Виникнення AI Crypto не є порожніми розмовами, а є системною реконструкцією знизу вгору.
Написано: TinTinLand
У 2025 році популярність наративу «AI + Web3» все ще не зменшилася. Згідно з останнім звітом Grayscale, опублікованим у травні 2025 року, загальна капіталізація ринку AI Crypto досягла 21 мільярда доларів, що майже в п’ять разів більше, ніж 4.5 мільярда доларів у першому кварталі 2023 року.
Чи є за цією хвилею справжнє злиття технологій, чи це ще раз упаковка концепцій?
!
З макроекономічної точки зору, традиційна екосистема ШІ вже виявила дедалі більше структурних проблем: високий бар’єр для навчання моделей, відсутність гарантій конфіденційності даних, висока монополізація обчислювальної потужності, непрозорість процесу виведення, дисбаланс механізмів стимулювання… А ці проблеми, якраз, влучно відповідають природним перевагам Web3: децентралізація, відкриті ринкові механізми, перевірка на ланцюгу, суверенітет даних користувачів тощо.
Поєднання AI та Web3 не є простим накладанням двох популярних термінів, а є структурною технологічною взаємодоповнювальністю. Розпочнемо з основних проблем, з якими стикається AI, і глибше розглянемо ті Web3 проєкти, які дійсно вирішують ці проблеми, щоб ви могли зрозуміти цінність та напрямок AI Crypto.
!
🤖 Доступ до AI-сервісів має занадто високий поріг і є дорогим
Актуальні AI послуги зазвичай є дорогими, отримати ресурси для навчання важко, що робить їх недоступними для малих і середніх підприємств, а також для індивідуальних розробників; крім того, ці послуги часто є технологічно складними, і для їх використання потрібен професійний досвід. Ринок AI послуг сильно сконцентрований, користувачі не мають різноманітного вибору, витрати на використання не прозорі, бюджет важко прогнозувати, і навіть виникає проблема монополії обчислювальної потужності.
Рішення Web3 полягає в розбитті платформних бар’єрів через децентралізований підхід, створення відкритого ринку GPU та мережі сервісів моделей, підтримуючи гнучке планування невикористовуваних ресурсів, а також шляхом завдань планування на блокчейні та прозорих економічних механізмів, заохочуючи більше учасників вносити свій внесок у обчислювальну потужність і моделі, знижуючи загальні витрати та підвищуючи доступність послуг.
представляє проект
- Render Network: зосереджено на децентралізованому GPU рендерингу, також підтримує AI інференцію та навчання, використовує модель «оплата за використання», допомагаючи розробникам знизити витрати на доступ до послуг генерації зображень та AI.
- Gensyn: створення децентралізованої мережі навчання глибокого навчання, що використовує механізм Proof-of-Compute для верифікації результатів навчання, що сприяє переходу AI навчання від централізованих платформ до відкритої співпраці.
- Akash Network: децентралізована платформа хмарних обчислень, основана на технології блокчейн, де розробники можуть орендувати GPU-ресурси за потребою для розгортання та запуску AI-додатків, це «децентралізована версія хмарних обчислень».
- 0G Labs: децентралізований AI рідний Layer‑1, який значно зменшує вартість і складність виконання AI моделей на ланцюзі завдяки інноваційній архітектурі розділення зберігання та обчислення.
!
🤖 Відсутність стимулів для внесення даних
Високоякісні дані є основним паливом для моделей ШІ, але в традиційній моделі внесення даних важко отримати винагороду. Непрозорість джерел даних, висока повторюваність і відсутність зворотного зв’язку щодо способів використання призводять до тривалої неефективності екосистеми даних.
Web3 пропонує нову парадигму рішень: завдяки криптографічним підписам, підтвердженню прав на ланцюгу та комбінованим економічним механізмам, забезпечується чіткий цикл співпраці та стимулювання між внесниками даних, розробниками моделей та користувачами.
представляє проект
- OpenLedger: інноваційно пропонує концепцію «Payable AI», поєднуючи внесок даних, виклики моделей та економічні стимули, сприяючи формуванню мережі економіки даних для співпраці AI в блокчейні.
