Искусственный интеллект и блокчейн-технологии быстро сходятся в 2025 году, создавая новые парадигмы в нескольких отраслях 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. Управляющая компания Bitwise прогнозирует, что объединение ИИ и криптовалют может добавить до $20 трлн к мировому ВВП к 2030 году, подчеркивая огромный потенциал, который многие видят в этой конвергенции.
Что следует знать:
- С 2022 года инвестиции в ИИ резко возросли, 42% венчурного капитала США теперь поступает в компании ИИ по сравнению с 22% двумя годами ранее.
- Web3, представляющий третье поколение интернет-технологий на основе блокчейна, предлагает решения проблемы "черного ящика" ИИ посредством прозрачного, неизменного ведения записей.
- Эксперты отрасли прогнозируют, что комбинация ИИ и криптовалюты может добавить до $20 трлн к мировому ВВП к 2030 году, несмотря на значительные проблемы с конфиденциальностью данных и управлением.
Эволюция Web3
Начнем с основ.
Web3 представляет собой третье поколение интернет-технологий, подчеркивающее децентрализацию и владение пользователями через инфраструктуру блокчейна. Это значительный отход от предыдущих эпох интернета. Веб 1.0 в 1990-х годах обеспечивал статичные, только для чтения веб-сайты, в то время как Web2.0 (2000-е–2010-е) привнес интерактивность и социальные сети, но стал доминировать крупными технологическими корпорациями, контролирующими пользовательские данные.
Термин Web3 был введен в 2014 году соучредителем Ethereum Гэвином Вудом, но приобрел массовое внимание во время бума криптовалюты в 2021 году. Его основа лежит на программных блокчейн-сетях открытого исходного кода, которые заменяют корпоративные серверы, с криптографическими токенами, позволяющими цифровое владение активами и управление сообществом. Эти системы позволяют проводить транзакции без доверия и инновации без разрешения без централизованных посредников.
Ключевые технологии, лежащие в основе Web3, включают криптовалюты, такие как Биткойн и Эфир, для платежей между равноправными участниками и смарт-контракты, которые автоматически обеспечивают выполнение соглашений на блокчейн-платформах. Запуск Ethereum в 2015 году представил смарт-контракты, которые позволили приложениям выйти за пределы валют: протоколы децентрализованных финансов, невзаимозаменяемые токены для цифрового владения и децентрализованные автономные организации для управления.
Первоначальный цикл ажиотажа достиг своего пика в 2021 году, когда художественные произведения NFT продавались за миллионы, и Facebook сменил название на Meta. Однако коррекция рынка в 2022 году принесла более реалистичные ожидания. Через этот волатильный период инфраструктура Web3 продолжала совершенствоваться благодаря обновлениям Ethereum, альтернативные блокчейн-сети набирали обороты, а сетевые сети второго уровня улучшали скорость транзакций.
К 2025 году экосистема значительно созрела.
Выводы важны: децентрализация раскрывает креативность и новые бизнес-модели, но пользовательский опыт, управление и безопасность требуют значительных улучшений. Это создает условия для интеграции ИИ, поскольку блокчейны теперь защищают значительную стоимость и данные, создавая спрос на инструменты, которые делают эти ресурсы более доступными и интеллектуальными.
Быстрая трансформация ИИ после ChatGPT
Встречайте ИИ, нового короля высоких технологий.
Запуск ChatGPT в конце 2022 года ознаменовал собой преобразующий момент для искусственного интеллекта, часто сравнимый с воздействием iPhone на мобильные технологии. Всего за два года генеративный ИИ из нишевой технологии превратился в центральный драйвер бизнес-инноваций.
К началу 2024 года более 75% опрошенных компаний сообщали об использовании ИИ как минимум в одной бизнес-функции, а 65% регулярно использовали генеративный ИИ — почти вдвое больше, чем в предыдущем году.
Эта беспрецедентная адопция была вызвана значительными технологическими достижениями. Модели такие как GPT-4 от OpenAI значительно улучшили сложность ИИ-сгенерированного контента, в то время как конкуренты, включая Google и Anthropic, вошли на рынок. Аппаратное обеспечение стало стратегически важным, и графические процессоры NVIDIA пользовались таким спросом, что компания на короткое время достигла рыночной капитализации в триллион долларов.
