Восход AI Crypto не является пустым разговором, а представляет собой системную реконструкцию снизу вверх.
Автор: TinTinLand
В 2025 году ажиотаж вокруг нарратива «AI + Web3» все еще не утих. Согласно последнему отчету Grayscale, опубликованному в мае 2025 года, общая рыночная капитализация сектора AI Crypto достигла 21 миллиарда долларов, что почти в пять раз больше по сравнению с 4,5 миллиарда долларов в первом квартале 2023 года.
За этой волной стоит настоящее технологическое слияние или очередная упаковка концепции?
!
С макроперспективы традиционная экосистема ИИ уже проявляет все больше структурных проблем: высокая планка для обучения моделей, отсутствие защиты конфиденциальности данных, высокая степень монополии на вычислительные мощности, непрозрачность процесса вывода, дисбаланс в механизмах стимулов... И эти проблемы как раз совпадают с коренными преимуществами Web3: децентрализация, открытые рыночные механизмы, возможность проверки на цепочке, суверенитет пользовательских данных и т.д.
Сочетание ИИ и Web3 не является просто наложением двух популярных слов, а представляет собой структурное технологическое взаимодополнение. Давайте начнем с основных болевых точек, с которыми сталкивается ИИ, и подробно разберем те проекты Web3, которые реально решают проблемы, чтобы показать вам ценность и направление в области AI Crypto.
!
🤖 Доступ к AI-сервисам слишком высок, затраты велики
Текущие AI-сервисы обычно имеют высокую стоимость, трудности с доступом к ресурсам для обучения, что создает высокие барьеры для малых и средних предприятий, а также для индивидуальных разработчиков; кроме того, эти сервисы часто имеют сложные технологии, которые требуют профессионального опыта для использования. Рынок AI-сервисов сильно централизован, пользователи испытывают нехватку разнообразия, стоимость вызова не прозрачна, бюджет трудно предсказать, и даже существует проблема монополии вычислительных мощностей.
Решение Web3 заключается в том, чтобы разрушить барьеры платформы с помощью децентрализованного подхода, создать открытый рынок GPU и сеть сервисов моделей, поддерживать гибкое распределение неиспользуемых ресурсов и путем он-цепочного распределения задач и прозрачной экономической механики, стимулировать больше участников вносить вычислительную мощность и модели, снижать общие затраты и повышать доступность услуг.
представляет проект
Render Network: сосредоточен на децентрализованном GPU рендеринге, также поддерживает AI вывод и обучение, использует модель «оплата по мере использования», помогает разработчикам недорого подключаться к услугам генерации изображений и AI.
Gensyn: создание децентрализованной сети для обучения глубокому обучению, использующей механизм Proof-of-Compute для проверки результатов обучения, способствующей переходу AI-обучения от централизованных платформ к открытому сотрудничеству.
Akash Network: децентрализованная облачная вычислительная платформа на основе технологии блокчейн, разработчики могут по требованию арендовать ресурсы GPU для развертывания и запуска AI приложений, это «децентрализованная версия облачных вычислений».
0G Labs: децентрализованный AI нативный Layer‑1, который значительно снижает стоимость и сложность выполнения AI моделей на цепи благодаря инновационной архитектуре разделения хранения и вычислений.
!
🤖 Недостаток стимулов для участников данных
Качественные данные являются основным топливом для моделей ИИ, но в традиционной модели участникам, предоставляющим данные, трудно получить вознаграждение. Непрозрачность источников данных, высокая степень дублирования и отсутствие обратной связи по поводу их использования приводят к тому, что экосистема данных долгое время функционирует неэффективно.
Web3 предлагает совершенно новую парадигму решения: с помощью криптографической подписи, подтверждения прав на блокчейне и комбинируемых экономических механизмов, создается четкий цикл сотрудничества и стимулов между участниками данных, разработчиками моделей и пользователями.
