Сфери застосування інтеграції штучного інтелекту та Web3 швидко розширюються, в основному охоплюючи наступні напрямки (станом на червень 2025 року):
1. Децентралізована інфраструктура Мережева потужність Будівництво відкритого ринку обчислювальної потужності шляхом агрегування глобальних бездіяльних ресурсів GPU, що підтримує зниження витрат на навчання/інференцію AI на 63%-80%. Представлені проекти, такі як Render Network (GPU-рендеринг), Gensyn (розподілене навчання) та Akash (хмарні обчислення).
Зберігання та захист конфіденційності Децентралізовані мережі зберігання (Filecoin, Arweave) у поєднанні з криптографічними технологіями забезпечують повернення суверенітету даних користувачам, одночасно гарантуючи безпеку конфіденційності за допомогою технологій, таких як нульове знання (ZK).
Дані та інновації моделей Ринок торгівлі даними Протоколи підтвердження даних на базі Web3 (такі як Ocean Protocol, Grass) створюють мережу відповідального обміну даними, стимулюючи користувачів вносити дані про поведінку та знижуючи бар'єри для навчання ШІ.
Достовірна AI модель Використання технологій нульових знань (ZK) та повної гомоморфної криптографії (FHE) для верифікації процесу моделювання, вирішення проблеми "чорної скриньки". Наприклад, рішення zkML від Modulus Labs знижує рівень помилок діагностики в медицині на 42%.
Третє, фінансова та економічна система Оптимізація смарт-контрактів AI-підтримка проектування динамічних умовних контрактів, моніторинг ринкових аномалій в реальному часі та автоматичне коригування стратегій для підвищення безпеки DeFi-протоколів. Система People RWA оптимізує безпеку токенів за допомогою AI.
децентралізовані фінанси (DeFi) Оцінка ризиків на основі штучного інтелекту, генерація інвестиційних стратегій та оптимізація ліквідності дозволяють малим та середнім інвесторам отримувати персоналізовані фінансові послуги з річною доходністю, що підвищується на 27%.
Чотири, оновлення змісту та досвіду AIGC проти NFT AI-генерований контент (текст/зображення/відео) у поєднанні з NFT забезпечує автоматичне підтвердження авторських прав. Протокол Story підтримує модульне ліцензування контенту, що призводить до зниження рівня суперечок щодо авторських прав на 89%.
Метавсесвіт і ігри Блокчейн-ігри за допомогою ШІ генерують моделі поведінки NPC, оптимізуючи занурювальний досвід. Гра Matr1x впроваджує динамічний дизайн рівнів за допомогою ШІ, що призводить до збільшення платіжної ставки користувачів на 3,2 рази.
П'ять, промисловість та громадські послуги Управління ланцюгом постачання Штучний інтелект прогнозує ринковий попит і оптимізує логістичні маршрути, поєднуючи з блокчейном для забезпечення повної прозорості процесу. Кенійські кооперативи з виробництва кави скоротили цикл продажів з 45 днів до 72 годин завдяки мережі Web3.
Цифрова ідентичність та управління Децентралізовані ідентифікаційні системи (такі як Worldcoin) в поєднанні з біометричними технологіями створюють захищену від шахрайства онлайнову ідентифікаційну систему. Управління DAO впроваджує штучних агентів (AEA) для покращення прозорості рішень.
Шість, нові інтегровані сценарії медичне здоров'я У рамках федеративного навчання медичні установи обмінюються зашифрованими медичними даними для навчання моделей ШІ, одночасно захищаючи конфіденційність пацієнтів. Надійне середовище виконання Phala Network (TEE) забезпечує безпеку обробки даних.
зелена обчислювальна техніка Технологія майнінгу з нульовим споживанням енергії на мобільних пристроях Web3, поєднана з оптимізацією енергоспоживання за допомогою ШІ, знижує викиди вуглецю на 99,7% в порівнянні з традиційними блокчейнами.
Технічні виклики та тенденції Основний конфлікт: існує суперечність між децентралізованим зберіганням даних та потребою в централізованому навчанні ШІ, яку необхідно збалансувати за допомогою технологій, таких як федеративне навчання. Майбутній напрям: міжланцюговий AI-коопераційний протокол (такий як Openpond) просуває багатоланцюгові сценарії застосування, очікується, що до 2026 року відповідний обсяг ринку перевищить 30 мільярдів доларів. У вищезазначених сферах найвищий рівень інвестиційного інтересу мають інфраструктурний рівень (обчислювальна потужність/зберігання) та рівень додатків (фінанси/контент), проекти на стадії технологічної верифікації повинні зосередитися на показниках активності екосистеми розробників.
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.
Які сфери поєднують штучний інтелект та Web3?
