2024年，人工智慧技術和區塊鏈正在融合，使人工智慧相關的加密資產成為人們關注的焦點。這種融合有望實現任務自動化和數據流程的優化，從而實現更快的數據處理、提高運營效率並增強安全性。
然而，這些資產也面臨著高成本和技術不成熟等挑戰。本文重點介紹了六隻值得注意的 AI 股票，並指導您完成收購它們的過程。
通過利用人工智慧和分散式網路的協同作用，這些專案有望徹底改變加密領域。不要錯過這一新興趨勢——請繼續閱讀，瞭解哪些股票值得關注以及如何投資它們。
區塊鏈和人工智慧是如何融合的？瞭解與人工智慧相關的加密資產
與人工智慧相關的加密資產將區塊鏈技術與人工智慧的力量相結合，為金融及其他領域開闢了無限可能。這些資產利用人工智慧實現任務自動化，交易機器人分析即時市場數據，在最佳時機執行交易。
隨著人工智慧迅速處理龐大的數據集，完善基於區塊鏈的數據管理和分析，數據處理變得高效和精確。
更重要的是，去中心化的人工智慧應用程序融合了兩全其美的優點——消除了對集中控制的需求，同時提高了透明度和安全性。想想市場預測，人工智慧通過處理數位來預測未來趨勢，或者通過欺詐檢測來發現可疑的交易模式。
演算法交易消除了對何時買入或賣出的猜測，計算出完美的交易時機。投資組合管理也得到了提升，人工智慧根據風險偏好優化資產配置。
即使是智能合約也能從中受益，變得更加高效和安全。此外，人工智慧還有助於遵守監管法規，實時監控交易，並簡化“瞭解您的客戶”（KYC）流程。簡而言之，與人工智慧相關的加密資產正在徹底改變金融，使其更智慧、更快、更安全。
ICO預測提供了對ICO成功可能性的見解。為了提高採礦效率，我們專注於優化能源消耗的策略。此外，我們優先考慮錢包安全，利用先進的措施來檢測和防止任何異常活動。
在人工智慧驅動的平臺中，與人工智慧相關的加密資產主要用作實用代幣。這些代幣促進了支付和獎勵貢獻。使用者可以利用這些代幣購買或租用 AI 模型，獲得一系列服務的訪問許可權，並因在平臺內的參與而獲得獎勵。
通過整合這些元素，我們的目標是為加密和人工智慧領域的所有參與者創建一個安全、高效和有益的生態系統。
人工智慧驅動的加密資產股票：投資者需要瞭解的利弊？
人工智慧相關加密資產股票的優缺點
快速的數據處理和分析，讓您快速掌握市場趨勢。通過利用自動化的力量提高運營效率，而可擴展性則確保無縫處理大量數據集。
此外，您還可以通過異常檢測功能保護資產，享受增強的安全性。讓我們的解決方案為您的加密和金融企業提供速度、效率和安全性。
AI 加密股票的缺點
投資與人工智慧相關的加密資產股票提供了獨特的機會，但也存在挑戰。實施和運營成本高可能是一個缺點。此外，技術的不成熟也帶來了不確定性和風險。
此外，市場的波動導致價格大幅波動。最後，數據隱私和透明度問題需要仔細考慮並採取有效措施。
AI 加密股票：優點和缺點
AI 代理自主執行任務，而分散式計算系統可實現計算資源的共用和優化利用。此外，零知識機器學習 （zkML） 通過隱私保護促進高性能 AI 計算。
此外，AI 模型事務允許 AI 模型的無縫交換和共用。考慮到這些進步，與人工智慧相關的加密資產成為一個領域，不僅帶來了技術突破和新的創業風險，而且還需要深厚的專業知識和勤奮的風險評估。這把機遇和挑戰的雙刃劍使人工智慧相關的加密資產成為一個引人注目但又複雜的投資前景。
2024年應該看哪些AI股？
近
NEAR協定是一種權益證明（PoS）區塊鏈，它利用名為“Nightshade”的創新分片技術來增強可擴充性。該技術確保區塊鏈網路中的每個節點僅持有整個平台數據的一小部分，從而實現高效的擴展。
此外，NEAR還提供「彩虹橋」（Rainbow Bridge）和Aurora，前者可促進乙太坊代幣在平臺之間的無縫轉移，後者是一種尖端的Layer 2擴展解決方案，允許在NEAR區塊鏈上部署分散式乙太坊應用程式。
此外，NEAR協定集成了人工智慧，以支援“用戶擁有的人工智慧”，這是一個去中心化的框架，允許使用者完全控制他們的數據和資產。NEAR基金會支援這一倡議，促進一種開放和透明的人工智慧開發方法，避開封閉的、利潤驅動的系統。
展望 2024 年，NEAR Protocol 因其獨特的技術產品和對用戶擁有的 AI 的承諾，成為值得關注的六隻 AI 股票之一。這使用戶能夠提高生產力，享受量身定製的體驗，並抓住新的經濟機會，同時保護隱私。
2023年6月，我們啟動了一項孵化計劃，旨在開發用戶擁有的AI基礎設施。首屆專案包括六個團隊：Mizu、Pond、Nevermined、Hyperbolic、Ringfence 和 Exhibits！，所有團隊都在合作，在尊重使用者隱私的同時，讓 AI 更接近使用者。這一舉措標誌著在創造更加個人化和安全的人工智慧未來方面向前邁出了一步。
渲染 （RNDR）
渲染網路將需要 GPU 計算能力的個人與擁有未使用 GPU 的個人聯繫起來，從而促進經濟高效的高品質 3D 渲染。RNDR 是網路的原生代幣，在這種分散式渲染設置中充當交換媒介，為服務付費並獎勵 GPU 擁有者貢獻他們的資源。
