4E Labs|Nie tylko rynek zbytu, ale zmiana paradygmatu: wzrost AI Crypto i mapa drogowa na następną dekadę

Autor: Mere X

Połączenie AI + Crypto to nie tylko "innowacja infrastrukturalna", ale także próba ulepszenia modelu zarządzania. Rzuca wyzwanie granicom ludzkiego wyobrażeń społeczeństwa o "inteligentnych systemach" i "kontroli władzy" na dziesięciolecia. Czy skoro sztuczna inteligencja jest zdecentralizowana, to nadal jest oryginalna sztuczna inteligencja? W jaki sposób powstrzymamy agenta bez firmy, bez adresu zamieszkania, który może "mieć testament"?

Sztuczna inteligencja i kryptowaluty, dwa z najbardziej transformacyjnych kierunków technologicznych XXI wieku, przyspieszają swoją konwergencję, aby dać początek nowej, przełomowej dziedzinie: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Nie tylko reprezentuje ewolucję infrastruktury Web3 nowej generacji, ale także na nowo definiuje model inteligentnej współpracy w Internecie Wartości.

W tym artykule kompleksowo przeanalizujemy obecny stan rozwoju ścieżki AI + Crypto, reprezentatywne projekty, czynniki wzrostu, ryzyka wyzwań i prognozy trendów na 2030 rok.

1. Przegląd rynku: wczesny etap wykładniczego wzrostu

Według raportu badawczego Market.us, globalny rynek sztucznej inteligencji i kryptowalut jest wyceniany na około 3,7 miliarda dolarów w 2024 roku, a liczba ta ma przekroczyć 47 miliardów dolarów do 2034 roku, przy oszałamiającej złożonej rocznej stopie wzrostu wynoszącej 28,9%.

Grayscale zaproponował w 2024 r. śledzenie "AI Crypto" jako samodzielnej klasy aktywów. Kapitalizacja rynkowa sektora wzrosła z około 4,5 miliarda dolarów w 2023 roku do ponad 21 miliardów dolarów w 2025 roku i jest podzielona na trzy podścieżki:

1. Infrastruktura do trenowania modeli AI (np. Bittensor, Nous)

2. Dane on-chain i ekosystemy agentów (np. The Graph, Fetch.ai)

3. Sieci renderujące GPU i wykorzystujące moc obliczeniową (np. Render Network, Akash)

Według badań przeprowadzonych przez The Business Research Company, rynek "generatywnej sztucznej inteligencji w kryptowalutach" rośnie szczególnie szybko, oczekuje się, że do 2029 roku osiągnie 3,3 miliarda dolarów, przy rocznej stopie wzrostu wynoszącej ponad 34%.

2. Kierowcy: Dlaczego ten tor eksplodował?

Główną siłą napędową integracji sztucznej inteligencji i blockchain jest ich wspólna odpowiedź na wąskie gardło "scentralizowanej inteligencji" i potrzebę "wspólnego przetwarzania danych".

1. Zdecentralizowana alternatywa dla inteligencji w chmurze Web2

Duże modele językowe (takie jak GPT, Claude, Gemini) są w większości scentralizowanymi usługami, ale Web3 wymaga otwartego, weryfikowalnego i odpornego na cenzurę "inteligentnego źródła". System trenowania sieci neuronowych Bittensor uzupełnia zdecentralizowane wnioskowanie za pomocą mechanizmów motywacyjnych blockchain, rozwiązując problem monopolu chmur Web2.

2. Wzrost ekosystemu agentów AI on-chain

Projekty takie jak Fetch.ai i Autonolas budują "automatyczne realizatory on-chain", które mogą realizować samodzielne podejmowanie decyzji, samodzielne wdrażanie i samouczące się aplikacje AI w DeFi, zarządzaniu DAO, zarządzaniu aktywami i innych scenariuszach, znacznie poprawiając inteligencję aplikacji on-chain.

