Tựa gốc: Into the Bittensor Ecosystem
Tác giả gốc: 0xJeff, nhà đầu tư AI
Bản dịch gốc: Lvdong Xiao deep

Ghi chú của biên tập viên: Tác giả giới thiệu hệ sinh thái Bittensor, một nền tảng Web3 thúc đẩy sự phát triển của AI phi tập trung thông qua "AI Darwin". Tác giả chia sẻ niềm đam mê của mình đối với tiền điện tử và AI, khám phá sự tiện lợi và rủi ro tiềm ẩn của các sản phẩm AI tập trung, chẳng hạn như quyền sở hữu dữ liệu và các vấn đề về tính ổn định của nền tảng. Bittensor sử dụng các cơ chế cạnh tranh và khuyến khích, token $TAO và cấu trúc mạng con để thúc đẩy quá trình chọn lọc tự nhiên và tiến hóa của các mô hình AI và thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư.

Sau đây là văn bản gốc (nội dung gốc đã được biên tập để dễ đọc và dễ hiểu):

Tiền điện tử luôn hấp dẫn tôi. Luôn có điều gì đó mới để tôi học. Bản tính tôi tò mò và thích hỏi những người làm kỹ thuật nhiều câu hỏi "ngớ ngẩn", chỉ để có được hiểu biết sâu sắc của họ và học hỏi từ những kinh nghiệm quý báu của họ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng không ngoại lệ; trên thực tế, mọi thứ đang diễn ra với tốc độ đáng kinh ngạc. Các gã khổng lồ công nghệ Web2 tiếp tục cải thiện các mô hình của họ và các ứng dụng lớn đang tận dụng AI để khởi chạy nhiều trường hợp sử dụng do AI thúc đẩy:

· @canva đã ra mắt các công cụ AI cho phép các nghệ sĩ và nhà sáng tạo không có nền tảng kỹ thuật dễ dàng xây dựng các trải nghiệm tương tác và nâng cao sáng tạo của họ bằng AI.

· @YouTube giới thiệu một công cụ AI mới cho phép người sáng tạo tạo nhạc nền cho video của họ.

· Các nền tảng gọi xe như Grab đã triển khai AI đại lý để hỗ trợ các thương nhân và đối tác tài xế.

· Các nền tảng thương mại điện tử như Lazada đã giới thiệu các công cụ AI tạo sinh (GenAI) để giúp người bán cải thiện doanh số, tiếp thị và dịch vụ khách hàng.

Có vô số ví dụ như thế này. Các trường hợp sử dụng thực tế để tận dụng AI tạo sinh và AI tác nhân nhằm cải thiện quy trình làm việc tiếp tục được người dùng doanh nghiệp và bán lẻ áp dụng.

Điểm tuyệt vời của những công nghệ này là chúng rất dễ tìm, bạn có thể tìm thấy các giải pháp miễn phí hoặc giá rẻ ở hầu hết mọi nơi. Lợi ích thu được lớn hơn nhiều so với chi phí tài chính.

Nhưng mọi người thường bỏ qua những đánh đổi tiềm ẩn khi sử dụng các sản phẩm AI này, chẳng hạn như:

· Ai sở hữu dữ liệu của bạn?

· Người khác có thể lấy ý tưởng của bạn và phát triển một sản phẩm cạnh tranh không?

· Nền tảng này có an toàn không? Dữ liệu của bạn có bị rò rỉ không?

· Nếu nền tảng ngừng hoạt động (như AWS đã từng xảy ra), doanh nghiệp của bạn có bị đóng cửa không? Tiền của khách hàng có bị rủi ro không?

· Bạn có thể truy cập vào nền tảng của mình mọi lúc không? Tôi có cần xác minh danh tính của mình không? Nếu nền tảng này đóng cửa, bạn có còn sản phẩm hoặc doanh nghiệp của mình không?

Vẫn còn nhiều vấn đề khác nữa (tôi đã thảo luận chi tiết hơn về những vấn đề này trong bài viết trước, nếu bạn chưa đọc).

Những người chơi tập trung có quyền lực tập trung và quyết định của họ có thể (vô tình) tác động rất lớn đến cuộc sống của bạn.

