Слияние AI и Web3: бурное развитие от инфраструктуры до практического применения

Искусственный интеллект и web3, как признанные в последние годы точки роста технологий, ведут человеческое общество к новому этапу развития. С тех пор как ChatGPT привнес революционный опыт ИИ, цепочная ИИ тихо завершила переход от концепции к инфраструктуре, став одной из самых перспективных устойчивых траекторий в области web3.

На только что завершившейся конференции Гонконгского консенсуса 2025 слияние ИИ и web3 стало популярной темой, на всех сессиях проходили глубокие обсуждения на эту тему. Путем глубокого изучения мы обнаружили множество многообещающих ИИ-проектов и теперь делимся передовой информацией.

Один. Инфраструктура ИИ

1. Платформа и рамки AI Agent

За последние полгода платформа запуска и инфраструктура для AI Agent активно развиваются. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким порогом для использования AI Agent, что стало одним из ключевых направлений текущего этапа AI-проектов.

• 0G Labs: первая децентрализованная операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), создающая специализированный Layer 1 для AI, соединяющая вычислительные ресурсы, данные и модели, формируя распределенную экосистему разработки AI.

• DeAgentAI: инновационная платформа, ориентированная на децентрализованные AI-агенты, нацеленная на продвижение технологий многопользовательских систем (Multi-Agent Systems).

• Autonomys Network: децентрализованный стек инфраструктуры, предназначенный для обеспечения безопасного и автономного сотрудничества человека и машины. Пользователи могут создавать автономные AI-агенты.

• Gaia Network: Децентрализованная инфраструктурная платформа AI, поддерживающая распределённую разработку и выполнение AI-агентов и приложений.

• Questflow: децентрализованная сеть из множества AI-агентов, где пользователю достаточно описать свои потребности, а сеть AI-агентов может самостоятельно выполнять задачи.

2. Децентрализованный ИИ

Децентрализованный ИИ является конечной целью ИИ на блокчейне. В настоящее время многие проекты продолжают работать в направлениях вычислительной мощности, данных, моделей и т.д., надеясь с помощью децентрализованного подхода разрушить монополию крупных компаний на LLM и помочь широкой общественности получить право собственности на данные и модели.

• Vana: стремится создать децентрализованную платформу для суверенитета пользовательских данных, превращая личные данные в финансовые активы.

• Гиперболический: открытая облачная платформа ИИ, интегрирующая глобальные вычислительные ресурсы, предоставляющая экономически эффективные и масштабируемые ресурсы GPU и услуги ИИ.

• OpenLedger: Следующее поколение сети, сосредоточенное на ИИ и блокчейне, предлагающее инфраструктуру децентрализованной экономики.

• IO.NET: Децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги по запросу для доступа к кластерам GPU и CPU.

• Aethir: инновационная платформа, предоставляющая распределенную облачную вычислительную инфраструктуру.

• MinionLab: децентрализованная сеть автономных AI-агентов для реального времени добычи данных из интернета.

• GAIB: Экономическое решение в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений, создающее новые классы активов и экономические системы через финансовизацию и токенизацию ресурсов GPU.

• Kite AI: децентрализованная платформа блокчейна Layer 1, разработанная для AI-экономики.

• Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.

• Public AI: Стремится создать открытую и прозрачную платформу данных AI, поддерживающую сбор и аннотацию мультимодальных данных.

3. Проверяемый ИИ

Одним из важных вызовов, с которыми сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и невозможность гарантировать точность результатов, выдаваемых ИИ. В настоящее время несколько проектов реализуют проверяемость процесса обучения ИИ с помощью таких технологий, как ZKP и TEE, чтобы гарантировать надежность результатов, выдаваемых ИИ.

• Phala Network: децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги по вычислению конфиденциальности и AI-инференции для приложений на блокчейне.

• Brevis: децентрализованный вычислительный движок, предоставляющий проверяемый внецепочечный ИИ и вычисления на блокчейне.

• Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной валидации данных и надежном ИИ.

II. Примеры использования ИИ: Потенциал и Ожидания

По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, в настоящее время реальных случаев использования ИИ все еще относительно мало. Помимо широко известных ботов в Твиттере, есть и некоторые новые проекты, которые демонстрируют больше возможностей применения ИИ-агентов.

• Narra: Платформа Gamefi AI Agent на определённой публичной цепи, способная генерировать динамический нарративный контент в реальном времени, взаимодействовать с игроками и продвигать развитие истории.

• AI Путешествия: AI-управляемый туристический помощник, который может автоматически настраивать планы путешествий для пользователей через чат.

• HeyTracyAI: спортивный комментатор AI-агент, сосредоточенный на баскетбольной области с участием чемпионов НБА.

• AskJimmy: Платформа AI Agent, сосредоточенная на финансах и торговле, предназначенная для создания децентрализованного многопрофильного хедж-фонда, управляемого автономно AI Agent.

Три. Традиционные проекты переходят на ИИ

Общая тенденция такова, что многие традиционные веб3 проекты также начинают активно интегрировать ИИ и объявляют о своих планах по переходу на ИИ.

Некоторые старые публичные блокчейны активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, заявляя, что появление ИИ-агентов имеет важное значение для упрощения сложных процессов взаимодействия в блокчейне, может привлечь больше пользователей в мир web3 и решить проблемы взаимодействия, которые ранее беспокоили отрасль. Эти блокчейны выражают свои цели развития, ориентированные на ИИ, и будут всесторонне поддерживать развитие ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в учетных записях и других аспектов.

Проект, который ранее сосредоточился на услугах Restaking, также заявил, что работает над созданием децентрализованного уровня доверия, предоставляя проверяемые облачные услуги для обучения и вывода ИИ, предсказаний и других вычислений вне цепи, обеспечивая доказательства на цепи и способствуя развитию проверяемых ИИ-агентов.

Четыре, вызовы и будущее

В качестве актуальной темы на Конференции Гонконгского консенсуса 2025 обсуждение и обмен мнениями о ИИ и Web3 были оживленными и захватывающими. В то время как многие участники мечтали о прекрасных перспективах, также было отмечено, что развитие цепочного ИИ в настоящее время сталкивается с множеством вызовов, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения хранения и аппаратного обеспечения, проблемы безопасности конфиденциальности и так далее. Эти вызовы не только создают технические проблемы для отрасли, но и породят огромные инновационные возможности.

В долгосрочной перспективе профессионалы отрасли полны надежды на развитие AI на блокчейне и ожидают, что дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в области использования и сотрудничество сообщества будут способствовать интеграции и процветанию AI и Web3.