Con il mercato delle criptovalute pronto per un altro breakout esplosivo, i trader si trovano di fronte a un’opportunità di acquisto con guadagni potenzialmente esplosivi.
Questo articolo esamina tre contendenti che hanno un potenziale pari a 1.000 volte per il prossimo rally considerando fattori quali casi d’uso, track record, prezzo, tokenomics e altro ancora.
Sulla base di questi criteri, le nostre scelte migliori sono Slothana, Bittensor e Dogeverse. Esploriamo ciascuno di questi progetti in modo più dettagliato.
Slothana
Slothana è una delle principali monete meme in prevendita sulla rete Solana. Durante la sua campagna ICO, il progetto ha raccolto più di 15 milioni di dollari. Questo lo rende uno dei preferiti nel circuito delle prevendite, battendo Book of Meme e Slerf.
Dopo le rispettive prevendite, Book of Meme è esploso raggiungendo una capitalizzazione di mercato di 1 miliardo di dollari in soli due giorni, mentre Slerf ha superato Ethereum nel volume degli scambi on-chain.
Si dice che Slothana sia stata lanciata dai creatori di Smog, un’altra moneta meme di Solana che è aumentata di 100 volte fino a raggiungere una capitalizzazione di mercato di 270 milioni di dollari.
I trader hanno notato che Smog ha commentato il primo post su X di Slothana quando aveva meno di 50 follower, sottolineando che le squadre sono in un certo senso collegate.
Tuttavia, coloro che desiderano acquistare la nuova moneta meme a tema bradipo dovrebbero agire rapidamente poiché la prevendita terminerà tra tre giorni, dopodiché $SLOTH verrà lanciato sugli scambi.
Dogeverso
Le monete meme sono state recentemente una delle tendenze più calde nello spazio delle criptovalute, con progetti come Pepe, Dogwifhat e Bonk che hanno riscontrato un successo astronomico. Tuttavia, Dogeverse alza il livello e sfida le norme del settore lanciandosi su sei diverse blockchain.
La mossa innovativa significa che Dogeverse è già disponibile su Ethereum, Based, BSC, Polygon e Avalanche, e presto sarà live anche su Solana.
Attraverso questa iniziativa, Dogeverse aggira la frammentazione della blockchain, garantendo un’accessibilità diffusa e permettendo a diverse comunità di unirsi sotto un’unica moneta meme.
Lo staking è un’altra caratteristica promettente di Dogeverse. Il suo livello di staking incentiva gli utenti a bloccare i propri token per guadagnare premi passivi. Oltre a incentivare la comunità, ciò rafforza le dinamiche di domanda e offerta del token incoraggiando la detenzione a lungo termine.
Attualmente, gli staker possono guadagnare un APY del 100%, ma questo diminuirà man mano che verranno messi in staking più token.
Il progetto è attualmente in fase di prevendita e finora ha raccolto 11 milioni di dollari. Il suo prezzo è di $ 0,000302, ma aumenterà nel corso della campagna, con il prossimo aumento in un giorno o quando la raccolta totale raggiungerà i 12,1 milioni di dollari.
Morso
Si dice che Bittensor sia il “Bitcoin dell’intelligenza artificiale”. Se questa analogia è vera, nei prossimi anni possiamo aspettarci una performance straordinaria da parte dell’UAT.
Si tratta già di un progetto consolidato, scambiato a 452 dollari con una capitalizzazione di mercato di 3 miliardi di dollari. Il suo prezzo è aumentato del 5% questa settimana, è sceso del 21% questo mese e dell’827% quest’anno.
Data la sua ampia capitalizzazione di mercato, un guadagno di 1.000 volte richiederebbe probabilmente più cicli di mercato di 4 anni. Detto questo, la sua maggiore capitalizzazione di mercato riduce anche la volatilità, e la sua posizione di leader di mercato nell’innovazione della cripto-intelligenza artificiale aumenta le sue possibilità di successo a lungo termine.
Bittensor offre un quadro robusto per il potere computazionale distribuito e incentivato, simile a Bitcoin, tranne che il potere viene utilizzato per l’intelligenza artificiale.
Funziona come un mercato in cui gli sviluppatori di machine learning e intelligenza artificiale possono affittare il potere per addestrare i modelli.
Questo risolve due problemi contemporaneamente:
Da un lato, annulla i costi elevati associati allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale. D’altro canto, impedisce la frammentazione della conoscenza prevalente nel settore dell’intelligenza artificiale, inaugurando invece un quadro condiviso e open source.
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