Which Crypto Sectors Have Been 'Eaten' by AI Agents?

marsbitОпубліковано о 2026-06-22Востаннє оновлено о 2026-06-22

Анотація

The article examines the transformative impact of AI Agents on the cryptocurrency landscape, highlighting how specific sectors are becoming increasingly dominated by automated systems. Key "agent-eaten" sectors include derivatives trading (perpetuals), where AI agents demonstrate significantly higher survival and performance rates than human traders; MEV and arbitrage trading, which are almost entirely automated; yield optimization, with over two-thirds of new DeFi protocols incorporating AI agents; and spot trading/portfolio management, where agents drive a growing share of DEX volume. "Battleground" sectors like prediction markets and DeFi lending show a mix, with agents excelling in short-term/arbitrage activities but humans retaining an edge in longer-term, nuanced decisions. Sectors still primarily "human-led" include stablecoin payments/remittances (driven by real-world economic activity) and wallets, where human oversight for approvals and security remains critical. As AI agent activity grows, the article emphasizes the rising importance of human-agent verification layers (e.g., World/AgentKit, t54, Self Protocol) to ensure trust, accountability, and control in an increasingly agentic economy. The conclusion is that while AI agents dominate in speed and optimization-focused areas, human judgment, trust, and real-world context remain essential in value-creating layers like payments and identity.

Written by: blocmates.

Compiled by: AididiaoJP, Foresight News

If you, like us, have been inextricably tied to this industry over the past few years, you've likely felt a palpable shift in the atmosphere.

Things feel less exhilarating, and the only thing capturing attention seems to be concepts involving two words—AI and Agent.

The prevailing consensus is that the industry is being heavily optimized to serve AI Agents, leading to the marginalization of products still struggling to survive on direct human interaction or the "human layer."

Consequently, from a human perspective, the industry might seem somewhat stagnant, but the on-chain environment remains vibrant and teeming with life on a new layer (the Agentic layer), one that humans are technically incapable of directly intervening in.

Efficiency is driving more users towards AI-led interactions. Platforms originally designed for human clicks and operations are now being optimized for "non-human" service.

Major players like Uniswap Labs already launched 7 open-source "Skills" for AI Agents back in February. These tools enable autonomous AI coding agents (e.g., within Claude, Cursor, or other agent frameworks) to interact directly and reliably with the Uniswap protocol on-chain.

However, contrary to the "AI Agents will eat everything" narrative flying across timelines, a closer look reveals a slightly different story—the growth in Agent activity is more sector-specific than industry-wide.

We decided to dig deeper to see which sectors have already been "eaten" and which remain on the menu.

Our goal: to understand if the human layer in crypto is truly dying, and to explore solutions built on top of this new crypto layer to ensure control isn't lost.

Sectors Dominated by AI Agents

In specific sectors, we observe that AI Agent-driven activity is highly active, while direct human interaction is declining. Here are a few examples:

Derivatives Trading (Perpetuals)

The perpetuals market is crypto's clearest example of a robot-dominated liquid market. Speed, pattern recognition, and 24/7 execution are things machines do better than humans. No one would argue that humans should manually do trade frontrunning.

The top 10 perpetual protocols generated approximately $592 billion in volume over the past 30 days, with Hyperliquid alone accounting for $248.8 billion, followed by Aster ($61.6 billion).

Aster's "Human vs. AI" live trading contest over two weeks under highly volatile conditions is a clear illustration: 43% of human participants were liquidated, while all 30 AI Agents completed the contest with zero liquidations—a 100% survival rate.

The overall ROI for human trading teams was -32.22%, while AI Agents limited total losses to around $13,000, with an overall ROI of -4.48%.

Arbitrage Trading (MEV)

This is the most absolute robot-dominated case in crypto because there simply are no profitable human MEV operators at scale.

The MEV ecosystem across networks has evolved into a highly competitive automated trading industry, with specialized bots and infrastructure tools scanning blockchain mempools.

In 2025, sandwich attacks accounted for 51.56% ($289.76 million) of total MEV transaction value. On Solana, sandwich bots captured 1.7% to 5.4% (avg. 2.9%) of total daily volume, executing $3.85 billion in sandwich trades across over 3.9 million bundles.

A single bot accounted for 42% of all sandwich volume, executing over $1.6 billion in trades in the last 30 days.

This also extends to DeFi protocols. The entire liquidation lifecycle—monitoring, triggering, and execution—is handled by permissionless bots.

While this existed before the AI Agent hype, the entire process is now significantly automated by Agents as the DeFAI category continues to grow.

Yield Optimization

This category is Agent-first by default. Data shows that 68% of new DeFi protocols launched in Q1 2026 contain at least one autonomous AI Agent for trading, liquidity management, and risk monitoring.

Compared to data from 12 months ago, we see a 15% rise in AI Agent adoption within the yield space.

On platforms like Giza and ZyFAI, AI Agent performance continues to excel—the latter achieving +73.42% excess yield performance over static strategies.

Giza recorded over 800,000 autonomous transactions with an AUM peaking at $40 million.

