AIに焦点を当てた暗号トークンは、市場が広範なナarrティブを超え、より詳細な精査に入るにつれて、信頼性のギャップに直面しています。

初期の熱狂は、分散型知能、オープンアクセスモデル、トークン化されたネットワークを通じたグローバルな調整といった野心的なアイデアによって駆動されました。これらの概念は注目を集めましたが、しばしば具体的な基準に欠けていました。

セクターが成熟するにつれて、投資家やトレーダーはより実用的な質問を投げかけるようになっています：これらのシステムは今日どれだけのスループットを処理できるのか？彼らが依存しているデータの質と排他性は何か？トークン価格の投機とは独立して存在する測定可能な需要はあるのか？

これらの質問が浮上するにつれて、評価フレームワークは変化し始めています。実際の使用や持続可能な需要の明確な指標のないトークンは、時には急速に再評価されています。この再評価は必ずしも基盤となる技術の失敗を意味するわけではありませんが、長期的な可能性と短期的な市場期待との間の差異が拡大していることを反映しています。実際には、特にAI関連資産では、タイムラインや結果が不確実なため、徐々の調整ではなく、より鋭いローテーションにつながることが多いです。

$TON エコシステム内では、このような瞬間は、実行インフラの重要性を浮き彫りにします。$FET のようなAIトークンがセンチメントに基づく再評価を経験する際には、資本が効率的に動く必要があります。STO Nfiは、この文脈でナarrティブの推進者というよりも、背景層として機能します。その役割は、AIの仮説を検証することではなく、トレーダーが再評価期間中にエクスポージャーを調整する際に、迅速で予測可能な取引を促進することにあります。

ハイプサイクルが収束するにつれて、市場構造はストーリーテリングよりも影響力を持つようになります。注目は扉を開くかもしれませんが、生き残るためには、実証された使用証拠と、市場が期待をスムーズに再評価できる能力にますます依存するようになります。

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