Sztuczna inteligencja i technologie blockchain szybko konwergują w 2025 roku, tworząc nowe paradygmaty w różnych branżach i obiecując przekształcenie cyfrowej gospodarki. To połączenie łączy obliczeniową moc AI z zdecentralizowaną strukturą Web3, pokonując ograniczenia obu technologii i otwierając nowe możliwości dla innowacji. Zarządca aktywów Bitwise przewiduje, że połączenie AI i krypto może dodać do światowego PKB aż 20 bilionów dolarów do 2030 roku, co podkreśla ogromny potencjał, jaki wielu widzi w tej konwergencji.
Co warto wiedzieć:
- Od 2022 roku inwestycje w AI gwałtownie wzrosły, z 42% amerykańskiego kapitału podwyższonego do firm AI w porównaniu do zaledwie 22% dwa lata wcześniej.
- Web3, reprezentujący trzecią generację technologii internetowych opartych na blockchain, oferuje rozwiązania problemu „czarnej skrzynki” AI poprzez transparentne i niezmienne prowadzenie rejestru.
- Eksperci branżowi przewidują, że połączenie AI i krypto może dodać do światowego PKB aż 20 bilionów dolarów do 2030 roku, pomimo znacznych wyzwań związanych z prywatnością danych i governancją.
Ewolucja Web3
Zacznijmy od podstaw.
Web3 reprezentuje trzecią generację technologii internetowych, kładąc nacisk na decentralizację i własność użytkownika poprzez infrastrukturę blockchain. To oznacza znaczącą zmianę w stosunku do wcześniejszych er internetu. Web1.0 w latach 90. oferował statyczne, tylko do odczytu strony internetowe, podczas gdy Web2.0 (lata 2000-2010) wprowadził interaktywność i media społecznościowe, ale został zdominowany przez wielkie korporacje technologiczne kontrolujące dane użytkowników.
Termin Web3 został ukuty w 2014 roku przez współzałożyciela Ethereum, Gavina Wooda, ale zyskał szerokie uznanie podczas boomu krypto w 2021 roku. Jego fundamentem są sieci blockchain o otwartym kodzie źródłowym, które zastępują serwery korporacyjne, z tokenami kryptograficznymi umożliwiającymi własność cyfrowych aktywów i governancję społecznościową. Te systemy umożliwiają transakcje bez zaufania i innowacje bez uprawnień bez centralnych pośredników.
Kluczowe technologie wspierające Web3 obejmują kryptowaluty, takie jak Bitcoin i Ether, do płatności peer-to-peer oraz inteligentne kontrakty, które automatycznie egzekwują umowy na platformach blockchain. Start Ethereum w 2015 roku wprowadził inteligentne kontrakty, które umożliwiły zastosowania wykraczające poza waluty: zdecentralizowane protokoły finansowe, tokeny niewymienialne do własności cyfrowej i zdecentralizowane organizacje autonomiczne do governancji.
Początkowy cykl hype osiągnął szczyt w 2021 roku, kiedy dzieła sztuki NFT zostały sprzedane za miliony, a Facebook przemianował się na Meta. Jednak korekta rynku w 2022 roku przyniosła bardziej realistyczne oczekiwania. Przez ten burzliwy okres infrastruktura Web3 nadal się rozwijała dzięki ulepszeniom Ethereum, alternatywnym blockchainom zyskującym na popularności i sieciom warstwy drugiej zwiększającym szybkość transakcji.
Do 2025 roku ekosystem dojrzał znacznie.
Kluczowe lekcje się wyłoniły: decentralizacja odblokowuje kreatywność i nowe modele biznesowe, ale doświadczenie użytkownika, governancję i bezpieczeństwo wymagają znacznej poprawy. To stwarza możliwości dla integracji AI, ponieważ blockchainy obecnie zabezpieczają znaczne wartości i dane, tworząc popyt na narzędzia, które uczyniłyby te zasoby bardziej dostępnymi i inteligentnymi.
Szybka transformacja AI od czasu ChatGPT
Wejście w AI, nowego króla w świecie zaawansowanej technologii.