這種設置不僅可以優化計算能力利用率，還可以建立全球資源池。通過利用區塊鏈和智能合約，Render Network建立了一個安全和開放的渲染市場，提高了交易的可靠性和效率。
此外，RNDR 代幣從乙太坊遷移到Solana顯著提高了交易速度和成本效益。到 2024 年，Render Network 及其 RNDR 代幣將成為最值得關注的 AI 股票之一，有望推出創新技術和潛在的市場擴張。
圖表
The Graph 是 2020 年 12 月在主網上推出的協定，它徹底改變了區塊鏈數據索引和查詢。它支援 30 多個網路，使開發人員能夠通過子圖清單無縫訪問數據，利用 GraphQL 語言進行高效的索引。
The Graph 開發的關鍵參與者是 Semiotic Labs，他們在將 AI 和密碼學集成到平臺中方面發揮了重要作用。他們的創新包括 AutoAgora 和 Allocation Optimizer，這些都是專門為索引器設計的收入優化工具。
AutoAgora 自動製作定價模型，而 Allocation Optimizer 則幫助索引器進行高效的資源分配。此外，Semiotic Labs 正在探索使用 AI 來促進自然語言訪問 The Graph 龐大的數據存儲庫，為更直觀和使用者友好的區塊鏈數據交互鋪平道路。
這種集成有望進一步簡化數據檢索，並增強 The Graph 生態系統內的整體用戶體驗。
Internet 電腦協定 （ICP）
互聯網計算機協定 （ICP） 代表了區塊鏈技術的前沿，利用了閾值加密和狀態機複製等高級共識演算法。
這些演算法與已建立的互聯網技術無縫融合，為 Web3 鋪平了道路，並賦予智慧合約託管網站和回應 HTTP 請求的能力。
此外，ICP 還支持分散式 AI （DeAI），這是一種改變遊戲規則的技術，可提高 AI 模型的可靠性。ICP 的智能合約提供了鐵定的保證，即 AI 模型保持不變，數據在去中心化環境中保持安全。
一個典型的例子是 ELNA AI，這是一個促進 ICP 上 AI 代理創建和貨幣化的平臺。此外，Kinic 利用 AI 的力量來提高 Web3 應用程式的利用率。
展望 2024 年，ICP 因其融合區塊鏈、互聯網和 AI 的創新方法，成為值得關注的六隻 AI 股票之一。熱衷於這些變革性技術交叉的投資者應密切關注ICP及其不斷發展的生態系統。
奇點網 （AGIX）
SingularityNET是一個去中心化的市場，徹底改變了對AI服務的訪問。通過利用區塊鏈技術，它保證了透明度和信任。在這個平臺上，AI 模型和服務使用 AGIX 代幣發佈和交易，使開發人員能夠提供廣泛的 AI 功能，例如圖像、語音和文本分析。
為了進一步提高使用者的便利性，SingularityNET與Cardano和Filecoin建立了合作夥伴關係。近日，2024 年 7 月 1 日，SingularityNET 向前邁出了重要一步，與 Fetch.ai （FET） 和Ocean Protocol （OCEAN） 聯手組建了人工超級智慧 （ASI） 聯盟。
此次聯盟促成了代幣合併，AGIX 和 OCEAN 代幣將逐步遷移到 FET，並最終統一為 ASI 代幣，標誌著 AI 和區塊鏈技術整合的新時代。
Bittensor
Bittensor 建立在 Substrate 之上，由 Polkadot 提供支援，是一個連接全球各個機器學習模型的分散式網路。2024年，請留意這隻股票和其他5隻頂級AI股票，因為它們為尋求在人工智慧領域投資的投資者提供了令人興奮的機會。
想買人工智慧股票？方法如下
如何在海外購買AI股票
在Bybit官網創建帳戶並完成身份驗證（KYC）。接下來，在 Coincheck 或 Bitbank 等國內交易所購買 XRP，然後將購買的 XRP 轉移到您的 Bybit 錢包。
資金存入您的 Bybit 帳戶后，導航到交易螢幕並選擇 XRP/USDT 交易對。最後，使用市價單或限價單執行您購買的人工智慧股票，無縫投資於人工智慧的未來。
加密查詢？
人工智慧技術和區塊鏈正在融合，引發了人們對與人工智慧相關的加密資產或“人工智慧股票”的興趣。這些項目將人工智慧的能力與去中心化網路相結合，釋放出令人興奮的新潛力。
到2024年，這種強大的組合有望推動這些資產的增長，使它們成為未來數字經濟的關鍵參與者。它們的應用，特別是在市場預測和欺詐檢測等領域，展示了人工智慧和區塊鏈集成帶來的創新。
然而，這個新興領域面臨著挑戰：高成本、技術不成熟以及數據隱私問題。因此，對這些股票感興趣的投資者必須謹慎行事，仔細評估和管理風險。在本文中，我們重點介紹了六隻引人注目的人工智慧股票，並指導讀者在日本購買它們。
作者:c, dora
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