Штучний інтелект та блокчейн-технології швидко зближуються у 2025 році, створюючи нові парадигми у різних галузях і обіцяючи перетворити цифрову економіку. Це злиття комбінує обчислювальну потужність AI з децентралізованою архітектурою Web3, долаючи обмеження обох технологій та відкриваючи нові можливості для інновацій. Управитель активами Bitwise прогнозує, що поєднання AI та криптовалюти може додати аж 20 трильйонів доларів до світового ВВП до 2030 року, підкреслюючи величезний потенціал, який багато хто бачить у цьому злитті.
Що Потрібно Знати:
- З 2022 року інвестиції в AI різко зросли, причому 42% венчурного капіталу США тепер спрямовується на компанії, що займаються AI, в порівнянні з лише 22% два роки тому.
- Web3, що представляє третє покоління інтернет-технологій, побудованих на блокчейні, пропонує рішення для проблеми "чорної скриньки" AI через прозоре незмінне ведення обліку.
- Експерти галузі прогнозують, що комбінація AI та криптовалюти може додати до 20 трильйонів доларів до світового ВВП до 2030 року, незважаючи на значні виклики в галузі конфіденційності даних та управління.
Еволюція Web3
Почнемо з основ.
Web3 представляє третє покоління інтернет-технологій, що підкреслюють децентралізацію та власність користувачів через блокчейн-інфраструктуру. Це означає значний відхід від попередніх епох інтернету. Web1.0 у 1990-х роках надавала статичні, тільки для читання вебсайти, тоді як Web2.0 (2000-2010-ті) ввела інтерактивність і соціальні медіа, але стала домінуватися великими технологічними корпораціями, які контролювали дані користувачів.
Термін Web3 був запропонований у 2014 році співзасновником Ethereum Гевіном Вудом, але здобув широку увагу під час криптобуму 2021 року. Його основа полягає у відкритих блочейн-мережах, які замість корпоративних серверів, з криптографічними токенами, що дають змогу володіння цифровими активами та спільнотне управління. Ці системи дозволяють здійснювати транзакції без довіри і дозвілу без централізованих посередників.
Основними технологіями, що підтримують Web3, є криптовалюти, такі як Bitcoin і Ether для однорангових платежів, та смарт-контракти, які автоматично виконують угоди на блокчейн-платформах. Запуск Ethereum у 2015 році запровадив смарт-контракти, що дозволили створювати застосунки за межі валюти: протоколи децентралізованих фінансів, невзаємозамінні токени для цифрової власності та децентралізовані автономні організації для управління.
Первинний цикл хайпу досяг піку у 2021 році, коли NFT-мистецтва продавалися за мільйони, а Facebook ребрендувався в Meta. Але ринкове коригування у 2022 році принесло більш реалістичні очікування. Через цей нестабільний період інфраструктура Web3 продовжувала розвиватися з оновленнями Ethereum, альтернативними блокчейнами, що завойовують соціальну довіру, та мережами другого рівня, що поліпшують швидкість транзакцій.
До 2025 року екосистема значно змінилася.
Виникли основні уроки: децентралізація відкриває креативність та нові бізнес-моделі, але користувацький досвід, управління та безпека вимагають значного покращення. Це створює підґрунтя для інтеграції AI, оскільки блокчейни зараз забезпечують значну вартість і дані, створюючи попит на інструменти, які роблять ці ресурси більш доступними та інтелектуальними.
Швидка Трансформація AI З Часів ChatGPT
Увійде AI, новий король високих технологій.
Запуск ChatGPT у пізньому 2022 році став трансформаційним моментом для штучного інтелекту, часто порівнюваним з впливом iPhone на мобільні технології. Лише за два роки генеративний AI еволюціонував від нішевої технології до центрального драйвера бізнес-інновацій.
До початку 2024 року понад 75% опитаних компаній повідомили про використання AI в принаймні одній бізнес-функції, при 65% регулярно використовують генеративний AI — майже в два рази більше, ніж попереднього року.
Це безпрецедентне впровадження було підживлене значними технологічними досягненнями. Моделі, такі як GPT-4 OpenAI, значно покращили витонченість AI-згенерованого контенту, тоді як конкуренти, включаючи Google і Anthropic, вийшли на ринок. Апаратне забезпечення стало стратегічно важливим, з відеопроцессорами NVIDIA настільки запитаними, що компанія на деякий час досягла трильйонної ринкової капіталізації.
