2025 Последние обновления

С момента своего создания сеть Bittensor продемонстрировала замечательный рост и развитие. По состоянию на 2025 год TAO твердо утвердилась как одна из ведущих криптовалют, занимая в настоящее время 29-е место на мировом рынке с ценой $455.37 USD. Рыночная капитализация составляет $3.97 миллиарда, в обращении находится 8.72 миллиона токенов TAO, что представляет собой 41.54% от максимального объема.

Рыночная производительность

TAO продемонстрировал значительное движение цены с момента своего запуска:

• Текущая цена: $455.37 USD
• 24-часовой объем торгов: 162221408 долларов США
• 24-часовое изменение цены: -2.77%
• Рыночная капитализация: $3,972,524,296 USD

Токен продемонстрировал замечательный рост с исторического минимума, сохраняя при этом сильные позиции на рынке:

Эволюция сети и принятие

Сеть Bittensor испытала значительный рост в принятии и развитии. Платформа теперь предлагает обширные ресурсы, включая официальный блок-эксплорер на bittensor.com, что повышает прозрачность и доступность для пользователей и разработчиков.

Сообщество вокруг Bittensor значительно развилось, earning a community score of 3.7. Это отражает активное участие и вовлеченность разработчиков, валидаторов и пользователей в экосистеме. Сеть продолжает привлекать внимание своим инновационным подходом к децентрализованному машинному обучению.

Техническая классификация и интеграция экосистемы

Bittensor зарекомендовал себя в нескольких ключевых категориях блокчейна:

• Искусственный интеллект и большие данные
• DePIN (Децентрализованные Физические Инфраструктурные Сети)
• Генеративный ИИ

Эта классификация отражает фокус проекта на создании децентрализованной инфраструктуры для приложений ИИ и машинного обучения. Токен TAO получил сильную поддержку на нескольких платформах, включая интеграцию в основные криптовалютные кошельки, такие как Gate Wallet и Trust Wallet, что делает его более доступным для широкой аудитории.

Сравнимые проекты

Поскольку децентрализованное пространство ИИ продолжает развиваться, несколько проектов появились как сопоставимые альтернативы или дополнительные системы к Bittensor:

Эти проекты, наряду с Bittensor, представляют собой растущую экосистему децентрализованных AI-решений на базе технологии блокчейн, каждый из которых подходит к различным аспектам этой задачи.

Доступность торговли

Gate улучшила торговые опции для TAO, предлагая улучшенную ликвидность и торговые пары. Кроме основной пары TAO/USDT, TAO теперь можно обменивать на несколько валют, что обеспечивает большую гибкость для трейдеров и инвесторов на различных рынках.

Соотношение объема торгов к рыночной капитализации составляет 4,08%, что указывает на здоровую торговую активность относительно общей рыночной капитализации токена. Этот профиль ликвидности поддерживает более плавное обнаружение цен и снижает проскальзывание для трейдеров.

Рейтинг полноты данных в 72% предполагает, что, хотя о проекте доступна исчерпывающая информация, все еще есть возможности для большей прозрачности и раскрытия информации по мере дальнейшего развития платформы.

Поскольку Bittensor продолжает развивать свои технологии и расширять свою экосистему, он остается значительным проектом на стыке искусственного интеллекта, машинного обучения и блокчейн-технологий, прокладывая путь к децентрализованному подходу к разработке и развертыванию ИИ.

Машинное обучение и искусственный интеллект беспрецедентно преобразуют мир. Приложения машинного обучения повсюду: от автономных автомобилей до умных помощников, от медицинской диагностики до развлечений. Однако, несмотря на быстрые достижения и инновации в этой области, многие проблемы и ограничения все еще мешают полному потенциалу машинного обучения.

Одной из главных проблем является централизованная и изолированная природа платформ и систем машинного обучения. Большинство моделей машинного обучения и данных контролируются несколькими крупными корпорациями и учреждениями, что создает такие проблемы, как конфиденциальность данных, безопасность, предвзятость и доступ. Более того, большинство моделей машинного обучения обучаются в изоляции, не пользуясь коллективным интеллектом и разнообразием других моделей и источников данных.

Bittensor — это пиринговый протокол, который нацелен на создание глобальной, децентрализованной и стимулируемой сети машинного обучения. Bittensor позволяет моделям машинного обучения совместно обучаться и получать вознаграждение в соответствии с информационной ценностью, которую они предлагают коллективу. Bittensor также предоставляет открытый доступ и возможность участия для всех, кто хочет присоединиться к сети и внести свои модели и данные машинного обучения.

