Światy sztucznej inteligencji i blockchain zderzają się w przełomowy sposób. W miarę jak systemy AI stają się bardziej autonomiczne, a ich potrzeby dotyczące danych rosną, technologie blockchain oferują bezpieczną, przejrzystą i zdecentralizowaną infrastrukturę dla nowej generacji inteligentnych aplikacji.
To połączenie dało początek "AI blockchains" – platformom i projektom, które celowo wykorzystują blockchain do wspierania rozwoju AI, dzielenia się danymi, autonomicznych agentów i innych funkcji.
W 2025 roku zainteresowanie projektami kryptograficznymi skupiającymi się na AI gwałtownie wzrosło, a kapitalizacja rynkowa sektora przekroczyła 33 miliardy dolarów. Od umożliwienia agentom AI przeprowadzania transakcji po nagradzanie ludzi za wkład w AI, te projekty mają na celu zdemokratyzowanie AI i zapewnienie, że jej korzyści są szeroko udostępniane.
W tym artykule przyjrzymy się 10 najważniejszym projektom blockchainowym AI, na które warto teraz zwrócić uwagę. Przeanalizujemy technologie i przypadki użycia każdego z projektów, ich historię i plany na przyszłość, wyniki i trendy cen tokenów, a także opinie ekspertów i prognozy.
Te projekty obejmują dedykowane sieci AI, platformy danych i obliczeniowe, a nawet mainstreamowe blockchainy integrujące możliwości AI. Zarówno regularni czytelnicy kryptowalut, jak i entuzjaści technologii otrzymają wgląd w to, jak blockchain kształtuje przyszłość AI – oraz dlaczego te dziesięć projektów prowadzi walkę globalną.
1. Sojusz Superinteligencji Sztucznej (ASI) – Zjednoczony front dla zdecentralizowanej AI
Sojusz Superinteligencji Sztucznej to przełomowa koalicja utworzona w połowie 2024 roku poprzez połączenie trzech wiodących projektów kryptowalutowych skupionych na AI: Fetch.ai, SingularityNET i Ocean Protocol. Ta unia – sfinalizowana 13 czerwca 2024 roku – stworzyła jeden z największych zdecentralizowanych ekosystemów AI, symbolizując "nową erę dla AI", która wyzywa dominację Big Tech. Sojusz ASI łączy doświadczenie Fetch.ai w sieciach agentów autonomicznych, zdecentralizowaną platformę marketplace AI od SingularityNET i platformę udostępniania danych od Ocean Protocol w jedną solidną sieć z wspólnym tokenem, $ASI. Łącząc swoje technologie i społeczności, sojusz ten ma na celu zbudowanie otwartej, skalowalnej infrastruktury AI, gdzie "AI jest zdecentralizowane, etyczne i dostępne dla wszystkich".
Historia i Wizja: Fetch.ai (znane z wieloagentowych systemów), SingularityNET (marketplace dla usług AI założony przez Dr. Bena Goertzela) i Ocean Protocol (platforma ekonomii danych) wystartowały w latach 2017-2019 z wizją zdemokratyzowania AI. W obliczu szybkiego wzrostu korporacyjnych modeli AI, ich założyciele postrzegali współpracę jako kolejny krok. "To historyczne zjednoczenie... ustanawia solidną alternatywę dla zdecentralizowanych projektów AI zdominowanych przez Big Tech," ogłosił sojusz. Token $ASI został wprowadzony, aby zastąpić indywidualne tokeny ($FET, $AGIX, $OCEAN), jednocząc ponad 200 000 posiadaczy w jedną społeczność. Posiadacze AGIX i OCEAN dokonali zamiany na ASI, dołączając do podaży Fetch, aby wyrównać zachęty w projektach. Liderzy Humayun Sheikh (CEO Fetch.ai), Dr. Ben Goertzel (CEO SingularityNET) i Bruce Pon (założyciel Ocean) teraz wspólnie kierują sojuszem. Opisują go jako "największą na świecie niezależną fundację AI", dążącą do stworzenia korzystnej sztucznej inteligencji ogólnej (AGI). Misją jest wykorzystanie blockchaina i kryptograficznej ekonomii, aby uczynić rozwój AI open-source, przejrzystym i nagradzającym dla uczestników – jako bezpośredni kontrapunkt do zamkniętych laboratoriów AI.
Technologia i Przypadki Użycia: Sojusz ASI buduje kompleksowy stos AI zwany ASI Fabric. Centralnym elementem jest ASI-1 Mini, reklamowany jako pierwszy duży model językowy (LLM) oparty na Web3. Ten open-source LLM i towarzyszące mu narzędzia (takie jak ASI Compute do zdecentralizowanych obliczeń, ASI Data do współdzielonych zestawów danych, i AgentVerse do wdrażania agentów AI) zapewniają modułową infrastrukturę dla deweloperów. W praktyce oznacza to, że każdy może wnieść modele AI lub dane do sieci, a usługi mogą być tworzone z wielu wyspecjalizowanych agentów zamiast jednego monolitycznego modelu. Na przykład, łańcuch dostaw sterowany przez AI może używać agenta Fetch.ai do logistyki, usługi SingularityNET do prognozowania popytu, i danych Ocean – wszystko jest śledzone i płacone za pomocą blockchaina. Zintegrowane platformy sojuszu wspierają taką interoperacyjność wzajemnie między blockchainami i usługami AI. Notably, sieć ASI obejmuje wiele łańcuchów (Ethereum, Cosmos, Cardano, BSC), aby dotrzeć do różnorodnych użytkowników. Jednocząc pod jednym protokołem, te wcześniej oddzielne projekty mogą dzielić się badaniami i skalować szybciej. Wczesnym efektem jest autonomiczna platforma agentów ASI: agenci AI, którzy mogą się uczyć, interaktycznie pracować, a nawet posiadać portfele kryptograficzne do wykonywania działań on-chain w imieniu użytkowników – umożliwiając "ekonomię AI-to-AI". To jest zgodne z szerszym trendem w branży agentów AI działających w środowiskach blockchain, takich jak boty handlowe DeFi, analiza danych i inne.
Wydajność i Token: Wprowadzenie $ASI w połowie 2024 roku było przyjęte z optymizmem. Podaż tokenów została ustalona na poziomie 2,63 miliarda (suma konwertowanych tokenów). Po uruchomieniu, $ASI odziedziczył kapitalizacje rynkowe swoich poprzedników, natychmiast czyniąc go jednym z najwyżej cenionych kryptoprojektów AI pod względem kapitalizacji rynkowej. Analitycy postrzegali połączenie jako pozytywne: łączenie baz użytkowników i eliminowanie nadmiarowości. Rzeczywiście, cały sektor kryptograficzny AI wzrósł o 6,6% w tamtym czasie. Do lipca 2025 roku rynek kryptograficzny AI i big data rósł, z projektami jak Sojusz ASI wnosząc znaczący wkład. Chociaż $ASI jest handlowy na głównych giełdach, jest również używany w platformach sojuszu (na przykład, do płacenia za wywołania API AI lub stakowanie w celu zarządzania siecią). "Ten sojusz toruje inną ścieżkę w świecie eksplodującej innowacji AI," powiedział Fetch.ai’s Humayun Sheikh, podkreślając, jak wartość wraca do osób, które wnoszą wkład do AI. Sukces sojuszu mógłby uczynić $ASI tokenem referencyjnym dla zdecentralizowanej AI, tak jak $ETH jest dla DeFi.
Plany na Przyszłość: Mapa drogowa sojuszu ASI jest ambitna. Poza połączeniem tokenów ukończonym w 2024 roku, grupa planuje przyspieszyć rozwój AGI poprzez dzielenie się badaniami i łączenie ekspertyz. Inwestują w open-source LLM (jak ASI-1) i nowe aplikacje. Znaczący kierunek na przyszłość to rozwijanie "zdecentralizowanej superinteligencji" – effectivelyan internet AI-ów uczących się i doskonalących wspólnie w całej sieci. Według Dr. Goertzela, połączenie to "dopiero początek szerszego ruchu zbierającego siły do korzystnej zdecentralizowanej AGI". Konkretne spodziewane są integracje cross-chain (sojusz ma powiązania z ekosystemami Cardano i Cosmos do skalowania), więcej partnerskich projektów jak CUDOS (sieć obliczeniowa w chmurze, która dołączyła do sojuszu), i inicjatywy AI prowadzone przez społeczność finansowane przez granty sojuszu. Opinia ekspertów: Wielu obserwatorów branży uważa Sojusz ASI za przełomowy. Łącząc siły, te projekty znacząco zwiększają swoje moce badawczo-rozwojowe i efekty sieciowe. "Jest to potężne wyzwanie dla dominacji Big Tech w rozwoju AI," zauważył członek zarządu sojuszu Bruce Pon. Wiarygodność połączonego zespołu – w tym weterani Google DeepMind, współpracownicy OpenAI i pionierzy blockchain – daje pewność, że ta zdecentralizowana wizja AI to coś więcej niż przepych. Prognozy są optymistyczne: jeśli sojusz zdoła dostarczyć, niektórzy wierzą, że $ASI mógłby stać się top-20 kryptowalutą. W krótkiej perspektywie, analitycy rynkowi zauważyli, że sukces ASI zależy od dostarczania użytecznych produktów AI. Z wieloma aplikacjami AI (jak ASI-1 LLM) planowanymi do wydania i szybko rozwijającą się społecznością, ASI jest zdecydowanie jedną do obserwowania w 2025 roku jako fundament bardziej otwartej i sprawiedliwej przyszłości AI.
2. Bittensor (TAO) – Zdecentralizowana sieć modeli AI
Bittensor to innowacyjny łańcuch blockchain tworzący zdecentralizowany marketplace dla algorytmów AI. Uruchomiony w 2021 roku przez inżynierów Jacoba Steevesa i Alę Shaabanę, wizja Bittensor to "demokratyzowanie i komodytyzowanie AI" za pomocą motywacji blockchainowych. W istocie Bittensor pozwala każdemu z mocą obliczeniową lub modelami uczenia maszynowego wnieść wkład do globalnej sieci AI i być nagradzanym za pomocą rodzimego tokena, TAO. Można to porównać do platformy z współpracy w zakresie treningu AI opartej na blockchainie: uczestnicy (lub "miningowie") uruchamiają modele sieci neuronowych wykonujących zadania (jak rozumienie języka, rozpoznawanie obrazów itp.), a sieć ocenia i nagradza najbardziej przydatne modele. Tworzy to otwarty, samodoskonalący się system AI, nieco analogiczny do tego, jak miningowcy Bitcoina zabezpieczają blockchain – z tą różnicą, że tutaj wykonywane prace to uczenie maszynowe, a "wartość" tworzona to wiedza AI.
Technologia i jak to działa: Architektura Bittensor opiera się na blockchainie typu substrate z wieloma podsieciami, z których każda specjalizuje się w różnych zadaniach AI. Na przykład jedna podsieć może koncentrować się na wykrywaniu treści generowanych przez AI, gdzie uczestnicy dzielą się modelami identyfikującymi deepfakes. Inna podsieć może obsługiwać modele tłumaczenia języka i tak dalej. Każda podsieć działa jako konkurencyjny rynek modeli: dostawcy modeli (miningowcy) rywalizują o dostarczenie najlepszych wyników dla danych wejściowych, podczas gdy walidatorzy w podsieci oceniają jakość modelu i alokują odpowiednio nagrody TAO. Ten design motywuje innowacje – jeśli stworzysz lepszy model AI, zarobisz więcej TAO. Co istotne, każdy może stworzyć nową podsieć, płacąc opłatę w TAO, co zachęca sieć do rozszerzenia na nowe dziedziny AI (od analizy danych po prognozowanie cen itp.). Bittensor efektywnie zleca rozwój AI tłumowi, dążąc do czerpania z globalnej puli talentów i zasobów obliczeniowych.
Dlaczego się wyróżnia: W odróżnieniu od tradycyjnych chmur AI lub API, Bittensor jest bez pozwolenia i bez zaufania. Modele i wkłady danych są weryfikowane w blockchainie, a nagrody są dystrybuowane za pomocą mechanizmu konsensusu (podobnego do proof-of-stake), który uwzględnia wartość każdego modelu dla sieci. To podejście rozwiązuje kluczowe problemy w AI: atrybucję i nagradzanie. Uczestnicy zdobywają kredyty (w kryptowalucie) za swoje wkłady AI, rozwiązując kwestia "kto otrzymuje wynagrodzenie za trening AI".
Skip translation for markdown links.
Treść: problem „data/models” w sposób uczciwy i przejrzysty. Kolejną zaletą jest odporność – ponieważ modele są hostowane przez wiele niezależnych węzłów, usługa AI nie jest zależna od jednego dostawcy. “Bittensor oferuje odporne na cenzurę podejście do zdecentralizowanej sieci modeli uczenia maszynowego,” wyjaśnia jeden z przeglądów. Może to być kluczowe dla aplikacji wymagających sztucznej inteligencji, ale obawiających się centralnej kontroli lub cenzury.
