Hiểu về Chiến lược Phát thải trong Các Token AI
Các token AI đang nhanh chóng khẳng định vị thế của mình trong thị trường tiền điện tử, tuy nhiên việc hiểu rõ các chiến lược phát thải của chúng là điều cần thiết để giảm thiểu rủi ro ngắn hạn. Bài viết này khám phá kinh tế token của một số dự án AI nổi bật và các kế hoạch mở rộng nguồn cung sắp tới, cung cấp cái nhìn về cách những thay đổi này có thể ảnh hưởng đến động lực thị trường.
Token $TAO của Bittensor dự kiến sẽ trải qua một sự gia tăng đáng kể 3.02% trong nguồn cung lưu hành trong tháng tới, tương đương với giá trị thị trường tăng thêm 129.26 triệu đô la. Sự phát thải đáng kể này có thể dẫn đến tính thanh khoản cao hơn và áp lực bán tiềm năng, khiến các nhà đầu tư phải theo dõi chặt chẽ khối lượng giao dịch và biến động giá để đánh giá nhu cầu thị trường đối với nguồn cung tăng lên. Ngược lại, cả $AKT từ Akash Network và $AIOZ từ AIOZ Network đều dự kiến sẽ mở rộng nguồn cung lưu hành của mình với tỷ lệ khiêm tốn hơn là 0.82% (7.92 triệu đô la) và 0.59% (7.37 triệu đô la), tương ứng. Cách tiếp cận có tính toán này nhằm cân bằng sự pha loãng token trong khi duy trì một lịch trình phát hành có kiểm soát, từ đó giảm thiểu sốc thị trường.
Mặt khác, $FET của FetchAI và $RENDER của Render Network đang áp dụng các chiến lược mở rộng nguồn cung thận trọng, với $FET ghi nhận sự gia tăng khiêm tốn 0.30% (14.15 triệu đô la) và $RENDER lên kế hoạch cho sự gia tăng tối thiểu 0.10% (4.60 triệu đô la). Những chiến lược này được thiết kế để bảo vệ giá trị token bằng cách hạn chế lạm phát từ phía cung, đặc biệt trong các điều kiện thị trường biến động. Thêm vào đó, Virtual AI Agents nổi bật với việc duy trì nguồn cung token tĩnh kể từ khi ra mắt, không có kế hoạch phát thải nào, từ đó loại bỏ hoàn toàn rủi ro pha loãng. Chiến lược này, trong khi ổn định động lực cung cho các nhà nắm giữ token, có thể hạn chế các động lực tăng trưởng thông qua việc phát hành token trong tương lai. Hiểu rõ những chiến lược phát thải đa dạng này là điều quan trọng để điều hướng hiệu quả cảnh quan token AI và quản lý các rủi ro liên quan.