Какие области существуют на пересечении искусственного интеллекта и Web3?
Области применения интеграции искусственного интеллекта и Web3 быстро расширяются и в основном охватывают следующие направления (по состоянию на июнь 2025 года):
1. Децентрализованная инфраструктура Сетевой вычислительной мощности Создание открытого рынка вычислительных мощностей путем агрегирования глобальных неиспользуемых ресурсов GPU, что позволяет снизить затраты на обучение/инференцию AI на 63%-80%. Примеры проектов: Render Network (GPU рендеринг), Gensyn (распределенное обучение) и Akash (облачные вычисления).
Хранение и защита конфиденциальности Децентрализованные сети хранения (Filecoin, Arweave) в сочетании с криптографическими технологиями обеспечивают возвращение суверенитета данных пользователям, в то время как такие технологии, как доказательства с нулевым раскрытием (ZK), обеспечивают безопасность конфиденциальности.
2. Инновации в данных и моделях Рынок данных Создание сети совместного использования данных с соблюдением норм, основанной на протоколах Web3 (таких как Ocean Protocol, Grass), с целью стимулирования пользователей к предоставлению данных о поведении и снижения порога для обучения ИИ.
Достоверная AI модель Используя технологии нулевых знаний (ZK) и полностью однородного шифрования (FHE) для проверки процесса вывода модели, решая проблему черного ящика. Например, решение zkML от Modulus Labs снижает уровень ложных диагнозов в медицинской диагностике на 42%.
Три. Финансовая и экономическая система Оптимизация смарт-контрактов AI-ассистированное проектирование динамических контрактов, мониторинг рыночных аномалий в реальном времени и автоматическая корректировка стратегий для повышения безопасности DeFi-протоколов. Система People RWA оптимизирует безопасность токенных контрактов с помощью ИИ.
Децентрализованное финансирование (DeFi) AI-управляемая оценка рисков, генерация инвестиционных стратегий и оптимизация ликвидного майнинга позволяют мелким и средним инвесторам получать персонализированные финансовые услуги с увеличением годовой доходности на 27%.
Четыре, обновление контента и опыта AIGC против NFT Искусственный интеллект генерирует контент (текст/изображения/видео) в сочетании с NFT, что позволяет осуществлять авторские права сразу при создании. Протокол Story поддерживает модульное лицензирование контента, что снижает уровень споров по авторским правам на 89%.
Метавселенная и игры Блокчейн-игры используют AI для генерации моделей поведения NPC, оптимизируя погружающий опыт. Игра Matr1x вводит динамический дизайн уровней с AI, что увеличивает коэффициент оплаты пользователей в 3,2 раза.
Пятый, промышленность и общественные услуги Управление цепочками поставок ИИ прогнозирует рыночный спрос и оптимизирует логистические пути, объединяя блокчейн для обеспечения полной отслеживаемости. Кенийская кофейная кооператива сократила цикл продаж с 45 дней до 72 часов благодаря сети Web3.
Цифровая идентичность и управление Децентрализованная система идентификации (например, Worldcoin) в сочетании с биометрическими технологиями создает защищенную от мошенничества онлайновую систему идентификации. Управление DAO вводит AI-агентов (AEA) для повышения прозрачности принятия решений.
Шесть, новые интеграционные сценарии Медицинское здоровье В рамках федеративного обучения медицинские учреждения обмениваются зашифрованными медицинскими данными для обучения моделей ИИ, одновременно защищая конфиденциальность пациентов. Доверенная исполняемая среда (TEE) Phala Network обеспечивает безопасность обработки данных.
Зеленые вычисления Технология майнинга с нулевым потреблением энергии на мобильных устройствах Web3, сочетающая ИИ для оптимизации распределения энергии, снижает углеродные выбросы на 99,7% по сравнению с традиционными блокчейнами.
Технические вызовы и тенденции Основное противоречие: существует конфликт между требованиями к централизованному обучению ИИ и децентрализованным хранением данных, который необходимо сбалансировать с помощью технологий, таких как федеративное обучение. Будущее направление: протоколы кооперации на основе ИИ через несколько цепочек (например, Openpond) способствуют многоцепочечным приложениям, ожидается, что к 2026 году соответствующий рынок превысит 30 миллиардов долларов. В вышеупомянутых областях уровень инфраструктуры (вычислительная мощность/хранение) и уровень приложений (финансовые/контентные) в настоящее время обладают наивысшей инвестиционной привлекательностью, проекты на стадии технической верификации должны обращать внимание на показатели активности разработчиков.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Какие области существуют на пересечении искусственного интеллекта и Web3?
