Блокчейн и искусственный интеллект (AI) — две технологии, которые меняют мир, и их пути всё чаще пересекаются. Одним из результатов этого слияния стали AI-токены — цифровые активы, созданные для поддержки децентрализованных платформ, где можно заниматься вычислениями для AI, обмениваться данными и разворачивать модели.
Главная идея таких токенов — забрать контроль над AI-технологиями у централизованных корпораций, где пользователи редко владеют своими данными по-настоящему, и передать его в открытые, управляемые сообществом экосистемы. В основе лежит философия блокчейна: децентрализация, суверенитет пользователя и право собственности на данные и вычислительные процессы. Такие системы работают без централизованного управления, спроектированы так, чтобы избежать единой точки отказа и повысить конфиденциальность пользователей.
Ажиотаж вокруг AI-токенов резко усилился после выхода ChatGPT в конце 2022 года. Этот прорыв не только привлек внимание широкой публики к генеративному AI, но и вызвал заметную реакцию на криптовалютных рынках. Исследования показывают, что связанные с AI криптоактивы показали аномально высокую доходность сразу после запуска ChatGPT, достигнув пика роста более 41% в течение двух недель.
Такой быстрый рост цен поднимает закономерные вопросы о реальной ценности этих токенов:
1. Как текущие токены на основе искусственного интеллекта функционируют на различных блокчейн-платформах, особенно с точки зрения их технической архитектуры, полезности токенов, механизмов консенсуса и бизнес-моделей?
2. Каковы основные ограничения и проблемы, которые мешают проектам с использованием ИИ-токенов предлагать явные преимущества перед существующими централизованными сервисами ИИ?
3. Какие технические ограничения в настоящее время препятствуют разработке и более широкому внедрению токенов на основе искусственного интеллекта, особенно в отношении автономных вычислений, ограниченных возможностей внутри сети и проблем с масштабируемостью?
4. Какие многообещающие инновации и стратегии разработки потенциально могут поддержать следующее поколение токенов на основе искусственного интеллекта, особенно в повышении практической полезности, повышении устойчивости системы и содействии развитию более надежных и инклюзивных децентрализованных экосистем искусственного интеллекта?
Как работают популярные AI-проекты
Чтобы понять, что из себя представляют AI-токены, рассмотрим несколько ключевых проектов, которые формируют этот рынок.
Render (RNDR) Это децентрализованная сеть для рендеринга и других задач, требующих больших мощностей GPU, построенная на Ethereum и Solana. Платформа соединяет тех, кому нужны вычислительные ресурсы (например, для 3D-рендеринга или обучения AI-моделей), с теми, у кого есть свободные мощности. Токен RNDR используется для оплаты услуг, стейкинга и управления протоколом. Целостность выполнения задач проверяется через механизм Proof-of-Render.
Bittensor (TAO) Bittensor — это децентрализованная AI-сеть на собственном блокчейне, созданном с помощью фреймворка Substrate. Проект использует консенсус Yuma — вариацию Delegated Proof-of-Stake, где вознаграждение зависит от производительности AI-модели. Сеть состоит из основной цепи и специализированных подсетей для разных задач (NLP, классификация изображений и т.д.). Майнеры (операторы AI-моделей) получают вознаграждение в токенах TAO, которые также используются для оплаты комиссий, стейкинга и голосований. Ключевая идея — Proof-of-Intelligence, где майнинг заменяется на генерацию и проверку полезных AI-результатов.
Fetch.ai (FET) Это блокчейн первого уровня на базе Cosmos SDK, созданный для поддержки автономных программных агентов. Внутри сети агенты — по сути, цифровые двойники — могут вести переговоры, заключать сделки и выполнять задачи на основе данных в реальном времени. Нативный токен FET используется для оплаты комиссий, услуг агентов, стейкинга и управления. Платформа нацелена на создание децентрализованной экономики агентов для решения задач в таких областях, как DeFi, логистика или умные города.
