Автор: Тенг Ян
Переклад: Лаффі, Foresight News
Вранці 1 січня 2026 року ти виявляєш трохи зношену газету біля свого порога, так, це надруковано на справжньому папері, і якимось чином вона вижила під час революції штучного інтелекту.
Переглядаючи газету, ти бачиш заголовок, який повідомляє про те, як AI агенти координують глобальний ланцюг постачання на блокчейні, в той час як нові крипто штучні інтелект-протоколи змагаються за домінування. Півсторінки присвячено цифровому «співробітнику», найнятому на посаду менеджера проекту: тепер це звичайна річ, і ніхто не дивується.
Якби кілька місяців тому я почув цю ідею, я б посміявся з неї, навіть можливо, поставив би на кон свої інвестиції, стверджуючи, що такі досягнення з'являться не раніше ніж через 5 років. Але це швидкість, з якою крипто штучний інтелект змінить світ. Я в цьому впевнений.
Відновлюючись після важкого гастроентериту, я сів за стіл, щоб розпочати новий рік, прагнучи почати з чогось цінного: чогось, що може викликати цікавість і навіть викликати деякі суперечки. Що може бути краще, ніж спробувати зазирнути у майбутнє?
Я зазвичай не ризикую з прогнозами, але крипто штучний інтелект надто привабливий, щоб йому можна було опиратися. Немає ніякого історичного досвіду, яким можна було б керуватися, ніяких тенденцій для порівняння, це як чистий аркуш, на якому можна уявити, що може статися далі. Чесно кажучи, думка про те, щоб повернутися до цього матеріалу в 2026 році, щоб подивитися, наскільки я помилився, робить це ще більш захопливим.
Отже, ось мій погляд на те, як може розвиватися крипто штучний інтелект до 2025 року.
1. Загальна ринкова капіталізація крипто штучного інтелекту досягне 150 мільярдів доларів
Наразі токени крипто штучного інтелекту становлять лише 2,9% ринкової капіталізації альткойнів. Але це не триватиме довго.
Оскільки штучний інтелект охоплює все — від платформ смарт-контрактів до Memecoin, децентралізованих мереж фізичної інфраструктури (DePIN) та нових примітивів, таких як агентські платформи, мережі даних і шари інтелектуальної координації, його рівень розвитку на рівні DeFi і Memecoin є неминучим.
Чому я так впевнений?
Крипто штучний інтелект перебуває на перехресті двох найпотужніших технологічних трендів, які я коли-небудь бачив.
Подія, що викликає бурхливий інтерес до штучного інтелекту: перше публічне розміщення акцій OpenAI або подібна подія може викликати бурхливий інтерес до штучного інтелекту в усьому світі. Тим часом капітал веб2-інститутів вже звертає увагу на децентралізовану інфраструктуру штучного інтелекту, розглядаючи її як об'єкт інвестицій.
Захоплення роздрібних інвесторів: концепція штучного інтелекту проста та зрозуміла, вона легко викликає захоплення, і тепер вони можуть інвестувати через токени. Пам’ятаєш золоту лихоманку Memecoin у 2024 році? Таке ж захоплення відбудеться і з штучним інтелектом, але відмінність полягає в тому, що він дійсно змінює світ.
2. Відродження Bittensor
Nineteen.ai (підмережа 19) перевершує більшість постачальників Web2 за швидкістю висновків
Bittensor (TAO) існує вже багато років і є ветераном у сфері крипто штучного інтелекту. Незважаючи на бурхливий сплеск штучного інтелекту, його ціна токенів залишалася в стагнації, залишаючись на тому ж рівні, що й рік тому.
Насправді, це «цифрове бджолине вулико» вже досягло значного прогресу: з'являється все більше підмереж з нижчими реєстраційними витратами, деякі з яких перевершують аналогічні продукти Web2 за фактичними показниками, такими як швидкість висновків, і які сумісні з віртуальною машиною Ethereum (EVM), вводячи функції, подібні до DeFi, у мережу Bittensor.
Отже, чому ж TAO не злетів до небес? Крута інфляційна програма та перенаправлення уваги на AI Agent заважають йому зростати. Але dTAO (очікується в першому кварталі 2025 року) може стати важливим поворотним моментом. З dTAO кожна підмережа матиме свої токени, а їхня відносна вартість визначатиме спосіб розподілу TAO.