Что такое Bittensor?

Bittensor — это пиринговый протокол для децентрализованных подсетей, ориентированный на машинное обучение. Подсеть — это группа узлов, которая предлагает специализированные услуги машинного обучения сети, такие как текст, изображение, аудио, видео и т. д. Например, текстовая подсеть может предоставлять услуги обработки естественного языка, такие как перевод, суммирование, анализ настроений и т. д.

Видение Bittensor заключается в создании глобальной, децентрализованной и мотивированной сети машинного обучения, в которую любой может войти и внести свои модели машинного обучения и данные, и получать вознаграждение в зависимости от информационной ценности, которую они предлагают коллективу. Bittensor стремится преодолеть ограничения и проблемы существующих платформ и систем машинного обучения, такие как централизация, изолированность, конфиденциальность, безопасность, предвзятость и доступ.

Как работает Bittensor?

Bittensor — это децентрализованная сеть, которая революционизирует процесс создания, обмена и стимулирования моделей машинного обучения. Она работает по принципу peer-to-peer, образуя глобальную экосистему, где AI модели сотрудничают для формирования нейронной сети. Этот раздел углубляется в механизмы, которые позволяют Bittensor эффективно функционировать.

Консенсус Юма

В основе работы Bittensor лежит консенсус Yuma. Этот механизм консенсуса разработан для того, чтобы владельцы подсетей могли создавать свои собственные механизмы вознаграждения, позволяя валидаторам подсетей выражать свои субъективные предпочтения относительно того, чему должна учиться сеть. Консенсус Yuma работает, вознаграждая валидаторов подсетей дивидендами за производство оценок miner-value, которые соответствуют субъективным оценкам, произведенным другими валидаторами подсетей, взвешенным по ставке. Это гарантирует, что ни одна группа не имеет полного контроля над тем, чему учится сеть, и поддерживает децентрализованное управление в сети.

Смешанная экспертиза (MoE)

Еще одним ключевым механизмом является модель Смешанных Экспертов (MoE). В этой модели Bittensor использует несколько нейронных сетей, каждая из которых специализируется на разных аспектах данных. Эти экспертные модели сотрудничают, когда вводятся новые данные, объединяя свои специализированные знания для генерации коллективного прогноза. Такой подход позволяет Bittensor более эффективно решать сложные задачи, чем любая отдельная модель.

Механизмы стимулов

Bittensor также обладает уникальной структурой механизма стимулов. Каждый подсеть внутри Bittensor имеет свой собственный механизм стимулов, который управляет поведением майнеров подсети и регулирует консенсус среди валидаторов подсети. Эти механизмы аналогичны функциям потерь в машинном обучении, направляя поведение майнеров подсети к желаемым результатам и поощряя постоянное улучшение и высококачественные результаты.

Доказательство интеллекта

Доказательство интеллекта — это уникальный механизм консенсуса, используемый Bittensor. Он вознаграждает узлы в сети за вклад в ценные модели машинного обучения и результаты. В отличие от традиционных механизмов Доказательства работы (PoW) или Доказательства доли (PoS), которые зависят от вычислительной мощности или финансовых вложений, Доказательство интеллекта ставит на первое место интеллектуальные вклады узлов. Это согласует систему вознаграждений сети с её основной миссией — продвижением машинного интеллекта.

Узлы в сети Bittensor должны зарегистрироваться и участвовать в процессе консенсуса. Они делают это, решая задачу доказательства работы (POW) или оплачивая сбор. После регистрации они становятся частью подсети и вносят вклад в коллективный интеллект сети. Валидаторы затем оценивают ценность моделей машинного обучения и выводов, предоставленных этими узлами, обеспечивая качество и целостность интеллектуальных активов сети.

Этот механизм является центральным элементом видения Bittensor о децентрализованном рынке машинного обучения, где интеллект является основной валютой, а инновации постоянно поощряются. Это представляет собой значительный сдвиг от традиционных механизмов консенсуса блокчейна, сосредотачивая внимание на развитии технологий ИИ и машинного обучения.

Субсети

Субсети являются строительными блоками Bittensor, функционируя как децентрализованные товарные рынки в рамках единой токенной системы. Каждая субсеть имеет определенную область или тему и состоит из зарегистрированных узлов и связанных с ними моделей машинного обучения. Валидаторы в этих субсетях играют ключевую роль в поддержании целостности и качества данных и моделей, обменяемых в сети.

