Підзаголовок: (Що я спостерігаю у 2025 році)
Автор: Teng Yan, дослідник (спеціалізується на Crypto x AI).
Компіляція: Фелікс, PANews
Зі сплеском AI індустрії цього року, Crypto x AI швидко зростає. Дослідник, який спеціалізується на Crypto x AI, Teng Yan, опублікував 10 прогнозів щодо 2025 року. Нижче наведено деталі прогнозів.
1. Загальна ринкова капіталізація крипто AI токенів досягне 150 млрд доларів.
На даний момент ринкова капіталізація крипто AI токенів складає лише 2,9% ринкової капіталізації альткоїнів, але це співвідношення не залишиться таким надовго.
AI охоплює все, від платформ смарт-контрактів до мемів, DePIN, платформ агентів, мереж даних і розумних координаційних шарів, його ринкова позиція не підлягає сумніву.
Чому я так впевнений у цьому?
Крипто AI перебуває на перетині двох найпотужніших технологій.
Події, які викликають бурхливий інтерес до AI: IPO OpenAI або подібні події можуть викликати глобальне захоплення AI. Тим часом, капітал Web2 вже почав звертати увагу на децентралізовану AI інфраструктуру.
Ентузіазм інвесторів: концепція AI легко зрозуміла та хвилююча, і тепер звичайні інвестори можуть інвестувати в неї за допомогою токенів. Пам'ятаєте бум мемів 2024 року? AI буде таким же захоплюючим, тільки AI дійсно змінює світ.
2. Відродження Bittensor.
Децентралізована AI інфраструктура Bittensor (TAO) працює вже багато років і є побудованим проектом у сфері крипто AI. Хоча AI переживає бум, ціна його токена залишалася на рівні річної давності.
Але сьогодні цифровий розум Bittensor (Digital Hivemind) тихо досягнув стрибка: реєстраційні внески для більшої кількості підмереж знижуються, а показники підмереж за швидкістю висновування та інших реальних показників перевершують їхні веб2-колеги, і сумісність EVM принесе функції, подібні до DeFi, до мережі Bittensor.
Чому токен TAO не зріс? різка інфляційна програма та увага ринку до платформ агентів заважають його зростанню. Проте dTAO (який, як очікується, буде запущено в першому кварталі 2025 року) може стати суттєвим поворотним моментом. З dTAO кожна підмережа отримає свій токен, а їхня відносна ціна визначатиме, як розподіляти викиди.
Чому Bittensor може повернутися:
Викиди на основі ринку: dTAO безпосередньо пов'язує блокові винагороди з інноваціями та реально вимірюваними показниками. Чим краще підмережа, тим ціннішим буде її токен.
Концентрація капітальних потоків: інвестори можуть націлюватися на конкретні підмережі, в які вони вірять. Якщо певна підмережа переможе завдяки інноваційним дистрибутивним методам навчання, інвестори зможуть вкладати капітал, щоб відобразити свої погляди.
Інтеграція EVM: EVM-сумісність привабила ширшу спільноту крипто-розробників у Bittensor, зменшуючи розрив з іншими мережами.
3. Ринок обчислень є наступним "L1 ринком".
На даний момент очевидна велика тенденція до безмежного попиту на обчислення.
Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг сказав, що попит на висновування зросте "в мільярд разів". Це експоненційне зростання зруйнує традиційні плани інфраструктури, і нові рішення терміново потрібні.
Децентралізований обчислювальний шар забезпечує первинне обчислення у перевіреному та економічно ефективному форматі (для навчання та висновування). Такі стартапи, як Spheron, Gensyn, Atoma та Kuzco, тихо закладають надійний фундамент, зосереджуючи увагу на продуктах, а не на токенах (жоден з цих стартапів не має токенів). З переходом до децентралізованого навчання AI, весь потенційний ринок різко зросте.