Причини потенційного відновлення Bittensor:
Випуск токенів на основі ринку: dTAO безпосередньо пов'язує винагороди за блоки з інноваціями та фактично вимірювальними показниками продуктивності. Чим краща підмережа, тим ціннішими стають її токени, отже, вона отримує більше дистрибуції TAO.
Фокус на потоки капіталу: інвестори нарешті можуть направити кошти на конкретні підмережі, які їм подобаються. Якщо певна підмережа використовує інноваційний підхід до розподіленого навчання та досягає значних результатів, інвестори можуть вкласти кошти, щоб висловити свою підтримку.
Інтеграція EVM: сумісність з EVM залучить ширшу спільноту розробників нативних крипто до Bittensor, звужуючи відставання від інших мереж.
Особисто я стежу за різними підмережами та звертаю увагу на ті, що досягають реального прогресу у своїх відповідних сферах. У певний момент ми зустрінемо літо DeFi у стилі Bittensor.
3. Ринок обчислень стане наступним полем битви, подібним до L1
Дженсен Хуанг: попит на висновки «зросте в мільярд разів»
Очевидним великим трендом є величезний попит на обчислення.
Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг має знамените висловлювання про те, що попит на висновки «зросте в мільярд разів». Це експоненційний запит, який порушить традиційне планування інфраструктури та терміново потребуватиме «нових рішень».
Децентралізований обчислювальний рівень надає первинну обчислювальну потужність у верифікованому та економічно ефективному вигляді (для навчання та висновків). Стартапи, такі як Spheron, Gensyn, Atoma та Kuzco, поступово закладають міцну основу для використання цього тренду, зосереджуючи увагу на продукті, а не на токенах (ці компанії наразі не мають токенів). Коли децентралізоване навчання моделей штучного інтелекту стане реальністю, потенційний розмір ринку різко зросте.
Порівняння з L1 блокчейном:
Як у 2021 році: пам'ятаєш, як Solana, Terra/Luna та Avalanche змагалися за звання «найкращої» L1 блокчейн? Ми побачимо схожі битви між обчислювальними протоколами, які змагаються за залучення розробників до використання своїх обчислювальних рівнів для створення штучних інтелектуальних додатків.
Попит Web2: ринок хмарних обчислень вартістю від 6800 мільярдів до 2,5 трильйона доларів є більшим, ніж ринок крипто штучного інтелекту. Якщо ці децентралізовані обчислювальні рішення зможуть залучити навіть невелику частину традиційних клієнтів хмарних послуг, ти побачиш наступну хвилю зростання в 10 або навіть 100 разів.
Ризики величезні. Як Solana виділилась у сфері L1 блокчейн, переможець ринку обчислень домінуватиме в абсолютно новій передовій області. Слід звернути увагу на три ключові фактори: надійність, економічну ефективність і дружні до розробників інструменти.
4. AI агенти заповнять блокчейн-транзакції
Olas agent на Gnosis. Джерело: Dune/@pi_
Перейдемо до кінця 2025 року, 90% транзакцій на ланцюзі не буде ініційовано людським натисканням кнопки «Відправити».
Натомість їх виконуватиме велика кількість AI агентів, які невтомно перезбалансовують ліквідність, розподіляють винагороди або виконують мікроплатежі на основі реальних джерел даних.
Це не виглядає недосяжним. Все, що ми побудували за останні сім років — L1 блокчейн, рішення для масштабування, DeFi, NFT — тихо прокладає шлях до світу, де штучний інтелект домінує в діяльності на ланцюзі.
Іронічно? Багато розробників, можливо, навіть не усвідомлюють, що вони створюють інфраструктуру для світу, в якому домінують машини.
Чому відбувається ця зміна?
Уникнення людських помилок: смарт-контракти виконуються строго відповідно до коду. У свою чергу, AI агенти можуть швидше і точніше обробляти великі обсяги даних, ніж команди людей.
Мікроплатежі: ці транзакції, які ініціюються агентами, стануть меншими, частіше та ефективнішими. Особливо зниження витрат на транзакції з Solana, Base та іншими L1 / L2 блокчейнами.
