A pesar del entusiasmo de la industria por el potencial de la IA y los tokens de big data, los valores de las criptomonedas han caído en general.
A las 9:35 a. m. EST, Bitcoin cotizaba a $22 722, un 1,5 % menos que el día anterior, según datos de TradingView.
El ADA de Cardano perdió un 2,8% y el BNB de Binance se desplomó un 3%. Las liquidaciones en memecoins con temas de perros fueron más severas, con dogecoin cayendo un 3,1% y shiba inu cayendo un 5,2%.
bienes estructurales
Después de alcanzar un máximo de $12,93 la semana pasada, el fideicomiso de bitcoin de Grayscale, GBTC, ha estado cotizando a la baja durante toda la semana. Las estadísticas de Block muestran que el descuento del fondo sobre el valor liquidativo ha aumentado hasta el 43,5%, la mayor diferencia desde principios de enero.
cadena de bloques con big data e IA
Inmediatamente después de una nueva obsesión con los chatbots de IA, la inteligencia artificial y los tokens de big data han surgido últimamente, pero el movimiento ha dividido las opiniones. El desarrollador principal de Fantom, Andre Cronje, afirma que la IA y la cadena de bloques no son complementarias.
Eli Ndinga, director de investigación de 21Shares, dijo que la combinación de aprendizaje automático y datos de blockchain podría ser un «caso de uso asesino». Agregó que «los datos de la cadena de bloques son una jungla oscura y complicada con mecanismos que varían entre ecosistemas como Ethereum y Solana».
The Graph (GRT), con un aumento del 147 % en 30 días, desarrolló una API mundial para indexar datos de cadenas de bloques en varios ecosistemas, lo que permite a los usuarios obtener información como valores de tokens en intercambios descentralizados sin tener que descargar un nodo completo, por ejemplo.
Según Ndinga, la tokenización de los activos y los casos de uso adicionales regirán el mercado de las criptomonedas, otorgando a los actores de la infraestructura de la cadena de bloques como The Graph un papel crucial en el acceso a los datos de la cadena de bloques a través de métodos como el uso de la IA para categorizar carteras e identificar patrones de carteras particulares.