Bạn có thể nói rằng điều đó không quan trọng — có thể bạn không sử dụng những công cụ này thường xuyên hoặc có thể bạn tin tưởng những công ty này sẽ hành động vì lợi ích tốt nhất của người dùng. Được thôi. Bạn thậm chí có thể muốn đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI này vì họ đang khai thác những thị trường khổng lồ. Nhưng vấn đề ở đây là bạn không thể làm được điều đó. Trừ khi bạn làm việc tại @ycombinator hoặc một công ty VC hàng đầu, bạn sẽ không có được những cơ hội đầu tư này.

Mặt khác, trong Web3 AI, có nhiều hệ sinh thái AI có thể đầu tư và nhóm nghiên cứu cam kết mang đến các sản phẩm và dịch vụ AI phi tập trung cho người dùng. Một trong những hệ sinh thái AI phi tập trung (DeAI) đáng đầu tư nhất là @opentensor (Bittensor).

Bittensor: Trí tuệ nhân tạo theo thuyết Darwin

Bittensor thuộc loại “Trí tuệ nhân tạo theo thuyết Darwin” — thúc đẩy quá trình tiến hóa của AI thông qua quá trình chọn lọc tự nhiên. Hãy tưởng tượng đây là phiên bản AI của The Hunger Games, trong đó mỗi mạng con có một “Hunger Games” riêng với “thợ mỏ” là thí sinh (hoặc “cống phẩm”). Họ cạnh tranh với nhau về các nhiệm vụ cụ thể bằng cách sử dụng mô hình và dữ liệu của riêng mình. Chỉ có mô hình phù hợp nhất (mô hình có hiệu suất tốt nhất) mới được khen thưởng. Các mô hình yếu hơn sẽ được thay thế hoặc phát triển (bằng cách đào tạo, điều chỉnh hoặc học hỏi từ các mô hình khác). Theo thời gian, điều này sẽ tạo ra một hệ sinh thái AI mạnh mẽ hơn, đa dạng hơn và hiệu suất cao hơn.

Điều đặc biệt thú vị về Bittensor là cơ chế cạnh tranh và khuyến khích, nhằm mục đích thống nhất các động cơ giữa các bên liên quan khác nhau. Tôi phác thảo những thách thức mà các nhóm tác nhân AI Web3 phải đối mặt trong dòng tweet bên dưới…

tl;dr: Các mã thông báo tác nhân hiện tại là một công cụ tuyệt vời để các nhà đầu cơ và nhóm tạo ra sự cường điệu, nhưng không tốt cho việc thu hút và giữ chân người dùng, cũng không phải là cơ chế khuyến khích giữ chân nhân tài (nhà phát triển, người sáng lập, v.v.), đặc biệt là khi giá giảm.

Bittensor giải quyết vấn đề này thông qua cơ chế do thị trường thúc đẩy, phân bổ lượng phát thải $TAO cho các mạng con, do đó tạo động lực và hỗ trợ hoạt động của nhóm. Thị trường xác định mạng con nào nhận được nhiều phát thải hơn bằng cách đặt cược $TAO trong mạng con đó. Sau khi được đặt cược, $TAO sẽ được chuyển đổi thành token mạng con Alpha. Càng có nhiều người tham gia, giá token Alpha càng cao và bạn càng nhận được nhiều lượng phát hành (dưới dạng token Alpha).

Cơ chế phát hành của TAO rất giống với BTC, với tổng số cố định là 21 triệu token, giảm một nửa sau mỗi 4 năm (7.200 $TAO được phát ra mạng con mỗi ngày). Đợt halving đầu tiên của $TAO dự kiến sẽ diễn ra vào khoảng ngày 5 tháng 1 năm 2026, khi nguồn cung lưu hành đạt 10,5 triệu token.

Tại sao điều này lại quan trọng với các nhà đầu tư

Tôi sẽ không đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật ở đây - chỉ muốn chia sẻ lý do tại sao tôi nghĩ Bittensor là một trong những hệ sinh thái thú vị nhất theo quan điểm giao dịch/đầu tư.

Ngoài các động lực trên, khi giao dịch token mạng con Alpha, cảm giác giống như giao dịch và khai thác cùng một lúc.

Điều này là do mỗi khi giá token Alpha tăng, bạn không chỉ cảm thấy giá tăng mà còn nhận được lượng phát thải $TAO (dưới dạng token Alpha).