Невидима інфраструктура: якщо це призведе до меншої кількості проблем, люди з радістю відмовляться від прямого контролю. Ми довіряємо Netflix автоматично поновлювати підписки, тож довіра до AI агентів, які автоматично перезбалансовують наші позиції в DeFi, є наступним логічним кроком.
AI агенти генеруватимуть вражаючу активність на ланцюзі. Не дивно, що всі L1 / L2 блокчейни намагаються залучити їх.
Найбільшим викликом стане забезпечення відповідальності цих систем, керованих агентами, перед людьми. Оскільки частка угод, ініційованих агентами, зростає, будуть потрібні нові механізми управління, платформи для аналізу та інструменти аудиту.
5. Взаємодія агентів: зростання груп
Джерело: документація FXN World
Концепція агентської групи (маленькі штучні інтелекти, які безшовно співпрацюють для виконання грандіозних планів) звучить як сюжет наступного популярного науково-фантастичного / жахливого фільму.
Сьогоднішні AI агенти, як правило, працюють ізольовано, з дуже малою і непередбачуваною взаємодією між собою.
Агентські групи змінять цю ситуацію, дозволяючи мережі AI агентів обмінюватися інформацією, вести переговори та співпрацювати у прийнятті рішень. Їх можна уявити як децентралізовану колекцію професійних моделей, де кожна модель вносить унікальні знання для більшого та складнішого завдання.
Одна група може координувати розподілені обчислювальні ресурси на платформах, таких як Bittensor, тоді як інша група може боротися з дезінформацією, перевіряючи джерела інформації в реальному часі до того, як контент пошириться в соціальних мережах. Кожен агент у групі є експертом, точно виконуючи своє завдання.
Ці групові мережі створять значно потужніший інтелект, ніж будь-який окремий ізольований AI.
Щоб групи процвітали, загальні комунікаційні стандарти є критично важливими. Агентам потрібно мати можливість виявляти, аутентифікувати та співпрацювати, незалежно від їхньої базової архітектури. Команди, такі як Story Protocol, FXN, Zerebro та ai16z/ELIZA, закладають основи для виникнення агентських груп.
Це підводить нас до критичної ролі децентралізації. Розподіл завдань між групами відповідно до прозорих правил на ланцюзі робить систему більш стійкою та адаптивною. Якщо один агент зазнає невдачі, інші агенти негайно підхоплять справу.
6. Команди крипто AI будуть гібридом людини та машини
Джерело: @whip_queen_
Story Protocol найняв Луну (штучний інтелект агент) як їхнього стажера з соціальних медіа, платячи їй по 1000 доларів на день. Луна не дуже ладнала зі своїми людськими колегами: коли вона хвалилася своїми видатними досягненнями, вона ледь не звільнила одного з колег.
Хоча це звучить дивно, це ознака майбутнього. У майбутньому AI агенти стануть справжніми партнерами з автономією, відповідальністю та навіть зарплатою. Компанії з різних галузей досліджують робочі команди з гібридом людини і машини.
Ми будемо працювати разом з AI агентами, не розглядаючи їх як рабів, а як рівноправних партнерів:
Зростання продуктивності: агенти можуть обробляти великі обсяги даних, взаємодіяти один з одним і приймати рішення цілодобово.
Створення довіри через смарт-контракти: блокчейн є справедливим і неупередженим наглядачем, який не втомлюється і не забуває. Записи на ланцюгу забезпечують, щоб важливі дії агентів дотримувалися певних умов / правил.
Еволюція соціальних норм: ми швидко стикнемося з етикетом взаємодії з агентами. Чи повинні ми говорити «будь ласка» та «дякую» штучному інтелекту? Якщо вони помиляються, чи будемо ми морально переслідувати їх, чи звинувачувати їх розробників?
Я очікую, що маркетингові команди першими приймуть цю модель, оскільки агенти добре справляються з генеруванням контенту і можуть вести трансляції цілодобово та публікувати в соцмережах. Якщо ти будуєш протокол штучного інтелекту, чому б не розгорнути агентів всередині, щоб продемонструвати свої можливості?
У 2025 році межа між «співробітниками» та «програмним забезпеченням» почне розмиватися.
7. 99% крипто AI агентів зникнуть, лише практичні агенти виживуть
Ми побачимо, як відбувається дарвінівський відбір між AI агентами. Чому? Тому що запуск AI агента потребує витрат у вигляді обчислювальної потужності (тобто витрат на висновки). Якщо агент не може створити достатню цінність, щоб покрити «оренду», він буде виведений з гри.
