Курс Render Token

Автор: Mere X Комбинация AI + Crypto — это не только «инфраструктурная инновация», но и попытка модернизировать модель управления. Она бросает вызов границам представлений человеческого общества об «интеллектуальных системах» и «контроле над властью» на протяжении десятилетий. После того, как ИИ децентрализован, остается ли он оригинальным ИИ? Как мы будем сдерживать агента без компании, без юридического адреса, у которого может быть «завещание»? ИИ и криптовалюта, два самых преобразующих технологических направления 21 века, ускоряют свою конвергенцию, чтобы породить новую революционную область: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Он не только представляет собой эволюцию инфраструктуры Web3 следующего поколения, но и переопределяет интеллектуальную модель совместной работы в Интернете ценностей. В этой статье мы всесторонне разберем текущее состояние развития трека AI + Crypto, репрезентативные проекты, драйверы роста, риски вызовов и прогнозы трендов на 2030 год. 1. Обзор рынка: ранняя стадия экспоненциального роста Согласно исследовательскому отчету Market.us, мировой рынок искусственного интеллекта и криптовалют оценивается примерно в 3,7 миллиарда долларов в 2024 году, и ожидается, что к 2034 году эта цифра превысит 47 миллиардов долларов, при этом совокупный годовой темп роста составит ошеломляющие 28,9%. В 2024 году Grayscale предложила отслеживать «AI Crypto» как отдельный класс активов. Рыночная капитализация сектора выросла с примерно $4,5 млрд в 2023 году до более чем $21 млрд в 2025 году и разделена на три поднаправления: Инфраструктура обучения моделей ИИ (например, Bittensor, Nous) Ончейн-экосистемы данных и агентов (например, The Graph, Fetch.ai) Рендеринг на GPU и вычислительные мощности сетей (например, Render Network, Akash) Согласно исследованию The Business Research Company, рынок «генеративного ИИ в криптовалюте» растет особенно быстро, ожидается, что к 2029 году он достигнет 3,3 миллиарда долларов, а ежегодный темп роста составит более 34%. 2. Водители: Почему взорвалась эта трасса? Основная движущая сила интеграции ИИ и блокчейна заключается в их совместном ответе на узкое место «централизованного интеллекта» и потребность в «совместных вычислениях». 1. Децентрализованная альтернатива облачному интеллекту Web2 Большие языковые модели (такие как GPT, Claude, Gemini) в основном являются централизованными сервисами, но Web3 требует открытого, проверяемого и устойчивого к цензуре «интеллектуального источника». Система обучения нейронной сети Bittensor завершает децентрализованный вывод с помощью механизмов стимулирования блокчейна, решая проблему монополии облаков Web2. 2. Рост экосистемы ончейн-агентов AI Такие проекты, как Fetch.ai и Autonolas, создают «ончейн-автоисполнителей», которые могут самостоятельно принимать решения, развертывать и самообучаться приложения ИИ в DeFi, управлении DAO, управлении активами и других сценариях, значительно улучшая интеллект ончейн-приложений. 3. Эволюция искусственного интеллекта в DeFi и TradFi Все больше и больше торговых платформ (таких как dYdX, GMX) внедряют системы прогнозирования на основе искусственного интеллекта для контроля рисков и корректировки стратегии. Генеративный ИИ используется для создания структурированных финансовых отчетов, ончейн-портретов активов и симуляторов LP. 4. Двойной привод безопасности и соответствия нормативным требованиям Искусственный интеллект становится основным двигателем ончейн-инструментов для обеспечения соответствия требованиям (таких как модуль искусственного интеллекта Chainalysis, сканирование кода OpenZeppelin), помогая предприятиям в решении высоких нормативных требований, таких как борьба с отмыванием денег, обнаружение смарт-контрактов и анализ поведенческих моделей. 