If you're seeking the next cryptocurrency success story, you may have missed out on the rallies of Dogecoin (DOGE) and Shiba Inu (SHIB).

다음 cryptocurrency 성공 사례를 찾고 있다면 Dogecoin (Doge)과 Shiba Inu (Shib)의 집회를 놓쳤을 것입니다.

These meme coins captured investors' imaginations, but their potential for massive returns is waning. For explosive growth and unparalleled returns, consider Lightchain AI (LCAI).

이 밈 동전은 투자자들의 상상력을 사로 잡았지만 대규모 수익 가능성이 약해지고 있습니다. 폭발성 성장과 비교할 수없는 수익의 경우 Lightchain AI (LCAI)를 고려하십시오.

Why Dogecoin and Shiba Inu Are Slowing Down

Dogecoin과 Shiba Inu가 속도가 느려지는 이유

Dogecoin and Shiba Inu have declined significantly (DOGE at $0.2521, SHIB at $0.00001534). This is due to market volatility, geopolitical events, and economic policies (e.g., President Trump's tariff announcements).

Dogecoin과 Shiba Inu는 크게 감소했습니다 (Doge는 $ 0.2521, Shib는 $ 0.00001534). 이는 시장 변동성, 지정 학적 사건 및 경제 정책 (예 : 트럼프 대통령의 관세 발표) 때문입니다.

Case for Lightchain AI's Growth in 2025

2025 년 Lightchain AI의 성장 사례

Unlike meme coins reliant on hype, Lightchain AI offers real-world utility. Its core technology, homomorphic encryption, enables computations on encrypted data while preserving privacy, setting a new standard for blockchain security.

Hype에 의존하는 Meme Coin과 달리 Lightchain AI는 실제 유틸리티를 제공합니다. 핵심 기술인 Homomorphic Encryption은 개인 정보를 보존하면서 암호화 된 데이터에 대한 계산을 가능하게하여 블록 체인 보안을위한 새로운 표준을 설정합니다.

LCAI's tokenomics are designed for growth:

LCAI의 Tokenomics는 성장을 위해 설계되었습니다.

• Total supply: 10 billion tokens
• Presale allocation: 40%
• Staking rewards: 28.5%
• Liquidity: 15%

How Lightchain AI Will Achieve 16,725% Growth

총 공급 : 100 억 토큰 프레 세일 할당 : 40%스테이 킹 보상 : 28.5%유동성 : 15%Lightchain AI가 16,725%성장을 달성하는 방법

Unlike Shiba Inu's speculative growth (50,000% in 2021), LCAI's growth is rooted in utility and adoption. It employs Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) and a Proof of Intelligence (PoI) consensus mechanism to enhance trust and efficiency.

Shiba Inu의 투기 성장 (2021 년 50,000%)과 달리 LCAI의 성장은 유용성과 채택에 뿌리를두고 있습니다. 그것은 제로 지식 증명 (ZKP)과 POI (Proofence of Intelligence) 합의 메커니즘을 사용하여 신뢰와 효율성을 향상시킵니다.

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