Слияние AI и Web3: Яркие моменты Гонконгского Соглашения 2025
В последние годы AI и web3 признаны двумя основными движущими силами, способствующими переходу человечества к следующему технологическому росту. После революционного AI-опыта, предложенного ChatGPT, цепочка AI быстро перешла от концепции к инфраструктуре, став наиболее перспективной и устойчивой новой нишей в области web3.
На только что завершившейся конференции «Соглашение Гонконга 2025» слияние ИИ и web3 стало热门话题. Независимо от того, основной зал или секции, обсуждение AI x web3 привлекло широкое внимание. Давайте вместе вспомним精彩内容 конференции.
Один. Инфраструктура ИИ
1. Платформа и фреймворк для запуска AI Agent
Платформы запуска и инфраструктура классов AI Agent стали очень популярными за последние полгода. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким порогом для владения и использования AI Agent, что является одним из ключевых направлений текущей волны AI-проектов.
Вот несколько проектов, на которые стоит обратить внимание:
0G Labs: первая децентрализованная операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), создающая собственный Layer 1 для AI, соединяющая вычислительные ресурсы, данные и модели, формируя распределенную экосистему разработки AI.
DeAgentAI: Инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремящаяся продвигать развитие технологий многопользовательских систем (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Децентрализованный стек инфраструктуры, предназначенный для обеспечения безопасного и автономного взаимодействия человека и машины. Пользователи могут создавать собственные AI-агенты для выполнения различных автономных задач.
Gaia Network: Децентрализованная инфраструктурная платформа AI, поддерживающая распределенную разработку и запуск AI-агентов и приложений, решающая проблемы конфиденциальности, масштабируемости и доступности AI с помощью технологий блокчейн.
Questflow: Децентрализованная сеть многопользовательских AI-агентов, пользователям достаточно описать свои потребности, и сеть AI-агентов сможет самостоятельно выполнить задачи.
2. Децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ является конечной целью ончейн ИИ. В настоящее время многие проекты работают в направлениях вычислительной мощности, данных, моделей и т.д., надеясь разрушить монополию крупных компаний на LLM с помощью децентрализованного подхода и помочь широкой общественности получить право собственности на данные и модели.
Некоторые代表ативные проекты включают:
Vana: Стремится создать платформу суверенитета пользовательских данных на основе децентрализации, превращая личные данные в финансовые активы.
Hyperbolic: Открытая AI облачная платформа, интегрирующая глобальные вычислительные ресурсы, предоставляющая пользователям экономически выгодные и масштабируемые GPU ресурсы и AI услуги.
OpenLedger: Следующее поколение сети, сосредоточенное на ИИ и блокчейне, предоставляющее инфраструктуру децентрализованной экономики.
IO.NET: Децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги доступа к кластерам GPU и CPU по запросу.
MinionLab: Децентрализованная автономная сеть интеллектуальных агентов ИИ для реального времени извлечения данных из Интернета.
GAIB: Экономические решения в области ИИ и высокопроизводительных вычислений.
Kite AI: Децентрализованная платформа Layer 1 блокчейна, специально разработанная для экономики искусственного интеллекта.
Automata: предоставляет уровень промежуточной защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.
Public AI: Создание открытой и прозрачной платформы данных AI, поддерживающей сбор и аннотацию мультимодальных данных.
3. Проверяемый ИИ
Одним из важных вызовов, с которыми сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и невозможность гарантировать точность выводов ИИ. В настоящее время существует множество проектов, которые стремятся реализовать проверяемость процесса обучения ИИ с помощью технологий ZKP, TEE и других, чтобы обеспечить надежность выводов ИИ.
Стоит обратить внимание на проекты:
Phala Network: Децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги по приватным вычислениям и AI-выводам для цепочных приложений.
Brevis: Децентрализованный вычислительный движок, предлагающий проверяемый оффлайн ИИ и вычисления на блокчейне.
Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной проверке данных и надежном ИИ.
Два, примеры использования ИИ: потенциал и ожидания
По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, на данный момент фактических примеров использования ИИ все еще относительно мало. Некоторые проекты, на которые стоит обратить внимание, включают:
Narra: игровая платформа AI-агента, способная генерировать динамический повествовательный контент в реальном времени, взаимодействовать с игроками и продвигать развитие истории.
