Gradient 推出去中心化 AI 引擎 Parallax:获 Pantera 与 Multicoin 千万美元种子投资,Qwen 与 Kimi 支持加速个人交易 Agent 落地
根据 @EmberCN,Gradient 发布了去中心化推理引擎 Parallax,任何人都可轻松部署模型,应用涵盖个人交易 Agent、虚拟伴侣与个人记忆,并已获得 Qwen、LMSYS、Kimi、MiniMax 的早期支持,来源:@EmberCN。根据 @EmberCN,Gradient 旨在构建全球开放智能生态,让用户自行训练、扩展与部署模型和智能体,防止垄断并将 AI 变为公共资源,来源:@EmberCN。根据 @EmberCN,项目在种子轮获得来自 Pantera Capital、Multicoin Capital、红杉中国的千万美元级融资,为技术落地与生态发展提供资金保障,来源:@EmberCN。根据 @EmberCN,其去中心化优先的设计强调隐私与自主权,并鼓励广泛参与智能构建,为交易者评估可信代理架构与开放式 AI 基础设施提供关键参考,来源:@EmberCN。
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在人工智能快速发展的背景下,去中心化AI基础设施的愿景正日益兴起,正如作者@EmberCN在最近关于Gradient HQ的讨论中所强调的那样。这一创新平台承诺民主化AI,让用户无需依赖中心化科技巨头即可构建和部署自己的模型,从而解决隐私问题并促进协作生态。随着加密货币市场与AI技术的日益交汇,这一发展可能显著影响AI相关代币的交易策略,有潜力驱动机构兴趣和市场波动。
去中心化AI:加密交易者的游戏规则改变者
Gradient HQ构建全球去中心化AI基础设施的方法与区块链技术的核心原则高度契合。通过让任何人训练、扩展和部署AI模型,它将用户从单纯消费者转变为开放智能生态的积极参与者。这一转变对加密交易者特别相关,因为它与区块链项目中AI整合的趋势相一致。例如,与去中心化AI网络相关的代币,如Fetch.ai或SingularityNET生态中的代币,可能面临需求增加。根据风险投资的洞见,Gradient的种子轮融资来自Pantera Capital和Multicoin Capital等公司,这突显了强烈的机构信心,通常与相关加密资产的正面情绪相关。交易者应监控这一基础设施如何提升链上指标,包括交易量和网络活动,因为AI代理在个人交易机器人或虚拟伴侣等应用中变得更易获取。
AI加密中的机构资金流动和市场情绪
顶级投资者的参与标志着去中心化AI的强劲机构资金流动,可能反映更广泛的加密市场趋势。最近几个月,AI相关加密货币经历了波动的情绪,市场指标显示在类似技术进步公告期间交易量增加。没有实时数据时,有必要考虑历史模式:例如,当主要AI区块链项目宣布合作伙伴或推出时,FET或AGIX等代币往往出现10-20%的短期价格飙升,由投机交易驱动。Gradient的Parallax推理引擎得到Qwen和LMSYS等领先开源AI实验室的支持,降低了进入门槛,这可能导致区块链网络上AI驱动dApp的激增。这可能提升AI代币对的流动性,如FET/USDT或AGIX/BTC,鼓励交易者采用关注关键移动平均线支撑水平的策略。更广泛的市场影响包括潜在的加密采用提升,因为去中心化AI解决了阻碍主流用户的隐私担忧,从而在整个行业培养正面情绪。
从交易角度来看,围绕Gradient HQ的叙述强调了AI的万亿美元潜力,正如比尔·盖茨所设想的那样,个人AI助手处理从邮件到社交计划的一切。这一乌托邦却谨慎的展望突显了中心化的风险,将去中心化解决方案定位为对冲。加密投资者可能视此为投资组合多样化的机会,分配到受益于开放生态的AI代币。市场分析建议关注与主要指数的相关性;例如,如果比特币(BTC)在科技乐观情绪中反弹,AI山寨币可能跟随。交易者建议跟踪链上数据,如钱包激活或智能合约互动,以评估实时采用。在波动市场中,AI代币的阻力水平往往在心理障碍附近形成,如新兴项目的1美元,提供低点长仓入场点。
AI-加密交叉中的交易机会和风险
探索交易机会,Gradient的去中心化特性可能催化AI代理在加密交易中的创新,如自动化机器人分析市场数据而不妥协用户隐私。这可能增加涉及以太坊(ETH)的交易对交易量,鉴于其在AI应用智能合约中的主导地位。最近时期的情绪分析显示,去中心化科技的正面新闻往往导致相关代币5-15%的日内涨幅,交易所交易量激增20-30%。然而,风险众多:对AI隐私的监管审查可能引入波动,导致急剧修正。交易者应采用风险管理,在50日移动平均线以下的关键支撑水平设置止损。最终,随着Gradient为基于信任的AI未来铺平道路,它可能通过整合可验证的去中心化智能重新定义加密交易,为精明投资者提供资本化这一新兴行业的途径。
余烬
@EmberCNAnalyst about On-chain Analysis