Порівняно з L1:
Як у 2021 році: пам'ятаєте, як Solana, Terra/Luna і Avalanche боролися за звання "найкращого" L1? Подібна конкуренція виникне між обчислювальними протоколами за залучення розробників і AI додатків, які будуть побудовані на їхніх обчислювальних шарах.
Попит Web2: ринок хмарних обчислень від 6800 мільярдів до 2,5 трильйона доларів робить ринок крипто AI незначним на фоні цього. Якщо ці децентралізовані обчислювальні рішення зможуть залучити навіть невелику частку традиційних клієнтів хмарних сервісів, ми станемо свідками наступної хвилі зростання в 10 або 100 разів.
Як Solana здобула перемогу в сфері L1, так і переможці домінуватимуть у зовсім новій сфері. Зверніть увагу на надійність (наприклад, потужні угоди про рівень обслуговування або SLA), економічну ефективність та зручні для розробників інструменти.
4. AI агенти заповнять блокчейн-транзакції.
Торги агента Olas на Gnosis; джерело: Dune
До кінця 2025 року 90% онлайнових транзакцій більше не будуть здійснюватися реальними людьми, які натискають "Відправити", а будуть виконувані групою AI агентів, які постійно переосмислюють ліквідні пулі, розподіляють винагороди або виконують малі платежі на основі зворотного зв'язку в реальному часі.
Це не звучить надто складно. Усе, що було побудовано за останні сім років (L1, роллап, DeFi, NFT), тихо проклало шлях для світу, в якому AI працює на ланцюзі.
Цікаво, що багато будівельників навіть не усвідомлюють, що вони створюють інфраструктуру для майбутнього, де домінують машини.
Чому відбувається ця зміна?
Більше не буде людських помилок: смарт-контракти виконуються точно відповідно до коду. У свою чергу, AI агенти можуть обробляти великі обсяги даних швидше та точніше, ніж реальні люди.
Малі платежі: транзакції, що здійснюються цими агентами, стануть меншими, частішими та ефективнішими. Особливо в умовах зниження витрат на транзакції на Solana, Base та інших L1/L2.
Невидима інфраструктура: якщо можна зменшити деякі проблеми, людині буде приємно відмовитися від прямого контролю.
AI агенти генерують велику кількість активності в ланцюзі, і не дивно, що всі L1/L2 обіймають агентів.
Найбільшим викликом є забезпечення відповідальності цих систем, керованих агентами, перед людьми. З ростом частки транзакцій, ініційованих агентами, в порівнянні з транзакціями, ініційованими людьми, знадобляться нові механізми управління, аналітичні платформи та інструменти аудиту.
5. Взаємодія між агентами: підйом кластерів.
Джерело: FXN World
Концепція кластерів агентів - мікро AI агенти безшовно співпрацюють для реалізації грандіозних планів, звучить як сюжет наступного великого науково-фантастичного/жахливого фільму.
Сьогоднішні AI агенти в основному є "одинокими вовками", які діють ізольовано, з дуже малою взаємодією та непередбачуваністю.
Кластери агентів змінять цю ситуацію, дозволяючи мережам AI агентів обмінюватися інформацією, вести переговори та співпрацювати у прийнятті рішень. Це можна розглядати як децентралізований набір спеціалізованих моделей, кожна з яких вносить унікальні знання для більшого та складнішого завдання.
Один кластер може координувати розподілені обчислювальні ресурси на таких платформах, як Bittensor. Інший кластер може обробляти дезінформацію, перевіряючи джерела в режимі реального часу, перш ніж контент потрапить до соціальних мереж. Кожен агент у кластері є експертом у своїй справі, здатним точно виконувати свої завдання.
Ці кластерні мережі створять потужніший інтелект, ніж будь-який ізольований AI.
Для того, щоб кластери процвітали, важливий загальний стандарт зв'язку. Незалежно від їхньої основи, агенти повинні мати можливість виявляти, перевіряти та співпрацювати. Команди Story Protocol, FXN, Zerebro та ai16z/ELIZA закладають основу для появи кластерів агентів.
