Эволюция ИИ в области Web3: от хайпа до практического применения

С момента появления ChatGPT в конце 2022 года, область ИИ стала предметом пристального внимания в криптоиндустрии. Сообщество Web3 всегда открыто к новым концепциям, особенно к таким технологиям, как ИИ, обладающим безграничным потенциалом для повествования и применения. В криптокруге концепция ИИ изначально быстро приобрела популярность в виде "горячей темы", после чего некоторые проекты начали исследовать ее ценность в реальном применении: какие инновационные приложения криптотехнологии могут предложить для быстро развивающегося ИИ?

В данной статье будет рассмотрена эволюция AI в области Web3, начиная с ранних волн ажиотажа и заканчивая появлением прикладных проектов, а также с использованием примеров и данных для помощи читателям в понимании динамики отрасли и будущих тенденций. Ниже приведены наши предварительные выводы:

1. Этап спекуляций на ИИ стал прошлым, независимо от прибыли или убытков, это станет исторической памятью.
2. Некоторые базовые проекты Web3 AI подчеркивают вклад «децентрализации» в безопасность ИИ, но пользователи больше беспокоятся о «доходах от токенов» и «опыте использования продукта».
3. При инвестировании в криптопроекты, связанные с ИИ, следует обратить внимание на чисто прикладные ИИ-проекты или платформенные ИИ-проекты (которые могут интегрировать несколько удобных инструментов или агентов), это может быть более долгосрочной инвестиционной возможностью после бума ИИ.

Различия в развитии AI в Web2 и Web3

Искусственный интеллект в мире Web2

AI в мире Web2 в основном продвигается технологическими гигантами и исследовательскими институтами, путь развития относительно стабильный и сосредоточенный. Крупные компании обучают закрытые модели, алгоритмы и данные не являются общедоступными, пользователи могут только использовать их результаты, что приводит к отсутствию прозрачности. Эта централизация контроля приводит к невозможности аудита решений AI, а также к проблемам с предвзятостью и неясностью ответственности. В общем, инновации в AI в Web2 акцентируются на улучшении производительности базовых моделей и внедрении в коммерческие приложения, но процесс принятия решений остается непрозрачным для общественности. Эта проблема непрозрачности привела к возникновению новых AI проектов, таких как Deepseek в 2025 году, которые на первый взгляд открыты, но на самом деле являются "фишингом".

Помимо недостаточной прозрачности, у больших AI-моделей Web2 есть две основные проблемы: плохой пользовательский опыт для разных форматов продуктов и недостаточная точность в специализированных областях.

Например, пользователи склонны выбирать новые AI-продукты с низким порогом входа и хорошим опытом для создания PPT, изображений или видео и готовы за это платить. В настоящее время многие AI-проекты пытаются разработать безкодовые AI-продукты, чтобы снизить порог входа для пользователей.

Кроме того, пользователям Web3 часто бывает трудно получить информацию о конкретных криптопроектах или токенах с помощью ChatGPT или DeepSeek, поскольку данные крупных моделей еще не способны точно охватить детали различных сегментов отрасли. Поэтому другое направление развития многих AI-продуктов заключается в глубоком анализе данных и информации в определенных сегментах отрасли.

AI в мире Web3

Мир Web3 сосредоточен на криптоиндустрии и объединяет широкий спектр концепций технологий, культуры и сообществ. В отличие от Web2, Web3 больше склонен к открытому и ориентированному на сообщество подходу.

Используя децентрализованную архитектуру блокчейна, AI-проекты Web3 обычно утверждают, что акцентируют внимание на открытом исходном коде, управлении сообществом и прозрачности, пытаясь разорвать традиционную монополию на AI, контролируемую небольшим числом компаний, распределенным образом. Например, некоторые проекты исследуют использование блокчейна для проверки AI-решений (через доказательства с нулевым разглашением, чтобы гарантировать надежность выводов модели) или проверку AI-моделей DAO для уменьшения предвзятости.

В идеальных условиях Web3 AI стремится к "открытому ИИ", позволяя параметрам модели и логике принятия решений быть проверяемыми сообществом, одновременно поощряя разработчиков и пользователей участвовать через токеновую механизму. Однако на самом деле развитие AI в Web3 все еще ограничено технологиями и ресурсами: создание децентрализованной AI инфраструктуры крайне сложно (обучение больших моделей требует огромных вычислительных мощностей и данных, в то время как финансирование проектов Web3 значительно меньше, чем у OpenAI). Небольшое количество проектов, которые называют себя Web3 AI, на самом деле по-прежнему зависит от централизованных моделей или сервисов, лишь интегрируя некоторые элементы блокчейна на уровне приложений. Эти проекты можно считать достаточно надежными, по крайней мере, они реально разрабатывают приложения; в то время как подавляющее большинство проектов Web3 AI все еще находятся на стадии чистой концептуальной спекуляции или используют название AI для манипуляции.

Кроме того, различия в финансировании и моделях участия также влияют на пути развития обоих. Web2 AI обычно развивается на основе исследований и прибыльности продуктов, что приводит к относительно плавному циклу развития. В то время как Web3 AI сочетает в себе спекулятивные свойства крипторынка, часто возникают "горячие" циклы, которые колеблются в зависимости от рыночных настроений: когда концепция становится популярной, денежные средства стремительно поступают, поднимая цены на токены и их оценку, а когда интерес угасает, проекты быстро теряют актуальность и финансирование. Этот цикл делает путь развития Web3 AI более волатильным и насыщенным нарративом. Например, концепция AI, не имеющая значительного прогресса, может вызвать резкий рост цен на токены из-за рыночных настроений; наоборот, в условиях низкой активности рынка даже наличие технического прогресса может остаться незамеченным.

Что касается основного нарратива Web3 AI "децентрализованная AI сеть", то в настоящее время мы придерживаемся "осторожного оптимизма". В конце концов, в области Web3 уже появились такие эпохальные проекты, как BTC и ETH. Но на текущем этапе следует больше сосредоточиться на некоторых немедленно реализуемых сценариях, таких как интеграция AI-агентов в существующие проекты Web3 для повышения эффективности; сочетание AI с другими новыми технологиями для генерации новых идей, применимых к криптоиндустрии; или AI-продукты, специально разработанные для Web3, которые повышают точность данных или более соответствуют рабочим привычкам организаций или индивидуумов в Web3, предлагая услуги, за которые пользователи в области Web3 готовы платить.