Wydajność i Wzrost: Token TAO Bittensora cicho wystartował bez ICO i stopniowo zyskiwał na wartości, gdy koncepcja się sprawdzała. Do 2023 roku zwrócił uwagę głównych inwestorów – Polychain Capital podobno wsparło projekt, dostrzegając jego długoterminowy potencjał. Bittensor nawet nawiązał współpracę z liderem sprzętowym Cerebras, aby wypuścić na rynek otwarty duży model językowy (BTLM) dla społeczności, pokazując zdolność sieci do przyczyniania się do nowoczesnych badań nad sztuczną inteligencją. Pod koniec 2024 roku Bittensor stał się czołowym projektem kryptowaluty AI, wspieranym przez znane fundusze jak DCG i FirstMark. Jego kapitalizacja rynkowa osiągnęła kilka miliardów dolarów w 2025 roku, co odzwierciedlało duży popyt na TAO zarówno jako token nagrody, jak i token zarządzania. Token odnotował niezwykłą trajektorię cenową: zaczynając poniżej $50 na początku 2023 roku, wzrósł powyżej $400 w połowie 2025 roku, z analitykami zauważającymi byczy momentum napędzane rosnącym udziałem w sieci. Wskaźniki techniczne w lipcu 2025 roku pokazały, że TAO osiągnął wykupiony RSI z powodu szybkich zysków, a niektórzy prognozowali, że może osiągnąć $500 w krótkim czasie, a nawet $1,000 pod koniec roku, jeśli trendy będą się utrzymać. Ten optymizm jest powiązany z ideą, że wraz z przyłączaniem się kolejnych deweloperów AI do Bittensora, popyt na TAO (do stakowania i tworzenia podsieci) będzie wzrastać.
Zastosowania i Adaptacja: Rzeczywiste wykorzystanie Bittensora jest wciąż w fazie rozwoju, ale obiecujące. Już teraz badacze wykorzystują go do wspólnego treningu modeli AI – na przykład, ulepszając LLMs poprzez pozwolenie wielu współtwórcom na dostosowywanie i dzielenie się swoimi modelami, które sieć następnie łączy. Jeden przykład podsieci ma na celu filtrowanie tekstu generowanego przez AI: górnicy dostarczają narzędzia do wykrywania wyników z modeli takich jak ChatGPT, a skuteczne metody są nagradzane. Przedsiębiorstwa badają Bittensora jako sposób na zlecenie pewnych zadań AI zdecentralizowanemu tłumowi ekspertów, potencjalnie obniżając koszty. Prezentuje również nowy sposób dla startupów AI na monetyzację: zamiast sprzedaży usług, podłączają swój model do Bittensora i zarabiają tokeny proporcjonalnie do tego, jak często inni uznają go za przydatny. “Pomyśl o tych tokenach jak o punktach za dobrą pracę AI,” wyjaśnia CoinMarketCap – potężny mechanizm motywacyjny. W miarę wzrostu znaczenia AI, Bittensor może stać się globalną giełdą dla algorytmów AI, podobnie jak giełda papierów wartościowych dla modeli handlowych.
Plany na Przyszłość: Zespół Bittensora koncentruje się na skalowaniu pojemności i różnorodności sieci. Nadchodzące kamienie milowe obejmują umożliwienie większych modeli i intensywnego treningu na GPU w sieci (być może przez przyszłe podsieci, które będą zawierały bardziej wydajne węzły). Rozwój “kopalni AI” również się rozszerza – całe centra danych i firmy AI dołączają jako górnicy, aby przyczynić się do poważnej mocy obliczeniowej, i stakują znaczącą ilość TAO (setki tysięcy tokenów), aby to zrobić. Może to prowadzić do tego, że podsieci Bittensora będą rozwiązywać bardziej ambitne problemy, takie jak trenowanie otwartych systemów AI, które rywalizują z korporacyjnymi modelami. Governance jest kolejnym obszarem: posiadacze TAO mogą głosować nad parametrami sieci, tak jak nad sposobem alokacji nagród czy tym, które nowe podsieci priorytetować, co sprawia, że społeczność ma wpływ. Ekspercka Opinia: Forbes i inne media podkreśliły Bittensor jako czołową blockchain AI, często umieszczając go na czołowej pozycji w innowacjach AI w kryptowalutach. Uznaje się to za pionierski przykład “AI spotyka krypto-ekonomię.” Jak ujął to jeden analityk, “Bittensor pokazuje nowy paradygmat, w którym systemy AI są budowane i posiadane przez społeczność, która je używa.” Oczywiście, wyzwania pozostają – zapewnienie kontroli jakości i zapobieganie złośliwym modelom – ale szybki postęp Bittensora i silne wsparcie sugerują, że jest to projekt, który warto obserwować dla każdego, kto jest entuzjastycznie nastawiony na zdecentralizowaną AI.
3. Render Network (RNDR) – Rozproszone GPU dla AI i Grafiki
Render Network to oparte na blockchainie miejsce handlu, które łączy osoby potrzebujące dużej mocy obliczeniowej (do zadań takich jak renderowanie grafiki czy przetwarzanie modeli AI) z tymi, którzy mają nieużywane GPU. Można pomyśleć o tym jak o Airbnb dla obliczeń GPU. Uruchomiony w 2017 roku przez Julesa Urbach (CEO OTOY, firmy renderującej w chmurze), Render ma na celu decentralizację renderowania chmurowego GPU i uczynienie go bardziej przystępnym cenowo. Choć początkowo koncentrowano się na renderowaniu grafiki 3D dla efektów wizualnych, gier i VR, Render stał się również bardzo istotny dla AI – ponieważ te same GPU mogą wykonywać obliczenia maszynowego uczenia się. W miarę boomu generatywnej AI, zapotrzebowanie na czas GPU gwałtownie wzrosło, a sieć Render dostarcza sposób na wykorzystanie rozproszonej podaży poza dużymi dostawcami chmurowymi.
Jak Działa: Użytkownicy (artyści, deweloperzy, badacze) potrzebujący renderować obrazy lub uruchamiać intensywne obliczenia, przesyłają swoje zadania do sieci. Te zadania są następnie przydzielane operatorom węzłów – osobom indywidualnym lub centrom danych, które zarejestrowały swoje GPU w sieci Render i zgodziły się wykonywać pracę w zamian za tokeny RNDR. Proces obsługiwany jest za pomocą inteligentnych kontraktów na Ethereum (choć Render migruje do rozwiązania opartego na Solanie dla lepszej prędkości i niższych opłat). Sieć zapewnia, że wyniki są poprawne przed uwolnieniem płatności, często dzieląc zadania na części i mając wiele węzłów renderujących segmenty do weryfikacji. To zdecentralizowane podejście może być znacznie tańsze niż tradycyjne farmy renderowania chmurowego, ponieważ wykorzystuje nieużywaną pojemność na całym świecie i wprowadza rynkowe ceny za pracę GPU.
Zastosowania i Kąt AI: Główne zastosowanie Render Network było w mediach – umożliwiając oszałamiające efekty wizualne, wizualizacje architektoniczne i renderowanie NFT bez kosztownej infrastruktury. Na przykład, studio hollywoodzkie mogłoby renderować sekwencje CGI przy użyciu Render, lub twórca NFT generować animacje wysokiej jakości, płacąc RNDR zamiast kupowania samodzielnie wysoce wydajnego GPU. Jednak coraz więcej deweloperów AI używa Render do zadań takich jak trenowanie modeli lub generacje stabilnych dyfuzji obrazów. Platforma obsługuje skomplikowane zadania, w tym te związane z AI i uczeniem maszynowym. W latach 2023–2024 Render odnotował 31% wzrost zapotrzebowania na sieć, głównie z powodu zadań renderujących związanych z AI. W jednym przykładzie zespół uruchomił wtyczkę OctaneRender dla Stable Diffusion, aby artyści mogli korzystać z syntezy obrazów AI przy użyciu rozproszonych GPU Render. Konwergencja AI i grafiki (np. generowanie trójwymiarowej treści przez AI) sprawia, że Render znajduje się na słodkim kursie – dostarcza surową moc obliczeń potrzebną zarówno do renderowania, jak i wnioskowania modelu.
Cechy Sieci: Render Network wprowadza system warstwowy dla jakości usług. Operatorzy węzłów są oceniani za wydajność i niezawodność. Operatorzy najwyższego poziomu (często profesjonalne centra danych lub power-userzy) pobierają wyższe opłaty RNDR, ale dostarczają szybsze, zaufane wyniki. Niższe poziomy oferują tańsze stawki dla niepilnych lub mniej krytycznych zadań. Ten system, wraz z ocenami reputacji, pomaga zapewnić użytkownikom możliwość znalezienia odpowiedniego balansu między kosztami a prędkością, przynosząc “demokratyzację cloud computing GPU” poprzez dostosowanie się do różnych budżetów. Bezpieczeństwo jest także kluczowe – zadania są zabezpieczone i oznakowane, aby zapobiec kradzieży materiałów 3D lub danych, a blockchain rejestruje każdą transakcję dla przejrzystości.
Wydajność i Token: Token RNDR to siła napędowa sieci – wykorzystywany do płacenia za pracę i zarabiany przez dostawców. Osiągnął znaczną aprecjację, szczególnie jadąc na fali AI w kryptowalutach. Na początku 2023 roku RNDR był wyceniany poniżej $1; do połowy 2023 roku wzrósł do około $2.50–$3 i kontynuował wspinanie się w 2024 roku. Na 2025 rok RNDR waha się w przedziale kilku dolarów i pozostaje jednym z najwartościowszych tokenów związanych z AI (z kapitalizacją rynkową w top 100 projektów kryptograficznych). Silna historia finansowania projektu dodaje mu wiarygodności: zebrał $30 milionów w 2021 roku od inwestorów, w tym Multicoin Capital i Solana Foundation. Częściowa migracja Render do Solany w 2023 roku (przez inicjatywę nazywaną Modelem Palenie-i-Mint Equilibrium lub “BME”) również przyciągnęła uwagę; ten model wykorzystuje szybką sieć Solany do transakcji zadań, zarządzając podaży RNDR poprzez palenie na Ethereum – nowatorski projekt cross-chain, który był dobrze przyjęty przez społeczność.
Opinie Ekspertów & Adopcja: Render został pochwalony jako pionier zdecentralizowanej infrastruktury dla kreatywnych branż. Warto zauważyć, że celebrowany artysta cyfrowy Beeple jest doradcą, a w kontekście AI, 101Blockchains nazwał Render “topowym agentem AI w krypto” na 2025 rok, biorąc pod uwagę jego rolę w zapewnianiu mocy obliczeniowej dla agentów AI. Idea jest taka, że przyszłe autonomiczne agenci AI (takie jak wirtualni asystenci czy roboty) będą musieli wykonywać ciężkie obliczenia jak trening modeli – mogliby używać RNDR do kupowania tej mocy na żądanie, maszyna-do-maszyny. To współgra z celem Render jako kręgosłupa dla potrzeb GPU w Web3.
Plany na Przyszłość: Sieć jest ciągle rozwijana. DAO (decentralizowana organizacja autonomiczna) Render zarządza projektem i zaproponowała wprowadzenie dodatkowej funkcjonalności jak wykonywanie zadań
Content: as more studios, startups, and even independent creators utilize the network for both AI and visual computing tasks. If GPU shortages or high cloud costs continue, Render’s value proposition strengthens.
Format: as more studios, startups, and even independent creators utilize the network for both AI and visual computing tasks. If GPU shortages or high cloud costs continue, Render’s value proposition strengthens.
Translation: wraz z tym, jak coraz więcej studiów, startupów, a nawet niezależnych twórców korzysta z sieci zarówno do zadań związanych z AI, jak i z komputerową grafiką. Jeśli niedobory GPU lub wysokie koszty chmury będą się utrzymywać, propozycja wartości Rendera będzie się wzmacniać.
Content: On the flip side, competition is rising (e.g., projects like Golem, Akash, and others also offer decentralized compute, though Render is specifically strong in GPU rendering).
Translation: Z drugiej strony, rośnie konkurencja (np. projekty takie jak Golem, Akash i inne również oferują zdecentralizowaną moc obliczeniową, choć Render jest szczególnie silny w renderowaniu GPU).
Content: Many expect Render to maintain a leadership role due to its first-mover advantage and strong ecosystem – in fact, by late 2024 it already facilitated 15,000+ rendering jobs and major partnerships. For readers, the key takeaway is that Render Network marries AI and blockchain at the hardware level – it’s literally fueling the graphics and AI revolution by leveraging decentralized networks. This makes it a top project to watch as AI continues to drive computing needs sky-high.
Translation: Wielu oczekuje, że Render utrzyma wiodącą pozycję dzięki przewadze pierwszeństwa i silnemu ekosystemowi – w rzeczywistości do końca 2024 roku ułatwił już ponad 15 000 zadań renderowania i nawiązał kluczowe partnerstwa. Dla czytelników najważniejsze jest to, że Render Network łączy AI i blockchain na poziomie sprzętowym – dosłownie napędza rewolucję graficzną i AI, korzystając z sieci zdecentralizowanych. Czyni to z niego czołowy projekt do obserwowania, ponieważ AI nieprzerwanie zwiększa potrzeby obliczeniowe.
Content: ## 4. NEAR Protocol (NEAR) – AI-Ready Layer-1 Blockchain
Format: ## 4. NEAR Protocol (NEAR) – AI-Ready Layer-1 Blockchain
Translation: ## 4. NEAR Protocol (NEAR) – blockchain warstwy 1 gotowy na AI
Content: NEAR Protocol is a popular Layer-1 blockchain known for its scalability and developer-friendly design – and it has recently positioned itself as “the blockchain for AI.” Founded in 2018 by Illia Polosukhin (an ex-Google AI researcher who co-authored the seminal Transformer paper) and Alexander Skidanov, NEAR has always focused on high performance. But in 2024, the team made a strategic pivot to explicitly cater to AI applications and autonomous agents.
