AI क्रिप्टो टोकन क्या हैं? आसान भाषा में गाइड

AI क्रिप्टो टोकन ऐसी क्रिप्टोकरेंसी हैं जो उन प्रोजेक्ट्स से जुड़ी हैं जो आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस की किसी ज़रूरत को बेचते, साझा करते या समन्वित करते हैं: कंप्यूटिंग पावर, डेटा, मॉडल या खुद से काम करने वाला सॉफ़्टवेयर। नाम से उलझन होती है, क्योंकि "टोकन" उन छोटे टेक्स्ट टुकड़ों को भी कहते हैं जिन्हें AI चैटबॉट पढ़ते और लिखते हैं, और उनका क्रिप्टो से कोई लेना-देना नहीं है। यह गाइड बताती है कि ये टोकन क्या हैं, इनके मुख्य प्रकार क्या हैं, एक आम तरह का नेटवर्क कैसे काम करता है, और कौन से सवाल दिखाते हैं कि किसी टोकन का असली काम है या नहीं।

AI क्रिप्टो टोकन क्या हैं?

क्रिप्टो टोकन एक डिजिटल एसेट है जो ब्लॉकचेन पर दर्ज होता है, यानी एक साझा बहीखाता जिसे कई कंप्यूटर एक साथ अपडेट रखते हैं। AI वाले टोकन ऐसे प्रोजेक्ट जारी करते हैं जो AI के क्षेत्र में या उसके आसपास काम करते हैं। टोकन किसी सेवा का भुगतान कर सकता है, योगदान देने वालों को इनाम दे सकता है, या होल्डर्स को प्रोजेक्ट के नियमों पर वोट का अधिकार दे सकता है।

"टोकन" का दूसरा मतलब खुद AI मॉडल्स से आता है। चैटबॉट टेक्स्ट को छोटे टुकड़ों में बांटता है, अक्सर शब्दों के हिस्सों में, और इन टुकड़ों को टोकन कहते हैं। AI कंपनियां इस्तेमाल मापने और बिल बनाने के लिए इन्हें गिनती हैं। इन्हें खरीदा, बेचा या रखा नहीं जा सकता, और ये क्रिप्टोकरेंसी नहीं हैं। "AI टोकन" की कई खोजें इसी दूसरे मतलब के बारे में होती हैं, इसलिए यह देख लेना अच्छा है कि कोई पेज किस मतलब की बात कर रहा है।

AI कॉइन्स कितने प्रकार के होते हैं?

AI कॉइन्स एक ढीला-ढाला समूह है। कीमत और डेटा वाली साइटें अपनी-अपनी कैटेगरी देती हैं, और एक प्रोजेक्ट एक से ज़्यादा प्रकार में आ सकता है।

GPU (ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट) वे चिप्स हैं जिन पर ज़्यादातर AI मॉडल ट्रेन होते और चलते हैं। ये महंगे होते हैं और अक्सर कम पड़ते हैं, इसलिए कई प्रोजेक्ट खाली पड़े GPU को एक साथ लाने की कोशिश करते हैं।

विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग नेटवर्क कैसे काम करता है

विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग को समझना सबसे आसान है। एक बड़ी क्लाउड कंपनी से किराए पर लेने के बजाय, ग्राहक कई स्वतंत्र प्रोवाइडर्स से कंप्यूटिंग समय किराए पर लेता है, और नेटवर्क मिलान और भुगतान संभालता है। एक आम प्रक्रिया ऐसी दिखती है:

1. एक प्रोवाइडर जुड़ता है। वह अपना GPU लिस्ट करता है और कुछ टोकन जमानत के रूप में लॉक कर सकता है, जो धोखा देने पर काटे जा सकते हैं।
2. एक ग्राहक काम मांगता है। वह काम बताता है और टोकन में, या किसी दूसरी करेंसी में भुगतान करता है जिसे नेटवर्क बदल देता है।
3. नेटवर्क काम सौंपता है एक या अधिक प्रोवाइडर्स को।
4. नेटवर्क काम की जांच करता है। यह सबसे मुश्किल हिस्सा है। नेटवर्क काम के छोटे हिस्से दोहराते हैं, अचानक जांच करते हैं, या प्रोवाइडर्स के पिछले रिकॉर्ड पर भरोसा करते हैं।
5. प्रोवाइडर को भुगतान मिलता है, और नेटवर्क आमतौर पर फ़ीस रखता है।

काल्पनिक आंकड़ों के साथ एक उदाहरण

"नेटवर्क Q" हर GPU-घंटे के लिए 2 Q-टोकन लेता है। एक ग्राहक को 10 GPU-घंटे चाहिए और वह 20 Q-टोकन देता है। प्रोवाइडर को 18 मिलते हैं और नेटवर्क 2 फ़ीस के रूप में रखता है। टोकन की काल्पनिक कीमत $0.50 पर ग्राहक $10 देता है और प्रोवाइडर $9 कमाता है।

अब टोकन की कीमत आधी होकर $0.25 हो जाती है, जबकि नेटवर्क अब भी हर घंटे 2 टोकन लेता है। ग्राहक सिर्फ़ $5 देता है और प्रोवाइडर $4.50 कमाता है, लेकिन उसका बिजली बिल नहीं बदला। कुछ प्रोवाइडर अपने GPU देना बंद कर सकते हैं। अगर नेटवर्क इसके बजाय कीमतें डॉलर में तय करके बदलता है, तो ग्राहक को उसी काम के लिए 40 टोकन चाहिए।

सीख: टोकन की कीमत और सेवा की उपयोगिता एक-दूसरे पर असर डालती हैं। गिरती कीमत सेवा को कमज़ोर कर सकती है, और कमज़ोर सेवा टोकन इस्तेमाल करने की कम वजहें देती है।

क्या टोकन का कोई असली काम है?

