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Binance के संस्थापक Changpeng Zhao का कहना है कि केवल 0.05% AI एजेंट्स को टोकन्स की जरूरत

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के द्वारा लिखा गया
Lockridge Okoth

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Ann Shibu

02 अप्रैल 2025 11:24 UTC
विश्वसनीय
  • Binance के CEO Changpeng Zhao (CZ) का कहना है कि केवल 0.05% AI एजेंट्स को टोकन्स की जरूरत है, डेवलपर्स को फंक्शनैलिटी पर ध्यान देने की सलाह
  • CZ ने AI डेवलपर्स को चेताया, पहले उपयोगी प्रोडक्ट्स बनाएं, टोकन तभी लॉन्च करें जब प्रोडक्ट-मार्केट फिट हो
  • डेटा दिखाता है कि AI टोकनाइज्ड एजेंट्स में गिरावट, जबकि नॉन-टोकनाइज्ड एजेंट्स को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर ध्यान देने और सट्टेबाजी से बचने के कारण बढ़त मिल रही है

Binance के कार्यकारी Changpeng Zhao (CZ) ने कहा कि केवल 0.05% AI एजेंट्स को टोकन की आवश्यकता होती है, जिससे क्रिप्टो और AI समुदायों में बहस छिड़ गई।

उनकी टिप्पणियाँ इस बात पर चिंता जताती हैं कि डेवलपर्स उपयोगी AI उत्पाद बनाने के बजाय टोकन लॉन्च को प्राथमिकता दे रहे हैं।

Changpeng Zhao का AI एजेंट टोकन्स पर नजरिया

क्रिप्टो कार्यकारी ने X (Twitter) पर अपने विचार साझा किए, AI डेवलपर्स को चेतावनी दी कि वे टोकन लॉन्च पर अधिक ध्यान केंद्रित न करें बल्कि कार्यात्मक AI एजेंट्स बनाने पर ध्यान दें।

“बहुत से AI एजेंट डेवलपर्स अपने टोकन पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं और एजेंट की उपयोगिता पर पर्याप्त ध्यान नहीं देते। मैं पहले एक वास्तव में अच्छा एजेंट बनाने की सिफारिश करता हूं। केवल तभी टोकन लॉन्च करें जब उत्पाद-बाजार फिट हो,” CZ ने शेयर किया।

Changpeng Zhao के अनुसार, 99.95% AI एजेंट्स को टोकन की आवश्यकता नहीं होती। Satoshi Club लगभग इसी भावना को साझा करता है, इंडिकेट करते हुए कि यह अनुमान 95% है।

इन चर्चाओं के बीच, एक लोकप्रिय क्रिप्टो विश्लेषक, Cato, ने AI डेवलपर्स की फंडिंग प्राप्त करने में कठिनाइयों को उजागर किया। उन्होंने बताया कि AI एजेंट्स के लिए अनुसंधान और विकास (R&D) की लागत काफी हो सकती है। इस बीच, कई निवेश फर्म मुख्य रूप से वित्तीय रिटर्न पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

“…कई निवेश संस्थानों के लिए, पैसा कमाना उनका प्राथमिक लक्ष्य है। जब वे उत्पादों में निवेश करते हैं, तो वे उत्पादों को जल्द से जल्द सुधारने और फिर मुनाफा कमाने के लिए मजबूर करेंगे,” Cato ने कहा

यह चिंता उठाता है कि क्या निवेशक टोकन के प्रोत्साहन के बिना AI एजेंट विकास की “मूक लागत” को सहन करने के लिए तैयार होंगे।

जबकि Changpeng (CZ) Zhao ने क्रिप्टो फंडरेजिंग की शक्ति को स्वीकार किया, उन्होंने जोर दिया कि टोकन के माध्यम से पैसा जुटाना अंतिम लक्ष्य नहीं होना चाहिए।

“टोकन का उपयोग करके पैसा जुटाना क्रिप्टो के लिए एक शक्तिशाली उपयोग मामला है, लेकिन उन्हें पैसा जुटाने के बाद निर्माण पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, न कि केवल टोकन बेचने पर,” उन्होंने जोड़ा

Tokenized AI एजेंट्स की पकड़ कमजोर

इस बीच, CZ की टिप्पणियाँ ऐसे समय में आई हैं जब टोकनाइज्ड AI एजेंट्स गैर-टोकनाइज्ड प्रतिस्पर्धियों के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। Cookie.fun के डेटा से नए AI एजेंट टोकन के लॉन्च में मंदी का संकेत मिलता है।

इसके अलावा, AI एजेंट टोकन्स का मार्केट कैपिटलाइजेशन पिछले 24 घंटों में लगभग 10% गिरकर $5.62 बिलियन हो गया है।

Tokenized AI Agents' performance
Tokenized AI Agents’ performance. स्रोत: Cookie.fun

ये डेटा निवेशकों की घटती उत्सुकता को दर्शाते हैं और संकेत देते हैं कि AI-ड्रिवन क्रिप्टो सॉल्यूशन्स के प्रति उत्साह ठंडा पड़ रहा है।

नए टोकन लॉन्च में मंदी इस बात की ओर इशारा करती है कि इस सेक्टर का ध्यान नवाचार से वित्तीय लाभ की ओर शिफ्ट हो रहा है, जो नई विचारधाराओं और वास्तविक दुनिया के उपयोग मामलों को सीमित कर सकता है।

दूसरी ओर, गैर-टोकनाइज्ड AI एजेंट्स वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करने के कारण अधिक ध्यान आकर्षित कर रहे हैं, बजाय कि सट्टा ट्रेडिंग के। विशेष रूप से, AI Agents Directory के डेटा के अनुसार, AI एजेंट्स में औसत मासिक वृद्धि 36% है।

Non-tokenized AI agents growth trend
Non-tokenized AI agents growth trend. स्रोत: AI Agents Directory

हालांकि, बढ़ती रुचि के बावजूद, Web3-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशन्स अभी भी कुल AI एजेंट इकोसिस्टम का मामूली हिस्सा (3%) ही हैं।

इसलिए, CZ की टिप्पणियाँ AI डेवलपर्स और निवेशकों के लिए एक चेतावनी हैं। जबकि टोकनाइजेशन एक मूल्यवान फंडरेज़िंग टूल हो सकता है, लॉन्ग-टर्म सफलता के लिए वास्तविक प्रोडक्ट-मार्केट फिट को प्राथमिकता देना आवश्यक है।

वे प्रोजेक्ट्स जो व्यावहारिक, गैर-टोकनाइज्ड सॉल्यूशन्स बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे उन प्रोजेक्ट्स से अधिक समय तक टिक सकते हैं जो मुख्य रूप से वित्तीय सट्टा पर आधारित हैं।

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