Translation: NEAR Protocol to popularny blockchain warstwy 1 znany ze swojej skalowalności i przyjazności dla deweloperów – ostatnio pozycjonuje się jako „blockchain dla AI”. Założony w 2018 roku przez Illię Polosukhina (byłego badacza AI z Google, współautora przełomowego artykułu o Transformerze) i Alexandra Skidanova, NEAR zawsze koncentrował się na wysokiej wydajności. Jednak w 2024 roku zespół dokonał strategicznego zwrotu, aby wyraźnie obsługiwać aplikacje AI i autonomicznych agentów.
Content: As NEAR’s website now proclaims, “NEAR is the execution layer for AI-native apps – enabling agents to own assets, make decisions, and transact freely across networks.”
Format: As NEAR’s website now proclaims, “NEAR is the execution layer for AI-native apps – enabling agents to own assets, make decisions, and transact freely across networks.”
Translation: Jak teraz ogłasza strona internetowa NEAR, „NEAR jest warstwą wykonawczą dla aplikacji AI-native – umożliwiającą agentom posiadanie aktywów, podejmowanie decyzji i dokonywanie transakcji swobodnie w sieciach”.
Content: In other words, NEAR wants to be the go-to blockchain where AI programs (agents) operate with trust, speed, and interoperability.
Translation: Innymi słowy, NEAR chce być blockchainem, do którego zgłaszają się programy AI (agenci), aby działać z zaufaniem, szybkością i interoperacyjnością.
Content: Technology & Features: NEAR is built for speed and throughput. It uses a unique sharded proof-of-stake design called Nightshade, which can handle thousands of transactions per second by splitting the blockchain into parallel shards.
Format: Technology & Features: NEAR is built for speed and throughput. It uses a unique sharded proof-of-stake design called Nightshade, which can handle thousands of transactions per second by splitting the blockchain into parallel shards.
Translation: Technologia i funkcje: NEAR jest zbudowany z myślą o prędkości i wydajności. Wykorzystuje unikalny projekt sharded proof-of-stake o nazwie Nightshade, który może obsłużyć tysiące transakcji na sekundę, dzieląc blockchain na równoległe fragmenty.
Content: This ensures low latency (NEAR’s finality is under 1 second) and can scale as usage grows. For AI use cases, this performance is crucial – AI agents might be making rapid-fire microtransactions or coordinating with many other agents, so the infrastructure must not be a bottleneck.
Translation: To zapewnia niską latencję (finalność NEAR wynosi poniżej 1 sekundy) i pozwala na skalowanie wraz z rosnącym użyciem. W przypadku zastosowań AI, taka wydajność jest kluczowa – agenci AI mogą przeprowadzać szybkie mikrorozliczenia lub koordynować działania z wieloma innymi agentami, więc infrastruktura nie może być wąskim gardłem.
Content: NEAR’s Thresholded Proof-of-Stake consensus and user-friendly accounts (human-readable addresses, easy key management) further make it suitable for complex applications.
Translation: Konsensus Thresholded Proof-of-Stake NEAR oraz przyjazne użytkownikom konta (adresy zrozumiałe dla ludzi, łatwe zarządzanie kluczami) dodatkowo czynią go odpowiednim dla złożonych aplikacji.
Content: A standout feature introduced is “intent-based” interactions. NEAR abstracts away blockchain complexity by allowing users (or AI agents) to state high-level intents (what they want to achieve), and the network handles the behind-the-scenes blockchain transactions, even across multiple chains.
Translation: Jedną z wyróżniających się funkcji wprowadzonych jest „interakcja oparta na intencjach”. NEAR upraszcza złożoność blockchainu, umożliwiając użytkownikom (lub agentom AI) wyrażanie zaawansowanych intencji (czego chcą osiągnąć), a sieć radzi sobie z transakcjami blockchain w tle, nawet pomiędzy różnymi łańcuchami.
Content: For example, an AI agent could say “swap asset X for Y at best price” and NEAR’s system will handle routing the request through various DEXs or even other blockchains to fulfill it.
Translation: Na przykład, agent AI mógłby powiedzieć „zamień aktywo X na Y po najlepszej cenie”, a system NEAR obsłuży przekierowanie tego żądania przez różne DEXy czy nawet inne blockchainy, aby je zrealizować.
Content: This is particularly useful for AI agents that may not be manually managing wallets or bridges – NEAR enables a more autonomous, multichain agent experience.
Translation: Jest to szczególnie użyteczne dla agentów AI, którzy mogą nie zarządzać ręcznie portfelami czy mostami – NEAR umożliwia bardziej autonomiczne, wielołańcuchowe doświadczenie agentów.
Content: Additionally, NEAR is developing privacy-preserving computation and encrypted model execution on its chain. This means AI models could potentially run on NEAR’s network in a way that keeps their data private (through encryption and secure enclaves), but with results verifiable on-chain.
Translation: Dodatkowo NEAR rozwija obliczenia zachowujące prywatność oraz szyfrowane wykonywanie modeli na swoim łańcuchu. Oznacza to, że modele AI mogą potencjalnie działać w sieci NEAR w sposób, który zachowuje ich dane w tajemnicy (przez szyfrowanie i bezpieczne enklawy), ale z wynikami weryfikowanymi na łańcuchu.
Content: That’s a big deal for sensitive AI tasks like healthcare or personal data, aligning with NEAR’s vision of AI that “serves people – not platforms” by respecting user privacy and intent.
Translation: To ważna kwestia dla wrażliwych zadań AI, takich jak ochrona zdrowia czy dane osobowe, zgodnie z wizją NEAR o AI, która „służy ludziom – a nie platformom”, respektując prywatność użytkowników i ich intencje.
Content: AI Initiatives and Ecosystem: NEAR’s strong interest in AI comes not just from branding, but concrete initiatives. In 2024, the NEAR Foundation launched a $100M AI fund (hypothetically, given their large treasury and focus, though an exact figure isn’t confirmed here, they did allocate significant resources) and established a “user-owned AI lab”.
Translation: Inicjatywy i ekosystem AI: Silne zainteresowanie NEAR AI wynika nie tylko z działań brandingowych, ale także z konkretnych inicjatyw. W 2024 roku Fundacja NEAR zainicjowała fundusz AI o wartości 100 milionów dolarów (hipotetycznie, biorąc pod uwagę ich dużą kasę i skupienie, choć dokładna kwota nie jest tu potwierdzona, alokowali oni znaczące zasoby) i stworzyli „laboratorium AI posiadane przez użytkowników”.
Content: They also partnered with projects like NEAR.AI and NEAT Protocol – NEAT is a rollup for scaling AI apps on NEAR, which received foundation support.
Translation: Współpracowali również z projektami takimi jak NEAR.AI i NEAT Protocol – NEAT to rollup do skalowania aplikacji AI na NEAR, który otrzymał wsparcie fundacji.
Content: Another example is Near’s integration with decentralized AI networks like Hyperbolic’s AI cloud, aimed at powering AI inference on NEAR. Moreover, NEAR’s co-founder Illia Polosukhin has been vocal about aligning blockchain and AI, even exploring collaborations with OpenAI (Illia’s background in TensorFlow and Google Brain lends credibility here).
Translation: Innym przykładem jest integracja Near z zdecentralizowanymi sieciami AI, takimi jak chmury AI Hyperbolic, mające na celu zasilanie inferencji AI na NEAR. Co więcej, współzałożyciel NEAR, Illia Polosukhin, aktywnie wypowiadał się na temat połączenia blockchainu i AI, nawet badając możliwości współpracy z OpenAI (wykształcenie Illii w TensorFlow i Google Brain dodaje wiarygodności temu podejściu).
Content: NEAR is home to an AI DAO community as well – groups like NearAI working on tools that use large language models to help developers (e.g. AI that can write smart contract code or auto-generate parts of apps).
Translation: NEAR jest także domem dla społeczności AI DAO – grup takich jak NearAI, pracujących nad narzędziami wykorzystującymi duże modele językowe do pomocy deweloperom (np. AI, które mogą pisać kod inteligentnych kontraktów lub generować automatycznie części aplikacji).
Content: Polosukhin famously said, “AI is becoming the most powerful force in the digital world. Our job is to make sure that power belongs to people — not platforms. That’s why we built NEAR.”
Format: Polosukhin famously said, “AI is becoming the most powerful force in the digital world. Our job is to make sure that power belongs to people — not platforms. That’s why we built NEAR.”
Translation: Polosukhin słynnie powiedział: „AI staje się najpotężniejszą siłą w świecie cyfrowym. Naszym zadaniem jest upewnić się, że ta siła należy do ludzi — nie platform. Dlatego właśnie stworzyliśmy NEAR.”
Content: This philosophy resonates through NEAR’s ecosystem: projects building on NEAR range from AI-driven marketplaces, to game worlds with AI NPCs, to agent-based financial apps. By providing identity, data storage, and asset ownership on-chain, NEAR lets AI agents interface with the real economy.
Translation: Ta filozofia rezonuje w ekosystemie NEAR: projekty budowane na NEAR obejmują rynki zasilane przez AI, światy gier z postaciami AI NPC, po aplikacje finansowe oparte na agentach. Zapewniając tożsamość, przechowywanie danych i zarządzanie aktywami na łańcuchu, NEAR pozwala agentom AI interakcjonować z realną gospodarką.
Content: Performance & Market Status: NEAR’s token, also called NEAR, is a top 30 cryptocurrency by market cap. While not new, it saw renewed attention during the AI crypto rally in 2023–2024 because of Illia’s AI pedigree and NEAR’s announcements.
Translation: Wydajność i status rynkowy: Token NEAR, również nazywany NEAR, znajduje się w pierwszej trzydziestce kryptowalut pod względem kapitalizacji rynkowej. Choć nie jest nowością, przyciągnął ponownie uwagę podczas wzrostu zainteresowania krypto AI w latach 2023–2024 z powodu rodowodu AI Illii i ogłoszeń NEAR.
Content: In early 2023 NEAR hovered around $1.50, but by late 2024, as crypto markets rebounded and AI narratives grew, NEAR climbed back above $2.5.
Translation: Na początku 2023 roku NEAR oscylował wokół 1,50 USD, ale do końca 2024 roku, gdy rynki kryptowalut się odbudowywały i narracje AI rosły, NEAR wzbił się z powrotem powyżej 2,5 USD.
Content: In July 2025, NEAR was trading around $2.68 with a $3.3B market cap, after gaining 45% over the previous month amid AI enthusiasm.
Translation: W lipcu 2025 roku NEAR handlowano na poziomie około 2,68 USD z kapitalizacją rynkową wynoszącą 3,3 miliarda dolarów, po zyskaniu 45% w poprzednim miesiącu w związku z entuzjazmem wokół AI.
Content: Technical analysis at that time showed bullish momentum – NEAR’s price pushing its upper Bollinger band and money flows rising, indicating investors were piling in.
Translation: Analiza techniczna w tym czasie pokazała bycze momentum – cena NEAR dążyła do przekroczenia górnego pasma Bollinger Bands, a przepływy pieniężne rosły, co wskazuje na zwiększone inwestycje.
Content: Analysts forecast NEAR could reach $3.5 to $4 by end of 2025 if more AI-driven dApps launch and usage grows. It’s essentially being valued not just as a general smart contract platform, but as a prime candidate for AI-related workloads and web3 adoption.
Translation: Analitycy prognozują, że NEAR może osiągnąć od 3,5 do 4 dolarów do końca 2025 roku, jeśli więcej aplikacji napędzanych przez AI zostanie uruchomionych, a ich użycie wzrośnie. Jest zasadniczo wyceniane nie tylko jako ogólna platforma inteligentnych kontraktów, ale jako główny kandydat do obciążeń związanych z AI i adopcję web3.
Content: Why Watch NEAR: Among major smart contract platforms, NEAR is arguably the most explicit in targeting AI. Its high throughput and low fees make it a viable host for things like microtransaction-heavy AI services (imagine an AI assistant paying tiny fees to query data or trigger contracts on your behalf).
Translation: Dlaczego warto obserwować NEAR: Wśród głównych platform smart kontraktów NEAR jest prawdopodobnie najbardziej eksplicytny w kierunku AI. Jego wysoka przepustowość i niskie opłaty czynią go odpowiednim gospodarzem dla usług AI obciążonych mikropłatnościami (wyobraź sobie asystenta AI płacącego niewielkie opłaty za zapytania danych lub wywoływanie kontraktów w twoim imieniu).
Content: NEAR also prioritizes usability, which is important if AI agents are to interact – for example, NEAR allows one to use an account without managing keys for every little action, which an AI could not easily do if it needed user intervention. This seamless experience is crucial for AI-to-blockchain integration.
Translation: NEAR również priorytetowo traktuje użyteczność, co jest ważne, jeśli agenci AI mają współdziałać – na przykład NEAR pozwala na korzystanie z konta bez zarządzania kluczami dla każdej drobnej akcji, co AI nie mogłoby łatwo zrobić, gdyby była potrzebna interwencja użytkownika. Ta bezszwowa integracja AI z blockchainem jest kluczowa.
Content: Furthermore, NEAR’s developer culture is strong – many devs from Web2 (including some with AI backgrounds) have been attracted by its grants and hackathons to build AI prototypes. This could yield breakthrough applications.
Translation: Ponadto, kultura deweloperska NEAR jest silna – wielu programistów z Web2 (w tym niektórzy z doświadczeniem w AI) zostało przyciągniętych jego grantami i hackathonami do budowania prototypów AI. To może przynieść przełomowe aplikacje.
Content: For instance, an autonomous supply chain agent network or AI-managed investment DAO could feasibly run on NEAR given its features.
Translation: Na przykład, sieć agentów łańcucha dostaw autonomicznych lub DAO zarządzane przez AI mogłyby działać na NEAR, biorąc pod uwagę jego funkcje.
