Seguí comprando en el fondo con convicción \n\nEnvíalo a ATH \n\nEs hora \n\n$developer \n\nB8YVF2CA2hv2LnPdWpjNmqcS7g3tqhYkYm3wugcvHELP

La mayoría de los tokens prometen “utilidad futura”.\n\n$TIME ya la está midiendo.\nMientras otros promocionan ideas, este ecosistema está entregando silenciosamente: • Múltiples productos en vivo\n• Un modelo de activos unificado\n• Uso en la cadena que realmente se acumula\n\nSin trucos. Sin explotación de atención.\n\nSolo un token diseñado para escalar con la demanda real.\n\n@timeuniverse_io

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¿¿Qué acaba de pasar con $RALPH??

$RIVER El creador ya ha vendido toda la mercancía, esta moneda ya no tiene ningún valor. Lamer la sangre en la cuchilla, nos han cortado otra vez.

No apuestes a que los inversores institucionales hagan que Bitcoin alcance los $150K: Investigador
Los inversores institucionales no parecen ser los que impulsarán Bitcoin a nuevos máximos este año sin un evento que mueva el mercado, según el investigador macro y fundador de FFTT, Luke Gromen.
“Si cuentas con que los inversores institucionales lo hagan pasar de, ya sabes, 90 a, ya sabes, 150, si ese es tu plan, probablemente no sucederá sin algún catalizador importante,” dijo Gromen a Natalie Brunell en un episodio de Coin Stories publicado en YouTube el miércoles.
“Así no actúan los inversore

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$BTC El superciclo está llegando\n\nCargando $230,000\n\nESTÁ PREPARADO\n\n🚀🚀

🚨 $RALPH se desplomó de $50M a $7.9M.\n\nEl desarrollador eliminó la oferta y de alguna manera todavía tuvo la audacia de reclamar tarifas.\n\n¡Loco😂

puja este $AIKA bajón en este rango\n\narte y moneda AI con el artista incorporado\n\nalto r/r

#嫣然生态 Contribuye a la caridad, las tarifas de transacción diarias se publicarán en la comunidad todos los días. ¡Bienvenidos a supervisar juntos!

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ALCISTA: Ark Invest de Cathie Wood predice que los activos digitales podrían alcanzar los $28 billones para 2030, con Bitcoin dominando en los $16 billones para 2030.

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El impacto de la industria que trae la introducción de DGrid AI también se refleja en su redefinición del mecanismo de verificación confiable de inferencias de IA.\n\nEn los sistemas existentes de inferencia de IA, la veracidad de los resultados a menudo depende de la reputación del proveedor del servicio y del mecanismo de caja negra en segundo plano, lo cual resulta especialmente vulnerable en escenarios de alto riesgo y con requisitos estrictos de cumplimiento.\n\n@dgrid_ai introduce el mecanismo Proof of Quality (PoQ), que coloca la verificación de la calidad de las tareas de inferencia en