FET, RENDER und TAO belegen die TOP 3 der KI-gestützten Kryptowährungen, da sie versuchen, das Krypto- und KI-Ökosystem zu transformieren, indem sie ihren eigenen Weg gehen und nun durch Donald Trumps pro-Krypto- und pro-KI-Politik mit seinem AI.gov-Vorschlag Auftrieb erhalten.
Die Einbindung des Weißen Hauses in den aufstrebenden Bereich der mit künstlicher Intelligenz (KI) verknüpften Kryptowährungen markiert einen Wendepunkt in der Technologie- und Finanzstrategie der Vereinigten Staaten.
Seit der Einführung des AI.gov Am 23. Juli 2025 richtet sich die Aufmerksamkeit und das Interesse sowohl von Investoren als auch der Technologie-Community auf Kryptowährungsprojekte mit einer starken KI-Komponente. Zu den bemerkenswertesten zählen die Kryptoassets FET, TAO und RENDER, die verschiedene Facetten der Blockchain-KI-Integration mit vielversprechenden praktischen Anwendungen darstellen.
Diese staatliche Unterstützung unterstreicht das Engagement der USA, nicht nur ihre weltweite Spitzenposition in der Technologie zu behaupten, sondern auch durch die öffentlich-private Zusammenarbeit und einen günstigen Regulierungsrahmen eine robuste Infrastruktur zu konsolidieren, die die Entwicklung und breite Einführung künstlicher Intelligenz unterstützt.
Der Start von AI.gov fördert die technologische Entwicklung
Die Ankündigung und Einführung von AI.gov fungiert als Katalysator für die US-Technologiestrategie, ausgerichtet auf die Amerikas KI-Aktionsplan am selben Tag vom Weißen Haus vorgelegt.
Diese Plattform ist nicht nur ein Repository oder Informationsportal, sondern ein operatives Zentrum, das Innovationen und den Aufbau kritischer Infrastruktur für fortschrittliche KI im Land vorantreibt. Die Initiative umfasst die Beschleunigung von Genehmigungen für den Bau von Hochleistungsrechenzentren und Halbleiterfabriken sowie Mechanismen zur Förderung strategischer privater Investitionen mit Schwerpunkt auf technologischer Souveränität.
Entbürokratisierung und Modernisierung
Einer der wichtigsten Erfolge dieses Plans ist die deutliche Reduzierung lokaler Bürokratie und Vorschriften, die den Ausbau der KI-Infrastruktur behinderten, bei gleichzeitiger Gewährleistung von Sicherheits- und Datenschutzstandards. Der Einsatz von Technologien wie Edge Computing in Kombination mit fortschrittlicher Rechenzentrumskühlung gewährleistet betriebliche Effizienz und Nachhaltigkeit angesichts des hohen Energiebedarfs der KI.
Gleichzeitig fördert AI.gov integrierte, arbeitsmarktorientierte Schulungs- und Zertifizierungsprogramme mit besonderem Schwerpunkt auf Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Cloud Computing und natürliche Sprachverarbeitung. Diese Bildungsanstrengungen sind entscheidend für die Schaffung eines nachhaltigen und wettbewerbsfähigen technologischen Ökosystems auf lange Sicht.
Künstliche Superintelligenz (FET) behält eine aufstrebende Führungsrolle
Fetch.ai (FET) ist ein wichtiger Akteur innerhalb der sogenannten Artificial Superintelligence Alliance, die führende Projekte wie SingularityNET und Ocean Protocol vereint. Die Plattform kombiniert Blockchain und maschinelles Lernen, um autonome Agenten zu entwickeln, die Aufgaben dezentral ausführen und erlernen.
Fetch.AI arbeitet mit zwei technologischen Frameworks. Die Offener Wirtschaftsrahmen (OEF) Es erleichtert die wirtschaftliche Interaktion zwischen intelligenten autonomen Agenten und fungiert als Such- und Entdeckungsebene.
Andererseits ermöglicht das Collective Learning Framework (CLF) diesen Agenten, gemeinsam aus in Echtzeit generierten Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten durch Anreize zu optimieren, die durch das native FET-Token gesteuert werden.
FET AUF BIT2ME KAUFENFunktionen und Nutzen des FET-Tokens
Der FET-Token wird verwendet, um Transaktionen innerhalb des Netzwerks durchzuführen, die Integrität durch Staking sicherzustellen und auf die auf der Plattform verfügbaren KI- und Machine-Learning-Algorithmen zuzugreifen. Dieser Token dient auch als Mechanismus zur Belohnung von Agenten, die zu Aufgaben beitragen, die die Gesamteffizienz des Ökosystems verbessern.
