Перший злиття Crypto та AI: зростання Децентралізація Обчислювальна потужність
На тлі бурхливого розвитку штучного інтелекту, сфера криптовалют також активно шукає можливості для інтеграції з AI. Це злиття спочатку зосередилося на інтеграції децентралізованих обчислювальних потужностей, метою якого є використання технології блокчейн для координації глобальних невикористаних ресурсів GPU та CPU, реалізація відповідності попиту та пропозиції, зниження витрат та забезпечення прозорої та справедливої системи стимулів для учасників.
Тоді традиційні централізовані хмарні послуги мали високу ціну та ексклюзивні ресурси, а малим та середнім розробникам і ринку з довгим хвостом дедалі більше потрібна гнучка, доступна обчислювальна потужність. Децентралізовані характеристики криптовалюти стали своєрідним проривом. Дослідження цього етапу демонструють яскраві риси:
Орієнтація на ринок довгого хвоста: наприклад, деякі проекти агрегірують розподілені ресурси GPU, знижуючи бар'єри для легкого висновку та тонкої настройки моделей.
Підкреслення гнучкості: через смарт-контракти винагороджувати розв'язувачів, активувати особистих користувачів для участі у навчанні за допомогою простою GPU.
Дослідження нових механізмів: впровадження конкуренції моделей та механізму підмереж, в поєднанні з ресурсами Web2, для надання послуг децентралізованого навчання моделей та інференції.
Поєднання DePIN: координація фізичних пристроїв за допомогою блокчейну, розкриття ефективності периферійного обладнання, таких як децентралізовані картографічні мережі та краудсорсингові мережі камер.
Один з інноваційних випадків модульного AI-сервісу через новаторську структуру підмережі, де кожна підмережа має незалежні спільноти майнерів і валідаторів. Її токен слугує основним паливом екосистеми, користувачі можуть заробляти токени, ставши майнерами, валідаторами або створюючи підмережі, а потім обмінювати їх у вигляді стейкінгу на токени, створені всередині підмережі, щоб брати участь у зростанні підмережі та ділитися доходами від емісії токенів.
Однак спроби Crypto+AI на цьому етапі також виявили очевидні обмеження: чиста конкуренція на ринку обчислювальної потужності потрапила в цінову війну, продуктивність децентралізації на рівні інтерпретації недостатня, а узгодження попиту та пропозиції не має наративу на рівні застосувань. Криптовалюти в світі AI все ще залишаються на рівні базової інфраструктури, не зумівши дійсно налагодити користувацький досвід.
Ця інтеграція заклала основи для майбутнього. Справжнім каталізатором у цій сфері стало зростання наративів AI Agent — це дозволило агентам вийти на блокчейн, надати протоколам автономні можливості навчання та взаємодії, що сприяло радикальній революції у формах застосування.
Зростання AI-агентів: Crypto+AI на шляху до прикладного рівня
Коли ринок децентралізованої обчислювальної потужності поступово стабілізується, дослідження Crypto+AI переходить з базових ресурсів на етап інтелектуальних агентів на прикладному рівні. Ця чергова трансформація відзначається виникненням AI агента на ланцюгу, що знову розпалює очікування ринку щодо поєднання Crypto+AI.
Спочатку токени AI залишалися на етапі мем-культури. Багато ранніх проєктів швидко привертали увагу завдяки антропоморфним та розважальним образам, завершуючи холодний старт за рахунок резонансу в спільноті та емоційного поширення. Один з представницьких проєктів спочатку лише публікував пости в ланцюгу та генерував контент, за короткий три місяці він швидко "еволюціонував", навчившись створювати токени, будувати наративи, здійснювати соціальне поширення та успішно привертати увагу відомих інвесторів, що сприяло переходу наративу "AI Agent з Web2 інтерфейсу до Web3 аватара".
Зі зростанням потреб користувачів у взаємодії, AI токени починають набувати початкових можливостей для взаємодії. На соціальних платформах AI виконує завдання з генерування контенту, пошуку інформації та інші прості завдання в легкій ролі代理, переходячи від пасивного відображення до активного реагування. Деякі проекти намагаються покращити власний досвід взаємодії за допомогою AI, наприклад, підтримуючи користувачів у отриманні інформації про проект через систему запитань і відповідей, роблячи AI Agent допоміжним двигуном для проектів на ланцюгу.