представляет проект
OpenLedger: инновационно представляет концепцию «Payable AI», объединяя вклад данных, вызов моделей и экономические стимулы, способствуя формированию сетевого экономического пространства данных для кооперации AI на блокчейне.
Bittensor: Полная система стимулов, основанная на вознаграждениях TAO, механизме консенсуса Yuma, точных стимулах для подсетей и сотрудничестве в области знаний, которая напрямую связывает вклад данных с результатами работы моделей, повышая общую ценность вклада.
Grass: AI данные сети, собирающие данные о поведении пользователей при помощи плагинов, которые вносятся в обучение цепочечного поискового движка, пользователи получают вознаграждение в зависимости от качества данных, создавая механизм совместного использования данных, управляемый сообществом.
!
🤖 Модели становятся черными ящиками, проверка вывода ИИ невозможна
Текущие основные AI модели имеют высокую степень непрозрачности в процессе вывода, пользователи не могут проверить правильность и надежность результатов, особенно в таких высокорисковых областях, как финансы и медицина, где эта проблема особенно выражена. Кроме того, модели могут подвергаться атакам, таким как манипуляции или отравление, что затрудняет отслеживание или аудит.
Для этого проекты Web3 пытаются внедрить доказательства с нулевым разглашением (ZK), полностью однородное шифрование (FHE) и доверенные среды выполнения (TEE), чтобы процесс вывода модели имел проверяемость и аудитируемость, улучшая интерпретируемость и доверительную основу AI-систем.
представляет проект
Sentient: Обеспечивает отслеживаемость вызываемых действий с помощью инновационной технологии распознавания отпечатков моделей, повышая прозрачность использования модели и устойчивость к подделке.
Modulus Labs: Используя технологию ZK, проводит криптографическую проверку процесса вывода модели, реализуя новую парадигму "достоверного ИИ".
Giza: использование нулевых знаний в криптографии для переноса вычислений вывода машинного обучения в блокчейн, что повышает прозрачность и доверие к развертыванию AI моделей.
!
🤖 Риски конфиденциальности и безопасности
Процесс обучения ИИ часто включает в себя большое количество конфиденциальных данных, подверженных рискам утечки личной информации, злоупотребления или атак на модели, а также отсутствия прозрачности в принятии решений. В то же время, неясность в определении прав собственности на данные и модели дополнительно усугубляет проблемы безопасности.
С помощью неизменяемости блокчейна, технологий криптографических вычислений (таких как ZK, FHE), доверенной среды выполнения и других методов, обеспечить безопасность и управляемость данных и моделей AI на протяжении всего процесса их обучения, хранения и вызова.
представляет проект
Phala Network: Предоставляет поддержку защищенной среды выполнения (TEE), заключая критические вычисления в безопасное оборудование, чтобы предотвратить утечку данных и кражу моделей.
ZAMA: Сосредоточен на технологии полного гомоморфного шифрования (FHE), что позволяет обучать модели и проводить вывод в зашифрованном состоянии, реализуя «вычисления без использования открытого текста».
Mind Network: Создание децентрализованной платформы для обмена данными и вывода AI с поддержкой защиты конфиденциальности, осуществляемое с помощью передовых технологий шифрования (таких как гомоморфное шифрование, нулевые доказательства и т.д.) для безопасного обмена данными и вычислений конфиденциальности.
Vana: приложение для создания идентичности на основе ИИ, предназначенное для того, чтобы позволить пользователям вернуть все права и контроль над своими данными, обеспечивая их конфиденциальность и безопасность.
!
🤖 Авторские права и споры о интеллектуальной собственности моделей ИИ
В настоящее время обучение AI-моделей широко использует интернет-данные, но часто без разрешения используется защищенное авторским правом содержание, что приводит к частым юридическим спорам. В то же время права на авторство контента, создаваемого AI, неясны, и распределение прав между авторами, разработчиками моделей и пользователями страдает от недостатка прозрачных механизмов. Случаи злонамеренного копирования и использования моделей также не редкость, что затрудняет защиту интеллектуальной собственности.