Trotz einiger Preisschwankungen, die auf einem wettbewerbsfähigen Niveau von etwa 0.74 US-Dollar verbleiben, übersteigt die Marktkapitalisierung von FET XNUMX Milliarden US-Dollar, was das starke Vertrauen der Anleger und das wachsende Interesse an seinem Potenzial zur Förderung sicherer, dezentraler KI widerspiegelt.
Bittenensor (TAO) verbindet Blockchain und maschinelles Lernen
Bittenensor (TAO) bereichert das Ökosystem, indem es Modelle für maschinelles Lernen in einem offenen Blockchain-Netzwerk verbindet, in dem Modelle gemeinsam trainiert und basierend auf dem Wert der zum Netzwerk beigetragenen Informationen belohnt werden.
Die Plattform ermöglicht verschiedenen KIs die Zusammenarbeit, den Wissensaustausch und die kontinuierliche Leistungsverbesserung. Dadurch entsteht ein transparenter und dezentraler Rahmen, der die Qualität und Effektivität ihrer Modelle steigert. Damit ist sie ein natürlicher Partner im Plan der Regierung, die KI-Infrastruktur zu stärken und ihre Integration in verschiedene Sektoren zu beschleunigen.
Zugänglichkeit und Anwendungen
Nutzer, sowohl Forscher als auch Unternehmen, greifen auf ein globales Netzwerk zu, das Modelle für vielfältige Anwendungen bereitstellt – von fortgeschrittener Forschung bis hin zu kommerziellen Lösungen. TAO mit Bewertungen von über 420 US-Dollar pro Token und einem soliden Handelsvolumen spiegelt die Relevanz dieser Verbindung zwischen Blockchain und maschinellem Lernen auf dem Markt wider.
BITTENSOR BEI BIT2ME KAUFENRender (RENDER) treibt KI mit GPU-Ressourcen an
Render-Token (RENDER) Es bietet eine dezentrale Lösung, die den weltweiten Bedarf an Grafikleistung mit verfügbaren GPU-Ressourcen verbindet, die Kosten optimiert und die Entwicklung komplexer digitaler Inhalte ohne große Investitionen in proprietäre Infrastruktur erleichtert.
RENDER fungiert als Marktplatz, auf dem GPU-Ressourcenanbieter ihre freien Kapazitäten Kreativen und Entwicklern anbieten, die intensive Echtzeitverarbeitung benötigen. Dieses Modell demokratisiert nicht nur den Zugang zu fortschrittlicher Grafiktechnologie, sondern fördert auch Innovationen in kreativen und technologischen Bereichen der künstlichen Intelligenz.
Wachstum und Nachfrage
Mit einem ungefähren Wert von 4.01 US-Dollar pro Token und einer stetigen Gewinnung neuer Benutzer profitiert RENDER vom explosiven Wachstum in der Produktion digitaler Inhalte und bei Videospielen sowie bei Augmented- und Virtual-Reality-Anwendungen, den Grundpfeilern des anhaltenden technologischen Fortschritts, der vom Weißen Haus vorangetrieben wird.
RENDER AUF BIT2ME KAUFENAuswirkungen staatlicher Unterstützung auf Kryptowährungen
Durch die institutionelle Unterstützung des Weißen Hauses in Form von Durchführungsverordnungen und der Einrichtung spezialisierter Arbeitsgruppen ist ein Ökosystem entstanden, das die Entwicklung, Regulierung und Verbreitung von Kryptowährungen auf Basis künstlicher Intelligenz begünstigt.
Regulatorischer und kollaborativer Rahmen
Die Trump-Regierung hat sich darauf konzentriert, Vorschriften zu lockern, die die Installation und den Betrieb wichtiger Infrastrukturen wie Rechenzentren erleichtern, und gleichzeitig einen klaren Rechtsrahmen für digitale Vermögenswerte zu fördern, der die Verbraucher schützt, ohne die Innovation zu beeinträchtigen.
Dieses Gleichgewicht spiegelt sich in der Einrichtung einer Präsidentengruppe zur Überprüfung der Vorschriften für digitale Vermögenswerte und in der Abstimmung mit führenden Technologieunternehmen wider, um massive Investitionen zu fördern.
Wirtschaftliche und soziale Auswirkungen
Diese Regierungspolitik stärkt nicht nur den Markt für Kryptowährungen und KI-bezogene digitale Objekte, sondern schafft auch Beschäftigungsmöglichkeiten in aufstrebenden Technologiesektoren, erweitert spezialisierte Bildungsprogramme und festigt die Position der USA als weltweiter Vorreiter der technologischen Revolution.
Dieser strategische Ansatz fördert die digitale Souveränität und unterstützt eine nachhaltige und wettbewerbsfähige Entwicklung in einer globalisierten und digitalisierten Wirtschaft.