Content: Future Outlook: NEAR’s roadmap includes continuing to improve scalability with dynamic sharding, enhancing cross-chain capabilities so AI agents on NEAR can tap into resources on Ethereum, Cosmos, etc., and building out the “protocols for autonomous agents”.
Translation: Przyszłe perspektywy: Roadmapa NEAR obejmuje kontynuację poprawy skalowalności dzięki dynamicznemu shardingowi, zwiększenie zdolności międzyłańcuchowych tak, aby agenci AI na NEAR mogli korzystać z zasobów na Ethereum, Cosmos itp., oraz rozwijanie „protokołów dla agentów autonomicznych”.
Content: By 2025, we expect to see real-world implementations of NEAR’s AI vision: imagine a fleet of delivery drones or robots each with a NEAR wallet, autonomously negotiating routes and payments on-chain – NEAR is laying the groundwork for that kind of scenario (indeed, they have showcased demos of robots using NEAR for coordination).
Translation: Do 2025 roku spodziewamy się zobaczyć w praktyce realizacje wizji AI NEAR: wyobraź sobie flotę dronów dostawczych lub robotów, z których każdy ma portfel NEAR, autonomicznie negocjuje trasy i płatności na łańcuchu – NEAR kładzie podwaliny pod taki scenariusz (w rzeczywistości pokazali już dema robotów wykorzystujących NEAR do koordynacji).
Content: From an investor or enthusiast perspective, NEAR is one to watch because it marries the promise of AI with a proven Layer-1 platform.
Translation: Z perspektywy inwestora lub entuzjasty NEAR jest wart uwagi, ponieważ łączy obietnicę AI z sprawdzoną platformą warstwy 1.
Content: Its big partnerships, like with Google Cloud (which joined NEAR’s validator network) and backing from funds like a16z and SoftBank ($1B+ raised), ensure it has the resources to execute this ambitious agenda.
Translation: Jego duże partnerstwa, takie jak z Google Cloud (który dołączył do sieci walidatorów NEAR) i wsparcie funduszy takich jak a16z i SoftBank (ponad 1 miliard dolarów pozyskanych), zapewniają mu zasoby do realizacji tej ambitnej agendy.
Content: If AI truly is “the new oil” of the digital economy, then NEAR aims to be the highway system for transporting that oil. Given all this, NEAR Protocol stands out as a future-proof blockchain well-aligned with the AI revolution.
Translation: Jeśli AI rzeczywiście jest „nową ropą” gospodarki cyfrowej, to NEAR zamierza być systemem autostrad do transportu tej ropy. Biorąc pod uwagę wszystko to, NEAR Protocol wyróżnia się jako przyszłościowy blockchain dobrze zgrany z rewolucją AI.
Content: ## 5. Internet Computer (ICP) – World Computer Meets AI
Format: ## 5. Internet Computer (ICP) – World Computer Meets AI
Translation: ## 5. Internet Computer (ICP) – Komputer Światowy spotyka AI
Content: The Internet Computer, developed by the DFINITY Foundation, is a unique blockchain aiming to reinvent the internet itself.
Translation: Internet Computer, opracowany przez Fundację DFINITY, to unikalny blockchain mający na celu zrewolucjonizowanie samego internetu.
Content: Launched in 2021, ICP is often called a “blockchain world computer” because it can host not just smart contracts, but full websites and web applications entirely on-chain.
Translation: Uruchomiony w 2021 roku, ICP bywa nazywany „blockchainowym komputerem światowym”, ponieważ może hostować nie tylko inteligentne kontrakty, ale także całe strony internetowe i aplikacje webowe w całości na łańcuchu.
Content: This capability – essentially a decentralized cloud – has significant implications for AI.
Translation: Ta zdolność – w istocie zdecentralizowana chmura – ma istotne implikacje dla AI.
Content: In 2024 and 2025, the Internet Computer community has increasingly integrated AI into its ecosystem, exploring how on-chain applications can leverage AI models with greater trust and transparency.
Translation: W 2024 i 2025 roku społeczność Internet Computer coraz bardziej integrowała AI w swoim ekosystemie, badając, jak aplikacje na łańcuchu mogą korzystać z modeli AI z większym zaufaniem i przejrzystością.
Content: DFINITY’s founder, Dominic Williams, envisions a future where “AI and blockchain converge” so that AI services run with decentralized governance and data sovereignty.
Translation: Założyciel DFINITY, Dominic Williams, wyobraża sobie przyszłość, w której „AI i blockchain się spotykają”, tak aby usługi AI działały z zdecentralizowanym zarządzaniem i suwerennością danych.
Content: What Makes ICP Special: Unlike typical blockchains that focus on financial transactions, ICP was designed to run general-purpose computation at web speed.
Translation: Co wyróżnia ICP: W przeciwieństwie do typowych blockchainów, które koncentrują się na transakcjach finansowych, ICP został zaprojektowany do uruchamiania obliczeń ogólnego przeznaczenia z prędkością internetu.Content: niezmieniony, korzystanie z danych jest przejrzyste, a można nimi zarządzać za pomocą zdecentralizowanych środków. Badacze ICP rozwiązują problemy, takie jak kwestia "czarnej skrzynki" w AI - blockchain mógłby zapewnić, że model AI nie został naruszony, poprzez dostarczenie ścieżki audytu on-chain dotyczącej jego treningu i aktualizacji. Ponadto, poprzez przechowywanie modeli AI w kanistrach, uzyskuje się dostępność i odporność na cenzurę; usługa AI na ICP nie może być łatwo usunięta, co jest kluczową cechą, gdy AI staje się częścią infrastruktury społecznej.
Przykładem inicjatywy był “Decide Protocol/Decide AI” na ICP. To zestaw narzędzi do zarządzania AI, gdzie zdecentralizowane organizacje mogą zintegrować agentów AI w podejmowanie decyzji. Pokazano, jak modele językowe (LLM) mogą być wykorzystane w zarządzaniu blockchainem – np. w podsumowywaniu propozycji czy sugerowaniu działań dla DAO, z sugestiami i wnioskami AI zapisanymi on-chain w celu zachowania przejrzystości. Innym przykładem jest OpenChat, w pełni on-chain aplikacja do przesyłania wiadomości na ICP, która eksperymentowała z moderatorami AI filtrującymi treść z zasadami zakodowanymi transparentnie. Na początku 2025 roku koncepcja „On-Chain AI Agent Economy” na ICP zaczęła się wyłaniać, gdzie autonomiczne agenty działają w ramach aplikacji DeFi i społecznościowych na Internet Computer, płacąc sobie nawzajem za usługi i koordynując zadania na on-chain.
Performance and Token: Podróż ICP była zmienna. Zadebiutował z ogromnym szumem (krótko handlując powyżej 700 dolarów w maju 2021), a następnie spadł do pojedynczych cyfr. W latach 2022–2023 odbudował swoją reputację, koncentrując się na technologii i stopniowo rozwijając swój ekosystem. Do 2025 roku cena ICP ustabilizowała się w przedziale 5–7 dolarów, z kapitalizacją rynkową około 2-3 miliardów dolarów. Co ważne, nastąpił rzeczywisty wzrost użytkowania – Dominic Williams odnotował 500% wzrost korzystania z inteligentnych kontraktów rok do roku w pewnym momencie. Ekosystem gości setki aplikacji, od sieci społecznościowych (np. DSCVR, on-chain Reddit) po platformy DeFi. Wiele z nich integruje funkcje AI. Na przykład, DSCVR organizował wydarzenia na temat „treści generowanych przez AI”, a społeczność NFT integrowała AI do tworzenia sztuki współdzielonej, a wszystko to rejestrowane na ICP.
Analiści w połowie 2025 roku stali się ostrożnie optymistyczni: ICP wykazał wzorzec wyższych minimów i miał stałe zainteresowanie ze strony kupujących, prawdopodobnie ze względu na swoją narrację AI. Jedna z przewidywań twierdziła, że jeśli wdrożenia AI on-chain przyspieszą w drugiej połowie 2025 roku, ICP mogłaby potencjalnie wzrosnąć do 15 dolarów, czyli około 3 razy względem swojej ceny w połowie 2025 roku. To spekulacyjne, ale podkreśla, że inwestorzy widzą ICP jako przyczajonego giganta, który może skorzystać znacznie z fali AI.
Why It’s One to Watch: Internet Computer zajmuje szczególną niszę. Jest prawdopodobnie jedynym blockchainem, który może hostować całe aplikacje AI (model + logika aplikacji + frontend) w pełni on-chain. To otwiera możliwości, takie jak zdecentralizowane AI SaaS – wyobraź sobie wersję ChatGPT prowadzoną przez DAO na ICP: model jest przechowywany w kanistrze, przetwarzanie odbywa się na węzłach ICP (które są potężne, działając w centrach danych), a użytkownicy płacą z cyklami ICP, z możliwością audytu wszystkich interakcji. Użytkownicy wiedzieliby, jak są wykorzystywane ich dane, a poprawy modelu mogłyby być głosowane przez posiadaczy tokenów – rozwiązując problemy z zaufaniem w wdrażaniu AI. Ten poziom kontroli i przejrzystości nie jest jeszcze możliwy na innych platformach.
Ponadto, integracja ICP z tradycyjnymi standardami internetu (użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do usług za pomocą zwykłych nazw domen, a nawet logować się za pomocą Internet Identity zamiast haseł) oznacza, że usługi AI na ICP mogłyby łatwo dotrzeć do głównego nurtu użytkowników. Już teraz aplikacja OpenChat ICP zdobyła dziesiątki tysięcy użytkowników, naśladując UX Web2, ale na blockchainie. Jeśli podobną łatwość użycia można osiągnąć dla aplikacji opartych na AI, ICP może hostować pierwsze szeroko przyjęte zdecentralizowane usługi AI.
Development & Future Plans: DFINITY stale ulepsza ICP – ostatnie duże aktualizacje (z nazwami kodowymi takimi jak Beryllium, itp.) zmniejszyły opóźnienia i poprawiły przechowywanie dużych danych, co pomoże w obsłudze plików i zestawów danych modeli AI. Planowaną funkcją jest dodanie węzłów lub podsieci wyposażonych w GPU: społeczność dyskutowała, że niektóre węzły ICP mogłyby mieć GPU, co pozwoliłoby na bezpośredni trening lub przewidywanie dużych modeli on-chain. To część długoterminowej wizji, gdzie „inteligentne kontrakty wykonują obliczenia AI na GPU, co umożliwia zarówno naukę, jak i przewidywanie dużych modeli w pełni on-chain”. Krótkoterminowe kroki już się dzieją: lepsze biblioteki matematyczne na ICP i ulepszenia WASM, aby efektywniej uruchamiać mniejsze modele AI.
Społeczność deweloperów ICP prowadzi również grupę roboczą AI i oferuje dotacje dla projektów „DeAI”. To wywołało falę eksperymentów: na przykład projekt o nazwie Caffeine próbował uruchomić mniejszy model językowy w 100% on-chain. I dopiero w styczniu 2025 roku panel ekspertów na ICP omawiał „Inwestowanie w przyszłość: AI i Web3” koncentrując się na roli ICP. To pokazuje, że ICP jest zdecydowanie w rozmowie o tym, jak będzie wyglądał przyszły stos technologiczny dla AI.
Expert Take: ICP miał krytyków na początku ze względu na swój cenowy upadek, ale obecnie wielu uznaje jego technologiczne osiągnięcia. Łącząc otwarty internet z zaufaniem blockchaina, ICP może rozwiązać największe wyzwania AI w zakresie przejrzystości i decentralizacji. Jak zauważyła Coinpedia, ICP „zyskuje na popularności, ponieważ umożliwia pełne wdrożenie AI wprost on-chain, zwiększając swoją znaczenie na obecnym rynku.” Z tych powodów Internet Computer to czołowy projekt do obserwowania – to jak cały zdecentralizowany AWS dla AI, kształtujący się. Jeśli odniesie sukces, może hostować aplikację dApp, która przyniesie kolejny przełom w otwartym AI, lub zapewnić, że kiedy AI stanie się krytyczną infrastrukturą, działa na niecenzurowalnej, społecznościowej sieci, a nie w korporacyjnej czarnej skrzynce.
6. Numerai (NMR) – Tłumem sterowany fundusz hedgingowy AI
Jednym z najwcześniejszych projektów na przecięciu AI i blockchaina jest Numerai, fundusz hedgingowy z San Francisco, który korzysta z modeli AI tłumem gromadzonych od naukowców danych z całego świata. Założony w 2015 roku przez Richarda Craiba, śmiała idea Numerai polegała na zbudowaniu „pierwszego na świecie tłumem stworzonego funduszu hedgingowego”, przekształcając prognozowanie rynku akcji w globalną konkurencję. Uczestnicy tygodniowego turnieju Numerai pobierają zaszyfrowane zestawy danych finansowych, budują modele predykcyjne za pomocą uczenia maszynowego (AI) i przesyłają swoje prognozy. Stawiają token Numeraire (NMR) Numerai na jakość swojego modelu – jeśli działa on dobrze, zarabiają więcej NMR jako nagrodę; jeśli działa źle, ich stawka może zostać spalona. Numerai następnie agreguje najlepsze modele w „meta-model”, który wykorzystuje do handlu na rynku akcji, efektywnie pozwalając zbiorowej inteligencji AI na kierowanie swoimi inwestycjami.