Beyond Giza and ZyFAI, there are more projects in this category; we've covered some, and others we'd be happy to cover in-depth upon request and further review—including:

Arrakis, Reflect, AFI, Lulo, Sail, Almanak, Surf, Infinit, AXAL, Superform, DeFi Saver, Kamino, Mamo, HeyAnon, among others.

Updates from leading projects like Pendle (including deploying MCP connectors and building Skills to enable Pendle to integrate easily with both crypto-native and non-native AI Agents) also prove that the yield industry is rapidly tilting towards Agent-first interactions.

Spot Trading & Portfolio Optimization

Automated trading bots are currently estimated to account for 65% of global crypto trading volume. In early 2026, daily active AI Agents on-chain reached 250,000, growing over 400% from 2025.

Specifically on Solana, AI Agents generated $31 billion in DEX volume in 2025, constituting roughly 2% of total DEX volume ($1.5 trillion).

We see an increase in Agent-driven spot trading, including memecoin trading across networks.

Users increasingly rely on Agent-first infrastructure for token launches, trading, and portfolio management, driving the popularity of platforms like Virtuals, Bankr, Glider, Surf, Symphony, etc.

Battleground Sectors (Agent & Human Activity Coexist)

Prediction Markets

Polymarket is crypto's most granular testing ground for AI vs. Humans, and the data is hard to refute. We've all seen posts bragging about making millions on prediction markets using Agents.

However, on a base of 10,582 active traders, 880 bots (8.3% of accounts) averaged a profit of $119,156, while humans averaged $12,671—a per-capita gap of 9.4x.

Agents achieved a 66.4% profit rate, while humans achieved 45.3%. Arbitrage windows compressed from 12.3 seconds in 2024 to 2.7 seconds in 2026, with bots executing sub-100ms captures taking 73% of all arbitrage profits.

AI-driven Agents now account for roughly 18% of total prediction market volume, with over 30% of Polymarket wallets already using AI Agents.

However, the nuance lies in this: For markets lasting weeks or months, the gap shrinks dramatically—humans actually perform better in certain categories.

Bots have proven poor at handling change, so they get confused when fundamental dynamics shift. Humans, conversely, adapt.

Thus, what we see is this: The short-term arbitrage game has been taken over by Agents, while the long-term judgment game still belongs to humans.

This extrapolates to a continued balance of Agent activity and human interaction on prediction markets for the foreseeable future, until we possibly have more sentient models capable of the nuanced decision-making humans still dominate.

DeFi Lending

Lending is another clear example of layered automation. As mentioned in the Agent-dominated sectors, liquidation bots are entrenched; however, the vast majority of deposit and borrowing decisions are still made by humans.

Aave leads with $12.4 billion TVL, followed by Morpho ($6.9 billion).

DeFAI Agents have redeployed over $2 billion TVL across lending and yield protocols—an absolute impressive number, but still less than 2% of total DeFi TVL ($130-140 billion).

This clearly indicates that deposit decisions, collateral choices, and risk appetite are still predominantly the human's call. While AI Agents handle the plumbing at the edges, the core remains in human hands.

Human-Dominated Sectors

Stablecoins & Card Payments

As of March 2026, the total stablecoin market cap is approximately $312 billion. Adjusted volume (filtering out bot activity, MEV, and wash trading) reached $28 trillion in real economic activity in 2025. Growing at a 133% CAGR since 2023.

Stablecoin transfers under $250 hit a new high of 5.84 billion in August 2025. We posit these are users sending money to family, paying freelancers, or splitting bills. Over 80% of USD-backed stablecoin transactions occur outside the US, where Agent adoption leads.

Real people in emerging markets use stablecoins for dollar access and economic hedging, making them directly responsible for stablecoin market share. Volume reached $1.78 trillion in February 2026 alone.

Furthermore, the card payment category is booming due to clearer regulations. Products allow users to spend crypto assets anywhere traditional cards are accepted, with funds remaining self-custodied until the moment of purchase.

This sector is roughly only 5% Agent-driven. The rest is people moving money. Unlike bot-dominated sectors, users here often don't know or care they're using crypto. That's precisely the point.

Wallets

Wallets are the last mile between humans and the blockchain, the layer that cannot be fully abstracted away.

While abstraction attempts are underway, the approval process desperately needs human oversight. Someone must sign. Someone must decide whether to trust what's in front of them.

Phantom has over 15 million monthly active users. The entire wallet space is investing in human-centric improvements like human-readable transaction previews, biometric security, and card-based spending.

The best wallets of 2026 have evolved from "seed phrase + string" storage containers to complete financial dashboards.

Enterprise-grade Agent wallets in 2026 include budget limits, whitelists, audit logs, and emergency stops—treating Agents as operators with restricted permissions, not omnipotent signers.

The Human & Agent Verification Layer: The More Agents, The More Important This Becomes

As more and more Agents flood on-chain activity, proving you're human or that an Agent is acting on behalf of a human becomes increasingly valuable.

