Синергія AI та Web3: дослідження від інфраструктури до практичного застосування

AI та Web3, як дві технологічні сфери, що привертають увагу в останні роки, сприяють переходу людства до нового етапу технологічного зростання. Після того, як ChatGPT представив революційний AI-досвід, ланцюговий AI швидко перетворився з концептуальної спекуляції на реальну інфраструктуру, ставши новою перспективною нішею для професіоналів Web3.

На щойно завершеній конференції Гонконгської угоди 2025 знову стала популярною тема інтеграції ШІ та Web3, що проходила через усі етапи конференції. Давайте разом дізнаємося про останні досягнення в інтеграції ШІ та Web3.

Один, Інфраструктура ШІ

1. Платформа та рамки AI Agent

Протягом останніх півроку платформи запуску AI Agent та інфраструктура на основі AI були дуже активними. Ці проекти надають розробникам та звичайним користувачам платформу з низьким порогом для володіння та використання AI Agent, що є одним з основних напрямків сучасних AI проектів.

• 0G Labs: перша децентралізована операційна система штучного інтелекту (deAIOS), що створює пропрієтарний Layer 1 для з'єднання обчислювальних ресурсів, даних та моделей, формуючи розподілену екосистему розробки штучного інтелекту.

• DeAgentAI: інноваційна платформа, що зосереджується на децентралізованих AI агентів, прагне сприяти розвитку технологій багатагентних систем (Multi-Agent Systems).

• Autonomys Network: децентралізований стек інфраструктури, спрямований на забезпечення безпечної, автономної співпраці між людьми та машинами. Користувачі можуть створювати спеціалізовані AI-агенти для виконання різних автономних завдань.

• Gaia Network: децентралізована платформа інфраструктури штучного інтелекту, що підтримує розподілену розробку та виконання AI Agent та застосунків, інтегруючи розподілене зберігання, обчислення та перевірку даних за допомогою технології блокчейн.

• Questflow: децентралізована мережа, що складається з багатьох AI-агентів, користувачеві потрібно лише описати потреби, і мережа AI-агентів може самостійно виконувати завдання.

2. Децентралізований ШІ

Децентралізований ШІ є остаточною метою блокчейн-ШІ, наразі багато проєктів постійно працюють у напрямках обчислювальної потужності, даних, моделей тощо, сподіваючись через децентралізований підхід порушити монопольну позицію великих компаній на LLM і допомогти широкій громадськості отримати право власності на дані та моделі.

• Vana: прагне створити децентралізовану платформу суверенітету користувацьких даних, щоб перетворити особисті дані на фінансові активи.

• Hyperbolic: відкритий доступ до AI хмарної платформи, що інтегрує глобальні обчислювальні ресурси, щоб надати користувачам економічно вигідні, масштабовані GPU ресурси та AI послуги.

• OpenLedger: орієнтований на наступне покоління мереж, що поєднує штучний інтелект та блокчейн, пропонує децентралізовану економічну інфраструктуру, що підтримує розробників у отриманні якісних даних, тонкій наладці спеціалізованих мовних моделей і їх розгортанні у вигляді платних послуг.

• IO.NET: децентралізована обчислювальна платформа, що надає послуги доступу до кластерів GPU та CPU на вимогу.

• Aethir: інноваційна платформа, що зосереджується на наданні розподіленої інфраструктури хмарних обчислень.

• MinionLab: децентралізована мережа автономних AI-інтелектів для реального збору даних з Інтернету.

• GAIB: прагне до економічних рішень у сфері штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень, з метою створення нових класів активів та економічних систем через фінансування та токенізацію ресурсів GPU.

• Kite AI: децентралізована платформа блокчейн Layer 1, спеціально розроблена для економіки штучного інтелекту, яка за допомогою інноваційного механізму консенсусу Proof of AI (PoAI) відкриває рівний доступ до активів ШІ та винагород.

• Automata: забезпечує рівень посередництва для децентралізованих додатків з функціями захисту конфіденційності та обчислень без відстеження.

• Public AI: прагне створити відкриту та прозору платформу даних ШІ, що підтримує збір та аннотацію мультимодальних даних.

