La propriété de l'infrastructure AI devient progressivement réelle. @ownaiNetwork met en place un modèle où les utilisateurs co-propriétaires et gagnent des revenus provenant d'actifs AI vérifiés : calcul, modèles, agents, avec des flux de trésorerie routés off-chain.
Pourquoi cela se distingue :
Distribution sur concentration : n'importe qui peut prendre le volant
Conception axée sur les revenus : charges de travail entrantes, paiements sortants
Infra + gouvernance au même endroit avec des règles claires et audibles
Pont narratif : du revenu du travail au revenu des actifs
Pensez

Bitcoin était auparavant conservé dans des portefeuilles froids et regardait le plafond. Avec LBTC sur Sui, @Lombard_Finance le transforme en capital actif que vous pouvez stake, gagner, emprunter et acheminer à travers les rails DeFi. Propriété + liquidité dans le même souffle → c'est le déblocage pour les constructeurs, les traders et les institutions.
Qu'est-ce qui rend ce succès différent ↓
- LBTC génère des coûts d'emprunt compressés par rapport aux wrappers traditionnels comme WBTC/cbBTC
- Meilleure mathématique YT sur les flux de style Pendle, positionnement plus efficace en

La découverte de l'IA est cassée. Les modèles généraux pulvérisent, les équipes de production prient. Les marchés des compétences corrigent le routage.
@recallnet est en train de câbler le cycle :
Signal → Fonds → Vérifier → Adopter
⇢ Pool $RECALL dans des compétences qui comptent (trading, tutorat, vérifications de contrats, thérapie)
⇢ Les agents compétissent dans des défis ouverts, suivis de manière transparente sur la chaîne.
⇢ Recall Rank forme PageRank-like pour des systèmes intelligents, se mettant à jour en temps réel
La couche mémoire est importante : les agents stockent/partagent

un aperçu précoce de @HeyElsaAI me fait penser à l'UX des agents que les gens normaux utilisent réellement
la liste de contrôle qui m'intéresse :
- boucle vocale avec latence sub-2s + mémoire collante
- utilisation d'outils qui touche aux calendriers, documents, courriels et paiements avec autorisation
- modèle de coût transparent + solutions de secours sur appareil
- surface du plugin dev + partage des revenus
- évaluations réelles : succès de la tâche, rétention, WAU/MAU, CAC/LTV
les enjeux du gtm wedge : l'éducation, la finance personnelle, les opérations des PME semblent mû

Les rendements de l'IA se cachent dans les flux de trésorerie informatiques. @gaib_ai les connecte sur la chaîne via $AID et $GAIB
ᐉ Offres actives : 15M $ + 5,4M $ (Robotique, Neocloud)
ᐉ Capital investi : 50,4 M $, ~16 % APY
ᐉ Réserves en bons du Trésor : 29M $, ~4 % de base
ᐉ Pipeline : 725M $ en attente
$AID = un USD synthétique ajustant l'offre, soutenu par un financement GPU + des réserves liquides ; sAID = le siège de rendement. DeFi obtient des dollars programmables et collatéralisables ; l'infrastructure AI est financée sans gardiens. La demande de calcul est séculaire, le

GN,
L'informatique est la principale marchandise de l'IA, et l'accès était auparavant contrôlé par les grandes entreprises technologiques. @gaib_ai transforme l'infrastructure GPU en une classe d'actifs onchain que vous pouvez réellement posséder.
- $AID → USD synthétique ajustant l'offre soutenu par des flux de trésorerie GPU + réserve de bons du Trésor à court terme, programmable dans DeFi
- Offres en direct : 30M $ Siam AI 15 % TAEG, 15M $ Robotics 15 % TAEG, 5.4M $ Neocloud 30 % TAEG → ~16 % pondéré
- Réserves : 29 millions de dollars en bons du Trésor ~4%
- Capital