансы и электронную коммерцию. В здравоохранении токены ИИ можно использовать для разработки персонализированных планов лечения на основе данных пациентов, а в финансах их можно использовать для обнаружения и предотвращения мошенничества. В электронной коммерции токены ИИ можно использовать для персонализированных рекомендаций и улучшения качества обслуживания клиентов.

Токены ИИ: проблемы и риски

Однако токены ИИ по-прежнему являются относительно новой концепцией, и с их реализацией связано несколько проблем. Одной из основных задач является разработка алгоритмов машинного обучения, на основе которых работают токены. Эти алгоритмы должны быть точными, эффективными и прозрачными, чтобы гарантировать, что услуги на основе ИИ, предоставляемые токенами, надежны и заслуживают доверия.

Еще одна проблема заключается в том, чтобы обеспечить безопасность токенов ИИ и защиту данных, обрабатываемых алгоритмами машинного обучения. Использование технологии блокчейн обеспечивает некоторый уровень безопасности, но не является надежным. Поэтому необходимо принять дополнительные меры безопасности для предотвращения атак и утечек данных.

Перспективные токены ИИ — AGIX, FET, NMR, ALI, Hera

AGIX, FET, NMR, ALI, Hera — это пять токенов ИИ, которые стали лидерами в мире блокчейна и искусственного интеллекта.

AGIX или SingularityNET

Это блокчейн-платформа с открытым исходным кодом, целью которой является демократизация доступа к услугам ИИ. Это позволяет разработчикам создавать и монетизировать алгоритмы искусственного интеллекта, упрощая для предприятий доступ к услугам искусственного интеллекта. Токен AGIX используется для облегчения транзакций в экосистеме SingularityNET.

С начала текущего года его стоимость выросла более чем в 8 раз или на 700% при капитализации в $460 миллионов.

FET, или Fetch.ai

Это еще одна блокчейн-платформа, ориентированная на автономную связь между машинами (M2M). Платформа использует искусственный интеллект и блокчейн, чтобы автономные агенты могли взаимодействовать друг с другом и выполнять задачи. Токен FET используется для облегчения транзакций в экосистеме Fetch.ai.

Стоимость FET с начала года выросла в 4 раза, а его капитализация составляет более $300 миллионов.

NMR или Numeraire

Это децентрализованная платформа, которая позволяет специалистам по данным создавать прогностические модели. Платформа использует блокчейн, чтобы стимулировать специалистов по данным создавать точные модели и вознаграждать их за работу. Токен NMR используется для облегчения транзакций в экосистеме Numeraire.

Стоимость токена выросла с начала года в 1,5 раза при капитализации проекта в $100 миллионов.

ALI, или Artificial Liquid Intelligence (AI Network)

Представляет собой блокчейн-платформу, целью которой является создание децентрализованной инфраструктуры искусственного интеллекта. Он позволяет предприятиям создавать и монетизировать модели и услуги ИИ, а также использует блокчейн для обеспечения безопасности и прозрачности этих моделей и услуг. Токен ALI используется для облегчения транзакций в экосистеме AI Network.

С начала года токен вырос в 6,5 раз, а его капитализация превысила $200 миллионов.

Hera или HERA Intelligence

Это блокчейн-платформа, ориентированная на интеллектуальную автоматизацию. Платформа использует искусственный интеллект и блокчейн, чтобы позволить предприятиям автоматизировать свои процессы и сократить расходы. Токен Hera используется для облегчения транзакций в экосистеме HERA Intelligence.

Токен вырос в 3 раза с начала 2023 года, его капитализация превышает $8 миллионов.

В целом, эти пять токенов ИИ демонстрируют потенциал блокчейна и искусственного интеллекта для революции в различных отраслях. Они предоставляют предприятиям доступ к услугам и продуктам на основе ИИ, демократизируют доступ к технологиям ИИ и стимулируют разработчиков и специалистов по обработке и анализу данных к созданию точных и надежных алгоритмов ИИ. По мере того, как мир продолжает развиваться в направлении более цифрового и управляемого данными будущего, эти и другие токены ИИ, вероятно, будут играть все более важную роль в формировании технологического ландшафта.

Заключение

Токены ИИ представляют собой захватывающий новый вариант использования технологии блокчейна и ИИ. У них есть потенциал революционизировать различные отрасли и демократизировать доступ к услугам и продуктам на основе ИИ. Однако внедрение токенов ИИ требует тщательного рассмотрения связанных с этим проблем, включая разработку точных и надежных алгоритмов машинного обучения и создание надежных мер безопасности.