3. Анализ репрезентативных проектов (выбранных) В настоящее время в экосистеме AI Crypto есть несколько проектов, которые выделяются на техническом и рыночном уровнях. Среди них Bittensor является пионером в создании децентрализованной сети искусственного интеллекта, формируя открытую систему для непрерывного обучения и вывода путем стимулирования узлов модели, вносящих свой вклад. Fetch.ai развернула ончейн-систему интеллектуальных агентов для обеспечения автоматизированного выполнения IoT и финансовых транзакций и уже сотрудничает с физическими предприятиями, такими как Bosch; Render Network фокусируется на децентрализованном совместном использовании ресурсов рендеринга на GPU, и ее сеть может поддерживать обучение моделей искусственного интеллекта и приложения AR/VR, а также технически совместима с платформой Apple Vision. The Graph предоставляет сервисы структурированного доступа к ончейн-данным, формируя память данных и поддерживая индексацию AI Agent. Nous Research создает многомодельный рынок совместного обучения, чтобы обеспечить полное управление жизненным циклом и экономические стимулы для LLM с открытым исходным кодом. Autonolas предлагает концепцию «многоагентного автономного протокола», пытаясь тесно интегрировать AI Agent с механизмами управления DAO для создания по-настоящему автономной интеллектуальной системы на блокчейне. Название проекта: Позиционирование функции токена, ключевое сотрудничество/особенностиBittensorTAOAI — децентрализованная сеть, обученная модели, имитирует архитектуру глубокого обучения и предоставляет услуги по совместному использованию моделей стимулирования майнинга и логическому выводуFetch.aiFETTПроновая платформа AI Agent сотрудничает с Bosch и Datarella, уделяя особое внимание IoT и мобильным платежамRender NetworkRNDRРдецентрализованный сервис рендеринга GPU, совместимый с Apple Vision и широко распространенный на AR/VR и AIПрограмма индексации данных блокчейна GraphGRT поддерживает память агентов, сбор обучающих данных и кроссчейн-поток данных Nous Research-AI Model Market and Collaborative Training Platform Последняя оценка превышает $1 млрд, и компания создает систему «супермаркета с искусственным интеллектом»AutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) подчеркивает комбинацию AI + DAO и исследует модель «агента компании» в блокчейне. 4. Макроэкономические тренды и прогноз дорожной карты на 2025-2034 годы Не только в индустрии блокчейна, но и основные технологические компании постепенно прокладывают этот путь интеграции. NVIDIA не только открывает набор инструментов CUDA для адаптации к обучению ончейн-моделей, но и способствует росту нескольких децентрализованных проектов ИИ за счет стратегических инвестиций; OpenAI и Filecoin совместно исследуют «верифицируемые сети хранения данных», стремясь решить проблемы прозрачности и аудита данных обучения моделей; Meta AI стремится исследовать механизм отслеживаемости ончейн-LLM для повышения справедливости модели и устойчивости к предвзятости. В то же время глобальное регулирование также быстро реагирует на технологическую эволюцию: Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) запустила проект «Project Crypto» в начале 2025 года для изучения нормативно-правовой базы автономных контрактов и логики принятия решений с помощью искусственного интеллекта; Первый проект проекта MiCA 2.0 ЕС четко требует интерпретируемости и механизма раскрытия информации о рисках систем искусственного интеллекта в сети. Сингапур и Объединенные Арабские Эмираты относительно открыты, взяв на себя инициативу по юридическому признанию агентского статуса «ончейн-агентов», чтобы помочь предприятиям пилотировать инновации в соответствии с требованиями. Ожидается, что в течение следующего десятилетия интеграция искусственного интеллекта и блокчейна пройдет через пять ключевых этапов. В 2025 году первое поколение ончейн-агентов начнет широко распространяться, особенно в экосистемах Gnosis Chain и OP Stack, при этом появится большое количество экспериментальных приложений. В 2026 году модели ИИ начнут глубоко интегрироваться с сетями уровня 2, а такие механизмы, как zkML, смогут реализовывать логику вывода ИИ в цепочке. К 2027–2028 годам кроссчейн-агенты будут связаны между собой и будут способствовать формированию ончейн-системы «цифровых сотрудников». После 2030 года агенты ИИ, обладающие памятью, возможностями рассуждения и выполнения, смогут самостоятельно выполнять совместную работу в сети, что положит начало формированию автономных экономик. Ожидается, что к 2034 году весь рынок криптовалют с искусственным интеллектом превысит 47 миллиардов долларов, став новым ядром умной экономики. Временная шкала: Ожидаемые вехиИзменения в отрасли2025Первоначальное поколение агентов ИИ будет развернуто в сети, Gnosis Chain и OP Stack созреют структуру агентов2026Интеграция сети L2 и модели ИИZKML станет популярной, а логика вывода ИИ будет выполняться в сети2027–2028Генерализация кроссчейн-агентовМногоцепочечные коллаборативные системы ИИ и ончейн-«цифровые сотрудники»2030+ автономных экономик первоначально реализуют DAO, управляемые ИИ/ Объем рынка DAO-as-a-Service Institutional Development 2034 превышает $47 млрд Модели искусственного интеллекта и управление активами полностью интегрированы. 