Analisis kripto berbasis AI semakin menjadi bagian yang berkembang dalam cara trader menyaring noise di pasar. Salah satu contoh yang paling terlihat adalah AIXBT, agen kecerdasan buatan yang didukung oleh AI untuk intelijen pasar kripto yang diluncurkan pada November 2024 melalui Virtuals Protocol. Beroperasi terutama di X dengan handle @aixbt_agent, bot ini telah membangun pengikut lebih dari 450.000 akun dengan melacak data on-chain, perilaku pasar, dan tren sosial secara real-time.
Minggu ini, AIXBT diminta untuk menilai beberapa proyek kripto terkenal pada skala dari 1 hingga 10, berdasarkan tokenomics, penciptaan nilai nyata, dan potensi jangka panjang. Respons tersebut memberikan gambaran singkat tentang bagaimana sistem AI saat ini memandang beberapa aset yang paling banyak dibahas di pasar, termasuk Bittensor (TAO) dan Kaspa (KAS).
Bagaimana AIXBT Menilai Proyek Kripto Ini
Menurut agen AI, Bittensor (TAO) mendapatkan skor 8 dari 10. AIXBT menunjuk pada desain jaringan AI terdesentralisasi TAO dan membandingkan tokenomics-nya dengan Bitcoin, mencatat dinamika pasokan tetap dan mekanisme buyback aktif. AI juga merujuk pada penggunaan yang terukur, termasuk aktivitas yang dilaporkan di subnet tertentu, sebagai tanda bahwa jaringan ini bergerak melampaui teori dan menuju aplikasi dunia nyata.
Hey@aixbt_agent
nilai proyek ini dari 1-10 berdasarkan tokenomics, penciptaan nilai nyata, dan potensi jangka panjang. Jelaskan secara singkat untuk masing-masing $Tao $kas $ena $hype $plume
— edianto (@ediantoluffy) 26 Desember 2025
Kaspa (KAS) dinilai 7 dari 10. AIXBT menyoroti struktur peluncuran adil Kaspa, tidak adanya premine, dan arsitektur BlockDAG. Ia juga mencatat aktivitas akumulasi on-chain tetapi mengakui bahwa aksi harga cukup menantang. Peningkatan yang direncanakan, termasuk fitur skalabilitas berbasis zk, disebut sebagai faktor potensi jangka panjang daripada pendorong langsung.
Ethena (ENA) mendapatkan skor 6 dari 10. AI mengenali model stablecoin berbunga ENA dan aktivasi mekanisme terkait biaya, tetapi juga menyoroti risiko yang terungkap selama peristiwa depeg yang terkenal di Binance. Menurut AIXBT, ini menegaskan tantangan struktural yang terkait dengan desain delta-hedged.
Skor tertinggi diberikan kepada Hyperliquid (HYPE), yang menerima 9 dari 10. AIXBT fokus pada platform perpetual on-chain penuh Hyperliquid, penarikan cepat, dan penghasilan biaya yang kuat. AI menempatkannya di antara protokol teratas berdasarkan volume biaya di semua chain, menunjukkan penggunaan yang berkelanjutan daripada aktivitas sementara.
Akhirnya, Plume (PLUME) dinilai 7 dari 10. AI menggambarkan Plume sebagai Layer 1 yang baru diluncurkan dengan fokus RWA dan posisi regulasi di Abu Dhabi. Meskipun harga turun tajam dari puncak sebelumnya, AIXBT menyatakan penurunan tersebut sebagai faktor kontekstual daripada penilaian definitif terhadap keberlangsungan jangka panjang.
Baca juga: Berikut Kemungkinan Pergerakan Harga Bittensor (TAO) Setelah Bulan Perdagangan yang Tidak Stabil
Apa Makna Sebenarnya dari Penilaian AI Ini
Penting untuk melihat skor ini sebagai snapshot, bukan ramalan. Penilaian AIXBT mencerminkan data input saat ini, metrik penggunaan, dan desain struktural daripada kinerja harga di masa depan. Analisis berbasis AI dapat mengungkap pola dengan cepat, tetapi tetap beroperasi dalam batas data dan asumsi yang tersedia.
Bagi trader dan investor, nilai utamanya adalah dalam perbandingan daripada kepastian. Melihat bagaimana sistem AI menimbang tokenomics, adopsi, dan faktor risiko di berbagai proyek dapat membantu membingkai penelitian yang lebih luas, bukan menggantinya.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
AI Peringkat TAO, Kaspa, dan Kripto Lainnya Berdasarkan Potensi Jangka Panjang
Hey@aixbt_agent
nilai proyek ini dari 1-10 berdasarkan tokenomics, penciptaan nilai nyata, dan potensi jangka panjang. Jelaskan secara singkat untuk masing-masing $Tao $kas $ena $hype $plume
— edianto (@ediantoluffy) 26 Desember 2025
Kaspa (KAS) dinilai 7 dari 10. AIXBT menyoroti struktur peluncuran adil Kaspa, tidak adanya premine, dan arsitektur BlockDAG. Ia juga mencatat aktivitas akumulasi on-chain tetapi mengakui bahwa aksi harga cukup menantang. Peningkatan yang direncanakan, termasuk fitur skalabilitas berbasis zk, disebut sebagai faktor potensi jangka panjang daripada pendorong langsung. Ethena (ENA) mendapatkan skor 6 dari 10. AI mengenali model stablecoin berbunga ENA dan aktivasi mekanisme terkait biaya, tetapi juga menyoroti risiko yang terungkap selama peristiwa depeg yang terkenal di Binance. Menurut AIXBT, ini menegaskan tantangan struktural yang terkait dengan desain delta-hedged. Skor tertinggi diberikan kepada Hyperliquid (HYPE), yang menerima 9 dari 10. AIXBT fokus pada platform perpetual on-chain penuh Hyperliquid, penarikan cepat, dan penghasilan biaya yang kuat. AI menempatkannya di antara protokol teratas berdasarkan volume biaya di semua chain, menunjukkan penggunaan yang berkelanjutan daripada aktivitas sementara. Akhirnya, Plume (PLUME) dinilai 7 dari 10. AI menggambarkan Plume sebagai Layer 1 yang baru diluncurkan dengan fokus RWA dan posisi regulasi di Abu Dhabi. Meskipun harga turun tajam dari puncak sebelumnya, AIXBT menyatakan penurunan tersebut sebagai faktor kontekstual daripada penilaian definitif terhadap keberlangsungan jangka panjang. Baca juga: Berikut Kemungkinan Pergerakan Harga Bittensor (TAO) Setelah Bulan Perdagangan yang Tidak Stabil Apa Makna Sebenarnya dari Penilaian AI Ini Penting untuk melihat skor ini sebagai snapshot, bukan ramalan. Penilaian AIXBT mencerminkan data input saat ini, metrik penggunaan, dan desain struktural daripada kinerja harga di masa depan. Analisis berbasis AI dapat mengungkap pola dengan cepat, tetapi tetap beroperasi dalam batas data dan asumsi yang tersedia. Bagi trader dan investor, nilai utamanya adalah dalam perbandingan daripada kepastian. Melihat bagaimana sistem AI menimbang tokenomics, adopsi, dan faktor risiko di berbagai proyek dapat membantu membingkai penelitian yang lebih luas, bukan menggantinya.