- O TAO sobe 12% diariamente, 71% mensalmente, agora pressionando a chave na zona de resistência de $302.
- Mínimas repetidas mais altas mostram compradores fortes absorvendo oferta à medida que a pressão de rompimento aumenta.
- Um rompimento acima de $302 pode desencadear uma alta rápida, já que há pouca resistência acima.
A TAO subiu quase 12% nas últimas 24 horas, negociando cerca de $304 no momento da redação. A medida alcança um ganho de 71,5% nos últimos 30 dias, já que a altcoin reivindicou uma capitalização de mercado de 3,27 bilhões de dólares.
Apesar da alta, o TAO permanece mais de 80% abaixo de seu recorde histórico, próximo a $757. Assim, os traders agora estão de olho em um rompimento acima de $302 que pode desencadear mais alta.
TAO testa resistência de $300, de olho na zona de ruptura
A recente alta empurrou o token Tao para uma zona de resistência importante entre $300 e $305, que já atuou como oferta em movimentos anteriores. Enquanto isso, o preço do token TAO está registrando mínimas mais altas, mostrando uma pressão crescente de compra
O analista de criptomoedas Ardi destacou US$ 302 como um dos principais níveis de rompimento. O preço já testou esse nível várias vezes, com pequenas recuos indicando interesse contínuo de compra.
Se o TAO ultrapassar $302 e se manter, o movimento pode acelerar devido à resistência limitada acima do intervalo. Essa configuração aponta para uma possível continuação da tendência de alta.
Por outro lado, se o TAO não ultrapassar a zona de $300–$305, o primeiro nível de suporte aparece próximo a $260. Uma recuada mais profunda poderia se estender até $220, onde se formou a última base de acumulação.
Esses níveis continuam importantes para traders que observam a direção de curto prazo.
Narrativa de IA Apoia a Demanda
É importante notar que Bittensor está sendo amplamente discutido como um ativo da camada de IA, e não apenas como um simples estoque de valor.
O projeto segue uma estrutura semelhante à do Bitcoin, com um limite de oferta de 21 milhões e um ciclo de redução pela metade, mas substitui a prova de trabalho por “prova de trabalho útil”. Isso significa que os incentivos de rede são direcionados para computação de IA, em vez de segurança pura.
O CEO da NVIDIA, Jensen Huang , comparou a rede a um sistema moderno de computação distribuída semelhante ao folding@home. A comparação destaca resultados reais da rede, incluindo treinamento descentralizado de modelos.
Exemplos recentes incluem uma execução distribuída na Sub-rede 3 que treinou um modelo de 4 bilhões de parâmetros entre múltiplos contribuintes. Isso valida a tese central da computação descentralizada de IA
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