Це підкреслює ключову роль децентралізації. Під управлінням прозорих ланцюгових правил завдання розподіляються між кластерами, що робить систему більш стійкою та адаптивною. Якщо один агент зазнає невдачі, інші агенти візьмуть на себе.
6. Команди крипто AI будуть гібридом людини та машини.
Джерело: @whip_queen_
Story Protocol найняв Луну (AI агента) як свою стажистку в соціальних мережах, щоденно платячи їй 1000 доларів. Луна не зовсім ладнала зі своїми людськими колегами — вона майже звільнила одного з них, похвалившись своїми досягненнями.
Хоча це звучить дивно, це ознаки того, що AI агенти стануть справжніми партнерами, з автономією, відповідальністю та навіть зарплатою. Компанії з різних галузей проводять бета-тестування змішаних команд людина-машина.
Майбутнє буде співпрацювати з AI агентами, не як раби, а як рівноправні партнери:
Зростання продуктивності: агенти можуть обробляти великі обсяги даних, взаємодіяти один з одним і приймати рішення цілодобово без сну або перерв на каву.
Встановлення довіри через смарт-контракти: блокчейн є неупередженим, не втомлюється і ніколи не забуває наглядом. Ланцюгова книга, яка забезпечує, щоб важливі операції агентів відповідали певним граничним умовам/правилам.
Соціальні норми постійно розвиваються: незабаром почнуть думати про етикет взаємодії з агентами — чи скажуть вони AI "будь ласка" та "дякую"? Чи покладуть моральну відповідальність за помилки на них, чи звинуватять їх розробників?
Межа між "працівниками" та "програмним забезпеченням" почне зникати в 2025 році.
7. 99% AI агентів зникнуть — виживуть лише корисні.
У майбутньому ми побачимо "дарвінівське" виживання між AI агентами. Адже для запуску AI агентів потрібно витрачати обчислювальну потужність (тобто витрати на висновування). Якщо агент не може створити достатню цінність, щоб покрити свою "оренду", гра закінчується.
Приклад гри на виживання агентів:
Вуглецеві кредити штучного інтелекту: уявіть агента, який шукає розподілену енергетичну мережу, виявляє неефективність і автономно торгує токенізованими вуглецевими кредитами. Гроші, які він заробляє, достатні для покриття своїх обчислювальних витрат, інакше він не зможе процвітати.
DEX арбітражні роботи: агенти, які використовують цінові різниці між децентралізованими біржами, можуть отримувати стабільний дохід, покриваючи свої витрати на висновування.
Shitposter на X: віртуальний AI KOL має кумедні жарти, але немає стійкого джерела доходу? Коли новизна зникне (ціна токена впаде), він не зможе покрити свої витрати.
Агенти, орієнтовані на утиліту, процвітатимуть, в той час як агенти, які відволікаються, стануть поступово неактуальними.
Цей механізм відбору вигідний для галузі. Розробники змушені інвестувати в інновації, зосереджуючи увагу на виробничих випадках, а не на трюках. З появою цих потужніших та ефективніших агентів скептиків стане менше.
8. Синтетичні дані перевищують людські дані.
"Дані — нова нафта". AI процвітає на основі даних, але його апетит викликає занепокоєння щодо неминучого виснаження даних.
Традиційна думка полягає в тому, щоб будь-якими способами збирати приватні реальні дані користувачів, навіть платячи за це. Але більш практичним підходом є використання синтетичних даних, особливо в умовах суворого регулювання чи в галузях, де реальні дані є дефіцитом.
Синтетичні дані — це штучно створені набори даних, які імітують розподіл даних реального світу. Вони пропонують масштабовану, етичну та дружню до конфіденційності альтернативу людським даним.
Чому синтетичні дані такі ефективні:
Безмежний масштаб: потрібно мільйон медичних рентгенівських знімків або 3D-сканування заводу? Синтетичне генерування може виробляти їх у безмежних кількостях, не чекаючи на реальних пацієнтів або заводи.
