#Strategy加仓比特币 AIトラックのこの熱気は確かに多くのプロジェクトを前面に押し出しましたが、詳細に見ると技術的な路線には巨大な違いがあります。

計算力の面では、$RENDER は分散型GPUレンタル市場を切り開いています——モデルの訓練が計算力を必要とするとき、分散型ノードはコストを平準化できます；$TAO のマイナーインセンティブメカニズムは、計算力の提供者の信頼の問題を解決しました。訓練と推論の両方に接続できます。

インフラに関しては、$ICP がアプリケーションを直接チェーン上で実行させ、中間プロセスをかなり省略できる。一方、ストレージ分野では、FILがデータセットのホスティングを行っており、これは古くからの得意分野であり、OORTとQUBICは計算最適化にそれぞれ異なる重点を置いている。

ツール層はさらに細分化されています——VIRTUALSとUBは、チェーン上の代理パイプラインに特化しており、AIモジュールとブロックチェーンデータの接続問題を解決しています；FETはモジュール化フレームワークを構築し、機械経済の基盤ロジックを目指しています；NEARはL1アカウント抽象化のルートを歩んでおり、消費者向けアプリケーションの実現を目指しています。

個人的判断：ストレージ、計算力、データ接続といった必需品分野のプロジェクトは、単なる物語に依存する対象よりも堅実です。市場の感情は急速に変化し、技術が実際の問題を解決できるものでなければ、立ち行きません。

皆さんはどの方向がより信頼できると思いますか？それともこの波はすべてマネーゲームですか？