3. Ewolucja sztucznej inteligencji w DeFi i TradFi

Coraz więcej platform transakcyjnych (takich jak dYdX, GMX) wprowadza systemy predykcyjne AI do kontroli ryzyka i dostosowywania strategii. Generatywna sztuczna inteligencja służy do generowania ustrukturyzowanych raportów finansowych, portretów aktywów on-chain i symulatorów LP.

4. Podwójny napęd bezpieczeństwa i zgodności

Sztuczna inteligencja staje się głównym motorem narzędzi do zapewniania zgodności w łańcuchu (takich jak moduł Chainalysis AI, skanowanie kodu OpenZeppelin), pomagając przedsiębiorstwom w zaspokajaniu potrzeb w zakresie zgodności na wysokim poziomie, takich jak przeciwdziałanie praniu brudnych pieniędzy, wykrywanie inteligentnych kontraktów i analiza modeli behawioralnych.

3. Analiza reprezentatywnych projektów (wybranych)

Obecnie w ekosystemie AI Crypto znajduje się kilka projektów, które wyróżniają się na poziomie technicznym i rynkowym. Wśród nich Bittensor jest pionierem w budowaniu zdecentralizowanej sieci sztucznej inteligencji, tworząc otwarty system do ciągłego szkolenia i wnioskowania poprzez zachęcanie węzłów modelu współtworzących wkład. Fetch.ai wdrożyła inteligentny system agentów on-chain, aby zapewnić możliwości zautomatyzowanej realizacji dla IoT i transakcji finansowych, a także współpracowała już z przedsiębiorstwami fizycznymi, takimi jak Bosch; Render Network koncentruje się na zdecentralizowanym udostępnianiu zasobów renderowania GPU, a jego sieć może obsługiwać trenowanie modeli AI i aplikacje AR/VR oraz jest technicznie kompatybilna z platformą Apple Vision. Graph zapewnia ustrukturyzowane usługi dostępu do danych on-chain, tworząc pamięć danych i obsługując indeksowanie AI Agent. Nous Research buduje wielomodelowy rynek szkoleń opartych na współpracy, aby zapewnić pełne zarządzanie cyklem życia i zachęty ekonomiczne dla LLM typu open source. Autonolas proponuje koncepcję "wieloagentowego protokołu autonomicznego", próbując ściśle zintegrować AI Agent z mechanizmami zarządzania DAO w celu zbudowania prawdziwie autonomicznego inteligentnego systemu on-chain.

Nazwa projektu: Pozycjonowanie funkcji tokenów, kluczowa współpraca/funkcjeBittensorZdecentralizowana sieć wyszkolona w modelu TAOAI, imituje architekturę głębokiego uczenia i zapewnia usługi udostępniania modeli zachęt do kopania i wnioskowaniaFetch.aiFETTon-chain AI Agent współpracuje z Bosch i Datarella, koncentrując się na IoT i płatnościach mobilnychRender NetworkRNDRRzdecentralizowana usługa renderowania GPU jest kompatybilna z Apple Vision i jest szeroko stosowana AR/VR i AIPodstawa indeksowania danych GraphGRT Blockchain obsługuje pamięć agentów, akwizycję danych szkoleniowych i przepływ danych między łańcuchami Rynek modeli Nous Research-AI i platforma szkoleniowa oparta na współpracy Najnowsza wycena przekracza 1 mld USD i buduje system "supermarketu AI"AutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) kładzie nacisk na połączenie AI + DAO i bada model "agenta firmy" w łańcuchu.

