टैरिफ के डर के बावजूद AI टोकन्स पर बड़ा असर पड़ा है, लेकिन Bittensor का सबनेट इकोसिस्टम प्रभावशाली रिटर्न दे रहा है। दो महीनों में, इसके सबनेट टोकन्स का मार्केट कैप $4 मिलियन से बढ़कर $200 मिलियन से अधिक हो गया है।
पिछले साल में सबनेट्स की कुल संख्या तीन गुना हो गई है, और समुदाय की उत्सुकता आगे की वृद्धि को बढ़ावा दे सकती है। प्रत्येक सबनेट Bittensor की मशीन-लर्निंग क्षमताओं को सुधार सकता है, जिससे संभावित रूप से और लाभ हो सकते हैं।
Bittensor नेटवर्क की वृद्धि में Subnets का योगदान
Bittensor, एक डिसेंट्रलाइज्ड AI लर्निंग नेटवर्क, हाल ही में कुछ बदलावों से गुजर रहा है। यह पिछले दिसंबर में सबसे बड़ा AI क्रिप्टोएसेट बन गया और Coinbase लिस्टिंग के बाद फिर से उछला।
हालांकि इसके टोकन की कीमत में गिरावट का दौर आया है, लेकिन लॉन्ग-टर्म संभावनाओं के कुछ प्रमुख संकेत हैं। मूल रूप से, Bittensor के लिए मुख्य कारक इसके सबनेट्स में वृद्धि है।
सबनेट्स Bittensor की मशीन-लर्निंग क्षमताओं को डिसेंट्रलाइज्ड रखने का तरीका हैं। प्रत्येक सबनेट नेटवर्क का एक विशेष विभाजन है जो एक विशेष क्षेत्र में विशेषज्ञता पर केंद्रित है, और वे बढ़ रहे हैं।
पिछले साल में, नेटवर्क पर कुल सक्रिय सबनेट्स की संख्या लगभग तीन गुना हो गई है:
Bittensor के इकोसिस्टम में कुछ प्रमुख सबनेट टोकन्स के मार्केट कैप $10 मिलियन से अधिक हैं। वास्तव में, कल की थोड़ी सी रुकावट के बावजूद, सभी सबनेट टोकन्स का कुल मार्केट कैप नाटकीय रूप से बढ़ रहा है।
यह आंकड़ा फरवरी में लगभग $4 मिलियन से बढ़कर आज $200 मिलियन से अधिक हो गया है, जो एक प्रभावशाली वृद्धि दर है।
यह वृद्धि अपने आप में प्रभावशाली है, और आज के अस्थिर क्रिप्टो मार्केट में और भी अधिक। हालांकि, Bittensor का सबनेट प्रदर्शन एक और कारण से विशेष रूप से उल्लेखनीय है।
हाल ही की एक रिपोर्ट के अनुसार, टैरिफ अस्थिरता AI टोकन्स पर भारी प्रभाव डाल रही है, जिसमें केवल मीम कॉइन्स को ही अधिक नुकसान हो रहा है। दूसरे शब्दों में, Bittensor को दबाव महसूस होना चाहिए।
इन व्यापक चिंताओं के बावजूद, Bittensor का इकोसिस्टम वास्तव में विस्तार कर रहा है। इस उच्च प्रदर्शन ने कुछ समर्थकों को घोषणा करने के लिए प्रेरित किया है कि Bittensor “अगली पीढ़ी का अवसर” हो सकता है।
यदि सबनेट इकोसिस्टम इन परिस्थितियों में बढ़ रहा है, तो यह Bittensor की मशीन लर्निंग के लिए उच्च उपयोगिता और बाजार स्थिरता का संभावित स्रोत प्रदान करेगा।
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