Інтеграція AI та Web3: від інфраструктури до практичного застосування
Штучний інтелект і Web3 як дві основні сили технологічних інновацій останніх років, сприяють входженню людства в новий період технологічного зростання. Завдяки революційному досвіду штучного інтелекту, який приніс ChatGPT, на ланцюзі штучний інтелект також швидко перейшов від концепції до реальної інфраструктури, ставши найбільш перспективною стратегією сталого розвитку в сфері Web3.
На нещодавній конференції Гонконгського консенсусу 2025, інтеграція штучного інтелекту та Web3 стала популярною темою, що проходила через кілька сесій як в основному залі, так і на секціях. Давайте ознайомимося з останніми досягненнями в цій галузі.
I. Інфраструктура штучного інтелекту
1. Платформа та фреймворк для запуску AI Agent
За останні півроку платформи запуску AI Agent та інфраструктура класу фреймворків привернули велику увагу. Ці проекти надають розробникам та звичайним користувачам платформу для використання AI Agent з низьким бар'єром входу, ставши одним з ключових напрямків цієї хвилі AI проектів.
0G Labs: перша децентралізована операційна система штучного інтелекту (deAIOS), яка створює екосистему розробки розподіленого штучного інтелекту шляхом побудови власного Layer 1 для AI, що з'єднує обчислювальні ресурси, дані та моделі.
DeAgentAI: інноваційна платформа, що зосереджена на децентралізованих AI агентів, яка прагне сприяти розвитку технологій багатих агентів (Multi-Agent Systems). Користувачі можуть створювати, керувати та координувати мережу AI агентів для автоматизації бізнесу, аналізу даних та інших сценаріїв.
Autonomys Network: децентралізований інфраструктурний стек, призначений для забезпечення безпечної, автономної співпраці людини та машини. Користувачі можуть створювати власні AI-агенти для виконання завдань, таких як бронювання послуг, управління фінансами тощо.
Gaia Network: децентралізована платформа інфраструктури ШІ, що підтримує дистрибутивну розробку та виконання AI Agent та застосунків, інтегруючи розподілене зберігання, обчислення та валідацію даних через технологію блокчейн.
Questflow: децентралізована мережа багато-AI агентів, користувачеві потрібно лише описати свої вимоги, мережа AI-агентів самостійно виконає завдання, досягнувши ефективності та швидкості, які неможливо досягти за допомогою єдиної AI моделі або людини.
2. Децентралізований ШІ
Децентралізований ШІ є кінцевою метою ШІ на базі блокчейну. Наразі багато проектів активно працюють у напрямках обчислювальної потужності, даних, моделей та інших, сподіваючись за допомогою децентралізованого підходу розірвати монополію великих компаній на LLM та допомогти суспільству отримати право власності на дані та моделі.
Vana: прагне створити платформу децентралізованого суверенітету користувацьких даних, перетворюючи особисті дані на фінансові активи. Завдяки дизайну Data Liquidity Pools (DLP), користувачі можуть вносити та перевіряти дані, генеруючи токенізовані активи для навчання AI-моделей.
Hyperbolic: відкритий доступ до AI хмарної платформи, що інтегрує глобальні обчислювальні ресурси, забезпечуючи користувачів економічно вигідними, масштабованими GPU-ресурсами та AI-сервісами. Підтримує AI-інферування, доступ до GPU за запитом, а також монетизацію невикористаного обладнання.
OpenLedger: зосереджений на наступному поколінні мереж, що поєднує AI та блокчейн, пропонує децентралізовану економічну інфраструктуру. Підтримує розробників у отриманні високоякісних даних, налаштуванні спеціалізованих мовних моделей (SLM) та розгортанні їх як платних послуг.
IO.NET: децентралізована обчислювальна платформа, що надає послуги доступу до кластерів GPU та CPU за запитом. Завдяки децентралізованій фізичній інфраструктурній мережі (IOG Network) користувачі можуть миттєво отримати доступ до розподілених кластерів GPU.
