ПРОДОВЖУЄТЬСЯ
Дізнайтеся, як AI та блокчейн перетинаються в 2026 році, реальні кейси використання, хайп проти реальності, і які AI-криптопроєкти будують реальну інфраструктуру.
Штучний інтелект і блокчейн: дві технології, що знаходять одна одну
Штучний інтелект і технологія блокчейн злилися в одні з визначальних технологічних розробок середини 2020-х років. Їхнє поєднання породило як справжні технічні інновації, так і значну спекулятивну ажіотажність, і для відрізнення між ними потрібно розуміти, що кожна з цих технологій насправді вносить.
Блокчейн пропонує штучному інтелекту те, чого йому фундаментально бракує: верифікованість. Системи штучного інтелекту, особливо великі мовні моделі, є непрозорими чорними ящиками, виводи яких не можна легко відстежити чи перевірити. Блокчейн надає механізми для запису вхідних даних моделей штучного інтелекту, результатів і процесів прийняття рішень у незмінному, публічно перевіреному реєстрі. Це є цінним скрізь, де рішення штучного інтелекту мають значні наслідки, які потребують відповідальності.
Штучний інтелект пропонує блокчейну те, чого йому давно бракує: зручність використання. Інтерфейси блокчейну залишаються складними, термінологія є непрозорою, і крива навчання відлякує широке впровадження. Агенти штучного інтелекту, які можуть розуміти інструкції на природній мові та виконувати транзакції блокчейну від імені користувачів, є значним кроком до того, щоб зробити криптовалюту по-справжньому доступною.
Децентралізовані AI обчислення: Bittensor та Akash
Одне з найзначніших перетинів AI-блокчейну полягає у створенні децентралізованих ринків для обчислювальних ресурсів AI, що кидає виклик централізованій хмарній інфраструктурі AWS, Google Cloud та Microsoft Azure.
Bittensor — це децентралізована мережа, де учасники надають виходи моделей машинного навчання та змагаються за токен-результати на основі якості їх внесків. Це створює структуру стимулів для розподіленої розробки AI, де жодна окрема організація не контролює навчальні дані, моделі або виходи. Мережа значно зросла і містить безліч спеціалізованих подсетей для різних AI завдань.
Akash Network надає децентралізовані хмарні обчислення більш широко, включаючи обчислення на GPU, актуальні для навчання та прийняття рішень AI моделей. Власники GPU можуть здавати в оренду свої потужності через ринок Akash, часто за нижчими тарифами, ніж централізовані хмарні провайдери. Із зростанням попиту на обчислення AI та перетворенням доступу до GPU в стратегічний ресурс, децентралізовані альтернативи привернули справжній інтерес розробників.
Практичним викликом для децентралізованих обчислень є надійність та стабільність. AI-застосунки рівня підприємства вимагають гарантованого часу безвідмовної роботи та продуктивності, які децентралізовані мережі індивідуальних операторів важко зрівнюють. Нинішні платформи децентралізованих обчислень найбільш конкурентоспроможні для чутливих до витрат та стійких до збоїв навантажень.
Агенти ШІ та автономна взаємодія з блокчейн
Агенти штучного інтелекту, програмні системи, здатні до автономного прийняття рішень і дій, почали взаємодіяти з інфраструктурою блокчейну, створюючи як можливості, так і нові ризики.
Торгові агенти DeFi, які відстежують умови ринку, визначають можливості та виконують транзакції автономно, представляють найбільш розвинене поточне застосування. Ці агенти варіюються від простих алгоритмічних ботів до більш складних систем, що використовують моделі обробки природної мови для оцінки складних ринкових умов. Виклик полягає в тому, що дії на блокчейні є незворотними: агент штучного інтелекту, що приймає неправильне рішення, має справжні фінансові наслідки.
Автоматизація задач для різних блокчейнів, де агенти штучного інтелекту виконують багатокрокові операції через різні протоколи та блокчейни у відповідь на інструкції природною мовою, є новим випадком використання. Користувач, який інструктує агента знайти найкращу прибутковість для своїх стейблкоїнів і ребалансувати щомісяця, вимагає від агента досліджувати протоколи, оцінювати ставки, виконувати транзакції через мости та постачати кошти, всі операції вимагають компетентності у блокчейні.
Економіка автономних агентів піднімає нові питання про відповідальність. Коли агент штучного інтелекту завдає фінансової шкоди через неправильне рішення або експлуатовану вразливість, хто несе відповідальність? Користувач, який його розгорнув? Розробник, який його створив? Ці питання залишаються невирішеними у 2026 році та визначатимуть, як розвиватиметься цей простір.
