2024年，人工智能技术和区块链正在融合，使人工智能相关的加密资产成为人们关注的焦点。这种融合有望实现任务自动化和数据流程的优化，从而实现更快的数据处理、提高运营效率并增强安全性。
然而，这些资产也面临着高成本和技术不成熟等挑战。本文重点介绍了六只值得注意的 AI 股票，并指导您完成收购它们的过程。
通过利用人工智能和分布式网络的协同作用，这些项目有望彻底改变加密领域。不要错过这一新兴趋势——请继续阅读，了解哪些股票值得关注以及如何投资它们。
区块链和人工智能是如何融合的？了解与人工智能相关的加密资产
与人工智能相关的加密资产将区块链技术与人工智能的力量相结合，为金融及其他领域开辟了无限可能。这些资产利用人工智能实现任务自动化，交易机器人分析实时市场数据，在最佳时机执行交易。
随着人工智能迅速处理庞大的数据集，完善基于区块链的数据管理和分析，数据处理变得高效和精确。
更重要的是，去中心化的人工智能应用程序融合了两全其美的优点——消除了对集中控制的需求，同时提高了透明度和安全性。想想市场预测，人工智能通过处理数字来预测未来趋势，或者通过欺诈检测来发现可疑的交易模式。
算法交易消除了对何时买入或卖出的猜测，计算出完美的交易时机。投资组合管理也得到了提升，人工智能根据风险偏好优化资产配置。
即使是智能合约也能从中受益，变得更加高效和安全。此外，人工智能还有助于遵守监管法规，实时监控交易，并简化“了解您的客户”（KYC）流程。简而言之，与人工智能相关的加密资产正在彻底改变金融，使其更智能、更快、更安全。
ICO预测提供了对ICO成功可能性的见解。为了提高采矿效率，我们专注于优化能源消耗的策略。此外，我们优先考虑钱包安全，利用先进的措施来检测和防止任何异常活动。
在人工智能驱动的平台中，与人工智能相关的加密资产主要用作实用代币。这些代币促进了支付和奖励贡献。用户可以利用这些代币购买或租用 AI 模型，获得一系列服务的访问权限，并因在平台内的参与而获得奖励。
通过整合这些元素，我们的目标是为加密和人工智能领域的所有参与者创建一个安全、高效和有益的生态系统。
人工智能驱动的加密资产股票：投资者需要了解的利弊？
人工智能相关加密资产股票的优缺点
快速的数据处理和分析，让您快速掌握市场趋势。通过利用自动化的力量提高运营效率，而可扩展性则确保无缝处理大量数据集。
此外，您还可以通过异常检测功能保护资产，享受增强的安全性。让我们的解决方案为您的加密和金融企业提供速度、效率和安全性。
AI 加密股票的缺点
投资与人工智能相关的加密资产股票提供了独特的机会，但也存在挑战。实施和运营成本高可能是一个缺点。此外，技术的不成熟也带来了不确定性和风险。
此外，市场的波动导致价格大幅波动。最后，数据隐私和透明度问题需要仔细考虑并采取有效措施。
AI 加密股票：优点和缺点
AI 代理自主执行任务，而分布式计算系统可实现计算资源的共享和优化利用。此外，零知识机器学习 （zkML） 通过隐私保护促进高性能 AI 计算。
此外，AI 模型事务允许 AI 模型的无缝交换和共享。考虑到这些进步，与人工智能相关的加密资产成为一个领域，不仅带来了技术突破和新的创业风险，而且还需要深厚的专业知识和勤奋的风险评估。这把机遇和挑战的双刃剑使人工智能相关的加密资产成为一个引人注目但又复杂的投资前景。
2024年应该看哪些AI股？
近
NEAR协议是一种权益证明（PoS）区块链，它利用名为“Nightshade”的创新分片技术来增强可扩展性。该技术确保区块链网络中的每个节点仅持有整个平台数据的一小部分，从而实现高效的扩展。
此外，NEAR还提供“彩虹桥”（Rainbow Bridge）和Aurora，前者可促进以太坊代币在平台之间的无缝转移，后者是一种尖端的Layer 2扩展解决方案，允许在NEAR区块链上部署分布式以太坊应用程序。
此外，NEAR协议集成了人工智能，以支持“用户拥有的人工智能”，这是一个去中心化的框架，允许用户完全控制他们的数据和资产。NEAR基金会支持这一倡议，促进一种开放和透明的人工智能开发方法，避开封闭的、利润驱动的系统。
展望 2024 年，NEAR Protocol 因其独特的技术产品和对用户拥有的 AI 的承诺，成为值得关注的六只 AI 股票之一。这使用户能够提高生产力，享受量身定制的体验，并抓住新的经济机会，同时保护隐私。
2023 年 6 月，我们启动了一项孵化计划，旨在开发用户拥有的 AI 基础设施。首届项目包括六个团队：Mizu、Pond、Nevermined、Hyperbolic、Ringfence 和 Exhibits！，所有团队都在合作，在尊重用户隐私的同时，让 AI 更接近用户。这一举措标志着在创造更加个性化和安全的人工智能未来方面向前迈出了一步。
渲染 （RNDR）
渲染网络将需要 GPU 计算能力的个人与拥有未使用 GPU 的个人联系起来，从而促进经济高效的高质量 3D 渲染。RNDR 是网络的原生代币，在这种分布式渲染设置中充当交换媒介，为服务付费并奖励 GPU 所有者贡献他们的资源。
