Bittensor (TAO) en Forte Hausse Grâce à l'Engouement du Marché de l'IA et à l'Intérêt Institutionnel

lundi, octobre 14, 2024 12:00 AM
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Bittensor (TAO) en Forte Hausse Grâce à l'Engouement du Marché de l'IA et à l'Intérêt Institutionnel cover

Bittensor, une cryptomonnaie axée sur l’intelligence artificielle, a récemment émergé comme un acteur significatif sur le marché, se classant comme le troisième plus grand gagnant parmi les 100 principales cryptomonnaies au cours des 30 derniers jours. Le jeton, connu sous le nom de TAO, a augmenté de manière impressionnante de 106,8 %, portant sa capitalisation boursière à plus de 4,79 milliards de dollars. Cette hausse est attribuée à une tendance plus large dans le secteur de l’IA, particulièrement influencée par le rallye des actions de Nvidia Corp, qui a connu une augmentation de 15,4 % dans le même laps de temps. Alors que l’action de Nvidia continue de s’envoler, la capitalisation boursière des cryptomonnaies liées à l’IA a également connu un coup de pouce, atteignant maintenant 29,8 milliards de dollars, selon CoinGecko.

L’intérêt institutionnel a considérablement contribué à la croissance de Bittensor, avec Grayscale, un gestionnaire d’actifs numériques de premier plan, lançant un fonds axé sur Bittensor qui a attiré 4,9 millions de dollars d’actifs sous gestion. La décision de Grayscale d’augmenter son allocation à Bittensor de 2 % à 31 % dans son fonds IA a instillé la confiance parmi les investisseurs, entraînant une adoption et un investissement accrus dans le TAO. De plus, la demande pour Bittensor sur le marché des futures a atteint un niveau record de 220 millions de dollars, indiquant un intérêt croissant de la part des traders et des investisseurs.

Les analystes sont optimistes quant à la trajectoire future du TAO, avec des prévisions suggérant un objectif à court terme de 1 000 $ et un objectif à moyen terme de 3 330 $. Les indicateurs techniques soutiennent cette perspective haussière, alors que le TAO se négocie actuellement au-dessus de la moyenne mobile sur 50 jours, indiquant une continuation potentielle de l’élan à la hausse. L’indice de force relative (RSI) reste stable au-dessus de 60, suggérant que le sentiment haussier est toujours fort. Cependant, les analystes mettent en garde que le niveau intermédiaire de 650 $ sert de niveau de support crucial ; une chute en dessous de ce point pourrait signaler un changement d’élan, entraînant potentiellement une tendance à la baisse.

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Révolutionner l'efficacité de l'IA : L'impact de l'algorithme L-Mul
Le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) a conduit à des avancées significatives dans divers secteurs, mais cela a un coût environnemental élevé en raison de sa forte consommation d'énergie. Les modèles d'IA, en particulier ceux utilisant des réseaux de neurones, nécessitent une puissance de calcul substantielle, ce qui se traduit par une énorme consommation d'électricité. Par exemple, faire fonctionner ChatGPT au début de 2023 a consommé environ 564 MWh d'électricité par jour, équivalent aux besoins énergétiques d'environ 18 000 foyers américains. Cette demande énergétique est principalement alimentée par des opérations complexes en virgule flottante essentielles aux calculs des réseaux de neurones, rendant la recherche de solutions écoénergétiques critique à mesure que les systèmes d'IA deviennent plus complexes. Entrez l'algorithme L-Mul (Multiplication à Complexité Linéaire), un développement révolutionnaire qui promet de réduire considérablement le fardeau énergétique associé aux calculs d'IA. L-Mul fonctionne en approximant les multiplications en virgule flottante par des additions d'entiers plus simples, qui peuvent être intégrées dans les modèles d'IA existants sans nécessiter de réglage fin. Cette approche innovante a démontré des économies d'énergie remarquables, atteignant jusqu'à 95 % de réduction de la consommation d'énergie pour les multiplications de tenseurs élément par élément et 80 % pour les calculs de produit scalaire. Il est important de noter que cette efficacité énergétique ne compromet pas l'exactitude des modèles d'IA, marquant une avancée significative dans la quête d'une IA durable. Les implications de L-Mul vont au-delà des simples économies d'énergie ; il améliore les performances des modèles d'IA dans diverses applications, y compris les modèles de transformateurs et les grands modèles de langage (LLM). Dans des benchmarks tels que GSM8k et les tâches de questions visuelles, L-Mul a surpassé les formats en virgule flottante traditionnels comme FP8, montrant son potentiel à gérer efficacement des calculs complexes. Alors que la demande pour l'IA continue d'augmenter, L-Mul se distingue comme une solution clé qui non seulement aborde la crise énergétique associée à l'IA, mais ouvre également la voie à un avenir plus durable dans le développement technologique.