Традиционные отрасли приняли ИИ-решения наряду с технологическими компаниями. Финансовые учреждения используют алгоритмы для обнаружения мошенничества и управления портфелями. Производители используют ИИ-управляемую робототехнику и предиктивное обслуживание. Медийные компании полагаются на ИИ для персонализации контента. Даже государственные учреждения используют ИИ для предоставления общественных услуг. Облачные вычисления демократизировали доступ, позволяя моделям ИИ быть доступными через API или точно настроенными на арендованных серверах.
Этот быстрый рост вызывает обеспокоенность по поводу этики, конфиденциальности и надежности. Инциденты с предвзятыми алгоритмами или некорректно функционирующими чат-ботами попали в заголовки газет, что привело к юридическим ответам. Европейский союз разработал Закон об ИИ для установления защитных барьеров, в то время как некоторые юрисдикции на время запретили определенные приложения ИИ из-за проблем с конфиденциальностью.
Как ИИ и Web3 дополняют друг друга
Интеграция ИИ и Web3 в 2025 году выявляет сильные синергии, несмотря на очевидные противоречия между централизованными наборами данных ИИ и принципами децентрализации Web3. ИИ значительно повышает удобство использования и интеллект децентрализованного приложений. Блокчейны традиционно испытывают затруднения с простотой использования и выполняют относительно простую логику, но интеграция ИИ позволяет использовать интеллектуальные смарт-контракты и отзывчивые услуги.
Алгоритмы ИИ могут анализировать данные в реальном времени для преждевременного выполнения смарт-контрактов перед их исполнением. В децентрализованных финансах это означает, что автоматизированные кредитные контракты могут корректировать условия в соответствии с рыночными условиями или кредитоспособностью. ИИ-управляемые интерфейсы могут направлять пользователей через приложения блокчейна, переводя намерения в транзакции и предоставляя персонализированную помощь. Это устраняет барьеры использования, которые ограничивали массовое принятие криптовалюты.
В свою очередь, Web3 предлагает решения для слабых мест ИИ. Прозрачность блокчейна может уменьшить проблему "черного ящика" ИИ, записывая образовательные данные, параметры и решения на неизменяемых реестрах, создавая верифицируемые пути аудита. Это позволяет регулирующим органам и пользователям изучать, как был обучен ИИ и проверять его целостность. Идентификационные системы на базе блокчейна могут прикреплять удостоверения личности к агентам ИИ, создавая цифровые идентичности с отслеживаемыми записями — это крайне важно, когда автономные ИИ начинают заключать транзакции от имени людей.
Подход Web3 к владению данными также представляет собой убедительную альтернативу централизованным моделям. Вместо того чтобы технологические компании накапливали пользовательскую информацию, люди могут предоставлять данные для обучения ИИ, сохраняя контроль и получая вознаграждение через токены.
Несмотря на эти многообещающие интеграции, остаются значительные проблемы. Конфиденциальность данных представляет собой серьезную проблему, поскольку ИИ требует обширных данных, в то время как публичные блокчейны прозрачны по своему дизайну. Техники, такие как федеративное обучение или доказательства нулевого раскрытия, могут позволить ИИ работать без раскрытия конфиденциальной информации, но эти методы все еще развиваются. СОТАРовый дизайн создает реальный спрос на аналогичных действиях.
Реальные приложения ИИ в Web3
Трансформация финансовых услуг
Децентрализованное финансирование представляет собой одну из самых перспективных областей интеграции ИИ и Web3. В 2025 году ИИ делает DeFi умнее и более доступным, оценкой кредитных рисков, оптимизацией стратегий доходности и выполнением автономных торговых операций.
Робо-советники постоянно контролируют криптовалютные рынки, корректируя портфели активов на основе заданных пользователем параметров и уровня толерантности к рискам. Эти ИИ-агенты функционируют подобно миниатюрным хедж-фондам, работающим прозрачно в цепочке, демократизируя сложные финансовые стратегии для меньших инвесторов.
