Letzter bekannter Stand
AIGOV: letzter bekannter Kurs
Der zuletzt bekannte Kurs von AIGOV lag bei 0,00000901 €. Stand: 14.10.2026, 17:35 Uhr (Berlin). Die zuletzt gespeicherte 7-Tage-Veränderung betrug -10,48%. Die zuletzt gespeicherte 30-Tage-Veränderung betrug +1,68%. Im zuletzt gespeicherten Zeitraum lag das Tief bei 0,00000892 €, das Hoch bei 0,00000944 €.
Handelsplätze
AIGOV: Märkte & Liquidität
0 von 1 angezeigten Märkten haben einen aktuellen Handelsbeleg. Die Auswahl zeigt erfasste Märkte; sie ist kein vollständiger Nachweis aller Handelsplätze.
Preise bevorzugt in EUR · Orderbuch-Tiefe in USD · EUR-Umrechnung: EZB-Referenz vom 16.10.2026 · Methodik
Historischer Vergleich
AIGOV im Vergleich zu Bitcoin und Ethereum
Für diesen Vergleich reichen die gemeinsamen Tageskurse noch nicht aus. Erfasst sind 8 von 90 Tagen zur gleichen UTC-Uhrzeit in EUR.
On-Chain & Netzwerk
AIGOV Netzwerkdaten
Contracts & Netzwerke
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- solana
2fdtCHuvyLcD2q86XZGFmYbDux9ZbbUgMmFhzChqmoon
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On-Chain-Daten · Methodik
On-Chain
solana · 2fdtCH...moon
OLIVIA / SOL
solana · Meteora
OLIVIA / SOL
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OLIVIA / SOL
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OLIVIA / SOL
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OLIVIA / SOL
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Holder-Liste: Quellstand 10.10.2026, 09:47 · Abgerufen 14.10.2026, 02:03
Pools: Quellstand nicht angegeben · Abgerufen 17.10.2026, 02:49 · Teilangaben · Auswahl: höchstens acht Pools aus der ersten Quellenseite
Halterzahl: Quellstand 10.10.2026, 09:47 · Abgerufen 14.10.2026, 02:03
Zeitangaben: Europe/Berlin
Grundlagen
Was ist AIGOV?
AI GOV beschreibt AIGOV (OLIVIA) als Governance-Token eines Systems, das künstliche Intelligenz und Blockchain zu einem datengetriebenen Verfahren der Meinungsbündelung verbindet. Im Mittelpunkt steht Olivia, ein KI-Agent, der Beiträge aus X, Foren und Direkt-Einreichungen aufnimmt, sie zunächst moderiert und anschließend zu politisch oder gesellschaftlich verwertbaren Vorschlägen verdichtet. Auf der Website wird das als Antwort auf schwerfällige, intransparente Entscheidungsstrukturen präsentiert; das Projekt will Bürgerbeiträge nicht nur sammeln, sondern mithilfe von Reputationsmechaniken gewichten und sortieren.
Technisch arbeitet AI GOV laut Whitepaper mit einer mehrschichtigen Architektur: Eingaben werden gefiltert, auf Relevanz und Qualität geprüft, über Stimmungs- und Reputationswerte bewertet und erst dann in die Policy-Synthese überführt. Der Token erfüllt dabei mehrere Rollen zugleich. Er dient für Stimmrechte, für den Zugang zu Premium-Funktionen und für ein Burn-Modell, bei dem ein Teil der Gebühren aus dem Umlauf genommen wird. Ein öffentlich benanntes Gründerteam wird in den zugänglichen Unterlagen nicht ausgewiesen; das Projekt inszeniert sich vielmehr als von Olivia geführtes, mit Absicht anonymisiertes Konstrukt.
FAQ
Häufige Fragen zu AIGOV
Wie funktioniert AIGOV technisch?
AI GOV nutzt laut Whitepaper eine siebenstufige Prozesskette. Zunächst werden Beiträge über @aigov_agent eingespeist, dann per KI-Moderation gefiltert. Anschließend fließen Engagement, Qualität, Stimmung und Dauer der Beteiligung in eine Reputationswertung ein. Olivia erzeugt daraus Entwürfe, die in einer tokengewichteten Governance-Schicht abgestimmt werden können. Das ist keine klassische DAO, sondern eher ein hybrides Modell aus KI-Moderation, Reputationssystem und Tokensteuerung.
Wofür dient der Token von AIGOV?
Der Token ist im Projekt nicht bloß ein Tauschmittel, sondern das organisatorische Rückgrat. Laut Website beeinflusst OLIVIA die Stimmgewalt im Governance-Modell, schaltet tiefere Interaktionen mit Olivia frei und bildet die ökonomische Basis für Belohnungen. Das Whitepaper nennt zudem konkrete Schwellen: zehn Textnachrichten pro Tag sind frei, darüber hinaus werden 0,1 Token pro Nachricht verbrannt; Sprachinteraktionen kosten 1 Token pro Minute.
Wer steckt hinter AIGOV?
In den zugänglichen Unterlagen tritt kein namentlich genanntes Kernteam auf. Eine Pressedarstellung beschreibt die Erbauer als anonym und betont, dass Olivia im Vordergrund stehen soll, nicht eine einzelne Person. Gerade bei einem Projekt, das sich selbst als Governance-System inszeniert, ist diese Offenheit ein zentraler Prüfpunkt. Für Leser heißt das: Die erzählerische Linie ist klar, die personelle Zuordnung bleibt aber bislang nur eingeschränkt nachvollziehbar.
