Se il 100% dell'offerta totale di un token è in circolazione, cosa succede dopo? Caduta libera? Pump and dump coordinato? Allocazioni di token concentrate?

Quando le persone rispondono ai miei contenuti, a volte mi sembra che siano più intelligenti scrivendo meglio di me. Le persone sono davvero intelligenti nelle loro interazioni.

È un altro giovedì. Sai che la chiarezza del segnale batte il rumore. Dovresti dare un'occhiata a @AgentXYZ_ai oggi. Hanno 28 agenti AI specifici per il dominio in un unico terminale, superando 1 milione di punti dati su 7.000 asset e 75 indicatori per far emergere segnali azionabili. Inoltre, un assistente abilitato alla voce esegue operazioni su X o tramite un'API ottimizzata per la latenza, mentre 18 strategie testate, controlli automatici del rischio e dashboard personalizzabili hanno già alimentato 57.000 transazioni live. Le loro caratteristiche: 1. Airdrop di $TRADER per i possessori 2. Accesso agli airdrop dell'ecosistema 3. Commissioni di trading ridotte + premi per referral potenziati 4. Accesso premium all'autotrading con ~90% APY Infine, stanno lanciando il loro NFT di genesi su AVAX tra 4 giorni. Per assicurarti un posto, compila il modulo qui sotto ⬇️

Mi sono unito a Ethos meno di 24 ore fa, grazie a @0xkovv. Ora è il momento di costruire una reputazione.

Divertente come passo da Rabby a Zerion a seconda dell'azione che sto per fare. Un semplice trasferimento/tx in arrivo - Zerion Attività DeFi - Rabby Mi sento a mio agio in questo modo.

C'è una nuova narrativa tra i progetti. "TGE in arrivo. Stiamo lanciando questo token. Ecco la nostra Tokenomics. Niente VC, niente insider, solo la comunità, e così via." --- Perché questo pitch funziona? I progetti hanno imparato una lezione dura nel 2023 e 2024, quando molti token in fase iniziale sono crollati nel momento in cui sono scaduti i cliff per gli insider. @HyperliquidX ha capovolto questa situazione. Ha lanciato prima un DEX perp funzionante, ha saltato le allocazioni pre-vendita e ha airdroppato il 28% dell'offerta direttamente agli utenti. Nel giro di due mesi, il valore cartaceo dell'airdrop ha superato i 7 miliardi di dollari e il volume giornaliero ha raggiunto 1,39 miliardi di dollari, costringendo i fondi che erano rimasti a comprare sul mercato invece che a un prezzo scontato. Il caso ha dimostrato che un prodotto genuino più un lancio equo possono generare domanda senza il supporto di venture capital. --- Ci sono vantaggi nei lanci "solo comunità"? Sì, ci sono: • Fondi di entrate: Hyperliquid indirizza le commissioni di trading a un portafoglio di riacquisto, creando un supporto costante per le offerte. • Utilità chiara: Il token viene utilizzato per scalare la domanda con l'uso. • Proprietà trasparente: Nessun sovraccarico di VC che deprime il trading iniziale. Quando questi tre elementi si allineano, il token diventa il tubo di flusso di cassa per il protocollo. --- Vedo un problema nella narrativa. Perché? Troppe squadre hanno copiato lo slogan senza copiare la sostanza. Nel boom degli agenti AI, la maggior parte dei token degli agenti è sopravvissuta appena 17 giorni in media, e il modo di fallire è semplice: • Nessun prodotto appiccicoso → nessun flusso di cassa esterno. • Utilità del token limitata a "il numero sale" → la domanda crolla una volta che l'hype svanisce. • L'offerta continua a inflazionarsi secondo il programma → il prezzo è in calo. --- Economia disallineata può anche rovinare prodotti reali. Di cosa sto parlando? Un'app funzionante non è sufficiente se la distribuzione è distorta. Fette eccessive per il team o per i consulenti, emissioni di inflazione infinita o nessun offset di burn eliminano la fiducia e schiacciano i detentori a lungo termine. Il 90% dei token lanciati dal 2020 ora scambia sotto il prezzo di quotazione, e questo è principalmente attribuito a una cattiva progettazione degli incentivi. Ecco perché ho un certo numero di cose che considero prima di fidarmi di qualsiasi progetto che vende la narrativa NO VC. --- Checklist prima di salutare un lancio "No-VC" 1. Motore di entrate: Il protocollo può guadagnare commissioni in un mercato abbastanza grande da contare? 2. Svuotamento del token: Gli utenti hanno bisogno del token per accedere a quelle entrate o servizi? 3. Cadenza dell'offerta: L'emissione è abbinata all'attività prevista, con limiti chiari e sbloccaggi trasparenti? 4. Piano di liquidità post-lancio: Commissioni, riacquisti o svuotamenti che riciclano valore nel float. 5. Governance adattiva: Meccanismi per regolare i parametri una volta che il mercato rivela difetti. Se uno di questi punti è vuoto, l'assenza di un VC è un avvertimento che si sta chiedendo al retail di fornire liquidità di uscita. --- Infine, i lanci orientati alla comunità possono democratizzare la proprietà e persino costringere i fondi a pagare prezzi di mercato equi, ma solo quando supportati da una reale trazione del prodotto e da un'ingegneria del token disciplinata. Slogan copiati e incollati non risolveranno un modello di business debole, e programmi di emissione disallineati possono distruggere anche progetti forti. Tratta ogni nuovo thread "TGE in arrivo" come un pitch deck, segui i flussi di cassa, leggi il cap table e ricorda che il codice senza economia non è un mercato, ma solo software. Grazie per aver letto! Se hai imparato qualcosa, condividi gentilmente e seguimi @RubiksWeb3hub per ulteriori approfondimenti.