Several projects are developing along these lines, ensuring we don't get lost in the machine world's matrix.

World & AgentKit

First mention: World (formerly Worldcoin - WLD)—these guys have verified over 17 million users via iris-scanning Orb hardware.

World describes itself as a response to an AI-saturated world—building digital infrastructure that makes being human actually count.

It subsequently launched AgentKit. A toolkit that lets AI Agents carry cryptographic proof that they are backed by a unique human verified via World ID, integrated with Coinbase and Cloudflare's x402 protocol for stablecoin micropayments.

t54

Another project we're watching is t54, building trust and safety infrastructure (often called the "trust layer") for the Agentic economy—a world where autonomous AI Agents handle real tasks like managing funds, making payments, and trading on behalf of individuals or businesses.

Currently, AI Agents moving real money is risky (no verification, no accountability, easy to scam or violate compliance rules).

t54 tackles this with x402-secure, a dedicated trust layer that enhances the x402 protocol for secure AI Agent micropayments. x402-secure provides real-time risk scoring through its Trustline Engine and helps detect scams, including prompt injection, to ensure accountability.

t54 provides these guardrails so institutions and users can actually trust Agents with finances.

Self Protocol

These guys are building a decentralized zk-proof human-Agent binding layer on ERC-8004 (on-chain Agent identity).

Self Protocol uses zk technology to anchor each AI Agent to a verified human owner (human proof) without doxxing or data leaks.

It prevents Sybil attacks, supports self-custody wallets, autonomous actions, and commercial agreements while maintaining human accountability.

Selfclaw has integrated with ecosystems like Celo/Google Cloud, with fee recycling to support verified Agents.

Kite AI

Kite is a foundational L1 (EVM-compatible with Proof of AI consensus) built specifically for the Agentic internet.

It provides Agent Passport (verifiable identity, delegation, programmable spending rules or guardrails), autonomous stablecoin payments, governance, and verification so Agents can authenticate, transact, and collaborate without intermediaries.

Conclusion

Seriously, we're not anti-Agent. The data is clear in trading, MEV, and yield; bots have already won those rooms, and they won't be handing them back.

A head-to-head contest where 43% of humans got liquidated and zero bots got liquidated tells you everything about who owns the speed game.

But the full network data still shows humans are doing most of the work in the vast majority of jobs that actually touch real life—in payments, identity, and verification.

These are the layers that actually create value, that actually generate revenue. They share a common trait: they require judgment, trust, physical presence, or cultural context—things that cannot yet be reduced to an optimization function.

We believe teams shouldn't abandon building for direct human interaction in these areas and sectors entirely.

Agents need humans more than humans do right now. We believe those who understand this, and those building Agent and human proof systems, are worth watching.

Трендові криптовалюти

Пов'язані питання

QWhich sectors in crypto are already dominated by AI Agents according to the article?

AAccording to the article, the sectors already dominated by AI Agents include derivatives trading (perpetuals), arbitrage trading (MEV), yield optimization, and spot trading with portfolio optimization.

QIn the context of prediction markets, what is the nuanced difference between AI Agent and human performance?

AIn prediction markets, AI Agents dominate short-term arbitrage games due to speed, achieving a 66.4% win rate versus 45.3% for humans and capturing most profits from sub-100ms executions. However, for markets lasting weeks or months, the gap narrows significantly, and humans often perform better by adapting to shifting fundamental dynamics, a task at which current robots struggle.

QWhat are some examples of sectors where human activity remains dominant, and why?

AHuman activity remains dominant in stablecoin & card payments and wallet management. This is because these sectors involve real-world economic activities like remittances, payments, and spending that require trust, judgment, and physical/cultural context. For wallets, the approval and signing process inherently requires human oversight for security and trust decisions.

QWhat is the purpose of human-Agent verification layers mentioned in the article, and name two projects building them?

AThe purpose of human-Agent verification layers is to provide trust, safety, and accountability in an increasingly agentic economy. They ensure that AI Agents represent verified human interests, prevent Sybil attacks, and enable secure financial actions. Two projects building such layers are t54 (building a trust & safety infrastructure with x402-secure) and Self Protocol (building a decentralized zk-proof human-Agent binding layer on ERC-8004).

QWhat key conclusion does the article draw about the relationship between AI Agents and human activity in crypto?

AThe article concludes that while AI Agents clearly dominate in speed and optimization-driven sectors like trading and MEV, human activity remains crucial in areas requiring judgment, trust, and real-world context, such as payments and identity. It argues that teams should not abandon building for direct human interaction in these areas, as 'Agents currently need humans more than humans need Agents,' and projects that build verification systems for both are key to watch.