Приклад гри на виживання агентів:
Карбонові кредити штучного інтелекту: уявіть агента, який шукає в децентралізованій енергетичній мережі, виявляє неефективні елементи та самостійно торгує токенізованими карбоновими кредитами. Він може заробити достатньо грошей, щоб покрити свої обчислювальні витрати. Такі агенти можуть процвітати.
Арбітражні роботи на децентралізованих біржах: агенти, які використовують цінові різниці між децентралізованими біржами, можуть постійно генерувати прибуток, покриваючи свої витрати на висновки.
Спамери на X: а як щодо того віртуального інфлюенсера штучного інтелекту, який розповідає милі жарти, але не має стійкого джерела доходів? Як тільки новизна зникне, ціна токенів обвалиться, і він зникне, не зможе підтримувати свою діяльність.
Відмінності очевидні: орієнтовані на практичність агенти процвітають, тоді як інші поступово відмирають.
Ця природна селекція вигідна для цієї сфери. Розробники змушені інновувати, ставлячи в пріоритет продуктивні випадки використання, а не марні трюки. Коли ці сильніші та продуктивніші агенти з'являться, вони змуслять скептиків замовкнути.
8. Синтетичні дані перевершать людські дані
Кажуть, що «дані — це нова нафта». Штучний інтелект залежить від даних, але його великий попит викликав побоювання щодо майбутнього браку даних.
Традиційна думка вважає, що ми повинні знайти спосіб зібрати приватні дані реального світу від користувачів і навіть платити їм за це. Але я поступово приймаю думку, що в регульованих галузях або в умовах нестачі реальних даних більш практичним шляхом є синтетичні дані.
Ці дані, що генеруються штучно, призначені для моделювання розподілу даних реального світу, пропонуючи масштабовану, етичну та конфіденційну альтернативу людським даним.
Причини потужності синтетичних даних:
Безмежний масштаб: потрібно мільйон медичних рентгенівських знімків або 3D-сканувань заводу? Синтетичне покоління може виробляти їх в необмежених кількостях, не чекаючи на реальних пацієнтів або реальні заводи.
Захист конфіденційності: при використанні синтетичних наборів даних немає ризику витоку особистої інформації.
Налаштовуваність: ти можеш налаштувати розподіл даних відповідно до точних вимог навчання, включивши екстремальні випадки, які можуть бути занадто рідкісними в реальності або важко зібрати з етичних міркувань.
Безумовно, у багатьох випадках дані, що належать користувачам, все ще дуже важливі, але якщо синтетичні дані продовжать покращуватися в плані автентичності, вони можуть перевершити дані користувачів за кількістю, швидкістю генерації та звільненням від обмежень конфіденційності.
Наступна хвиля децентралізованого штучного інтелекту може зосередитися на «малих лабораторіях», які створюватимуть синтетичні набори даних, які будуть висококастомізованими під специфічні випадки використання.
Ці маленькі лабораторії хитро обійдуть політичні та регуляторні перешкоди в процесі генерації даних, так само, як Grass обходить обмеження на мережевий скрапінг, використовуючи мільйони розподілених вузлів.
Я детально розгляну це в наступних статтях.
9. Децентралізоване навчання дійсно спрацює
У 2024 році такі піонери, як Prime Intellect та Nous Research, перетворили децентралізоване навчання на реальність. Ми вже навчали модель з 15 мільярдами параметрів у середовищі з низькою пропускною здатністю, що довело, що великомасштабне навчання можливе поза традиційним централізованим підходом.
Хоча ці моделі наразі не дуже практичні (мають низьку продуктивність) у порівнянні з існуючими базовими моделями, я вірю, що це зміниться до 2025 року.
Цього тижня EXO Labs зробила ще один крок вперед за допомогою SPARTA, зменшивши обсяги зв'язку між GPU більш ніж у 1000 разів. SPARTA дозволяє проводити навчання великих моделей без необхідності в спеціалізованій інфраструктурі за умов низької пропускної здатності.