SingularityNET (AGIX) Изначально построенный на Ethereum и позже расширенный на Cardano, SingularityNET представляет собой децентрализованный маркетплейс для AI-сервисов. Разработчики могут размещать свои AI-решения в общем реестре, а пользователи — оплачивать их токенами AGIX. Сами модели работают off-chain, а блокчейн используется для координации: поиска сервисов, проведения платежей и отслеживания репутации. AGIX также применяется для стейкинга и участия в управлении.
Ocean Protocol (OCEAN) Этот проект сфокусирован на создании децентрализованной инфраструктуры для обмена данными. Ocean Protocol позволяет безопасно делиться наборами данных для обучения AI, не раскрывая сами исходные данные, благодаря механизму "Compute-to-Data". Доступ к датасетам реализован через специальные дататокены (стандарт ERC-20). Нативный токен OCEAN используется для оплаты, стейкинга (для курирования качественных наборов данных) и управления через OceanDAO.
Большое слияние: Fetch.ai, SingularityNET и Ocean В 2024 году эти три проекта объявили о слиянии в Artificial Superintelligence Alliance (ASI). Цель — объединить усилия для создания сильной децентрализованной альтернативы AI-разработкам крупных технологических корпораций. Процесс включает в себя объединение их токенов (FET, AGIX, OCEAN) в единый токен ASI, что должно создать более сильную экономическую и управленческую структуру.
Почему до светлого будущего еще далеко
Несмотря на инновационность, все AI-токен проекты сталкиваются с общим набором фундаментальных проблем. Эти трудности возникают из-за несоответствия между огромными вычислительными потребностями AI и ограничениями децентрализованной инфраструктуры.
Проблема №1: Ключевое ограничение текущих платформ — их зависимость от off-chain вычислений. Блокчейны, особенно универсальные вроде Ethereum, просто не предназначены для прямого выполнения ML-моделей. Это слишком ресурсоемко.
В результате почти все операции, включая обучение и инференс моделей, происходят на внешних серверах. Блокчейн выступает лишь в роли координатора и платежного слоя. Например, в SingularityNET AI-сервисы хостятся на обычных серверах, а блокчейн управляет их обнаружением и оплатой. Ocean Protocol хранит данные off-chain, используя блокчейн только для управления метаданными и правами доступа.
Такая гибридная архитектура прагматична, но создает проблемы с доверием. Пользователю приходится верить, что внешний исполнитель честно выполнит свою работу. Нет надежного on-chain механизма для проверки результата. Это подрывает саму идею полной децентрализации.
Проблема №2: Медленно и дорого Децентрализованные сети сталкиваются с серьезными ограничениями масштабируемости.
· Пропускная способность. Публичные блокчейны обрабатывают в разы меньше транзакций в секунду, чем требуется коммерческим AI-сервисам. Если каждое взаимодействие с моделью требует on-chain транзакции, система просто захлебнется.
· Вычислительные мощности. Обучение современных моделей, особенно LLM, требует огромных кластеров GPU. Децентрализованные сети пока не могут конкурировать с мощностями, которые есть у OpenAI, Google или AWS. Координация тысяч нод, задержки консенсуса и фрагментация ресурсов — все это снижает общую эффективность.
· Цена. Из-за всех этих накладных расходов, избыточности и неэффективности инфраструктуры, использование AI-сервисов на блокчейне может быть значительно дороже, чем у централизованных провайдеров.
Проблема №3: В централизованных сервисах за качество отвечает провайдер. В децентрализованных сетях нет формальных гарантий корректности или производительности.
Некоторые проекты пытаются решить это через экономические стимулы. Например, Numerai требует от дата-сайентистов стейкать токены NMR в поддержку своих моделей — за плохой результат штрафуют, за хороший — вознаграждают. Bittensor использует похожую соревновательную систему. Но такие механизмы не защищают от сговора валидаторов или саботажа моделей.
