Struttura dei prestiti garantiti da dati NFT e dei pegni di dati @LoadedLions_CDC , @OpenGradient , @multiplifi Con l'affermazione degli NFT come forma di asset digitale, sono emerse anche tentativi di sfruttarli finanziariamente. Uno di questi è la struttura di prestiti garantiti da dati NFT, che valuta il valore di NFT rari per utilizzarli come garanzia. Questa struttura trasferisce il concetto di depositare asset e prendere in prestito fondi, tipico dei pegni fisici, in un ambiente digitale, combinando valutazioni basate su intelligenza artificiale e protocolli finanziari a rendimento, come nel caso di Loaded Lions. Loaded Lions è una collezione di NFT di immagini profilo limitata a 10.000 pezzi, emessa sulla catena Cronos, con casi d'uso incentrati sulla comunità e sugli elementi di gioco. Tuttavia, la frequenza di scambio sul mercato è molto bassa, con un volume di scambi di 24 ore che non si verifica recentemente, mostrando una liquidità limitata. Questa caratteristica influisce direttamente sulla scoperta dei prezzi e sulla possibilità di liquidazione, che sono elementi cruciali quando si utilizza un NFT come garanzia. Nel contesto di questa struttura, l'infrastruttura di intelligenza artificiale decentralizzata, come OpenGradient, è proposta per valutare il valore degli NFT. OpenGradient fornisce una base tecnologica che supporta inferenze AI verificabili on-chain e l'esecuzione di modelli, ma non è stato confermato un sistema dedicato per calcolare in tempo reale il valore di mercato di specifiche collezioni di NFT basato su dati pubblici. In generale, il valore degli NFT è determinato considerando vari fattori come casi di scambio recenti, rarità e attività della comunità, ma per asset con scambi rari esiste un limite strutturale dovuto alla mancanza di dati aggiornati che l'AI può utilizzare. Assumendo che il valore di garanzia sia stato stabilito attraverso la valutazione degli NFT, nel campo della gestione degli asset che porta a prestiti, si menzionano protocolli finanziari a rendimento come Multipli fi. Multipli fi opera effettivamente su una struttura che genera reddito basata su token legati a beni reali come obbligazioni o oro e stablecoin, e non offre ufficialmente un modello che utilizza NFT altamente volatili come garanzia. Esiste quindi una chiara differenza di natura tra una struttura di reddito stabile basata su beni reali e NFT con bassa liquidità. Esaminando i casi passati del mercato dei prestiti garantiti da NFT, i protocolli basati su pool che hanno adottato valutazioni automatiche dei prezzi e strutture di liquidazione immediata hanno affrontato problemi di liquidazione a catena a causa di forti fluttuazioni dei prezzi e mancanza di liquidità. Al contrario, i metodi in cui i singoli prestatori e mutuatari negoziano le condizioni, sebbene di dimensioni più piccole, sono stati mantenuti relativamente stabili. Questo dimostra che gli asset NFT rari e altamente individualizzati presentano una struttura di rischio diversa rispetto agli asset finanziari tradizionali. Complessivamente, sebbene il concetto di un pegno di dati che valuta in tempo reale il valore di NFT rari e fornisce prestiti immediati su asset a rendimento sia chiaro in teoria, attualmente non è facile affermare che ciascun componente operi come un sistema completo basato su dati verificabili. Loaded Lions esiste come asset digitale con valore culturale e comunitario, OpenGradient fornisce un'infrastruttura AI generica e Multipli fi gestisce protocolli con strutture di reddito basate su beni reali. Questi tre elementi possono essere menzionati nel contesto di una discussione comune sulla finanziarizzazione degli NFT, ma al momento è più accurato considerarli come casi di riferimento che spiegano le caratteristiche strutturali e i limiti affrontati dai prestiti garantiti da NFT piuttosto che come un singolo servizio finanziario implementato come pegno di dati. $LION

La reputazione del fandom degli streamer AI e la struttura dell'economia degli idoli virtuali @jointheparti , @Kindred_AI , @foruai Il tema della reputazione del fandom degli streamer AI parte dall'analisi di come i personaggi basati sull'intelligenza artificiale, le piattaforme di live streaming e i sistemi di reputazione on-chain funzionino ciascuno in modo diverso. L'economia del fandom esistente si è formata grazie al fatto che i fan forniscono tempo, attenzione e lavoro emotivo ai contenuti prodotti da creatori umani, e questo è stato misurato principalmente attraverso indicatori temporanei come visualizzazioni, commenti e sponsorizzazioni. Secondo la ricerca accademica, in questa struttura il contributo dei fan spesso ha significato in sé piuttosto che essere chiaramente convertito in valore economico, e la reputazione era anche fissata all'interno di singole piattaforme, rendendo difficile il suo spostamento o accumulo. Recentemente, con l'aumento dei casi in cui i personaggi AI producono contenuti e partecipano all'interazione, la relazione tra fan e creatori si sta espandendo da una struttura centrata sull'uomo a una struttura centrata sulla tecnologia. Kindred è un progetto che sviluppa personaggi AI dotati di riconoscimento emotivo e comprensione del linguaggio naturale, progettati per formare relazioni a lungo termine con gli utenti basate su proprietà intellettuale concessa in