Платежи на основе блокчейна также выигрывают от интеграции ИИ. Стейблкоины—криптовалюты, привязанные к фиатным валютам—выросли с 4 миллиардов долларов в обращении в 2020 году до почти 200 миллиардов долларов к концу 2024 года. ИИ, наложенный на сети стейблкоинов, может автоматизировать сложные финансовые операции. Компании могут задавать потоки денежных средств казначейства на автопилоте, анализируя данные рынка и активируя соответствующие платежи или хеджирование. Это создает более умные финансовые системы, где рутины ситуации происходят автоматически, когда условия выполняются, повышая эффективность и уменьшая ошибки.
ИИ обеспечивает появление новых финансовых продуктов на платформах Web3. Полисы параметрического страхования, которые автоматически выплачиваются при возникновении определенных условий, могут быть созданы с помощью алгоритмов ИИ, обрабатывающих данные в реальном времени из внешних источников. Это позволяет предоставлять микро-страхование для недостаточно обслуживаемых популяций, таких как доступное климатическое страхование для фермеров на развивающихся рынках с выплатами, инициируемыми ИИ, детектировавшим условия засухи и распределяемыми в стейблкоинах без бумажной волокиты.
В реальном мире:
Интеграция ИИ в платформы децентрализованных финансов (DeFi), такие как стейблкоин Circle USDC, позволяет автоматизировать финансовые операции в реальном времени, включая транзакции стейблкоинов и интеллектуальное управление портфелями. Проекты, такие как Aave и MakerDAO, также используют ИИ для улучшения возможностей кредитования, торговли и оценки рисков на блокчейне.
Эволюция децентрализованного управления
Децентрализованные автономные организации (ДАОрганизации) используют ИИ для улучшения координации и принятия решений. Традиционное управление в ДАО может быть хаотическим, так как тысячи участников участвуют в обсуждениях и голосованиях. ИИ помогает, анализируя настроения на социальных платформах перед формальными голосованиями и обобщая длинные дискуссии в краткие брифы. AI-агенты сами по себе становятся участниками экосистем DAO. Эксперименты включают получение AI-агентами грантов для разработки инвестиционных стратегий, фактически выполняя функции управляющих фондами под наблюдением DAO. В других случаях боты обрабатывают рутинные задачи, такие как ребалансировка казначейства или модерация сообщества в соответствии с руководством, установленным человеческими участниками.
Управление казначейством представляет собой конкретное применение, где AI демонстрирует ценность. Многие DAO контролируют значительные фонды, иногда превышающие 100 млн долларов в криптоактивах. Инструменты управления портфелем на основе AI могут автоматически диверсифицировать активы или генерировать доход через DeFi-протоколы, соблюдая параметры риска, определенные сообществом.
Эти агенты следуют закодированным правилам, и все транзакции записываются в блокчейне, обеспечивая полную прозрачность.
Организации осторожно подходят к интеграции AI, обычно сохраняя людей в надзорных ролях. Доверие развивается, позволяя AI выполнять стратегии, а людям сохранять полномочия по установке политик и возможности их отмены. Прозрачность Web3 позволяет отслеживать действия AI в тех случаях, когда традиционный корпоративный AI чаще всего не может быть проаудирован — каждое действие AI в блокчейне DAO может быть проверено участниками в реальном времени.
В реальном мире:
Децентрализованные автономные организации (DAO), такие как Aragon и Compound, все чаще используют AI-инструменты для управления казначейством, аналитики управления и модерации сообщества. Примечательно, что DAOstack экспериментировал с анализом настроений на основе AI и автоматическим принятие решений для упрощения процессов управления и повышения эффективности организации.
Инновации в креативной экономике
Креативная экономика, построенная вокруг Web3, претерпевает трансформацию через интеграцию AI. Художники и разработчики все чаще используют AI-инструменты для создания контента, который принадлежит, обмениваться или испытываться в блокчейн-сетях. Это охватывает визуальное искусство, коллекции аватаров, музыку, литературные произведения и метавселенские среды.
Генеративные арт-NFT представляют собой заметное проявление. Художники обучают AI-модели на определенные стили или концепции, создавая бесконечные вариации, которые могут быть отчеканены как уникальные токены.
Крупные аукционные дома подтвердили эту тенденцию, с организованыe Christie's свой первый аукцион, посвященный AI-сгенерированному искусству в начале 2025 года, достигнув более 700 000 долларов США в продажах, несмотря на смешанные результаты.
