4E Labs|Не просто віддушина, а зміна парадигми: зростання AI Crypto та дорожня карта на наступне десятиліття

Автор: Mere X

Поєднання AI + Crypto – це не лише «інфраструктурна інновація», а й спроба модернізувати модель управління. Вона кидає виклик кордонам уяви людського суспільства про «інтелектуальні системи» та «контроль влади» протягом десятиліть. Якщо ШІ стане децентралізованим, чи залишиться він оригінальним ШІ? Як ми будемо стримувати агента без компанії, без юридичної адреси, у якого може «бути заповіт»?

Штучний інтелект і криптовалюта, два найбільш трансформаційні технологічні напрямки 21 століття, прискорюють свою конвергенцію, щоб породити нову проривну сферу: AI Crypto (криптоекосистема штучного інтелекту). Це не лише представляє еволюцію наступного покоління інфраструктури Web3, але й переосмислює модель інтелектуальної співпраці в Інтернеті цінностей.

У цій статті ми всебічно проаналізуємо поточний стан розвитку треку AI + Crypto, репрезентативні проекти, драйвери зростання, ризики викликів і прогнози тенденцій на 2030 рік.

1. Огляд ринку: рання стадія експоненціального зростання

Згідно з дослідницьким звітом Market.us, у 2024 році світовий ринок штучного інтелекту та криптовалют оцінюється приблизно в 3,7 мільярда доларів, і очікується, що до 2034 року ця цифра перевищить 47 мільярдів доларів із приголомшливим сукупним річним темпом зростання 28,9%.

У 2024 році Grayscale запропонував відстежувати «AI Crypto» як окремий клас активів. Ринкова капіталізація сектору зросла приблизно з 4,5 мільярда доларів у 2023 році до понад 21 мільярда доларів у 2025 році та розділена на три піднапрямки:

1. Інфраструктура навчання моделей штучного інтелекту (наприклад, Bittensor, Nous)

2. Ончейн дані та екосистеми агентів (наприклад, The Graph, Fetch.ai)

3. Рендеринг GPU та обчислювальні мережі потужності (наприклад, Render Network, Akash)

Згідно з дослідженням The Business Research Company, ринок «генеративного штучного інтелекту в криптовалюті» зростає особливо швидко, очікується, що до 2029 року він досягне 3,3 мільярда доларів з щорічними темпами зростання понад 34%.

2. Водії: Чому вибухнула ця траса?

Основна рушійна сила інтеграції штучного інтелекту та блокчейну полягає в їхній спільній відповіді на вузьке місце «централізованого інтелекту» та потребу в «спільних обчисленнях».

1. Децентралізована альтернатива хмарному інтелекту Web2

Великі мовні моделі (такі як GPT, Claude, Gemini) здебільшого є централізованими сервісами, але Web3 вимагає відкритого, перевіреного та стійкого до цензури «інтелектуального джерела». Навчальна система нейронних мереж Bittensor завершує децентралізоване висновування за допомогою механізмів стимулювання блокчейну, вирішуючи проблему монополії хмар Web2.

2. Зростання екосистеми ончейн AI Agents

Такі проєкти, як Fetch.ai та Autonolas, створюють «автовиконавців у ланцюжку», які можуть реалізувати самостійне прийняття рішень, самостійне розгортання та самонавчання додатків штучного інтелекту в DeFi, управлінні DAO, управлінні активами та інших сценаріях, що значно покращує інтелект додатків у мережі.

3. Еволюція штучного інтелекту DeFi і TradFi

Все більше торгових платформ (таких як dYdX, GMX) впроваджують системи прогнозування штучного інтелекту для контролю ризиків і коригування стратегії. Генеративний штучний інтелект використовується для створення структурованих фінансових звітів, портретів активів у мережі та симуляторів LP.

4. Подвійний привід безпеки та відповідності

Штучний інтелект стає основним двигуном інструментів відповідності в ланцюжку (таких як модуль Chainalysis AI, сканування коду OpenZeppelin), допомагаючи підприємствам у вимогах високого рівня відповідності, таких як боротьба з відмиванням грошей, виявлення смарт-контрактів та аналіз поведінкових моделей.

