У 2025 році популярність наративу «AI + Web3» все ще не зменшилася. Згідно з останнім звітом Grayscale, опублікованим у травні 2025 року, загальна капіталізація ринку AI Crypto досягла 21 мільярда доларів, що в порівнянні з 4,5 мільярда доларів у першому кварталі 2023 року зросла майже в п'ять разів.
За цим хвилею стоїть справжнє технологічне злиття чи ще одне упаковування концепцій?
З макропогляду, традиційна екосистема ШІ вже виявила все більше структурних проблем: високий поріг входження в навчання моделей, відсутність гарантій конфіденційності даних, висока монополізація обчислювальної потужності, непрозорість процесу висновків, дисбаланс в механізмах стимулювання... І ці болі якраз відповідають перевагам Web3: децентралізація, відкриті ринкові механізми, перевірка на ланцюзі, суверенітет даних користувачів тощо.
Комбінація AI та Web3 не є лише накладенням двох популярних термінів, а є структурним технологічним доповненням. Давайте розпочнемо з основних проблем, з якими стикається AI, і глибше розберемо ті Web3 проекти, які дійсно вирішують ці проблеми, щоб ви могли ясніше побачити цінність та напрямок у сфері AI Crypto.
Занадто високий бар'єр для доступу до AI-сервісів, дорогий кошт
Сучасні AI послуги зазвичай мають високу вартість, важко отримати ресурси для навчання, що створює дуже високий бар'єр для малих і середніх підприємств та індивідуальних розробників; крім того, ці послуги часто є технічно складними, і для їх використання потрібен професійний досвід. Ринок AI послуг є високо концентрованим, користувачі не мають різноманітних виборів, витрати на використання не є прозорими, бюджет важко передбачити, і навіть існує проблема монополії обчислювальної потужності.
Рішення Web3 полягає в розриві платформених бар'єрів через децентралізований підхід, будуючи відкритий ринок GPU та мережу послуг моделей, підтримуючи гнучке планування невикористовуваних ресурсів, а також за допомогою завдань планування в блокчейні та прозорих економічних механізмів, заохочуючи більше учасників вносити обчислювальну потужність та моделі, знижуючи загальні витрати та підвищуючи доступність послуг.
представляти проєкт
Render Network: зосереджений на децентралізованому GPU рендерингу, також підтримує AI інференцію та навчання, використовує модель «платіть за використання», допомагаючи розробникам низькобюджетно підключатися до генерації зображень та AI послуг.
Gensyn: створення децентралізованої мережі навчання з глибоким навчанням, що використовує механізм Proof-of-Compute для верифікації результатів навчання, сприяючи переходу AI навчання від централізованих платформ до відкритої співпраці.
Akash Network: децентралізована платформа хмарних обчислень на основі технології блокчейн, де розробники можуть орендувати ресурси GPU за потребою для розгортання та запуску AI-додатків, це "децентралізована версія хмарних обчислень".
0G Labs: децентралізований AI рідний Layer‑1, який значно знижує витрати та складність виконання AI моделей на ланцюзі завдяки інноваційній архітектурі розділення зберігання та обчислень.
Відсутність стимулів для учасників даних
Високоякісні дані є основним паливом для моделей ШІ, але в традиційній моделі внесок даних важко винагородити. Непрозорість джерел даних, висока повторюваність і відсутність зворотного зв'язку щодо використання призводять до тривалої неефективності екосистеми даних.
Web3 пропонує нову парадигму рішень: за допомогою криптографічних підписів, підтвердження на ланцюгу та комбінованих економічних механізмів, що дозволяє створити чіткий цикл співпраці та мотивації між внесниками даних, розробниками моделей та користувачами.
Представити проект
OpenLedger: інноваційно пропонує концепцію «Payable AI», поєднуючи внесок даних, виклики моделей та економічні стимули, сприяючи формуванню мережі економіки даних на основі співпраці AI.