Вместе эти механизмы обеспечивают то, что Bittensor остается децентрализованной, совместной и инновационной платформой для разработки AI и моделей машинного обучения. Стимулируя участие и используя коллективный интеллект своей сети, Bittensor находится на переднем крае децентрализованной технологии машинного обучения.

Компоненты Bittensor

Bittensor — это децентрализованная сеть, которая соединяет модели машинного обучения, а не компьютеры или серверы. Эти модели, называемые нейронами, предлагают специализированные услуги машинного обучения сети, такие как текст, изображение, аудио, видео и т. д. Нейроны организованы в группы, называемые подсетями, которые определяют механизм стимулов и область задач для каждой подсети.

Bittensor использует четыре основные компонента: блокчейн, нейроны, синапсы и метаграф для обеспечения децентрализованного протокола машинного обучения. Давайте рассмотрим каждый из этих компонентов и то, как они работают вместе.

Блокчейн

Блокчейн Bittensor основан на фреймворке Substrate, который позволяет обеспечить интероперабельность и масштабируемость. Блокчейн записывает транзакции и взаимодействия между узлами сети, а также правила управления и консенсуса. Блокчейн также позволяет создавать и распределять токен $TAO, который является родной валютой Bittensor.

Нейроны

Нейроны — это узлы в сети, которые запускают модели машинного обучения и предлагают услуги машинного обучения сети. Каждый нейрон имеет уникальную идентичность и открытый ключ, которые зарегистрированы в блокчейне. Каждый нейрон также имеет файл конфигурации, который определяет тип модели машинного обучения, форматы ввода и вывода, номер порта и другие параметры.

Синапсы

Синапсы — это соединения между нейронами, которые обеспечивают обмен информацией и сотрудничество. Каждый синапс имеет вес, который представляет силу и качество соединения. Веса определяются метаграфом, который является коллективным интеллектом сети. У синапсов также есть стоимость и вознаграждение, которые деноминированы в токенах $TAO. Стоимость — это сумма $TAO, которую нейрон платит другому нейрону за использование его услуги машинного обучения. Вознаграждение — это сумма $TAO, которую нейрон получает от другого нейрона за предоставление своей услуги машинного обучения.

Метаграф

Метаграф представляет топологию и динамику сети, а также качество и репутацию нейронов. Метаграф является направленным графом, где узлы - это нейроны, а ребра - синапсы. Метаграф периодически обновляется с помощью механизма консенсуса, который учитывает транзакции, взаимодействия и отзывы между нейронами. Метаграф определяет веса синапсов, которые влияют на стоимость и вознаграждение синапсов, а также на рейтинг и видимость нейронов. Метаграф также позволяет управлять сетью, так как нейроны могут голосовать за предложения и изменения, используя свои токены TAO.

Хартия DeleGate Bittensor

Хартия DeleGate Bittensor является основополагающим документом, который описывает основные принципы и обязательства организаций и индивидуумов, участвующих в сети Bittensor. Это декларация Фонда Opentensor и других подписантов, разделяющих видение децентрализованного AI-ландшафта. Вот основные положения хартии:

• Контраргумент к централизованному контролю: Устав подчеркивает опасности централизованного контроля над ИИ, выступая за распределение власти для предотвращения злоупотреблений и предвзятости. Он утверждает, что управление ИИ должно находиться в руках многих, а не немногих.
• Децентрализованный консенсус предпочтений: Подписанты обязуются противостоять злоупотреблению ИИ и способствовать его этическому применению. Они обещают децентрализовать контроль над предпочтениями ИИ, используя коллективную человеческую мудрость для навигации в сложных вопросах, поставленных технологиями ИИ.
• Открытое владение: Устав поддерживает открытое и безразрешительное накопление прав собственности для участников сети Bittensor. Этот принцип обеспечивает доступ, возможность влияния и участие как можно большего числа людей в разработке ИИ.
• Разработка с открытым исходным кодом: Устав считает разработку с открытым исходным кодом моральным императивом, позволяя людям контролировать свою судьбу в будущем ИИ.

Устав DeleGate Bittensor — это не просто набор идеалов, а обязательство перед децентрализованным, открытым и справедливым будущим ИИ, где власть распределена, а потенциал ИИ используется на благо общества.