5. Рекомендации по рискам и действиям Несмотря на огромный рыночный потенциал, трек AI + Crypto сталкивается с несколькими ключевыми проблемами. Во-первых, ИИ не хватает стабильности и определенности, особенно в финансовой сфере, где одно неверное рассуждение может привести к рискам на уровне активов. Во-вторых, системы смарт-контрактов в значительной степени полагаются на верификацию поведения модели, а текущие механизмы, такие как zkML, все еще недостаточно зрелы для достижения эффективного аудита и проверки в сети. Кроме того, в условиях унифицированного регулирования во многих странах все еще существуют неоднозначные области в правовом статусе, распределении обязанностей и правоприменительной логике ИИ-агентов. Если в будущем будут ужесточены правила или ужесточатся этические ограничения, это может оказать существенное влияние на реализацию проекта. Для инвесторов макет должен вращаться вокруг трех основных направлений: инфраструктура модели искусственного интеллекта, ончейн-сервисы данных и интеллектуальные агентные системы. Вы можете рассмотреть возможность комбинирования токенов с реальными сетевыми эффектами, такими как TAO, RNDR, GRT и т. д., чтобы избежать погони за проектами без фактического приземления. Разработчикам следует сосредоточиться на инфраструктуре выполнения AI Agent и адаптации модуля данных, а также изучить инструменты разработки, предоставляемые Autonolas и Fetch.ai. Менеджеры DAO могут попробовать внедрить вспомогательные системы управления, такие как использование искусственного интеллекта для оценки предложений, бюджетное моделирование и другие функции для повышения операционной эффективности организации. Академические и технические исследователи могут участвовать в создании интеллектуальной платформы для совместной работы в эпоху Web3 от zkML, верифицируемого искусственного интеллекта (VAI), аудита моделей контрактов, механизмов суверенитета данных и т. д. Эта роль рекомендует инвесторам развертывать инфраструктурные активы, такие как TAO, RNDR, GRT и т. д., чтобы избежать одиночных спекулятивных проектов, разработчики отдают приоритет изучению фреймворков агентов (таких как Autonolas), сокетов моделей и интерфейсов оракулов AI Вывод: AI + Crypto — это конвергенция технологий или реконструкция парадигм управления? Когда мы говорим об интеграции ИИ и блокчейна, мы говорим о гораздо большем, чем сращивание двух популярных технологий. Мы находимся в глубокой игре между «разумным владением» и «структурой контроля». Традиционные модели ИИ полагаются на централизованные платформы для роста, а пользовательские данные становятся топливом для обучения, оптимизации и коммерциализации. Но блокчейн предлагает противоположную этическую основу — прозрачность, проверяемость, самосуверенитет. Итак, когда ИИ децентрализован, остается ли он оригинальным ИИ? Как мы будем сдерживать агента без компании, без юридического адреса, у которого может быть «завещание»? Если ончейн-агент может планировать средства, заключать контракты и участвовать в управлении, должен ли он быть наделен правосубъектностью или ответственностью? Эти вопросы определят, сможем ли мы действительно построить разумную экологию, управляемую людьми, а не управляемую ими наоборот. В каком-то смысле комбинация AI + Crypto — это не только «инфраструктурная инновация», но и попытка модернизировать модель управления. Она бросает вызов границам представлений человеческого общества об «интеллектуальных системах» и «контроле над властью» на протяжении десятилетий. И мы стоим у входа в это будущее не только для того, чтобы принять перемены, но и для того, чтобы реагировать на грядущую эру автономного интеллекта с четким чувством риска и институциональным воображением.