Nếu mạng con hoạt động cực kỳ tốt và tăng thứ hạng, số $TAO bạn đặt cược ban đầu sẽ có mức tăng giá mạnh và lượng phát hành tăng đột biến. Bạn stake $TAO vào một mạng con càng sớm thì lợi suất hàng năm (APY) của bạn sẽ càng cao (vì thị trường vẫn chưa theo kịp và có ít người stake cũng như ít $TAO hơn).

dTAO so với Solidly

ve(3,3) của Solidly yêu cầu khóa dài hạn và sự tham gia liên tục. Tổn thất phát thải do bỏ phiếu không đúng (bỏ phiếu cho nhóm LP sai) sẽ do tất cả người nắm giữ chịu (phát thải được bán và giá giảm đối với tất cả người nắm giữ mã thông báo).

Mặc dù dTAO không yêu cầu khóa dài hạn, bất kỳ ai cũng có thể vào hoặc ra bất kỳ lúc nào, nhưng việc đặt cược trên mạng con đòi hỏi rất nhiều sự thẩm định cẩn thận (DYOR). Đầu tư vào mạng con sai có thể dẫn đến tổn thất lớn (vì mọi người có thể dễ dàng thoát ra và không có thời gian khóa).

Tuy nhiên, FDV (định giá pha loãng hoàn toàn) lại quá cao! Làm thế nào để đầu tư vào mạng lưới con hơn 500 triệu đô la của FDV?

FDV có thể không phải là chỉ báo tốt nhất ở đây vì mạng con vẫn đang trong giai đoạn đầu và Vốn hóa thị trường (MC) có thể phù hợp hơn (nếu bạn giao dịch ngắn hạn đến trung hạn).

Nếu bạn lo ngại về lạm phát, việc hiểu được mức phân chia phát thải 18%/41%/41% sẽ rất hữu ích — đây là lượng phát thải (tính bằng token Alpha) mà chủ sở hữu mạng con, người xác thực và thợ đào kiếm được. Với tư cách là người stake/người nắm giữ token Alpha, bạn sẽ hưởng lợi từ 41% của người xác thực vì bạn ủy quyền $TAO cho họ khi bạn stake.

Nhiều chủ sở hữu mạng con tiếp tục nắm giữ token Alpha mà họ nhận được từ đợt phát hành như một cách thể hiện sự tự tin và nhiều người đang tích cực đối thoại với những người xác thực và thợ đào để họ tiếp tục lạc quan về dự án và tránh bán một lượng lớn token (thông tin này có thể được xem trên taostats).

Để thu nhỏ lại, một trong những biểu đồ xu hướng tốt nhất trong hệ sinh thái Bittensor được trình bày bên dưới:

Nguồn: taoapp

Kể từ khi dTAO ra mắt vào tháng 2, %TAO trong Root (mạng con ban đầu quản lý hệ thống khuyến khích Bittensor) đã tiếp tục giảm, trong khi %TAO trong các mạng con tiếp tục tăng. Điều này có nghĩa là những người đặt cược/nhà đầu tư ngày càng sẵn sàng chấp nhận rủi ro (APY thận trọng khi đặt cược trên mạng Root là khoảng 20-25% mà không có sự tăng giá nào của các token mạng con Alpha).

Xu hướng này phù hợp với tốc độ mà nhóm mạng con tung ra sản phẩm. Kể từ khi ra mắt dTAO, nhóm cần phải xây dựng theo hướng mở, phát triển các sản phẩm mà người dùng mong muốn, lặp lại nhanh chóng và tìm ra sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (PMF), thu hút người dùng và nhanh chóng tạo ra tiện ích thực sự cùng doanh thu đáng kể. Từ khi tham gia hệ sinh thái này, tôi cảm thấy tốc độ phát triển của nhóm nhanh hơn nhiều so với các hệ sinh thái khác (do có sự cạnh tranh và cơ chế phân bổ ưu đãi).

Điều này đưa chúng ta đến với các mạng con và trường hợp sử dụng DeAI đầu tư độc đáo của chúng.

Mạng con và trường hợp sử dụng hàng đầu

Nhóm được coi là tốt nhất trong việc ra mắt sản phẩm với PMF, hướng đến những người dùng thông thường và thực hiện các bản dựng công khai chuyên nghiệp và liên tục là @rayon_labs

- SN64 (Chutes), SN56 (Gradients), SN19 (Nineteen).