这种设置不仅可以优化计算能力利用率，还可以建立全球资源池。通过利用区块链和智能合约，Render Network建立了一个安全和开放的渲染市场，提高了交易的可靠性和效率。
此外，RNDR 代币从以太坊迁移到 Solana 显着提高了交易速度和成本效益。到 2024 年，Render Network 及其 RNDR 代币将成为最值得关注的 AI 股票之一，有望推出创新技术和潜在的市场扩张。
图表
The Graph 是 2020 年 12 月在主网上推出的协议，它彻底改变了区块链数据索引和查询。它支持 30 多个网络，使开发人员能够通过子图清单无缝访问数据，利用 GraphQL 语言进行高效的索引。
The Graph 开发的关键参与者是 Semiotic Labs，他们在将 AI 和密码学集成到平台中方面发挥了重要作用。他们的创新包括 AutoAgora 和 Allocation Optimizer，这些都是专门为索引器设计的收入优化工具。
AutoAgora 自动制作定价模型，而 Allocation Optimizer 则帮助索引器进行高效的资源分配。此外，Semiotic Labs 正在探索使用 AI 来促进自然语言访问 The Graph 庞大的数据存储库，为更直观和用户友好的区块链数据交互铺平道路。
这种集成有望进一步简化数据检索，并增强 The Graph 生态系统内的整体用户体验。
Internet 计算机协议 （ICP）
互联网计算机协议 （ICP） 代表了区块链技术的前沿，利用了阈值加密和状态机复制等高级共识算法。
这些算法与已建立的互联网技术无缝融合，为 Web3 铺平了道路，并赋予智能合约托管网站和响应 HTTP 请求的能力。
此外，ICP 还支持分布式 AI （DeAI），这是一种改变游戏规则的技术，可提高 AI 模型的可靠性。ICP 的智能合约提供了铁定的保证，即 AI 模型保持不变，数据在去中心化环境中保持安全。
一个典型的例子是 ELNA AI，这是一个促进 ICP 上 AI 代理创建和货币化的平台。此外，Kinic 利用 AI 的力量来提高 Web3 应用程序的利用率。
展望 2024 年，ICP 因其融合区块链、互联网和 AI 的创新方法，成为值得关注的六只 AI 股票之一。热衷于这些变革性技术交叉的投资者应密切关注 ICP 及其不断发展的生态系统。
奇点网 （AGIX）
SingularityNET是一个去中心化的市场，彻底改变了对AI服务的访问。通过利用区块链技术，它保证了透明度和信任。在这个平台上，AI 模型和服务使用 AGIX 代币发布和交易，使开发人员能够提供广泛的 AI 功能，例如图像、语音和文本分析。
为了进一步提高用户的便利性，SingularityNET与Cardano和Filecoin建立了合作伙伴关系。近日，2024 年 7 月 1 日，SingularityNET 向前迈出了重要一步，与 Fetch.ai （FET） 和海洋协议 （OCEAN） 联手组建了人工超级智能 （ASI） 联盟。
此次联盟促成了代币合并，AGIX 和 OCEAN 代币将逐步迁移到 FET，并最终统一为 ASI 代币，标志着 AI 和区块链技术整合的新时代。
Bittensor
Bittensor 建立在 Substrate 之上，由 Polkadot 提供支持，是一个连接全球各个机器学习模型的分布式网络。2024 年，请留意这只股票和其他 5 只顶级 AI 股票，因为它们为寻求在人工智能领域投资的投资者提供了令人兴奋的机会。
想买人工智能股票？方法如下
如何在海外购买AI股票
在Bybit官网创建账户并完成身份验证（KYC）。接下来，在 Coincheck 或 Bitbank 等国内交易所购买 XRP，然后将购买的 XRP 转移到您的 Bybit 钱包。
资金存入您的 Bybit 账户后，导航到交易屏幕并选择 XRP/USDT 交易对。最后，使用市价单或限价单执行您购买的人工智能股票，无缝投资于人工智能的未来。
加密查询？
人工智能技术和区块链正在融合，引发了人们对与人工智能相关的加密资产或“人工智能股票”的兴趣。这些项目将人工智能的能力与去中心化网络相结合，释放出令人兴奋的新潜力。
到2024年，这种强大的组合有望推动这些资产的增长，使它们成为未来数字经济的关键参与者。它们的应用，特别是在市场预测和欺诈检测等领域，展示了人工智能和区块链集成带来的创新。
然而，这个新兴领域面临着挑战：高成本、技术不成熟以及数据隐私问题。因此，对这些股票感兴趣的投资者必须谨慎行事，仔细评估和管理风险。在本文中，我们重点介绍了六只引人注目的人工智能股票，并指导读者在日本购买它们。
作者:c, dora
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