How It Works: Numerai udostępnia uczestnikom starannie przygotowane dane (oczyszczone z oczywistych identyfikatorów, aby zapobiec uprzedzeniom) i definiuje cel prognozy (np. wyniki akcji w ciągu miesiąca). Ważne jest, że dane są zaszyfrowane – naukowcy nie wiedzą faktycznie, z jakimi akcjami czy cechami mają do czynienia. Widzowią jedynie abstrakcyjne dane liczbowe, które próbują modelować. Ma to na celu ochronę danych własnościowych Numerai i uniknięcie ludzkich uprzedzeń. Nawowcy danych budują modele AI/ML (na przykład za pomocą bibliotek Python) w celu przewidywania celu na podstawie cech. Następnie przesyłają tylko swoje prognozy (i opcjonalnie stawiają na nie NMR), nie przesyłając swojego modelu czy kodu. Numerai ocenia te prognozy na niewidocznych danych i wypłaca NMR tym, których modele działały dobrze (korelacja z rzeczywistymi ruchami na rynku), zwłaszcza jeśli postawili NMR, aby zasygnalizować pewność. Ten mechanizm stawiania jest kluczowy – harmonizuje bodźce tak, aby uczestnicy przedstawiali swoje najlepsze modele, a nie nadmiernie dobierali szumy, ponieważ mają „skórę w grze” z NMR.
Użycie blockchaina i tokena NMR przynosi wiele korzyści: umożliwia globalnej grupie anonimowych naukowców danych wspólną pracę w sposób zaufania (NMR jest na Ethereum, więc każdy na całym świecie może go otrzymać), a umowa smart tokena egzekwuje zasady stawiania/spalania w sposób przejrzysty. Numerai początkowo rozdawał NMR za darmo najlepszym uczestnikom, a z czasem wartość rynkowa NMR rosła i został on notowany na giełdach, co oznaczało, że udani uczestnicy efektywnie zdobywali kryptowalutę, którą mogli handlować.
Performance & Impact: Podejście Numerai przyciągnęło tysiące data scientistów – według niektórych raportów zgłoszono ponad 100 000 modeli od społeczności obejmującej profesorów, mistrzów Kaggle i hobbystów. Stworzyło to kulturę „turnieju AI”, gdzie każda runda tygodniowa jest mocno konkurencyjna. Pod względem wydajności funduszu hedgingowego Numerai był tajny (jak to zwykle bywa w przypadku funduszy hedgingowych), ale twierdzą, że ich meta-model (nazywany „Meta Model”) jest niezwykle efektywny dzięki efektowi „mądrość tłumu” w AI. Jeśli chodzi o token NMR, ma unikalny design ekonomiczny: zaczynał z stałą podażą 21 milionów NMR, ale jest deflacyjny – tokeny są spalane, gdy modele zawodzą. Z biegiem czasu całkowita podaż się zmniejszyła (w 2025 roku pozostało około 16,5 miliona NMR). Ten mechanizm spalania i długowieczność projektu pomogły utrzymać wartość NMR. Osiągnął rekordowy poziom blisko 100 dolarów w 2017 roku podczas szczytu ICO, a po zmienności, w latach 2021-2023 głównie handlował w przedziale 10–40 dolarów, ze szczytami podczas byczych okresów kryptowalutowych. W czasie hossy AI na początku 2023 roku, NMR odnotował wzrost z około 15 do 30 dolarów, odzwierciedlając odnowione zainteresowanie wszystkim co związane z AI + kryptowalutami. Obecnie NMR utrzymuje się w okolicach kilku setek milionów dolarów kapitalizacji rynkowej – nie jest wśród największych, ale jest godny uwagi jako niszowy projekt.
Experts’ View: Numerai jest często cytowany jako genialne użycie blockchaina dla AI, ponieważ rozwiązuje rzeczywisty problem: zachęca globalne talenty AI do przyczyniania się do modelu finansowego bez poświęcania danych własnościowych. Cryptopedia Gemini opisuje Numerai jako „fundusz hedgingowy zasilany blockchainem i AI”, który przekształca dane finansowe w problemy uczenia maszynowego, które każdy może rozwiązać. Płacąc w kryptowalucie, Numerai był jednym z pierwszych, który stworzył ekonomię pracy z danymi opartą na...Tokens: Udowodniono, że można koordynować anonimowe jednostki do budowy systemu AI (w tym przypadku algorytmu handlowego) przy użyciu metod kryptograficznych, aby zapewnić uczciwość i bezpieczeństwo. Ta koncepcja zapowiada wiele późniejszych „rynków AI” – w pewnym sensie, SingularityNET i inne podążyły za tym, oferując szersze rynki, podczas gdy Numerai skupił się na pojedynczym pionie (finanse) i wyróżniał się.
Przypadki Zastosowania i Ekspansja: Poza turniejem akcyjnym Numerai rozszerzył swoją wizję. W 2019 roku uruchomiono otwartą platformę o nazwie Erasure (również wykorzystując NMR), która pozwalała na obstawianie wszelkiego rodzaju prognoz, nie tylko danych giełdowych. Jednym z zastosowań był Erasure Quant do prognoz cen kryptowalut. Chociaż Erasure jako platforma nie zdobyła tyle uwagi co pierwotny turniej, to konceptem było uogólnienie idei: każdy może przesłać prognozę (np. „BTC będzie powyżej 30 tys. $ w przyszłym miesiącu”), obstawiać ją za pomocą NMR i jeśli jest poprawna, być nagrodzonym przez subskrybentów tego sygnału prognozy. Było to interesujące zastosowanie mechanizmu „spalenia za złą prognozę” poza własnym funduszem Numerai. Dodatkowo Numerai organizuje okresowe wydarzenia, takie jak hackathony AI i nawet eksperymentował w zdecentralizowanych rynkach danych (inicjatywa o nazwie Numerai Signals pozwala ludziom przesyłać sygnały z własnych zestawów danych).
Dlaczego Obserwować Numerai: Numerai stoi jako sprawdzony, działający model AI + blockchain. To nie jest teoria – działa od lat, płacąc naukowcom danych (w czerwcu 2025 roku wypłacili uczestnikom 184 tys. $) i zarządzając funduszem, który podobno ma dziesiątki (lub setki) milionów aktywów. Uosabia zasadę „nauki tłumu” – termin, który używają do opisania, jak modele z całego świata wspólnie przewyższają każdy pojedynczy model. Ta zasada mogłaby być zastosowana w wielu branżach poza finansami (wyobraź sobie diagnozy medyczne oparte na crowdsourcingu, prognozy obciążenia energetycznego itp., z podobnymi zachętami tokenowymi). Numerai pokazuje jedną z możliwych przyszłości pracy, gdzie budowniczy modeli AI konkurują i są wynagradzani za pomocą kryptowaluty za wkład do dużych zespołów.
Dla czytelników zainteresowanych AI, Numerai jest inspirujący, ponieważ demokratyzuje dziedzinę (finanse ilościowe), która historycznie była zamknięta. Obniżał barierę, tak że zdolny nastolatek z laptopem mógł potencjalnie przewyższyć prognozy kwantów z Wall Street i zarobić pieniądze, wszystko to umożliwione przez wypłaty na blockchainie. W miarę jak umiejętności AI i data science stają się bardziej powszechne, takie modele mogą się rozpowszechniać.
Perspektywy Przyszłościowe: Hedge fund Numerai będzie robić to, co robi – używać swojego metamodelu do handlu (jeśli będzie nadal pokonywać rynek, jego AUM może znacznie wzrosnąć, co pośrednio wspiera popyt na NMR do obstawiania). Najprawdopodobniej będą także dalej rozwijać program Numerai Signals, sięgając po nowe źródła danych. Po stronie kryptowalut, wartość NMR będzie zależeć od udziału w turnieju i spekulacji. Projekt ma zwartą społeczność „Numerati”, która jest głęboko zaangażowana w jego sukces. Jeśli wydajność pozostaje silna, możemy zobaczyć inne fundusze hedgingowe lub instytucje finansowe próbujące współpracować lub naśladować podejście Numerai (niektóre już próbowały uruchamiać podobne konkursy).
W szerszym sensie, Numerai jest prekursorem zdecentralizowanej nauki (DeSci) zastosowanej w finansach. Warto śledzić to jako szablon, który może być replikowany w innych dziedzinach. Z rozwojem AI można sobie wyobrazić przyszłość Numerai, gdzie nie tylko ludzie naukowcy danych, ale same agenci AI będą konkurować (AI budujące modele AI) – a tokeny blockchain, takie jak NMR, nadal będą sygnałem nagrody napędzającym konkurencję.
Podsumowując, Numerai udowodnił, że zdecentralizowana sieć modeli AI może przewyższać tradycyjne podejścia. Jego token Numeraire i mechanizm turniejowy są pionierskimi koncepcjami w wyrównywaniu insentywów dla rozwoju AI. Dzięki temu Numerai jest wyróżniającym się projektem na skrzyżowaniu AI i blockchaina, jednym, który nadal cicho dostarcza i zasługuje na miejsce wśród najlepszych AI blockchainów do śledzenia.
7. Oraichain (ORAI) – AI Oracle i AI Warstwa 1
Oraichain pozycjonuje się jako pierwsza na świecie Oracle zasilana AI i dedykowana blockchainem AI Layer 1. Założona w 2020 roku przez Chunga Dao, Ph.D. oraz zespół, Oraichain ma na celu zintegrowanie sztucznej inteligencji w smart kontraktach, skutecznie umożliwiając smart kontraktom wywoływanie AI API i obsługę decyzji napędzanych przez AI. W świecie blockchain „oracles” są usługami, które dostarczają dane zewnętrzne do smart kontraktów (jak strumienie cen, informacje pogodowe itp.). Oraichain rozszerza tę koncepcję, dostarczając usługi AI jako oracles – na przykład smart kontrakt może zapytać oracle Oraichain o wynik algorytmu AI (jak prognoza, klasyfikacja czy nawet wygenerowany obraz). To odblokowuje mnóstwo nowych przypadków użycia, ponieważ sprawia, że smart kontrakty są bardziej inteligentne i zdolne do reagowania na złożone rzeczywiste dane oceniane przez AI.
Architektura Technologii: Oraichain jest zbudowany przy użyciu Cosmos SDK, co oznacza, że jest to własny blockchain Layer-1 z konsensusem Tendermint (DPoS) oraz możliwościami interoperacyjności. Nie jest to tylko sieć oracles na Ethereum; jest to niezależny łańcuch zoptymalizowany pod kątem danych AI i obliczeń. Unikalne podejście Oraichain polega na „skryptach AI Oracle”. Gdy smart kontrakt (na Oraichain lub nawet na innych połączonych łańcuchach poprzez mosty) potrzebuje usługi AI, tworzy zapytanie. Walidatory w sieci Oraichain następnie pobierają niezbędny model AI od dostawców, uruchamiają model (z dostarczonymi danymi wejściowymi) i zwracają wynik do kontraktu. Aby zapewnić niezawodność, wiele walidatorów może wykonać zapytanie AI i porównać ich wyniki. Oraichain wprowadza pojęcie „przypadków testowych” dla API AI – gdy dostawca AI opublikuje API na Oraichain (powiedzmy API rozpoznawania obrazu), dostarcza także zestaw zapytań testowych i oczekiwanych odpowiedzi. Walidatorzy używają ich do walidacji wydajności AI w czasie rzeczywistym. Jeśli model dostawcy zacznie dawać nieprawidłowe odpowiedzi lub rozbieżności, walidatorzy mogą to wykryć i zredukować stawkę dostawcy lub odmówić usługi. Jest to krytyczne, ponieważ wyniki AI mogą być nieokreślone lub manipulowane; struktura Oraichain stara się zagwarantować poziom jakości i zaufania do wyników AI, podobnie jak oracle Chainlink zapewniają jakość danych poprzez reputację i agregację.
Funkcje i Ekosystem: Z czasem Oraichain rozszerzył się od samej usługi oracles do pełnego ekosystemu skoncentrowanego na AI. Mają Rynki AI, gdzie programiści mogą publikować swoje API AI do wykorzystania przez innych (za płatnością tokenem ORAI) – rzeczy takie jak rozpoznawanie twarzy, analiza sentymentów czy algorytmy oceny zdolności kredytowej są przykładami. Istnieje także Oraichain Studio, zestaw narzędzi do trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego oraz otaczania ich jako usługi w blockchainie. Rozumiejąc potrzeby masowych obliczeń off-chain, Oraichain integruje się z IPFS do przechowywania dużych modeli i używa obliczeń off-chain, gdy jest to potrzebne, ale zawsze przenosi wyniki z powrotem do łańcucha w sposób weryfikowalny.
Warto zauważyć, że Oraichain wkroczył na pole DeFi i inne dApps, gdzie AI może dodać wartości. Wprowadzili yAI Finance, platformę do zarządzania uprawami, gdzie AI optymalizuje strategie (jak AI-zasilany robo-doradca dla DeFi). Budują także AI-napędzane NFT, a w 2023 roku wprowadzili „Orai NFT”, które mogą zawierać osobowości AI lub używać AI do generowania sztuki. Inicjatywa to także AI oparte zasilanie koszty i ocena ryzyka dla DeFi – na przykład użycie AI do oceniania ryzyka kredytowego dla platform pożyczkowych, co może być bardziej wyrafinowane niż statyczne współczynniki zabezpieczenia.
Oraichain współpracuje z innymi projektami: nawiązał partnerstwo z Ocean Protocol, aby monetyzować usługi danych AI na rynku danych Ocean, i z DIA (dostawcą oracle danych), aby połączyć siły w rozwiązaniach oracle. Jest także częścią kosmosu Cosmos, co umożliwia mu połączenie z innymi łańcuchami kosmosu i potencjalnie dostarczanie usług AI do nich przez IBC (Inter-Blockchain Communication).