4. Trendy makroekonomiczne i prognoza mapy drogowej na lata 2025-2034

Nie tylko w branży blockchain, ale także firmy technologiczne głównego nurtu stopniowo wytyczają tę ścieżkę integracji. NVIDIA nie tylko otwiera łańcuch narzędzi CUDA, aby dostosować się do szkolenia modeli on-chain, ale także promuje rozwój wielu zdecentralizowanych projektów AI poprzez strategiczne inwestycje; OpenAI i Filecoin wspólnie badają "weryfikowalne sieci przechowywania danych", mając na celu rozwiązanie problemów z przejrzystością i audytem danych treningowych modelu; Meta AI jest zaangażowana w badania nad mechanizmem identyfikowalności LLM on-chain w celu zwiększenia uczciwości modelu i odporności na stronniczość.

Jednocześnie globalne regulacje również szybko reagują na ewolucję technologiczną: amerykańska Komisja Papierów Wartościowych i Giełd (SEC) uruchomiła projekt "Project Crypto" na początku 2025 r. w celu zbadania ram zgodności dla umów autonomicznych i logiki podejmowania decyzji w oparciu o sztuczną inteligencję; Pierwszy projekt unijnego projektu MiCA 2.0 wyraźnie wymaga możliwości interpretacji i mechanizmu ujawniania ryzyka systemów sztucznej inteligencji w łańcuchu. Singapur i Zjednoczone Emiraty Arabskie są stosunkowo otwarte, przejmując inicjatywę w prawnym uznawaniu statusu agencji "agentów on-chain", aby pomóc przedsiębiorstwom w pilotowaniu innowacji w sposób zgodny z przepisami.

Oczekuje się, że w ciągu następnej dekady integracja sztucznej inteligencji i blockchain przejdzie przez pięć kluczowych etapów. W 2025 roku pierwsza generacja agentów on-chain zacznie być szeroko wdrażana, zwłaszcza w ekosystemach Gnosis Chain i OP Stack, wraz z pojawieniem się dużej liczby eksperymentalnych zastosowań. W 2026 roku modele AI zaczną być głęboko zintegrowane z sieciami warstwy 2, a mechanizmy takie jak zkML mogą implementować logikę wnioskowania AI w łańcuchu. W latach 2027–2028 agenci cross-chain będą ze sobą połączeni i będą promować tworzenie systemu "cyfrowego pracownika" on-chain. Po 2030 r. agenci AI z pamięcią, zdolnościami rozumowania i wykonywania będą w stanie samodzielnie realizować współpracę w łańcuchu, co zapoczątkuje powstanie gospodarek autonomicznych. Oczekuje się, że do 2034 roku cały rynek kryptowalut AI przekroczy 47 miliardów dolarów, stając się nowym rdzeniem inteligentnej gospodarki.

Oś czasu: Oczekiwane kamienie miloweZmiany w branży2025Oryginalna generacja agentów AI zostanie wdrożona w łańcuchu, Gnosis Chain i OP Stack dojrzeją do ram agentów2026Integracja sieci L2 i modelu AIZKML stanie się popularna, a logika wnioskowania AI będzie wykonywana w łańcuchu2027–2028Uogólnienie agentów międzyłańcuchowychWielołańcuchowe współpracujące systemy sztucznej inteligencji i "cyfrowi pracownicy" w łańcuchu"2030+ autonomiczne gospodarki początkowo zrealizują DAO oparte na sztucznej inteligencji/ Rozwój instytucjonalny DAO-as-a-Service Wielkość rynku w 2034 r. przekracza 47 miliardów dolarów, modele sztucznej inteligencji i w pełni zintegrowane zarządzanie aktywami.

