Da der Kryptowährungsmarkt vor einem weiteren explosiven Ausbruch steht, stehen Händler vor einer Kaufgelegenheit mit potenziell explosiven Gewinnen.
Dieser Artikel befasst sich mit drei Konkurrenten, die unter Berücksichtigung von Faktoren wie Anwendungsfällen, Erfolgsbilanz, Preis, Tokenomics und mehr ein 1000-faches Potenzial für die nächste Rallye haben.
Basierend auf diesen Kriterien sind unsere Top-Picks Slothana, Bittensor und Dogeverse. Lassen Sie uns jedes dieser Projekte genauer untersuchen.
Slothana
Slothana ist eine der wichtigsten Vorverkaufs-Meme-Münzen im Solana-Netzwerk. Während seiner ICO-Kampagne sammelte das Projekt mehr als 15 Millionen US-Dollar. Dies macht es zu einem Favoriten im Vorverkauf und übertrifft Book of Meme und Slerf.
Nach den jeweiligen Vorverkäufen explodierte Book of Meme in nur zwei Tagen auf eine Marktkapitalisierung von 1 Milliarde US-Dollar, während Slerf Ethereum beim On-Chain-Handelsvolumen übertraf.
Gerüchten zufolge wurde Slothana von den Machern von Smog ins Leben gerufen, einer weiteren Solana-Meme-Münze, die um das Hundertfache auf eine Marktkapitalisierung von 270 Millionen US-Dollar gestiegen ist.
Händlern fiel auf, dass Smog Slothanas ersten X-Beitrag kommentierte, als sie weniger als 50 Follower hatte, und darauf hinwies, dass die Teams in gewisser Weise miteinander verbunden seien.
Wer die neue Meme-Münze mit Faultier-Thema kaufen möchte, sollte jedoch schnell handeln, da der Vorverkauf in drei Tagen endet und $SLOTH dann an den Börsen eingeführt wird.
Dogeverse
Meme-Coins waren in letzter Zeit einer der heißesten Trends im Kryptowährungsbereich, wobei Projekte wie Pepe, Dogwifhat und Bonk astronomische Erfolge feierten. Dogeverse legt jedoch die Messlatte höher und fordert Branchennormen heraus, indem es auf sechs verschiedenen Blockchains eingeführt wird.
Der innovative Schritt bedeutet, dass Dogeverse bereits auf Ethereum, Based, BSC, Polygon und Avalanche verfügbar ist und bald auch auf Solana live sein wird.
Durch diese Initiative umgeht Dogeverse die Fragmentierung der Blockchain, sorgt für eine umfassende Zugänglichkeit und ermöglicht es verschiedenen Gemeinschaften, sich unter einer einzigen Meme-Münze zu vereinen.
Das Abstecken ist ein weiteres vielversprechendes Feature von Dogeverse. Die Einsatzhöhe bietet Benutzern einen Anreiz, ihre Token zu sperren, um passive Belohnungen zu erhalten. Dies schafft nicht nur Anreize für die Community, sondern stärkt auch die Angebots- und Nachfragedynamik des Tokens, indem es das langfristige Halten fördert.
Derzeit können Staker einen effektiven Jahreszins von 100 % verdienen, dieser sinkt jedoch, je mehr Token eingesetzt werden.
Das Projekt befindet sich derzeit in der Vorverkaufsphase und hat bisher 11 Millionen US-Dollar eingesammelt. Der Preis beträgt 0,000302 US-Dollar, wird aber im Laufe der Kampagne steigen, mit der nächsten Erhöhung an einem Tag oder wenn die Gesamteinnahme 12,1 Millionen US-Dollar erreicht.
Bittensor
Bittensor gilt als „Bitcoin der künstlichen Intelligenz“. Wenn diese Analogie zutrifft, können wir vom TAO in den kommenden Jahren eine außergewöhnliche Leistung erwarten.
Es handelt sich bereits um ein etabliertes Projekt mit einem Handelspreis von 452 US-Dollar und einer Marktkapitalisierung von 3 Milliarden US-Dollar. Der Preis ist diese Woche um 5 % gestiegen, diesen Monat um 21 % und dieses Jahr um 827 % gesunken.
Angesichts der großen Marktkapitalisierung würde ein 1.000-facher Gewinn wahrscheinlich mehrere 4-Jahres-Marktzyklen erfordern. Allerdings verringert seine höhere Marktkapitalisierung auch die Volatilität und seine Position als Marktführer bei Krypto-KI-Innovationen erhöht seine Chancen auf langfristigen Erfolg.
Bittensor bietet ein robustes Framework für verteilte und incentivierte Rechenleistung, ähnlich wie Bitcoin, mit der Ausnahme, dass die Leistung für künstliche Intelligenz genutzt wird.
Es fungiert als Marktplatz, auf dem Entwickler von maschinellem Lernen und KI Strom mieten können, um Modelle zu trainieren.
Damit werden gleich zwei Probleme gelöst:
Einerseits entfallen dadurch die hohen Kosten, die mit der Entwicklung von KI-Modellen verbunden sind. Andererseits verhindert es die im KI-Bereich vorherrschende Fragmentierung des Wissens und führt stattdessen zu einem gemeinsamen und Open-Source-Framework.
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