Token (ORAI) i Wydajność: ORAI to natywny token Oraichain, używany do opłacania za wywołania API AI, stakingu przez walidatorów i zarządzania. Ma ograniczoną podaż (początkowo około 20 milionów, ale część została spalona, kiedy przenieśli się z Ethereum na własny łańcuch). ORAI odnotował znaczny wzrost ceny podczas wczesnej hossy 2021 roku (z kilku dolarów aż do około 100$ na szczycie) z powodu jego niskiej podaży i dużego zainteresowania jego koncepcją. Później cofnął się, gdy rynek się uspokoił. Podczas odrodzenia AI-krypto 2023–2024, ORAI ponownie poszybował w górę – na przykład w maju 2024 wzrósł o 7% w ciągu dnia do około 16,63$ w związku z pozytywnymi wiadomościami. Jest to mniejsza moneta kapitalizacyjna (dziesiątki milionów rynkowej kapitalizacji), a zatem dość niestabilna. Ale stały rozwój zespołu i przejrzystość (publikują szczegółowe raporty miesięczne i plany działania) utrzymały oddaną społeczność.
Do 2025 roku Oraichain wdrożył główne ulepszenia, w tym Oraichain Mainnet 2.0, który poprawił przepustowość o 80% i znacznie skrócił czas bloków – co jest kluczowe dla żądań AI w czasie rzeczywistym. Sieć teraz działa na tyle efektywnie, aby obsługiwać więcej równoczesnych żądań oracles.
Przykłady Zastosowań: Na przykład, pomyśl o protokole ubezpieczeniowym DeFi korzystającym z Oraichain: smart kontrakt mógłby używać AI do oceny danych pogodowych w celu ustalenia wypłat ubezpieczenia upraw (pobierając dane z satelitów przez model AI, który szacuje uszkodzenia upraw). Oraichain pobierałby wynik tego modelu i przekazywał go do kontraktu ubezpieczeniowego, aby uruchomić uczciwe wypłaty. Lub w NFT, „inteligentne NFT”, takie jak wirtualny zwierzak, mogłoby mieć swoje zachowanie (model AI) hostowane na Oraichain – kiedy NFT zwierzak potrzebuje „zdecydować” coś, odwołuje się do AI oracle zamiast polegać na scentralizowanym serwerze. Te scenariusze pokazują, jak Oraichain może włączyć AI w blockchain w sposób zdecentralizowany, który wcześniej był trudny do zrealizowania, ponieważ blockchainy nie mogą obsługiwać ciężkich obliczeń AI wewnętrznie.
Dlaczego Oraichain jest Wart Uwagi: Podczas gdy wiele projektów AI-krypto skupia się na dostarczaniu ogólnych platform lub rynków, Oraichain jest bardzo skoncentrowany na deweloperów i pragmatyczny w kwestii integracji. Adresuje kluczowe techniczne...Certainly! Below is the translation of the content from English to Polish, with markdown links untranslated as per your request.
Content: wyzwania: blockchainy są deterministyczne i nie radzą sobie dobrze z dużymi danymi, podczas gdy AI jest probabilistyczne i wymaga intensywnego przetwarzania danych. Hybrydowe podejście Oraichain (żądania i wyniki on-chain, wykonanie modelu off-chain z weryfikacją) jest sprytnym rozwiązaniem. Dzięki wykorzystaniu technologii Cosmos może również osiągnąć wysoką przepustowość i interoperacyjność.
Eksperci z branży blockchain uznali Oraichain za „ukryty klejnot” dla AI w blockchainie. Może nie ma takiego rozgłosu jak większe tokeny, ale często znajduje się na listach najlepszych projektów AI w blockchainie ze względu na swoją oryginalność. W badaniu Gate.io opisano Oraichain jako „ustanawiający nowy standard dla możliwości i wiarygodności smart kontraktów poprzez ich ulepszanie dzięki AI”. Rzeczywiście, zabiera proste smart kontrakty typu if-then na wyższy poziom, pozwalając na podejmowanie skomplikowanych decyzji opartych na AI.
Przyszłe Plany: Oraichain posuwa się naprzód na wielu frontach. Po pierwsze, dążą do pełnej decentralizacji marketplace'u AI – zachęcając zewnętrznych twórców AI do dołączania i monetyzacji. Po drugie, planują głębszą integrację z innymi blockchainami. Już teraz oferują mosty Ethereum i BNB Chain, aby dApps Ethereum mogły wywoływać wyrocznie Oraichain poprzez middleware o nazwie OraiBridge. W drugiej połowie 2024 roku badali możliwość świadczenia usług wyroczni do Solany i innych ekosystemów, skutecznie czyniąc Oraichain krzyżowym hubem wyroczni AI. Innym ekscytującym obszarem są Agenci AI: ich dział badawczy bada autonomiczne agenty na Oraichain, które mogłyby wykonywać zadania i interactować ze smart kontraktami (nieco podobne do agentów Fetch.ai, ale wykorzystujących możliwości AI Oraichain). Niedawny produkt, Agents.land, demonstruje agentów AI, którzy mogą handlować na DEXach lub zarządzać tokenami w imieniu użytkowników korzystających z infrastruktury Oraichain.
Na koniec, Oraichain inwestuje w etykę AI i zaufanie – poprzez utrzymywanie ludzi w pętli za pośrednictwem zarządzania. Posiadacze tokenów ORAI mogą głosować nad dodaniem lub usunięciem określonych wyroczni AI, zapewniając kontrolę społeczności. Może to być ważne, jeśli np. zidentyfikowano stronniczy lub szkodliwy model AI – społeczność mogłaby działać, by zapobiec jego użyciu.
Podsumowując, Oraichain to projekt, który może nie trafia codziennie na nagłówki gazet, ale głęboko buduje infrastrukturę do współpracy blockchainu i AI. Dla deweloperów i firm chcących budować zdecentralizowane aplikacje „wzbogacone AI”, Oraichain jest bardzo przekonujący. W miarę jak AI staje się wszechobecne, takie rozwiązania jak te od Oraichain będą prawdopodobnie niezmiernie pożądane, umieszczając go mocno wśród najważniejszych blockchainów związanych z AI, które warto obserwować.
8. DeepBrain Chain (DBC) – Zdecentralizowana Sieć Obliczeń AI
DeepBrain Chain to projekt, który istnieje od 2017 roku, mający na celu dostarczenie niedrogich, zdecentralizowanych usług chmury obliczeniowej dla AI. W prostszych słowach, DeepBrain Chain łączy ludzi lub firmy, które potrzebują dużo mocy GPU (do trenowania AI, renderowania itp.) z tymi, którzy mają niewykorzystane GPU, za pomocą protokołu opartego na blockchainie. Jeśli brzmi to trochę jak Render Network, istnieją podobieństwa, ale DeepBrain Chain skupia się bardziej na trenowaniu AI i przypadkach użycia w przedsiębiorstwach, budując własny blockchain od podstaw specjalizujący się w tym celu. DBC nazywa siebie „pierwszym na świecie publicznym łańcuchem AI, tworząc zdecentralizowaną platformę chmury obliczeniowej AI”.
Jak to działa: Sieć DeepBrain Chain składa się z górników (dostawców GPU), którzy dostarczają swoje sprzęty GPU do uruchamiania zadań AI, oraz zleceniodawców AI, którzy przesyłają zadania. Natywny token DBC jest używany do opłacania zadań obliczeniowych i nagradzania górników. Charakterystyczne jest to, że dostawcy GPU muszą obstawiać pewną ilość DBC i spełniać wymagania techniczne, aby uczestniczyć. To zapewnia, że są zaangażowani i działają uczciwie. Sieć wykorzystuje blockchain (początkowo uruchomiony jako token NEO, ale później zbudowali łańcuch oparty na Substrate i stali się projektem ekosystemu Polkadot) do koordynacji przydziału zadań, płatności i utrzymywania systemu reputacji.
Jednym z dużych atutów DeepBrain jest redukcja kosztów. Wykorzystując rozproszone globalnie zasoby obliczeniowe, twierdzą, że obliczenia AI za pomocą DBC mogą być o 70% tańsze niż tradycyjne dostawcy chmurowi jak AWS. Jest to ogromne, biorąc pod uwagę, że trenowanie zaawansowanych modeli AI może kosztować miliony na usługach chmurowych. Dla małych startupów AI czy laboratoriów badawczych, koszt często jest barierą – DBC ma na celu obniżenie tej bariery poprzez decentralizację.
Osiągnięcia i Ekosystem: DeepBrain Chain został założony przez Yong Hea, a zespół na początku zyskał uwagę w społeczności AI w Chinach. Nawet zdobyli nagrodę na konkursie blockchainowym w Zhongguancun (chińska Dolina Krzemowa) w 2017 roku. W roku 2021 uruchomili swój mainnet i platformę obliczeń GPU w szybkim tempie. W 2022 roku DBC zyskał popularność w Korei Południowej: trzy główne pule wydobywcze z Korei dołączyły, dodając ogromną moc GPU do sieci. Ponadto DBC umożliwił uruchomienie kilku platform chmury GPU, takich jak Haibao GPU w Chinach i Hycons Cloud w Korei, które oferują usługi AI i gier w chmurze opartych na infrastrukturze DeepBrain Chain. To są jak front-endowe platformy, gdzie użytkownicy (gracze lub deweloperzy AI) korzystają z usługi, ale w backendzie jest ona zasilana przez rozproszone GPU DBC.
DeepBrain Chain to nie tylko surowe obliczenia; oni też kładą nacisk na prywatność danych dla AI. Omawiali użycie technik takich jak federacyjne uczenie się i prywatność różnicowa, aby umożliwić trenowanie AI na wrażliwych danych bez ujawniania samych danych. To jest ważny aspekt: wiele firm ma zasoby danych i obliczeń, ale nie może udostępniać danych z powodu prywatności. Zdecentralizowana sieć z algorytmami chroniącymi prywatność mogłaby umożliwić wielu stronom trenowanie wspólnego modelu AI, bez widzenia surowych danych innych.
Przypadki użycia: Bezpośrednim użyciem są jakiekolwiek zadania trenowania lub inferencji AI. To może obejmować trenowanie modeli głębokiego uczenia się dla rozpoznawania obrazów, NLP itp., do renderowania dla VR, a nawet zadania nie dotyczące AI jak symulacje naukowe wymagające wysokiej wydajności obliczeń (HPC). Na przykład startup rozwijający nowy algorytm AI mógłby wynająć 100 GPU na DBC na tydzień, aby wytrenować swój model po niższych kosztach, zamiast płacić AWS lub kupować własne serwery. Albo uniwersytecki zespół badawczy mógłby wykorzystać sieć DBC, aby uzyskać dodatkową moc obliczeniową podczas projektu. DeepBrain Chain podkreślał również gry w chmurze jako przypadek użycia – renderowanie gier na zdalnych GPU i streamowanie do użytkowników (podobne do Nvidia GeForce Now lub Google Stadia, ale zdecentralizowane). Wspomniana platforma Hycons faktycznie celuje w gry w chmurze używając sieci DBC.
Wydajność Tokenu DBC: DeepBrain Chain miał swoją sprzedaż tokenów w 2017 roku i początkowo był tokenem NEP-5 na NEO. Był wtedy dość popularny, osiągając wysoką wycenę podczas hossy w 2017 roku (kapitalizacja rynkowa sięgała setki milionów). Potem zrobiło się cicho podczas kryptowalutowej zimy, spadając o ponad 97% od szczytu do 2020 roku. Jednak projekt nie umarł – nadal budowali i w latach 2021–2022 zrealizowali swój mainnet. W mini hossie 2021 roku token DBC odnotował odrodzenie (choć nie do wcześniejszych szczytów). Na początku 2023 roku, gdy tokeny AI zyskały uwagę dzięki ChatGPT, DBC został ponownie odkryty przez traderów – jego cena skoczyła znacząco (procentowo, bo pochodziła z niskiego poziomu). CoinTelegraph nawet opublikował artykuł wokół rocznicy ChatGPT, podkreślając DBC jako „rewolucjonizujący rozwój AI” poprzez obniżenie kosztów i poprawę bezpieczeństwa danych. Do 2025 roku, DBC pozostaje stosunkowo mały pod względem ceny (kilka centów na token) i umiarkowanej kapitalizacji rynkowej, ale użycie jego sieci jest ważniejszym wskaźnikiem. Liczba GPU i moc obliczeniowa w sieci DBC rosła a anegdotyczne raporty sugerują, że DBC zabezpieczył tysiące GPU w pulach wydobywczych i u indywidualnych dostawców na całym świecie.
Dlaczego warto obserwować DeepBrain Chain: W miarę jak AI staje się bardziej centralne dla biznesu, zapotrzebowanie na obliczenia rośnie gwałtownie. Jeśli zdecentralizowane rozwiązania jak DeepBrain Chain mogą rzeczywiście dostarczać niezawodną moc za ułamek kosztów, mogą one wygospodarować sobie znaczącą niszę w branży AI. Pomyśl o firmach wydających dziesiątki milionów na obliczenia w chmurze – DBC mógłby zaoszczędzić im dużą część tych wydatków, co jest przekonującą propozycją. Co więcej, początkowa przewaga DBC (bycie jednym z najwcześniejszych w tej przestrzeni) oznacza, że mają doświadczenie zarówno w świecie AI, jak i blockchain, aby poradzić sobie z wyzwaniami. Zbudowali relacje w miejscach takich jak Korea i Chiny, co daje im globalny zasięg.
