كنت أسأل نفسي شيئًا أعتقد أن الناس يفترضونه بسرعة كبيرة، وهو أن بنية الذكاء الاصطناعي تدور بشكل أساسي حول نماذج أسرع وحوسبة أكبر. لم أعد مقتنعًا بذلك بالكامل. أعود دائمًا إلى فكرة أبسط، وهي أن البنية التحتية تبدأ في أن تكون مهمة عندما تغير السلوك، وليس فقط الأداء.
وهذا جزئيًا السبب في أنني كنت أراقب $OPEN بشكل مختلف. على السطح يبدو وكأنه توكن AI آخر مرتبط بسرد AI آخر. ولكن في العمق، يبدو أكثر كطبقة تنسيق، أساسًا نظام يحدد من يساهم بالقيمة ومن يحصل على المكافأة لذلك.
بعض الأرقام تجعل هذا مثيرًا للاهتمام، ولكن ليس لأسباب سعرية. تقريبًا 290 مليون من 1 مليار توكن يتداول، مما يعني أن معظم العرض لا يزال خارج السوق. هذا مهم لأن التوزيع المستقبلي يمكن أن يغير الحوافز لاحقًا. القيمة السوقية حوالي 53 مليون دولار مع حجم يومي تقريبًا 9.5 مليون دولار تشير إلى أن الناس يشاركون، ولكن الحجم بالقرب من 18% من القيمة السوقية يشير أيضًا إلى دوران ثقيل بدلاً من قناعة مستقرة. حوالي 29 ألف حائز يكفي لإظهار الانتباه، ولكنه ليس كافيًا لإثبات التنسيق المستدام بعد.
في ظروف السيولة الأكثر ضيقًا، أعتقد أن الأنظمة تختبر أقل بسبب الحماس وأكثر بسبب ما إذا كان الناس يستمرون في الظهور عندما تصبح المكافآت أصعب في الكسب.
OpenLedger #OpenLedger #