Как Bittensor позволяет моделям машинного обучения

Bittensor позволяет моделям машинного обучения обучаться совместно и получать вознаграждение в зависимости от информационной ценности, которую они предлагают коллективу. Это достигается с помощью следующего процесса:

• Потребитель, который хочет получить доступ к сервису машинного обучения, отправляет запрос в сеть вместе с оплатой в токенах TAO.
• Сеть маршрутизирует запрос к соответствующей подсети в зависимости от типа и формата запроса.
• Субсет выбирает лучшие нейроны для ответа на запрос на основе их репутации и доступности.
• Выбранные нейроны обрабатывают запрос и отправляют обратно свои ответы вместе с доказательством работы.
• Потребитель получает ответы и выбирает лучший на основе предпочтений и критериев.
• Потребитель платит нейрону, который дает лучший ответ, и при желании оставляет отзыв сети.
• Сеть обновляет метаграф на основе транзакций, взаимодействий и отзывов, а также распределяет вознаграждения и штрафы между нейронами соответственно.

Типы задач и приложений машинного обучения, которые можно выполнять на Bittensor

Bittensor может поддерживать широкий спектр задач и приложений машинного обучения, таких как генерация текста или изображений, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т.д. Некоторые примеры типов услуг машинного обучения, которые можно выполнять на Bittensor, это:

• Текстовый запрос: Потребитель может отправить текстовый запрос, такой как предложение или абзац, и получить завершение текста, такое как рассказ или эссе, от сети.
• Подпись к изображению: Потребитель может отправить изображение и получить подпись, которая описывает содержание изображения из сети.
• Распознавание речи: потребитель может отправить аудиоклип и получить транскрипцию, которая преобразует речь в текст, из сети.
• Распознавание лиц: Потребитель может отправить изображение лица и получить имя или метку, которая идентифицирует человека на изображении, из сети.

Это всего лишь некоторые примеры задач и приложений машинного обучения, которые можно выполнять на Bittensor. Возможности безграничны, так как новые подсети и модели могут быть созданы и добавлены в сеть, расширяя объем и разнообразие доступных услуг машинного обучения.

Как работают подсети?

Источник: Документация разработчика Bittensor

Субсети являются основой экосистемы Bittensor. Субсети представляют собой группы нейронов, которые предлагают специализированные услуги машинного обучения для сети, такие как текст, изображение, аудио, видео и т.д. Субсети также определяют механизм вознаграждения и область задач для каждой группы. Субсети позволяют создавать различные децентрализованные товарные рынки или соревнования, которые находятся под единой токен-системой.

Роль и функция подсетей

Субсети играют важную роль в сети Bittensor, так как они выполняют следующие функции:

• Подсети позволяют разделять труд и специализироваться среди нейронов. Каждая подсеть сосредоточена на определенном типе услуги машинного обучения, такой как текстовые подсказки, аннотирование изображений, распознавание речи, распознавание лиц и т. д. Это позволяет нейронам оптимизировать свои модели и ресурсы для выбранной области и предлагать высококачественные и эффективные услуги сети.
• Субсети позволяют создавать индивидуальные механизмы стимулирования для каждой группы нейронов. Каждая подсеть может разрабатывать и внедрять свою собственную систему вознаграждений и наказаний, исходя из своих критериев и целей. Это позволяет подсети согласовывать стимулы нейронов с желаемыми результатами подсети и поощрять сотрудничество и инновации среди нейронов.
• Подсети способствуют управлению и консенсусу сети. Каждая подсеть имеет своих валидаторов, которые отвечают за обновление метаграфа и защиту сети. Валидаторы избираются членами подсети, которые ставят свои токены TAO, чтобы голосовать за своих предпочтительных кандидатов. Валидаторы также участвуют в управлении сетью, предлагая и голосуя за изменения и обновления, которые влияют на сеть.

