Umer264

Phí giao dịch: Được sử dụng để trả phí mạng (gas).
Staking: Người dùng có thể stake đồng MIRA để hỗ trợ mạng lưới và nhận thưởng.
Hợp đồng thông minh: Được sử dụng để chạy các ứng dụng phi tập trung.
Dịch vụ DeFi: Có thể được sử dụng trong các dịch vụ tài chính trên blockchain.
MIRA Network là gì?
MIRA Network là một nền tảng blockchain tập trung vào việc mã hóa tài sản thực (RWA). Điều này có nghĩa là các tài sản như cổ phiếu công ty hoặc bất động sản có thể được chuyển đổi thành các token blockchain và được giao dịch một cách kỹ thuật số.
Cập nhật quan trọng
Đã có những cuộc thảo luận về việc đổi thương hiệu MIRA Coin thành “Mirex (MRX)” và có thể thay đổi mô hình ra mắt thành một buổi ra mắt công bằng thay vì ICO truyền thống.#mira @Mira - Trust Layer of AI $MIRA

Token ROBO được sử dụng trong hệ sinh thái Fabric cho:
Thanh toán – Thanh toán cho robot hoặc dịch vụ AI để hoàn thành nhiệm vụ
Staking – Khóa token để tham gia vào mạng lưới
Quản trị – Bỏ phiếu về các quyết định của dự án
Phí mạng – Thanh toán phí giao dịch hoặc dịch vụ
Phân phối Token (Khoảng)
Cộng đồng & Hệ sinh thái: ~29%
Nhà đầu tư: ~24%
Đội ngũ & Cố vấn: ~20%
Dự trữ Quỹ: ~18%
Còn lại cho thanh khoản và phát triển.
Mục tiêu Dự án
Quỹ Fabric muốn tạo ra một tương lai nơi:
Các tác nhân AI có thể làm việc độc lập

Các nhà nắm giữ XPL có thể tham gia vào các quyết định như nâng cấp giao thức, điều chỉnh tỷ lệ lạm phát, cấu trúc phần thưởng và các tham số mạng.
Điều này cho phép người nắm giữ có tiếng nói trong sự phát triển của chuỗi.
5. 📈 Khuyến khích Hệ sinh thái
Một phần của các token XPL được phân bổ để thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái: tài trợ cho các nhà phát triển, khuyến khích khai thác thanh khoản, hợp tác và tích hợp với các dịch vụ DeFi.
6. 🔥 Thiết kế Kinh tế (Đốt phí)
Plasma sử dụng một phần mô hình phí của mình (lấy cảm hứng từ EIP-1559) để đốt cháy các khoản phí giao dịch cơ bản, tạo ra áp lực giảm phát có thể hỗ trợ sự định hình giá trị lâu dài.

Các nhà cung cấp dịch vụ quy mô lớn như AWS đang thu được 39% biên lợi nhuận hoạt động từ thị trường đám mây AI trị giá 80 tỷ đô la,” Oliver, Đồng sáng lập tại Gata cho biết. “Sự kiểm soát tập trung này không chỉ làm tăng chi phí mà còn làm tắc nghẽn quyền truy cập - cản trở tiềm năng kinh tế khổng lồ của AI. Nhiệm vụ của chúng tôi là làm cho AI trở nên có thể tiếp cận toàn cầu, bắt đầu với một cơ sở hạ tầng thực thi mở.

Nhiệm vụ đó bắt đầu bằng việc cắt bỏ những trung gian không cần thiết. Với Walrus hiện đang hỗ trợ nền tảng DataAgent của Gata, các nhà phát triển và người đóng góp có quyền truy cập vào một cấu trúc phi tập trung, có nền tảng kinh tế vững chắc cho việc thực thi AI. Quan trọng hơn, nó tạo ra nền tảng cho việc đào tạo và suy diễn mô hình phi tập trung quy mô lớn - điều mà cho đến nay vẫn chỉ là một thuật ngữ hơn là thực tế.

Walrus thay đổi phương trình.

