Искусственный интеллект и блокчейн-технологии быстро объединяются в 2025 году, создавая новые парадигмы в различных индустриях и обещая изменить цифровую экономику. Это слияние объединяет вычислительную мощь ИИ с децентрализованной структурой Web3, устраняя ограничения обеих технологий и открывая новые возможности для инноваций. Управляющий активами Bitwise предсказывает, что объединение ИИ и крипто может добавить до 20 триллионов долларов к мировому ВВП к 2030 году, подчеркивая огромный потенциал, который многие видят в этом объединении.
Что нужно знать:
- С 2022 года инвестиции в ИИ стремительно выросли, и 42% венчурного капитала США теперь направляется в компании, занимающиеся ИИ, по сравнению с 22% два года назад.
- Web3, представляющий третье поколение интернет-технологий, построенных на блокчейне, предлагает решения проблемы "черного ящика" ИИ за счет прозрачного, неизменного учета данных.
- Эксперты отрасли прогнозируют, что комбинация ИИ и криптовалют может добавить до 20 триллионов долларов к мировому ВВП к 2030 году, несмотря на значительные сложности в области конфиденциальности данных и управления.
Эволюция Web3
Начнем с основ.
Web3 представляет собой третье поколение интернет-технологий, акцентируя внимание на децентрализации и владении пользователями через блокчейн-инфраструктуру. Это значительное отступление от предыдущих эпох интернета. Web1.0 в 1990-х предоставил статические, только для чтения веб-сайты, в то время как Web2.0 (2000-е – 2010-е) ввел интерактивность и социальные сети, но оказался под властью крупных технологических компаний, контролирующих данные пользователей.
Термин Web3 был придуман в 2014 году соучредителем Ethereum Гэвином Вудом, но получил широкое внимание в период криптобума 2021 года. Его основа лежит на открытых сетях блокчейна, которые заменяют корпоративные серверы, с криптографическими токенами, позволяющими владение цифровыми активами и управление сообществом. Эти системы позволяют проводить доверительные транзакции и неограниченные инновации без централизованных посредников.
Ключевые технологии, поддерживающие Web3, включают криптовалюты, такие как Bitcoin и Ether, для одноранговых платежей, и смарт-контракты, которые автоматически исполняют соглашения на блокчейн-платформах. Запуск Ethereum в 2015 году ввел смарт-контракты, которые позволили приложениям за пределами валюты: протоколы децентрализованного финансирования, невзаимозаменяемые токены для цифрового владения и децентрализованные автономные организации для управления.
Первый цикл хайпа достиг пика в 2021 году, когда произведения искусства NFT продавались за миллионы, а Facebook переименовался в Meta. Однако рыночная коррекция в 2022 году принесла более реалистичные ожидания. В этот период Web3-инфраструктура продолжала развиваться, с улучшениями Ethereum, альтернативными блокчейнами, получающими признание, и сетями второго уровня, улучшающими скорость транзакций.
К 2025 году экосистема значительно повзрослела.
Основные уроки: децентрализация раскрывает творческий потенциал и новые бизнес-модели, но пользовательский опыт, управление и безопасность требуют значительного улучшения. Это подготавливает почву для интеграции ИИ, поскольку блокчейны теперь обеспечивают значительную ценность и данные, создавая спрос на инструменты, делающие эти ресурсы более доступными и интеллектуальными.
Быстрая трансформация ИИ после ChatGPT
Выход ИИ, новый король высоких технологий.
Запуск ChatGPT в конце 2022 года стал поворотным моментом для искусственного интеллекта, часто сопоставимым с влиянием iPhone на мобильные технологии. Всего за два года генеративный ИИ развился от нишевой технологии до центрального инновационного драйвера для бизнеса.
Уже в начале 2024 года более 75% опрошенных компаний сообщили об использовании ИИ в как минимум одной бизнес-функции, при этом 65% регулярно использовали генеративный ИИ — почти вдвое больше, чем в предыдущем году.
Этот беспрецедентный рост был стимулирован значительными технологическими достижениями. Модели, такие как GPT-4 от OpenAI, значительно улучшили сложность сгенерированного ИИ контента, а конкуренты, включая Google и Anthropic, вошли на рынок. Аппаратное обеспечение стало стратегически важным, и графические процессоры NVIDIA пользовались таким спросом, что компания кратковременно достигла капитализации в один триллион долларов.
