Успех предпродажи Ozak AI усиливает ожидания листинга на биржах после привлечения $6,59 млн

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-04-02Обновлено 2026-04-02

Введение

Успешное завершение предпродажи Ozak AI на сумму $6,59 млн усилило ожидания инвесторов в отношении листинга токена на биржах. В ходе семиэтапного пресейла было продано более 1,15 млрд токенов OZ, а их цена выросла с $0,001 до $0,014, что принесло ранним инвесторам доходность в 14 раз. После публичного листинга по цене $1 потенциальная доходность может достичь 71x от текущей стоимости. Уверенность инвесторов подкреплена технологиями Ozak AI, включая использование DePIN для защиты данных и интеграцию инструментов безопасности Certik и Sherlock. Партнерство с Openledger также способствует укреплению позиций проекта на рынке AI-криптовалют.

Успех предпродажи OZ укрепил ожидания инвесторов, вызвав предвление вокруг публичного листинга, который потенциально может принести доходность до 71x. Это достижение последовало после того, как Ozak AI привлекла средства на сумму более $6,59 млн через продажу своей криптовалюты на базе ИИ.

Успех предпродажи OZ

Успех предпродажи OZ отражает несколько аспектов, включая, но не ограничиваясь, количество проданных токенов, привлеченные средства и рост стоимости предложения. Для начала, Ozak AI продала более 1,15 млрд токенов из 3 млрд, выделенных на предпродажу. Инвесторы активно покупают ИИ-токен и приближают его переход к фазе публичного листинга.

Инвесторы вложили примерно $6,59 млн. Излишне говорить, что они вливают больше средств в экосистему Ozak AI через покупку или накопление токена, учитывая, что еще много токенов доступно для приобретения.

Затем следует рост стоимости предложения. OZ начала предпродажу в Фазе 1 по цене $0,001. В конечном итоге цена поднялась до $0,014, что является текущей стоимостью в Фазе 7. Это приносит прибыль в 14x, прокладывая путь к более высокому мультипликатору, особенно во время листинга. Ожидается, что токены Ozak AI поступят в публичную торговлю по цене $1. Это будет означать ROI в 71x от $0,014 и 1,000x ROI от $0,001.

Технология Ozak AI подпитывает ожидания

Успех предпродажи OZ, состоящий из нескольких компонентов, готовит Ozak AI к листингу на биржах. Но импульс роста к этой вехе подпитывается технологией экосистемы, которая вселяет уверенность среди инвесторов.

DePIN, например, повышает уверенность среди начинающих инвесторов, которые часто беспокоятся о безопасности финансовых данных. DePIN предотвращает их злонамеренное изменение и потерю через блокчейн и узлы IPFS. Кроме того, он одновременно управляет критически важными действиями, такими как стейкинг и платежи.

Интеграция продвинутых инструментов Certik и Sherlock в Ozak AI гарантирует, что уязвимости смарт-контрактов выявляются и устраняются непосредственно в точке возникновения. Тем самым снова вселяя уверенность среди инвесторов.

Признание Ozak AI на рынке как фактор

Ожидания листинга на биржах усиливаются прямо пропорционально признанию Ozak AI на рынке ИИ-криптовалют в форме партнерств. Ключевые игроки рынка, такие как Openledger, признают потенциал OZ, присоединяясь к экосистеме.

Партнерство с Openledger, для справки, предполагает запуск совместных проектов для разработчиков, а также создание лучших способов обработки обучения ИИ. О сотрудничестве было объявлено ранее в ноябре 2025 года, сообщив сообществу, что они объединяют Prediction Agents и инструменты для работы с ончейн данными/моделями.

Ключевые выводы

Успех предпродажи OZ подготовил почву для публичного листинга токенов Ozak AI. Ожидания вокруг этого усиливаются, учитывая, что они подкреплены и подпитываются такими факторами, как альянсы и технология на базе ИИ. Что наиболее важно для инвесторов, ожидается, что криптопроект принесет 71x доходность при накоплении в Фазе 7. Тем не менее, перед инвестициями в криптовалюту рекомендуется провести тщательное исследование и оценку рисков.

  • Веб-сайт: https://ozak.ai/
  • Twitter/X: https://x.com/OzakAGI
  • Telegram: https://t.me/OzakAGI

Отказ от ответственности: TheNewsCrypto не поддерживает какой-либо контент на этой странице. Содержание данного пресс-релиза не представляет собой инвестиционную рекомендацию. TheNewsCrypto рекомендует своим читателям принимать решения на основе собственного исследования. TheNewsCrypto не несет ответственности за любой ущерб или убытки, связанные с контентом, продуктами или услугами, указанными в данном пресс-релизе.