5. Wytyczne dotyczące ryzyka i działania

Pomimo ogromnego potencjału rynkowego, ścieżka AI + Crypto stoi przed kilkoma kluczowymi wyzwaniami. Po pierwsze, wyniki procesu decyzyjnego opartego na sztucznej inteligencji są niestabilne i pewne, zwłaszcza w dziedzinie finansów, gdzie pojedyncze błędne rozumowanie może spowodować ryzyko na poziomie aktywów. Po drugie, systemy inteligentnych kontraktów w dużym stopniu opierają się na weryfikacji zachowania modeli, a obecne mechanizmy, takie jak zkML, są wciąż wystarczająco niedojrzałe, aby osiągnąć skuteczny audyt i weryfikację on-chain. Ponadto, w kontekście ujednoliconych regulacji w wielu krajach, nadal istnieją niejednoznaczne obszary w statusie prawnym, przypisaniu obowiązków i logice egzekwowania prawa przez agentów AI. Jeśli w przyszłości dojdzie do zaostrzenia przepisów lub zaostrzenia obostrzeń etycznych, może to mieć znaczący wpływ na realizację projektu.

Dla inwestorów układ powinien obracać się wokół trzech głównych linii: infrastruktury modelu AI, usług danych on-chain i inteligentnych systemów agentowych. Możesz rozważyć połączenie tokenów z rzeczywistymi efektami sieciowymi, takimi jak TAO, RNDR, GRT itp., aby uniknąć pogoni za projektami bez faktycznego lądowania. Programiści powinni skupić się na strukturze wykonawczej AI Agent i adaptacji modułów danych, a także zapoznać się z narzędziami programistycznymi dostarczanymi przez Autonolas i Fetch.ai. Menedżerowie DAO mogą próbować wprowadzić pomocnicze systemy zarządzania, takie jak wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny propozycji, modelowania budżetu i innych funkcji w celu poprawy wydajności operacyjnej organizacji. Badacze akademiccy i techniczni mogą uczestniczyć w budowaniu inteligentnych ram współpracy w erze Web3 z zkML, weryfikowalnej sztucznej inteligencji (VAI), audytu umów wzorcowych, mechanizmów suwerenności danych itp.

Rola zaleca, aby inwestorzy wdrażali aktywa infrastrukturalne, takie jak TAO, RNDR, GRT itp., Aby uniknąć pojedynczych projektów spekulacyjnych, programiści traktują priorytetowo eksplorowanie struktur agentów (takich jak Autonolas), gniazd modeli i interfejsów wyroczni AI

Wniosek, czy AI + Crypto to konwergencja technologii czy rekonstrukcja paradygmatów zarządzania?

Kiedy mówimy o integracji sztucznej inteligencji i blockchain, mówimy o znacznie więcej niż tylko o splotingu dwóch popularnych technologii. Znajdujemy się w głębokiej grze pomiędzy "inteligentną własnością" a "strukturą kontroli". Tradycyjne modele sztucznej inteligencji opierają się na scentralizowanych platformach, aby się rozwijać, a dane użytkowników stają się paliwem, które należy trenować, optymalizować i komercjalizować. Ale blockchain proponuje odwrotny fundament etyczny – przejrzystość, weryfikowalność, samodzielność. Tak więc, gdy sztuczna inteligencja jest zdecentralizowana, czy nadal jest to oryginalna sztuczna inteligencja? W jaki sposób powstrzymamy agenta bez firmy, bez adresu zamieszkania, który może "mieć testament"? Jeśli agent on-chain może planować fundusze, wystawiać kontrakty i uczestniczyć w zarządzaniu, to czy powinien mieć osobowość prawną lub odpowiedzialność? Te pytania zadecydują o tym, czy naprawdę możemy zbudować inteligentną ekologię kierowaną przez ludzi, a nie rządzoną przez nich na odwrót.

W pewnym sensie połączenie AI + Crypto to nie tylko "innowacja infrastrukturalna", ale także próba ulepszenia modelu zarządzania. Rzuca wyzwanie granicom ludzkiego wyobrażeń społeczeństwa o "inteligentnych systemach" i "kontroli władzy" na dziesięciolecia. Stoimy u progu tej przyszłości, nie tylko po to, by przyjąć zmiany, ale także po to, by zareagować na nadchodzącą erę autonomicznej inteligencji z wyraźnym poczuciem ryzyka i wyobraźnią instytucjonalną.