Проверить результат работы сложной AI-модели (например, финансовый прогноз) так же сложно, как и выполнить его. Это "дилемма верификации": чтобы убедиться в правильности, нужно пересчитать заново, что сводит на нет все преимущества делегирования задачи.
Проблема №4: Децентрализованным платформам нужно одновременно привлечь и поставщиков услуг (разработчиков AI), и потребителей. Но разработчики не придут, пока нет пользователей, а пользователи не заинтересуются, пока на платформе нет полезных и качественных моделей.
Ситуацию усугубляет конкуренция с бесплатными и открытыми альтернативами. Зачем платить за доступ к модели или датасету на децентрализованной платформе, если аналоги есть на Hugging Face или Kaggle? Проекты вроде Ocean Protocol пытаются предложить уникальную ценность (например, вычисления на приватных данных), но массовое принятие таких технологий требует времени.
Проблема №5: Кто несет ответственность, если децентрализованный AI причинит вред? В традиционных системах есть конкретная компания-провайдер. В децентрализованных сетях контроль распределен между псевдонимными участниками, и найти ответственного практически невозможно. Это создает "вакуум ответственности".
Кроме того, децентрализованное управление (DAO) — медленный и сложный процесс. Пока сообщество договорится о необходимых обновлениях протокола, технология может уйти далеко вперед. Неопределенность в регулировании криптовалют и AI только добавляет проблем. Эта правовая "серая зона" отпугивает крупных институциональных игроков.
Что дальше? Взгляд в будущее децентрализованного AI
Несмотря на текущие ограничения, работа в области пересечения AI и блокчейна продолжается. Появляются технологии, способные решить многие из описанных проблем и проложить путь к более надежным и масштабируемым децентрализованным AI-сетям.
Верифицируемые вычисления (Verifiable Computation) Одно из самых перспективных направлений — это доказательства с нулевым разглашением для машинного обучения. Эта технология позволяет AI-провайдеру предоставить не только результат вычислений, но и криптографическое доказательство того, что этот результат был получен конкретной моделью на основе конкретных входных данных. Это решает проблему доверия к off-chain вычислениям. Пока что технология применима в основном к легковесным моделям, но исследования и аппаратное ускорение могут скоро сделать ее доступной для более широкого круга задач.
Специализированные блокчейны и Layer-2 решения Универсальные блокчейны плохо подходят для AI-нагрузок. Поэтому появляются специализированные решения:
· AI-ориентированные L1-блокчейны, которые могут включать нативную поддержку GPU, увеличенные размеры блоков или шардинг по типам AI-задач.
· Layer-2 решения, особенно zk-роллапы. Они позволяют пакетировать множество off-chain AI-вычислений и отправлять в основную сеть только одно компактное доказательство их корректности. Это значительно снижает стоимость и увеличивает пропускную способность.
Федеративное обучение на блокчейне (Federated Learning) Эта концепция позволяет участникам совместно обучать общую модель, не обмениваясь при этом своими исходными данными. Блокчейн и смарт-контракты могут выступать в роли координатора: управлять раундами обучения, проверять обновления весов модели и распределять вознаграждения в токенах в зависимости от вклада каждого участника. Это открывает путь к созданию AI-моделей на основе чувствительных данных (например, в медицине или финансах) с сохранением приватности.
Когда проекту действительно нужен AI-токен? Опыт существующих проектов показывает, что токен — это не волшебная таблетка. Прежде чем запускать его, стоит задать себе несколько вопросов:
1. Действительно ли нужна децентрализация? Если сервис может эффективно работать в централизованной модели, токен может только все усложнить.
2. Есть ли Product-Market Fit? Сначала — работающий продукт, который решает реальную проблему пользователя. Токен не должен быть просто механизмом для сбора денег.