Процесс создания и присоединения к подсетям

Чтобы создать или присоединиться к подсети, вам понадобится нейрон, который является вашим узлом в сети. Вам также понадобятся токены TAO, которые являются валютой сети. Вы можете выполнить следующие шаги, чтобы создать или присоединиться к подсети:

• Чтобы создать подсеть, вы должны зарегистрировать подсеть в блокчейне Bittensor, заплатив сбор в токенах TAO. Сбор будет зависеть от спроса и предложения на подсети в сети. Вы можете использовать btcli создать подсеть команда для создания подсети и указания параметров и деталей вашей подсети, таких как имя, описание, тип, порт и т. д. Вам также нужно будет предоставить имя кошелька и пароль, которые будут использоваться для генерации ваших публичных и приватных ключей для вашей подсети. Вы получите netuid, который является уникальным идентификатором вашей подсети в сети.
• Чтобы подключиться к подсети, вам необходимо подключиться к валидаторам подсети, которые являются узлами, поддерживающими и обновляющими метаграф подсети. Вы можете использовать btcli подключиться к подсети команда для присоединения к подсети и указания netuid подсети, к которой вы хотите присоединиться. Вам также нужно будет указать имя кошелька и пароль, которые будут использованы для генерации ваших публичных и приватных ключей для вашей подсети. Вы получите сообщение с подтверждением, указывающее на то, что вы успешно присоединились к подсети.

Типы и взаимодействия подсетей

На сети Bittensor существуют различные типы подсетей, в зависимости от типа и формата машинного обучения, которые они предлагают. Некоторые из общих типов подсетей:

• Текстовые подсети: Эти подсети предоставляют услуги обработки естественного языка, такие как текстовые подсказки, текстовое резюмирование, текстовый перевод, анализ настроений текста и т.д. Эти подсети принимают и возвращают текст в качестве форматов ввода и вывода.
• Субсети изображений: Эти субсети предоставляют услуги компьютерного зрения, такие как аннотирование изображений, классификация изображений, сегментация изображений, генерация изображений и т.д. Эти субсети принимают и возвращают изображения в качестве форматов ввода и вывода.
• Аудиоподсети: Эти подсети предоставляют услуги обработки речи и звука, такие как распознавание речи, синтез речи, перевод речи, генерация звука и т.д. Эти подсети принимают и возвращают аудиофайлы в качестве форматов ввода и вывода.
• Видеоподсети: Эти подсети предоставляют услуги обработки видео и движения, такие как создание субтитров для видео, классификация видео, сегментация видео, генерация видео и т.д. Эти подсети принимают и возвращают видео в качестве входных и выходных форматов.

Эти подсети могут взаимодействовать друг с другом и с сетью, запрашивая и предоставляя услуги машинного обучения, а также обмениваясь информацией и токенами $TAO. Например, текстовая подсеть может запросить услугу описания изображения у изображенческой подсети, отправив изображение и заплатив некоторые токены $TAO. Затем изображенческая подсеть может вернуть описание для картинки и получить некоторые токены $TAO в качестве вознаграждения. Текстовая подсеть может затем использовать описание для своей услуги, такой как суммирование текста или перевод.

Токен $TAO

Токен $TAO является родной криптовалютой сети Bittensor. Он выполняет несколько ключевых функций и целей в экосистеме:

• Инцентивизация: Токен $TAO используется для поощрения различных участников сети Bittensor. Майнеры, которые предоставляют свои вычислительные ресурсы для выполнения задач машинного обучения, получают вознаграждение в виде $TAO за свои вклады. Этот механизм вознаграждения стимулирует предоставление вычислительной мощности сети, что является необходимым для децентрализованных процессов машинного обучения.
• Стекинг: Чтобы участвовать в сети в качестве майнера и зарабатывать вознаграждения, участники должны ставить токен $TAO. Стекинг служит формой залога или «долга в игре», что помогает гарантировать, что майнеры мотивированы действовать в интересах сети. Это также помогает обеспечить безопасность сети, делая действия любого участника, направленные на зло, дорогостоящими.
• Управление: $TAO может использоваться в управлении сетью Bittensor. Держатели токенов могут предлагать изменения, голосовать за обновления протоколов или участвовать в других процессах принятия решений, которые влияют на сеть. Это соответствует децентрализованной философии технологии блокчейн, где контроль распределен среди заинтересованных сторон, а не сосредоточен в одной власти.