AI Travel: AI-управляемый туристический помощник, который может автоматически настраивать планы путешествий для пользователей в формате чата.
HeyTracyAI: Спортивный комментатор AI Agent, сосредоточенный на баскетболе, который может предоставлять实时分析 и предсказательные инсайты для матчей.
AskJimmy: Платформа AI Agent, сосредоточенная на финансовой и торговой сфере, цель которой - создать децентрализованный многопрофильный хедж-фонд, управляемый AI Agent.
Три. Традиционные проекты переходят на ИИ
Многие традиционные веб3 проекты также начали принимать ИИ и объявили о своих планах по переходу на ИИ.
Некоторые публичные блокчейны, такие как Sui, Near, Flow и Aptos, активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, и утверждают, что появление ИИ-агентов имеет важное значение для упрощения сложных процессов взаимодействия в блокчейн, позволяя привлечь больше пользователей в мир web3. Эти публичные блокчейны заявляют, что будут всесторонне поддерживать развитие ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в учетных записях и других аспектов, а также поощрять разработчиков к инновациям и развитию приложений ИИ через мероприятия, такие как хакатоны.
Ранее сосредоточенный на услугах Restaking Eigenlayer также заявил, что он работает над созданием децентрализованного уровня доверия, предоставляющего проверяемые облачные услуги, предлагая on-chain доказательства для таких off-chain вычислений, как обучение и рассуждение AI, прогнозирование и так далее, способствуя развитию проверяемых AI-агентов.
Четыре, вызовы и будущее
Несмотря на надежды на развитие AI на блокчейне, в настоящее время он все еще сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неоднозначность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратному обеспечению, а также проблемы безопасности конфиденциальности. Эти вызовы не только создают технические трудности, но и порождают огромные возможности для инноваций.
В долгосрочной перспективе индустрия ожидает, что дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в использовании и сотрудничество сообщества помогут совместно продвигать интеграцию и процветание ИИ и Web3. С постоянным развитием технологий и появлением все большего числа инновационных проектов, сочетание ИИ и Web3 откроет для нас больше захватывающих возможностей.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Новая глава слияния ИИ и Web3: Гонконгская конференция согласия 2025 сосредотачивается на развитии в блокчейне ИИ
Слияние AI и Web3: Яркие моменты Гонконгского Соглашения 2025
В последние годы AI и web3 признаны двумя основными движущими силами, способствующими переходу человечества к следующему технологическому росту. После революционного AI-опыта, предложенного ChatGPT, цепочка AI быстро перешла от концепции к инфраструктуре, став наиболее перспективной и устойчивой новой нишей в области web3.
На только что завершившейся конференции «Соглашение Гонконга 2025» слияние ИИ и web3 стало热门话题. Независимо от того, основной зал или секции, обсуждение AI x web3 привлекло широкое внимание. Давайте вместе вспомним精彩内容 конференции.
Один. Инфраструктура ИИ
1. Платформа и фреймворк для запуска AI Agent
Платформы запуска и инфраструктура классов AI Agent стали очень популярными за последние полгода. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким порогом для владения и использования AI Agent, что является одним из ключевых направлений текущей волны AI-проектов.
Вот несколько проектов, на которые стоит обратить внимание:
0G Labs: первая децентрализованная операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), создающая собственный Layer 1 для AI, соединяющая вычислительные ресурсы, данные и модели, формируя распределенную экосистему разработки AI.
DeAgentAI: Инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремящаяся продвигать развитие технологий многопользовательских систем (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Децентрализованный стек инфраструктуры, предназначенный для обеспечения безопасного и автономного взаимодействия человека и машины. Пользователи могут создавать собственные AI-агенты для выполнения различных автономных задач.
Gaia Network: Децентрализованная инфраструктурная платформа AI, поддерживающая распределенную разработку и запуск AI-агентов и приложений, решающая проблемы конфиденциальности, масштабируемости и доступности AI с помощью технологий блокчейн.
Questflow: Децентрализованная сеть многопользовательских AI-агентов, пользователям достаточно описать свои потребности, и сеть AI-агентов сможет самостоятельно выполнить задачи.
2. Децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ является конечной целью ончейн ИИ. В настоящее время многие проекты работают в направлениях вычислительной мощности, данных, моделей и т.д., надеясь разрушить монополию крупных компаний на LLM с помощью децентрализованного подхода и помочь широкой общественности получить право собственности на данные и модели.