Bittensor: використовує повну систему стимулів, яка базується на винагороді TAO, механізмі консенсусу Yuma, точному стимулюванні підмереж та співпраці в знаннях, що безпосередньо пов'язує внесок даних з результатами роботи моделі, підвищуючи загальну цінність внеску.
Grass: AI даних мережа, яка збирає дані про поведінку користувачів під час перегляду за допомогою плагінів, вносячи їх у навчання пошукових систем на блокчейні, користувачі отримують винагороду за якість даних, створюючи механізм спільного використання даних, керований співтовариством.
Модель чорного ящика, AI висновки не можуть бути перевірені
Поточний процес інференції основних AI-моделей є високою «чорною скринькою», користувачі не можуть перевірити правильність та надійність результатів, особливо в високоризикованих сферах, таких як фінанси та охорона здоров'я, це є особливою проблемою. Крім того, моделі можуть піддаватися атакам, таким як спотворення або отруєння, що ускладнює їх відстеження чи аудиторію.
Для цього проекти Web3 намагаються впровадити нульові докази (ZK), повну гомоморфну криптографію (FHE) та середовища для надійного виконання (TEE), щоб забезпечити верифікацію та аудит процесу інтерпретації моделей, підвищуючи інтерпретацію та довіру до AI-систем.
представляти проект
Sentient: Забезпечує відстежуваність викликів завдяки інноваційній технології розпізнавання відбитків пальців, підвищуючи прозорість використання моделей і їхню стійкість до підробок.
Modulus Labs: використовуючи технологію ZK для шифрування та перевірки процесу моделювання, реалізує нову парадигму «достовірного ШІ».
Giza: Використання нульових знань криптографії для перенесення розрахунків виведення машинного навчання в блокчейн, що підвищує прозорість та довіру до розгортання AI моделей.
Ризики конфіденційності та безпеки
Процес навчання штучного інтелекту часто передбачає використання великої кількості чутливих даних, що створює ризики витоку конфіденційної інформації, зловживання або атаки на модель, а також відсутності прозорості у прийнятті рішень. Водночас розмежування прав власності на дані та моделі залишається неясним, що ще більше посилює загрози безпеці.
Завдяки незмінності блокчейну, технологіям криптографічних обчислень (таким як ZK, FHE), надійним середовищам виконання та іншим засобам, забезпечується безпека та контрольованість даних і моделей системи ШІ на всіх етапах: навчання, зберігання та виклику.
представляти проект
Phala Network: надає підтримку надійного середовища виконання (TEE), упаковуючи критичні обчислення в безпечне апаратне забезпечення, щоб запобігти витоку даних та викраденню моделей.
ZAMA: Зосереджуємося на технології повної гомоморфної криптографії (FHE), що дозволяє проводити навчання моделей і висновки в зашифрованому стані, реалізуючи «можливість обчислень без використання відкритих даних».
Mind Network: побудова децентралізованої платформи для обміну даними та висновків AI, що підтримує захист конфіденційності, шляхом використання передових криптографічних технологій (таких як гомоморфне шифрування, нульові знання тощо) для забезпечення безпечного обміну даними та обчислень конфіденційності.
Vana: програма для створення ідентичності на базі ІІ, призначена для того, щоб повернути користувачам повноваження і контроль над їхніми даними, забезпечуючи конфіденційність і безпеку даних.
Спори щодо авторських прав та інтелектуальної власності моделей ШІ
Актуальні моделі штучного інтелекту активно використовують дані з Інтернету, але часто без дозволу використовують захищений авторським правом контент, що призводить до частих юридичних спорів. Водночас права на авторство контенту, згенерованого штучним інтелектом, не визначені чітко, а розподіл прав між авторами, розробниками моделей і користувачами відбувається без прозорих механізмів. Випадки злочинного копіювання і крадіжки моделей також є звичними, що ускладнює захист інтелектуальної власності.
Web3 через механізм підтвердження на ланцюгу фіксує час створення моделі, джерела навчальних даних, інформацію про внески тощо, а також використовує такі інструменти, як NFT, смарт-контракти для позначення прав власності на модель або вміст.