Токеномика токена $TAO разработана таким образом, чтобы отражать ценность и качество сети, а также стимулировать сотрудничество и инновации среди узлов. Токеномика токена $TAO основана на следующих принципах и механизмах:

• Предложение: Максимальное количество токенов TAO, которое когда-либо будет существовать, ограничено 21 миллионом, что отражает лимит предложения Биткойна для создания редкости и контроля инфляции. В настоящее время в обращении находится около 6,39 миллиона токенов TAO. Токены TAO создаются путем майнинга, аналогично Биткойну, с созданием нового блока примерно каждые 12 секунд. Каждый блок вознаграждает 1 токеном TAO майнеров и валидаторов. Согласно текущему темпу создания, ежедневно добавляется около 7 200 новых токенов TAO в обращение, и они равномерно распределяются между майнерами и валидаторами. Темп эмиссии сокращается вдвое, как только 50% от общего предложения будет добыто. Это "уменьшение" происходит каждые четыре года, учитывая время блока в 12 секунд. Этот процесс уменьшения будет продолжаться при каждом следующем достижении 50% от оставшегося предложения, пока все 21 миллион токенов TAO не будет введено в обращение.
• Эмиссия: Эмиссия токенов TAO осуществляется через сетевые вознаграждения, которые распределяются между майнерами, предоставляющими услуги машинного обучения для сети. Сетевые вознаграждения рассчитываются на основе информационной ценности услуг, которая определяется метаграфом. Сетевые вознаграждения также корректируются с учетом коэффициента сложности, основанного на активности сети и общем количестве заложенных токенов. Темп эмиссии токенов TAO спроектирован так, чтобы следовать логарифмической кривой, что означает, что эмиссия будет уменьшаться со временем по мере созревания сети и увеличения спроса.
• Сжигание: Сжигание токенов TAO осуществляется за счет сетевых сборов, которые оплачиваются пользователями, получающими доступ к услугам машинного обучения в сети. Сетевые сборы рассчитываются на основе стоимости услуг, которая определяется метаграфом. Сетевые сборы также корректируются с учетом фактора спроса, который основан на активности сети и общем количестве обращающихся токенов. Темп сжигания токенов TAO разработан так, чтобы следовать экспоненциальной кривой, что означает, что сжигание будет увеличиваться со временем по мере роста сети и уменьшения предложения.

Основатели Bittensor

Основатели Bittensor — это талантливые личности, объединившиеся для разработки и продвижения проекта Bittensor, который стремится революционизировать область машинного обучения и искусственного интеллекта. Каждый из основателей привносит свои уникальные знания и опыт в соответствующих областях, способствуя успеху проекта. Основатели:

• Джейкоб Стивс: Джейкоб является генеральным директором и соучредителем Bittensor. У него есть опыт в исследовании машинного обучения, и он основал Bittensor для децентрализации ИИ. Ранее он работал на такие бренды, как Google и Knowm.
• Ала Шаабана: Ала является соучредителем Bittensor. У него есть степень доктора философии в области машинного обучения. Перед созданием Bittensor он работал доцентом в Университете Торонто, Канада.

Является ли Bittensor $TAO хорошей инвестицией?

Bittensor $TAO — это криптовалюта, которая обеспечивает работу сети Bittensor, децентрализованного протокола машинного обучения. $TAO используется для вознаграждения узлов, которые предоставляют услуги машинного обучения сети, для обеспечения безопасности сети и для возможности управления. У $TAO ограниченное предложение в 21 миллион токенов, а цена определяется предложением и спросом на сеть.

$TAO также обладает большим потенциалом и ценностью, так как поддерживается революционным и инновационным проектом. Bittensor стремится создать глобальную, децентрализованную и стимулируемую сеть машинного обучения, чтобы преобразовать машинное обучение и искусственный интеллект. Bittensor уже продемонстрировал многообещающие результаты и достижения, такие как запуск своей основной сети, привлечение внимания и интереса, а также получение поддержки и финансирования. Bittensor также поставил перед собой амбициозные цели и планы на будущее, такие как расширение и диверсификация своей сети, улучшение и оптимизация своей сети, а также рост и вовлечение своего сообщества.

Поэтому $TAO является хорошей инвестицией для тех, кто верит в видение и миссию Bittensor и готов рискнуть и держать токен в долгосрочной перспективе. Как всегда, инвесторы должны проводить собственное исследование и проверку перед инвестированием в любую криптовалюту и вкладывать только то, что они могут позволить себе потерять.

Как купить $TAO на Gate

Чтобы купить токены $TAO на Gate, выполните следующие шаги:

• Посетите Сайт Gate.io и создайте аккаунт с вашим email и паролем.
• Пополните свой счет на Gate.
• Обменяйте свои средства на токены $TAO, выбрав TAO/USDT пара, и введение суммы и цены.

Предпринимите действия по $TAO

Проверьте цену $XPRT сегодня и начните торговать своими любимыми валютными парами:

• TAO/USDT