Bittensor (TAO)

2026년 AI 알트코인 전망이 강합니다🤖📝 $TAO: Robin τ 업그레이드로 서브넷 한도가 256으로 두 배 증가했으며, 첫 번째 TAO 반감기로 블록 보상이 50% 감소하고, THORChain 크로스체인 통합이 실시간으로 제공되며, Grayscale 현물 ETF 결정이 보류 중입니다. $RENDER: #AI 추론 & DePIN 이야기가 Nvidia의 강력한 AI 가이드라인으로 가열됨에 따라 탈중앙화 GPU 파워에 대한 수요가 재부각되고 있습니다. $FET: ASI와 같은 통합이 AI‑agent 도구와 데이터 플랫폼에 사용되고 있어 $FET를 체인상의 AI 에이전트와 직접 연결하고 있습니다. $VIRTUAL: 2025년 익스플로잇을 견뎌내고 사용자 보상을 제공하며 크로스‑체인 기능을 지속적으로 출시한 후 “AI 에이전트 온체인” 이야기가 성장하고 있습니다. $VVV: Venice AI가 OpenClaw AI‑agent 프로젝트의 권장 모델 제공업체로 선정된 것으로 알려져 새로운 추측을 촉발하고 있습니다. $NEAR: AI‑친화 체인으로 간주되며, Nvidia GTC 2026 스피치가 에이전시 AI를 강조하고 시장이 AI 연계 인프라로 회전함에 따라 급등했습니다. $WLD: AI 에이전트와 연결된 신원 및 “proof‑of‑person” 이야기가 Nvidia의 에이전시 AI 발표 이후 급격히 상승했습니다. $GRASS: AI와 연결된 토큰으로, Nvidia GTC 이후 2026년 새로운 고점을 기록했으며 데이터와 에이전트 프로젝트가 네트워크를 활용할 것이라는 기대가 있습니다. $ICP: Nvidia 실적 상회와 함께 TAO와 동반 상승하며, 탈중앙화 AI / 컴퓨트 인프라로 포지셔닝되었습니다. $DEXE: 주간 성과 표에서 가장 퍼포먼스가 좋은 “AI 섹터” 토큰 중 하나로, 트레이더들이 AI 라벨이 붙은 이름으로 이동하면서 혜택을 받고 있습니다. $AR: AI 데이터를 위한 #DePIN 스토리지로, 2026년 논문에서 탈중앙화 스토리지는 AI에 필수 인프라라고 강조되었습니다. $AKT: 탈중앙화 컴퓨트 마켓플레이스에서 장기 AI 워크로드로 인한 실제 수익이 증가하고 있으며, AI용 DePIN의 사용 증명(proof‑of‑use)으로 인용됩니다. 제가 놓친 2026년 주요 #AI 촉매제는 무엇인가요?👇🏼

Grayscale은 AI 펀드 역사상 가장 큰 단일 자산 재배치를 추측에 따라 진행한 것이 아닙니다. 그들은 뭔가를 보았습니다. 이제 여러분도 이를 보고 있습니다. $TAO

여기에 신호가 있나요? Lamida가 SN24를 정말 좋아하는 것처럼 보입니다...

Bittensor $TAO >> signal >> $dTAO 시그널의 또 다른 예시입니다. 안타깝게도 아직 발표할 슬롯이 없습니다. 다음 @bitstarterAI launch를 진행할 수 있는 슬롯이 어느 것인지, 혹은 누가 알겠습니까, 다음 팀이 @SiamKidd에 의해 출시될 수도 있지만, 그것은 추측에 불과합니다. 제가 확실히 아는 것은 Bitstarter에서 launch의 일부를 확보하려고 노력할 것이라는 점입니다. 우리는 재에서 부활하는 피닉스를 볼 수 있을지도 모릅니다. ➡️@ArithmancyAI