Незабаром AI Agent проникає в більш вертикальні сценарії застосування. У таких сферах, як ланцюгове фінансування, NFT, аналіз даних, соціальне супроводження, виникає безліч спеціалізованих агентів. Користувачі вже не є лише спостерігачами, а можуть безпосередньо брати участь у ланцюгових операціях, виконувати стратегії, управляти активами через агентів. Наприклад, проекти, що зосереджуються на емоціях ринку та відстеженні гарячих тем, реалізують автоматичні публікації, взаємодію з користувачами, аналіз емоцій та динамічний аналіз на ланцюзі через бот-акаунти в соціальних мережах, стають представниками переходу Crypto+AI від емпіричних наративів до раціональних застосувань.
Справжньою віхою стало виникнення Agent-рамки та виконувального протоколу. Розробники проектів усвідомили, що одиночним агентам важко впоратися зі зростаючими складнощами потреб на блокчейні, тому з'явилися кілька модульних рамок. Вони підтримують моделювання особистості, організацію завдань і співпрацю багатьох агентів, що дозволяє блокчейн-агентам перейти від ізольованих одиниць до систематичної роботи, а Crypto+AI таким чином переходить від простих інтерфейсів застосувань до систематичного етапу "виконувального протоколу".
В той же час економіка агентів почала зароджуватися на ланцюгу. Деякі проекти через AI Launchpad створили стандарти для автономного випуску монет агентами, співпраці протоколів та соціального поширення, що сприяло народженню "AI рідної економіки".
Основна мета певного протоколу полягає в тому, щоб AI-агенти не лише виконували окремі завдання, а й формували модульну співпрацю в бізнес-екосистемі, спільно з людьми та іншими інтелектуальними агентами, створюючи, співпрацюючи та торгуючи. Цей протокол базується на трьох основних технологічних стовпах, зокрема модульній архітектурі агентів, економічній моделі випуску токенів, а також стандарті протоколу на базі блокчейн, що регулює контракти, угоди та накопичення репутації між AI-агентами.
Ці інновації дозволяють агентам автономно взаємодіяти, співпрацювати, торгувати, змодельовуючи економіку, схожу на людську підприємницьку екосистему. Команда раніше демонструвала експеримент "Лимонадний кіоск", в якому п'ять агентів (планування бізнесу, постачання, право, маркетинг, оцінка) під угодою співпрацювали та виконували бізнес-процеси на блокчейні.
Наразі цей протокол інкубує два великі кластери інтелектуальних агентів: автономна медіа-спільнота та автономний хедж-фонд. Перший є агентством з виробництва контенту, яке працює на основі AI, що підтримує розробку стратегій та генерацію активів; другий є децентралізованою системою управління активами на основі AI, що охоплює збір даних, взаємодію з користувачами, розробку торгових стратегій та виконання прибутків.
Ці проекти, що зростають, ознаменовують перехід Crypto+AI від простого з'єднання ресурсів до побудови економічної системи на блокчейні, від окремих функцій до перетворення рідної фінансової та соціальної структури.
Крок до співпраці та стандартизації: MCP та його нові напрямки
Зі зникненням раннього буму та появою мем-ідеї, Crypto+AI переживає глибоку перезавантаження. На даний момент загальна капіталізація ринку AI Agent суттєво знизилася з пікових значень. В умовах охолодження ринку, колись високо оцінювані проекти звичайних агентів тепер важко вижити. На певній платформі під час піку щодня створювалося 150-200 нових агентів, а до 2025 року кількість нових агентів зменшилася до всього лише 1-2 на день, причому загальний приріст нових агентів вже наблизився до стагнації.
Ця зміна позначає зміну настроїв на ринку — від гонитви за наративом до прагнення до справжньої відповідності продукту ринку (PMF). У цьому контексті MCP (Model Context Protocol) як відкритий стандартний протокол, створений для AI-додатків, став найвідповіднішим новим каталізатором для сучасних потреб.
MCP є відкритим стандартним протоколом, розробленим для AI-додатків, що використовується для уніфікації способів зв'язку між LLM (великою мовною моделлю) та зовнішніми даними, інструментами. Завдяки MCP будь-який LLM може уніфіковано, безпечно отримувати доступ до зовнішніх джерел даних та інструментів, без необхідності у складній, повторній розробці індивідуальної інтеграції. Простіше кажучи, MCP – це як USB-C у світі AI-додатків: стандартизований, готовий до використання, гнучкий та потужний.