Premiera ChatGPT pod koniec 2022 roku oznaczała moment przełomowy dla sztucznej inteligencji, często porównywanej do wpływu iPhone'a na technologię mobilną. W zaledwie dwa lata generacyjna AI ewoluowała z niszowej technologii do centralnego napędu innowacji biznesowych.
Na początku 2024 roku ponad 75% ankietowanych firm zgłosiło korzystanie z AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a 65% regularnie stosowało generacyjną AI — prawie dwukrotnie więcej niż w poprzednim roku.
To bezprecedensowe przyjęcie było napędzane znacznymi postępami technologicznymi. Modele takie jak GPT-4 od OpenAI znacznie poprawiły wyrafinowanie generowanego przez AI kontentu, a konkurenci, tacy jak Google i Anthropic, weszli na rynek. Sprzęt stał się strategicznie kluczowy, z procesorami graficznymi NVIDIA w tak dużym popycie, że firma osiągnęła chwilowo kapitalizację rynkową biliona dolarów.
Tradycyjne branże przyjęły rozwiązania AI obok firm technologicznych. Instytucje finansowe stosują algorytmy do wykrywania oszustw i zarządzania portfelami. Producenci wykorzystują robotykę napędzaną AI i konserwację predykcyjną. Firmy medialne polegają na AI w celu personalizacji kontentu. Nawet agencje rządowe wdrażają AI do świadczenia usług publicznych. Computing w chmurze zdemokratyzował dostęp, umożliwiając dostęp do modeli AI poprzez interfejsy API lub ich dostosowanie na wynajmowanych serwerach.
Ten szybki rozwój wywołał obawy związane z etyką, prywatnością i niezawodnością. Incydenty z udziałem stronniczych algorytmów lub wadliwie działających chatbotów trafiły na nagłówki, co wzbudziło reakcje regulacyjne. Unia Europejska opracowała ustawę o sztucznej inteligencji, aby ustanowić środki ochronne, podczas gdy niektóre jurysdykcje czasowo zakazały pewnych zastosowań AI z powodu problemów związanych z prywatnością.
Jak AI i Web3 się uzupełniają
Integracja AI i Web3 w 2025 roku ujawnia potężne synergie pomimo pozornych sprzeczności między centralizowanymi zestawami danych AI a zasadami decentralizacji Web3. AI znacznie zwiększa użyteczność i inteligencję zdecentralizowanych aplikacji. Blockchainy tradycyjnie zmagają się z przyjaznością dla użytkownika i wykonują stosunkowo prostą logikę, ale integracja AI umożliwia inteligentne kontrakty i responsywne usługi.
Algorytmy AI mogą analizować dane w czasie rzeczywistym, aby uruchamiać inteligentne kontrakty w bardziej subtelnych warunkach, umożliwiając kontraktom przetwarzanie informacji przed wykonaniem. W zdecentralizowanych finansach oznacza to, że zautomatyzowane kontrakty pożyczkowe mogą dostosowywać warunki w oparciu o warunki rynkowe lub zdolność kredytową. Interfejsy zasilane przez AI mogą prowadzić użytkowników przez aplikacje blockchain, przekształcając intencje w transakcje i zapewniając zindywidualizowaną pomoc. Rozwiązuje to bariery w użyteczności, które ograniczały główne przyjęcie kryptowalut.
Z drugiej strony, Web3 oferuje rozwiązania dla słabości AI. Przezroczystość blockchainu może złagodzić problem „czarnej skrzynki” AI poprzez rejestrowanie danych szkoleniowych, parametrów i procedur decyzyjnych na niezmiennych księgach, tworząc możliwe do zweryfikowania ślady audytowe. To pozwala regulatorom i użytkownikom sprawdzać, jak AI zostały wytrenowane i weryfikować ich integralność. Systemy tożsamości oparte na blockchainie mogą przypisywać AI agentom poświadczenia, tworząc cyfrowe tożsamości z śledzonymi zapisami — co jest kluczowe, gdy autonomiczne AI zaczyna prowadzić transakcje w imieniu ludzi.