представляти проєкт
Story Protocol: створення протоколу інтелектуальної власності на базі блокчейн, що дозволяє модульно підтверджувати, комбінувати та ліцензувати контент, код, моделі тощо, реалізуючи механізм «творчість - це підтвердження прав, використання - це оплата».
Alethea AI: Генеративні моделі штучного інтелекту (наприклад, персонажі, голоси тощо), які пов'язані з on-chain ідентичністю та NFT, кожен AI персонаж має чітку інформацію про творця та авторські права, що запобігає зловживанням і плагіату.
Відсутність децентралізованого управління ШІ
Розробка та еволюція сучасних AI моделей сильно залежать від великих технологічних компаній або закритих команд, темп оновлення моделей є непрозорим, а цінності важко виправити, що може призвести до алгоритмічної упередженості, зловживань і тенденцій до «технологічного феодалізму». Спільноти та користувачі зазвичай не можуть втручатися в шлях оновлення моделей, коригування параметрів або межі поведінки, відсутні механізми для ефективного контролю та корекції AI систем.
Переваги Web3 полягають у програмованому управлінні та механізмі відкритої співпраці. Завдяки управлінню на базі блокчейну, механізму DAO та структурі стимулів, критичні етапи проектування, навчання та оновлення параметрів AI моделей можуть поступово залучати консенсус спільноти, підвищуючи демократичність, прозорість і різноманітність розробки моделей.
представляти проєкт
Fetch.ai: введення автономних економічних агентів (AEA) та відкритих механізмів управління, що дозволяє поведінку AI-агента регулюватися правилами спільноти та координувати співпрацю між агентами через економічні стимули.
SingularityNET: упаковка AI-сервісів у комбіновані модулі на блокчейні, користувачі можуть обирати або замінювати моделі на відкритому ринку, а механізм управління платформою підтримує оцінку якості моделей та пропозиції щодо покращення послуг.
Проблема співпраці між ланцюгами AI
У багатоланцюговому середовищі AI-агенти та моделі можуть бути розподілені на різних блокчейнах, що ускладнює об'єднання стану, контексту або логіки виклику, що призводить до фрагментації користувацького досвіду, ускладнення розробки та труднощів зі синхронізацією даних.
Деякі проєкти проводять дослідження навколо «Багатоланкового AI протоколу», намагаючись сприяти безперервності та узгодженості роботи AI агентів через спільний контекст, міжланкову комунікацію та механізми синхронізації стану.
Представити проект
OpenPond: використовує протокол MCP для з'єднання AI моделей та агентів на різних ланцюгах, реалізуючи синхронізацію стану викликів та обмін контекстом, спрощуючи сценарії багатоланцюгової співпраці.
Lava Network: надає послуги міжланцюгового RPC та мосту даних, відкриваючи базові канали зв'язку для багатоланцюгових AI систем, підтримує синхронізацію даних агентів та єдине виконання завдань.
Virtuals Protocol: через ACP (Agent Commerce Protocol) розумний колабораційний протокол, підтримує крос-агентні запити, переговори, виконання та процеси розрахунків. Його технологія «Parallel Hypersynchronicity» дозволяє AI-агенту працювати паралельно на різних платформах, забезпечуючи синхронізацію дій та пам'яті в режимі реального часу.
Висновок
Поява AI Crypto не є простою розмовою, а є системним перетворенням знизу вгору: вона руйнує централізовані обмеження епохи великих моделей, поступово створюючи нову парадигму AI, в якій кожен може брати участь, що є прозорим та надійним, і керується співпрацею, в таких вимірах, як обчислювальна потужність, дані, стимули, безпека та управління.
Наразі ця сфера вже перейшла з концептуальної стадії до стадії реальних продуктів. Вірю, що ті AI Crypto проєкти, які справді здатні створювати реальну цінність та вирішувати основні проблеми, матимуть можливість очолити наступну хвилю розвитку епохи штучного інтелекту, сприяючи розвитку технологій штучного інтелекту в більш відкритому, справедливому та надійному напрямку.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Чи є це справжнім трендом, чи це псевдопитання? Яка цінність в галузі AI + Web3?