Традиционные отрасли приняли решения на основе ИИ наряду с технологическими компаниями. Финансовые учреждения используют алгоритмы для предотвращения мошенничества и управления портфелями. Производители применяют роботов на основе ИИ и предиктивное обслуживание. Медиа-компании полагаются на ИИ для персонализации контента. Даже государственные учреждения используют ИИ для предоставления государственных услуг. Облачные вычисления демократизировали доступ, позволяя моделям ИИ быть доступными через API или настраиваться на арендуемых серверах.
Это стремительное расширение вызвало обеспокоенность по поводу этики, конфиденциальности и надежности. Инциденты, связанные с предвзятостью алгоритмов или неисправными чат-ботами, попали в заголовки газет, вызывая регулирующие реакции. Европейский Союз разработал Закон об ИИ для установления границ, в то время как некоторые юрисдикции временно запретили определенные приложения ИИ из-за проблем с конфиденциальностью.
Как ИИ и Web3 дополняют друг друга
Интеграция ИИ и Web3 в 2025 году демонстрирует мощные синергии, несмотря на кажущиеся противоречия между централизованными набором данных ИИ и принципами децентрализации Web3. ИИ значительно повышает удобство использования и интеллектуальность децентрализованных приложений. Блокчейны традиционно испытывают трудности с удобством использования и выполняют относительно простую логику, но интеграция ИИ позволяет создавать интеллектуальные смарт-контракты и отзывчивые услуги.
Алгоритмы ИИ могут анализировать данные в реальном времени для запуска смарт-контрактов в сложных условиях, позволяя контрактам обрабатывать информацию до выполнения. В децентрализованном финансировании это означает, что автоматизированные кредитные контракты могут корректировать условия в зависимости от рыночных условий или кредитоспособности. Интерфейсы на основе ИИ способны проводить пользователей через блокчейн-приложения, помогая интерпретировать намерения в транзакции и предоставляя персонализированную помощь. Это решает проблемы удобства, которые ограничивали массовое принятие криптовалюты.
С другой стороны, Web3 предлагает решения для слабостей ИИ. Прозрачность блокчейна может смягчить "черный ящик" ИИ, записывая учебные данные, параметры и процессы принятия решений на неизменяемые реестры, создавая поддающиеся проверке следы испытаний. Это позволяет регуляторам и пользователям проверять, как обучался ИИ и проверять его целостность. Блокчейновые системы идентификации могут связывать учетные данные с ИИ-агентами, устанавливая цифровые идентичности с отслеживаемыми записями, что важно, так как автономный ИИ начинает совершать транзакции от имени людей.
Подход Web3 к владению данными также представляет собой привлекательную альтернативу централизованным моделям. Вместо того чтобы технологические компании скапливали информацию о пользователях, физические лица могли бы предоставлять данные для обучения ИИ, сохраняя контроль и получая вознаграждение через токены.
Несмотря на эти перспективные интеграции, остаются значительные проблемы. Конфиденциальность данных представляет собой серьезную проблему, так как ИИ требует обширной базы данных, тогда как публичные блокчейны по своей природе прозрачны. Такие методы, как федеративное обучение или доказательства с нулевым разглашением, могут позволить ИИ работать, не раскрывая конфиденциальную информацию, но эти методы все еще развиваются. Соблюдение нормативных требований поднимает вопросы о том, как законы, такие как GDPR, применяются, когда личные данные неизменно записываются на блокчейны.
Реальные приложения ИИ в Web3
Преобразование финансовых услуг
Децентрализованное финансирование представляет собой одну из самых перспективных областей для интеграции ИИ-Web3. В 2025 году ИИ делает DeFi умнее и доступнее, оценивая кредитные риски, оптимизируя стратегии доходности и совершая автономные сделки.
Робо-советники постоянно отслеживают криптовалютные рынки, корректируя портфели активов на основе параметров, заданных пользователем, и принятия рисков. Эти агенты на основе ИИ функционируют как миниатюрные хедж-фонды, работающие прозрачно на блокчейне, демократизируя сложные финансовые стратегии для мелких инвесторов.