Podejście Web3 do własności danych również stanowi atrakcyjną alternatywę dla scentralizowanych modeli. Zamiast przechowywać informacje użytkowników przez firmy technologiczne, indywidualni użytkownicy mogli by przekazywać dane do szkolenia AI, zachowując kontrolę i otrzymując wynagrodzenie w tokenach.
Pomimo obiecujących integracji pozostają znaczące wyzwania. Prywatność danych jest poważnym obawą, ponieważ AI wymaga dużej ilości danych, podczas gdy publiczne blockchainy są z natury przezroczyste. Techniki, takie jak federowane uczenie się czy zero-knowledge proofs, mogą umożliwić AI działanie bez ujawniania wrażliwych informacji, ale metody te wciąż się rozwijają. Zgodność z przepisami rodzi pytania o to, jak przepisy takie jak GDPR mają zastosowanie, gdy dane osobowe są niezmiennie rejestrowane na blockchainach.
Zastosowania AI w Web3 w rzeczywistości
Transformacja usług finansowych
Zdecentralizowane finanse (DeFi) reprezentują jedną z najbardziej obiecujących aren integracji AI-Web3. W 2025 roku AI sprawia, że DeFi staje się mądrzejsze i bardziej dostępne dzięki ocenie ryzyka kredytowego, optymalizacji strategii zysku i realizacji autonomicznych transakcji.
Robo-doradcy monitorują rynki kryptowalut nieprzerwanie, dostosowując portfele aktywów na podstawie zdefiniowanych przez użytkownika parametrów i tolerancji ryzyka. Te agenci AI działają jak miniaturowe fundusze hedgingowe, działające przejrzyście na blockchainie, demokratyzując wyrafinowane strategie finansowe dla mniejszych inwestorów.
Płatności oparte na blockchain także czerpią korzyści z integracji AI. Stablecoiny — kryptowaluty powiązane z walutami fiat — rozwinęły się od zaledwie 4 miliardów dolarów w obiegu w 2020 roku do niemal 200 miliardów dolarów pod koniec 2024 roku. AI wbudowane w sieci stablecoinów może automatyzować złożone operacje finansowe. Firmy mogą ustawiać przepływy gotówkowe skarbu na autopilota, z AI analizującą dane rynkowe i uruchamiającą odpowiednie płatności lub zabezpieczenia. Tworzy to mądrzejsze systemy finansowe, w których rutynowe procesy odbywają się automatycznie, gdy warunki są spełnione, poprawiając efektywność i redukując błędy.
AI umożliwia nowatorskie produkty finansowe na platformach Web3. Polisy ubezpieczeniowe parametryczne, które automatycznie wypłacają odszkodowania przy spełnieniu określonych warunków, mogą być wspierane przez algorytmy AI przetwarzające dane w czasie rzeczywistym ze źródeł zewnętrznych. Umożliwia to mikro-ubezpieczenia dla niedostatecznie obsługiwanych populacji, takie jak przystępne ubezpieczenie klimatyczne dla rolników na rynkach wschodzących z wypłatami uruchamianymi przez warunki suszy wykrywane przez AI i dystrybuowane w stablecoinach bez zbędnej dokumentacji.
W rzeczywistości:
Integracja AI w platformach zdecentralizowanych finansów (DeFi), takich jak stablecoin USDC od Circle, umożliwia zautomatyzowane operacje finansowe, w tym transakcje stablecoin w czasie rzeczywistym napędzane przez AI i inteligentne zarządzanie portfelem. Projekty takie jak Aave i MakerDAO również korzystają z AI, aby zwiększyć możliwości pożyczania, handlu i oceny ryzyka na łańcuchu.
Ewolucja zdecentralizowanej governancji
Decentralizowane organizacje autonomiczne (DAO) stosują AI, aby poprawić koordynację i podejmowanie decyzji. Tradycyjna governancja DAO może być chaotyczna, z udziałem tysięcy członków w dyskusjach i głosach. AI pomaga analizować sentyment na platformach społecznościowych przed formalnym głosowaniem i streszczać długie dyskusje do zwięzłych streszczeń, Here's the translated content formatted as per your instructions:
Content: redukowanie barier uczestnictwa.