3. Аналіз репрезентативних проектів (обраних)

Наразі в екосистемі AI Crypto є кілька проєктів, які виділяються на технічному та ринковому рівнях. Серед них Bittensor є піонером у побудові децентралізованої мережі штучного інтелекту, що формує відкриту систему для безперервного навчання та висновків шляхом стимулювання вузлів моделі, що беруть участь. Fetch.ai розгорнула інтелектуальну агентську систему в ланцюжку для забезпечення можливостей автоматизованого виконання IoT і фінансових транзакцій, і вже співпрацювала з фізичними підприємствами, такими як Bosch; Render Network фокусується на децентралізованому спільному використанні ресурсів рендерингу GPU, а її мережа може підтримувати навчання моделей штучного інтелекту та програми AR/VR, а також технічно сумісна з платформою Apple Vision. The Graph надає послуги структурованого доступу до даних у ланцюжку, формуючи пам'ять даних і підтримуючи індексацію AI Agent. Nous Research створює багатомодельний ринок спільного навчання, щоб забезпечити повне управління життєвим циклом та економічні стимули для LLM з відкритим вихідним кодом. Autonolas пропонує концепцію «мультиагентного автономного протоколу», намагаючись тісно інтегрувати AI Agent з механізмами управління DAO для створення справді автономної інтелектуальної системи в ланцюжку.

Назва проекту: Позиціонування функції токена, ключова співпраця/функціїДецентралізована мережа, навчена моделлю bittensorTAOAI, імітує архітектуру глибокого навчання та надає послуги спільного використання моделей стимулювання майнінгу та висновківFetch.aiFETTon-chain AI Agent співпрацює з Bosch і Datarella, зосереджуючись на IoT та мобільних платежахRender NetworkRNDRRдецентралізована служба рендерингу GPU сумісна з Apple Vision і широко розгортається на Рівень індексації даних блокчейну GraphGRT підтримує пам'ять агентів, збір навчальних даних і крос-чейн потік даних Nous Research-AI Model Market і платформу спільного навчання Остання оцінка перевищує 1 мільярд доларів, і вона будує систему «супермаркету штучного інтелекту»AutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) наголошує на комбінації AI + DAO і досліджує модель «агента компанії» в ланцюжку.

4. Макротенденції та прогноз дорожньої карти на 2025-2034 роки

Не тільки в індустрії блокчейну, але й основні технологічні компанії поступово викладають цей інтеграційний трек. NVIDIA не тільки відкриває ланцюжок інструментів CUDA для адаптації до навчання моделей у мережі, але й сприяє зростанню численних децентралізованих проєктів штучного інтелекту за допомогою стратегічних інвестицій; OpenAI та Filecoin спільно досліджують «перевірені мережі зберігання даних», прагнучи вирішити питання прозорості та аудиту навчальних даних моделей; Meta AI прагне досліджувати механізм відстеження ончейн LLM, щоб підвищити справедливість моделі та стійкість до упередженості.

Водночас глобальне регулювання також швидко реагує на технологічну еволюцію: Комісія з цінних паперів і бірж США (SEC) на початку 2025 року запустила проєкт «Project Crypto» для вивчення рамок відповідності автономних контрактів і логіки прийняття рішень на основі штучного інтелекту; Перший проект проекту ЄС MiCA 2.0 чітко вимагає інтерпретації та механізму розкриття ризиків ончейн-систем штучного інтелекту. Сінгапур і Об'єднані Арабські Емірати є відносно відкритими, беручи на себе провідну роль у юридичному визнанні статусу агентства «ончейн-агентів», щоб допомогти підприємствам пілотувати інновації відповідно до вимог.

Очікується, що протягом наступного десятиліття інтеграція штучного інтелекту та блокчейну пройде п'ять ключових етапів. У 2025 році перше покоління ончейн-агентів почне широко розгортатися, особливо в екосистемах Gnosis Chain і OP Stack, з появою великої кількості експериментальних додатків. У 2026 році моделі штучного інтелекту почнуть глибоко інтегруватися з мережами рівня 2, а такі механізми, як zkML, можуть реалізовувати логіку висновків штучного інтелекту в ланцюжку. До 2027–2028 років кросчейн-агенти будуть взаємопов'язані та сприятимуть формуванню ончейн-системи «цифрових співробітників». Після 2030 року агенти штучного інтелекту з можливостями пам'яті, міркування та виконання зможуть самостійно завершувати співпрацю в ланцюжку, що ознаменує початкове формування автономних економік. Очікується, що до 2034 року весь крипторинок зі штучним інтелектом перевищить 47 мільярдів доларів, ставши новим ядром розумної економіки.