3. Достовірний ШІ

Однією з важливих проблем, з якими стикається розвиток штучного інтелекту, є непрозорість процесу навчання та неможливість гарантувати точність виходу результатів AI. Наразі існує багато проектів, які прагнуть реалізувати перевіряність процесу навчання AI за допомогою технологій, таких як ZKP, TEE, щоб забезпечити надійність виходу результатів AI.

• Phala Network: децентралізована хмарна обчислювальна платформа, яка надає надійні послуги з приватних обчислень та AI-інференції для децентралізованих додатків.

• Brevis: децентралізований обчислювальний двигун, що надає перевірену позамежну AI та блокчейн-обчислення, поєднуючи нульові знання для підвищення конфіденційності та ефективності.

• Verisense Network: інноваційна платформа, що фокусується на децентралізованій перевірці даних та надійному ШІ, допомагаючи розробникам перевіряти джерела даних, забезпечуючи їхню автентичність та цілісність.

Два, випадки використання штучного інтелекту: потенціал та очікування

У порівнянні з багатою інфраструктурою ШІ, на сьогоднішній день реальних випадків використання ШІ все ще відносно мало. Ось кілька проектів, на які варто звернути увагу:

• Narra: Платформа Gamefi AI Agent на базі певного блокчейну, яка використовує AI-движок для генерації динамічного оповідного контенту в режимі реального часу, взаємодіючи з гравцями та просуваючи розвиток сюжету.

• AI Travel: AI-управляючий туристичний асистент, який може допомогти користувачам автоматично налаштувати плани подорожей через чат та надати послуги замовлення та порівняння цін.

• HeyTracyAI: Спеціалізований на баскетбольній сфері спортивний коментатор AI агент, який може надавати в режимі реального часу аналіз та прогностичні інсайти про матчі.

• AskJimmy: Платформа AI Agent, зосереджена на фінансовій та торговельній сфері, мета якої – створення децентралізованого багатостратегічного хедж-фонду, що працює автономно за допомогою AI Agent.

Три, традиційні проекти переходять на ШІ

На хвилі загального тренду багато традиційних Web3 проектів також активно впроваджують ШІ, оголошуючи про свої плани переходу на ШІ.

Деякі зрілі публічні блокчейни активно беруть участь у конференціях, пов'язаних з ШІ, заявляючи, що поява AI Agent допомагає спростити складні процеси взаємодії в блокчейні, що дозволяє залучити більше користувачів у світ Web3. Ці публічні блокчейни висловили свої цілі розвитку на основі ШІ, повністю підтримуючи розвиток ШІ з точки зору базової архітектури, інновацій в облікових записах та інших аспектів, а також заохочуючи розробників до інновацій і розвитку AI-додатків на блокчейні через такі заходи, як хакадони.

Деякі проекти, що зосереджуються на конкретних сферах, також почали досліджувати галузь штучного інтелекту. Наприклад, проект, який раніше зосереджувався на послугах повторного стейкінгу, повідомив, що працює над створенням децентралізованого рівня довіри, що забезпечує перевірені хмарні послуги, надаючи ончейн-докази для офлайн-обчислень, таких як навчання та інференція AI, прогнозування тощо, сприяючи розвитку перевірених AI-агентів.

Чотири, виклики та майбутнє

Хоча перспектива інтеграції AI та Web3 є світлою, поточний розвиток все ще стикається з багатьма викликами, включаючи недостатню надійність моделей, неясність намірів підказок, обмеження зберігання та апаратного забезпечення, а також питання конфіденційності та безпеки. Ці виклики не лише створюють технічні труднощі, але й відкривають величезні можливості для інновацій.

У довгостроковій перспективі в галузі панує оптимізм щодо розвитку AI на базі блокчейн-технологій, з очікуванням, що спільними зусиллями завдяки вдосконаленню інфраструктури, інноваціям у використанні та співпраці в спільноті вдасться сприяти інтеграції та процвітанню AI та Web3. З постійним прогресом технологій та появою нових практичних застосувань, поєднання AI та Web3 принесе більше вражаючих можливостей для цифрового світу.