Слияние AI и Web3: от инфраструктуры до приложений

В последние годы AI и Web3 рассматриваются как два основных двигателя технологических инноваций. С появлением революционного AI-опыта ChatGPT, цепочечный AI также незаметно завершил переход от концепции к инфраструктуре, став новой перспективной областью, привлекающей внимание в сфере Web3.

На только что завершившейся Конференции консенсуса Гонконга 2025 объединение ИИ и Web3 стало горячей темой. Независимо от того, в основном зале или в секциях, обсуждения на эту тему не утихают. Давайте вместе ознакомимся с последними достижениями передовых ИИ проектов.

I. Инфраструктура ИИ

1. Платформа и рамки AI Agent

В последние полгода строительство платформы запуска и инфраструктуры для AI Agent стало очень популярным. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким барьером для использования AI Agent, что является одним из ключевых направлений текущих AI проектов.

• 0G Labs: первый децентрализованный операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), создавая собственный Layer 1 для ИИ, соединяет вычислительные ресурсы, данные и модели, создавая распределенную экосистему разработки ИИ.

• DeAgentAI: Инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремится продвигать технологии многоагентных систем (Multi-Agent Systems). Пользователи могут создавать, управлять и координировать сеть AI-агентов, применяя их в таких сценариях, как автоматизация бизнес-процессов, анализ данных и др.

• Autonomys Network: децентрализованный инфраструктурный стек, обеспечивающий безопасное и автономное взаимодействие между человеком и машиной. Пользователи могут создавать собственные AI-агенты, которые самостоятельно выполняют такие задачи, как бронирование услуг и управление финансами.

• Gaia Network: децентрализованная платформа ИИ-инфраструктуры, поддерживающая распределенную разработку и запуск ИИ-агентов и приложений, интегрирующая распределенное хранилище, вычисления и проверку данных с помощью технологии блокчейн.

• Questflow: Децентрализованная сеть многопроцессорных AI-агентов, пользователю нужно лишь описать потребности, и сеть AI-агентов сможет самостоятельно выполнить задачи, достигнув эффективности, недоступной для единственной модели AI или человека.

2. Децентрализованный ИИ

Децентрализованный ИИ является конечной целью онлайнового ИИ. В настоящее время многие проекты постоянно работают в направлениях вычислительной мощности, данных, моделей и так далее, надеясь с помощью децентрализованного подхода разрушить монополию крупных компаний на LLM и помочь общественности получить право собственности на данные и модели.

• Vana: стремится создать платформу для децентрализованного суверенитета пользовательских данных, превращая личные данные в финансовые активы. Через проект Data Liquidity Pools(DLP) пользователи могут предоставлять данные для обучения AI моделей и получать доход.

• Гиперболический: открытая AI облачная платформа, интегрирующая глобальные вычислительные ресурсы, предлагающая экономически выгодные, масштабируемые GPU ресурсы и AI услуги. Поддерживает AI услуги вывода, доступ к GPU по запросу и др.

• OpenLedger: Сосредоточен на следующем поколении сетей AI и блокчейна, предоставляя инфраструктуру децентрализованной экономики. Поддерживает разработчиков в получении качественных данных, тонкой настройке специализированных языковых моделей (SLM) и развертывании их в качестве платных услуг.

• IO.NET: децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги по запросу доступа к кластерам GPU и CPU. Через децентрализованную сеть физической инфраструктуры ( IOG Network ) пользователи могут мгновенно получить доступ к распределенному кластеру GPU.

• Aethir: инновационная платформа, предоставляющая распределенную облачную вычислительную инфраструктуру. Aethir Earth разработан специально для AI вычислительных задач, Aethir Atmosphere оптимизирован для игровой индустрии.

• MinionLab: децентрализованная автономная сеть интеллектуальных агентов AI, эти агенты называются "Minions", работают на пользовательских устройствах для реального времени добычи данных из интернета.

• GAIB:AI и решения экономического уровня в области высокопроизводительных вычислений, создавая новые классы активов и экономические системы через финансовизацию и токенизацию ресурсов GPU.

• Kite AI: децентрализованная платформа Layer 1 блокчейна, специально разработанная для AI экономики, обеспечивающая справедливый доступ и вознаграждение за AI активы через инновационный механизм консенсуса Proof of AI(PoAI).

• Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений (DApps), обеспечивая конфиденциальность данных и автономию пользователей.

• Public AI: Создание открытой и прозрачной платформы данных AI, поддерживающей сбор и аннотацию мультимодальных данных, а также предоставляющей услуги аннотации данных с помощью AI.

3. Проверяемый ИИ

Одним из важных вызовов развития ИИ является непрозрачность процесса обучения и невозможность гарантировать точность выходных данных. В настоящее время несколько проектов реализуют проверяемость процесса обучения ИИ с помощью таких технологий, как ZKP и TEE, что обеспечивает надежность выходных данных ИИ.

• Phala Network: децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги вычислений с учетом конфиденциальности и ИИ-выводов для блокчейн-приложений. Основанная на сети конфиденциальных вычислений, использующей надежную среду выполнения (TEE), поддерживает смарт-контракты, обучение ИИ-моделей и выводы и т.д.

• Brevis: Децентрализованный вычислительный движок, предоставляющий проверяемый оффчейн ИИ и блокчейн вычисления, сочетая нулевые знания (ZKP) для повышения конфиденциальности и эффективности. Сосредоточен на защите конфиденциальности финансовых данных, поддерживает расширение смарт-контрактов и приложений Web3.

• Verisense Network: инновационная платформа, сосредотачивающаяся на децентрализованной валидации данных и надежном ИИ, помогает разработчикам проверять источники данных, обеспечивая подлинность и целостность данных для обучения. Поддерживает аудит и валидацию процессов принятия решений ИИ.

II. Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания

По сравнению с обширной инфраструктурой ИИ, в настоящее время реальных примеров использования ИИ все еще относительно мало. Кроме известных ботов в Twitter, некоторые новые проекты продемонстрировали потенциал применения ИИ-агентов в таких областях, как бронирование путешествий, спортивные комментарии и финансовые сделки.

• Narra: Платформа Gamefi AI Agent на определенном блокчейне, использующая AI-движок для генерации динамического нарратива в реальном времени, взаимодействуя с игроками и продвигая развитие сюжета, а также поддерживающая генерацию и взаимодействие AI-NFT.

• AI Travel: AI-управляемый туристический помощник, который помогает пользователям автоматически настраивать планы путешествий через чат, предоставляя такие услуги, как бронирование отелей и сравнение цен на рейсы.

• HeyTracyAI: Спортивный аналитический AI агент, в котором участвуют звезды НБА, предоставляющий实时分析 и прогнозные инсайты для матчей.

• AskJimmy: платформа AI Agent, сосредоточенная на финансах и торговле, целью которой является создание децентрализованного многостратегического хедж-фонда, управляемого автономными AI Agent.

Три. Традиционные проекты переходят на ИИ

В соответствии с общими тенденциями многие традиционные проекты Web3 также начали принимать ИИ, объявляя о своих планах по переходу на ИИ.

Несколько известных публичных блокчейнов активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, заявляя, что ИИ-агенты помогают упростить сложные процессы взаимодействия с блокчейном, привлекая больше пользователей в мир Web3. Эти публичные блокчейны выдвигают цели развития, ориентированные на ИИ, и будут всесторонне поддерживать развитие ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в учётных записях и других аспектов.

Некоторые известные поставщики услуг Restaking также сообщили, что работают над созданием децентрализованного уровня доверия (Decentralized Trust), предоставляющего проверяемые облачные услуги (Verifiable Cloud), которые обеспечивают ончейн-доказательства для оффлайн-вычислений, таких как обучение, вывод и прогнозирование AI, способствуя развитию проверяемых AI-агентов.

Четыре, вызовы и будущее

Несмотря на светлые перспективы, развитие AI на блокчейне все еще сталкивается с многочисленными вызовами, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратному обеспечению, вопросы безопасности конфиденциальности и другие. Эти вызовы не только представляют собой технические трудности, но и порождают огромные возможности для инноваций.

В долгосрочной перспективе индустрия полна надежд на развитие AI на блокчейне. Благодаря дальнейшему совершенствованию инфраструктуры, инновациям в использовании и сотрудничеству в сообществе, слияние и процветание AI и Web3 не за горами.