Об'єднана вартість токенів, пов'язаних з AI зросла в чотири рази за останні два роки, досягнувши майже капіталізації ринку $20 мільярдів.
Хоча це все ще невелика частка - тільки 0.67% - від загального крипторинку в $3.55 трильйона, її зростання відображає зростаючі очікування щодо ролі децентралізованої AI інфраструктури, програмованих грошей і платіжних систем на базі стабільних монет.
За даними Grayscale Investments, відносна молодість AI крипто сектору пояснює його скромні поточні розміри у порівнянні з домінуючими вертикалями, такими як децентралізовані фінанси і токенізовані фінансові послуги, які представляють сотні мільярдів у вартість. Проте компанія пропонує, що ця нерівність може скоротитися, коли AI-нативні крипто моделі дозріють і стануть чіткішими інституційні випадки використання.
Станом на кінець травня 2025 року, простір AI криптовалюти складається приблизно з 20 токенів. Найбільший по обігу ринковому капіталу - TAO, рідний актив децентралізованого протоколу машинного навчання Bittensor. Попри загалом висхідний рік для криптовалюти, AI токен сектору побачили змішані індивідуальні виступи. TAO зріс на 2% з початку року, тоді як ElizaOS впав на 80%, підкреслюючи волатильність сектора і його ранню стадію розвитку.
Проте, загальна траєкторія росла різко вгору. У 2023 році загальна ринкова вартість AI крипто сектору становила лише $4.5 мільярда. Сьогодні вона наближається до $20 мільярдів, що припускає, що інтерес інвесторів до AI-нативної інфраструктури, децентралізованого навчання та координації агентів на блокчейні прискорюється.
Стабільні монети як ключові драйвери для AI агентів
Одним з найбільш значущих нових трендів є зближення AI з інфраструктурою стабільних монет. Недавній звіт Grayscale дослідницьких лідерів Зах Пандл і Вілл Оден Мур висвітлює, як стабільні монети - цифрові долари на блокчейні - можуть стати фундаментальними інструментами для AI агентів, які потребують швидких, безкордонних і програмованих платіжних систем.
Інтеграція стабільних монет в AI сценарії застосування відбувається на тлі зростаючого інтересу з боку великих гравців фінтех і технологій. Stripe нещодавно розширила свою функціональність виплат через стабільні монети на понад 150 країн. Meta експериментує з платіжними рельсами на блокчейні, а великі банки США також, як повідомляється, досліджують рамки токенізованих депозитів, сумісні з AI інструментами.
Тим часом, Coinbase запустила “розумний гаманець” і стек програмованих платежів, спрямованих на надання можливості AI та Інтернету речей агентам проводити мікротранзакції в стабільних монетах. Ці розробки формуються завдяки регуляторним прогресам, такі як структура крипторинку США і запропонований законопроект GENIUS - закон, спрямований на ліцензування і управління стабільними монетами, підкріпленими фіатом. Якщо таке законодавство буде прийнято, воно може забезпечити чіткі рейки для AI-індукованих платіжних потоків.
Bittensor: Халвінг, підмережі та децентралізовані обчислення
Bittensor залишається найбільш розвиненим децентралізованим AI протоколом на сьогодні. Моделований вільно на Bitcoin, TAO має жорстке обмеження в 21 мільйон токенів і підлягає халвінгу кожні чотири роки. Перша така подія очікується пізніше цього року, знижуючи випуск і потенційно впливаючи на динаміку постачання токенів.
У лютому Bittensor запустив оновлення dTAO, що дозволило формування інвестиційних підмереж - індивідуальних міні-мереж, оптимізованих для певних завдань машинного навчання. З моменту запуску понад 7% циркуляційного запасу TAO було зобов'язано цими підмережами, що передбачає зростаючу участь розробників в децентралізованих навчальних середовищах.
Підмережі функціонують і як економічні, і як технічні примітиви, дозволяючи учасникам фінансувати, курирувати та витягувати вартість з незалежно керованих нейронних мереж. Аналітики Grayscale бачать цю модульну архітектуру як ключовий драйвер для масштабування AI в децентралізованих системах без залежності від централізованих постачальників обчислень, таких як Amazon Web Services.
Розподілене навчання та ринки GPU
За межами Bittensor, кілька інших AI-орієнтованих крипто протоколів досліджують механізми розподіленого навчання. Один приклад - Prime Intellect, який тренував моделі з понад 30 мільярдами параметрів, використовуючи бездіяльні GPU, надані учасниками з усього світу.
Якщо цей підхід виявиться масштабовим, він може знизити високі витрати, пов'язані з централізованим навчанням AI моделей, і зменшити залежність від інфраструктури великих технологічних компаній.
Інші проекти, такі як Gensyn та Nous Research, також будують toward децентралізовані ринки GPU і можуть ввести токени пізніше цього року. Ці платформи прагнуть підтримувати розробку AI моделей у середовищах, де учасники винагороджуються в криптовалюті за обчислення або обмін даними, а не залежать від централізованої корпоративної інфраструктури.
Монетизація даних та нефінансові випадки використання
Інша виразна вертикаль на перетині AI і криптовалют - це монетизація даних. Grass, протокол, який агрегує та продає веб-скреплені дані для AI лабораторій, повідомляє про досягнення десятків мільйонів доларів річного доходу - без пропозиції токену. Проект підкреслює, як децентралізовані мережі можуть звертатися до існуючого попиту з боку розробників AI, генеруючи при цьому реальний дохід з нефінансових джерел.
Економіка даних стає все більш важливою, оскільки AI системи потребують великих, різноманітних і регулярно оновлюваних наборів даних для ефективного тренування моделей. Траєкторія Grass показує, що крипто-нативні інструменти отримання та монетизації даних можуть співіснувати поруч з традиційними брокерами даних, потенційно відкриваючи нові ринки для участі роздрібних інвесторів у навчальному циклі AI.
Так само, Virtuals - платформа, що пропонує токенізований доступ до AI агентів - побачила $30 мільйонів річних торгових комісій. Такий потяг вказує на ранній попит на економіки, засновані на агентах, де AI моделі діють автономно і вступають у комерцію з використанням цифрових токенів.
Заключні думки
Попри оптимізм, сектор стикається з явними ризиками, включаючи регуляторну невизначеність, технічні виклики у виконанні та надмірно роздутий наратив. Багато поточної ринкової капіталізації є спекулятивною і пов'язано з майбутніми очікуваннями зростання протоколу або утилітарності токенів.
Проте, зближення AI, криптовалют і програмованих грошей здається структурно узгодженим з довгостроковими технологічними тенденціями. Якщо нові регуляторні рамки, такі як законопроект GENIUS або завершена структура крипторинку, нададуть ясніше керівництво для операцій AI–крипто, може слідувати інституційне прийняття.
Наразі AI крипто сектор залишається експериментальним і волатильним - але все більш видимим. Зі зростанням реальних додатків та зрілості інфраструктури, наступна фаза може побачити його перехід від нішової категорії у більш інтегрований компонент як крипто, так і AI екосистем.