AI same stają się uczestnikami ekosystemów DAO. Eksperymenty obejmują AI otrzymujące granty na opracowywanie strategii inwestycyjnych, w zasadzie działające jako zarządzający funduszami pod nadzorem DAO. W innych przypadkach boty zajmują się rutynowymi zadaniami, takimi jak równoważenie skarbca lub moderowanie społeczności zgodnie z wytycznymi ustalonymi przez członków ludzkich.
Zarządzanie skarbcem to konkretna aplikacja, w której AI demonstruje swoją wartość. Wiele DAO kontroluje znaczące fundusze, czasami przekraczające 100 milionów dolarów w aktywach kryptowalutowych. Narzędzia do zarządzania portfelem oparte na AI mogą automatycznie dywersyfikować aktywa lub generować zyski poprzez protokoły DeFi, przestrzegając przy tym parametrów ryzyka określonych przez społeczność.
Te agenty postępują zgodnie z zakodowanymi regułami, a wszystkie transakcje są odnotowywane on-chain, co zapewnia pełną przejrzystość.
Organizacje z ostrożnością podchodzą do integracji AI, zazwyczaj utrzymując ludzi w rolach nadzorczych. Zaufanie rozwija się poprzez pozwalanie AI na realizację strategii, podczas gdy ludzie zachowują władzę ustawiającą politykę i możliwość jej odrzucania. Przejrzystość Web3 sprawia, że działania AI są możliwe do śledzenia w sposób, w jaki tradycyjne korporacyjne AI często nie jest — każda akcja na blockchainie AI DAO może być audytowana przez członków w czasie rzeczywistym.
W realnym świecie:
Decentralized Autonomous Organizations (DAO), takie jak Aragon i Compound, coraz częściej stosują narzędzia AI do zarządzania skarbcem, analizowania governance i moderowania społeczności. Szczególnie DAOstack eksperymentuje z opartą na AI analizą sentimentu i zautomatyzowanym podejmowaniem decyzji w celu usprawnienia procesów governance i poprawy efektywności organizacyjnej.
Innowacje w gospodarce kreatywnej
Gospodarka kreatywna zbudowana wokół Web3 przechodzi transformację dzięki integracji AI. Artyści i deweloperzy coraz częściej korzystają z narzędzi AI do generowania treści, które są posiadane, handlowane lub doświadczane na blockchainach. Obejmuje to sztukę wizualną, kolekcje avatarów, muzykę, dzieła literackie i środowiska metaverse.
Generatywne NFT artystyczne stanowią zauważalne przejawy. Artyści trenują modele AI w określonych stylach lub koncepcjach, tworząc nieskończone wariacje, które można wybić jako unikalne tokeny.
Główne domy aukcyjne potwierdziły ten trend, a Christie's zorganizowało swoją pierwszą aukcję poświęconą sztuce generowanej przez AI na początku 2025 roku, osiągając sprzedaż ponad 700 000 dolarów pomimo mieszanych wyników.
Interaktywne NFT pojawiają się z wbudowaną funkcjonalnością AI. Przykłady obejmują wirtualne zwierzęta lub awatary z osobowościami AI, z którymi właściciele mogą wchodzić w interakcje, które z czasem się rozwijają. To sprawia, że NFT są dynamicznymi doświadczeniami, a nie statycznymi kolekcjami. Gry Web3 podobnie włączają AI, aby tworzyć bardziej realistyczne postacie niebędące graczami, zdolne do improwizowania dialogów i adaptacji do działań graczy.
Markety z treściami generowanymi przez AI rozwijają się na platformach Web3, pozwalając twórcom na wybicie AI-generowanej muzyki jako NFT z automatycznie rozdzielonymi tantiemami na rzecz twórców modeli i muzyków. Niektóre DAO zlecają modelom AI tworzenie własności intelektualnej, którą członkowie społeczności wspólnie zarządzają i licencjonują w różnych formatach medialnych, a przychody są dzielone za pomocą tokenów.
Granice między twórcą, narzędziem a właścicielem zacierają się w fascynujący sposób. Web3 może zapisywać wkłady do dzieł twórczych i używać smart kontraktów, aby przydzielać odpowiednie udział w przychodach. To potencjalnie rozwiązuje kontrowersje wokół sztuki AI poprzez automatyczne wynagradzanie artystów, których style wpływają na wyniki AI.