Хронологія: очікувані віхиЗміни в галузі2025Оригінальне покоління AI Agents буде розгорнуто в ланцюжку, Gnosis Chain і OP Stack дозріли Фреймворк Agent2026L2 та інтеграція моделі AIZKML стануть популярними, а логіка висновку ШІ виконуватиметься в ланцюжку2027–2028 рр. Узагальнення крос-чейн агентівБагатоланцюгові спільні системи штучного інтелекту та «цифрові співробітники» в ланцюжку»2030+ автономних економік спочатку реалізують DAO на основі штучного інтелекту/ Розмір ринку DAO-as-a-service Institutional Development 2034 перевищує $47 млрд. Моделі штучного інтелекту та повністю інтегроване управління активами.

5. Правила ризику та дій

Незважаючи на свій величезний ринковий потенціал, трек AI + Crypto стикається з кількома ключовими проблемами. По-перше, результатам прийняття рішень штучним інтелектом не вистачає стабільності та визначеності, особливо у фінансовій сфері, де одне неправильне міркування може спричинити ризики на рівні активів. По-друге, системи смарт-контрактів значною мірою покладаються на перевірку поведінки моделі, а поточні механізми, такі як zkML, все ще недостатньо зрілі, щоб досягти ефективного аудиту та перевірки в ланцюжку. Крім того, в умовах єдиних регулятивних актів у багатьох країнах все ще існують неоднозначні зони у правовому статусі, розподілі обов'язків та правоохоронній логіці AI Agents. Якщо в майбутньому будуть посилені регуляції або етичні обмеження, це може мати значний вплив на реалізацію проекту.

Для інвесторів планування має обертатися навколо трьох основних ліній: інфраструктура моделей штучного інтелекту, послуги даних у ланцюжку та інтелектуальні агентські системи. Ви можете розглянути можливість поєднання токенів з реальними мережевими ефектами, такими як TAO, RNDR, GRT тощо, щоб уникнути гонитви за проектами без фактичного приземлення. Розробникам слід зосередитися на фреймворку виконання AI Agent та адаптації модулів даних, а також вивчити інструменти розробки, що надаються Autonolas та Fetch.ai. Керівники DAO можуть спробувати впровадити допоміжні системи управління, такі як використання штучного інтелекту для забезпечення оцінки пропозицій, моделювання бюджету та інших функцій для підвищення операційної ефективності організації. Академічні та технічні дослідники можуть брати участь у побудові інтелектуальної структури співпраці в епоху Web3 на основі zkML, перевіреного штучного інтелекту (VAI), аудиту модельних контрактів, механізмів суверенітету даних тощо.

Роль рекомендує інвесторам розгортати інфраструктурні активи, такі як TAO, RNDR, GRT тощо, щоб уникнути поодиноких спекулятивних проєктів, розробники віддають пріоритет вивченню фреймворків агентів (таких як Autonolas), модельних сокетів та інтерфейсів AI oracle

Висновок, AI + Crypto – це технологічна конвергенція чи реконструкція парадигм управління?

Коли ми говоримо про інтеграцію ШІ та блокчейну, ми говоримо про набагато більше, ніж зрощування двох популярних технологій. Ми перебуваємо в глибокій грі між «розумною власністю» та «структурою управління». Традиційні моделі штучного інтелекту покладаються на централізовані платформи для зростання, а дані користувачів стають паливом для навчання, оптимізації та комерціалізації. Але блокчейн пропонує протилежну етичну основу – прозорість, можливість перевірки, самосуверенітет. Отже, якщо ШІ стане децентралізованим, чи залишиться він оригінальним ШІ? Як ми будемо стримувати агента без компанії, без юридичної адреси, у якого може «бути заповіт»? Якщо ончейн-агент може планувати виплати коштів, видавати контракти та брати участь у управлінні, чи слід йому надавати правосуб'єктність чи відповідальність? Від цих питань залежить, чи зможемо ми по-справжньому побудувати розумну екологію, керовану людьми, а не підкорятися їм навпаки.

У певному сенсі поєднання AI + Crypto – це не лише «інфраструктурна інновація», а й спроба оновити модель управління. Вона кидає виклик кордонам уяви людського суспільства про «інтелектуальні системи» та «контроль влади» протягом десятиліть. І ми стоїмо біля входу в це майбутнє не тільки для того, щоб прийняти зміни, але й для того, щоб відповісти на прийдешню еру автономного інтелекту з чітким відчуттям ризику та інституційною уявою.