Слова: TinTinLand
У 2025 році популярність наративу «AI + Web3» все ще не зменшилася. Згідно з останнім звітом Grayscale, опублікованим у травні 2025 року, загальна капіталізація ринку AI Crypto досягла 21 мільярда доларів, що в порівнянні з 4,5 мільярда доларів у першому кварталі 2023 року зросла майже в п'ять разів.
За цим хвилею стоїть справжнє технологічне злиття чи ще одне упаковування концепцій?
З макропогляду, традиційна екосистема ШІ вже виявила все більше структурних проблем: високий поріг входження в навчання моделей, відсутність гарантій конфіденційності даних, висока монополізація обчислювальної потужності, непрозорість процесу висновків, дисбаланс в механізмах стимулювання... І ці болі якраз відповідають перевагам Web3: децентралізація, відкриті ринкові механізми, перевірка на ланцюзі, суверенітет даних користувачів тощо.
Комбінація AI та Web3 не є лише накладенням двох популярних термінів, а є структурним технологічним доповненням. Давайте розпочнемо з основних проблем, з якими стикається AI, і глибше розберемо ті Web3 проекти, які дійсно вирішують ці проблеми, щоб ви могли ясніше побачити цінність та напрямок у сфері AI Crypto.
Занадто високий бар'єр для доступу до AI-сервісів, дорогий кошт
Сучасні AI послуги зазвичай мають високу вартість, важко отримати ресурси для навчання, що створює дуже високий бар'єр для малих і середніх підприємств та індивідуальних розробників; крім того, ці послуги часто є технічно складними, і для їх використання потрібен професійний досвід. Ринок AI послуг є високо концентрованим, користувачі не мають різноманітних виборів, витрати на використання не є прозорими, бюджет важко передбачити, і навіть існує проблема монополії обчислювальної потужності.
Рішення Web3 полягає в розриві платформених бар'єрів через децентралізований підхід, будуючи відкритий ринок GPU та мережу послуг моделей, підтримуючи гнучке планування невикористовуваних ресурсів, а також за допомогою завдань планування в блокчейні та прозорих економічних механізмів, заохочуючи більше учасників вносити обчислювальну потужність та моделі, знижуючи загальні витрати та підвищуючи доступність послуг.
представляти проєкт
Render Network: зосереджений на децентралізованому GPU рендерингу, також підтримує AI інференцію та навчання, використовує модель «платіть за використання», допомагаючи розробникам низькобюджетно підключатися до генерації зображень та AI послуг.
Gensyn: створення децентралізованої мережі навчання з глибоким навчанням, що використовує механізм Proof-of-Compute для верифікації результатів навчання, сприяючи переходу AI навчання від централізованих платформ до відкритої співпраці.
Akash Network: децентралізована платформа хмарних обчислень на основі технології блокчейн, де розробники можуть орендувати ресурси GPU за потребою для розгортання та запуску AI-додатків, це "децентралізована версія хмарних обчислень".
0G Labs: децентралізований AI рідний Layer‑1, який значно знижує витрати та складність виконання AI моделей на ланцюзі завдяки інноваційній архітектурі розділення зберігання та обчислень.
Відсутність стимулів для учасників даних
Високоякісні дані є основним паливом для моделей ШІ, але в традиційній моделі внесок даних важко винагородити. Непрозорість джерел даних, висока повторюваність і відсутність зворотного зв'язку щодо використання призводять до тривалої неефективності екосистеми даних.
Web3 пропонує нову парадигму рішень: за допомогою криптографічних підписів, підтвердження на ланцюгу та комбінованих економічних механізмів, що дозволяє створити чіткий цикл співпраці та мотивації між внесниками даних, розробниками моделей та користувачами.
Представити проект
OpenLedger: інноваційно пропонує концепцію «Payable AI», поєднуючи внесок даних, виклики моделей та економічні стимули, сприяючи формуванню мережі економіки даних на основі співпраці AI.
