Sender (ASI)

真的很难指出本周期的“周期顶部”

大多数山寨币在2024年3月触顶。

随后有许多比如Doge在2024年12月触顶。

再者像ETH在2025年8月“触顶”，但它仍在宏观区间内，而BTC在2025年10月触顶

与此同时，Doge & ETH在本“周期”从未进行价格发现，而BTC在2025年10月之前一直处于牛市，但近两年来在宏观资产（它竞争的对象）表现不佳

挑选一个赢家 🤷‍♂️

去中心化 AI 竞争赛。

忘掉 L1 meme 币，本周期资本正流向 AI 计算。

这三者能突破 10亿美元俱乐部吗？

→ @ASI_Alliance ( $FET )
→ @_Qubic_ ( $QUBIC )
→ @origin_trail ( $TRAC )

它们是去中心化 AI 的下一个 10 倍机会吗？👇

⚪ ASI ( $FET ): 人工超级智能联盟

✦ 架构 → 自主代理 + 模块化 AI 链

ASI 是 https://t.co/EBpcX5azxg (FET)、SingularityNET (AGIX) 和 CUDOS 的合并，形成了一个统一的 AI 生态系统，使用共享的 ASI 代币。

其核心，ASI 结合了：

• 来自 https://t.co/EBpcX5azxg 的自主 AI 代理，执行任务、协商、交易或跨链协调。

• SingularityNET 的市场，使 AI 模型和服务得以发布、货币化和组合。

• CUDOS 的去中心化计算层，提供 GPU/TPU 工作负载和可验证计算。

它们共同构成一个模块化网络，代理、模型、数据和计算都可以接入统一的 AI 经济。

大的转变？

ASI 希望 AI 组件之间能够相互交流、价值交易，并扩展成类似开放 AGI 基底的形态，而不是模型孤立存在。

✦ 实用性 → 代理、市场、计算

ASI 专注于可用的 AI，而不仅仅是基础设施。

• Agentverse → 部署链上 + 链下代理，实现交易、物流和工作流自动化。

• AI 市场 → 将模型列为服务，可使用 ASI 支付。

• 计算层 (CUDOS) → 将大量推理和训练任务卸载到分布式 GPU 集群。

• 数据层 → 受 Ocean 启发，ASI 整合可验证的数据市场用于训练输入。

ASI 有趣之处在于其互操作性：

代理可以调用模型，模型可以请求计算，计算可以获取可验证数据，所有这些都在同一个代币经济中完成。

这几乎是加密领域中最接近“AI 操作系统”的东西。

✦ 经济 → $ASI 迁移 + 共享激励

ASI 迁移统一了：FET + AGIX + CUDOS → ASI，供应约为 26.3 亿。

代币功能包括：

• 代理执行的支付
• 计算提供者的奖励
• 模型注册表的治理
• 市场使用的激励
• 网络安全的质押

该设计将所有贡献者——代理、模型创作者、计算提供者和数据供应商——统一到同一个激励循环中。

👉 我的观点：ASI 是去中心化 AI 代理、模型、计算和数据的一体化“全功能层”。它拥有最清晰的叙事和最广阔的范围，但实现 AGI 愿景将是其挑战。

🟢 Qubic ( $QUBIC ): 将挖矿转化为 AI 计算

✦ 架构 → 有用工作量证明 + AI 法定人数

ASI 注重代理和市场，Qubic 则专注于原始计算。

其创新在于有用工作量证明（UPoW）取代哈希，矿工执行可验证的计算任务，如：

• AI 推理
• 模型评估
• 加密任务
• 科学计算

每项计算都由全球法定人数——去中心化验证层——进行验证，确保正确性而无需信任矿工。

这使 Qubic 成为为数不多的，挖矿行为直接产出 AI 工作的网络之一。

✦ 实用性 → 确定性计算 + AI 执行

Qubic 实际上是一台确定性的 AI 主机。

• 智能合约触发链下计算任务
• 矿工完成任务并返回证明
• 网络达成法定人数并最终确定结果

这使得：

✔ AI 代理
✔ 大语言模型推理
✔ 游戏逻辑
✔ 科学仿真
✔ 真实世界计算外包

2025 年的里程碑包括：

• 通过 Qubic 挖掘 Monero（展示 UPoW 的灵活性）
• TOKEN2049 演示确定性 AI 计算
• 由 CertiK 验证的 1552 万 TPS 基准测试