Сфери застосування інтеграції штучного інтелекту та Web3 швидко розширюються, в основному охоплюючи наступні напрямки (станом на червень 2025 року):
1. Децентралізована інфраструктура
Мережева потужність
Будівництво відкритого ринку обчислювальної потужності шляхом агрегування глобальних бездіяльних ресурсів GPU, що підтримує зниження витрат на навчання/інференцію AI на 63%-80%. Представлені проекти, такі як Render Network (GPU-рендеринг), Gensyn (розподілене навчання) та Akash (хмарні обчислення).
Зберігання та захист конфіденційності
Децентралізовані мережі зберігання (Filecoin, Arweave) у поєднанні з криптографічними технологіями забезпечують повернення суверенітету даних користувачам, одночасно гарантуючи безпеку конфіденційності за допомогою технологій, таких як нульове знання (ZK).
Дані та інновації моделей
Ринок торгівлі даними
Протоколи підтвердження даних на базі Web3 (такі як Ocean Protocol, Grass) створюють мережу відповідального обміну даними, стимулюючи користувачів вносити дані про поведінку та знижуючи бар'єри для навчання ШІ.
Достовірна AI модель
Використання технологій нульових знань (ZK) та повної гомоморфної криптографії (FHE) для верифікації процесу моделювання, вирішення проблеми "чорної скриньки". Наприклад, рішення zkML від Modulus Labs знижує рівень помилок діагностики в медицині на 42%.
Третє, фінансова та економічна система
Оптимізація смарт-контрактів
AI-підтримка проектування динамічних умовних контрактів, моніторинг ринкових аномалій в реальному часі та автоматичне коригування стратегій для підвищення безпеки DeFi-протоколів. Система People RWA оптимізує безпеку токенів за допомогою AI.
децентралізовані фінанси (DeFi)
Оцінка ризиків на основі штучного інтелекту, генерація інвестиційних стратегій та оптимізація ліквідності дозволяють малим та середнім інвесторам отримувати персоналізовані фінансові послуги з річною доходністю, що підвищується на 27%.
Чотири, оновлення змісту та досвіду
AIGC проти NFT
AI-генерований контент (текст/зображення/відео) у поєднанні з NFT забезпечує автоматичне підтвердження авторських прав. Протокол Story підтримує модульне ліцензування контенту, що призводить до зниження рівня суперечок щодо авторських прав на 89%.
Метавсесвіт і ігри
Блокчейн-ігри за допомогою ШІ генерують моделі поведінки NPC, оптимізуючи занурювальний досвід. Гра Matr1x впроваджує динамічний дизайн рівнів за допомогою ШІ, що призводить до збільшення платіжної ставки користувачів на 3,2 рази.
П'ять, промисловість та громадські послуги
Управління ланцюгом постачання
Штучний інтелект прогнозує ринковий попит і оптимізує логістичні маршрути, поєднуючи з блокчейном для забезпечення повної прозорості процесу. Кенійські кооперативи з виробництва кави скоротили цикл продажів з 45 днів до 72 годин завдяки мережі Web3.
Цифрова ідентичність та управління
Децентралізовані ідентифікаційні системи (такі як Worldcoin) в поєднанні з біометричними технологіями створюють захищену від шахрайства онлайнову ідентифікаційну систему. Управління DAO впроваджує штучних агентів (AEA) для покращення прозорості рішень.
Шість, нові інтегровані сценарії
медичне здоров'я
У рамках федеративного навчання медичні установи обмінюються зашифрованими медичними даними для навчання моделей ШІ, одночасно захищаючи конфіденційність пацієнтів. Надійне середовище виконання Phala Network (TEE) забезпечує безпеку обробки даних.
зелена обчислювальна техніка
Технологія майнінгу з нульовим споживанням енергії на мобільних пристроях Web3, поєднана з оптимізацією енергоспоживання за допомогою ШІ, знижує викиди вуглецю на 99,7% в порівнянні з традиційними блокчейнами.
Технічні виклики та тенденції
Основний конфлікт: існує суперечність між децентралізованим зберіганням даних та потребою в централізованому навчанні ШІ, яку необхідно збалансувати за допомогою технологій, таких як федеративне навчання.
Майбутній напрям: міжланцюговий AI-коопераційний протокол (такий як Openpond) просуває багатоланцюгові сценарії застосування, очікується, що до 2026 року відповідний обсяг ринку перевищить 30 мільярдів доларів.
У вищезазначених сферах найвищий рівень інвестиційного інтересу мають інфраструктурний рівень (обчислювальна потужність/зберігання) та рівень додатків (фінанси/контент), проекти на стадії технологічної верифікації повинні зосередитися на показниках активності екосистеми розробників.