Платежи на основе блокчейна также получают выгоду от интеграции ИИ. Стейблкойны — криптовалюты, привязанные к фиатным валютам — вырастут с 4 миллиардов долларов в обращении в 2020 году до почти 200 миллиардов долларов к концу 2024 года. ИИ, наслаивающийся на сети стейблкойнов, может автоматизировать сложные финансовые операции. Компании могут устанавливать денежные потоки казны на автопилот, при этом ИИ анализирует рыночные данные и инициирует соответствующие платежи или хеджирования. Это создает более умные финансовые системы, в которых рутинные процессы выполняются автоматически при достижении условий, повышая эффективность при уменьшении ошибок.
ИИ позволяет создавать новые финансовые продукты на платформах Web3. Параметрические страховые полисы, которые автоматически выплачиваются при возникновении определенных условий, могут быть поддержаны алгоритмами ИИ, обрабатывающими данные в реальном времени из внешних ресурсов. Это позволяет предоставлять микрострахование недооцененным группам населения, таким как доступное страхование от последствий климатических изменений для фермеров на развивающихся рынках с выплатами, запускаемыми засухой, обнаруженной ИИ, и распределяемыми в стейблкойнах без дополнительных документов.
В реальном мире:
Интеграция ИИ в платформы децентрализованного финансирования (DeFi), такие как платформа USDC Circle, позволяет автоматизировать финансовые операции в режиме реального времени, транзакции со стейблкойнами, управляемые ИИ, и интеллектуальное управление портфелями. Такие проекты, как Aave и MakerDAO, также используют ИИ для повышения возможностей кредитования, торговли и оценки рисков на блокчейне.
Эволюция децентрализованного управления
Децентрализованные автономные организации применяют ИИ для улучшения координации и принятия решений. Традиционное управление в DAO может быть хаотичным, когда тысячи участников участвуют в обсуждениях и голосованиях. ИИ помогает анализировать настроение на различных социальных платформах перед формальными голосованиями и резюмировать длительные обсуждения в краткие сводные отчеты. AI-агенты сами становятся участниками экосистем DAO. Эксперименты включают предоставление грантов AI-агентам для разработки инвестиционных стратегий, фактически действуя как управляющие фондами под надзором DAO. В других случаях, боты занимаются рутинными задачами, такими как ребалансировка казначейства или модерация сообщества в соответствии с руководствами, установленными человеческими членами.
Управление казначейством - это конкретное приложение, где AI демонстрирует свою ценность. Многие DAOs контролируют значительные средства, иногда превышающие 100 миллионов долларов в криптоактивах. Инструменты управления портфелем на основе AI могут автоматически диверсифицировать активы или генерировать доход через протоколы DeFi, соблюдая параметры риска, определенные сообществом.
Эти агенты следуют закодированным правилам, и все транзакции регистрируются в блокчейне, обеспечивая полную прозрачность.
Организации осторожно подходят к интеграции AI, обычно оставляя людей на надзорных ролях. Доверие развивается, позволяя AI выполнять стратегии, пока люди сохраняют полномочия по формированию политики и возможности отмены. Прозрачность Web3 делает действия AI отслеживаемыми способами, которые традиционные корпоративные AI зачастую не предлагают — каждое действие AI в DAO может быть проверено участниками в режиме реального времени.
В реальном мире:
Децентрализованные автономные организации (DAOs), такие как Aragon и Compound, все чаще используют AI-инструменты для управления казначейством, аналитики управления и модерации сообществ. Особенно выделяется DAOstack, экспериментируя с анализом настроений и автоматическим принятием решений на основе AI для оптимизации процессов управления и повышения эффективности организации.
Инновации в креативной экономике
Креативная экономика, построенная вокруг Web3, проходит трансформацию через интеграцию AI. Художники и разработчики все чаще используют AI-инструменты для создания контента, который принадлежит, обменивается или используется в блокчейн-сетях. Это охватывает визуальное искусство, коллекции аватаров, музыку, литературные произведения и метаверс-окружения.
Генеративные арт-NFT являются заметным проявлением. Художники обучают AI-модели на определенных стилях или концепциях, создавая бесконечные вариации, которые можно чеканить как уникальные токены.