Дружньо до конфіденційності: при використанні штучно створених наборів даних не буде жодної загрози особистій інформації.
Можливість налаштування: його можна налаштувати відповідно до точних вимог навчання.
Людські дані, якими володіють користувачі, все ще важливі в багатьох випадках, але якщо синтетичні дані продовжать покращуватися в реальному світі, вони можуть перевершити користувацькі дані за кількістю, швидкістю генерації та відсутністю обмежень на конфіденційність.
Наступна хвиля децентралізованого AI може зосередитися на "мікро-лабораторіях", які можуть створювати високо спеціалізовані синтетичні набори даних, націлені на конкретні випадки використання.
Ці мікро-лабораторії хитро обійдуть політичні та регуляторні бар'єри в генерації даних — так само, як Grass обійшов обмеження на мережевий збір даних, використовуючи мільйони розподілених вузлів.
9. Децентралізоване навчання буде більш корисним.
У 2024 році новатори, такі як Prime Intellect і Nous Research, подолали межі децентралізованого навчання. Вони тренували модель з 15 мільярдами параметрів в умовах низької пропускної здатності, що довело можливість масштабного навчання поза традиційними централізованими налаштуваннями.
Хоча ці моделі не мають практичної користі в порівнянні з існуючими базовими моделями (низька продуктивність), це зміниться в 2025 році.
Цього тижня EXO Labs досягли подальшого прогресу з SPARTA, зменшивши комунікацію між GPU більше ніж у тисячу разів. SPARTA може проводити навчання великих моделей на повільній пропускній здатності без спеціалізованої інфраструктури.
Вражає його заява: "SPARTA може працювати автономно, але також може бути поєднаний з алгоритмами навчання на основі синхронізації з низькою затримкою (такими як DiLoCo) для досягнення кращої продуктивності."
Це означає, що ці покращення можуть накладатися, що підвищить ефективність.
Завдяки технологічному прогресу, мікромоделі стають більш практичними та ефективними, майбутнє AI не в масштабі, а в тому, щоб ставати кращим і простішим у використанні. Очікується, що незабаром з'являться високопродуктивні моделі, які можуть працювати на периферійних пристроях або навіть на мобільних телефонах.
10. Десять нових крипто AI протоколів з ринковою капіталізацією 1 мільярд доларів (ще не запущено).
ai16z досягне ринкової капіталізації в 2 мільярди доларів у 2024 році.
Ласкаво просимо у справжній бум золота.
Люди можуть легко припустити, що нинішні лідери продовжать вигравати, і багато хто порівнює Virtuals і ai16z з ранніми смартфонами (iOS і Android).
Але цей ринок настільки великий і ще не розроблений, що двох учасників недостатньо для домінування. Очікується, що до кінця 2025 року принаймні десять нових крипто AI протоколів (які ще не запустили токени) матимуть циркулюючу (не повністю розводнену) ринкову капіталізацію понад 1 мільярд доларів.
Децентралізований AI ще на початковій стадії. А також, кадровий резерв постійно зростає.
Очікуйте нових протоколів, нових токеноміків та нових відкритих фреймворків. Ці нові учасники можуть замінити існуючих шляхом комбінації стимулів (таких як аірдропи або хитроумні стейкінги), технологічних проривів (таких як низьколатентне висновування або міжланцюгова взаємодія) та покращень користувацького досвіду (без коду). Зміна громадської думки може бути миттєвою та драматичною.
Це як чудо, так і виклик у цій сфері. Розмір ринку є двосічним мечем: торт великий, але бар'єри для технологічних команд низькі. Це створює основу для значного вибуху проектів, багато з яких зникнуть, але кілька з них матимуть трансформаційну силу.
Bittensor, Virtuals і ai16z не зможуть залишатися на вершині занадто довго, наступний крипто AI протокол вартістю 1 мільярд доларів уже на підході. Розумні інвестори мають безліч можливостей, і саме це робить його таким захоплюючим.