Пов'язані матеріали

Two Giants' Credit Expansion: Loan Balances of $9.9 Billion vs. $14.6 Billion, Brazil Emerges as the Main Battlefield

Title: Two Giants "Credit" Surge: Loan Balances of 99 Billion vs. 146 Billion USD, Brazil Emerges as Main Battlefield Summary: The article compares the rapid expansion of credit businesses by two major e-commerce and fintech players, Sea (via Monee) and Mercado Libre (via Mercado Pago), in overseas markets like Southeast Asia and Latin America, contrasting with a slowing domestic Chinese credit market. Using Q1 2026 financial data, it highlights their significant growth. Sea's Monee reached a loan balance of $99 billion, up 71% year-over-year (YoY), contributing 17.5% to Sea's total revenue. Mercado Pago's loan balance hit $146 billion, up 87% YoY, contributing 45% to its parent company's revenue. Both maintained stable risk metrics (e.g., Monee's 90+ day NPL at 1.1%) despite rapid scaling. Brazil is identified as a key and accelerating growth market for both. Sea's Brazilian operations saw loan volumes exceed $10 billion, growing 250% YoY, with SPayLater GMV penetration still low (~10%) indicating high potential. Sea also secured a key Brazilian financial credit license (SCFI). Mercado Libre's Brazil segment contributed over half (54%) of total group revenue, with its credit business there generating $11.24 billion in revenue, up 89% YoY and accounting for 12.7% of global revenue. Mercado Pago's credit portfolio, especially credit cards (46% of loans, +105% YoY), is a strategic focus, described as crucial as building logistics was a decade ago. Its net interest margin after loss (NIMAL) remains high at 17.8%. The article concludes that while Brazil presents immense opportunities, the success is largely driven by these integrated "e-commerce + fintech" giants with proprietary transaction data and ecosystems, making it challenging for standalone fintech players to compete effectively.

链捕手15 хв тому

Two Giants' Credit Expansion: Loan Balances of $9.9 Billion vs. $14.6 Billion, Brazil Emerges as the Main Battlefield

链捕手15 хв тому

Research Report Analysis: Is Intel Making a Comeback with Apple? Bernstein's Calculations Show the Right Direction, but the Price Is Already Overvalued

Bernstein analyst Stacy A. Rasgon published a report on June 18 regarding Intel, assessing the potential impact of recent political support for a US-based PC chip design and manufacturing collaboration between Apple and Intel. The report views this as a significant signal for the foundry landscape shift but concludes the initial financial contribution would be minimal. Key conclusions: 1) An Apple deal is seen as a small-scale "proof of concept." Even if Intel wins 40% of Apple's premium notebook chip orders (~5 million units/year), Bernstein estimates it would generate only about $500M in annual revenue and ~$0.03 EPS, negligible against Intel's ~$55B revenue. 2) Political encouragement is not equivalent to enforceable mandates. Winning orders ultimately depends on Intel demonstrating competitive technology (like its 18A node), cost, and reliable supply. 3) The path from validation to large-scale production involves significant challenges, capital investment, and time. Due to these uncertainties, Bernstein maintains a Market-Perform (Hold) rating with a $100 price target, implying potential downside from the ~$121.10 price at the report date. The analysis highlights the tension between near-term validation value—serving as a crucial trust signal for Intel's foundry ambitions and US supply chain resilience—and the long-term opportunity to attract larger cloud and AI chip customers. The investment thesis hinges on successful 18A execution and sustained policy support, not on immediate financial gains from Apple.

marsbit39 хв тому

Research Report Analysis: Is Intel Making a Comeback with Apple? Bernstein's Calculations Show the Right Direction, but the Price Is Already Overvalued

marsbit39 хв тому

27-Year Reign Ends: SK Hynix Market Cap Surpasses Samsung for First Time, an AI-Driven Reshuffle of Korean Chip Power

On June 22, 2026, SK Hynix made history by surpassing Samsung Electronics in market capitalization, ending Samsung's 27-year reign as South Korea's most valuable company. This dramatic reversal is powered by the AI boom and SK Hynix's dominant position in High Bandwidth Memory (HBM), a critical component for AI model training. Once a heavily indebted firm on the brink of bankruptcy, SK Hynix bet early on HBM, which has evolved from a niche product to essential AI infrastructure. It now commands a 59% share of the global HBM market. Its financial performance is staggering, with Q1 2026 net profit soaring nearly fourfold year-over-year to KRW 40.35 trillion, translating to over 2 billion RMB in daily net profit. HBM now drives roughly 40% of its revenue with exceptionally high margins. In contrast, Samsung, with its broad portfolio spanning memory chips, smartphones, and foundry services, has lagged in the HBM race while facing headwinds in other divisions. This shift signifies a deeper restructuring of South Korea's economy, moving from consumer electronics to AI-driven growth. However, the future remains competitive. With major capacity expansions planned industry-wide by 2028 and Samsung aiming to catch up in HBM technology, the new market leader cannot afford complacency. This event marks a pivotal moment in the global semiconductor industry's ongoing power realignment.

