Dogecoin Kurucu Ortağı, Meme Coin’lerin Karlılığına Dair Sessizliğini Bozdu

Dogecoin, 6 Aralık 2013’te, Shiba Inu köpeğinin resmi üzerine renkli çizgi roman sans metniyle süslenmiş popüler Doge memesinden ilham alınarak oluşturuldu.

Başlangıçta bir şaka olarak ortaya çıkan Dogecoin, hızla büyük ve tutkulu bir kripto para topluluğuna dönüşerek hayvan temalı birçok diğer token’ın yaratılmasına öncülük etti.

Bu token’lar arasında önemli kazançlar elde edilmesine rağmen, meme coin’lerin sürdürülebilirliği ve gerçek değeri hakkında tartışmalar devam ediyor.

Son dönemde, sosyal medya platformu X (eski adıyla Twitter) üzerinde bir kullanıcının meme coin’ler hakkında dile getirdiği şüpheler dikkat çekti.

Kullanıcı, “Sanırım bir daha asla normal bir hayvan meme coin’i satın alamayacağım. Bana iyi bir teknoloji verin,” diyerek yalnızca reklam odaklı olmayan, teknolojik inovasyonla desteklenen token’lara olan artan ilgiyi vurguladı.

Bu yorum, Dogecoin’in kurucu ortağı “Shibetoshi Nakamoto” olarak bilinen Billy Markus tarafından, “İyi teknoloji, insanlara para kazandıran şeydir,” şeklinde yanıtlandı.

good tech is whatever makes people money

— Shibetoshi Nakamoto (@BillyM2k) October 28, 2024

Meme coin’leri, 2024’te diğer kripto sektörlerini geride bırakarak büyümeye devam ediyor. Yıl içinde milyonlarca yeni token ortaya çıktı, Ethereum’da yeni token’lar görüldü ve Solana platformunda daha fazla meme coin piyasaya sürüldü.

Özellikle son haftalarda kedi temalı coin’lerde bir yükseliş görülürken, “duyarlı” yapay zeka botlarının çevresinde de büyük bir heyecan hakim.

Bu yapay zeka temalı meme coin’ler, yenilikçi topluluk etkileşim aracı olarak değerlendirilirken, bazıları tarafından spekülatif doğaya uygun yeni bir momentum ticareti fırsatı olarak görülüyor.

Solana tabanlı meme coin GOAT, sosyal medya etkileşimleri ve X platformundaki yapay zeka botu Terminal of Truths’un onayları sonucu piyasa değerini 3 milyon dolardan 800 milyon dolara çıkardı.

Ancak, bu botların gerçek anlamda duyarlı varlıklar olmadığı, aslında büyük dil modelleri (LLM) olduğu ve kullanıcı girdisine duyarlı şekilde tepki verdikleri unutulmamalı.