Екосистема застосування MCP також швидко розвивається. Деякі проекти, спираючись на надійне середовище виконання (TEE), надають безпечну та масштабовану обчислювальну потужність для застосувань MCP або, розширюючи протокол MCP, агрегують доступ до даних з кількох ланцюгів і розгортання агентів, створюючи єдиний рівень даних для AI-застосувань у Web3.
Більш того, MCP відкриває нові напрямки для майбутнього Crypto+AI:
Багатоагентна співпраця: за допомогою MCP агенти можуть співпрацювати, розподіляючи функції, щоб спільно виконувати складні завдання, такі як аналіз даних на ланцюгу, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність.
Автоматизація ланцюгових трансакцій: MCP поєднує різні трансакції та агентів управління ризиками, вирішуючи проблеми ковзання, торгових витрат, MEV та інші в традиційному Web3, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на ланцюгу.
Виникнення інформаційних фінансів (InfoFi): на базі MCP, агенти не лише виконують операції, але й можуть розумно планувати шляхи отримання доходу відповідно до профілю користувача, що сприяє новій фінансовій моделі, що переходить від фінансових потоків до інформаційних.
Підсумок: Довга еволюція економіки агентів
Оглядаючись назад, еволюція Crypto+AI є тривалим шляхом, що постійно поглиблює функціональність і підвищує практичність. Від початкових розважальних діалогових агентів, які створювали соціальну ідентичність через легкий інтерактивний зв'язок; до поступово з'являючих Alpha-аналізів та інструментальних агентів, які надавали ланцюговій економіці більш чутливе ринкове сприйняття; і нарешті до DeFAI-інтелектів, які безпосередньо інкапсулюють природну мову в ланцюгові фінансові операції, роблячи складний світ DeFi доступним одним натисканням.
В цілому, це чітка прогресивна структура: розважальний діалоговий агент → інструментальний діалоговий агент → агент виконання угод → абстрактний шар DeFAI → колективний інтелект та співпраця багатьох агентів. Кожен перехід наближає AI Agent до реальних потреб світу.
Саме тому майбутнє AI Agent більше не буде простим наративом, а має базуватися на реальному Utility. Цей шлях буде довшим, ніж будь-який попередній наративний цикл, але завдяки постійному накопиченню практичності, межі, які він може відкрити, значно перевищують уявлення.
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.
Новий розділ інтеграції Crypto+AI: від інтеграції ресурсів до економіки агентів.
Перший злиття Crypto та AI: зростання Децентралізація Обчислювальна потужність
На тлі бурхливого розвитку штучного інтелекту, сфера криптовалют також активно шукає можливості для інтеграції з AI. Це злиття спочатку зосередилося на інтеграції децентралізованих обчислювальних потужностей, метою якого є використання технології блокчейн для координації глобальних невикористаних ресурсів GPU та CPU, реалізація відповідності попиту та пропозиції, зниження витрат та забезпечення прозорої та справедливої системи стимулів для учасників.
Тоді традиційні централізовані хмарні послуги мали високу ціну та ексклюзивні ресурси, а малим та середнім розробникам і ринку з довгим хвостом дедалі більше потрібна гнучка, доступна обчислювальна потужність. Децентралізовані характеристики криптовалюти стали своєрідним проривом. Дослідження цього етапу демонструють яскраві риси:
Орієнтація на ринок довгого хвоста: наприклад, деякі проекти агрегірують розподілені ресурси GPU, знижуючи бар'єри для легкого висновку та тонкої настройки моделей.
Підкреслення гнучкості: через смарт-контракти винагороджувати розв'язувачів, активувати особистих користувачів для участі у навчанні за допомогою простою GPU.
Дослідження нових механізмів: впровадження конкуренції моделей та механізму підмереж, в поєднанні з ресурсами Web2, для надання послуг децентралізованого навчання моделей та інференції.
Поєднання DePIN: координація фізичних пристроїв за допомогою блокчейну, розкриття ефективності периферійного обладнання, таких як децентралізовані картографічні мережі та краудсорсингові мережі камер.
Один з інноваційних випадків модульного AI-сервісу через новаторську структуру підмережі, де кожна підмережа має незалежні спільноти майнерів і валідаторів. Її токен слугує основним паливом екосистеми, користувачі можуть заробляти токени, ставши майнерами, валідаторами або створюючи підмережі, а потім обмінювати їх у вигляді стейкінгу на токени, створені всередині підмережі, щоб брати участь у зростанні підмережі та ділитися доходами від емісії токенів.