marsbit51 хв тому

27-Year Reign Ends: SK Hynix Market Cap Surpasses Samsung for First Time, an AI-Driven Reshuffle of Korean Chip Power

marsbit51 хв тому

Торгівля

Спот
Ф'ючерси

Популярні статті

Що таке GROK AI

Grok AI: Революція в розмовних технологіях ери Web3 Вступ У швидко змінюваному ландшафті штучного інтелекту Grok AI вирізняється як помітний проєкт, що поєднує сфери передових технологій та взаємодії з користувачами. Розроблений компанією xAI, яку очолює відомий підприємець Ілон Маск, Grok AI прагне переосмислити, як ми взаємодіємо зі штучним інтелектом. Оскільки рух Web3 продовжує процвітати, Grok AI має на меті використати потужність розмовного ШІ для відповіді на складні запитання, надаючи користувачам досвід, який є не лише інформативним, але й розважальним. Що таке Grok AI? Grok AI — це складний розмовний чат-бот, розроблений для динамічної взаємодії з користувачами. На відміну від багатьох традиційних систем ШІ, Grok AI охоплює ширший спектр запитів, включаючи ті, які зазвичай вважаються недоречними або виходять за межі стандартних відповідей. Основні цілі проєкту включають: Надійне міркування: Grok AI акцентує увагу на здоровому глузді, щоб надавати логічні відповіді на основі контекстуального розуміння. Масштабоване управління: Інтеграція допоміжних інструментів забезпечує моніторинг та оптимізацію взаємодій користувачів для покращення якості. Формальна верифікація: Безпека є пріоритетом; Grok AI впроваджує методи формальної верифікації для підвищення надійності своїх результатів. Розуміння довгого контексту: Модель ШІ відзначається здатністю зберігати та згадувати обширну історію розмов, що сприяє змістовним та контекстуально обізнаним дискусіям. Стійкість до атак: Зосереджуючись на покращенні своїх захистів від маніпульованих або зловмисних вхідних даних, Grok AI прагне зберегти цілісність взаємодій з користувачами. По суті, Grok AI — це не просто пристрій для отримання інформації; це занурюючий розмовний партнер, який заохочує динамічний діалог. Творець Grok AI Геній, що стоїть за Grok AI, — це ніхто інший, як Ілон Маск, особа, яка стала синонімом інновацій у різних сферах, включаючи автомобільну промисловість, космічні подорожі та технології. Під егідою xAI, компанії, що зосереджена на розвитку технологій ШІ на користь суспільства, бачення Маска прагне переосмислити розуміння взаємодій з ШІ. Лідерство та основоположна етика глибоко впливають на прагнення Маска розширити технологічні межі. Інвестори Grok AI Хоча конкретні деталі щодо інвесторів, які підтримують Grok AI, залишаються обмеженими, загальновідомо, що xAI, інкубатор проєкту, заснований і підтримується переважно самим Ілоном Маском. Попередні підприємства та активи Маска забезпечують надійну підтримку, що додатково зміцнює довіру до Grok AI та потенціал для зростання. Однак наразі інформація про додаткові інвестиційні фонди або організації, що підтримують Grok AI, не є доступною, що позначає область для потенційного майбутнього дослідження. Як працює Grok AI? Операційна механіка Grok AI є такою ж інноваційною, як і його концептуальна структура. Проєкт інтегрує кілька передових технологій, які сприяють його унікальним функціональним можливостям: Надійна інфраструктура: Grok AI побудований з використанням Kubernetes для оркестрації контейнерів, Rust для продуктивності та безпеки, і JAX для високопродуктивних числових обчислень. Ця трійка забезпечує ефективну роботу чат-бота, його масштабованість та швидке обслуговування користувачів. Доступ до знань у реальному часі: Однією з відмінних рис Grok AI є його здатність отримувати дані в реальному часі через платформу X — раніше відому як Twitter. Ця можливість надає ШІ доступ до останньої інформації, що дозволяє надавати своєчасні відповіді та рекомендації, які можуть бути пропущені іншими моделями ШІ. Два режими взаємодії: Grok AI пропонує користувачам вибір між “Розважальним режимом” та “Звичайним режимом”. Розважальний режим дозволяє більш ігровий та гумористичний стиль взаємодії, тоді як Звичайний режим зосереджується на наданні точних і правильних відповідей. Ця універсальність забезпечує індивідуальний досвід, що відповідає різним уподобанням користувачів. По суті, Grok AI поєднує продуктивність із залученням, створюючи досвід, який є одночасно збагачуючим і розважальним. Хронологія Grok AI Шлях Grok AI відзначений важливими етапами, які відображають його розвиток та етапи впровадження: Початковий розвиток: Фундаментальна фаза Grok AI тривала приблизно два місяці, протягом яких проводилося початкове навчання та налаштування моделі. Випуск бета-версії Grok-2: У значному досягненні була оголошена бета-версія Grok-2. Цей випуск представив дві версії чат-бота — Grok-2 та Grok-2 mini — кожна з яких оснащена можливостями для спілкування, кодування та міркування. Публічний доступ: Після бета-розробки Grok AI став доступним для користувачів платформи X. Ті, хто має акаунти, підтверджені номером телефону та активні принаймні сім днів, можуть отримати доступ до обмеженої версії, що робить технологію доступною для ширшої аудиторії. Ця хронологія відображає систематичний розвиток Grok AI від початку до публічної взаємодії, підкреслюючи його прагнення до постійного вдосконалення та взаємодії з користувачами. Ключові особливості Grok AI Grok AI охоплює кілька ключових особливостей, які сприяють його інноваційній ідентичності: Інтеграція знань у реальному часі: Доступ до актуальної та релевантної інформації відрізняє Grok AI від багатьох статичних моделей, забезпечуючи захоплюючий та точний досвід для користувачів. Універсальні стилі взаємодії: Пропонуючи різні режими взаємодії, Grok AI задовольняє різноманітні уподобання користувачів, запрошуючи до творчості та персоналізації у спілкуванні з ШІ. Передова технологічна основа: Використання Kubernetes, Rust та JAX надає проєкту надійну основу для забезпечення надійності та оптимальної продуктивності. Етичні міркування в дискурсі: Включення функції генерації зображень демонструє інноваційний дух проєкту. Однак це також піднімає етичні питання, пов'язані з авторським правом та поважним зображенням впізнаваних фігур — триваюча дискусія в спільноті ШІ. Висновок Як піонер у сфері розмовного ШІ, Grok AI втілює потенціал трансформаційних користувацьких досвідів в цифрову епоху. Розроблений компанією xAI та керований візією Ілона Маска, Grok AI інтегрує знання в реальному часі з передовими можливостями взаємодії. Він прагне розширити межі того, що може досягти штучний інтелект, зберігаючи при цьому акцент на етичних міркуваннях та безпеці користувачів. Grok AI не лише втілює технологічний прогрес, але й представляє нову парадигму спілкування в ландшафті Web3, обіцяючи залучити користувачів як глибокими знаннями, так і ігровою взаємодією. Оскільки проєкт продовжує розвиватися, він слугує свідченням того, що може досягти перетин технологій, творчості та людської взаємодії.