Области применения интеграции искусственного интеллекта и Web3 быстро расширяются и в основном охватывают следующие направления (по состоянию на июнь 2025 года):
1. Децентрализованная инфраструктура
Сетевой вычислительной мощности
Создание открытого рынка вычислительных мощностей путем агрегирования глобальных неиспользуемых ресурсов GPU, что позволяет снизить затраты на обучение/инференцию AI на 63%-80%. Примеры проектов: Render Network (GPU рендеринг), Gensyn (распределенное обучение) и Akash (облачные вычисления).
Хранение и защита конфиденциальности
Децентрализованные сети хранения (Filecoin, Arweave) в сочетании с криптографическими технологиями обеспечивают возвращение суверенитета данных пользователям, в то время как такие технологии, как доказательства с нулевым раскрытием (ZK), обеспечивают безопасность конфиденциальности.
2. Инновации в данных и моделях
Рынок данных
Создание сети совместного использования данных с соблюдением норм, основанной на протоколах Web3 (таких как Ocean Protocol, Grass), с целью стимулирования пользователей к предоставлению данных о поведении и снижения порога для обучения ИИ.
Достоверная AI модель
Используя технологии нулевых знаний (ZK) и полностью однородного шифрования (FHE) для проверки процесса вывода модели, решая проблему черного ящика. Например, решение zkML от Modulus Labs снижает уровень ложных диагнозов в медицинской диагностике на 42%.
Три. Финансовая и экономическая система
Оптимизация смарт-контрактов
AI-ассистированное проектирование динамических контрактов, мониторинг рыночных аномалий в реальном времени и автоматическая корректировка стратегий для повышения безопасности DeFi-протоколов. Система People RWA оптимизирует безопасность токенных контрактов с помощью ИИ.
Децентрализованное финансирование (DeFi)
AI-управляемая оценка рисков, генерация инвестиционных стратегий и оптимизация ликвидного майнинга позволяют мелким и средним инвесторам получать персонализированные финансовые услуги с увеличением годовой доходности на 27%.
Четыре, обновление контента и опыта
AIGC против NFT
Искусственный интеллект генерирует контент (текст/изображения/видео) в сочетании с NFT, что позволяет осуществлять авторские права сразу при создании. Протокол Story поддерживает модульное лицензирование контента, что снижает уровень споров по авторским правам на 89%.
Метавселенная и игры
Блокчейн-игры используют AI для генерации моделей поведения NPC, оптимизируя погружающий опыт. Игра Matr1x вводит динамический дизайн уровней с AI, что увеличивает коэффициент оплаты пользователей в 3,2 раза.
Пятый, промышленность и общественные услуги
Управление цепочками поставок
ИИ прогнозирует рыночный спрос и оптимизирует логистические пути, объединяя блокчейн для обеспечения полной отслеживаемости. Кенийская кофейная кооператива сократила цикл продаж с 45 дней до 72 часов благодаря сети Web3.
Цифровая идентичность и управление
Децентрализованная система идентификации (например, Worldcoin) в сочетании с биометрическими технологиями создает защищенную от мошенничества онлайновую систему идентификации. Управление DAO вводит AI-агентов (AEA) для повышения прозрачности принятия решений.
Шесть, новые интеграционные сценарии
Медицинское здоровье
В рамках федеративного обучения медицинские учреждения обмениваются зашифрованными медицинскими данными для обучения моделей ИИ, одновременно защищая конфиденциальность пациентов. Доверенная исполняемая среда (TEE) Phala Network обеспечивает безопасность обработки данных.
Зеленые вычисления
Технология майнинга с нулевым потреблением энергии на мобильных устройствах Web3, сочетающая ИИ для оптимизации распределения энергии, снижает углеродные выбросы на 99,7% по сравнению с традиционными блокчейнами.
Технические вызовы и тенденции
Основное противоречие: существует конфликт между требованиями к централизованному обучению ИИ и децентрализованным хранением данных, который необходимо сбалансировать с помощью технологий, таких как федеративное обучение.
Будущее направление: протоколы кооперации на основе ИИ через несколько цепочек (например, Openpond) способствуют многоцепочечным приложениям, ожидается, что к 2026 году соответствующий рынок превысит 30 миллиардов долларов.
В вышеупомянутых областях уровень инфраструктуры (вычислительная мощность/хранение) и уровень приложений (финансовые/контентные) в настоящее время обладают наивысшей инвестиционной привлекательностью, проекты на стадии технической верификации должны обращать внимание на показатели активности разработчиков.