Web3 с помощью механизма подтверждения прав на блокчейне фиксирует время создания модели, источники обучающих данных, информацию о вкладчиках и т.д., а также использует такие инструменты, как NFT и смарт-контракты для обозначения авторских прав на модель или контент.
представляет проект
Story Protocol: Создание соглашения о праве собственности на интеллектуальную собственность на блокчейне, позволяющее модульно удостоверять права на AI-контент, код, модели и т.д., комбинировать и лицензировать, реализуя механизм «создание означает удостоверение прав, использование означает оплату».
Alethea AI: Генеративные AI модели (такие как персонажи, голоса и т. д.), привязанные к идентичности на блокчейне и NFT, каждый AI персонаж имеет четкие сведения о создателе и авторских правах, предотвращая злоупотребления и плагиат.
!
🤖 Отсутствие децентрализованного управления ИИ
Разработка и эволюция текущих AI моделей в значительной степени зависят от крупных технологических компаний или закрытых команд, темпы обновления моделей непрозрачны, а склонность к искажению ценностей трудно исправить, что может привести к алгоритмическим предвзятостям, злоупотреблениям и тенденции к «технологическому феодализму». Сообщества и пользователи обычно не могут вмешиваться в пути обновления моделей, корректировку параметров или границы поведения, отсутствуют механизмы для эффективного надзора и исправления AI систем.
Преимущества Web3 заключаются в программируемом управлении и открытых механизмах сотрудничества. С помощью управления на блокчейне, механизма DAO и структуры стимулов ключевые этапы проектирования, обучения и обновления параметров AI-моделей могут постепенно внедрять общественное согласие, повышая демократичность, прозрачность и разнообразие разработки моделей.
представляет проект
Fetch.ai: Введение автономных экономических агентов (AEA) и открытых механизмов управления, позволяющее поведению AI-агентов подчиняться правилам сообщества и координировать сотрудничество между агентами через экономические стимулы.
SingularityNET: упаковывает AI-сервисы в составные модульные блоки на блокчейне, позволяя пользователям выбирать или заменять модели на открытом рынке, при этом механизмы управления платформой поддерживают консенсусную оценку качества моделей и предложения по улучшению услуг.
!
🤖 Проблемы совместной работы AI через цепочки
В многосетевой среде агенты ИИ и модели могут быть распределены по различным блокчейнам, что затрудняет унификацию состояния, контекста или логики вызова, что приводит к разрозненности пользовательского опыта, усложнению разработки и трудностям в синхронизации данных.
Некоторые проекты исследуют «мультицепочечный AI протокол», пытаясь продвигать непрерывность и согласованность работы AI-агентов через совместный контекст, межцепочечную связь и механизмы синхронизации состояния.
представляет проект
OpenPond: использует протокол MCP для соединения AI моделей и агентов на разных цепочках, обеспечивая синхронизацию состояния вызовов и совместное использование контекста, упрощая сценарии многосетевого сотрудничества.
Lava Network: предоставляет услуги кроссчейн RPC и мосты данных, обеспечивая базовую коммуникацию для многосетевых AI систем, поддерживая синхронизацию данных агента и унифицированное выполнение задач.
Virtuals Protocol: поддерживает процессы запроса, согласования, выполнения и расчетов между агентами через ACP (Agent Commerce Protocol) - интеллектуальный кооперативный протокол. Технология «Параллельной гиперсинхронности» позволяет ИИ-агенту работать параллельно на разных платформах и синхронизировать действия и память в реальном времени.
!
🎯 Заключение
Возрождение AI Crypto - это не просто разговоры, а системная реконструкция снизу вверх: она разрушает централизационные ограничения эпохи больших моделей и постепенно создает новую парадигму AI, в которой каждый может участвовать, которая прозрачна и надежна, и движется за счет сотрудничества, в таких измерениях, как вычислительная мощность, данные, стимулы, безопасность и управление.