So che non sono un Master Prompt Engineer, ma devo dedicare più tempo a Grok 4 per integrarlo nella mia metodologia. Non ho ancora ottenuto alcuna soddisfazione dal suo utilizzo rispetto a O3, ma sicuramente lo scoprirò. C'è una cosa che mi piace però. La suddivisione del ragionamento è interessante.

Il 99 % degli ‘incubatori crypto’ sono semplicemente acceleratori con un nuovo logo. L'1 % che crea veri loop economici diventa ecosistemi da miliardi di dollari. Ecco come puoi individuare gli INCUBATORI di successo e giocare bene la partita🧵👇

Prossima strategia Rubare 40 milioni di dollari e poi riscuotere un premio di 5 milioni di dollari.

Centralizzazione vs Decentralizzazione dell'AI: Cosa Vale la Pena Giocare? Immagina due arene: una è dominata da giganti tecnologici che gestiscono enormi data center, addestrando modelli all'avanguardia e stabilendo le regole. L'altra distribuisce calcolo, dati e decisioni tra milioni di miner, dispositivi edge e comunità aperte. Dove scegli di costruire o investire dipende da quale arena credi catturerà la prossima ondata di valore, o se la vera opportunità risiede nel collegare entrambe. --- Cosa Significano Centralizzazione e Decentralizzazione nell'AI L'AI centralizzata si trova principalmente in piattaforme cloud hyperscale come AWS, Azure e Google Cloud, che controllano la maggior parte dei cluster GPU e detengono una quota del 68% del mercato globale del cloud. Questi fornitori addestrano grandi modelli, mantengono i pesi chiusi o sotto licenze restrittive (come visto con OpenAI e Anthropic) e utilizzano set di dati proprietari e partnership esclusive. La governance è tipicamente aziendale, guidata da consigli di amministrazione, azionisti e regolatori nazionali. D'altra parte, l'AI decentralizzata distribuisce il calcolo attraverso mercati GPU peer-to-peer, come @akashnet_ e @rendernetwork, così come reti di inferenza on-chain come @bittensor_. Queste reti mirano a decentralizzare sia l'addestramento che l'inferenza. --- Perché la Centralizzazione Continua a Dominare Ci sono ragioni strutturali per cui l'AI centralizzata continua a prevalere. Addestrare un modello all'avanguardia, ad esempio, un modello multilingue da 2 trilioni di parametri, richiede oltre 500 milioni di dollari in hardware, elettricità e capitale umano. Pochissime entità possono finanziare ed eseguire tali iniziative. Inoltre, obblighi normativi come l'Ordine Esecutivo degli Stati Uniti sull'AI e l'AI Act dell'UE impongono requisiti rigorosi riguardo al red-teaming, ai rapporti di sicurezza e alla trasparenza. Soddisfare queste richieste crea un fossato di conformità che avvantaggia gli incumbents ben finanziati. La centralizzazione consente anche un monitoraggio della sicurezza più rigoroso e una gestione del ciclo di vita durante le fasi di addestramento e distribuzione. --- Crepe nel Modello Centralizzato Tuttavia, questo dominio ha vulnerabilità. C'è una crescente preoccupazione per il rischio di concentrazione. In Europa, dirigenti di 44 grandi aziende hanno avvertito i regolatori che l'AI Act dell'UE potrebbe involontariamente rafforzare i monopoli cloud statunitensi e limitare lo sviluppo regionale dell'AI. I controlli all'esportazione, in particolare le restrizioni GPU guidate dagli Stati Uniti, limitano chi può accedere a calcoli di alta gamma, incoraggiando paesi e sviluppatori a guardare verso alternative decentralizzate o aperte. Inoltre, i prezzi delle API per modelli proprietari hanno visto più aumenti dal 2024. Questi affitti monopolistici stanno motivando gli sviluppatori a considerare