W realnym świecie:
Sztuka generowana przez AI robi fale na rynku NFT, na co wskazuje pierwsza dedykowana aukcja sztuki AI zorganizowana przez Christie's, ze artystami jak Refik Anadol i platformami jak Art Blocks. Interaktywne projekty NFT, w tym Altered State Machine (ASM), wbudowują AI w NFT, pozwalając na dynamiczną interakcję i rozwijające się cyfrowe kolekcje.
Postępy w ekosystemie gier
Web3 gaming doznaje istotnego udoskonalenia dzięki integracji AI, z ulepszeniami zarówno w światach gry, jak i w procesach deweloperskich. Wewnątrz gier AI zasila postacie nie jako graczy i generowanie treści, tworząc bogatsze doświadczenia. Postacie w grach blockchainowych mogą zapamiętywać interakcje z graczami i rozwijać się z czasem, z pamięcią przechowywaną jako dane dołączone do NFT, tworząc personalizowane narracje gry.
Studia gier wykorzystują AI do generowania proceduralnych treści, szybko produkując różnorodne krajobrazy, przedmioty i dialogi. Stosowane powszechnie silniki gier teraz uwzględniają wbudowane narzędzia AI do generowania tekstur i symulacji fizyki, pomagając grom Web3 osiągnąć wizualną i narracyjną głębię porównywalną do tytułów głównego nurtu.
AI dramatycznie skraca czas rozwoju i koszty dla gier blockchainowych. Według liderów branży, rozwój wspomagany przez AI—generowanie fragmentów kodu, projektowanie grafiki, testowanie błędów—zmniejszył terminy produkcji o około 65% w ostatnim roku. Pozwala to mniejszym studiom efektywnie konkurować dzięki używaniu AI do pracochłonnych zadań jak animacja postaci czy równoważenie ekonomii. Jeden z deweloperów mobilnych opisał użycie AI do symulacji tysięcy strategii graczy każdej nocy w celu optymalizacji systemów nagród tokenów, pracy, która tradycyjnie wymagałaby rozległych zespołów testowych.
AI także poprawia systemy ekonomiczne w grach play-to-earn. Bilansowanie gospodarek, w których gracze zyskują realną wartości, stanowi złożone wyzwania—modelowanie AI przewiduje, jak wirtualne gospodarki reagują na zmiany poprzez analizę danych graczy, pomagając projektantom utrzymać stabilność.
AI może personalizować doświadczenia finansowe, oferując nowym graczom dostępne zadania z rozsądnymi nagrodami, jednocześnie kierując weteranów ku wydarzeniom społecznościowym, które utrzymują zaangażowanie.
W realnym świecie:
Platformy do gier Web3 takie jak Illuvium i Immutable wykorzystują AI, aby wzbogacać gameplay o adaptacyjne NPC i procedurally generowane treści. Axie Infinity i nadchodzące gry blockchainowe od studiów korzystających z Unreal Engine 5 integrują zaawansowane narzędzia AI, oferując bogatsze, bardziej spersonalizowane doświadczenia graczy.
Rozwój infrastruktury i bezpieczeństwa
Infrastruktura za kulisami jest obszarem, gdzie AI i Web3 łączą się. Obejmuje to ulepszanie sieci blockchain i użycie zasad Web3 do decentralizacji samego rozwoju AI. Moc obliczeniowa ilustruje tę synergię. Trening modeli AI wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych, tradycyjnie ograniczonych do dużych firm technologicznych. Tymczasem wydobywanie kryptowalut stworzyło globalnie rozproszone sieci komputerów o wysokiej mocy, które często są niewykorzystane.
Pojawiły się zdecentralizowane rynki mocy obliczeniowej, aby pomostować tę lukę. Sieci pozwalają kopaczom kryptowalut i centrom danych wynajmować nadmiar pojemności GPU badaczom AI, z systemami opartymi na blockchain obsługującymi płatności. Tworzy to rozproszone "superkomputery" bez zależności od pojedynczych dostawców, zgodne z filozofią antymonopolową Web3, jednocześnie oferując kopaczom alternatywne strumienie przychodów.