- Bittensor: використовує повну систему стимулів, що базується на TAO винагородах, механізмі консенсусу Yuma, точному стимулюванні підмереж та співпраці в галузі знань, що безпосередньо пов’язує внесок у дані з результатами роботи моделей, підвищуючи загальний внесок у вартість.
- Grass: AI дані мережі, які збирають дані про поведінку користувачів через плагіни, внесені в навчання пошукової системи на блокчейні, користувачі отримують винагороду залежно від якості даних, створюючи механізм обміну даними, керований спільнотою.
!
🤖 Модельна чорна скриня, AI-інференція не може бути перевірена
Поточні основні моделі ШІ мають високу непрозорість у процесі виведення, користувачі не можуть перевірити правильність і достовірність результатів, особливо в таких високих ризикованих сферах, як фінанси та охорона здоров’я. Крім того, моделі можуть піддаватися змінам, отруєнню та іншим атакам, що ускладнює відстеження або аудит.
Для цього проєкти Web3 намагаються впровадити нульові докази (ZK), гомоморфне шифрування (FHE) та довірене виконуване середовище (TEE), щоб забезпечити перевірність і аудиторність процесу моделювання, підвищуючи інтерпретованість і довірчу основу систем штучного інтелекту.
представляє проект
- Sentient: забезпечує можливість відстеження дій через інноваційну технологію розпізнавання відбитків моделей, підвищуючи прозорість використання моделей та їхнє захист від підробок.
- Modulus Labs: використання технології ZK для криптографічної верифікації процесу моделювання, що реалізує нову парадигму «достовірного ШІ».
- Giza: Використання нульових знань криптографії для виведення обчислень машинного навчання в блокчейн, що підвищує прозорість та довіру до розгортання AI моделей.
!
🤖 Приватність та ризики безпеки
Процес навчання ШІ часто містить велику кількість чутливих даних, стикаючись з ризиками витоку конфіденційності, зловживання або атак на моделі, а також нестачею прозорості у прийнятті рішень. Водночас, розмежування прав власності на дані та моделі є нечітким, що додатково посилює загрози безпеці.
Завдяки незмінності блокчейну, технологіям криптографічних обчислень (таким як ZK, FHE), надійним середовищам виконання та іншим засобам, забезпечити безпеку та контрольованість даних і моделей AI-систем на всіх етапах навчання, зберігання та виклику.
представляє проект
- Phala Network: забезпечує підтримку надійного середовища виконання (TEE), упаковуючи ключові обчислення в безпечному апаратному забезпеченні для запобігання витоку даних та крадіжці моделей.
- ZAMA: Зосереджений на технології повної гомоморфної криптографії (FHE), що дозволяє здійснювати навчання моделей та інференцію в зашифрованому стані, реалізуючи «можливість обчислення без використання відкритих даних».
- Mind Network: Створення децентралізованої платформи для обміну даними та висновків з підтримкою захисту конфіденційності, що забезпечує безпечний обмін даними та обчислення конфіденційності за допомогою передових криптографічних технологій (таких як гомоморфне шифрування, нульові знання тощо).
- Vana: додаток для генерування ідентичності на базі штучного інтелекту, що має на меті повернути користувачам право власності та контроль над своїми даними, забезпечуючи їхню конфіденційність та безпеку.
!
🤖 Авторське право на AI моделі та спори щодо інтелектуальної власності
Сучасні моделі ШІ активно використовують дані з Інтернету, але часто без дозволу використовують захищений авторським правом контент, що призводить до частих юридичних суперечок. Водночас, права на авторство контенту, створеного ШІ, неясні, а розподіл прав між оригінаторами, розробниками моделей та користувачами є непрозорим. Випадки зловмисного копіювання та крадіжки моделей також є поширеними, що ускладнює захист інтелектуальної власності.
Web3 через механізм підтвердження прав на ланцюгу фіксує час створення моделі, джерела даних для навчання, інформацію про учасників тощо, а також використовує інструменти, такі як NFT, смарт-контракти, для позначення прав на авторство моделі або контенту.
