Quale potrebbe essere la prossima criptovaluta a fare 1000x? Ecco l’analisi di 3 possibili sorprese

Con il mercato delle criptovalute in bilico verso un altro breakout esplosivo, i trader si trovano di fronte a un’opportunità di acquisto con guadagni potenzialmente esplosivi.

Questo articolo esamina tre contendenti che hanno un potenziale 1000x per il prossimo rally considerando fattori come casi d’uso, track record, prezzo, tokenomics e altro ancora.

Sulla base di questi criteri, le nostre scelte migliori sono Slothana, Bittensor e Dogeverse. Esploriamo ciascuno di questi progetti in modo più dettagliato.

Slothana

Slothana è una delle principali meme coin in prevendita sulla rete Solana. Durante la sua campagna ICO, il progetto ha raccolto più di 15 milioni di dollari. Ciò lo rende un favorito nel circuito delle prevendite, superando Book of Meme e Slerf.

Dopo le rispettive prevendite, Book of Meme è esploso raggiungendo una capitalizzazione di mercato di 1 miliardo di dollari in soli due giorni, mentre Slerf ha superato Ethereum nel volume delle negoziazioni on-chain.

Si vocifera che Slothana sia stata lanciata dai creatori di Smog, un’altra meme coin di Solana che è aumentata di 100 volte fino a raggiungere una capitalizzazione di mercato di 270 milioni di dollari.

I trader hanno notato che Smog ha commentato il primo post X di Slothana quando aveva meno di 50 follower, sottolineando che i team sono collegati in un certo senso.

Tuttavia, coloro che desiderano acquistare la nuova meme coin a tema bradipo dovrebbero agire in fretta perché la prevendita terminerà tra tre giorni, dopodiché $SLOTH verrà lanciato sugli exchange.

Dogeverse

Le meme coin hanno recentemente rappresentato una delle tendenze più in voga nel settore delle criptovalute, con progetti come Pepe, Dogwifhat e Bonk che hanno riscontrato un successo astronomico. Tuttavia, Dogeverse alza il livello e sfida le norme del settore, lanciandosi su sei diverse blockchain.

La mossa innovativa significa che Dogeverse è già disponibile su Ethereum, Based, BSC, Polygon e Avalanche, e presto sarà attivo anche su Solana.

Attraverso questa iniziativa, Dogeverse aggira la frammentazione della blockchain, garantendo un’accessibilità diffusa e consentendo alle diverse community di unirsi sotto un’unica meme coin.

Lo staking è un’altra caratteristica promettente di Dogeverse. Il suo livello di staking incentiva gli utenti a bloccare i propri token per ottenere premi passivi. Oltre a incentivare la community, ciò rafforza le dinamiche di domanda e offerta del token incoraggiando la detenzione a lungo termine.

Attualmente, gli staker possono guadagnare un APY del 100%, ma questo diminuirà man mano che verranno messi in staking più token.

Il progetto è attualmente in fase di prevendita e finora ha raccolto 11 milioni di dollari. Il suo prezzo è di $ 0,000302, ma aumenterà nel corso della campagna, con il successivo aumento in un giorno o quando il rilancio totale raggiungerà i 12,1 milioni di dollari.

Bittensor

Si dice che Bittensor sia il “Bitcoin dell’intelligenza artificiale”. Se questa analogia è valida, possiamo aspettarci una performance straordinaria da parte del TAO nei prossimi anni.

È già un progetto consolidato, negoziato a 452 dollari con una capitalizzazione di mercato di 3 miliardi di dollari. Il suo prezzo è aumentato del 5% questa settimana, è sceso del 21% questo mese e dell’827% quest’anno.

Data la sua ampia capitalizzazione di mercato, un guadagno di 1.000 volte richiederebbe probabilmente più cicli di mercato di 4 anni. Detto questo, la sua capitalizzazione di mercato più elevata riduce anche la volatilità, e la sua posizione di leader di mercato nell’innovazione della cripto-intelligenza artificiale aumenta le sue possibilità di successo a lungo termine.

Bittensor offre un quadro robusto per la potenza computazionale distribuita e incentivata, simile a Bitcoin, tranne che la potenza viene utilizzata per l’intelligenza artificiale.

Funziona come un mercato in cui gli sviluppatori di machine learning e intelligenza artificiale possono affittare potenza per addestrare i modelli.

Questo risolve due problemi contemporaneamente:

Da un lato, annulla i costi elevati associati allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale. D’altro canto, impedisce la frammentazione della conoscenza prevalente nel settore dell’intelligenza artificiale, inaugurando invece un quadro condiviso e open source.