3. Какова реальная утилитарность токена? Он должен выполнять критически важную функцию в системе (доступ, оплата, управление), а не быть просто спекулятивным активом.
4. Продуманы ли стимулы? Токеномика должна поощрять полезные действия (предоставление данных, вычислительных мощностей) и способствовать росту сети.
Заключение: Прямые ответы на главные вопросы
Мы детально рассмотрели текущее состояние AI-токенов, их возможности и ограничения. Чтобы подвести итог, давайте прямо ответим на ключевые вопросы, которые ставит перед нами эта технология.
Наше исследование показало, что проекты вроде Render, Bittensor и объединенный альянс ASI строят децентрализованные экосистемы с разными бизнес-моделями: маркетплейсы для алгоритмов (SingularityNET), сети для GPU-вычислений (Render), платформы для обмена данными (Ocean Protocol) и экономики автономных агентов (Fetch.ai). Их техническая архитектура в основном гибридная: блокчейн используется для координации и расчетов, в то время как ресурсоемкие AI-вычисления происходят off-chain. Полезность токенов заключается в трех основных функциях: оплата услуг, стейкинг для обеспечения качества или получения доступа, и участие в децентрализованном управлении (DAO).
Несмотря на всю техническую креативность, большинство существующих платформ все еще ограничены фундаментальными проблемами и не могут предложить явных преимуществ перед централизованными AI-сервисами. Главные из них — это слабая масштабируемость, более высокая стоимость и сложность в обеспечении стабильного качества моделей. Трудности с привлечением пользователей и конкуренция с устоявшимися бесплатными платформами (Kaggle, Hugging Face) приводят к тому, что многие AI-токены пока не оправдывают обещаний о создании полностью децентрализованных и не требующих доверия AI-сервисов. В результате они рискуют функционировать в основном как спекулятивные финансовые инструменты, а не как двигатели реальных инноваций.
Ключевое техническое препятствие — это зависимость от off-chain вычислений. Без надежного и эффективного способа верифицировать результат работы AI-модели на блокчейне подрывается сама идея доверия. К этому добавляются ограниченные возможности on-chain (смарт-контракты не предназначены для сложных вычислений) и проблемы с масштабируемостью (низкая пропускная способность и высокие задержки в публичных блокчейнах).
Тем не менее, эта область активно развивается. Потенциал для создания более надежных и инклюзивных экосистем есть. Технологии вроде zkML (доказательства с нулевым разглашением для ML), специализированные блокчейны и L2-решения, а также федеративное обучение на смарт-контрактах открывают путь к созданию более проверяемых, масштабируемых и функциональных децентрализованных AI-систем. Улучшение токеномики и моделей управления также будет способствовать повышению их практической полезности и устойчивости.
В итоге, вопрос остается открытым. Смогут ли эти экосистемы преодолеть свои "проблемы" или так и останутся в значительной степени иллюзией, подпитываемой спекулятивными нарративами? Будущие исследования, технологические прорывы и разработка адекватных моделей управления будут иметь решающее значение в определении того, сможет ли децентрализованный AI перейти от хайпа к реальному и устойчивому влиянию на мир.
За основу этой статьи взята подробная научная работа "AI-Based Crypto Tokens: The Illusion of Decentralized AI?". Я выполнил вольный перевод и адаптацию этого материала, постаравшись изложить ключевые идеи простым и живым языком, добавив свои комментарии и сохранив при этом техническую суть.
Цель — сделать сложный академический анализ доступным для широкой аудитории. Для тех, кто хочет погрузиться во все детали и ознакомиться с первоисточником, — вот ссылка на оригинальную статью: ссылка
Вступайте в наш чат, 24/7 рабочая атмосфера, разбираем рыночные сетапы вместе с комьюнити, так же разбираем ошибки, помогаем друг другу выходить из плохих сделок ссылка на чат (ссылка). Если статья показалась вам интересной, то буду благодарен за подписку на тг канал (ссылка).