Der zuvor nur durch private Platzierung verfügbare dezentralisierte KI-Fonds von Grayscale, der führende Altcoins wie Near Protocol (NEAR), Bittensor (TAO), Render (RNDR) und Filecoin (FIL) umfasst, bietet Investoren nun gezielte Einblicke in führende KI-gesteuerte Blockchain-Projekte.
Diese Änderung eröffnet einer breiteren Investorengruppe die Möglichkeit, sich an der wachsenden Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Blockchain-Technologie zu beteiligen.
Grayscale öffnet dezentralisierten KI-Fonds für akkreditierte Investoren
Zuvor nur durch private Platzierung verfügbar, bietet der Grayscale Decentralized AI Fund LLC nun akkreditierten Investoren Zugang zu einer diversifizierten Auswahl an Token von führenden dezentralisierten KI- und Blockchain-Projekten. Berechtigte Investoren können sich an führenden KI-gesteuerten Protokollen beteiligen, indem sie Anteile halten, die den Wert der zugrunde liegenden Vermögenswerte des Fonds darstellen.
„Die Anteile sollen die Werte der Fondskomponenten widerspiegeln, die durch Bezugnahme auf ihre jeweiligen digitalen Vermögenswerte und Gewichtungen bestimmt werden, abzüglich Gebühren und Ausgaben. Die Fondskomponenten bestehen aus den digitalen Vermögenswerten, die gemäß der Fondsmethodik ausgewählt wurden, die vom Manager umgesetzt wird, und der Fonds wird von Zeit zu Zeit neu ausbalanciert”, so die Website des Fonds liest.
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Der Manager balanciert den Fonds vierteljährlich neu aus und konzentriert sich auf drei Schlüsselbereiche: dezentralisierte KI-Dienste, Lösungen für KI-bezogene Herausforderungen und KI-Infrastruktur. Diese sind in Einklang mit den Anlagezielen und die Anteile werden auf fünf Vermögenswerte verteilt.
Die Auswahl dieser fünf Token basiert auf ihren allgemeinen Funktionen und Zwecken innerhalb der Entwicklung und Implementierung von KI-Technologie.
- Bittensor (TAO) — 5,4 Prozent. Protokolle, die dezentralisierte KI-Dienste wie Chatbots und Bildgenerierungsdienste aufbauen.
- Filecoin (FIL) und Livepeer (LPT) — 29,3 Prozent und 8,7 Prozent. Protokolle, die Lösungen für zentralisierte KI-bezogene Probleme entwickeln. Dies umfasst Authentizitätsprüfungen gegen Bots, Deepfakes und Fehlinformationen.
- Near Protocol (NEAR) und Render (RNDR) — 29,7 Prozent und 26,7 Prozent. Infrastruktur und Ressourcen, die für die Entwicklung von KI-Technologie entscheidend sind. Dies umfasst dezentralisierte Marktplätze für Datenspeicherung, GPU-Berechnung, 3D-Rendering und Streaming-Dienste.
Leistung des Grayscale Decentralized AI Fund
Am 27. September betrug der Nettoinventarwert (NAV) pro Anteil des Grayscale Decentralized AI Fund LLC 9,50 USD, was einem Anstieg von 1,5 Prozent an einem Tag entspricht. Der Fonds verwaltet 1.462.249 USD an Vermögenswerten (AUM) mit 153.900 ausstehenden Anteilen.
BeInCrypto berichtete über den Start des Fonds Mitte Juli, und seine Leistung hat seitdem geschwankt. Im letzten Monat fiel der NAV um 15,6 Prozent und seit seinem Debüt am 2. Juli 2024 um 26,8 Prozent, was die allgemeine Marktschwankung widerspiegelt.
Der Investmentmanager hat ein großes Interesse an diesem Bereich. In seiner jüngsten Forschungsanalyse identifizierte er KI-Krypto-Coins als Token mit hohem Potenzial für 2024. Zu den bemerkenswerten Erwähnungen gehören NEAR, RNDR und Akash, die ihr Potenzial in verschiedenen digitalen Asset-Sektoren hervorheben.
„Blockchain-Technologie kann den Zugang von Entwicklern zu KI erhöhen, wodurch die Hürden für unabhängige Entwickler gesenkt werden, ihre Arbeit zu erstellen und zu monetarisieren. Wir glauben, dass dies die allgemeine KI-Innovation und den Wettbewerb verbessern sowie ein Gleichgewicht mit den Modellen bieten könnte, die von Technologiegiganten entwickelt wurden. Dezentralisierte KI-Krypto-Assets stehen allen zur Verfügung und ermöglichen es jedem, Teil einer KI-Zukunft zu sein”, sagte Will Ogden Moore, Forschungsassistent bei Grayscale.
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Vor dem KI-Fonds startete der Vermögensverwalter NEAR- und Stacks (STX)-fokussierte Trusts, die Investoren eine diversifizierte Exposition gegenüber diesen spezifischen Kryptowährungen bieten.
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