licenza. Questi personaggi utilizzano una struttura di memoria persistente che ricorda il contesto della conversazione e le reazioni degli utenti, e includono meccanismi di gamification in cui le ricompense variano in base allo stato emotivo o alla frequenza delle interazioni. Secondo i documenti ufficiali, Kindred ha rivelato il numero di utenti attivi giornalieri in fase pre-lancio mobile e ha registrato un certo volume di vendite attraverso la prevendita. Questi dati sono presentati come indicatori oggettivi che mostrano come i personaggi AI funzionino come soggetti di contenuto basati su relazioni ripetitive, superando il semplice strumento. PARTI è una piattaforma di live streaming operante in un ambiente web3 che offre agli spettatori la possibilità di fissare messaggi o inviare mance durante le trasmissioni in diretta e ha una struttura che premia gli streamer che trasmettono per più di un certo periodo con punti. Questi punti sono collegati a un sistema di classificazione interno alla piattaforma, e i documenti ufficiali descrivono una struttura di pre-stagione relativa alla distribuzione dei token. Tecnologicamente, include funzionalità di pagamento basate su blockchain e transazioni decentralizzate, ma è specificato che i dati di trasmissione stessi vengono elaborati in un ambiente off-chain. Questo è interpretato come un riflesso delle attuali limitazioni tecniche che rendono difficile registrare interazioni su larga scala in tempo reale direttamente sulla blockchain. ForU AI è un protocollo che gestisce identità e reputazione on-chain, registrando l'esperienza e i badge basati sulle attività degli utenti in forma di identità tokenizzata. Questa identità è verificata attraverso un metodo di firma standardizzato e mira a una reputazione mobile che non è vincolata a piattaforme specifiche. I documenti tecnici presentano risultati di ottimizzazione come la riduzione dei costi di gas e la diminuzione dei tempi di elaborazione, e descrivono anche la funzionalità di classificazione delle caratteristiche emotive dei post e delle interazioni attraverso l'analisi testuale basata su intelligenza artificiale. Tuttavia, non sono ancora stati confermati casi in cui questo sistema sia stato applicato in un ambiente di live streaming su larga scala. Secondo i materiali esaminati, non esistono integrazioni tecniche o partnership ufficialmente confermate tra Kindred, PARTI e ForU AI. Pertanto, la struttura in cui i personaggi AI conducono trasmissioni e registrano la lealtà e la reputazione dei fan come dati on-chain può essere spiegata concettualmente, ma non è un sistema effettivamente implementato. Questo punto è stato ripetutamente confermato nell'analisi complessiva, e attualmente ogni progetto deve essere compreso come operante in modo indipendente. Tuttavia, confrontando le funzionalità dei tre progetti, emerge una direzione comune volta a trasformare il comportamento dei fan in dati verificabili e ad accumularli a lungo termine. Secondo la teoria economica comportamentale e la ricerca empirica, gli streamer AI tendono a mostrare una fiducia iniziale o un tasso di conversione degli acquisti più bassi rispetto agli streamer umani, ma si riporta che questa differenza diminuisce quando si combinano eventi di domande e risposte in tempo reale o eventi interattivi. Inoltre, nel caso degli streamer virtuali AI studiati, è stata presentata un'analisi che evidenzia come l'imprevedibilità delle espressioni e la partecipazione collettiva della comunità abbiano giocato un ruolo importante nel mantenimento del fandom. Questi risultati sono in linea con ricerche precedenti che indicano che il fandom non è semplicemente un gruppo di consumatori, ma un gruppo che crea significato attraverso l'interazione. Se viene introdotto un sistema di reputazione on-chain, il contributo dei fan rimarrà come un record accumulato nel tempo piuttosto che come un indicatore una tantum. Questo è valutato come vantaggioso per filtrare account falsi o partecipazione automatizzata, ma solleva anche preoccupazioni sulla privacy e sulla recuperabilità, poiché il comportamento passato di un individuo rimane permanentemente. La letteratura etica sulla blockchain ha ripetutamente discusso le critiche secondo cui questa permanenza potrebbe limitare la possibilità di cambiamento umano. Anche nei documenti pubblici di ForU AI viene descritta la modalità di accumulo della reputazione, ma non è stata confermata alcuna menzione di meccanismi di attenuazione o cancellazione nel tempo. In conclusione, il concetto di reputazione del fandom degli streamer AI ci porta a considerare complessivamente le caratteristiche di diverse tecnologie e servizi già esistenti. Kindred implementa interazioni emotive attraverso personaggi automatizzati, PARTI offre una struttura di streaming che collega la partecipazione dei fan ad attività economiche in tempo reale, e ForU AI sta tentando di registrare questa partecipazione come dati di reputazione mobili. Tuttavia, attualmente non esistono prove che questi tre elementi operino come un'economia degli idoli virtuali integrata, e ogni sistema deve essere compreso come un caso indipendente. Tuttavia, i dati oggettivi su questi progetti forniscono indizi concreti su come il fandom venga digitalizzato, gestito tecnicamente e riconosciuto come una nuova forma di valore.