Интерактивные NFT появляются с встроенной AI-функциональностью. Примеры включают виртуальных питомцев или аватаров с AI-личностями, с которыми владельцы могут взаимодействовать, эволюционирующих со временем. Это делает NFT не статичными коллекционными предметами, а динамическими впечатлениями. Web3 игры аналогично интегрируют AI для создания более реалистичных неигровых персонажей, способных к импровизации диалогов и адаптации к действиям игроков.
Маркетплейсы контента, сгенерированного AI, развиваются на платформах Web3, позволяя создателям отчеканивать генерированную AI-музыку как NFT с автоматическим распределением роялти как для создателей моделей, так и для музыкантов. Некоторые DAO поручают AI-моделям генерировать интеллектуальную собственность, которой коллективно управляют члены сообщества и лицензируют ее в разных медиаплатформах, с распределением доходов через токены.
Границы между создателем, инструментом и владельцем размываются в увлекательных формах. Web3 может записывать вклады в креативные работы и использовать смарт-контракты для распределения соответствующих долей доходов. Это потенциально способно решать споры вокруг AI-искусства, автоматически компенсируя художников, чьи стили влияют на результаты AI.
В реальном мире:
AI-сгенерированное искусство производит фурор на рынке NFT, подчеркнуто первым аукционом AI-искусства Christie’s, на котором фигурировали такие художники, как Refik Anadol, и платформы, такие как Art Blocks. Интерактивные NFT-проекты, включая Altered State Machine (ASM), внедряют AI в NFT, позволяя динамическим взаимодействиям и развитию цифровых коллекционных предметов.
Продвижение экосистемы игр
Web3 игры проходят значительное улучшение благодаря интеграции AI с улучшениями как в игровых мирах, так и в процессах разработки. Внутри игр AI управляет неигровыми персонажами и созданием контента, создавая богатые впечатления. Персонажи в блокчейн играх могут запоминать взаимодействия с игроками и эволюционировать со временем, с воспоминаниями, сохраненными в виде данных, прикрепленных к NFT, создавая персонализированные игровые нарративы.
Разработчики игр используют генеративный AI для процедурного создания контента, быстро производя разнообразные ландшафты, предметы и диалоги. Стандартные игровые движки теперь включают встроенные AI-инструменты для создания текстур и симуляции физики, помогая Web3 играм достичь визуальной и нарративной глубины, сопоставимой с играми главных разработчиков.
AI значительно сокращает время и затраты на разработку блокчейн игр. По словам лидеров индустрии, разработка с поддержкой AI — создание фрагментов кода, разработка художественных произведений, тестирование на наличие ошибок — сокращает сроки производства примерно на 65% за последний год. Это позволяет небольшим студиям эффективно конкурировать, используя AI для трудоемких задач, таких как анимация персонажей или балансировка экономики. Один мобильный разработчик описал использование AI для симуляции тысяч стратегий игроков за ночь для оптимизации систем вознаграждения токенами, работу, которая традиционно потребовала бы обширных тестовых команд.
AI также улучшает экономические системы в играх с возможностью получения дохода. Балансировка экономик, где игроки зарабатывают реальную ценность, представляет собой сложные задачи — AI-моделирование прогнозирует, как виртуальные экономики будут реагировать на изменения, анализируя данные игроков, помогая дизайнерам поддерживать стабильность.
AI может персонализировать финансовые впечатления, предлагая новичкам доступные квесты с разумными наградами, направляя ветеранов на мероприятия сообщества, которые поддерживают их интерес.
В реальном мире:
Платформы Web3 игр, такие как Illuvium и Immutable, используют AI для улучшения геймплея с адаптивными NPC и процедурно сгенерированным контентом. Axie Infinity и предстоящие блокчейн-базированные игры от студий, использующих Unreal Engine 5, интегрируют продвинутые AI-инструменты для создания богатых и персонализированных игровых впечатлений.
Разработка инфраструктуры и безопасности
Закулисная инфраструктура представляет собой основную область, где AI и Web3 конвергируют. Это включает в себя улучшение блокчейн-сетей и использование принципов Web3 для децентрализации самого развития AI. Вычислительная мощность иллюстрирует эту синергию. Обучение AI-моделей требует огромных вычислительных ресурсов, традиционно доступных только крупным технологическим компаниям. В то же время майнинг криптовалют создал глобально распределенные высокопроизводительные компьютерные сети, которые часто недоиспользуются.