Традиційні галузі прийняли AI-рішення поряд з технологічними компаніями. Фінансові установи використовують алгоритми для виявлення шахрайства та управління портфелями. Виробники застосовують робототехніку на базі AI для прогнозного обслуговування. Медіакомпанії покладаються на AI для персоналізації контенту. Навіть урядові агентства використовують AI для публічних послуг. Хмарні обчислення демократизували доступ, дозволяючи моделям AI бути доступними через API або налаштовуватись на орендованих серверах.
Це швидке розширення викликало занепокоєння щодо етики, конфіденційності та надійності. Інциденти з алгоритмами з упередженнями або збившимися чатботами отримували заголовки, провокуючи регуляторну відповідь. Європейський Союз розробив закон про AI, щоб встановити обмеження, тоді як деякі юрисдикції тимчасово забороняли певні AI-застосунки через проблеми з конфіденційністю.
Як AI і Web3 Доповнюють Один Одного
Інтеграція AI та Web3 у 2025 році відкриває потужні синергії, незважаючи на явні суперечності між централізованими даними AI та принципами децентралізації Web3. AI значно покращує зручність використання та інтелект децентралізованих застосунків. Блокчейни традиційно стикаються з труднощами у користувацькій зручності та виконують відносно просту логіку, але інтеграція AI дозволяє створювати інтелектуальні смарт-контракти та чутливі сервіси.
AI-алгоритми можуть аналізувати дані в реальному часі для активації смарт-контрактів за тонкими умовами, дозволяючи контрактам обробляти інформацію перед виконанням. У децентралізованих фінансах це означає, що автоматичні кредитні контракти можуть коригувати умови на основі ринкових умов або кредитоспроможності. AI-інтерфейси можуть керувати користувачами через блокчейн-застосунки, перетворюючи наміри у транзакції та надаючи персоналізовану допомогу. Це вирішує бар'єри зручності, які обмежували масове впровадження криптовалюти.
Навпаки, Web3 пропонує рішення для слабких місць AI. Прозорість блокчейну може пом'якшити проблему "чорної скриньки" AI, записуючи навчальні дані, параметри та процеси прийняття рішень на незмінних журналах, створюючи перевіряємі аудиторські сліди. Це дозволяє регуляторам і користувачам перевіряти, як AI навчався, і перевіряти його цілісність. Базовані на блокчейні системи ідентифікації можуть прикріплювати звернення до AI-агентів, встановлюючи цифрові ідентифікатори з відстежуваними записами — важливо, коли автономний AI починає здійснювати транзакції від імені людей.
Підхід Web3 до власності даних також пропонує переконливу альтернативу централізованим моделям. Замість того, щоб технологічні компанії накопичували інформацію про користувачів, окремі особи могли б вносити дані для навчання AI, зберігаючи контроль і отримуючи компенсацію через токени.
Незважаючи на ці багатообіцяючі інтеграції, залишаються значні виклики. Проблема конфіденційності даних є великою занепокоєнням, оскільки AI потребує великої кількості даних, тоді як публічні блокчейни за замовчуванням прозорі. Техніки, такі як федеративне навчання чи докази з нульовим поширенням, можуть дозволити AI функціонувати, не розкриваючи конфіденційну інформацію, але ці методи ще розвиваються. Регулятивна відповідність викликає питання про те, як застосовуються закони, такі як GDPR, коли особисті дані незмінно записуються на блокчейни.
Зменшення бар'єрів для участі
Само собою, що AI-агенти стають учасниками екосистем DAO. Експерименти включають отримання AI-агентами грантів для розробки інвестиційних стратегій, фактично виконуючи функції менеджерів фондів під наглядом DAO. В інших випадках боти виконують рутинні завдання, такі як ребалансування казначейства або модерація спільноти відповідно до рекомендацій, встановлених людськими учасниками.
Управління казначейством є конкретним застосуванням, де AI демонструє цінність. Багато DAO контролюють значні кошти, іноді перевищуючи $100 мільйонів у криптоактивах. Інструменти AI для управління портфелем можуть автоматично диверсифікувати активи або генерувати прибуток через протоколи DeFi, дотримуючи параметрів ризику, визначених спільнотою.
