安德烈·卡帕西的最新见解通过nanochat miniseries v1揭示了大型语言模型（LLM）的扩展法则，这对加密货币市场产生了潜在影响。作为AI和金融分析师，我认为这一发展可能推动AI相关代币的表现，因为它强调了高效计算使用和模型优化。卡帕西在2026年1月7日的帖子中指出，优化LLM不是针对单一模型，而是针对由计算支出控制的模型家族，这允许可预测的扩展并为更大投资提供信心。这可能影响FET和RNDR等AI加密代币的交易策略，这些代币受益于AI基础设施的进步。

AI扩展法则：加密交易机会的提升

在帖子中，卡帕西解释了nanochat如何重现Chinchilla论文的扩展法则，在固定FLOPs预算下训练模型，显示模型大小和训练令牌之间的最佳平衡。他指出参数（N）和令牌（D）的指数约为0.5，导致nanochat的计算独立常数为8，与Chinchilla的20相比。这对交易者至关重要，因为它标志着高性能AI模型的成本降低——在8x H100 GPU上进行miniseries只需约100美元。从加密角度，这直接与RNDR等代币相关，后者促进去中心化GPU渲染，随着AI项目经济扩展，可能需求增加。交易者应监控RNDR的价格动态，后者历史上与AI硬件公告相关，在关键支撑位4.50美元以下提供入场点。

AI加密的市场情绪和机构资金流动

训练计算最优模型并通过CORE分数与GPT-2和GPT-3基准相关联，将nanochat定位为AI开发的成本有效替代。卡帕西的miniseries成本仅100美元，可在可访问硬件上运行，这民主化了AI训练，可能推动机构对区块链AI解决方案的兴趣。例如，FET（Fetch.ai）和AGIX（SingularityNET）等代币可能从中受益，它们专注于AI代理经济和去中心化智能。更大市场情绪显示AI加密代币在加密牛市中获得牵引，AI代币总市值在2025年底数据超过200亿美元。投资者可关注FET在2.80美元的阻力位，那里的突破潜力与积极AI新闻流一致，由链上指标如上升交易量支持。

将此与股市联系，卡帕西提到H100 GPU强调了NVIDIA在AI计算中的主导地位，NVDA股票常影响加密情绪。随着AI扩展更高效，对NVIDIA硬件的需求可能激增，通过共享计算生态间接提升BTC和ETH等加密挖掘代币。ETH交易量显示与AI进步的相关性，24小时量达150亿美元峰值。对于跨市场机会，考虑ETH/USD对，在3200美元支撑位提供低风险入场，如果AI炒作持续。风险包括AI能源使用的监管审查，但总体而言，这一新闻强化了AI集成加密的看涨趋势。

AI创新中的交易策略

为利用卡帕西的nanochat进步，交易者应关注技术指标。对于BTC，常引领科技创新推动的加密反弹，观察65,000美元左右的50日移动平均线买入信号。TAO（Bittensor）等AI代币如果扩展法则导致更广泛采用，可能看到20-30%涨幅，当前情绪指标显示RSI低于40的超卖状况。根据Chainalysis报告等来源跟踪的机构流动，显示AI-区块链混合投资增长，可能驱动流动性。总之，这一AI进步提供具体交易优势，强调高效计算作为未来加密估值的关键驱动。