coinedition.com
- $TAO растёт на 12% в день, 71% в месяц, теперь нажимая ключевую зону сопротивления $302.
- Повторяющиеся высокие минимумы показывают, что сильные покупатели поглощают предложение по мере нарастающего давления на прорыв.
- Прорыв выше 302 долларов может спровоцировать быстрый ралли, так как над ним мало сопротивления.
$TAO вырос почти на 12% за последние 24 часа, торгуясь примерно на $304 на момент написания. Этот шаг увеличился на 71,5% за последние 30 дней, поскольку альткоин заявлял о рыночной капитализации в 3,27 миллиарда долларов.
Несмотря на рост, $TAO остаётся более чем на 80% ниже своего исторического максимума около 757 долларов. Таким образом, трейдеры сейчас наблюдают за пробоем выше 302 долларов, что может привести к дальнейшему росту.
$TAO тестирует сопротивление на $300, присматривается к зоне прорыва
Недавний рост оттолкнул токен Tao в зону сопротивления между $300 и $305, которая ранее выступала как предложение. Тем временем цена токена $TAO формирует более низкие значения, что свидетельствует о растущем давлении на покупки
Криптоаналитик Арди выделил $302 как ключевой уровень прорыва. Цена неоднократно тестировала этот уровень, при этом неглубокие откаты свидетельствуют о продолжающемся интересе к покупке.
Если $TAO прорвётся выше $302 и удержится, движение может ускориться из-за ограниченного сопротивления выше диапазона. Такая схема указывает на возможное продолжение бычьего тренда.
С другой стороны, если $TAO не пробивается выше зоны $300–$305, первый уровень поддержки появляется рядом с $260. Более глубокий откат может расшириться к $220, где сформировалась последняя база накопления.
Эти уровни остаются важными для трейдеров, следящих за краткосрочным направлением.
Нарратив ИИ поддерживает спрос
Важно отметить, что Bittensor в основном рассматривается как актив на уровне ИИ, а не как просто средство хранения стоимости.
Проект следует структуре, схожей с Биткоином, с ограничением предложения в 21 миллион и циклом халвинга, но заменяет доказательство работы на «доказательство полезной работы». Это означает, что сетевые стимулы направлены на вычисления ИИ, а не на чистую безопасность.
Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг сравнил сеть с современной распределённой вычислительной системой, похожей на folding@home. Сравнение выделяет реальные результаты сети, включая обучение децентрализованных моделей.
Недавние примеры включают распределённый запуск на подсети 3, который обучил модель с 4 миллиардами параметров у нескольких участников. Это подтверждает основную идею децентрализованных вычислений ИИ