ТегиБлокчейнКриптовалютаOzak AI

Связанные с этим вопросы

QКакова общая сумма, привлеченная в ходе предпродажи Ozak AI?

AOzak AI привлекла 6,59 миллиона долларов в ходе предпродажи своих токенов.

QСколько токенов OZ было продано на этапе предпродажи из общего количества?

AБыло продано более 1,15 миллиарда токенов OZ из 3 миллиардов, выделенных на предпродажу.

QКакой потенциальный возврат инвестиций (ROI) прогнозируется для инвесторов, купивших токены на 7-м этапе предпродажи?

AДля инвесторов, купивших токены на 7-м этапе по цене $0,014, прогнозируется потенциальный ROI в размере 71x при листинге по цене $1.

QКакая технология, по утверждению статьи, укрепляет доверие инвесторов к Ozak AI?

AДоверие инвесторов укрепляют технологии DePIN для защиты данных, а также инструменты Certik и Sherlock для аудита смарт-контрактов и выявления уязвимостей.

QС каким ключевым партнером Ozak AI объявила о сотрудничестве в ноябре 2025 года?

AВ ноябре 2025 года Ozak AI объявила о партнерстве с Openledger для совместных проектов для разработчиков и создания улучшенных методов обработки AI-тренировок.

Похожее

WEEX API Fast Connect: Сделайте каждого нового пользователя активным трейдером менее чем за 10 секунд

WEEX представляет API Fast Connect — систему авторизации OAuth в один клик, которая позволяет пользователям подключить свой аккаунт WEEX к партнерским платформам без необходимости ручного создания или управления API-ключами. Решение разработано специально для партнеров программы WEEX Broker и заменяет технически сложный процесс подключения на мгновенную авторизацию, что ускоряет конверсию и повышает долгосрочную удержанность пользователей. Ключевые преимущества: - **Беспрепятственная конверсия:** Пользователи переходят от регистрации к реальной торговле менее чем за 10 секунд. - **Автогенерация ключей:** API-ключи создаются автоматически на стороне сервера, исключая ошибки ручного ввода. - **Повышенная безопасность:** Ключи передаются по зашифрованному каналу и никогда не отображаются пользователю. - **Снижение оттока:** Упрощённый процесс подключения уменьшает количество пользователей, теряемых на этапе настройки API. Как это работает: 1. Пользователь нажимает «Войти через WEEX» на партнерской платформе. 2. Происходит перенаправление на официальную страницу авторизации WEEX. 3. Пользователь подтверждает разрешения (по умолчанию доступно чтение и торговля). 4. Система автоматически генерирует и привязывает API-ключ к платформе через защищённое соединение. Решение предназначено для AI-сигнальных платформ, копи-трейдинга, торговых ботов и других сервисов, где ручная настройка API создаёт барьер для пользователей. API Fast Connect является частью экосистемы WEEX Broker, которая также включает институциональную ликвидность, комиссионные программы до 70% и полный доступ к API. WEEX — глобальная криптобиржа с более чем 6,2 млн пользователей, предлагающая свыше 1200 спотовых пар и фьючерсы с плечом до 400x.

TheNewsCrypto9 мин. назад

WEEX API Fast Connect: Сделайте каждого нового пользователя активным трейдером менее чем за 10 секунд

TheNewsCrypto9 мин. назад

Выпуск XRP Ledger v3.3.0 делает акцент на пяти поправках к протоколу

Предстоящий релиз xrpld v3.3.0 для XRP Ledger (XRPL) включает пять ключевых поправок (амендментов), направленных на расширение функциональности для токенизированных активов, управления комиссиями, разрешений и пакетной обработки. Среди нововведений: Конфиденциальные и Динамические Многоцелевые Токены (MPT), Пакетные операции, Делегирование разрешений, а также механизм Спонсируемых комиссий и резервов. Важно отметить, что эти функции не станут активными автоматически сразу после релиза. Для их активации на сети XRPL потребуется согласие 80% валидаторов, что является стандартным процессом для внедрения любых изменений в протоколе. Этот пакет обновлений в первую очередь нацелен на улучшение инфраструктуры для институциональных сценариев использования, таких как выпуск активов банками и платежными компаниями. Например, спонсируемые комиссии могут упростить взаимодействие пользователей, избавив их от необходимости самостоятельно держать нативные токены XRP для оплаты сетевых сборов. Улучшения MPT предоставят эмитентам больше гибкости в управлении активами, включая конфиденциальность и правила передачи. Пакетная обработка и делегирование разрешений повысят операционную эффективность приложений. Таким образом, релиз v3.3.0 задает дорожную карту для развития XRPL в сторону более сложных финансовых инструментов и улучшения пользовательского опыта, однако практическая реализация этих возможностей зависит от поддержки валидаторов и последующего внедрения разработчиками.

