Шифрование в AI: Прогноз на 2025 год: общая рыночная капитализация может достигнуть 150 миллиардов долларов, 99% AI-агентов могут исчезнуть

С быстрым развитием AI-индустрии в этом году быстро растет и сфера Crypto x AI. Исследователь, который следит за этой областью, сделал 10 предсказаний на 2025 год, и сейчас мы представляем детали.

1. Шифрование AI токенов общая рыночная капитализация может достичь 150 миллиардов долларов

В настоящее время рыночная капитализация шифрования AI токенов составляет всего 2,9% от рыночной капитализации альткойнов, но этот показатель, как ожидается, значительно вырастет. AI охватывает множество областей, от платформ смарт-контрактов до мемов, DePIN, а также платформ агентов, сетей данных и интеллектуального координационного слоя, и его рыночная позиция, вероятно, будет наравне с DeFi и мемами.

Причины, по которым я так уверен в этом, основаны на следующих моментах:

• Шифрование ИИ находится на пересечении двух самых мощных технологий
• Возможный глобальный бум AI, такой как инициирование IPO OpenAI и другие события
• Внимание капитала Web2 к децентрализованной AI инфраструктуре
• Удобство участия розничных инвесторов в инвестициях в AI через токены

2. Bittensor возможно возродится

Как устоявшийся проект в области шифрования ИИ, децентрализованная инфраструктура Bittensor (TAO) работает уже много лет. Несмотря на недавний бум ИИ, цена его токена остается на уровне годичной давности.

Однако цифровое ульи мышление Bittensor (Digital Hivemind) тихо совершает скачок: регистрационные сборы для большего числа подсетей снижаются, производительность подсетей по фактическим показателям, таким как скорость вывода, превосходит традиционных соперников, в то время как совместимость с EVM вводит функции, аналогичные DeFi, в сеть Bittensor.

Причиной, по которой токены TAO не смогли вырасти, может быть их агрессивный план инфляции и внимание рынка к платформе Agent. Однако ожидается, что dTAO, который будет запущен в первом квартале 2025 года, может стать значительным поворотным моментом. dTAO позволит каждому подсети иметь свой собственный токен, и относительная цена этих токенов будет определять, как распределяются эмиссии.

Потенциальные причины возрождения Bittensor:

• Основанный на рыночном механизме эмиссии
• Инвесторы могут выделять капитал для развертывания в конкретных подсетях
• Интеграция EVM привлекает больше шифрования нативных разработчиков

3. Вычисление рынка или становление следующим "L1 рынком"

Текущая очевидная большая тенденция — это бесконечный спрос на вычислительную мощность. Генеральный директор одной известной технологической компании заявил, что потребность в выводах вырастет в "миллиард раз". Этот экспоненциальный рост может разрушить традиционное планирование инфраструктуры, требуя новых решений.

Децентрализованный вычислительный уровень предоставляет исходные вычислительные мощности верифицируемым и экономически эффективным образом. Некоторые стартапы тихо строят прочную основу, сосредотачиваясь на продукте, а не на токенах. По мере того как децентрализованное обучение моделей ИИ становится более практичным, весь потенциальный рынок значительно расширится.

Сравнение с L1:

• Подобно тому, как в 2021 году крупные блокчейны боролись за статус "лучшего" L1, между расчетными протоколами также возникнет аналогичная конкуренция.
• Традиционный рынок облачных вычислений имеет огромный масштаб, если децентрализованные вычислительные решения смогут привлечь часть традиционных клиентов, это может привести к взрывному росту.

4. AI-агент может доминировать в блокчейн-транзакциях

Ожидается, что к концу 2025 года 90% онлайновых транзакций больше не будут инициироваться реальными пользователями, а будут выполняться AI Agent. Эти агенты будут постоянно перераспределять ликвидные пулы, распределять вознаграждения или выполнять мелкие платежи в соответствии с обратной связью данных в реальном времени.

Все, что было построено за последние семь лет (L1, rollup, DeFi, NFT), закладывает основу для мира, в котором AI будет работать на блокчейне. Иронично, что многие строители, возможно, не осознают, что они создают инфраструктуру для будущего, доминируемого машинами.

Причины этого преобразования включают:

• Уменьшить человеческие ошибки
• Реализовать более мелкие, более частые и более эффективные сделки
• Пользователи готовы отказаться от части прямого контроля для упрощения операций

AI Agent будет генерировать большое количество деятельности на цепочке, что также объясняет, почему все L1/L2 активно принимают Agent.

最大挑战 в том, как обеспечить ответственность этих систем, управляемых агентами, перед человечеством. С ростом доли сделок, инициируемых агентами, потребуются новые механизмы управления, аналитические платформы и инструменты аудита.

