Zagraniczne media: płatności AI i tokenizacja mogą napędzać wzrost wielu altcoinów
Zagraniczne media komentują, że tokenizacja i autonomiczne płatności napędzane przez AI zaczynają się krzyżować, co może stać się głównym czynnikiem katalizującym kolejną fazę rozwoju niektórych altcoinów. Kluczowa teza artykułu głosi, że wraz z tym, jak maszyny zaczynają korzystać z usług i dokonywać rozliczeń bez udziału człowieka, najpierw wzrośnie zapotrzebowanie na on-chainową infrastrukturę dotyczącą interoperacyjności, zgodności z przepisami, płatności i mocy obliczeniowej.
Chainlink stawia na interoperacyjność i zgodność
Artykuł wskazuje, że Chainlink odgrywa istotną rolę w tej nowej fazie, ponieważ łączy blockchainy, instytucje i aplikacje, obsługując dane, komunikację międzyłańcuchową oraz narzędzia zapewniające zgodność. Opracowywane przez Chainlink Runtime Environment również postrzegane jest jako rozwiązanie dla agentów AI oraz scenariuszy tokenizacji.
Autor wspomina, że Chainlink konsekwentnie rozszerza współpracę z instytucjami w zakresie projektów tokenizacji, obejmując inicjatywy z Amundi, Visa i Canton. Jeśli w przyszłości agenci AI będą musieli przenosić aktywa między różnymi blockchainami, znaczenie CCIP może jeszcze wzrosnąć.
- Projekty tokenizacji instytucjonalnej nadal rosną
- Zasięg wdrożeń CCIP się powiększa
- Rośnie zapotrzebowanie na płatności realizowane przez agentów AI
XRP i Stellar celują w płatności maszynowe
Artykuł stwierdza, że XRP i Stellar są ściślej powiązane z scenariuszami wymagającymi niskich kosztów i szybkiego rozliczania. Ripple zintegrował XRP Ledger oraz RLUSD ze standardem płatności x402, by wspierać autonomiczne płatności on-chain inicjowane przez agentów AI.
Według artykułu liczba transakcji typu agent na XRPL przekroczyła ostatnio 1 milion. RippleX przewiduje, że wraz ze wzrostem adopcji liczba ta może osiągnąć 10 milionów, a nawet więcej. Jednocześnie Stellar jest już wykorzystywany zarówno w sieciach płatności, jak i tokenizacji, dzięki czemu XLM korzysta z obu rodzajów popytu.
NEAR, Render i inne uzupełniają infrastrukturę
Spośród pozostałych projektów, NEAR postrzegany jest jako infrastruktura dla współpracy agentów. W artykule wskazano, że technologia chain abstraction oraz rynek agentów AI od NEAR mają na celu umożliwienie współdziałania agentów na różnych sieciach. ASI (FET/ASI) koncentruje się bardziej na samym rynku agentów, ze szczególnym naciskiem na autonomiczną komunikację i interakcję pomiędzy agentami.
Render obrał inną drogę, zapewniając zdecentralizowane zasoby obliczeniowe. Artykuł wspomina również, że Quant łączy płatności blockchainowe z tradycyjną infrastrukturą finansową, Avalanche — dzięki współpracy z Aether — integruje ekosystem tokenizacji z infrastrukturą AI. Sui również znalazł się w gronie beneficjentów: artykuł podaje, że przeprowadzono już test wytrzymałościowy z ponad 6 milionami równoczesnych transakcji.
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
Spadek ceny bitcoin to nie odwrót trendu, lecz przygotowanie do kolejnej fali wzrostów!

Apple rzadko podpisuje długoterminowe umowy na 3-5 lat dotyczące pamięci NAND, prawdopodobnie bez limitu cenowego; rozwój AI wypiera moce produkcyjne, co prowadzi do zmiany siły negocjacyjnej na rynku pamięci.
Apple prowadzi negocjacje z Kioxia w sprawie trzy- do pięcioletniej długoterminowej umowy na dostawę pamięci NAND flash, która może nie mieć limitu cenowego. Oznacza to zmianę strategii zakupowej z „niższych cen i wielu źródeł” na „zabezpieczenie ilości i długoterminowe kontrakty”. Ta zmiana wynika z intensywnej rywalizacji klientów centrów danych opartych na AI o moce produkcyjne magazynowania, co zmusza Apple do priorytetowego zabezpieczenia dostaw. Władza nad ustalaniem cen chipów pamięci stopniowo przechodzi z nabywców na sprzedawców, a obecny cykl w branży pamięci może potrwać dłużej niż tradycyjne oczekiwania rynkowe.

