La montée s’inscrit à un moment où l’attention du marché sur l’intelligence artificielle décentralisée est en croissance, alors que les capitaux se déplacent vers des écosystèmes d’apprentissage automatique basés sur la blockchain. Bittensor fonctionne comme un marché décentralisé pour l’intelligence machine, où les modèles d’IA rivalisent et reçoivent des récompenses en fonction de leurs performances, assignant efficacement une valeur négociable à la sortie computationnelle.

Son architecture de sous-réseau permet à plusieurs marchés d’IA spécialisés couvrant des fonctions telles que l’entraînement de modèles de langage large, les services de calcul et la prévision, de fonctionner indépendamment tout en restant économiquement liés grâce au token TAO. Cela crée un système de « vraie compétition et sortie mesurable plutôt qu’un modèle monolithique unique. »

Les données sociales indiquent que les niveaux de discussion autour de l’actif sur des plateformes telles que X, Reddit et Telegram ont atteint leur deuxième plus haut niveau historique, ne dépassant que le pic observé lors de son précédent sommet de prix en novembre. Malgré la montée de l’attention et des prix, les indicateurs de sentiment révèlent une perspective relativement équilibrée, avec environ 1,5 commentaires positifs pour chaque commentaire négatif.

Cela signifie que la participation des particuliers n’a pas atteint les niveaux élevés généralement associés à une activité spéculative intense observée lors d’autres hausses d’altcoins, selon l’analyse de Santiment sur le comportement de la foule à travers les principaux canaux sociaux.

L’objectif de TAO à 600 $

Dans ce contexte, l’analyste pseudonyme ‘ANBESSA’ a pointé une structure de canal de prix sur deux ans dans Bittensor, et a déclaré qu’un mouvement vers le niveau de 600 $ est une question de timing plutôt que de possibilité. La projection de l’analyste s’aligne sur un changement de narrative plus large entraîné par les développements au sein de l’écosystème de sous-réseau de Bittensor, en particulier Templar (Sous-réseau 3), qui a récemment achevé Covenant-72B, décrit comme le plus grand run de préentraînement de modèle de langage décentralisé à ce jour.

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Bien qu’il ne soit pas à la hauteur des principaux laboratoires d’IA centralisés à lui seul, il démontre néanmoins la viabilité d’une infrastructure d’apprentissage automatique décentralisée opérant à grande échelle.

« C’est une narrative forte pour TAO dans les mois à venir. Un bon engouement pourrait le faire arriver. »

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