Perbedaan Mind Network dan Neuron: Mind Network diperdagangkan di Rp338,75 (kapitalisasi pasar Rp174,29M, volume 24 jam Rp96,72M), sedangkan Neuron diperdagangkan di Rp63,99 (kapitalisasi pasar Rp26,48M, volume 24 jam Rp841,43jt). Perbedaan utamanya: Mind Network jauh lebih besar — sekitar 6,6× kapitalisasi pasar Neuron, dan suplai beredar Mind Network 517,2M / 1B FHE (52%) dibanding 358,6M / 1B NRN (36%) milik Neuron. Mana yang lebih baik tergantung tujuan investasimu — di Pluang, investor rata-rata menyimpan Mind Network selama 7 Hari dan Neuron selama 10 Hari.
| FHE | NRN | |
|---|---|---|
Kap. Pasar | Rp174,29M | Rp26,48M |
Volume (24h) | Rp96,72M | Rp841,43jt |
Suplai yang Beredar | 517,2M / 1B FHE (52%) | 358,6M / 1B NRN (36%) |
Typical Hold Time | 7 Hari | 10 Hari |
Aktivitas investor Pluang dalam 30 hari terakhir
Belum ada data sentimen.
Mind Network mempelopori Zero Trust Internet Transfer Protocol (HTTPZ), yang memungkinkan transfer data internet terenkripsi penuh dan tahan kuantum, serta komputasi AI menggunakan Fully Homomorphic Encryption (FHE). Sebagai fondasi keamanan ekonomi AI-Agent, platform ini memungkinkan agen AI beroperasi secara otonom dan kolaboratif dalam ekosistem Web3 terdesentralisasi. Dengan FHE, Mind Network menjamin privasi data, transaksi aman, dan konsensus terdesentralisasi, memungkinkan agen AI mengelola aset, mengeksekusi smart contract, dan berinteraksi dengan aman. Sebagai infrastruktur inti ekonomi AI-agent wallet, Mind Network memfasilitasi pergeseran dari alat AI terisolasi ke ekonomi AI otonom yang mandiri di Web3.
Selengkapnya di halaman FHE →NRN mengembangkan ekosistem yang bertujuan mempercepat perjalanan menuju Artificial General Intelligence (AGI) dengan menjadikan Gaming dan robotika sebagai platform eksperimental. Inti dari ekosistem ini adalah NRN Agents, sebuah platform yang memfasilitasi integrasi agen AI ke dalam pengalaman Gaming canggih, baik di lingkungan virtual maupun fisik. Tumpukan teknologinya menggabungkan agregasi data, pelatihan model, dan inspeksi model, dengan memanfaatkan imitation learning serta reinforcement learning untuk mendorong kemajuan pengembangan AI.
Selengkapnya di halaman NRN →