Aethir: інноваційна платформа, яка надає розподілену інфраструктуру хмарних обчислень. Aethir Earth спеціально розроблений для завдань обчислень ШІ, тоді як Aethir Atmosphere оптимізує хмарну мережу GPU для ігрової індустрії.
MinionLab: децентралізована автономна мережа AI-агентів, які називаються "Minions", працюють на пристроях користувачів для реального часу видобутку даних з Інтернету.
GAIB: Економічний рівень рішення в сфері штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень, що створює нові класи активів та економічні системи через фінансування та токенізацію ресурсів GPU.
Kite AI: децентралізована платформа Layer 1 блокчейну, спеціально розроблена для економіки штучного інтелекту, яка відкриває справедливий доступ та винагороди для активів штучного інтелекту через інноваційний механізм консенсусу Proof of AI (PoAI).
Automata: забезпечує рівень проміжного захисту конфіденційності та обчислень без відстеження для децентралізованих додатків (DApps), гарантує конфіденційність даних та автономію користувачів.
Public AI: прагне створити відкриту та прозору платформу даних AI, яка підтримує збір та маркування мультимодальних даних, надаючи ефективні та низьковитратні послуги з маркування даних за допомогою AI.
3. Доведена AI
Одним із важливих викликів розвитку ШІ є непрозорість процесу навчання та складність забезпечення точності результатів, які він видає. Наразі існує кілька проектів, які за допомогою технологій ZKP, TEE та ін. намагаються досягти перевіряємості процесу навчання ШІ та забезпечити надійність результатів, які він видає.
Phala Network: децентралізована платформа хмарних обчислень, що надає надійні послуги з обробки конфіденційних даних та AI-інференції для децентралізованих додатків. Базується на мережі конфіденційних обчислень на основі середовища довіреного виконання (TEE), підтримує смарт-контракти, навчання та інференцію AI-моделей, а також захист конфіденційності даних.
Brevis: децентралізований обчислювальний двигун, що забезпечує перевірювані поза ланцюгом AI та обчислення на блокчейні, поєднуючи нульові знання (ZKP) для підвищення конфіденційності та ефективності, зосереджуючи увагу на захисті конфіденційності фінансових даних.
Verisense Network: інноваційна платформа, яка зосереджується на децентралізованій верифікації даних та надійному ШІ, допомагаючи розробникам перевіряти джерела даних, забезпечуючи справжність та цілісність навчальних даних. Підтримує аудит та верифікацію процесу ухвалення рішень ШІ, надаючи прозорі навчальні дані та процеси висновку для моделей ШІ.
Два, випадки використання ШІ: потенціал і очікування
На фоні розвиненої інфраструктури штучного інтелекту, наразі фактичних прикладів використання ШІ все ще відносно мало. Окрім відомих ботів у Twitter, з'явилися деякі нові застосування ШІ, які привернули увагу:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, яка використовує AI-двигун для створення динамічного наративного контенту в реальному часі, взаємодіє з гравцями, просуває розвиток сюжету та забезпечує персоналізований досвід. Підтримує генерацію та взаємодію AI-NFT.
AI Travel: AI-управлявний туристичний асистент, який допомагає користувачам автоматично налаштовувати плани подорожей через чат, надаючи послуги бронювання готелів та порівняння цін тощо.
HeyTracyAI: Спортивний коментатор AI Agent у сфері баскетболу, в якому бере участь чемпіон НБА Трістан Томпсон, що надає реальний аналіз і прогностичні висновки під час матчів.
AskJimmy: Платформа AI Agent, зосереджена на фінансовій та торговій сферах, що має на меті створення децентралізованого багатостратегічного хедж-фонду, що функціонує автономно за допомогою AI Agent.