465 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.26Оновлено 2024.12.26

Що таке GROK AI

Що таке ERC AI

Euruka Tech: Огляд $erc ai та його амбіцій у Web3 Вступ У швидко змінюваному ландшафті технології блокчейн та децентралізованих додатків нові проекти з'являються часто, кожен з унікальними цілями та методологіями. Одним з таких проектів є Euruka Tech, який працює у широкій сфері криптовалют та Web3. Основна увага Euruka Tech, зокрема його токена $erc ai, зосереджена на представленні інноваційних рішень, розроблених для використання зростаючих можливостей децентралізованих технологій. Ця стаття має на меті надати всебічний огляд Euruka Tech, дослідження його цілей, функціональності, ідентичності його творця, потенційних інвесторів та його значення в ширшому контексті Web3. Що таке Euruka Tech, $erc ai? Euruka Tech характеризується як проект, який використовує інструменти та функціональність, що пропонуються середовищем Web3, зосереджуючи увагу на інтеграції штучного інтелекту у своїй діяльності. Хоча конкретні деталі про структуру проекту дещо неясні, він розроблений для покращення залучення користувачів та автоматизації процесів у крипто-просторі. Проект має на меті створити децентралізовану екосистему, яка не лише полегшує транзакції, але й включає прогностичні функції через штучний інтелект, звідси і назва його токена, $erc ai. Мета полягає в тому, щоб надати інтуїтивно зрозумілу платформу, яка сприяє розумнішим взаємодіям та ефективній обробці транзакцій у зростаючій сфері Web3. Хто є творцем Euruka Tech, $erc ai? На даний момент інформація про творця або засновницьку команду Euruka Tech залишається невизначеною та дещо непрозорою. Ця відсутність даних викликає занепокоєння, оскільки знання про бекграунд команди часто є важливим для встановлення довіри в секторі блокчейн. Тому ми класифікували цю інформацію як невідому, поки конкретні деталі не стануть доступними в публічному домені. Хто є інвесторами Euruka Tech, $erc ai? Аналогічно, ідентифікація інвесторів або організацій, які підтримують проект Euruka Tech, не надається через доступні дослідження. Аспект, який є критично важливим для потенційних зацікавлених сторін або користувачів, які розглядають можливість співпраці з Euruka Tech, - це впевненість, що походить від встановлених фінансових партнерств або підтримки від авторитетних інвестиційних компаній. Без розкриття інформації про інвестиційні зв'язки важко зробити всебічні висновки про фінансову безпеку або довговічність проекту. Відповідно до знайденої інформації, цей розділ також має статус невідомий. Як працює Euruka Tech, $erc ai? Незважаючи на відсутність детальних технічних специфікацій для Euruka Tech, важливо враховувати його інноваційні амбіції. Проект прагне використовувати обчислювальну потужність штучного інтелекту для автоматизації та покращення досвіду користувачів у середовищі криптовалют. Інтегруючи ШІ з технологією блокчейн, Euruka Tech має на меті надати такі функції, як автоматизовані угоди, оцінка ризиків та персоналізовані інтерфейси користувачів. Інноваційна суть Euruka Tech полягає в його меті створити безшовний зв'язок між користувачами та величезними можливостями, які пропонують децентралізовані мережі. Завдяки використанню алгоритмів машинного навчання та ШІ, він має на меті мінімізувати труднощі для нових користувачів і спростити транзакційні досвіди в рамках Web3. Ця симбіоз між ШІ та блокчейном підкреслює значення токена $erc ai, який виступає як міст між традиційними інтерфейсами користувачів та розвиненими можливостями децентралізованих технологій. Хронологія Euruka Tech, $erc ai На жаль, через обмежену інформацію про Euruka Tech ми не можемо представити детальну хронологію основних подій або досягнень у подорожі проекту. Ця хронологія, яка зазвичай є безцінною для відстеження еволюції проекту та розуміння його траєкторії зростання, наразі недоступна. Як тільки інформація про значні події, партнерства або функціональні доповнення стане очевидною, оновлення, безумовно, підвищать видимість Euruka Tech у крипто-сфері. Роз'яснення щодо інших проектів “Eureka” Варто зазначити, що кілька проектів та компаній мають схожу назву з “Eureka”. Дослідження виявило ініціативи, такі як AI-агент від NVIDIA Research, який зосереджується на навчанні роботів складним завданням за допомогою генеративних методів, а також Eureka Labs та Eureka AI, які покращують користувацький досвід в освіті та аналітиці обслуговування клієнтів відповідно. Однак ці проекти відрізняються від Euruka Tech і не повинні бути змішані з його цілями чи функціональністю. Висновок Euruka Tech, разом із його токеном $erc ai, представляє обіцяючого, але наразі невідомого гравця в ландшафті Web3. Хоча деталі про його творця та інвесторів залишаються невідомими, основна амбіція поєднання штучного інтелекту з технологією блокчейн є центром інтересу. Унікальні підходи проекту до сприяння залученню користувачів через передову автоматизацію можуть виділити його на фоні прогресу екосистеми Web3. Оскільки крипто-ринок продовжує еволюціонувати, зацікавлені сторони повинні уважно стежити за новинами, пов'язаними з Euruka Tech, оскільки розвиток задокументованих інновацій, партнерств або визначеного дорожньої карти може представити значні можливості в найближчому майбутньому. На даний момент ми чекаємо на більш суттєві інсайти, які можуть розкрити потенціал Euruka Tech та його позицію в конкурентному крипто-ландшафті.