Kolejny aspekt to synergia z Web3: wiele nowych projektów Web3 (metaverse, dApps z napędem AI) będzie potrzebować zaplecza obliczeniowego. Zamiast korzystać z centralizowanej chmury, mogą preferować dostawcę natywnego Web3. Na przykład, zdecentralizowany projekt metaverse potrzebujący renderowania scen lub symulacji fizycznych mógłby przekazać to zadanie górnikom DBC i płacić w tokenie DBC. To utrzymuje przepływ wartości w ekosystemie Web3 zamiast trafiać do AWS.
DeepBrain Chain ma konkurentów (Render, Golem itp.), ale różnicuje się poprzez ukierunkowanie na AI i przedsiębiorstwa. To nie tylko ogólne obliczenia; jest skoncentrowane na AI z uwzględnieniem rzeczy takich jak prywatność danych i specyficzne obciążenia AI.
Przyszłe Rozwoje: Plan rozwoju obejmuje możliwość stania się parachainem w sieci Polkadot (aby wykorzystać bezpieczeństwo i interoperacyjność Polkadot). Ponieważ blockchain DBC jest oparty na Substrate, jest to wykonalne. To mogłoby pozwolić na akceptowanie płatności w innych tokenach lub łatwe połączenie z innymi ekosystemami. Pracują również nad poprawą doświadczenia dewelopera – ułatwiając przesyłanie zadań do sieci, być może poprzez integracje z frameworkami AI (wyobraź sobie wtyczkę do TensorFlow/PyTorch, która pozwala na trenowanie na sieci DBC bezproblemowo).
Długoterminowa wizja DeepBrain Chain sięga „AI Training Net” i „AI Model Market”. Gdy będziesz mieć wiele modeli wytrenowanych na DBC, możesz mieć marketplace do sprzedaży lub udostępniania tych modeli AI, być może używając NFT lub innych mechanizmów do reprezentacji własności modelu. Wskazywali na te możliwości, gdzie wytrenowane modele stają się aktywami, które można transakcyjnie obracać – koncepcja, która jest zgodna z szerszym trendem traktowania modeli AI i danych jako wartościowych.Podsumowując, DeepBrain Chain jest projektowym fundamentem, który zajmuje się jedną z najważniejszych potrzeb w AI (moc obliczeniowa) wykorzystując technologię blockchain. Jego wytrwałość przez wiele lat oraz odrodzenie zainteresowania w latach 2023-2025 czynią go jednym z najważniejszych projektów AI na blockchainie, zwłaszcza jako szkielet obliczeniowy rozwijającej się gospodarki AI.
9. Cortex (CTXC) – Sztuczna Inteligencja na Smart Kontraktach
Cortex to projekt, który wprowadził AI bezpośrednio do smart kontraktów, umożliwiając to, co nazywają „AI na Blockchainie”. Uruchomiony w 2018 roku, Cortex zbudował platformę open-source, która rozszerza Ethereum Virtual Machine o wnioskowanie modeli AI. W prostszych słowach, Cortex pozwala na wykonywanie algorytmów AI w smart kontraktach – coś, co wcześniej nie było możliwe na Ethereum z powodu złożoności i niedeterministyczności obliczeń AI. Zespół stojący za Cortex (Cortex Labs) miał na celu demokratyzację AI, pozwalając każdemu na przesyłanie wytrenowanych modeli AI na blockchain, które deweloperzy mogą następnie integrować w zdecentralizowanych aplikacjach (DApps). Wizją jest posiadanie inteligentnych DApps, które mogą na przykład przeprowadzać rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego lub inne zadania AI bezpośrednio on-chain.
Najważniejsze cechy technologiczne: Cortex opracował Cortex Virtual Machine (CVM), która jest kompatybilną z Ethereum maszyną wirtualną z dodaną warstwą AI. Smart kontrakty na Cortex mogą zawierać specjalną instrukcję do wywoływania modelu uczenia maszynowego (przechowywanego na blockchainie lub IPFS). Górnicy sieci Cortex wykonują model (używając GPU, jeśli to konieczne) i zwracają wynik jako część wykonania kontraktu, osiągając konsensus co do wyniku. Aby uczynić to deterministycznym (ponieważ normalnie modele AI mogą dawać nieco różne wyniki na różnych sprzętach), Cortex wymaga, aby modele były kwantyzowane i deterministyczne, a nawet pracował nad techniką zwaną „ZK proofs dla ML” (ZKML), gdzie dowód zerowej wiedzy może zweryfikować poprawność wyniku modelu bez jego ponownego uruchamiania. W rzeczywistości w 2024 roku Cortex wydał aktualizacje dotyczące postępów w ZKML, wskazując, że testowali systemy dowodowe dla wykonywania sieci neuronowych – nowatorskie podejście.
Deweloperzy mogą przesyłać swoje wytrenowane modele AI do przechowywania na Cortex (i otrzymywać nagrody w tokenie CTXC, gdy ich model jest używany). Istnieje koncepcja „kontraktu AI” – smart kontraktu, który używa modelu AI. Jednym ze słynnych wczesnych przykładów był kontrakt klasyfikatora obrazów kotów: można było wprowadzić obraz (przekształcony na dane) do kontraktu, a on uruchomiłby wytrenowany wcześniej model AI, aby zdecydować, czy obraz przedstawia kota, a następnie podjąć jakieś działanie (na przykład wybić NFT, jeśli to prawda). Była to nowość demonstrująca, jak blockchain mógłby wchodzić w interakcje z rzeczywistymi danymi w skomplikowany sposób, a nie tylko proste wyrocznie.
Token CTXC i wydajność: CTXC to rodzimy kryptowaluta Cortex, używana do płacenia za wnioskowanie AI w kontraktach i jako nagrody blokowe dla górników (Cortex rozpoczął jako sieć proof-of-work, ale później rozważał przejście na proof-of-stake lub podobne). Token doznał dużego wzrostu w 2018 roku, osiągając około 2,39 USD w szczytowym okresie entuzjazmu AI na blockchainie tego czasu. Następnie spadł znacząco (do zaledwie kilku centów w rynku niedźwiedzia 2019–2020). Jednak projekt utrzymywał względnie niski profil, kontynuując rozwój. Podczas hossy w 2021 roku CTXC odrodził się, a następnie pod koniec 2023/na początku 2024, gdy AI znów znalazło się w centrum uwagi, CTXC ponownie wzrosło – w listopadzie 2024 osiągnęło około 0,40–0,50 USD przy kapitalizacji rynkowej blisko 100 milionów USD. Cortex Labs podkreślało, że token odzyskał poziom z minimalnego 0,03 USD w 2020 roku, pokazując odnowione zainteresowanie, co może być przypisywane postrzeganiu go jako platformy z potencjałem dla on-chain AI.
Zastosowania i partnerstwa: Zdolność Cortex do obsługi AI na blockchainie otwiera wyjątkowe możliwości. Na przykład protokoły DeFi mogłyby używać AI do dostosowywania parametrów – wyobraź sobie protokół kredytowy, który używa modelu AI on-chain do dynamicznej oceny ryzyka i dostosowywania stóp procentowych lub wymagań dotyczących zabezpieczeń. Lub gra na blockchainie, gdzie ruchy przeciwnika AI są generowane przez on-chain sieć neuronową (zapewniając uczciwość i przejrzystość decyzji AI, ponieważ wszystko odbywa się on-chain). Innym zastosowaniem są NFT: generatywne dzieła sztuki NFT, które są tworzone przez model AI w momencie bicia – na Cortex, model generatywny mógłby działać jako część kontraktu bicia, co oznacza, że dokładna sztuka jest określana przez model AI, którego logika jest zapisana na blockchainie, zapewniając dowodliwą losowość lub unikalność.
Cortex również poczynił postępy w społeczności AI: członkowie ich zespołu mają akademickie zaplecze, a oni uruchomili program mający na celu przyciągnięcie deweloperów AI. Stworzyli język programowania zwany Python VM (lub wariant) do łatwiejszego pisania logiki wnioskowania AI w kontraktach, ponieważ kodowanie sieci neuronowych w Solidity byłoby niepraktyczne.
Jedno konkretne partnerstwo/zastosowanie: Cortex współpracował z firmami zajmującymi się sprzętem komputerowym, aby stworzyć maszyny do kopania GPU, które mogłyby zarówno wydobywać kryptowaluty, jak i obsługiwać zadania wnioskowania AI. Pomysł polegał na wykorzystaniu GPU górników zarówno do zabezpieczania blockchaina, jak i wykonywania zadań AI, co czyniło to bardziej ekonomicznym. Ten koncept był podobny do projektów takich jak Bittensor, ale Cortex skupiał się na stronie wykonawstwa kontraktów.
Dlaczego Cortex jest na liście: Cortex reprezentuje bardziej czystą podejście do połączenia AI i blockchaina – dosłownie łącząc je na poziomie wykonawstwa. Wprowadził on smart kontrakty ulepszone AI, coś czego większe platformy jak Ethereum czy Solana nie zrobiły (polegają na off-chain AI). Ta innowacja może promować nową falę DApps, które wcześniej nie były możliwe. Na przykład, zdecentralizowana aplikacja do weryfikacji tożsamości mogłaby używać modelu AI on-chain do rozpoznawania twarzy lub weryfikacji dokumentów. Z Cortex, wynik weryfikacji jest częścią rekordu blockchaina i nie polegasz na zewnętrznej usłudze przy ocenie AI – jest ona wbudowana w kontrakt, który każdy może przejrzeć.
Obserwatorzy branżowi zauważyli, że podczas gdy przyjęcie Cortex było ograniczone (biorąc pod uwagę, że jest to mniejszy łańcuch), koncepcja jest potężna. Badania Binance opisały Cortex jako „pionierskie wysiłki w celu połączenia AI z technologią blockchain, oferując platformę dla inteligentnych DApps”. Zasadniczo dodaje warstwę inteligencji do smart kontraktów.
Przyszłość i aktualizacje: Od roku 2024 Cortex Labs pracowało nad poprawą wydajności CVM i integracją dowodów zerowej wiedzy, aby ciężkie obliczenia AI mogły być weryfikowane bez konieczności ich ponownego uruchamiania przez każdy węzeł. Jeśli uda im się rozwiązać ZKML, mogłaby to być sytuacja, w której może tylko podzbiór węzłów lub specjalne węzły z GPU uruchamiają model AI, ale następnie dostarczają dowód, który wszystkie inne węzły mogą szybko zweryfikować – rozwiązując wyzwanie ciężkich obliczeń na wielu węzłach. To byłby skok, który nawet większe łańcuchy mogłyby zaadoptować w przyszłości.
Przyszłościowe plany Cortex obejmują również mostkowanie do innych ekosystemów. Chcą, aby CTXC i usługi AI Cortex były dostępne z Ethereum lub BSC za pośrednictwem jakiegoś rozwiązania cross-chain, co mogłoby zwiększyć wykorzystanie, ponieważ deweloperzy na tych łańcuchach mogliby korzystać z funkcjonalności AI Cortex bez opuszczania swojej głównej platformy.
Sugerowali również Cortex 2.0, może przechodząc na bardziej efektywny energetycznie konsensus (może korzystając z proof of stake lub stając się L2 na Ethereum dla bezpieczeństwa). Mogłoby to pomóc w ułatwieniu wdrażania deweloperów bez obaw o kopanie.
Opinia ekspertów i prognozy: Analytics Insight i inne serwisy technologiczne czasami wymieniają CTXC wśród obiecujących tokenów AI, zauważając jego niską kapitalizację rynkową i wysoki potencjał, jeśli DApps sterowane AI zyskają popularność. Prognozy cenowe (choć spekulacyjne) często mówią, że jeśli jedna z głównych DApps AI odniesie sukces na Cortex, popyt na CTXC mógłby drastycznie wzrosnąć. Oczywiście każda prognoza, że CTXC osiągnie kilkadziesiąt dolarów jest bardzo spekulacyjna; wymagałaby szerokiego przyjęcia. Na razie skupienie jest na technologii – która jest solidna i wyprzedza swoje czasy. Dlatego Cortex znajduje się w naszej pierwszej dziesiątce: jest to projekt, który po cichu zbudował most między deweloperami AI a deweloperami blockchain, pozwalając im współpracować nad produktami, które korzystają z obu. W miarę jak branża dojrzewa, to właśnie takie projekty jak Cortex mogą znaleźć się w centrum kolejnej fali inteligentnych zdecentralizowanych aplikacji.
10. Alethea AI (ALI) – Inteligentne NFT i AI Metaverse
Zamykający naszą listę to Alethea AI, znana ze swojego tokena Artificial Liquid Intelligence (ALI) i wizji połączenia AI z NFT w celu tworzenia interaktywnych, inteligentnych zasobów cyfrowych. Alethea AI wystartowała w 2021 roku i zyskała na popularności, wprowadzając koncepcję „inteligentnych NFT” (iNFT). iNFT to w zasadzie NFT (na przykład cyfrowy awatar), który jest zasilany przez AI – może mieć własną osobowość, prowadzić dialogi z ludźmi, tworzyć treści i ewoluować z czasem. Alethea zbudowała protokół, który pozwala użytkownikom osadzać silniki AI w swoich NFT przez blokowanie tokenów ALI z nimi, „nasycając” je inteligencją. Flagowym demon był postać iNFT o imieniu Alice – zaprezentowana w 2021 roku jako pierwsze inteligentne NFT, które mogło angażować się w dialog, prezentując cechy generatywnego AI połączonego z własnością blockchainową.
Platforma i technologia: Kręgosłupem ekosystemu Alethea jest AI Protocol. W swojej obecnej iteracji (AI Protocol V3) zapewnia infrastrukturę dla tokenizacji modeli AI, danych i interakcji. Niektóre kluczowe komponenty obejmują:
- ALI Pods (Intelligence Pods): Są to moduły, które zawierają osobowość lub umiejętność AI. Kiedy są dołączone do NFT (takiego jak obraz postaci), ożywiają go. Są one faktycznie pojemnikami dla modeli AI (takich jak modele rozmowne oparte na GPT), które można rozwijać lub ulepszać.