5. Агентские кластеры могут возникнуть

В настоящее время большинство AI-агентов являются "одиночками", действуют изолированно, взаимодействие крайне мало и непредсказуемо. Агентские кластеры изменят эту ситуацию, позволяя сети AI-агентов обмениваться информацией, вести переговоры и принимать совместные решения. Это можно рассматривать как набор децентрализованных специализированных моделей, каждая из которых вносит уникальную экспертизу для более сложных задач.

Эти кластерные сети создадут более мощный интеллект, чем любое отдельное изолированное ИИ. Для процветания кластеров крайне важны общие коммуникационные стандарты. Независимо от их основной структуры, агентам необходимо иметь возможность обнаруживать, проверять и сотрудничать. Некоторые команды закладывают основу для появления кластеров агентов.

Децентрализация играет ключевую роль в этом. Под управлением прозрачных правил на цепочке задачи распределяются между различными кластерами, что делает систему более гибкой и адаптивной. Если один агент терпит неудачу, другие агенты могут вмешаться.

6. Шифрование AI рабочая команда может стать гибридом человека и машины

В будущем, вероятно, мы будем сотрудничать с AI Agent не как рабы, а как равные партнёры. Компании из различных отраслей тестируют смешанные команды человека и машины.

Преимущества этой модели сотрудничества включают:

• Значительное повышение производительности
• Установление доверия через смарт-контракты
• Социальные нормы постоянно эволюционируют

"Сотрудники" и "программное обеспечение" начнут размываться в 2025 году.

7. 99% AI-агентов могут исчезнуть

В будущем мы увидим "дарвиновское" вымирание между агентами ИИ. Для работы агентам ИИ необходимо расходовать вычислительные мощности (то есть затраты на рассуждение). Если агент не сможет создать достаточной ценности, чтобы оплатить свою "аренду", он будет устранён.

Агенты, движимые полезностью, будут процветать, в то время как агенты, отвлекающиеся, постепенно станут неактуальными. Этот механизм отсева способствует развитию отрасли. Разработчики вынуждены внедрять инновации, ставя в приоритет производственные случаи, а не рекламные трюки. С появлением этих более мощных и эффективных агентов это поможет развеять сомнения скептиков.

8. Синтетические данные или превышение человеческих данных

Традиционное мнение предполагает, что необходимо искать способы сбора личных реальных данных пользователей. Однако более практичным подходом является использование синтетических данных, особенно в отраслях с жестким регулированием или с дефицитом реальных данных.

Синтетические данные — это искусственно сгенерированные наборы данных, предназначенные для имитации распределения данных реального мира. Они предоставляют человеку масштабируемую, этичную и дружелюбную к конфиденциальности альтернативу данным.

Преимущества синтетических данных:

• Можно генерировать в неограниченных количествах
• Защита конфиденциальности
• Можно настроить в соответствии с потребностями

Следующая волна децентрализованного ИИ может сосредоточиться на "микролабораториях", которые могут создавать высокоспециализированные синтетические наборы данных, адаптированные для конкретных случаев использования.

9. Децентрализованное обучение может стать более практичным

В 2024 году некоторые пионерские проекты преодолели границы децентрализованного обучения. В условиях низкой пропускной способности были обучены масштабные модели, что доказало возможность крупномасштабного обучения за пределами традиционной централизованной настройки.

С развитием технологий микро-модели становятся более практичными и эффективными, будущее ИИ не в масштабе, а в том, чтобы стать лучше и более удобным в использовании. Ожидается, что скоро появятся высокопроизводительные модели, которые смогут работать на устройствах на краю сети и даже на мобильных телефонах.

10. Десять новых протоколов шифрования AI с рыночной капитализацией, возможно, достигнут 1 миллиарда долларов

Шифрование AI на рынке огромно и еще не полностью разработано, и лишь немногие участники могут занять доминирующее положение. К концу 2025 года ожидается, что по меньшей мере десять новых шифрования AI протоколов (токены которых еще не выпущены) будут иметь рыночная капитализация свыше 1 миллиарда долларов (не полностью разбавленная).

Децентрализованный ИИ все еще находится на начальной стадии, и кадровый резерв постоянно растет. Новые протоколы, модели токенов и открытые фреймворки будут появляться постоянно. Эти новые участники могут быстро вырасти благодаря стимулам, технологическим прорывам и улучшению пользовательского опыта.

Огромный размер рынка закладывает основу для взрывного роста проектов, многие проекты постепенно исчезнут, но немногие могут обладать преобразующей силой. Преимущество текущих ведущих проектов может быть трудно сохранить в долгосрочной перспективе, новые ценностные шифрование AI протоколы на сумму 1 миллиард долларов могут появиться в любое время.