Три, традиційні проекти переходять на ШІ
Відповідно до тенденцій, багато традиційних проектів Web3 також почали ухвалювати штучний інтелект і оголосили про свої плани переходу до AI:
Старі бренди публічних блокчейнів, такі як Sui, Near, Flow та Aptos, активно беруть участь у конференціях, пов'язаних з ШІ, і заявляють, що AI Agent допомагає спростити складні процеси взаємодії в блокчейні, залучаючи більше користувачів у світ Web3. Ці публічні блокчейни висловлюють намір всебічно підтримувати розвиток ШІ через інновації в базовій архітектурі, облікових записах тощо, а також заохочувати розробників до інновацій в застосуваннях AI на базі блокчейну через заходи, такі як конкурси для хакерів.
Компанія Eigenlayer, що раніше зосереджувалася на послугах Restaking, повідомила про будівництво децентралізованого рівня довіри (Decentralized Trust), який надає верифіковані хмарні послуги (Verifiable Cloud), забезпечуючи блокчейн-докази для позаблокчейн-обчислень, таких як навчання, інференція та прогнозування AI, сприяючи розвитку верифікованих AI-агентів.
Чотири, Виклики та Майбутнє
Хоча перспектива інтеграції AI та Web3 є світлою, розробка AI на блокчейні наразі стикається з багатьма викликами, включаючи недостатню надійність моделей, неясність намірів підказок, обмеження зберігання та апаратного забезпечення, а також проблеми безпеки приватності. Ці виклики не лише створюють технічні труднощі, але й відкривають великі можливості для інновацій.
У довгостроковій перспективі галузь сповнена надії на розвиток штучного інтелекту на блокчейні. Завдяки подальшому вдосконаленню інфраструктури, інноваціям у використанні та співпраці громади, інтеграція штучного інтелекту та Web3 принесе більш процвітаюче майбутнє.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PessimisticOracle
· 14год тому
чистий невдаха один обдурювати людей, як лохів не вдалося
Переглянути оригіналвідповісти на0
StealthMoon
· 08-13 11:33
2025 деякі люди все ще займаються web3 ngmi
Переглянути оригіналвідповісти на0
SchrödingersNode
· 08-13 07:35
Слухати історії AI у 2025 році здається дещо далеким, чи не так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
WalletInspector
· 08-13 07:35
Раніше говорили, що впровадження AI - це все bzzz
Переглянути оригіналвідповісти на0
DegenMcsleepless
· 08-13 07:30
чистий невдах один знову слідує за трендом та спекулює на концепціях
AI та Web3: останні досягнення від інфраструктури до практичного застосування
Інтеграція AI та Web3: від інфраструктури до практичного застосування
Штучний інтелект і Web3 як дві основні сили технологічних інновацій останніх років, сприяють входженню людства в новий період технологічного зростання. Завдяки революційному досвіду штучного інтелекту, який приніс ChatGPT, на ланцюзі штучний інтелект також швидко перейшов від концепції до реальної інфраструктури, ставши найбільш перспективною стратегією сталого розвитку в сфері Web3.
На нещодавній конференції Гонконгського консенсусу 2025, інтеграція штучного інтелекту та Web3 стала популярною темою, що проходила через кілька сесій як в основному залі, так і на секціях. Давайте ознайомимося з останніми досягненнями в цій галузі.
I. Інфраструктура штучного інтелекту
1. Платформа та фреймворк для запуску AI Agent
За останні півроку платформи запуску AI Agent та інфраструктура класу фреймворків привернули велику увагу. Ці проекти надають розробникам та звичайним користувачам платформу для використання AI Agent з низьким бар'єром входу, ставши одним з ключових напрямків цієї хвилі AI проектів.
0G Labs: перша децентралізована операційна система штучного інтелекту (deAIOS), яка створює екосистему розробки розподіленого штучного інтелекту шляхом побудови власного Layer 1 для AI, що з'єднує обчислювальні ресурси, дані та моделі.
DeAgentAI: інноваційна платформа, що зосереджена на децентралізованих AI агентів, яка прагне сприяти розвитку технологій багатих агентів (Multi-Agent Systems). Користувачі можуть створювати, керувати та координувати мережу AI агентів для автоматизації бізнесу, аналізу даних та інших сценаріїв.