Крупные аукционные дома подтвердили этот тренд, с Christie’s проводящим первый аукцион, посвященный искусству, созданному AI, в начале 2025 года с продажами на сумму более 700 000 долларов, несмотря на смешанные результаты.
Интерактивные NFT появляются с встраиваемыми AI-функциями. Примеры включают виртуальных домашних животных или аватаров с AI-личностями, с которыми владельцы могут взаимодействовать, и которые развиваются со временем. Это делает NFT динамичным опытом, а не статическими коллекциями. Web3-игры подобным образом интегрируют AI для создания более реалистичных неигровых персонажей, способных импровизировать диалог и адаптироваться к действиям игрока.
Рынки контента, генерируемого AI, развиваются на платформах Web3, позволяя создателям чеканить AI-музыку как NFT с автоматическим распределением роялти между создателями моделей и музыкантами. Некоторые DAOs заказывают модели AI для генерации интеллектуальной собственности, которой члены сообщества управляют совместно и лицензируют в различных медиаформатах, а доход распределяется через токены.
Границы между создателем, инструментом и владельцем размываются интересными способами. Web3 может записывать вклады в творческие работы и использовать смарт-контракты для распределения соответствующих долей дохода. Это потенциально решает споры вокруг AI-искусства, автоматически компенсируя художников, чей стиль повлиял на выводы AI.
В реальном мире:
AI-сгенерированное искусство производит фурор на рынке NFT, о чем свидетельствует первый аукцион AI-искусства Christie’s, на котором представлены такие художники, как Refik Anadol и платформы, как Art Blocks. Интерактивные проекты NFT, включая Altered State Machine (ASM), интегрируют AI в NFT, позволяя динамическое взаимодействие и развитие цифровых коллекционных предметов.
Продвижение игровой экосистемы
Web3-геймификация претерпевает значительные улучшения через интеграцию AI, с улучшениями как внутри игровых миров, так и в процессах разработки. Внутри игр AI управляет неигровыми персонажами и генерацией контента, создавая более богатый опыт. Персонажи в блокчейн-играх могут запоминать взаимодействия игрока и развиваться с течением времени, причем воспоминания сохраняются как данные, прикрепленные к NFT, создавая персонализированные игровые повествования.
Студии игр используют генеративный AI для процедурного создания контента, быстро создавая разнообразные пейзажи, предметы и диалог. Стандартные игровые движки теперь включают встроенные AI-инструменты для генерации текстур и моделирования физики, помогая Web3-играм достигнуть визуальной и нарративной глубины, сравнимой с мейнстримовыми проектами.
AI значительно сокращает время и затраты на разработку блокчейн-игр. По словам лидеров индустрии, разработка с помощью AI—генерирование фрагментов кода, проектирование произведений искусства, тестирование багов—сократила сроки производства примерно на 65% за последний год. Это позволяет меньшим студиям конкурировать, эффективно используя AI для трудоемких задач, таких как анимация персонажей или балансировка экономики. Один мобильный разработчик описал использование AI для моделирования тысяч стратегий игроков за ночь для оптимизации систем вознаграждений токенами, над чем традиционно требовались бы обширные команды тестирования.
AI также улучшает экономические системы в играх play-to-earn. Балансировка экономик, в которых игроки зарабатывают реальную ценность, представляет собой сложные задачи—модель AI прогнозирует, как виртуальные экономики реагируют на изменения, анализируя данные игроков, помогая дизайнерам поддерживать стабильность.
AI может персонализировать финансовый опыт, предлагая новым игрокам доступные задания с приемлемыми наградами, направляя ветеранов к общественным событиям, поддерживающим вовлеченность.
В реальном мире:
Платформы Web3-игр, такие как Illuvium и Immutable, используют AI для улучшения игрового опыта с адаптивными NPC и процедурно сгенерированным контентом. Axie Infinity и грядущие блокчейн-игры от студий с использованием Unreal Engine 5 интегрируют продвинутые AI-инструменты для более богатого и персонализированного опыта игрока.
Развитие инфраструктуры и безопасности
Бэкэнд-инфраструктура представляет собой основную область, где AI и Web3 сходятся. Это включает улучшение блокчейн-сетей и использование принципов Web3 для децентрализации разработки AI. Вычислительная мощность иллюстрирует это взаимодействие. Обучение модели AI требует огромных вычислительных ресурсов, традиционно ограниченных крупными технологическими компаниями. Между тем, майнинг криптовалюты создал глобальные распределенные компьютерные сети с высокой вычислительной мощностью, которые часто недоиспользуются.