Децентрализованные рыночные площадки вычислений появились, чтобы заполнить этот пробел. Сети позволяют крипто-майнерам и дата-центрам сдавать в аренду излишек GPU-емкости исследователям AI, с системами на основе блокчейн, обрабатывающими платежи. Это создает распределенные "суперкомпьютеры" без зависимости от единственных поставщиков, соответствуя анти-монопольной философии Web3, предлагая майнерам альтернативные потоки доходов.
Похожая децентрализация происходит с наборами данных. Рынки данных Web3 позволяют поставщикам продавать доступ к наборам данных для обучения AI, и все транзакции записываются в блокчейне. Это создает аудируемые следы, показывающие, какие данные обучили конкретные AI-модели, решая вопросы прозрачности. Несколько организаций исследуют "происхождение модели" на блокчейне, когда каждое обновление AI-модели записывается как фиксация репозитория программного обеспечения.
Безопасность в рамках криптоинфраструктуры выигрывает от внедрения AI. Анонимный, необратимый характер транзакций по блокчейну привлек мошенническую деятельность, которую традиционные методы мониторинга с трудом выявляют. Биржи и протоколы используют модели машинного обучения для анализа транзакций в реальном времени, отмечая аномалии и подозрительные шаблоны. Эти системы могут выявлять потенциальные компрометации учетных записей или предотвращать атаки, такие как флеш-кредиты, путем симуляции воздействия транзакций перед их выполнением.
Блокчейн аналогично обеспечивает безопасность AI-систем. По мере того, как модели становятся ценными объектами интеллектуальной собственности, проверка их целостности становится критически важной. Блокчейн может временные метки и хеши параметры модели, эффективно создавая отпечатки немодифицируемости. Это породило экспериментальные "AI-модели NFT", представляющие собственность на конкретные версии AI, потенциально включая смарт-контракты, которые автоматически компенсируют первоначальных создателей через роялти.
В реальном мире:
Проекты, такие как Render Network, Bittensor и Ocean Protocol, демонстрируют децентрализованные рыночные площадки, предлагающие услуги GPU-вычислений и обмена данными для AI на блокчейне. Между тем, биржи, включая Binance, используют машинное обучение для укрепления безопасности блокчейна, обнаружения мошенничества и устойчивости инфраструктуры, повышая защиту пользователей в криптоэкосистемах.
Будущее конвергенции AI и Web3
По мере продвижения пересечения AI и Web3 к 2025 году ранний хайп переходит к практической реализации. Проанализированные прецеденты демонстрируют ощутимый прогресс в области финансов, управления, творчества, игр и инфраструктуры.
Институциональное участие формирует траектории развития. Финансовые организации, изначально осторожные с обеими технологиями, исследуют комбинированные приложения для давно существующих проблем. Консалтинговые фирмы советуют клиентам по интегрированным стратегиям для цепей поставок и управления личными данными. Даже правительства используют блокчейн для обеспечения защиты публичных данных для анализа AI. Регуляторные подходы становятся более целостными, признавая, что приложения AI и Web3 охватывают несколько доменов одновременно.
Отраслевые стандарты и сотрудничества появляются на этом пересечении. Технические сообщества, которые исторически работали отдельно, все чаще объединяют экспертизу, с междисциплинарными исследованиями, изучающими темы, такие как блокчейн-мотивация для федеративного обучения или AI-оптимизированные алгоритмы консенсуса.
Смотря вперед на 3-5 лет, кажутся возможными несколько сценариев. Потребительские приложения, соединяющие Web3 и AI, могут достигнуть широкой популярности,Потенциально в качестве личных помощников, управляющих цифровыми активами и идентификацией, при этом сохраняя право собственности на данные. Принятие технологии на уровне предприятий может привести к тому, что значительные части глобальных цепочек поставок будут отслеженны в блокчейне и оптимизированы системами ИИ. Финансовая инфраструктура может объединять цифровые валюты центральных банков с децентрализованными финансами через интеграцию ИИ.