Qubic 的目标不是成为 L1，而是成为由矿工驱动的 AI 超级计算机，这使其经济模型十分有趣。

✦ 经济 → $QUBIC 实用性 + 燃烧换算计算

Qubic 的模型极其简单：

• 矿工完成任务可获得 $QUBIC
• 用户和应用通过燃烧 $QUBIC 来获取计算资源
• 燃烧将网络需求直接与代币稀缺度挂钩

这使得 $QUBIC 成为少数几种拥有真实资源支撑——计算即商品——的 AI 代币，燃烧即为定价机制。

👉 我的观点：如果 UPoW 成为标准，Qubic 将成为去中心化计算引擎，风险最高、潜在回报也最高。否则，它仍将保持实验性。

🔵 OriginTrail (TRAC): 为 AI 提供可验证的互联网

✦ 架构 → 去中心化知识图谱 (DKG) + dRAG

ASI 处理代理，Qubic 负责计算，而 TRAC 解决另一个 AI 问题：

AI 幻觉。

OriginTrail 的 DKG 将数据结构化为可验证的知识资产：

• 来源信息
• 真伪
• 区块链支持的证明
• 跨链索引

随后，dRAG（去中心化检索增强生成）让 AI 模型在回答前从可信来源获取信息。

通俗来说：

➡️ “不要猜测，先核实事实。”

TRAC 正在为 AI 构建可验证的记忆层。

✦ 实用性 → Paranets + 知识经济

OriginTrail 为以下行业推出了特定领域的子网络 Paranets：

• 供应链
• 制药
• 实体资产
• 科学知识
• AI 训练数据集

每个 Paranet 由其社区自行运营，拥有自己的激励、验证者和治理，但都接入全球 DKG。

这种模块化结构使 DKG 能水平扩展，同时保持数据的专业性和可信度。

✦ 经济 → $TRAC + $NEURO 双代币体系

OriginTrail 使用两种代币：

• $TRAC → 索引、发布、查询及保护知识资产
• $NEURO → Paranet 奖励、治理与通胀

需求随以下因素增长：

• 企业发布更多数据
• Paranets 扩张
• AI 应用整合 dRAG
• 更多知识市场上线

👉 我的观点：TRAC 是 AI 的“真相层”，确保 AI 系统不会自信地撒谎。

🔚 结论：AI 前沿

每个项目针对 AI 的不同弱点：

• ASI → 自主代理、计算市场、模型经济
• Qubic → 由 UPoW 驱动的确定性计算
• TRAC → 可验证的知识和幻觉防止

它们共同构成完整的技术栈：

知识 → 计算 → 代理。

📊 最终排名

AI 基础设施

$ASI > $QUBIC > $TRAC

ASI 涵盖代理、模型、计算、研发和治理。Qubic 在计算方面表现突出。TRAC 专注于数据可验证性。

可扩展性与执行模型

$QUBIC > $ASI > $TRAC

UPoW 实现并行确定性计算。ASI 的代理 + 计算模块可良好扩展。TRAC 通过 Paranet 扩展，但受采纳程度影响。

实际应用价值

$TRAC > $ASI > $QUBIC

TRAC 已经保护供应链和企业数据集。ASI 整合了消费者和企业 AI 应用。Qubic 的实用性取决于开发者的采纳。

💡 我的收获

如果你想广泛接触 AI 基础设施 → ASI

如果你想把计算视为商品 → Qubic

如果你想要可验证且不出现幻觉的 AI → TRAC

它们各自在即将到来的自主 AI 经济中扮演角色。