Некоторые代表ативные проекты включают:
Vana: Стремится создать платформу суверенитета пользовательских данных на основе децентрализации, превращая личные данные в финансовые активы.
Hyperbolic: Открытая AI облачная платформа, интегрирующая глобальные вычислительные ресурсы, предоставляющая пользователям экономически выгодные и масштабируемые GPU ресурсы и AI услуги.
OpenLedger: Следующее поколение сети, сосредоточенное на ИИ и блокчейне, предоставляющее инфраструктуру децентрализованной экономики.
IO.NET: Децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги доступа к кластерам GPU и CPU по запросу.
Aethir: Инновационная платформа, предлагающая распределенную облачную вычислительную инфраструктуру.
MinionLab: Децентрализованная автономная сеть интеллектуальных агентов ИИ для реального времени извлечения данных из Интернета.
GAIB: Экономические решения в области ИИ и высокопроизводительных вычислений.
Kite AI: Децентрализованная платформа Layer 1 блокчейна, специально разработанная для экономики искусственного интеллекта.
Automata: предоставляет уровень промежуточной защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.
Public AI: Создание открытой и прозрачной платформы данных AI, поддерживающей сбор и аннотацию мультимодальных данных.
3. Проверяемый ИИ
Одним из важных вызовов, с которыми сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и невозможность гарантировать точность выводов ИИ. В настоящее время существует множество проектов, которые стремятся реализовать проверяемость процесса обучения ИИ с помощью технологий ZKP, TEE и других, чтобы обеспечить надежность выводов ИИ.
Стоит обратить внимание на проекты:
Phala Network: Децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги по приватным вычислениям и AI-выводам для цепочных приложений.
Brevis: Децентрализованный вычислительный движок, предлагающий проверяемый оффлайн ИИ и вычисления на блокчейне.
Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной проверке данных и надежном ИИ.
Два, примеры использования ИИ: потенциал и ожидания
По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, на данный момент фактических примеров использования ИИ все еще относительно мало. Некоторые проекты, на которые стоит обратить внимание, включают:
Narra: игровая платформа AI-агента, способная генерировать динамический повествовательный контент в реальном времени, взаимодействовать с игроками и продвигать развитие истории.
AI Travel: AI-управляемый туристический помощник, который может автоматически настраивать планы путешествий для пользователей в формате чата.
HeyTracyAI: Спортивный комментатор AI Agent, сосредоточенный на баскетболе, который может предоставлять实时分析 и предсказательные инсайты для матчей.
AskJimmy: Платформа AI Agent, сосредоточенная на финансовой и торговой сфере, цель которой - создать децентрализованный многопрофильный хедж-фонд, управляемый AI Agent.
Три. Традиционные проекты переходят на ИИ
Многие традиционные веб3 проекты также начали принимать ИИ и объявили о своих планах по переходу на ИИ.
Некоторые публичные блокчейны, такие как Sui, Near, Flow и Aptos, активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, и утверждают, что появление ИИ-агентов имеет важное значение для упрощения сложных процессов взаимодействия в блокчейн, позволяя привлечь больше пользователей в мир web3. Эти публичные блокчейны заявляют, что будут всесторонне поддерживать развитие ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в учетных записях и других аспектов, а также поощрять разработчиков к инновациям и развитию приложений ИИ через мероприятия, такие как хакатоны.
Ранее сосредоточенный на услугах Restaking Eigenlayer также заявил, что он работает над созданием децентрализованного уровня доверия, предоставляющего проверяемые облачные услуги, предлагая on-chain доказательства для таких off-chain вычислений, как обучение и рассуждение AI, прогнозирование и так далее, способствуя развитию проверяемых AI-агентов.
Четыре, вызовы и будущее
Несмотря на надежды на развитие AI на блокчейне, в настоящее время он все еще сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неоднозначность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратному обеспечению, а также проблемы безопасности конфиденциальности. Эти вызовы не только создают технические трудности, но и порождают огромные возможности для инноваций.
В долгосрочной перспективе индустрия ожидает, что дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в использовании и сотрудничество сообщества помогут совместно продвигать интеграцию и процветание ИИ и Web3. С постоянным развитием технологий и появлением все большего числа инновационных проектов, сочетание ИИ и Web3 откроет для нас больше захватывающих возможностей.