soluzioni a basso costo, a peso aperto o decentralizzate. --- AI Decentralizzata Abbiamo mercati di calcolo on-chain come Akash, Render e @ionet che consentono ai proprietari di GPU di affittare capacità inutilizzata a carichi di lavoro AI. Queste piattaforme si stanno ora espandendo per supportare GPU AMD e stanno lavorando su prove a livello di carico di lavoro per garantire le prestazioni. Bittensor incentiva i validatori e i runner di modelli attraverso il token $TAO. L'apprendimento federato sta guadagnando adozione, principalmente nella sanità e nella finanza, consentendo un addestramento collaborativo senza spostare dati grezzi sensibili. La prova di inferenza e il machine learning a conoscenza zero consentono output di modelli verificabili anche quando vengono eseguiti su hardware non affidabile. Questi sono passi fondamentali per API AI decentralizzate e senza fiducia. --- Dove Risiede l'Opportunità Economica Nel breve termine (oggi fino a 18 mesi), l'attenzione è rivolta all'infrastruttura a livello di applicazione. Strumenti che consentono alle imprese di passare facilmente tra OpenAI, Anthropic, Mistral o modelli locali a peso aperto saranno preziosi. Allo stesso modo, studi ottimizzati che offrono versioni conformi alle normative di modelli aperti sotto SLA aziendali stanno guadagnando terreno. Nel medio termine (18 mesi a 5 anni), le reti GPU decentralizzate si espanderanno man mano che i loro prezzi dei token riflettono l'uso effettivo. Nel frattempo, le subnetworks in stile Bittensor focalizzate su compiti specializzati, come la valutazione del rischio o il ripiegamento delle proteine, scaleranno in modo efficiente attraverso effetti di rete. Nel lungo termine (oltre 5 anni), l'AI edge è destinata a dominare. Telefoni, auto e dispositivi IoT eseguiranno LLM locali addestrati attraverso l'apprendimento federato, riducendo la latenza e la dipendenza dal cloud. I protocolli di proprietà dei dati emergeranno anche, consentendo agli utenti di guadagnare micro-royalties mentre i loro dispositivi contribuiscono ai gradienti per gli aggiornamenti globali dei modelli. --- Come Identificare i Vincitori I progetti che probabilmente avranno successo avranno un forte fossato tecnico, risolvendo problemi relativi a larghezza di banda, verifica o privacy in un modo che offre miglioramenti di ordini di grandezza. I volani economici devono essere ben progettati. Un uso maggiore dovrebbe finanziare una migliore infrastruttura e contributori, non solo sovvenzionare i free riders. La governance è essenziale. Il voto con token da solo è fragile, cerca invece consigli multi-stakeholder, percorsi di decentralizzazione progressiva o modelli di token a doppia classe. Infine, l'attrazione dell'ecosistema conta. I protocolli che si integrano precocemente con le toolchain per sviluppatori comporranno l'adozione più rapidamente. --- Giocate Strategiche Per gli investitori, potrebbe essere saggio coprire, mantenendo esposizione sia a API centralizzate (per rendimenti stabili) che a token decentralizzati (per upside asimmetrico). Per i costruttori, strati di astrazione che consentono il passaggio in tempo reale tra endpoint centralizzati e decentralizzati, basati su latenza, costo o conformità, rappresentano un'opportunità ad alto leverage. Le opportunità più preziose potrebbero non trovarsi ai poli, ma nel tessuto connettivo: protocolli, strati di orchestrazione e prove crittografiche che consentono ai carichi di lavoro di instradarsi liberamente all'interno di sistemi sia centralizzati che decentralizzati. Grazie per aver letto!