443 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.02Оновлено 2025.01.02

Що таке ERC AI

Що таке DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Інтеграція вивчення мов з Web3 та інноваціями штучного інтелекту В епоху, коли технології змінюють освіту, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) та блокчейн-мереж відкриває нові горизонти для вивчення мов. З'являється DUOLINGO AI та його асоційована криптовалюта, $DUOLINGO AI. Цей проект прагне об'єднати освітні можливості провідних платформ для вивчення мов з перевагами децентралізованих технологій Web3. У цій статті розглядаються ключові аспекти DUOLINGO AI, його цілі, технологічна структура, історичний розвиток та майбутній потенціал, зберігаючи чіткість між оригінальним освітнім ресурсом та цією незалежною криптовалютною ініціативою. Огляд DUOLINGO AI В основі DUOLINGO AI лежить прагнення створити децентралізоване середовище, де учні можуть отримувати криптографічні винагороди за досягнення освітніх етапів у мовній компетенції. Застосовуючи смарт-контракти, проект має на меті автоматизувати процеси перевірки навичок та розподілу токенів, дотримуючись принципів Web3, які підкреслюють прозорість та власність користувачів. Модель відрізняється від традиційних підходів до вивчення мов, акцентуючи увагу на структурі управління, що базується на спільноті, що дозволяє власникам токенів пропонувати поліпшення змісту курсів та розподілу винагород. Деякі з помітних цілей DUOLINGO AI включають: Гейміфіковане навчання: Проект інтегрує досягнення на блокчейні та невзаємозамінні токени (NFT), щоб представляти рівні мовної компетенції, сприяючи мотивації через захоплюючі цифрові винагороди. Децентралізоване створення контенту: Це відкриває можливості для викладачів та мовних ентузіастів вносити свої курси, сприяючи моделі розподілу доходів, яка вигідна всім учасникам. Персоналізація на основі ШІ: Використовуючи сучасні моделі машинного навчання, DUOLINGO AI персоналізує уроки, щоб адаптуватися до індивідуального прогресу навчання, подібно до адаптивних функцій, що є в усталених платформах. Творці проекту та управління Станом на квітень 2025 року команда, що стоїть за $DUOLINGO AI, залишається псевдонімною, що є поширеною практикою в децентралізованому криптовалютному середовищі. Ця анонімність має на меті сприяти колективному розвитку та залученню зацікавлених сторін, а не зосереджуватися на окремих розробниках. Смарт-контракт, розгорнутий на блокчейні Solana, зазначає адресу гаманця розробника, що свідчить про зобов'язання до прозорості щодо транзакцій, незважаючи на те, що особи творців залишаються невідомими. Згідно з його дорожньою картою, DUOLINGO AI прагне перетворитися на Децентралізовану Автономну Організацію (DAO). Ця структура управління дозволяє власникам токенів голосувати з важливих питань, таких як реалізація функцій та розподіл скарбниці. Ця модель узгоджується з етикою розширення прав і можливостей спільноти, що спостерігається в різних децентралізованих додатках, підкреслюючи важливість колективного прийняття рішень. Інвестори та стратегічні партнерства На даний момент немає публічно відомих інституційних інвесторів або венчурних капіталістів, пов'язаних з $DUOLINGO AI. Натомість ліквідність проекту в основному походить з децентралізованих бірж (DEX), що є різким контрастом до стратегій фінансування традиційних компаній у сфері освітніх технологій. Ця модель знизу вгору вказує на підхід, орієнтований на спільноту, що відображає зобов'язання проекту до децентралізації. У своєму білому документі DUOLINGO AI згадує про формування співпраці з неуточненими “блокчейн-освітніми платформами”, спрямованими на збагачення своїх курсів. Хоча конкретні партнерства ще не були розкриті, ці спільні зусилля натякають на стратегію поєднання інновацій блокчейну