Однак спроби Crypto+AI на цьому етапі також виявили очевидні обмеження: чиста конкуренція на ринку обчислювальної потужності потрапила в цінову війну, продуктивність децентралізації на рівні інтерпретації недостатня, а узгодження попиту та пропозиції не має наративу на рівні застосувань. Криптовалюти в світі AI все ще залишаються на рівні базової інфраструктури, не зумівши дійсно налагодити користувацький досвід.
Ця інтеграція заклала основи для майбутнього. Справжнім каталізатором у цій сфері стало зростання наративів AI Agent — це дозволило агентам вийти на блокчейн, надати протоколам автономні можливості навчання та взаємодії, що сприяло радикальній революції у формах застосування.
Зростання AI-агентів: Crypto+AI на шляху до прикладного рівня
Коли ринок децентралізованої обчислювальної потужності поступово стабілізується, дослідження Crypto+AI переходить з базових ресурсів на етап інтелектуальних агентів на прикладному рівні. Ця чергова трансформація відзначається виникненням AI агента на ланцюгу, що знову розпалює очікування ринку щодо поєднання Crypto+AI.
Спочатку токени AI залишалися на етапі мем-культури. Багато ранніх проєктів швидко привертали увагу завдяки антропоморфним та розважальним образам, завершуючи холодний старт за рахунок резонансу в спільноті та емоційного поширення. Один з представницьких проєктів спочатку лише публікував пости в ланцюгу та генерував контент, за короткий три місяці він швидко "еволюціонував", навчившись створювати токени, будувати наративи, здійснювати соціальне поширення та успішно привертати увагу відомих інвесторів, що сприяло переходу наративу "AI Agent з Web2 інтерфейсу до Web3 аватара".
Зі зростанням потреб користувачів у взаємодії, AI токени починають набувати початкових можливостей для взаємодії. На соціальних платформах AI виконує завдання з генерування контенту, пошуку інформації та інші прості завдання в легкій ролі代理, переходячи від пасивного відображення до активного реагування. Деякі проекти намагаються покращити власний досвід взаємодії за допомогою AI, наприклад, підтримуючи користувачів у отриманні інформації про проект через систему запитань і відповідей, роблячи AI Agent допоміжним двигуном для проектів на ланцюгу.
Незабаром AI Agent проникає в більш вертикальні сценарії застосування. У таких сферах, як ланцюгове фінансування, NFT, аналіз даних, соціальне супроводження, виникає безліч спеціалізованих агентів. Користувачі вже не є лише спостерігачами, а можуть безпосередньо брати участь у ланцюгових операціях, виконувати стратегії, управляти активами через агентів. Наприклад, проекти, що зосереджуються на емоціях ринку та відстеженні гарячих тем, реалізують автоматичні публікації, взаємодію з користувачами, аналіз емоцій та динамічний аналіз на ланцюзі через бот-акаунти в соціальних мережах, стають представниками переходу Crypto+AI від емпіричних наративів до раціональних застосувань.
Справжньою віхою стало виникнення Agent-рамки та виконувального протоколу. Розробники проектів усвідомили, що одиночним агентам важко впоратися зі зростаючими складнощами потреб на блокчейні, тому з'явилися кілька модульних рамок. Вони підтримують моделювання особистості, організацію завдань і співпрацю багатьох агентів, що дозволяє блокчейн-агентам перейти від ізольованих одиниць до систематичної роботи, а Crypto+AI таким чином переходить від простих інтерфейсів застосувань до систематичного етапу "виконувального протоколу".
В той же час економіка агентів почала зароджуватися на ланцюгу. Деякі проекти через AI Launchpad створили стандарти для автономного випуску монет агентами, співпраці протоколів та соціального поширення, що сприяло народженню "AI рідної економіки".
Основна мета певного протоколу полягає в тому, щоб AI-агенти не лише виконували окремі завдання, а й формували модульну співпрацю в бізнес-екосистемі, спільно з людьми та іншими інтелектуальними агентами, створюючи, співпрацюючи та торгуючи. Цей протокол базується на трьох основних технологічних стовпах, зокрема модульній архітектурі агентів, економічній моделі випуску токенів, а також стандарті протоколу на базі блокчейн, що регулює контракти, угоди та накопичення репутації між AI-агентами.
Ці інновації дозволяють агентам автономно взаємодіяти, співпрацювати, торгувати, змодельовуючи економіку, схожу на людську підприємницьку екосистему. Команда раніше демонструвала експеримент "Лимонадний кіоск", в якому п'ять агентів (планування бізнесу, постачання, право, маркетинг, оцінка) під угодою співпрацювали та виконували бізнес-процеси на блокчейні.