представляє проект
- Story Protocol: побудова онлайнового протоколу інтелектуальної власності, що дозволяє модульно здійснювати правове оформлення, комбінування та ліцензування AI контенту, коду, моделей тощо, реалізуючи механізм «створення — це правове оформлення, використання — це оплата».
- Alethea AI: генеруючі AI моделі (такі як персонажі, звуки тощо), які зв’язані з ідентичністю на блокчейні та NFT, кожен AI персонаж має чітку інформацію про творця та авторські права, що запобігає зловживанню та плагіату.
!
🤖 Відсутність децентралізованого управління ШІ
Розробка та еволюція сучасних AI моделей значною мірою залежать від великих технологічних компаній або закритих команд, темп оновлення моделей є непрозорим, а цінності важко виправити, що може призвести до алгоритмічних упереджень, зловживань та тенденцій до «технічного феодалізму». Спільноти та користувачі зазвичай не можуть втручатися в шлях оновлення моделей, коригування параметрів чи межі поведінки, бракує механізмів для ефективного нагляду та виправлення AI систем.
Переваги Web3 полягають у програмованому управлінні та відкритих механізмах співпраці. Завдяки управлінню на ланцюгу, механізмам DAO та структурі стимулів, ключові етапи проектування, навчання моделей AI, оновлення параметрів тощо можуть поступово впроваджуватися в консенсус громади, підвищуючи демократичність, прозорість і різноманітність розробки моделей.
представляє проект
- Fetch.ai: Введення автономних економічних агентів (AEA) та механізмів відкритого управління, які дозволяють поведінці AI агентів регулюватися правилами спільноти, а також координувати співпрацю між агентами за допомогою економічних стимулів.
- SingularityNET: Упаковує AI послуги в комбіновані модулі на блокчейні, користувачі можуть вибирати або замінювати моделі на відкритому ринку, а механізм управління платформою підтримує оцінку якості моделі та пропозиції щодо покращення.
!
🤖 Проблеми співпраці між блокчейнами AI
У багатоланцюговому середовищі агенти штучного інтелекту та моделі можуть бути розподілені на різних блокчейнах, що ускладнює уніфікацію статусу, контексту або логіки викликів, що призводить до розриву в досвіді користувачів, ускладнення розробки та важкості синхронізації даних.
Деякі проекти активно досліджують «багатоланковий AI протокол», намагаючись сприяти безперервності та узгодженості роботи AI агентів між ланками шляхом спільного використання контексту, крос-ланкової комунікації та механізмів синхронізації стану.
представляє проект
- OpenPond: використовує MCP кросчейн-протокол для з’єднання AI-моделей та агентів на різних блокчейнах, реалізуючи синхронізацію станів та спільний контекст, спрощуючи сценарії багатоланцюгової співпраці.
- Lava Network: забезпечує кросчейн RPC та послуги мосту даних, відкриваючи базові канали зв’язку для багатоланцюгових AI систем, підтримує синхронізацію даних агентів та єдине виконання завдань.
- Virtuals Protocol: через ACP (Agent Commerce Protocol) інтелектуальний кооперативний протокол підтримує процеси запитів, переговорів, виконання та розрахунку між агентами. Його технологія «Паралельна гіперсинхронність» дозволяє AI-агентам працювати паралельно на різних платформах, синхронізуючи дії та пам’ять в реальному часі.
!
🎯 Висновок
Поява AI Crypto не є пустими розмовами, а є системною реконструкцією знизу вгору: вона розриває централізовані окови ери великих моделей, поступово будує нову парадигму AI, в якій кожен може брати участь, що є прозорою та надійною, керованою співпрацею, в таких вимірах, як обчислювальна потужність, дані, стимули, безпека та управління.
На даний момент ця сфера вже перейшла з концептуальної стадії до стадії фактичної реалізації продуктів. Вірю, що ті AI Crypto проекти, які дійсно зможуть створити реальну цінність і вирішити основні проблеми, неодмінно матимуть можливість стати лідерами наступної хвилі розвитку епохи AI, сприяючи розвитку технологій штучного інтелекту в більш відкритому, справедливому та надійному напрямку.
