A análise de criptomoedas impulsionada por IA está a tornar-se uma parte crescente de como os traders filtram o ruído no mercado. Um dos exemplos mais visíveis é a AIXBT, uma agente de inteligência de mercado de criptomoedas alimentada por IA lançada em novembro de 2024 através do Virtuals Protocol. Operando principalmente no X sob o handle @aixbt_agent, o bot conquistou mais de 450.000 contas ao acompanhar dados on-chain, comportamento de mercado e tendências sociais em tempo real.
Esta semana, a AIXBT foi solicitada a avaliar vários projetos de criptomoedas bem conhecidos numa escala de 1 a 10, com base em tokenomics, criação de valor real e potencial a longo prazo. A resposta ofereceu uma visão concisa de como um sistema de IA atualmente vê alguns dos ativos mais discutidos do mercado, incluindo Bittensor (TAO) e Kaspa (KAS).
Como a AIXBT Avaliou Estes Projetos de Criptomoedas
De acordo com o agente de IA, Bittensor (TAO) recebeu uma pontuação de 8 em 10. AIXBT destacou o design da rede de IA descentralizada do TAO e comparou a sua tokenomics à do Bitcoin, observando dinâmicas de oferta fixa e mecanismos ativos de recompra. A IA também referenciou uso mensurável, incluindo atividade reportada em sub-redes específicas, como sinal de que a rede está a avançar para além da teoria e a entrar em aplicação no mundo real.
Hey@aixbt_agent
avalie estes projetos de 1-10 com base em tokenomics, criação de valor real e potencial a longo prazo. Explique brevemente para cada $Tao $kas $ena $hype $plume
— edianto (@ediantoluffy) 26 de dezembro de 2025
Kaspa (KAS) foi avaliada com 7 em 10. AIXBT destacou a estrutura de lançamento justo da Kaspa, a ausência de premine e a arquitetura BlockDAG. Também notou atividade de acumulação on-chain, mas reconheceu que a ação de preço tem sido desafiadora. Melhorias planeadas, incluindo recursos de escalabilidade baseados em zk, foram citadas como fatores potenciais a longo prazo, e não como impulsionadores imediatos.
Ethena (ENA) obteve uma pontuação de 6 em 10. A IA reconheceu o modelo de stablecoin com rendimento da ENA e a ativação de mecanismos relacionados com taxas, mas também alertou para os riscos expostos durante o evento de depeg bem conhecido na Binance. Segundo a AIXBT, isso evidencia desafios estruturais ligados a designs de hedge delta.
A pontuação mais alta foi atribuída a Hyperliquid (HYPE), que recebeu 9 em 10. AIXBT focou na plataforma de perpétuos totalmente on-chain da Hyperliquid, nas retiradas rápidas e na forte geração de taxas. A IA classificou-a entre os principais protocolos por volume de taxas em todas as redes, indicando uso sustentado em vez de atividade passageira.
Por fim, Plume (PLUME) foi avaliada com 7 em 10. A IA descreveu a Plume como uma Layer 1 focada em RWA, recentemente lançada, com posicionamento regulatório em Abu Dhabi. Embora o preço tenha caído acentuadamente dos máximos anteriores, a AIXBT enquadrou essa queda como um fator contextual, e não um julgamento definitivo sobre a viabilidade a longo prazo.
Leia também: Aqui é onde o preço de Bittensor (TAO) pode mover-se a seguir após meses de negociação instável
O que Estas Avaliações de IA Realmente Significam
É importante ver estas pontuações como instantâneos, não previsões. As avaliações da AIXBT refletem dados atuais, métricas de uso e design estrutural, e não o desempenho futuro do preço. A análise baseada em IA pode identificar padrões rapidamente, mas ainda opera dentro dos limites dos dados disponíveis e das suposições.
Para traders e investidores, o valor reside na comparação, não na certeza. Ver como um sistema de IA pondera tokenomics, adoção e fatores de risco entre diferentes projetos pode ajudar a enquadrar uma pesquisa mais ampla, não substituí-la.
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A I classifica TAO, Kaspa e outras criptomoedas com base no potencial a longo prazo
Hey@aixbt_agent
avalie estes projetos de 1-10 com base em tokenomics, criação de valor real e potencial a longo prazo. Explique brevemente para cada $Tao $kas $ena $hype $plume
— edianto (@ediantoluffy) 26 de dezembro de 2025
Kaspa (KAS) foi avaliada com 7 em 10. AIXBT destacou a estrutura de lançamento justo da Kaspa, a ausência de premine e a arquitetura BlockDAG. Também notou atividade de acumulação on-chain, mas reconheceu que a ação de preço tem sido desafiadora. Melhorias planeadas, incluindo recursos de escalabilidade baseados em zk, foram citadas como fatores potenciais a longo prazo, e não como impulsionadores imediatos. Ethena (ENA) obteve uma pontuação de 6 em 10. A IA reconheceu o modelo de stablecoin com rendimento da ENA e a ativação de mecanismos relacionados com taxas, mas também alertou para os riscos expostos durante o evento de depeg bem conhecido na Binance. Segundo a AIXBT, isso evidencia desafios estruturais ligados a designs de hedge delta. A pontuação mais alta foi atribuída a Hyperliquid (HYPE), que recebeu 9 em 10. AIXBT focou na plataforma de perpétuos totalmente on-chain da Hyperliquid, nas retiradas rápidas e na forte geração de taxas. A IA classificou-a entre os principais protocolos por volume de taxas em todas as redes, indicando uso sustentado em vez de atividade passageira. Por fim, Plume (PLUME) foi avaliada com 7 em 10. A IA descreveu a Plume como uma Layer 1 focada em RWA, recentemente lançada, com posicionamento regulatório em Abu Dhabi. Embora o preço tenha caído acentuadamente dos máximos anteriores, a AIXBT enquadrou essa queda como um fator contextual, e não um julgamento definitivo sobre a viabilidade a longo prazo. Leia também: Aqui é onde o preço de Bittensor (TAO) pode mover-se a seguir após meses de negociação instável O que Estas Avaliações de IA Realmente Significam É importante ver estas pontuações como instantâneos, não previsões. As avaliações da AIXBT refletem dados atuais, métricas de uso e design estrutural, e não o desempenho futuro do preço. A análise baseada em IA pode identificar padrões rapidamente, mas ainda opera dentro dos limites dos dados disponíveis e das suposições. Para traders e investidores, o valor reside na comparação, não na certeza. Ver como um sistema de IA pondera tokenomics, adoção e fatores de risco entre diferentes projetos pode ajudar a enquadrar uma pesquisa mais ampla, não substituí-la.