몇 일 전, Nerds가 $TAO 서브넷 @LeadpoetAI (SN71)에서 @gavinzaentz를 초대했습니다. 이전에 이 프로젝트에 크게 주목하지 않았지만 상황이 바뀌었습니다. @LeadpoetAI는 실제 문제를 해결하려 합니다. Apollo와 ZoomInfo는 방대한 데이터베이스 접근을 저가에 판매하는 비즈니스를 하고 있습니다. 이런 모델에서는 양이 정확도보다 인센티브가 됩니다. 영업팀은 수백만 명의 연락처에 메일을 퍼붓게 됩니다. 받은 편지함이 가득 차고, 응답률은 급락합니다. SDR은 실제 판매를 하기 전에 리드를 찾고 필터링하는 데만 40%의 시간을 사용합니다. @LeadpoetAI는 이를 뒤집습니다. ICP와 제품 설명, 중요한 신호를 제공하면, 실제 구매 의향을 보인 10~100개의 리드를 보여줍니다. 직접 100,000개의 정적 리스트를 정리할 필요가 없습니다. 이것이 Bittensor가 진정한 가치를 발휘하는 지점입니다. 기존 데이터베이스는 오래됩니다. B2B 데이터의 약 3분의 1이 매년 소멸합니다—사람들은 역할을 바꾸고, 기업은 단계가 변하며, 연락처 정보는 사라집니다. @LeadpoetAI는 데이터가 시스템에 들어올 때와 클라이언트에게 표출될 때 품질을 검증합니다. 그들은 2년 전 Apollo가 색인한 데이터를 재활용하는 것이 아니라, 전 세계적으로 경쟁하는 마이너를 통해 1차 데이터를 수집합니다. 그들이 구축하고 있는 새로운 인센티브 메커니즘은 이를 더 날카롭게 만듭니다. 사용자가 요청을 제출하면 마이너들이 최고의 리드를 반환하기 위해 경쟁합니다. 첫 번째 관문: ICP 매치. 두 번째 관문: 의도 신호 점수화. 컷을 통과한 리드를 제공한 마이너만 보상을 받습니다. 전 세계 경쟁이 사용자가 실제로 필요로 하는 것과 직접 연결됩니다. Gavin은 샌프란시스코 HumanX에서 이를 설명했을 때 청중이 멈추게 했다고 합니다. 이유는 명확합니다. 현재 상황: 47명의 클라이언트 모두 인바운드. 한 번도 아웃바운드 이메일을 보내지 않았습니다. 출시 후 수요가 빠르게 증가해 채널을 넓히기 전에 확장성을 구축하고 있습니다. 좋은 문제입니다. 대상 시장은 의도적으로 선정되었습니다—고액 티켓 영업팀, 중간 규모 시장, 엔터프라이즈, 예산과 확립된 프로세스를 가진 후기 단계 스타트업. 플레이북이 없는 SMB는 대상이 아닙니다. 이 팀들은 연간 50~100개의 리드를 다루므로 모든 리드가 중요합니다. 일부는 Gavin에게 @LeadpoetAI가 현재 스택의 5~10개 도구를 대체할 수 있다고 말했습니다. 3개월 로드맵: 완전 자동화된 주문 처리, 캘린더, 이메일, Stripe, CRM 통합, 인텔리전트 아웃리치, 의도 모니터링. 장기적으로는 더 깊은 CRM, 세일즈 인텔리전스, 회의 노트 기록 통합, 에이전트 워크플로를 위한 MCP와 Claude 스킬을 포함합니다. 모트는 세 가지 요소에 기반합니다. 결과 데이터—어떤 리드가 전환됐는지, 어떤 메시지가 효과적이었는지—는 일반 모델이 학습 데이터만으로는 재현할 수 없는 방식으로 시스템에 피드백됩니다. 인간과 에이전트 모두에 작동하는 UX. 그리고 AI 검색이 주요 발견 채널이 되면서 자체 툴링과 GEO 최적화를 통한 배포. 위험도 현실적입니다. 다개월에 걸친 고액 티켓 영업 사이클에서 47명의 클라이언트는 아직 전환율에 대한 통계적 신뢰도를 제공하기에 충분하지 않습니다. 아웃리치 레이어는 아직 구축 중이며, 마이너 인센티브 모델은 규모화 시 리드 품질을 유지할 수 있음을 증명해야 합니다. 하지만 핵심 주장은 복잡하지 않습니다. 스팸 스택이 부서졌습니다. 레거시 도구는 구매자가 필요로 하는 것과 구조적으로 맞지 않습니다. Bittensor는 @LeadpoetAI에게 전 세계 모델 경쟁과 어떤 데이터베이스 회사도 매칭할 수 없는 1차 데이터를 제공합니다. 이번 AMA에 SN71에 대해 저평가하고 참여했지만, 이제는 주목하고 있습니다. Gavin은 날카롭고, 제품은 라이브 상태이며 수익을 창출하고 있으며, 아키텍처는 단순한 서사가 아니라 실제로 작동하고 있습니다. 주목할 가치가 있습니다.