AI та Web3: Головні теми Гонконгської конференції консенсусу 2025

В останні роки AI та Web3 вважаються двома основними рушіями технологічного прогресу людства. Завдяки революційному досвіду AI, який пропонує ChatGPT, на блокчейні AI також завершив перехід від концепції до інфраструктури, ставши новою перспективною галуззю, що постійно розвивається у світі Web3.

На щойно завершеній конференції з консенсусу в Гонконзі 2025 року інтеграція AI та Web3 стала популярною темою. У головному залі та в секціях активно обговорювали це питання. Нижче наведено глибокий аналіз проектів та тенденцій, пов'язаних з AI на конференції.

Один, AI інфраструктура

1. Платформа та фреймворк AI Agent

Платформа запуску та інфраструктурне забезпечення класу AI Agent були дуже активними протягом останніх шести місяців. Ці проекти надають розробникам і користувачам платформу з низьким бар'єром для використання AI Agent, що є одним з основних напрямків цього етапу AI проектів.

• 0G Labs: перша децентралізована операційна система штучного інтелекту (deAIOS), що створює екосистему розробки розподіленого ШІ, з'єднуючи обчислювальні ресурси, дані та моделі шляхом побудови спеціалізованого Layer 1 для ШІ.

• DeAgentAI: Інноваційна платформа, що зосереджується на децентралізованих AI агентів, спрямована на просування технології багатагентних систем. Користувачі можуть створювати, управляти та координувати мережі AI агентів для використання в різних сценаріях.

• Autonomys Network: децентралізований стек інфраструктури, призначений для забезпечення безпечної, автономної співпраці між людиною та машиною. Користувачі можуть створювати спеціалізовані AI-агенти для виконання різних завдань.

• Gaia Network: децентралізована платформа інфраструктури AI, що підтримує розподілену розробку та запуск AI Agent і додатків, вирішуючи проблеми приватності, масштабованості та доступності AI.

• Questflow: децентралізована мережа AI-агентів, користувачеві потрібно лише описати вимоги, мережа AI-агентів може самостійно виконати завдання, досягнувши ефективності та швидкості, які не можуть зрівнятися з одиничною AI-моделлю або людиною.

2. Децентралізований ШІ

Децентралізований ШІ є кінцевою метою ланцюгового ШІ. На даний момент багато проектів постійно працюють у напрямках обчислювальної потужності, даних, моделей тощо, сподіваючись через децентралізований підхід розірвати монополію великих компаній на LLM і допомогти громадськості отримати право власності на дані та моделі.

• Vana：прагне створити децентралізовану платформу суверенітету користувацьких даних, щоб особисті дані стали фінансовими активами. Завдяки дизайну Data Liquidity Pools (DLP), користувачі можуть вносити та перевіряти дані через блокчейн, генеруючи токенізовані активи для навчання AI моделей.

• Гіперболічний: відкритий доступ до AI хмарної платформи, яка інтегрує глобальні обчислювальні ресурси, надаючи економічно вигідні та масштабовані ресурси GPU та AI послуги. Підтримує AI послуги висновку, доступ до GPU за запитом та монетизацію невикористаного апаратного забезпечення.

• OpenLedger: зосереджений на наступному поколінні мереж, що використовують AI та блокчейн, надає інфраструктуру децентралізованої економіки. Підтримує розробників у отриманні якісних даних, тонкому налаштуванні спеціалізованих мовних моделей (SLM) та їх розгортанні як платних послуг.

• IO.NET: децентралізована обчислювальна платформа, що пропонує послуги доступу до кластерів GPU та CPU за запитом. Завдяки децентралізованій мережі фізичної інфраструктури користувачі можуть миттєво отримати доступ до розподілених кластерів GPU.

• Aethir: інноваційна платформа, що пропонує розподілену інфраструктуру хмарних обчислень. Aethir Earth спеціально розроблений для завдань обчислень AI, надаючи високопродуктивні обчислювальні можливості; Aethir Atmosphere оптимізує хмарну GPU-мережу для ігрової індустрії.

• MinionLab: децентралізована автономна мережа AI-інтелектів, які називаються "Minions", працюють на пристроях користувачів для реального часу видобутку даних з Інтернету. Власники пристроїв отримують токен-нагороди за підтримку мережі.

• GAIB: Економічний рівень рішення в сфері штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень, що створює нові категорії активів і економічні системи шляхом фінансування та токенізації ресурсів GPU.

• Kite AI: децентралізована платформа Layer 1 блокчейну, спеціально розроблена для економіки штучного інтелекту, яка відкриває справедливий доступ та винагороди для AI-активів за допомогою інноваційного механізму консенсусу Proof of AI (PoAI).