Khác với các lớp lưu trữ truyền thống mà phạt việc truy xuất dữ liệu, Walrus không tính phí tải xuống, trong khi vẫn cung cấp hiệu suất tương đương với các nhà cung cấp đám mây tập trung. Không chỉ là tiết kiệm chi phí—điều này còn mở khóa quy mô. Bằng cách tích hợp Walrus, Gata loại bỏ một nút thắt chính đã làm chậm tiến trình trong AI phi tập trung, cho phép bất kỳ ai cũng có thể giúp tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp để đào tạo các mô hình AI lớn, mà không phải lo lắng về các khoản phí không thể đoán trước.

“Lời hứa của AI phi tập trung đã bị cản trở bởi một thách thức kinh tế cơ bản: việc truy cập dữ liệu là quá đắt đỏ,” Rebecca Simmonds, Giám đốc Điều hành của Quỹ Walrus cho biết. “Với Walrus, Gata giờ đây có thể xây dựng trên một lớp dữ liệu cung cấp cả sự phi tập trung và khả năng chi trả.”

Bằng cách loại bỏ phí tải xuống và cho phép xác thực dữ liệu trên chuỗi, sự hợp tác này đưa AI mã nguồn mở đến gần khả năng kinh tế quy mô.

AI phi tập trung vừa nhận được một cú hích ở nơi đau nhất—chi phí. Gata, một công ty tập trung vào việc xây dựng suy diễn mô hình lớn phi tập trung, đào tạo và các đường ống dữ liệu, đã hợp tác với Walrus để loại bỏ một trong những rào cản lớn nhất trong lĩnh vực này: việc truy cập dữ liệu quá đắt đỏ.

Sự tích hợp tập trung vào DataAgent, nhà máy dữ liệu phi tập trung trực tiếp của Gata. Được xây dựng để khai thác khả năng tính toán dựa trên trình duyệt nhàn rỗi cho việc tạo ra bộ dữ liệu AI, DataAgent dựa vào một đàn các cộng tác viên thường xuyên kéo về khối lượng dữ liệu lớn. Loại truy cập phân tán như vậy đã truyền thống gây ra phí lưu trữ và truy xuất đáng kể trên cả mạng đám mây tập trung và mạng phi tập trung—biến lời hứa của AI do cộng đồng điều khiển thành một thí nghiệm quá đắt đỏ.

Dưới đây là ba chỉ số phân tích kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong việc dự đoán giá của Dusk:

Đường xu hướng: Đây là những đường được vẽ trên một biểu đồ kết nối hai hoặc nhiều điểm giá. Chúng được sử dụng để xác định và xác nhận các xu hướng thị trường hiện có, bất kể xu hướng tăng, giảm hay đi ngang.

Chỉ số sức mạnh tương đối (RSI): RSI đo lường tốc độ và sự thay đổi của các chuyển động giá của một tài sản cụ thể. Các nhà giao dịch Dusk nhìn vào RSI để tìm kiếm các tín hiệu mua hoặc bán tiềm năng hoặc khả năng đảo chiều xu hướng.

Moving Averages: Những điều này làm mượt dữ liệu giá bằng cách tạo ra một mức giá trung bình được cập nhật liên tục, giúp xác định các xu hướng trong các khoảng thời gian cụ thể. Một xu hướng tăng trong Dusk có thể được chỉ ra bởi giá của nó cao hơn mức trung bình động và ngược lại.

Dự đoán giá Dusk 2028
Thời gian điều chỉnh tiếp tục vào năm 2028, với mức thấp dự kiến là $5.10 và giá trung bình là $6.40.

Với sự ổn định hơn, giá cao nhất của Dusk có thể đạt tới $7.90.

Dự đoán giá Dusk 2029
Đến năm 2029, chúng tôi dự đoán một giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ khác.

Giá thấp nhất và giá trung bình sẽ tăng mạnh lên khoảng $9.80 và $11.20, tương ứng.

Giá cao nhất của Dusk có thể đạt đến mức $13.50.

Dự đoán giá Dusk 2030
Đến năm 2030, Dusk có thể được áp dụng rộng rãi, dẫn đến một đỉnh giá kỳ diệu.