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$NEAR 正式從一個通用的 L1 轉變為去中心化 AI 計算訓練的主要樞紐。在 2026 年,真正的價值不在於幣;而在於 GPU 的存取。
理論:通過將去中心化計算節點直接整合到分片架構中,NEAR 允許 AI 開發者以中央雲提供商 30% 的成本訓練模型。
洞察:市場目前將 NEAR 評價為一個區塊鏈,但聰明的資金則將其評價為一個全球 AI 公用事業提供者。這也是為什麼儘管市場整體波動,價格仍然保持韌性。
重點:不要再將 NEAR 與其他 L1 比較。它有其獨特的分類。只要對 AI 計算的需求持續增長,NEAR 的底價將持續上升。
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$NEAR
邏輯:通過將去中心化計算節點直接集成到分片架構中,NEAR允許AI開發者以中央雲提供商成本的30%訓練模型。
洞察:市場目前將NEAR評估為區塊鏈,但聰明的錢將其視為全球AI實用工具提供者。這就是為什麼儘管市場整體動盪,價格仍然保持韌性的原因。
要點:不要再把NEAR與其他L1相比較。它屬於自己的類別。只要對AI計算的需求增長,NEAR的底價將持續上升。
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