• Automata: забезпечує проміжний рівень захисту конфіденційності та обчислювальні функції без відстеження для децентралізованих додатків, гарантує конфіденційність даних та автономію користувачів.

• Public AI: створення відкритої та прозорої платформи даних AI, що підтримує збір та анотацію мультимодальних даних, надаючи ефективні та маловартісні послуги анотації даних за допомогою AI.

3. Достовірний ШІ

Одним з важливих викликів розвитку ШІ є непрозорість процесу навчання та неможливість гарантувати точність результатів, які видає ШІ. Наразі існує кілька проєктів, які реалізують верифікацію процесу навчання ШІ за допомогою технологій ZKP, TEE тощо, щоб забезпечити надійність результатів, які видає ШІ.

• Phala Network: децентралізована платформа хмарних обчислень, яка надає надійні послуги з обробки конфіденційності та AI-інференції для децентралізованих додатків. Це мережа конфіденційних обчислень на основі середовища довірених виконань (TEE), яка підтримує смарт-контракти, навчання та інференцію AI-моделей, а також захист конфіденційності даних.

• Brevis: децентралізований обчислювальний двигун, що забезпечує перевіряємий позамежний AI та обчислення на блокчейні, поєднуючи нульові знання (ZKP) для підвищення конфіденційності та ефективності. Зосереджений на захисті конфіденційності фінансових даних та підтримує розширення смарт-контрактів і додатків Web3.

• Verisense Network: інноваційна платформа, що фокусується на децентралізованій верифікації даних та надійному ШІ, допомагаючи розробникам верифікувати джерела даних, забезпечуючи правдивість і цілісність навчальних даних. Підтримує аудит і верифікацію процесу ухвалення рішень ШІ, надаючи прозорі навчальні дані та процеси міркування для моделей ШІ.

Два, випадки використання ШІ: потенціал і очікування

Порівняно з розвиненою інфраструктурою ШІ, на сьогоднішній день існує відносно мало вдалих реальних випадків використання ШІ. Окрім відомого бота у Twitter AIXBT, є ще кілька проектів, на які варто звернути увагу:

• Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, яка використовує AI-движок для генерації динамічного наративного контенту в реальному часі, взаємодіє з гравцями, просуває розвиток сюжету та забезпечує персоналізований досвід у ігрових сценах.

• AI Travel: AI-управляємий туристичний помічник, який допомагає користувачам автоматично налаштовувати плани подорожей через чат, пропонуючи послуги бронювання готелів, порівняння цін тощо.

• HeyTracyAI: Спортивний коментатор AI Agent у сфері баскетболу за участю чемпіона НБА Трістана Томпсона, що пропонує реальний аналіз та прогнозуючі інсайти під час матчів.

• AskJimmy: Платформа AI Agent, що фокусується на фінансовій та торговій сферах, призначена для створення децентралізованого багатостратегічного хедж-фонду, що автономно управляється AI Agent.

Три, традиційні проекти переходять на AI

Доля справи, багато традиційних Web3 проектів також швидко приймають AI, оголошуючи свої плани щодо переходу на AI.

Старі публічні блокчейни, такі як Sui, Near, Flow та Aptos, активно беруть участь у конференціях, пов'язаних з ШІ, зазначаючи, що AI Agent має важливе значення для спрощення складних процесів взаємодії з блокчейном, що може залучити більше користувачів у світ Web3. Ці блокчейни заявили, що повністю підтримають розвиток ШІ з точки зору базової архітектури, інновацій у рахунках тощо, водночас заохочуючи розробників до інновацій та розвитку AI-додатків на ланцюзі через такі заходи, як хакатони.

Минуле, яке зосереджувалося на послугах Restaking, Eigenlayer повідомляє, що будує децентралізований рівень довіри (Decentralized Trust), надаючи перевіряємий хмарний сервіс (Verifiable Cloud), що забезпечує ончейн-підтвердження для тренування та інференції AI, прогнозування та інших поза-лінійних обчислень, сприяючи розвитку перевіряємого AI Agent.

Чотири, виклики та майбутнє

Хоча перспективи ланцюгового ШІ викликають великий інтерес, нинішній розвиток все ще стикається з багатьма викликами, такими як недостатня надійність моделей, неясність намірів підказок, обмеження зберігання та апаратного забезпечення, а також проблеми безпеки конфіденційності. Ці виклики не тільки створюють технічні труднощі, але й відкривають величезні можливості для інновацій.

У довгостроковій перспективі галузь сповнена надії на розвиток AI на блокчейні, сподіваючись спільно сприяти інтеграції та процвітанню AI та Web3 через подальше вдосконалення інфраструктури, інновації у випадках використання та співпрацю в громаді.