Шлях інтеграції криптовалют і штучного інтелекту: від інтеграції ресурсів до економіки агентів

На тлі глобального розгортання штучного інтелекту світ криптовалют також шукає нові шляхи інтеграції з AI. Цей початковий етап злиття в основному зосереджений на інтеграції децентралізованих обчислювальних ресурсів, використовуючи технологію блокчейн для координації глобальних невикористаних ресурсів GPU та CPU, щоб досягти відповідності попиту та пропозиції, знизити витрати та забезпечити прозору і справедливу механізм стимулювання для постачальників ресурсів.

Цей етап досліджень має кілька виразних характеристик: орієнтація на ринок з довгим хвостом, наприклад, IO.net агрегує розподілені ресурси GPU, знижуючи бар'єри для легкого інференсу та мікротренування моделей; акцент на гнучкості, як Gensyn заохочує особистих користувачів брати участь у навчанні через смарт-контракти; дослідження інноваційних механізмів, таких як Bittensor, що вводить конкуренцію моделей та механізм підмереж, Render Network поєднує ресурси Web2, ChainML надає децентралізовані послуги навчання та інференсу моделей; поєднання децентралізованої фізичної інфраструктури (DePIN), такі як Hivermapper та Natix Network, координують фізичні пристрої за допомогою блокчейну, звільняючи потенціал крайового апаратного забезпечення.

Зокрема, Bittensor модульно розділяє AI-сервіси через інноваційну структуру підмереж, кожна з яких має незалежні громади майнерів і валідацій. Її токен служить основним паливом екосистеми, користувачі можуть брати участь в екосистемі різними способами та отримувати прибуток. Станом на 26 квітня 2025 року, ціна токена проекту становить 342,41 долара, ринкова капіталізація досягає 2,97 мільярда доларів, активність екосистеми на високому рівні.

Проте, спроби на цьому етапі також виявили очевидні обмеження: конкуренція на ринку чистих обчислювальних потужностей впала в цінову війну, децентралізовані можливості рівня висновків недостатні, а узгодження попиту та пропозиції бракує наративу на рівні застосування. Криптовалюти все ще залишаються на рівні базової інфраструктури у світі штучного інтелекту, не змогли насправді забезпечити користувацький досвід.

З розвитком децентралізованого ринку обчислювальної потужності, дослідження Crypto та AI переходять з рівня базових ресурсів до етапу інтелектуальних агентів прикладного рівня. Цей етап змін відзначається піднесенням AI-агентів на блокчейні, що знову розпалює очікування ринку щодо поєднання цих двох технологій.

Спочатку токени штучного інтелекту залишалися на стадії культурного феномену, багато ранніх проектів швидко привертали увагу завдяки антропоморфним та розважальним образам. З ростом потреби у взаємодії користувачів токени штучного інтелекту почали набувати початкової здатності до взаємодії, виконуючи прості завдання в соціальних мережах в легкій агенції.

Незабаром AI-агенти почнуть проникати в більш вертикальні сценарії застосування. У сферах, таких як фінанси на блокчейні, NFT, аналіз даних, соціальне супроводження, виникає безліч спеціалізованих інтелектуальних агентів. Користувачі можуть безпосередньо брати участь у блокчейн-операціях, виконувати стратегії, управляти активами за допомогою агентів. Наприклад, у випадку відстеження емоцій ринку на блокчейні та гарячих тем, деякі проекти реалізують автоматичну публікацію, взаємодію з користувачами, аналіз емоцій та динамічний аналіз на блокчейні через облікові записи ботів у соціальних мережах, стаючи представниками переходу від емоційного наративу до раціонального застосування.

Справжнім переломним моментом стало виникнення фреймворку Agent та протоколу виконання. Команди проектів усвідомили, що одноточкові агенти важко справляються зі складними вимогами на ланцюгу, тому почали з'являтися модульні фреймворки. Ці фреймворки підтримують моделювання особистості, оркестрацію завдань та співпрацю багатьох агентів, дозволяючи агентам на ланцюгу перейти від ізольованих індивідів до систематичної роботи.

Водночас, економіка агентів починає проростати на ланцюгу. Деякі проекти через AI Launchpad встановили стандарти для автономного випуску токенів агентами, співпраці протоколів та соціального поширення, сприяючи народженню "AI-оригінальної економіки".

Наприклад, основна мета певного протоколу полягає в тому, щоб дозволити AI-агентам створити модульну співпрацю в комерційній екосистемі. Цей протокол базується на трьох основних технологічних стовпах: модульна рамка агентів, економічна рамка випуску токенів, а також стандарти блокчейн-протоколу, що регулюють контракти, угоди та процес накопичення репутації між AI-агентами.

Ці інновації дозволяють агентам самостійно взаємодіяти, співпрацювати та торгувати, моделюючи економіку, подібну до екосистеми людських підприємств. Наразі цей протокол інкубує два великі кластери агентів: автономні медіа-спільноти та автономні хедж-фонди, що охоплюють різні сфери, такі як виробництво контенту та управління активами.

Проте, з відходом раннього буму, поєднання Crypto та AI переживає глибоку перезавантаження. Ринок повертається від гонитви за наративом до прагнення до справжнього відповідності продукту з ринком. У цьому контексті модельний контекстний протокол (MCP), як відкритий стандартний протокол, створений для застосувань AI, став найвідповіднішим новим каталізатором для нинішніх потреб.

MCP є відкритим стандартним протоколом, розробленим для AI-додатків, який використовується для уніфікації способів комунікації між великими мовними моделями та зовнішніми даними, інструментами. Завдяки MCP будь-яка мовна модель може уніфіковано та безпечно отримувати доступ до зовнішніх джерел даних та інструментів, більше не потребуючи складної, повторюваної кастомізації інтеграції.

Екосистема застосування MCP також швидко розвивається. Деякі проекти, спираючись на надійне середовище виконання, надають безпечну та масштабовану обчислювальну підтримку для застосувань MCP; інші ж, розширюючи протокол MCP, агрегують доступ до даних з кількох ланцюгів і розгортання агентів, створюють єдиний рівень даних для AI-застосувань у Web3.

Більш того, MCP відкриває нові напрямки для майбутнього злиття Crypto та AI: співпраця багатьох агентів, автоматизація транзакцій в блокчейні, зростання інформаційних фінансів тощо. Ці інновації подальшого стимулюватимуть глибоку інтеграцію обох сфер.

Оглядаючись на історію злиття Crypto та AI, можна побачити довгий еволюційний шлях, який постійно поглиблює функціональність та підвищує практичність: від розважальних діалогових агентів до інструментальних діалогових агентів, потім до агентів виконання угод, абстрактного рівня DeFi, і, зрештою, до колективного інтелекту та співпраці багатьох агентів. Кожен перехід наближає агентів AI до реальних потреб світу.

У майбутньому розвиток AI Agent більше не буде простим наративним процесом, а повинен ґрунтуватися на реальній практичності. Цей шлях буде довшим за будь-який попередній наративний цикл, але завдяки постійному накопиченню практичності, йому вдасться досягти меж, які значно перевищують уявлення.