Chutes — Cung cấp cơ sở hạ tầng giúp triển khai AI dễ dàng theo cách không cần máy chủ. Ví dụ điển hình nhất là sự cố ngừng hoạt động gần đây của AWS, có thể khiến ứng dụng AI của bạn bị dừng hoạt động (có khả năng dẫn đến mất tiền hoặc lỗ hổng) nếu bạn dựa vào nhà cung cấp tập trung vì có một điểm lỗi duy nhất.

Độ dốc — Bất kỳ ai không có kiến thức về lập trình đều có thể đào tạo mô hình AI của riêng mình trên Độ dốc (cho các trường hợp sử dụng cụ thể, tạo hình ảnh, LLM tùy chỉnh). Phiên bản v3 mới ra mắt có giá rẻ hơn so với các phiên bản tương tự.

Mười chín - Cung cấp nền tảng suy luận AI phi tập trung, có khả năng mở rộng và nhanh chóng (bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nền tảng này cho các trường hợp sử dụng tạo văn bản và hình ảnh, nhanh hơn nhiều so với các nền tảng khác).

Ngoài ra, Rayon còn ra mắt nền tảng tác nhân AI Squad, một nền tảng xây dựng tác nhân AI theo kiểu nút kéo và thả dễ sử dụng, đã thu hút sự quan tâm rộng rãi trong cộng đồng.

Ba mạng con này cùng nhau sở hữu hơn 1/3 tổng lượng phát thải $TAO - minh chứng cho khả năng xây dựng công khai và cung cấp sản phẩm tuyệt vời mà người dùng mong muốn của nhóm (Rayon được nhiều chủ sở hữu mạng con ca ngợi là nhóm số 1).

· Gradients tăng trưởng 13 lần trong một tháng (vốn hóa thị trường hiện tại là 32 triệu đô la).

· Chutes tăng trưởng 2,3 lần (vốn hóa thị trường 63 triệu đô la).

· Nineteen tăng trưởng gấp 3 lần (vốn hóa thị trường là 18 triệu đô la).

Xu hướng này có vẻ như sẽ không sớm dừng lại, đặc biệt là với tốc độ áp dụng Chutes (hiện là mạng con số 1).

Ngoài mạng lưới Rayon Labs, còn có nhiều nhóm thú vị khác - gấp protein, phát hiện nội dung deep fake/AI, mô hình 3D, chiến lược giao dịch, LLM nhập vai. Tôi chưa đào sâu vào mọi thứ, tôi nghĩ cách dễ hiểu nhất là các mạng con trong "Hệ thống dự đoán" (taopill), đặc biệt là:

SN41 @sportstensor

Bạn có thể biết đến họ từ @AskBillyBets. Sportstensor là một loại trí thông minh hỗ trợ việc ra quyết định của Billy (nhóm cốt lõi dẫn đầu Billy là @ContangoDigital, một công ty đầu tư mạo hiểm đã đầu tư vào DeAI và cũng là đơn vị xác thực và khai thác mạng con Bittensor).

Điểm làm cho SN41 trở nên độc đáo chính là sản phẩm mà nó cung cấp – mẫu Sportstensor. Đây là cuộc thi giữa những người khai thác có mô hình và bộ dữ liệu tốt nhất để dự đoán kết quả thể thao.

Ví dụ: Trong giải đấu NBA mới nhất, nếu bạn theo dõi đội cá cược phổ biến (đội được yêu thích), bạn sẽ có tỷ lệ chính xác/chiến thắng khoảng 68%. Điều này có nghĩa là mọi người đều có thể kiếm được nhiều tiền bằng cách chơi cho đội được yêu thích không? Không, thực ra họ đã mất tiền. Nếu bạn đặt cược 100 đô la vào mỗi đội được yêu thích, bạn sẽ phải chịu mức lợi tức đầu tư (ROI) âm và mất khoảng 1.700 đô la.

Mặc dù đội được yêu thích có cơ hội chiến thắng cao hơn, nhưng tỷ lệ cược tốt hơn có nghĩa là bạn kiếm được ít tiền hơn khi đoán đúng. Mọi người có xu hướng đặt cược vào đội được yêu thích, dẫn đến tỷ lệ cược thấp cho đội yếu thế, nghĩa là bạn có thể kiếm được rất nhiều tiền nếu chọn đúng đội yếu thế.