Bittensor: використовує повну систему стимулів, яка базується на винагороді TAO, механізмі консенсусу Yuma, точному стимулюванні підмереж та співпраці в знаннях, що безпосередньо пов'язує внесок даних з результатами роботи моделі, підвищуючи загальну цінність внеску.
Grass: AI даних мережа, яка збирає дані про поведінку користувачів під час перегляду за допомогою плагінів, вносячи їх у навчання пошукових систем на блокчейні, користувачі отримують винагороду за якість даних, створюючи механізм спільного використання даних, керований співтовариством.
Модель чорного ящика, AI висновки не можуть бути перевірені
Поточний процес інференції основних AI-моделей є високою «чорною скринькою», користувачі не можуть перевірити правильність та надійність результатів, особливо в високоризикованих сферах, таких як фінанси та охорона здоров'я, це є особливою проблемою. Крім того, моделі можуть піддаватися атакам, таким як спотворення або отруєння, що ускладнює їх відстеження чи аудиторію.
Для цього проекти Web3 намагаються впровадити нульові докази (ZK), повну гомоморфну криптографію (FHE) та середовища для надійного виконання (TEE), щоб забезпечити верифікацію та аудит процесу інтерпретації моделей, підвищуючи інтерпретацію та довіру до AI-систем.
представляти проект
Sentient: Забезпечує відстежуваність викликів завдяки інноваційній технології розпізнавання відбитків пальців, підвищуючи прозорість використання моделей і їхню стійкість до підробок.
Modulus Labs: використовуючи технологію ZK для шифрування та перевірки процесу моделювання, реалізує нову парадигму «достовірного ШІ».
Giza: Використання нульових знань криптографії для перенесення розрахунків виведення машинного навчання в блокчейн, що підвищує прозорість та довіру до розгортання AI моделей.
Ризики конфіденційності та безпеки
Процес навчання штучного інтелекту часто передбачає використання великої кількості чутливих даних, що створює ризики витоку конфіденційної інформації, зловживання або атаки на модель, а також відсутності прозорості у прийнятті рішень. Водночас розмежування прав власності на дані та моделі залишається неясним, що ще більше посилює загрози безпеці.
Завдяки незмінності блокчейну, технологіям криптографічних обчислень (таким як ZK, FHE), надійним середовищам виконання та іншим засобам, забезпечується безпека та контрольованість даних і моделей системи ШІ на всіх етапах: навчання, зберігання та виклику.
представляти проект
Phala Network: надає підтримку надійного середовища виконання (TEE), упаковуючи критичні обчислення в безпечне апаратне забезпечення, щоб запобігти витоку даних та викраденню моделей.
ZAMA: Зосереджуємося на технології повної гомоморфної криптографії (FHE), що дозволяє проводити навчання моделей і висновки в зашифрованому стані, реалізуючи «можливість обчислень без використання відкритих даних».
Mind Network: побудова децентралізованої платформи для обміну даними та висновків AI, що підтримує захист конфіденційності, шляхом використання передових криптографічних технологій (таких як гомоморфне шифрування, нульові знання тощо) для забезпечення безпечного обміну даними та обчислень конфіденційності.
Vana: програма для створення ідентичності на базі ІІ, призначена для того, щоб повернути користувачам повноваження і контроль над їхніми даними, забезпечуючи конфіденційність і безпеку даних.
Спори щодо авторських прав та інтелектуальної власності моделей ШІ
Актуальні моделі штучного інтелекту активно використовують дані з Інтернету, але часто без дозволу використовують захищений авторським правом контент, що призводить до частих юридичних спорів. Водночас права на авторство контенту, згенерованого штучним інтелектом, не визначені чітко, а розподіл прав між авторами, розробниками моделей і користувачами відбувається без прозорих механізмів. Випадки злочинного копіювання і крадіжки моделей також є звичними, що ускладнює захист інтелектуальної власності.
Web3 через механізм підтвердження на ланцюгу фіксує час створення моделі, джерела навчальних даних, інформацію про внески тощо, а також використовує такі інструменти, як NFT, смарт-контракти для позначення прав власності на модель або вміст.
