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A centralização está a matar a IA, descubra como o Bittensor transforma o mundo da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina utilizando o poder descentralizado da Blockchain. A partir de 2025, o TAO ocupa a 29ª posição globalmente com um preço de $455,37 e uma capitalização de mercado de $3,97B, mostrando um crescimento de 1397% em relação ao seu ponto mais baixo. A rede evoluiu significativamente com um forte envolvimento da comunidade, integração abrangente de carteiras e uma presença estabelecida nos setores de IA & Big Data, DePIN e IA Generativa.

A criptomoeda é uma ferramenta para coordenar transações em um campo opaco e emergente que requer um alto grau de especialização e é sobrecarregado por burocracia e várias camadas de intermediários.

Este artigo explora o impacto da liquidez do USD no mercado de criptomoedas, especialmente a tendência do Bitcoin. Ao analisar os fluxos de fundos das operações de repo reverso (RRP) da Reserva Federal e da Conta Geral do Tesouro dos Estados Unidos (TGA), o artigo revela como o aumento da liquidez do USD impulsiona a alta dos mercados de criptomoedas e de ações.

Uma introdução abrangente a todas as principais narrativas da atual indústria cripto.

Olhando para o futuro, espera-se que Bittensor continue a avançar em várias dimensões e remodelar o panorama da indústria de IA no futuro. No campo técnico, com a superação de gargalos computacionais, a aplicação de tecnologias emergentes de computação distribuída e as conquistas graduais da computação quântica melhorarão exponencialmente a eficiência do treinamento de modelos, permitindo simulações inteligentes mais complexas e precisas. A segurança dos contratos inteligentes também será continuamente fortalecida por meio da verificação formal, auditoria assistida por IA e outros meios, criando uma base sólida para o ecossistema. Olhando para o futuro, espera-se que Bittensor continue a avançar em várias dimensões e remodelar o panorama da indústria de IA no futuro. No campo técnico, com a superação de gargalos computacionais, a aplicação de tecnologias emergentes de computação distribuída e as conquistas graduais da computação quântica melhorarão exponencialmente a eficiência do treinamento de modelos, ena