Dernièrement, cette période est plutôt intéressante, BTC reste immobile et divers alts commencent à se produire à tour de rôle.

La méthode est en réalité assez ancienne : d'abord, un gros plongeon du BTC pour briser la psychologie des petits investisseurs, puis, une fois qu'ils ont vendu à perte, on choisit quelques alts à faire monter, attirant ainsi l'attention des personnes extérieures. J'ai vu trop de ces techniques de lavage sur ce marché pendant tout ce temps. Les gens paniquent et vendent quand ça baisse, et achètent à prix fort quand ça monte, c'est ainsi que la nature humaine est continuellement exploitée.

Pour survivre longtemps sur ce marché, il faut apprendre à contrôler ses émotions. Continuez à détenir les jetons que vous devez garder, et soyez patient pour ceux que vous devez observer. Ne laissez pas ces fluctuations vous désorienter.

En parlant de projets, j'ai récemment remarqué GAIB, le concept est intéressant : transformer l'infrastructure de puissance de calcul AI en un produit de rendement sur la chaîne. En d'autres termes, il s'agit de faire de la location de GPU un modèle similaire à RWA. Les fournisseurs de services cloud manquent de fonds pour acheter des cartes graphiques, GAIB aide au financement, puis partage les revenus générés par la puissance de calcul avec les investisseurs.

Cette logique me rappelle le jeton de minage de puissance de calcul que j'ai spéculé l'année dernière, sauf qu'à l'époque, je minais du BTC, et maintenant, je le loue à des entreprises d'IA pour entraîner des modèles. En essence, il s'agit de la transformation des actifs de puissance matérielle en jetons.

Le staking de jetons AID pour obtenir des profits, ce mécanisme n'est effectivement pas étranger. Cependant, la question clé est de savoir si le taux de rendement réel de la location de puissance de calcul AI peut surpasser l'inflation des jetons et les coûts d'exploitation. Une carte Nvidia H100 coûte des milliers de dollars, et le délai de retour sur investissement pourrait être plus long que prévu. De plus, la demande en formation AI n'est pas en constante explosion ; la volatilité du marché dépend de la demande réelle des clients en aval.

La viabilité de la tokenisation de la puissance de calcul dépendra des données opérationnelles réelles.