Đây chính là lúc mô hình Sportstensor phát huy tác dụng. Người khai thác chạy các mô hình máy học của riêng họ (Monte Carlo, Random Forest, Linear Regression, v.v.) bằng cách sử dụng dữ liệu của riêng họ (miễn phí hoặc độc quyền) để có được kết quả tốt nhất. Sportstensor sau đó lấy giá trị trung bình/trung vị của các kết quả này làm thông tin tình báo để xác định lợi thế trên thị trường.

Tỷ lệ cược thực tế của thị trường có thể là 25:75 và mô hình có thể hiển thị tỷ lệ cược là 45:55. Sự khác biệt 15 điểm này chính là lợi thế. Nếu mô hình tìm thấy nhiều lợi thế như vậy, bạn có thể tích lũy ROI dương trong thời gian dài mà không cần tỷ lệ thắng cao.

Hãy xem báo cáo giao dịch đầy đủ của họ (nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn):

Sau đây là kết quả mô hình được chia sẻ trong báo cáo mới nhất của họ và những con số này khá đáng kinh ngạc. Nhóm cũng điều hành một quỹ cá cược hàng tháng với số tiền ban đầu là 10.000 đô la, sử dụng lợi nhuận để tiếp tục cá cược. Vào cuối tháng, họ sử dụng lợi nhuận để mua lại token Alpha. Nhóm đã kiếm được khoảng 18.000 đô la tiền lãi vào tháng 3.

Tùy thuộc vào cách bạn sử dụng trí thông minh, kết quả cũng có thể rất khác nhau. Ví dụ, đồng hồ thông minh hiển thị 35:65, nhưng tỷ lệ cược thực tế của thị trường có thể là 40:60. Một số người có thể đặt cược vào điều này, nhưng bạn thì không vì khoảng cách rất nhỏ và không có đủ lợi thế. Billy sử dụng trí thông minh theo cách khác với Sportstensor. (Chưa ai biết cách để luôn đạt được ROI dương vì vẫn còn quá sớm.)

Sportstensor có kế hoạch kiếm tiền từ thông tin tình báo của mình bằng cách tạo ra một bảng điều khiển cho phép người dùng dễ dàng hiểu được thông tin chi tiết và đưa ra quyết định cá cược dựa trên thông tin đó.

Cá nhân tôi thích nhóm này vì sản phẩm của họ có nhiều hướng phát triển. Chúng ta đã thấy Billy thu hút sự chú ý và khiến người hâm mộ thể thao hào hứng theo dõi cá cược như thế nào. Với các đội tham gia nhiều môn thể thao, proxy có thể thay đổi cách mọi người tương tác, cá cược và cảm nhận.

SN44 @webuildscore

Score ban đầu đã xây dựng một sản phẩm tương tự như Sportstensor, nhưng đã chuyển sang công nghệ thị giác máy tính sau khi nhận ra rằng khả năng dự đoán các sự kiện trong tương lai có thể mang lại nhiều giá trị hơn.

Để hiểu được điều này, bạn cần thị giác máy tính để phân tích những gì trên màn hình, AI để hiểu các đối tượng trên màn hình, định vị và chú thích dữ liệu, sau đó sử dụng các thuật toán khác nhau để đưa ra kết luận (ví dụ: xác suất người chơi thực hiện một nước đi nhất định) và biến tất cả những điều này thành một điểm số chung có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của người chơi (và xác định tài năng sớm).

Những người thợ mỏ thi nhau đánh dấu các vật thể (đây là mục tiêu chính của những người thợ mỏ). Score sử dụng thuật toán nội bộ để đưa ra kết luận (hiện tại).

Khi bạn đánh giá người chơi của mình (tương tự như Elo trong cờ vua hoặc Liên minh huyền thoại, nhưng chi tiết hơn và năng động hơn… thay đổi linh hoạt trong mỗi ván đấu dựa trên quyết định của người chơi và tác động của họ), bạn có thể làm được nhiều việc với tư cách là chủ câu lạc bộ, như phát hiện tài năng khi người chơi còn rất trẻ. Nếu bạn có video ghi lại các trận đấu của trẻ em, hãy phân tích chúng theo cách tương tự như phân tích các trận đấu chuyên nghiệp. Đây là cách tiếp cận thống nhất để định lượng toàn bộ thế giới bóng đá.