bitcoinist24 мин. назад

Выпуск XRP Ledger v3.3.0 делает акцент на пяти поправках к протоколу

bitcoinist24 мин. назад

Уолл-стрит, утренний отчет: V-образное восстановление в конце месяца, но Nasdaq показал худший июль за 12 лет, капитал ускоряет концентрацию у облачных гигантов

В конце месяца на Уолл-стрит наблюдался V-образный разворот, но Nasdaq показал худший результат за июль за 12 лет, при этом капитал ускорил концентрацию у облачных гигантов. Несмотря на рост основных индексов в пятницу, Nasdaq за месяц упал на 3,2%. Цены на нефть резко обвалились после отмены Трампом ударов по Ирану и увеличения добычи ОПЕК+. Золото в июле выросло на 0,91%, ожидается консолидация. США и Япония совместно вмешались в поддержку иены, доходность 10-летних казначейских облигаций США резко выросла. Капитализация облачных гигантов (Microsoft, Amazon, Google) выросла почти на $1,5 трлн за неделю, акции Amazon подскочили на 15,32%. Акции Apple упали на 7,35% из-за проблем с поставками, в то время как сектор хранения данных скорректировался. На предстоящей неделе в центре внимания будут отчеты Berkshire Hathaway, Palantir, SpaceX (первый отчет после IPO) и AMD, а также ключевые макроэкономические данные, включая отчет о занятости в США за июль.

marsbit47 мин. назад

Уолл-стрит, утренний отчет: V-образное восстановление в конце месяца, но Nasdaq показал худший июль за 12 лет, капитал ускоряет концентрацию у облачных гигантов

marsbit47 мин. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Прошлые выходные стали поводом для бурных обсуждений в индустрии ИИ после публикации отчета аналитической компании SemiAnalysis. Согласно данным отчета, NVIDIA значительно изменила спецификации своего флагманского чипа Rubin Ultra, ключевой модели, анонсированной на GTC 2026. Вместо ожидавшегося увеличения вычислительной мощности и объема памяти, компания, судя по всему, пошла по пути оптимизации затрат. Основные изменения в спецификациях Rubin Ultra по сравнению с более ранними ожиданиями и базовой моделью Rubin: * **Теоретическая пиковая производительность (35 PFLOPs) осталась на уровне обычного Rubin.** * **Объем памяти HBM серьезно сокращен** — до 192 ГБ (8-Hi), что даже меньше, чем 288 ГБ (12-Hi) у Rubin. * **Пропускная способность памяти увеличена незначительно** (всего на 1 ТБ/с). * **Энергопотребление осталось высоким**, а максимальное даже возросло. * **Главным улучшением стал масштаб межсоединений (Scale-up)**: поддержка объединения до 576 GPU в единый логический узел через NVLink (против 72 GPU у Rubin). Аналитики SemiAnalysis связывают такое решение с резким ростом цен на высокоскоростную память HBM, которая является ключевым и самым дорогим компонентом современных ИИ-ускорителей. Стоимость HBM3 с 2025 года выросла в несколько раз. Первоначальный дизайн Rubin Ultra приводил к тому, что стоимость памяти в системе приближалась к 40% от общей стоимости материалов (BOM). После пересмотра спецификаций эта доля упала до 28%, что позволило снизить общую расчетную стоимость стойки с чипами примерно с 8 до 6.4 млн долларов. Таким образом, NVIDIA, по мнению аналитиков, смещает акцент с "наращивания компонентов" в отдельном чипе на создание более масштабируемых и, возможно, экономически эффективных систем на уровне кластера. Новый дизайн Rubin Ultra фокусируется на способности объединять огромное количество GPU, компенсируя изменения в характеристиках отдельных чипов. Новость оказала давление на котировки ведущих производителей памяти. Акции SK Hynix и Samsung, основных поставщиков HBM, упали примерно на 8%, что отражает опасения рынка: если крупнейший покупатель HBM начинает оптимизировать свои чипы для снижения зависимости от дорогой памяти, это может ограничить потенциал дальнейшего роста цен и спроса для производителей памяти. Эпоха безудержного наращивания ресурсов в ИИ-инфраструктуре, судя по всему, подходит к концу.

Odaily星球日报1 ч. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Odaily星球日报1 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit2 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片