Децентрализованные торговые площадки для вычислений возникли для устранения этого разрыва. Сети позволяют крипто-майнерам и дата-центрам сдавать в аренду избыточные мощности GPU исследователям AI, с блокчейн-системами, обрабатывающими платежи. Это создает распределенные "суперкомпьютеры" без зависимости от единого поставщика, согласуется с философией Web3 против монополий, предлагая майнерам альтернативные источники дохода.
Подобная децентрализация происходит с датасетами. Торговые площадки данных Web3 позволяют поставщикам продавать доступ к данным для обучения AI, с записями всех транзакций в блокчейне. Это создает поддающиеся аудиту следы, показывающие, какие данные обучили конкретные модели AI, решая проблемы прозрачности. Некоторые организации исследуют "происхождение моделей" на блокчейне, где каждое обновление модели AI записывается как коммит в репозитории программного обеспечения.
Безопасность инфраструктуры крипто-сферы выигрывает от развёртывания AI. Анонимная, необратимая природа блокчейн-транзакций привлекла мошенническую активность, которую традиционный мониторинг изо всех сил пытается выявить. Биржи и протоколы используют модели машинного обучения для анализа транзакций в режиме реального времени, обнаруживая аномалии и подозрительные модели. Эти системы способны идентифицировать потенциальные компрометации аккаунтов или предотвращать атаки, такие как flash loans, моделируя последствия транзакций до их исполнения.
Блокчейн также обеспечивает безопасность систем AI. По мере того, как модели становятся ценной интеллектуальной собственностью, важно подтверждение их целостности. Блокчейн может отмечать временные отметки и хэшировать параметры модели, создавая фактически невосприимчивые к взлому отпечатки. Это породило экспериментальные "NFT моделей AI", представляющие владение конкретными версиями AI, потенциально включая смарт-контракты, автоматически вознаграждающие оригинальных создателей через роялти.
В реальном мире:
Проекты, такие как Render Network, Bittensor и Ocean Protocol, иллюстрируют децентрализованные рынки, предоставляющие услуги вычислительной мощности GPU и обмена данными AI на блокчейне. Между тем, биржи, включая Binance, используют машинное обучение для усиления безопасности блокчейна, обнаружения мошенничества и устойчивости инфраструктуры, усиливая защиту пользователей по всему криптоэкосистемам.
Будущее конвергенции AI-Web3
По мере того, как пересечение AI и Web3 прогрессирует к 2025 году, начальный ажиотаж переходит к практической реализации. Рассмотренные случаи использования демонстрируют ощутимый прогресс в финансовой сфере, управлении, креативности, играх и инфраструктуре.
Институциональное участие формирует траектории развития. Финансовые организации, изначально осторожные в отношении обеих технологий, исследуют их комбинированные приложения для давних проблем. Консалтинговые компании консультируют клиентов по интегрированным стратегиям для цепочек поставок и управления идентичностью. Даже правительства используют блокчейн для обеспечения безопасности публичных данных для анализа AI. Подходы к регулированию становятся более целостными, признавая, что приложения AI-Web3 охватывают несколько областей одновременно.
Стандарты индустрии и сотрудничество на этом пересечении начинают появляться. Технические сообщества, ранее действовавшие отдельно, все чаще объединяют экспертизу, проводя междисциплинарные исследования по таким темам, как стимулирование блокчейна для федеративного обучения или AI-оптимизированные алгоритмы консенсуса.
Смотря вперед на 3–5 лет, вероятно несколько сценариев. Потребительские приложения, объединяющие Web3 и AI, могут достичь мейнстрима, Возможно, в качестве личных помощников, управляющих цифровыми активами и идентичностью, при этом сохраняя права собственности на данные. Корпоративное внедрение может привести к тому, что значительные части глобальных цепочек поставок будут отслеживаться на блокчейне и оптимизироваться системами искусственного интеллекта. Финансовая инфраструктура может смешивать цифровые валюты центральных банков с децентрализованными финансами через интеграцию искусственного интеллекта.