представляти проєкт
Story Protocol: створення протоколу інтелектуальної власності на базі блокчейн, що дозволяє модульно підтверджувати, комбінувати та ліцензувати контент, код, моделі тощо, реалізуючи механізм «творчість - це підтвердження прав, використання - це оплата».
Alethea AI: Генеративні моделі штучного інтелекту (наприклад, персонажі, голоси тощо), які пов'язані з on-chain ідентичністю та NFT, кожен AI персонаж має чітку інформацію про творця та авторські права, що запобігає зловживанням і плагіату.
Відсутність децентралізованого управління ШІ
Розробка та еволюція сучасних AI моделей сильно залежать від великих технологічних компаній або закритих команд, темп оновлення моделей є непрозорим, а цінності важко виправити, що може призвести до алгоритмічної упередженості, зловживань і тенденцій до «технологічного феодалізму». Спільноти та користувачі зазвичай не можуть втручатися в шлях оновлення моделей, коригування параметрів або межі поведінки, відсутні механізми для ефективного контролю та корекції AI систем.
Переваги Web3 полягають у програмованому управлінні та механізмі відкритої співпраці. Завдяки управлінню на базі блокчейну, механізму DAO та структурі стимулів, критичні етапи проектування, навчання та оновлення параметрів AI моделей можуть поступово залучати консенсус спільноти, підвищуючи демократичність, прозорість і різноманітність розробки моделей.
представляти проєкт
Fetch.ai: введення автономних економічних агентів (AEA) та відкритих механізмів управління, що дозволяє поведінку AI-агента регулюватися правилами спільноти та координувати співпрацю між агентами через економічні стимули.
SingularityNET: упаковка AI-сервісів у комбіновані модулі на блокчейні, користувачі можуть обирати або замінювати моделі на відкритому ринку, а механізм управління платформою підтримує оцінку якості моделей та пропозиції щодо покращення послуг.
Проблема співпраці між ланцюгами AI
У багатоланцюговому середовищі AI-агенти та моделі можуть бути розподілені на різних блокчейнах, що ускладнює об'єднання стану, контексту або логіки виклику, що призводить до фрагментації користувацького досвіду, ускладнення розробки та труднощів зі синхронізацією даних.
Деякі проєкти проводять дослідження навколо «Багатоланкового AI протоколу», намагаючись сприяти безперервності та узгодженості роботи AI агентів через спільний контекст, міжланкову комунікацію та механізми синхронізації стану.
Представити проект
OpenPond: використовує протокол MCP для з'єднання AI моделей та агентів на різних ланцюгах, реалізуючи синхронізацію стану викликів та обмін контекстом, спрощуючи сценарії багатоланцюгової співпраці.
Lava Network: надає послуги міжланцюгового RPC та мосту даних, відкриваючи базові канали зв'язку для багатоланцюгових AI систем, підтримує синхронізацію даних агентів та єдине виконання завдань.
Virtuals Protocol: через ACP (Agent Commerce Protocol) розумний колабораційний протокол, підтримує крос-агентні запити, переговори, виконання та процеси розрахунків. Його технологія «Parallel Hypersynchronicity» дозволяє AI-агенту працювати паралельно на різних платформах, забезпечуючи синхронізацію дій та пам'яті в режимі реального часу.
Висновок
Поява AI Crypto не є простою розмовою, а є системним перетворенням знизу вгору: вона руйнує централізовані обмеження епохи великих моделей, поступово створюючи нову парадигму AI, в якій кожен може брати участь, що є прозорим та надійним, і керується співпрацею, в таких вимірах, як обчислювальна потужність, дані, стимули, безпека та управління.
Наразі ця сфера вже перейшла з концептуальної стадії до стадії реальних продуктів. Вірю, що ті AI Crypto проєкти, які справді здатні створювати реальну цінність та вирішувати основні проблеми, матимуть можливість очолити наступну хвилю розвитку епохи штучного інтелекту, сприяючи розвитку технологій штучного інтелекту в більш відкритому, справедливому та надійному напрямку.