3 Altcoins: investidores estão a acumular discretamente hoje — AAVE, UNI e TAO

• Aave impulsiona o empréstimo DeFi com forte uso real e uma procura de stablecoins em crescimento.

• Uniswap impulsiona o trading descentralizado, mas enfrenta concorrência e preocupações sobre captura de valor.

• Bittensor constrói redes descentralizadas de IA, recompensando contribuições úteis de machine learning.

Muitos investidores em cripto passam tempo a perseguir os tokens e tendências mais recentes. Ainda assim, algumas das oportunidades mais fortes surgem frequentemente de projectos com utilidade comprovada e ecossistemas activos. Enquanto a atenção do mercado oscila entre narrativas, alguns altcoins continuam a atrair interesse a longo prazo nos bastidores. Aave, Uniswap e Bittensor encaixam nessa categoria. Cada projecto cumpre um propósito diferente, mas os três ligam-se a áreas que podem desempenhar um papel importante na próxima fase de crescimento da cripto.

Aave (AAVE)

Fonte: Trading View

Aave continua a ser uma das principais plataformas de empréstimos descentralizados em cripto. O protocolo permite que os utilizadores depositem activos digitais, peguem fundos emprestados com garantias e acedam à liquidez sem depender de instituições financeiras tradicionais. Essa funcionalidade dá ao Aave um papel prático dentro das finanças descentralizadas. O argumento de investimento para o AAVE assenta na crescente procura de serviços financeiros on-chain. O crédito por empréstimo continua a ser um dos casos de uso mais estabelecidos em cripto. As stablecoins continuam a expandir-se em várias redes blockchain. Os activos tokenizados também estão a ganhar força entre instituições e participantes de retalho. À medida que esses mercados crescem, a procura por soluções de empréstimo descentralizado poderá aumentar em paralelo.

Uniswap (UNI)

Fonte: Trading View

Uniswap desempenha um papel importante no trading descentralizado. O protocolo permite que os utilizadores troquem activos directamente on-chain sem recorrer a uma exchange centralizada. Esse serviço responde a uma das necessidades mais importantes em cripto: o acesso à liquidez. O potencial de crescimento para o UNI depende da continuação da expansão pelos mercados descentralizados. Novos tokens são lançados todos os dias. As aplicações DeFi exigem pares de trading líquidos. As carteiras e os ecossistemas de blockchain também dependem de trocas eficientes de activos. A Uniswap mantém-se profundamente ligada a essas actividades através de uma rede ampla de liquidez e de integrações generalizadas. Os investidores ainda discutem uma questão-chave. A actividade do protocolo nem sempre se traduz directamente em valor para os detentores de UNI. A concorrência de exchanges descentralizadas, agregadores e plataformas de trading perpétuo também continua a aumentar. Ainda assim, a Uniswap continua a ser um dos nomes mais fortes nas finanças descentralizadas e merece atenção de investidores a longo prazo.

Bittensor (TAO)

Fonte: Trading View

Bittensor segue uma abordagem diferente da de muitos projectos de cripto com foco em IA. Em vez de se concentrar apenas em poder de computação, a rede pretende construir um mercado descentralizado para inteligência de machine learning. Os participantes contribuem com modelos e serviços enquanto ganham recompensas com base na utilidade e no desempenho. Esse conceito coloca o TAO numa posição única dentro do sector da IA. Muitos projectos associam-se a temas de inteligência artificial. Bittensor concentra-se em criar um enquadramento económico em torno das contribuições de machine learning. Esse modelo pode tornar-se cada vez mais valioso à medida que cresce a procura por infra-estruturas de IA descentralizada. O projecto também acarreta risco devido a objectivos ambiciosos e a uma indústria em rápida mudança.Aave, Uniswap e Bittensor têm como alvo cantos diferentes do mercado de cripto.

Aave foca-se em empréstimos descentralizados e liquidez. Uniswap suporta trading on-chain e acesso ao mercado. Bittensor pretende construir infra-estruturas descentralizadas de machine learning.