з освітніми ініціативами, розширюючи доступ та залучення користувачів у різноманітні навчальні напрямки. Технологічна архітектура Інтеграція ШІ DUOLINGO AI включає два основні компоненти на основі ШІ для покращення своїх освітніх пропозицій: Адаптивний навчальний двигун: Цей складний двигун навчається на основі взаємодій користувачів, подібно до власних моделей великих освітніх платформ. Він динамічно регулює складність уроків, щоб вирішувати конкретні проблеми учнів, зміцнюючи слабкі місця через цілеспрямовані вправи. Розмовні агенти: Використовуючи чат-боти на базі GPT-4, DUOLINGO AI надає платформу для користувачів, щоб брати участь у симульованих розмовах, сприяючи більш інтерактивному та практичному досвіду вивчення мови. Інфраструктура блокчейну Побудований на блокчейні Solana, $DUOLINGO AI використовує комплексну технологічну структуру, яка включає: Смарт-контракти для перевірки навичок: Ця функція автоматично нагороджує токенами користувачів, які успішно проходять тести на компетентність, підкріплюючи структуру стимулів для справжніх навчальних результатів. NFT значки: Ці цифрові токени позначають різні етапи, яких досягають учні, такі як завершення розділу курсу або оволодіння конкретними навичками, що дозволяє їм обмінюватися або демонструвати свої досягнення в цифровому форматі. Управління DAO: Члени спільноти, наділені токенами, можуть брати участь в управлінні, голосуючи за ключові пропозиції, що сприяє культурі участі, яка заохочує інновації в курсах та функціях платформи. Історичний хронологічний графік 2022–2023: Концептуалізація Основи DUOLINGO AI закладаються з створення білого документа, що підкреслює синергію між досягненнями ШІ у вивченні мов та децентралізованим потенціалом блокчейн-технологій. 2024: Бета-реліз Обмежений бета-реліз представляє пропозиції з популярних мов, винагороджуючи ранніх користувачів токенами в рамках стратегії залучення спільноти проекту. 2025: Перехід до DAO У квітні відбувається повний запуск основної мережі з обігом токенів, що спонукає обговорення в спільноті щодо можливих розширень на азійські мови та інші розробки курсів. Виклики та майбутні напрямки Технічні труднощі Незважаючи на свої амбітні цілі, DUOLINGO AI стикається з суттєвими викликами. Масштабованість залишається постійною проблемою, особливо в балансуванні витрат, пов'язаних із обробкою ШІ, та підтриманням чутливої, децентралізованої мережі. Крім того, забезпечення якості створення контенту та модерації в умовах децентралізованої пропозиції створює складнощі у підтримці освітніх стандартів. Стратегічні можливості Дивлячись у майбутнє, DUOLINGO AI має потенціал використовувати партнерства з мікрокреденційними академічними установами, надаючи блокчейн-верифіковані підтвердження мовних навичок. Крім того, розширення через різні блокчейни може дозволити проекту залучити ширші бази користувачів та додаткові екосистеми блокчейну, покращуючи його взаємодію та охоплення. Висновок DUOLINGO AI представляє інноваційне злиття штучного інтелекту та блокчейн-технологій, пропонуючи альтернативу, орієнтовану на спільноту, традиційним системам вивчення мов. Хоча його псевдонімна розробка та нова економічна модель несуть певні ризики, зобов'язання проекту до гейміфікованого навчання, персоналізованої освіти та децентралізованого управління освітлює шлях вперед для освітніх технологій у сфері Web3. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, а екосистема блокчейну еволюціонує, ініціативи на кшталт DUOLINGO AI можуть переосмислити, як користувачі взаємодіють з мовною освітою, наділяючи спільноти та винагороджуючи залучення через інноваційні механізми навчання.

473 переглядів усьогоОпубліковано 2025.04.11Оновлено 2025.04.11

Що таке DUOLINGO AI

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни AI (AI).

活动图片