Ці агенти слідують кодованим правилам, при цьому всі транзакції фіксуються на блокчейні, що забезпечує повну прозорість.
Організації підходять до інтеграції AI з обережністю, зазвичай залишаючи людей на наглядових ролях. Довіра розвивається, дозволяючи AI виконувати стратегії, в той час як люди зберігають повноваження щодо встановлення політики та можливості їх скасування. Прозорість Web3 робить дії AI відслідковуваними, як це часто не є можливим в традиційних корпоративних частинах AI — кожна дії AI DAO на блокчейні можуть бути перевірені учасниками в режимі реального часу.
У реальному світі:
Децентралізовані автономні організації (DAO), такі як Aragon та Compound, все частіше використовують AI-інструменти для управління казначейством, аналітики управління та модерації спільноти. Зокрема, DAOstack експериментує з AI-аналізом настроїв та автоматизованим прийняттям рішень для оптимізації процесів управління та підвищення ефективності організації.
Інновації в креативній економіці
Креативна економіка, побудована навколо Web3, зазнає трансформації через інтеграцію AI. Художники і розробники все частіше використовують AI-інструменти для створення контенту, який належить, трагується або зазнається на блокчейн-мережах. Це охоплює візуальне мистецтво, колекції профільних фотографій, музику, літературні твори та середовища метавсесвіту.
NFT-генеративного мистецтва є визначним проявом. Художники тренують AI-моделі в певних стилях або концепціях, створюючи нескінченні варіації, які можуть бути запечатані як унікальні токени.
Основні аукціонні будинки підтвердили цей тренд, з Чісті, які [проводять](https://techxplore.com/news/2025-03-christie-ai-art-auction-plenty.html#:~:text=Image%3A%20A%20...
штучного інтелекту в NFTs, дозволяючи динамічні взаємодії та еволюційні цифрові колекційні предмети.
Авансування ігрової екосистеми
Ігри Web3 зазнають значних поліпшень через інтеграцію AI, з поліпшеннями як у внутрішньоігрових світах, так і в процесах розробки. Усередині ігор AI забезпечує неперсонажами і генерацію контенту, створюючи більш насичений досвід. Персонажі в блокчейн-іграх можуть запам'ятовувати взаємодії з гравцями та розвиватися з часом, зберігаючи спогади як дані, прикріплені до NFTs, створюючи особисті ігрові наративи.
Ігрові студії використовують генеративний AI для процедурного створення контенту, швидко створюючи різноманітні ландшафти, предмети та діалоги. Галузеві ігрові рушії вже включають вбудовані AI-інструменти для генерування текстур і моделювання фізики, допомагаючи іграм Web3 досягти візуальної та наративної глибини, порівнянної з основними заголовками.
AI різко знижує час розробки та витрати для блокчейн-ігор. За словами лідерів галузі, розробка за допомогою AI—генерація фрагментів коду, проєктування графічних частин, тестування на наявність помилок—зменшила терміни виробництва приблизно на 65% протягом минулого року. Це дозволяє меншим студіям ефективно конкурувати, використовуючи AI для трудомістких завдань, таких як анімація персонажів або балансування економіки. Один мобільний розробник описав використання AI для моделювання тисяч стратегій гравців за ніч, щоб оптимізувати системи нагород токенами, робота, яка традиційно потребує розлогих команд тестувальників.
AI так само поліпшує економічні системи в іграх з принципом "грай, щоб заробити". Баланс економік, де гравці отримують реальну цінність, представляє складні виклики—AI моделювання прогнозує, як віртуальні економіки реагують на зміни шляхом аналізу даних гравців, допомагаючи дизайнерам підтримувати стабільність.
AI може індивідуалізувати фінансові враження, пропонуючи новим гравцям доступні квести з розумними нагородами, а ветеранів спрямовує на спільні події, що підтримують залученість.
У реальному світі:
Платформи для ігор Web3, такі як Illuvium та Immutable, використовують AI для покращення гри шляхом адаптаційних NPC і процедурно створеного контенту. Axie Infinity і майбутні ігри на блокчейні зі студій, що використовують Unreal Engine 5, інтегрують передові AI-інструменти для багатших, більш персоналізованих вражень від гри.