Верифіковане ІІ: Використання блокчейну для аудиту результатів ІІ
Одне з найбільш технічно цікавих пересічень блокчейну та AI включає використання криптографічних доказів для верифікації поведінки моделі AI без розкриття ваг моделей або навчальних даних.
Докази з нульовим розкриттям можуть підтвердити, що модель AI згенерувала певний вихід із певного входу, не розкриваючи внутрішні параметри моделі. Це дозволяє аудіювати та сертифікувати виходи AI без необхідності довіри до оператора. Для високоризикових застосувань AI у сферах фінансів, охорони здоров'я та правових контекстах, верифікований AI представляє значний прогрес в області відповідальності.
OpML (Оптимістичне Машинне Навчання) та ZKML (Машинне Навчання з Нульовим Розкриттям) є областями досліджень і розробок, що створюють практичні реалізації верифікованого AI висновку на блокчейн-інфраструктурі. Проекти, такі як Modulus Labs та Giza, продемонстрували прототипи верифікованого висновку для менших моделей, при цьому більші моделі залишаються обчислювально складними.
Регуляторний аспект надає цьому випадку терміновості. Зі збільшенням регулювання AI на глобальному рівні, вимоги до аудіювання та пояснюваності AI можуть зробити результати AI, верифіковані блокчейном, необхідністю для дотримання вимог а не тільки технічною перевагою у регульованих галузях.
Оцінка AI-Крипто проєктів: Суть проти Історії
Перетин AI-крипто привабив значний спекулятивний капітал поруч із справжнім розвитком, і вміння розрізняти субстанцію від наративу є критично важливим навиком оцінки.
Проєкти з справжньою технічною субстанцією мають робочі продукти, які надають реальні послуги, будь то обчислювальні ринки, системи перевірки виведення чи ринки даних з реальними користувачами та обсягами транзакцій. Вони мають команди з перевіреними AI та криптографічними сертифікатами і публікують технічні роботи, які можуть бути оцінені експертами.
Наративно-орієнтовані проєкти використовують AI і блокчейн модні слова без чіткої технічної інтеграції. Токен, прикріплений до чату-бота без специфічної функціональності блокчейну, або проєкт, який описує себе як AI-підсилений без пояснення специфічного механізму, відносяться до цієї категорії.
Найнадійніша лінза оцінки полягає в запитанні: що конкретно дозволяє компонент блокчейну, чого не можна було б зробити без нього? Для децентралізованих обчислень відповідь — це стійкість до цензури та безперешкодний доступ. Для перевіряємого виведення — це бездовірча перевірка. Якщо відповідь неясна або не переконлива, то комбінація AI-крипто, швидше за все, є наративом, а не технічною субстанцією.
AI + Blockchain: Справжнє перетинання з реальним шумом
Перетин штучного інтелекту (ШІ) та блокчейну містить справжню технічну інновацію поряд із значним спекулятивним перевищенням. Децентралізовані обчислювальні мережі, верифіковані ШІ-висновки та автономні агенти на ланцюгу представляють сфери, де комбінація технологій створює можливості, які жодна з них не могла б надати окремо.
Спекулятивна рама більшості токенів ШІ-крипти, де ціна токена від'єднана від справжньої ШІ-корисності чи метрик прийняття, відображає ширшу тенденцію випереджати технологічні розробки фінансовими спекуляціями до того, як технологія дозріє.
Для інвесторів та учасників фокусування на проєктах з діючими продуктами, справжньою технічною диференціацією та чіткими блокчейн-специфічними ціннісними пропозиціями відсіює найбільшу частку суто наративних проектів. Перетин ШІ та блокчейну є раннім і реальним. Співвідношення суті до шуму вимагає обережної навігації.
Ця інформація, включаючи будь-які думки та аналізи, призначена лише для освітніх цілей і не є фінансовою порадою чи рекомендацією. Ви завжди повинні проводити власне дослідження перед прийняттям будь-яких інвестиційних рішень і несете повну відповідальність за свої дії та інвестиційні рішення.
Послуги Freedx не призначені для жителів Сполучених Штатів, Канади та Об’єднаних Арабських Еміратів, а також для будь-якої особи в юрисдикції, де таке використання було б суперечним місцевим законам чи нормативним актам.
© 2025 Freedx, всі права захищено