Різниця між TAO та RNDR / FET / AKT

TAO（Bittensor）：зазначення ціни для AI розуму (хто розумніший — той більше заробляє)

RNDR（Render）：продаж GPU обчислювальної потужності (переважно для рендерингу & виведення)

FET（Fetch.ai / ASI）：створення мережі AI Agent для співпраці

AKT（Akash）：продаж хмарних обчислювальних ресурсів (децентралізований AWS)

👉 TAO = рівень інтелекту

👉 RNDR / AKT = рівень ресурсів

👉 FET = рівень застосунків / Agent

Основна таблиця порівняння відмінностей

Проект TAO RNDR FET AKT сутність децентралізований ринок AI інтелекту децентралізований ринок GPU мережа AI Agent децентралізований хмарний сервіс що продається модель вихідної якості GPU час сервіс Agent CPU / GPU / зберігання бар’єр входу високий середній низький високий

Пояснення по кожному (ключове)

🧠 TAO (Bittensor)— най«жорсткіший» токен AI

Ключові питання:

«Хто має більш розумний AI і як його визнати у децентралізованій мережі?»

Як працює TAO

Не продає обчислювальну потужність

Не продає API

Продає якість результату

Валідатори постійно тестують моделі

Хороша модель → більше нагороди у TAO

Чому унікальний?

Перший раз AI здатність = ресурс для консенсусу

Механізм підмереж дозволяє вертикально сегментувати AI

Мережевий ефект дуже сильний (чим більше моделей — тим цінніше)

📌 Хто підходить

Дивитись на довгострокову історію AI

Готовність до високої волатильності

Хто хоче зробити ставку на «декентралізацію AI»

🎨 RNDR (Render)— орієнтований на попит GPU

Ключові питання:

«Хто має вільний GPU, хто потребує обчислювальної потужності?»

Як працює RNDR

Розміщення GPU на біржі

Користувачі платять

RNDR використовується для розрахунків & стимулювання

Переваги

Реальний попит (рендеринг, відео, виведення)

Чітка комерціалізація

Дружній до Web2

Обмеження

Не розрізняє «розумний» чи ні

За суттю — оренда обчислювальної потужності

Легко піддається впливу централізованих цін на GPU

📌 Хто підходить

Більш стабільний підхід

Очікує зростання попиту на AI обчислювальні ресурси

Не хоче складних механізмів

🤖 FET (Fetch.ai / ASI)— історія AI Agent

Ключові питання:

«Чи може AI автоматично співпрацювати, як люди?»

Як працює FET

Використовує Agent для виконання завдань

Автоматична торгівля та співпраця між агентами

FET використовується для платежів & координації

Переваги

Міцна історія агентів

Web3 + AI рівень застосунків

Близькість до бізнес-сценаріїв

Обмеження

Масштабне впровадження агентів ще рано

Менше чіткого захоплення цінності, ніж у TAO

📌 Хто підходить

Очікує вибух застосунків

Любить гнучкість історії

Готовий до невизначеності

☁️ AKT (Akash)— децентралізований хмарний сервіс

Ключові питання:

«Чи може хмарні обчислення бути дешевшими за AWS?»

Як працює AKT

Продає CPU / GPU / зберігання

За потребою з аукціоном

AKT використовується для платежів & застав

Переваги

Дуже чітка бізнес-логіка

Видимі переваги у вартості

Багато AI проектів вже використовують

Обмеження

Опосередковано пов’язаний з AI

Бар’єр входу слабкий

Більше схожий на інфраструктурну акцію

📌 Хто підходить

Більш оборонний

Дивиться на довгостроковий попит на обчислювальні ресурси

Не орієнтований на вибуховий історії

Якщо обрати один?

Зробити ставку на «революцію у базовому AI» → TAO

Зробити ставку на «зростання попиту на обчислювальні ресурси» → RNDR / AKT

Зробити ставку на «вибух застосунків AI» → FET

Дуже корисна комбінація (не інвестиційна порада)

TAO (інтелект) + RNDR (обчислювальна потужність) + FET (застосунки)

Три рівні покриття:

Базова цінність

Ресурси середнього рівня

Застосунки верхнього рівня **$TAO **$FET **$KERNEL **