Autonomys Network: децентралізований інфраструктурний стек, призначений для забезпечення безпечної, автономної співпраці людини та машини. Користувачі можуть створювати власні AI-агенти для виконання завдань, таких як бронювання послуг, управління фінансами тощо.
Gaia Network: децентралізована платформа інфраструктури ШІ, що підтримує дистрибутивну розробку та виконання AI Agent та застосунків, інтегруючи розподілене зберігання, обчислення та валідацію даних через технологію блокчейн.
Questflow: децентралізована мережа багато-AI агентів, користувачеві потрібно лише описати свої вимоги, мережа AI-агентів самостійно виконає завдання, досягнувши ефективності та швидкості, які неможливо досягти за допомогою єдиної AI моделі або людини.
2. Децентралізований ШІ
Децентралізований ШІ є кінцевою метою ШІ на базі блокчейну. Наразі багато проектів активно працюють у напрямках обчислювальної потужності, даних, моделей та інших, сподіваючись за допомогою децентралізованого підходу розірвати монополію великих компаній на LLM та допомогти суспільству отримати право власності на дані та моделі.
Vana: прагне створити платформу децентралізованого суверенітету користувацьких даних, перетворюючи особисті дані на фінансові активи. Завдяки дизайну Data Liquidity Pools (DLP), користувачі можуть вносити та перевіряти дані, генеруючи токенізовані активи для навчання AI-моделей.
Hyperbolic: відкритий доступ до AI хмарної платформи, що інтегрує глобальні обчислювальні ресурси, забезпечуючи користувачів економічно вигідними, масштабованими GPU-ресурсами та AI-сервісами. Підтримує AI-інферування, доступ до GPU за запитом, а також монетизацію невикористаного обладнання.
OpenLedger: зосереджений на наступному поколінні мереж, що поєднує AI та блокчейн, пропонує децентралізовану економічну інфраструктуру. Підтримує розробників у отриманні високоякісних даних, налаштуванні спеціалізованих мовних моделей (SLM) та розгортанні їх як платних послуг.
IO.NET: децентралізована обчислювальна платформа, що надає послуги доступу до кластерів GPU та CPU за запитом. Завдяки децентралізованій фізичній інфраструктурній мережі (IOG Network) користувачі можуть миттєво отримати доступ до розподілених кластерів GPU.
Aethir: інноваційна платформа, яка надає розподілену інфраструктуру хмарних обчислень. Aethir Earth спеціально розроблений для завдань обчислень ШІ, тоді як Aethir Atmosphere оптимізує хмарну мережу GPU для ігрової індустрії.
MinionLab: децентралізована автономна мережа AI-агентів, які називаються "Minions", працюють на пристроях користувачів для реального часу видобутку даних з Інтернету.
GAIB: Економічний рівень рішення в сфері штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень, що створює нові класи активів та економічні системи через фінансування та токенізацію ресурсів GPU.
Kite AI: децентралізована платформа Layer 1 блокчейну, спеціально розроблена для економіки штучного інтелекту, яка відкриває справедливий доступ та винагороди для активів штучного інтелекту через інноваційний механізм консенсусу Proof of AI (PoAI).
Automata: забезпечує рівень проміжного захисту конфіденційності та обчислень без відстеження для децентралізованих додатків (DApps), гарантує конфіденційність даних та автономію користувачів.
Public AI: прагне створити відкриту та прозору платформу даних AI, яка підтримує збір та маркування мультимодальних даних, надаючи ефективні та низьковитратні послуги з маркування даних за допомогою AI.
3. Доведена AI
Одним із важливих викликів розвитку ШІ є непрозорість процесу навчання та складність забезпечення точності результатів, які він видає. Наразі існує кілька проектів, які за допомогою технологій ZKP, TEE та ін. намагаються досягти перевіряємості процесу навчання ШІ та забезпечити надійність результатів, які він видає.