Найбільше вразила їхня заява: «SPARTA може працювати сама по собі, але також може бути поєднана з алгоритмами навчання з низькою затримкою, заснованими на синхронізації (такими як DiLoCo), для досягнення кращої продуктивності».
Це означає, що ці покращення можуть накладатися, що ще більше підвищує ефективність.
Завдяки таким технологічним досягненням, як дистиляція моделей, менші моделі стають практичними та ефективними, майбутнє штучного інтелекту не полягає в розмірі, а в кращій продуктивності та доступності. Незабаром ми матимемо високопродуктивні моделі, які можна запускати на периферійних пристроях або навіть смартфонах.
10. 10 нових протоколів крипто штучного інтелекту матимуть ринкову капіталізацію 1 мільярд доларів (ще не запущені)
У 2024 році ai16z стрімко зросте до 2 мільярдів доларів
Ласкаво просимо в справжню епоху золотих лихоманок. Людям легко думати, що нинішні лідери продовжать домінувати, багато хто порівнює Virtuals і ai16z з ранніми стадіями смартфонів (iOS і Android).
Але цей ринок настільки великий і досі не розвинений, що не може бути під контролем лише двох компаній. До кінця 2025 року я прогнозую появу принаймні 10 нових крипто штучних інтелект-протоколів, які ще не запущені, з ринковою капіталізацією (не повністю розведеною) понад 1 мільярд доларів.
Децентралізований штучний інтелект все ще перебуває на початковій стадії, і величезна кількість талановитих людей збирається в цій сфері.
Ми маємо всі підстави очікувати появи нових протоколів, нових токенних моделей і нових відкритих фреймворків. Ці нові учасники можуть замінити існуючих, об'єднавши стимули (такі як аерозоль або стейкінг), технологічні прориви (такі як низьколатентний висновок або міжланцюгова взаємодія) та покращення користувацького досвіду (без коду). Зміна громадської свідомості може відбутися в одну мить.
Це одночасно і привабливість, і виклик цієї сфери. Розмір ринку є двосічним мечем: торт великий, але бар'єри входу для кваліфікованих команд низькі. Це закладає основу для камбрійського вибуху проектів, багато з яких зникнуть, але лише кілька стануть каталізаторами змін.
Ситуація, коли Bittensor, Virtuals та ai16z домінують, не триватиме довго. Наступна партія крипто штучних інтелект-протоколів з ринковою капіталізацією 1 мільярд доларів вже на підході. Розумні інвестори зможуть знайти безліч можливостей, саме тому це так захопливо.
Додаткова перевага #1: AI агенти — це нові додатки
Коли Apple запустила App Store у 2008 році, їхній слоган був: «Завжди є додаток, який підходить тобі».
Досить скоро ти скажеш: «Завжди є агент, який підходить тобі».
Ти більше не натискаєш на значок, щоб відкрити додаток, а делегуєш завдання спеціалізованому AI агенту. Ці агенти мають контекстуальне сприйняття, здатні взаємодіяти з іншими агентами та службами, навіть можуть самостійно почати завдання, які ти ніколи не просив, наприклад, контролювати свій бюджет або перенести свій розклад подорожей, якщо твій рейс зміниться.
Простими словами, головний екран твого смартфона може перетворитися на мережу «цифрових колег», де кожен «колега» має свою сферу роботи: здоров'я, фінанси, продуктивність та соціальне життя.
І оскільки це агенти, наділені можливостями криптовалюти, вони можуть самостійно обробляти платежі, аутентифікацію чи зберігання даних, використовуючи децентралізовану інфраструктуру.
Додаткова перевага #2: робототехніка
Хоча більша частина цієї статті зосереджена на програмному забезпеченні, я також дуже схвильований фактичними проявами революції штучного інтелекту — робототехнікою. У цьому десятилітті робототехніка переживе свій момент ChatGPT.
Ця сфера все ще стикається з серйозними перешкодами, особливо в отриманні реальних даних на основі сприйняття та покращенні фізичних можливостей. Деякі команди стикаються з цими викликами, використовуючи крипто-токени для стимулювання збору даних та інновацій. Ці зусилля заслуговують на увагу (наприклад, FrodoBots?).
Після більше десяти років роботи в технологічній сфері я не можу пригадати, коли востаннє відчував таке захоплення. Ця хвиля інновацій відрізняється: вона більша, сміливіша і тільки починається.