В настоящее время эта область вступила в период существенного приземления продукта со стадии концепции. Считается, что те криптопроекты с искусственным интеллектом, которые действительно могут создать реальную ценность и решить основные болевые точки, получат возможность возглавить следующую волну развития в эпоху искусственного интеллекта и способствовать развитию технологий искусственного интеллекта в более открытом, справедливом и заслуживающем доверия направлении.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Является ли это трендом или ложным вопросом? В чем ценность пересечения AI и Web3?
Автор: TinTinLand
В 2025 году ажиотаж вокруг нарратива «AI + Web3» все еще не утих. Согласно последнему отчету Grayscale, опубликованному в мае 2025 года, общая рыночная капитализация сектора AI Crypto достигла 21 миллиарда долларов, что почти в пять раз больше по сравнению с 4,5 миллиарда долларов в первом квартале 2023 года.
За этой волной стоит настоящее технологическое слияние или очередная упаковка концепции?
!
С макроперспективы традиционная экосистема ИИ уже проявляет все больше структурных проблем: высокая планка для обучения моделей, отсутствие защиты конфиденциальности данных, высокая степень монополии на вычислительные мощности, непрозрачность процесса вывода, дисбаланс в механизмах стимулов... И эти проблемы как раз совпадают с коренными преимуществами Web3: децентрализация, открытые рыночные механизмы, возможность проверки на цепочке, суверенитет пользовательских данных и т.д.
Сочетание ИИ и Web3 не является просто наложением двух популярных слов, а представляет собой структурное технологическое взаимодополнение. Давайте начнем с основных болевых точек, с которыми сталкивается ИИ, и подробно разберем те проекты Web3, которые реально решают проблемы, чтобы показать вам ценность и направление в области AI Crypto.
!
🤖 Доступ к AI-сервисам слишком высок, затраты велики
Текущие AI-сервисы обычно имеют высокую стоимость, трудности с доступом к ресурсам для обучения, что создает высокие барьеры для малых и средних предприятий, а также для индивидуальных разработчиков; кроме того, эти сервисы часто имеют сложные технологии, которые требуют профессионального опыта для использования. Рынок AI-сервисов сильно централизован, пользователи испытывают нехватку разнообразия, стоимость вызова не прозрачна, бюджет трудно предсказать, и даже существует проблема монополии вычислительных мощностей.
Решение Web3 заключается в том, чтобы разрушить барьеры платформы с помощью децентрализованного подхода, создать открытый рынок GPU и сеть сервисов моделей, поддерживать гибкое распределение неиспользуемых ресурсов и путем он-цепочного распределения задач и прозрачной экономической механики, стимулировать больше участников вносить вычислительную мощность и модели, снижать общие затраты и повышать доступность услуг.
представляет проект
!
🤖 Недостаток стимулов для участников данных
Качественные данные являются основным топливом для моделей ИИ, но в традиционной модели участникам, предоставляющим данные, трудно получить вознаграждение. Непрозрачность источников данных, высокая степень дублирования и отсутствие обратной связи по поводу их использования приводят к тому, что экосистема данных долгое время функционирует неэффективно.
Web3 предлагает совершенно новую парадигму решения: с помощью криптографической подписи, подтверждения прав на блокчейне и комбинируемых экономических механизмов, создается четкий цикл сотрудничества и стимулов между участниками данных, разработчиками моделей и пользователями.
представляет проект
!
🤖 Модели становятся черными ящиками, проверка вывода ИИ невозможна
Текущие основные AI модели имеют высокую степень непрозрачности в процессе вывода, пользователи не могут проверить правильность и надежность результатов, особенно в таких высокорисковых областях, как финансы и медицина, где эта проблема особенно выражена. Кроме того, модели могут подвергаться атакам, таким как манипуляции или отравление, что затрудняет отслеживание или аудит.