Наразі цей протокол інкубує два великі кластери інтелектуальних агентів: автономна медіа-спільнота та автономний хедж-фонд. Перший є агентством з виробництва контенту, яке працює на основі AI, що підтримує розробку стратегій та генерацію активів; другий є децентралізованою системою управління активами на основі AI, що охоплює збір даних, взаємодію з користувачами, розробку торгових стратегій та виконання прибутків.
Ці проекти, що зростають, ознаменовують перехід Crypto+AI від простого з'єднання ресурсів до побудови економічної системи на блокчейні, від окремих функцій до перетворення рідної фінансової та соціальної структури.
Крок до співпраці та стандартизації: MCP та його нові напрямки
Зі зникненням раннього буму та появою мем-ідеї, Crypto+AI переживає глибоку перезавантаження. На даний момент загальна капіталізація ринку AI Agent суттєво знизилася з пікових значень. В умовах охолодження ринку, колись високо оцінювані проекти звичайних агентів тепер важко вижити. На певній платформі під час піку щодня створювалося 150-200 нових агентів, а до 2025 року кількість нових агентів зменшилася до всього лише 1-2 на день, причому загальний приріст нових агентів вже наблизився до стагнації.
Ця зміна позначає зміну настроїв на ринку — від гонитви за наративом до прагнення до справжньої відповідності продукту ринку (PMF). У цьому контексті MCP (Model Context Protocol) як відкритий стандартний протокол, створений для AI-додатків, став найвідповіднішим новим каталізатором для сучасних потреб.
MCP є відкритим стандартним протоколом, розробленим для AI-додатків, що використовується для уніфікації способів зв'язку між LLM (великою мовною моделлю) та зовнішніми даними, інструментами. Завдяки MCP будь-який LLM може уніфіковано, безпечно отримувати доступ до зовнішніх джерел даних та інструментів, без необхідності у складній, повторній розробці індивідуальної інтеграції. Простіше кажучи, MCP – це як USB-C у світі AI-додатків: стандартизований, готовий до використання, гнучкий та потужний.
Екосистема застосування MCP також швидко розвивається. Деякі проекти, спираючись на надійне середовище виконання (TEE), надають безпечну та масштабовану обчислювальну потужність для застосувань MCP або, розширюючи протокол MCP, агрегують доступ до даних з кількох ланцюгів і розгортання агентів, створюючи єдиний рівень даних для AI-застосувань у Web3.
Більш того, MCP відкриває нові напрямки для майбутнього Crypto+AI:
Багатоагентна співпраця: за допомогою MCP агенти можуть співпрацювати, розподіляючи функції, щоб спільно виконувати складні завдання, такі як аналіз даних на ланцюгу, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність.
Автоматизація ланцюгових трансакцій: MCP поєднує різні трансакції та агентів управління ризиками, вирішуючи проблеми ковзання, торгових витрат, MEV та інші в традиційному Web3, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на ланцюгу.
Виникнення інформаційних фінансів (InfoFi): на базі MCP, агенти не лише виконують операції, але й можуть розумно планувати шляхи отримання доходу відповідно до профілю користувача, що сприяє новій фінансовій моделі, що переходить від фінансових потоків до інформаційних.
Підсумок: Довга еволюція економіки агентів
Оглядаючись назад, еволюція Crypto+AI є тривалим шляхом, що постійно поглиблює функціональність і підвищує практичність. Від початкових розважальних діалогових агентів, які створювали соціальну ідентичність через легкий інтерактивний зв'язок; до поступово з'являючих Alpha-аналізів та інструментальних агентів, які надавали ланцюговій економіці більш чутливе ринкове сприйняття; і нарешті до DeFAI-інтелектів, які безпосередньо інкапсулюють природну мову в ланцюгові фінансові операції, роблячи складний світ DeFi доступним одним натисканням.
В цілому, це чітка прогресивна структура: розважальний діалоговий агент → інструментальний діалоговий агент → агент виконання угод → абстрактний шар DeFAI → колективний інтелект та співпраця багатьох агентів. Кожен перехід наближає AI Agent до реальних потреб світу.
Саме тому майбутнє AI Agent більше не буде простим наративом, а має базуватися на реальному Utility. Цей шлях буде довшим, ніж будь-який попередній наративний цикл, але завдяки постійному накопиченню практичності, межі, які він може відкрити, значно перевищують уявлення.