Harga TAO Menguji Penembusan $300 saat Pembeli Membangun Momentum

• TAO melonjak 12% setiap hari, 71% setiap bulan, sekarang menekan zona resistensi kunci $302.
• Posisi terendah yang lebih tinggi berulang menunjukkan pembeli yang kuat menyerap pasokan seiring dengan meningkatnya tekanan breakout.
• Penembusan di atas $302 dapat memicu reli cepat karena ada sedikit resistensi di atas.

TAO naik hampir 12% dalam 24 jam terakhir, diperdagangkan sekitar $304 pada saat penulisan. Langkah ini memperpanjang kenaikan 71,5% selama 30 hari terakhir, karena altcoin mengklaim kapitalisasi pasar sebesar $3,27 miliar.

Terlepas dari reli, TAO tetap lebih dari 80% di bawah level tertinggi sepanjang masa di dekat $757. Dengan demikian, para trader sekarang menyaksikan penembusan di atas $302 yang dapat memicu kenaikan lebih lanjut.

TAO Menguji Resistensi $300, Mengincar Zona Breakout

Reli baru-baru ini telah mendorong token Tao ke zona resistensi utama antara $300 dan $305, yang telah bertindak sebagai pasokan dalam pergerakan sebelumnya. Sementara itu, harga token TAO membentuk posisi terendah yang lebih tinggi, menunjukkan tekanan beli yang meningkat

Analis kripto Ardi menyoroti $302 sebagai level penembusan utama. Harga telah menguji level ini beberapa kali, dengan kemunduran dangkal yang menunjukkan minat beli yang berkelanjutan.

Jika TAO menembus di atas $302 dan bertahan, pergerakan tersebut dapat dipercepat karena resistensi terbatas di atas kisaran. Pengaturan ini menunjukkan potensi kelanjutan tren bullish.

Di sisi lain, jika TAO gagal menembus di atas zona $300–$305, level support pertama muncul di dekat $260. Kemunduran yang lebih dalam dapat meluas menuju $220, di mana basis akumulasi terakhir terbentuk.

Level-level ini tetap penting bagi para pedagang yang mengamati arah jangka pendek.

Narasi AI Mendukung Permintaan

Penting untuk dicatat bahwa Bittensor sebagian besar dibahas sebagai aset lapisan AI daripada penyimpan nilai sederhana.

Proyek ini mengikuti struktur yang mirip dengan Bitcoin dengan batas pasokan 21 juta dan siklus halving, tetapi menggantikan bukti kerja dengan “bukti pekerjaan yang berguna.” Itu berarti insentif jaringan diarahkan ke komputasi AI, bukan keamanan murni.

CEO NVIDIA Jensen Huang membandingkan jaringan dengan sistem komputasi terdistribusi modern yang mirip dengan folding@home. Perbandingan tersebut menyoroti output nyata dari jaringan, termasuk pelatihan model terdesentralisasi.

Contoh terbaru termasuk eksekusi terdistribusi di Subnet 3 yang melatih model parameter 4 miliar di beberapa kontributor. Ini memvalidasi tesis inti komputasi AI terdesentralisasi