Podobna decentralizacja ma miejsce w przypadku zbiorów danych. Targi danych Web3 umożliwiają dostawcom sprzedaż dostępu do zbiorów danych do trenowania AI, z wszystkimi transakcjami rejestrowanymi na blockchain. Tworzy to audytowalne ścieżki pokazujące, które dane trenowały konkretne modele AI, odpowiadając na obawy dotyczące przejrzystości. Kilka organizacji bada "pochodzenie modeli" na blockchain, gdzie każda aktualizacja modelu AI jest zapisywana jak zatwierdzenie repozytorium oprogramowania.
Bezpieczeństwo w infrastrukturze kryptowalutowej korzysta na wdrożeniu AI. Anonimowy, nieodwracalny charakter transakcji blockchain przyciągnął działalność oszukańczą, z którą tradycyjne monitorowanie ma trudności w wykrywaniu. Giełdy i protokoły stosują modele uczenia maszynowego do analizy transakcji w czasie rzeczywistym, flagujące anomalie i podejrzane wzorce. Systemy te mogą identyfikować potencjalne kompromis danych konta lub zapobiegać atakom jak pożyczki flash przez symulację wpływów transakcji przed ich wykonaniem.
Podobnie blockchain zabezpiecza systemy AI. Ponieważ modele stają się cenną własnością intelektualną, potwierdzenie ich integralności staje się kluczowe. Blockchain może znacznikami czasu i hashami parametrów modelu, efektywnie tworząc dowody modyfikacji. To wzbudziło eksperymentalne "AI model NFTs" reprezentujące własność konkretnych wersji AI, potencjalnie uwzględniając smart kontrakty, które automatycznie wynagradzają pierwotnych twórców przez tantiemy.
W realnym świecie:
Projekty takie jak Render Network, Bittensor i Ocean Protocol są przykładem zdecentralizowanych rynków zapewniających moc obliczeniową GPU i usługi dzielenia się danymi AI na blockchain. Tymczasem, giełdy, w tym Binance, stosują uczenie maszynowe do wzmocnienia bezpieczeństwa blockchainu, wykrywania oszustw i odporności infrastruktury, poprawiając ochronę użytkowników w ekosystemach kryptowalutowych.
Przyszłość konwergencji AI i Web3
Jak postępuje przecięcie AI-Web3 do 2025 roku, wczesny hype przekształca się w praktyczne wdrożenia. Analizowane przypadki użycia pokazują namacalne postępy w zakresie finansów, governance, kreatywności, gier i infrastruktury.
Zaangażowanie instytucjonalne kształtuje trajektorie rozwojowe. Organizacje finansowe początkowo ostrożnie podchodzące do obu technologii, badają wspólne aplikacje do długotrwałych problemów. Firmy konsultingowe doradzają klientom w zintegrowanych strategiach dla łańcuchów dostaw i zarządzania tożsamością. Nawet rządy używają blockchain do zabezpieczania danych publicznych do analizy AI. Podejścia regulacyjne stają się bardziej całościowe, uznając, że aplikacje AI-Web3 obejmują jednocześnie wiele domen.
Standardy branżowe i współprace powstają na tym skrzyżowaniu. Społeczności techniczne, które historycznie działały oddzielnie, coraz częściej łączą swoje doświadczenia, prowadząc interdyscyplinarne badania nad tematami jak blockchainowe incentywy dla uczenia się federowanego czy AI-optima konsensusu.
Patrząc w przyszłość na 3-5 lat, możliwych jest kilka scenariuszy. Aplikacje konsumenckie łączące Web3 i AI mogą osiągnąć mainstreamową adaptację.Być może jako asystenci osobowi zarządzający aktywami cyfrowymi i tożsamością przy zachowaniu własności danych. Zastosowanie tej technologii w przedsiębiorcach może oznaczać, że znaczące części globalnych łańcuchów dostaw będą śledzone na blockchain i optymalizowane przez systemy AI. Infrastruktura finansowa może łączyć cyfrowe waluty banków centralnych z zdecentralizowanymi finansami poprzez integrację z AI.