ये सवाल किसी काम के मकसद वाले टोकन को ज़्यादातर सिर्फ़ लेबल वाले टोकन से अलग करने में मदद करते हैं:

• क्या सेवा इस्तेमाल करने के लिए टोकन ज़रूरी है, या सेवा डॉलर या किसी स्टेबलकॉइन से भी उतनी ही अच्छी चल सकती है?
• आज सेवा कौन इस्तेमाल करता है? भुगतान करने वाले ग्राहक, या ज़्यादातर इनाम कमाने वाले लोग?
• इनाम कहां से आते हैं? यूज़र्स की दी गई फ़ीस से, या शून्य से बनाए गए नए टोकन से? नए टोकन मौजूदा होल्डर्स का हिस्सा घटाते हैं।
• कितनी सप्लाई अभी जारी होनी बाकी है, और किस शेड्यूल पर? भविष्य के बड़े अनलॉक बिक्री का दबाव बढ़ाते हैं।
• प्रोजेक्ट को कौन नियंत्रित करता है? एक छोटी टीम, एक फ़ाउंडेशन, कुछ बड़े होल्डर्स, या एक बड़ा समूह?
• क्या नेटवर्क दिखा सकता है कि काम सच में हुआ?
• क्या "AI" शब्द के बिना भी प्रोजेक्ट का कोई मतलब बनता?

AI कॉइन्स के खास जोखिम क्या हैं?

हेडलाइन्स इन्हें समूह में हिलाती हैं। AI कॉइन्स अक्सर पूरे AI सेक्टर की खबरों के साथ ऊपर-नीचे होते हैं, भले ही उन खबरों का किसी खास प्रोजेक्ट से कोई संबंध न हो।

इनका मुकाबला बहुत बड़ी कंपनियों से है। एक विकेंद्रीकृत नेटवर्क को कीमत, भरोसेमंदी और इस्तेमाल की आसानी में बड़े क्लाउड प्रोवाइडर्स की बराबरी करनी होती है। यह एक ऊंचा पैमाना है।

कई छोटे हैं। कम मार्केट वैल्यू और कम ट्रेडिंग का मतलब है कि मामूली खरीद या बिक्री पर भी कीमतें तेज़ी से बदल सकती हैं।

इन पर दो तरह के नियम लागू होते हैं। क्रिप्टो नियम टोकन पर लागू होते हैं, और चिप्स, बिजली और डेटा सेंटर के नियम उसके पीछे के AI काम पर। डेटा सेंटर मोरेटोरियम दूसरी तरह के नियमों का एक उदाहरण है।

लेबल प्रोडक्ट से आगे निकल सकता है। जब कोई थीम लोकप्रिय होती है, तो और प्रोजेक्ट यह नाम अपना लेते हैं। ऊपर के सवाल यह जांचने का तरीका हैं कि इसके नीचे क्या है।

बाज़ार में AI टोकन कहां खड़े हैं

ज़्यादातर AI कॉइन्स सबसे बड़ी क्रिप्टोकरेंसी से छोटे होते हैं, जिससे वे निचली क्रिप्टो मार्केट कैप कैटेगरी में आते हैं। इन टियर के कॉइन्स आमतौर पर सबसे बड़े कॉइन्स से ज़्यादा तेज़ी से चलते हैं।

Stratalla का क्रिप्टो स्क्रीनर कॉइन्स को स्विंग माप, वॉल्यूम कैटेगरी, मार्केट कैप टियर और ऑल-टाइम हाई से दूरी के हिसाब से दिखाता है। स्विंग माप बताते हैं कि कोई कॉइन अपने पिछले स्ट्रक्चरल लो या हाई से अपने ही इतिहास की तुलना में कितना आगे बढ़ा है, जो किसी तेज़ हलचल को संदर्भ में रखने में मदद करता है। पोर्टफ़ोलियो टूल हर होल्डिंग का एलोकेशन निकालता है, जिससे आसानी से दिखता है कि पोर्टफ़ोलियो का कितना हिस्सा एक थीम में है।

Stratalla पाठकों को यह नहीं बताता कि क्या खरीदें या बेचें, और कीमतों की भविष्यवाणी नहीं करता। जोखिम और प्लानिंग की बुनियादी बातों के लिए क्रिप्टो अकादमी में क्विज़ वाले पाठ हैं।

यह लेख केवल शिक्षा के लिए है। यह वित्तीय सलाह नहीं है, और इसमें कुछ भी किसी एसेट को खरीदने या बेचने की सिफ़ारिश नहीं करता। क्रिप्टो की कीमतें तेज़ी से गिर सकती हैं, और आपको पैसों का नुकसान हो सकता है। अपनी स्थिति पर विचार करें, और अगर आपको व्यक्तिगत मार्गदर्शन चाहिए तो किसी योग्य सलाहकार से बात करें। यह लेख AI की मदद से तैयार किया गया है और एक व्यक्ति ने इसकी समीक्षा की है, लेकिन AI गलतियां कर सकता है, इसलिए ज़रूरी तथ्यों की जांच करें।