Для этого проекты Web3 пытаются внедрить доказательства с нулевым разглашением (ZK), полностью однородное шифрование (FHE) и доверенные среды выполнения (TEE), чтобы процесс вывода модели имел проверяемость и аудитируемость, улучшая интерпретируемость и доверительную основу AI-систем.
представляет проект
!
🤖 Риски конфиденциальности и безопасности
Процесс обучения ИИ часто включает в себя большое количество конфиденциальных данных, подверженных рискам утечки личной информации, злоупотребления или атак на модели, а также отсутствия прозрачности в принятии решений. В то же время, неясность в определении прав собственности на данные и модели дополнительно усугубляет проблемы безопасности.
С помощью неизменяемости блокчейна, технологий криптографических вычислений (таких как ZK, FHE), доверенной среды выполнения и других методов, обеспечить безопасность и управляемость данных и моделей AI на протяжении всего процесса их обучения, хранения и вызова.
представляет проект
!
🤖 Авторские права и споры о интеллектуальной собственности моделей ИИ
В настоящее время обучение AI-моделей широко использует интернет-данные, но часто без разрешения используется защищенное авторским правом содержание, что приводит к частым юридическим спорам. В то же время права на авторство контента, создаваемого AI, неясны, и распределение прав между авторами, разработчиками моделей и пользователями страдает от недостатка прозрачных механизмов. Случаи злонамеренного копирования и использования моделей также не редкость, что затрудняет защиту интеллектуальной собственности.
Web3 с помощью механизма подтверждения прав на блокчейне фиксирует время создания модели, источники обучающих данных, информацию о вкладчиках и т.д., а также использует такие инструменты, как NFT и смарт-контракты для обозначения авторских прав на модель или контент.
представляет проект
!
🤖 Отсутствие децентрализованного управления ИИ
Разработка и эволюция текущих AI моделей в значительной степени зависят от крупных технологических компаний или закрытых команд, темпы обновления моделей непрозрачны, а склонность к искажению ценностей трудно исправить, что может привести к алгоритмическим предвзятостям, злоупотреблениям и тенденции к «технологическому феодализму». Сообщества и пользователи обычно не могут вмешиваться в пути обновления моделей, корректировку параметров или границы поведения, отсутствуют механизмы для эффективного надзора и исправления AI систем.
Преимущества Web3 заключаются в программируемом управлении и открытых механизмах сотрудничества. С помощью управления на блокчейне, механизма DAO и структуры стимулов ключевые этапы проектирования, обучения и обновления параметров AI-моделей могут постепенно внедрять общественное согласие, повышая демократичность, прозрачность и разнообразие разработки моделей.
представляет проект
!
🤖 Проблемы совместной работы AI через цепочки
В многосетевой среде агенты ИИ и модели могут быть распределены по различным блокчейнам, что затрудняет унификацию состояния, контекста или логики вызова, что приводит к разрозненности пользовательского опыта, усложнению разработки и трудностям в синхронизации данных.
Некоторые проекты исследуют «мультицепочечный AI протокол», пытаясь продвигать непрерывность и согласованность работы AI-агентов через совместный контекст, межцепочечную связь и механизмы синхронизации состояния.
представляет проект
!
🎯 Заключение
Возрождение AI Crypto - это не просто разговоры, а системная реконструкция снизу вверх: она разрушает централизационные ограничения эпохи больших моделей и постепенно создает новую парадигму AI, в которой каждый может участвовать, которая прозрачна и надежна, и движется за счет сотрудничества, в таких измерениях, как вычислительная мощность, данные, стимулы, безопасность и управление.
В настоящее время эта область вступила в период существенного приземления продукта со стадии концепции. Считается, что те криптопроекты с искусственным интеллектом, которые действительно могут создать реальную ценность и решить основные болевые точки, получат возможность возглавить следующую волну развития в эпоху искусственного интеллекта и способствовать развитию технологий искусственного интеллекта в более открытом, справедливом и заслуживающем доверия направлении.