Phala Network: децентралізована платформа хмарних обчислень, що надає надійні послуги з обробки конфіденційних даних та AI-інференції для децентралізованих додатків. Базується на мережі конфіденційних обчислень на основі середовища довіреного виконання (TEE), підтримує смарт-контракти, навчання та інференцію AI-моделей, а також захист конфіденційності даних.
Brevis: децентралізований обчислювальний двигун, що забезпечує перевірювані поза ланцюгом AI та обчислення на блокчейні, поєднуючи нульові знання (ZKP) для підвищення конфіденційності та ефективності, зосереджуючи увагу на захисті конфіденційності фінансових даних.
Verisense Network: інноваційна платформа, яка зосереджується на децентралізованій верифікації даних та надійному ШІ, допомагаючи розробникам перевіряти джерела даних, забезпечуючи справжність та цілісність навчальних даних. Підтримує аудит та верифікацію процесу ухвалення рішень ШІ, надаючи прозорі навчальні дані та процеси висновку для моделей ШІ.
Два, випадки використання ШІ: потенціал і очікування
На фоні розвиненої інфраструктури штучного інтелекту, наразі фактичних прикладів використання ШІ все ще відносно мало. Окрім відомих ботів у Twitter, з'явилися деякі нові застосування ШІ, які привернули увагу:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, яка використовує AI-двигун для створення динамічного наративного контенту в реальному часі, взаємодіє з гравцями, просуває розвиток сюжету та забезпечує персоналізований досвід. Підтримує генерацію та взаємодію AI-NFT.
AI Travel: AI-управлявний туристичний асистент, який допомагає користувачам автоматично налаштовувати плани подорожей через чат, надаючи послуги бронювання готелів та порівняння цін тощо.
HeyTracyAI: Спортивний коментатор AI Agent у сфері баскетболу, в якому бере участь чемпіон НБА Трістан Томпсон, що надає реальний аналіз і прогностичні висновки під час матчів.
AskJimmy: Платформа AI Agent, зосереджена на фінансовій та торговій сферах, що має на меті створення децентралізованого багатостратегічного хедж-фонду, що функціонує автономно за допомогою AI Agent.
Три, традиційні проекти переходять на ШІ
Відповідно до тенденцій, багато традиційних проектів Web3 також почали ухвалювати штучний інтелект і оголосили про свої плани переходу до AI:
Старі бренди публічних блокчейнів, такі як Sui, Near, Flow та Aptos, активно беруть участь у конференціях, пов'язаних з ШІ, і заявляють, що AI Agent допомагає спростити складні процеси взаємодії в блокчейні, залучаючи більше користувачів у світ Web3. Ці публічні блокчейни висловлюють намір всебічно підтримувати розвиток ШІ через інновації в базовій архітектурі, облікових записах тощо, а також заохочувати розробників до інновацій в застосуваннях AI на базі блокчейну через заходи, такі як конкурси для хакерів.
Компанія Eigenlayer, що раніше зосереджувалася на послугах Restaking, повідомила про будівництво децентралізованого рівня довіри (Decentralized Trust), який надає верифіковані хмарні послуги (Verifiable Cloud), забезпечуючи блокчейн-докази для позаблокчейн-обчислень, таких як навчання, інференція та прогнозування AI, сприяючи розвитку верифікованих AI-агентів.
Чотири, Виклики та Майбутнє
Хоча перспектива інтеграції AI та Web3 є світлою, розробка AI на блокчейні наразі стикається з багатьма викликами, включаючи недостатню надійність моделей, неясність намірів підказок, обмеження зберігання та апаратного забезпечення, а також проблеми безпеки приватності. Ці виклики не лише створюють технічні труднощі, але й відкривають великі можливості для інновацій.
У довгостроковій перспективі галузь сповнена надії на розвиток штучного інтелекту на блокчейні. Завдяки подальшому вдосконаленню інфраструктури, інноваціям у використанні та співпраці громади, інтеграція штучного інтелекту та Web3 принесе більш процвітаюче майбутнє.