Thông qua dữ liệu độc quyền, Score có thể kiếm tiền từ điểm số và thông tin chi tiết rồi bán chúng cho các công ty môi giới dữ liệu, chủ câu lạc bộ, công ty dữ liệu thể thao và nhà cái.

Sắp tới, người dùng sẽ có thể tải video lên nền tảng tự phục vụ của Score để các thợ đào chú thích. Thông thường, phải mất hàng giờ để chú thích một video trận đấu bóng đá, nhưng thợ đào có thể chú thích một trận đấu dài 90 phút chỉ trong 10-12 phút, nhanh hơn nhiều so với các nền tảng khác. Người dùng có thể sử dụng dữ liệu được chú thích cho mô hình và trường hợp sử dụng của riêng họ.

Tôi thích Score vì nó có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực ngoài thể thao, chẳng hạn như xe tự lái, rô-bốt, v.v. Trong một thế giới tràn ngập dữ liệu rác, dữ liệu độc quyền chất lượng cao cực kỳ có giá trị.

SN18 @zeussubnet

Đây là một mạng con mới đang nhận được rất nhiều sự chú ý trong thời gian gần đây. Tôi chưa có cơ hội nói chuyện với nhóm nhưng sản phẩm này rất thú vị.

Zeus là mạng lưới dự báo thời tiết/khí hậu dựa trên máy học được thiết kế để vượt trội hơn các mô hình truyền thống và cung cấp dự đoán nhanh hơn và chính xác hơn.

Trí thông minh này được các quỹ đầu cơ săn đón rất nhiều vì dự đoán chính xác thời tiết có thể dẫn đến dự đoán tốt hơn về giá hàng hóa (các quỹ đầu cơ sẵn sàng trả hàng triệu đô la cho trí thông minh này vì nếu họ có thể chiến thắng trong giao dịch hàng hóa, họ có thể kiếm được hàng trăm triệu đô la).

Mạng con Zeus là mạng con mới, vừa mới mua lại mạng con 18. Giá token Alpha của mạng con này đã tăng 210% trong bảy ngày qua.

Các mạng con khác đáng quan tâm nhưng chưa được khám phá sâu

· @404gen_ SN17 — Cơ sở hạ tầng cho các nội dung 3D do AI tạo ra. Tạo mô hình 3D cho trò chơi, nhân vật AI, máy chủ ảo, v.v. Tích hợp gần đây với

· @unity cho phép tạo mô hình 3D liền mạch, chuyển đổi quy trình làm việc sáng tạo cho 1,2 triệu người dùng hoạt động hàng tháng của Unity.

· @metanova_labs SN68 - Mạng khám phá thuốc khoa học phi tập trung (DeSci), biến quá trình khám phá thuốc thành một cuộc cạnh tranh hợp tác, tốc độ cao, giải quyết các thách thức truyền thống như chi phí và thời gian (quy trình truyền thống mất hơn một thập kỷ và tốn kém hàng tỷ đô la).

Còn nhiều điều nữa mà tôi sẽ chia sẻ khi tìm hiểu sâu hơn. Tôi sẽ bắt đầu với cách dễ hiểu nhất (vì tôi không phải là dân công nghệ).

Tóm tắt

Tôi đã cố gắng không đi sâu vào chuyên môn. Có nhiều nguồn tài liệu hữu ích về dTAO, phát thải, phân bổ ưu đãi, giải thích kỹ thuật cho tất cả các bên liên quan.

Dựa trên kinh nghiệm của tôi trong thời kỳ bùng nổ của các công ty môi giới (từ tháng 10 năm 2024 đến nay), điều quan trọng là phải duy trì sự linh hoạt. Tôi nắm giữ token từ quá nhiều dự án và tôi nghĩ dTAO cung cấp một cơ chế tốt cho phép tôi linh hoạt luân chuyển giữa các công ty khởi nghiệp DeAI đầu tư khác nhau.

Hiện tại không có nhiều người tham gia và người dùng có thể nhận được 80%-150%+ APY, cộng với mức tăng giá của các token mạng con. Động lực này có thể thay đổi trong 6 tháng tới khi có nhiều người tham gia hơn và cơ sở hạ tầng giao dịch, ví và cầu nối của hệ sinh thái TAO trở nên tốt hơn.

Hiện tại, tôi khuyên bạn nên tận hưởng mùa PvE của TAO và cùng tôi tìm hiểu thêm về công nghệ DeAI thú vị.

「Liên kết gốc」

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia