أكثر الطبقات ربحية في اقتصاد الذكاء الاصطناعي اليوم تدور حول ملكية البيانات، تحسين النماذج، والتوزيع. هذه هي المناطق التي تحقق هوامش ربح حقيقية وطلب متكرر. ومع ذلك، فإن معظم رموز الذكاء الاصطناعي تقع بعيدًا عن مراكز القيمة تلك. بدلاً من تحقيق أرباح مباشرة من الإنتاج أو الاستخدام، يحاول الكثيرون ترميز التنسيق، الحوكمة، أو التوافق المستقبلي.

‎
‎غالبًا ما يُقيم رموز مثل $TAO على افتراض أن تأثيرات الشبكة القوية ستظهر مع مرور الوقت. ومع ذلك، تعتمد اقتصادياتها في الوقت الحالي أكثر على الانبعاثات، الحوافز، والإيمان طويل الأمد من على الإيرادات الناتجة عن الطلب القابل للقياس على الذكاء الاصطناعي. هذا الفجوة بين السرد والتدفق النقدي تخلق اكتشاف سعر هش.
‎
‎مع تغير التوقعات، تميل التقييمات إلى التحرك بسرعة. لا يحتاج STONfi إلى حل كيفية عمل تحقيق أرباح الذكاء الاصطناعي في النهاية ليظل ذا صلة. دوره هيكلي، يعالج إعادة تموضع رأس المال المستمر مع إعادة تقييم المتداولين للتعرض لسرديات الذكاء الاصطناعي.
‎
‎اقتصاديات الذكاء الاصطناعي أصبحت حقيقية بالفعل.
‎
‎اقتصاديات رموز الذكاء الاصطناعي لا تزال قيد الاختبار.
#OvernightV-ShapedMoveinCrypto #TON #PartialGovernmentShutdownEnds