Розвиток інфраструктури та безпеки
Інфраструктура за лаштунками є основною областю, де AI і Web3 сходяться. Це включає посилення блокчейн-мереж і використання принципів Web3 для децентралізації самого розвитку AI. Обчислювальна потужність ілюструє цю синергію. Навчання AI-моделей потребує величезних обчислювальних ресурсів, які традиційно обмежуються великими технологічними компаніями. Тим часом, видобуток криптовалют створив глобально розподілені високопотужні обчислювальні мережі, які часто є недовикористаними.
Децентралізовані ринки обчислень з'явилися для заповнення цього розриву. Мережі дозволяють крипто-майнерам та дата-центрам здавати в оренду надлишкові потужності GPU дослідникам AI, з оплатами, оркестрованими за допомогою блокчейна. Це створює розподілені "суперкомп'ютери" без залежності від одного провайдера, що узгоджується з філософією Web3 проти монополій, одночасно пропонуючи майнерам альтернативні джерела доходу.
Подібна децентралізація відбувається з даними. Ринки даних Web3 дозволяють провайдерам продавати доступ до наборів даних для навчання AI, з усіма транзакціями, зафіксованими на блокчейні. Це створює аудиторські шляхи, які показують, які дані навчили конкретні AI-моделі, що вирішує питання прозорості. Кілька організацій досліджують "походження моделі" на блокчейні, де кожне оновлення AI-моделі реєструється, подібно до фіксації в репозиторії програмного забезпечення.
Безпека в криптоінфраструктурі виграє від розгортання AI. Анонімність і незворотність блокчейн-транзакцій притягують шахрайську діяльність, виявлення якої традиційний моніторинг не в силах впоратися. Біржі та протоколи застосовують моделі машинного навчання для аналізу транзакцій в реальному часі, виявляючи аномалії та підозрілі шаблони. Ці системи можуть виявити можливі компрометації акаунтів або запобігти атакам, таким як флеш-кредити, моделюючи вплив транзакцій перед виконанням.
Блокчейн так само захищає AI-системи. Оскільки моделі стають цінною інтелектуальною власністю, перевірка їхньої цілісності стає вирішальною. Блокчейн може відзначати час та хешувати параметри моделей, ефективно створюючи сліди, що засвідчують втручання. Це створило експериментальні "NFT AI-моделі", що представляють володіння певними версіями AI, потенційно включаючи смарт-контракти, які автоматично компенсують оригінальних творців через роялті.
У реальному світі:
Проекти на кшталт Render Network, Bittensor і Ocean Protocol є прикладами децентралізованих ринків, що надають обчислювальну потужність GPU та сервіси обміну даних AI на блокчейні. Тим часом біржі, включаючи Binance, використовують машинне навчання для підвищення безпеки блокчейну, виявлення шахрайств та стійкості інфраструктури, покращуючи захист користувачів у криптоекосистемах.
Майбутнє конгеранції AI-Web3
Як сходження AI і Web3 просувається до 2025 року, початковий хайп переходить до практичної реалізації. Розглянуті випадки використання демонструють відчутний прогрес у фінансах, управлінні, творчості, іграх та інфраструктурі.
Інституційна участь формує траєкторії розвитку. Фінансові організації, які спочатку обережно ставилися до обох технологій, досліджують їхнє комбіноване застосування для постійних проблем. Консалтингові фірми консультують клієнтів щодо інтеграції стратегії для логістики та управління ідентичністю. Навіть уряди використовують блокчейн для безпеки публічних даних для AI-аналізу. Регуляторні підходи стають більш цілісними, визнаючи, що додатки AI-Web3 охоплюють одночасно декілька сфер.
Галузеві стандарти та колаборації виникають на цьому перетині. Технічні спільноти, які історично працювали окремо, все частіше поєднують експертизу, з міждисциплінарними дослідженнями, що досліджують теми на кшталт блокчейн-стимулів для федеративного навчання або AI-оптимізованих алгоритмів консенсусу.
[...] Можливо, як персональні асистенти, які керують цифровими активами та ідентичністю, зберігаючи володіння даними. Прийняття на підприємствах може призвести до відстеження значних частин глобальних ланцюгів постачання на блокчейні та оптимізації їх за допомогою AI систем. Фінансова інфраструктура може поєднувати цифрові валюти центральних банків із децентралізованими фінансами через інтеграцію AI.