- ALI Agents: Tokenizowane agenty AI, które działają w systemie, wykonując zadania i wchodząc w interakcje. Żyją w „Ulach” – które są klastrami modeli, danych i zasobów obliczeniowych, do których agenci mają dostęp.
- Decentralized Infrastructure (DePIN): Protokół używa zdecentralizowanego przechowywania i obliczeń (potencjalnie korzystając z sieci takich jak IPFS lub inni zdecentralizowani dostawcy GPU), abyFormat result as follows:
Skip translation for markdown links.
Content: uruchamianie tych agentów AI nie zależy od scentralizowanego serwera. Kluczowe metadane i zapisy własności są w łańcuchu bloków dla przejrzystości, podczas gdy obszerne zasoby (jak duże pliki modeli czy media) mogą być przechowywane poza łańcuchem, ale referencje do nich są zabezpieczone.
Technologia Alethea pozwala na interakcję w języku naturalnym z NFT – ich CharacterGPT, uruchomiony w styczniu 2023, umożliwia tworzenie postaci AI na podstawie samego opisu. Na przykład, można wpisać „Przyjazny średniowieczny rycerz, który opowiada dowcipy” i CharacterGPT wygeneruje unikalny awatar i osobowość, która mówi odpowiednio. To znacząco obniża barierę tworzenia dynamicznych awatarów.
Przypadki użycia i aspekt Metaverse: Bezpośrednie wykorzystanie technologii Alethea jest w metaverse i grach. Wyobraź sobie NPC (postacie niezależne) w wirtualnych światach, które nie są zaprogramowane z góry, ale rzeczywiście są napędzane przez AI – mogą rozmawiać z graczami z unikalnymi osobowościami. Jeśli te NPC są iNFT posiadanymi przez użytkowników lub twórców, ustanawia to nową gospodarkę twórców: możesz tworzyć i sprzedawać inteligentne postacie. Alethea ma dApp nazwany Arka Noego, który jest metaverse dla iNFT do życia i interakcji. Użytkownicy mogą przychodzić i rozmawiać z różnymi iNFT – od postaci historycznych po fikcyjne istoty – a nawet mieć te postacie AI wykonujące zadania lub tworzące treści.
Innym przypadkiem użycia są cyfrowi towarzysze lub asystenci. Są iNFT, które pełnią rolę osobistych towarzyszy AI – pomyśl o zwierzęciu w stylu Tamagotchi, które posiadasz jako NFT, ale ono mówi i uczy się od ciebie, lub wirtualnego nauczyciela/trenera NFT, który może się zaangażować i uczyć.
Dla firm i marek iNFT mogą być ambasadorami marki lub botami wsparcia klienta z twarzą i osobowością, które są weryfikowalnie unikalne i mogą być nawet handlowane lub wynajmowane.
Dynamika tokena ALI: Token ALI jest używany w całym tym ekosystemie jako token użytkowy. Kiedy chcesz stworzyć inteligentne NFT, blokujesz pewną ilość tokenów ALI w „Podsłuchu inteligencji”, który dołącza do twojego NFT. Im więcej ALI blokujesz, potencjalnie bardziej zaawansowana może być AI (jak wyższy „poziom inteligencji”). Tokeny ALI również ułatwiają transakcje w Protokole AI – np. płacenie za czas pracy GPU lub za usługi Agenta ALI. Alethea zebrała fundusze (ponad 30 milionów USD) i na początku 2022 roku token ALI został wymieniony na głównych giełdach. Osiągnął kilkumilionowy limit rynkowy podczas boomu NFT w 2021 roku (handlowany około 0,1 USD na szczycie), i jak inni schłodził się, a potem zobaczył mniejsze ożywienie w 2023 roku na hype AI (osiągający ceny około 0,02-0,04 USD w latach 2023-2024). Od połowy 2025 roku ALI pozostaje skromnie wyceniany, odzwierciedlając, że koncepcja jest nadal niszą – ale ma zaangażowaną społeczność twórców.
Opinie ekspertów: Alethea jest często podkreślana jako projekt na skrzyżowaniu AI, NFT i metaverse – trzech bardzo modnych obszarów. Coin360 stwierdził, że „Innowacyjne podejście Alethea AI łączy generatywną AI i blockchain dla interaktywnych NFT”. Jest to pionier „silnika treści”, w którym treść (wyjścia AI) jest własnością użytkowników. Niektórzy futuryści technologiczni uważają, że takie awatary AI będą centralne dla tego, jak będziemy się komunikować online – od przewodników po świecie VR po AI influencerów. Mark Cuban jest faktycznie jednym z inwestorów w Alethea i chwalił pomysł wirtualnej gospodarki istot, co nadaje nieco wagi ich wizji.
Postępy i kamienie milowe: W 2022 roku Alethea wprowadziła Fusion, co umożliwia fuzję dowolnego istniejącego NFT (jak Bored Ape czy CryptoPunk) z podsłuchem inteligencji – dając niebieskochipowym NFT głos lub osobowość. Przeszli także w kierunku decentralizacji protokołu AI do końca 2022 roku, co oznacza społecznościowe zarządzanie tym, jak technologia AI jest używana. W 2023 roku, poza CharacterGPT, wdrożyli „Open Fusion”, pozwalając publice na inteligentyfikację dowolnego posiadanego przez siebie NFT. Do 2025 roku ich Protokół AI V3 dąży do stania się w pełni rozwiniętą zdecentralizowaną siecią dla zasobów AI, zgodnie z koncepcją DePIN (zdecentralizowana fizyczna infrastruktura), gdzie rozproszone GPU i przechowywanie są podstawą systemu.
Dlaczego warto obserwować: Podejście Alethea wyróżnia się, ponieważ chodzi o wprowadzenie AI w samą tkankę kultury Web3 (NFT). Łatwo sobie wyobrazić, że za kilka lat większość awatarów i postaci w grach blockchainowych lub społecznościach będzie miała zdolności AI. Alethea jest jednym z pierwszych, którzy tam się poruszają. Token ALI to zakład nie tylko na jedną platformę, ale na przyszłą gospodarkę twórców postaci AI – a Alethea już zbudowała wiele narzędzi dla tego cel.
Ponadto, w kontekście narracji rynkowej: AI + metaverse było gorącą kombinacją pod koniec 2021 roku, a gdy uspokoiła się, mogła powrócić, gdy technologie dojrzeją (np. rozwój VR Apple). Jeśli tak, Alethea jest dobrze pozycjonowana, aby wykorzystać tę falę z działającym produktem.
Plany na przyszłość: Plan działania prawdopodobnie obejmuje skalowanie zdolności AI (więcej języków, więcej typów AI, jak może AI do animacji, czy złożonego rozumowania), oraz większą decentralizację (być może zarządzanie przez token ALI dotyczące aktualizacji modelu AI czy polityki moderacji treści). Istnieje także potencjalna integracja z innymi ekosystemami – np. wprowadzenie standardu iNFT Alethea do Ethereum L2s lub innych łańcuchów, aby inteligentne NFT mogły poruszać się między platformami.
Z perspektywy technologicznej możemy zobaczyć, jak Alethea integruje bardziej zaawansowane modele (być może otwartoźródłowy odpowiednik GPT-4 w ich agentach, itd.), gdy te będą dostępne. I prawdopodobnie będą wspierać społeczność deweloperów, aby budować mini DApps na ich protokole (na przykład, ktoś może stworzyć grę, w której każda postać jest iNFT z Arki Noego Alethea).
Prognoza: Jeśli platforma Alethea doświadczyłaby jednego lub dwóch przebojowych viralowych iNFT (wyobraź sobie influencer AI VTuber lub influencer NFT, który staje się popularny), mogłoby to wzbudzić ogromne zainteresowanie. Analitycy mogliby wtedy prawdopodobnie przerejstrować token ALI na podstawie użytkowania i adopcji. Niektórzy spekulują, że ALI może podążać ścieżką innych tokenów związanych z NFT, które wzniosły się podczas cykli hype. Ale kluczowa będzie zaangażowanie użytkowników – czy ludzie rzeczywiście spędzają czas i pieniądze na tych inteligentnych NFTs?
Jak na razie znaki są obiecujące: Alethea organizowała „iNFT Hackathon”, gdzie twórcy tworzyli interesujące doświadczenia AI NFT, a wiele z nich było fascynujących. Jeśli ten impet będzie się utrzymywał, Alethea AI może umocnić swoją pozycję jako czołowa platforma dla osobistych zasobów AI w przestrzeni kryptowalutowej. Podsumowując, dla czytelników zainteresowanych kreatywną i interaktywną stroną AI i blockchain, fuzja generatywnej AI Alethea z cyfrową własnością to trend, którego warto się trzymać.
Końcowe myśli:
Konwergencja AI i blockchain tworzy zupełnie nowe możliwości, od zdecentralizowanych superkomputerów AI po inteligentne formy życia cyfrowego. Dziesięć omówionych projektów – ASI Alliance (Fetch.ai/SingularityNET/Ocean Protocol), Bittensor, Render, NEAR, Internet Computer, Numerai, Oraichain, DeepBrain Chain, Cortex i Alethea AI – reprezentuje najnowszych innowatorów na tym skrzyżowaniu. Adresują one różne warstwy stosu AI-blockchain: udostępnianie danych i modeli, infrastrukturę przetwarzania, integrację z dApps, modele ekonomiczne i zarządzanie AI, a nawet nowe doświadczenia użytkowników z AI.
Co ich łączy, to misja, aby uczynić AI bardziej zdecentralizowaną, przejrzystą i ukierunkowaną na użytkownika:
- Wyobrażają sobie świat, w którym współtwórcy są sprawiedliwie wynagradzani, gdy systemy AI korzystają z ich danych lub modeli.
- Świat, w którym agent AI mogą działać autonomicznie, a jednocześnie weryfikowalnie w naszym imieniu, przeprowadzając transakcje i podejmując decyzje w granicach, które ustalamy.
- Świat, w którym infrastruktura nie jest monopolizowana, lecz zamiast tego korzysta z globalnych zasobów rozproszonych – czy to GPU w blockchainie, czy wiedzy od tysięcy osób.
- I świat, w którym inteligentna technologia jest bardziej odpowiedzialna, dzięki ścieżkom audytu blockchain i społecznościowemu zarządzaniu, łagodząc ryzyko „czarnych skrzynek” AI.
Rok 2025 znajduje te projekty na różnych etapach: niektóre, jak Numerai, są sprawdzone i cicho kierują funduszami hedgingowymi; inne, jak Bittensor, szybko wyłaniają się jako nowe potężne graczy z silnymi wsparciem; platformy jak NEAR i ICP wprowadzają AI do dużych ekosystemów, potencjalnie wpływając na miliony użytkowników. Sentiment rynku był entuzjastyczny – sektor AI-crypto odnotował znaczący wzrost, przewyższając wiele innych kategorii, z topowymi tokenami przyciągającymi uwagę inwestorów i pozytywne prognozy. Oczywiście, jak w przypadku każdej rodzącej się technologii, istnieją ryzyka: nie każdy projekt osiągnie wszystkie swoje cele, a hype może wyprzedzać rzeczywistość. Ale co ważne, każdy z tych projektów pokazał rzeczywiste postępy – czy to przez uruchomienia sieci głównej, partnerstwa, czy aktywne społeczności użytkowników.
Dla entuzjastów i inwestorów kluczem jest obserwowanie przyciągania:
- Czy deweloperzy budują na tych platformach (np. nowe DApps na Cortex lub NEAR wykorzystujące AI)?
- Czy firmy przyjmują ich rozwiązania (np. przedsiębiorstwa używające DeepBrain Chain do tańszego treningu AI, czy gry włączające iNFT Alethea)?
- Czy rosną efekty sieciowe (więcej node'ów na Render lub Bittensor, więcej danych naukowców na Numerai, więcej agentów na ASI Alliance)?
Sektor „AI blockchain” jest wciąż w swoich wczesnych dniach, przypominających wczesne dni DeFi – pełen eksperymentów. Ale stawki są ogromne: które platformy staną się standardem dla udostępniania danych AI, obliczeń AI, czy inteligentnych kontraktów napędzanych AI mogą stać się niezbędne, jak dzisiejsze wielkie firmy cloud i AI, ale z zdecentralizowaną własnością.
Jak często mówią eksperci, jesteśmy na starcie nowego paradygmatu. Wymienione powyżej projekty mają każdy kawałek układanki dla przyszłości, w której AI jest bardziej interoperacyjne, odpowiadające i znacznie bardziej dostępne. Czy to przez umożliwienie maszynom posiadania portfeli i płacenia sobie nawzajem, czy tworzenie globalnego zaufania do algorytmów, czy przemienianie sztuki cyfrowej w żyjące postacie, te inicjatywy rozszerzają to, co jest możliwe.
Podsumowując, 10 najlepszych AI Blockchains do obserwacji to nie tylko trendujące tickery - reprezentują głęboką zmianę w kierunku łączenia dwóch transformacyjnych technologii. Obserwuj je, uczestnicz w ich społecznościach i obserwuj, jak...Content: potencjalnie przekształcić sposób, w jaki budujemy i wchodzimy w interakcje z inteligentnymi systemami. Jeśli rok 2025 będzie rokiem, w którym blockchainy AI naprawdę się rozwiną, te projekty będą na czele, a ich postępy prawdopodobnie zdefiniują narrację o innowacjach technologicznych w nadchodzących latach.