Шлях еволюції AI у сфері Web3 та майбутні тенденції
Від моменту появи ChatGPT наприкінці 2022 року, AI став гарячою темою у криптосфері. Спільнота Web3 завжди відкрито ставилася до нових концепцій, особливо до AI-технологій, які мають великі перспективи для майбутніх застосувань. Концепція AI спочатку вибухнула в криптосвіті у формі "мемного буму", після чого деякі проєкти почали досліджувати її практичну цінність, розмірковуючи, які інноваційні застосування криптотехнології можуть запропонувати для бурхливо розвивається AI.
Ця стаття проаналізує траєкторію розвитку штучного інтелекту в сфері Web3, від ранніх хвиль спекуляцій до зростання проектів, орієнтованих на застосування, а також використаючи приклади та дані, допоможе читачам зрозуміти тенденції в галузі та майбутні тренди. Наш попередній висновок:
Етап AI мемів вже минув, всі ті досвіди прибутків і збитків стануть історією.
Деякі базові проекти Web3 AI підкреслюють внесок "децентралізації" в безпеку AI, але користувачі не дуже звертають на це увагу. Користувачі більше стурбовані "цінністю токенів" і "практичною корисністю продуктів".
Якщо ви плануєте інвестувати в криптовалютні проекти, пов'язані з ШІ, слід звернути увагу на проекти, які є чисто прикладними ШІ, або на платформні проекти ШІ, які можуть інтегрувати різні зручні інструменти або агентів. Це може стати більш довгостроковою інвестиційною гарячою точкою після AI Meme.
Відмінності в розвитку AI між Web2 і Web3
Штучний інтелект у світі Web2
AI в Web2 в основному просувається технологічними гігантами та дослідницькими установами, шлях розвитку відносно стабільний та централізований. Великі компанії, такі як OpenAI, Google та інші, навчають закриті чорні ящики моделей, алгоритми та дані не є публічними, користувачі можуть лише використовувати їхні результати, що створює брак прозорості. Такий централізований контроль призводить до того, що рішення AI важко піддавати аудиту, існує упередженість та невизначеність відповідальності. Загалом, інновації AI у Web2 зосереджені на підвищенні продуктивності базових моделей та впровадженні комерційних застосувань, але процес прийняття рішень є непрозорим для громадськості. Ця проблема призвела до виникнення в 2025 році нових AI проектів, таких як Deepseek, які на перший погляд є відкритими, але насправді "спонукають користувачів".
Окрім непрозорих недоліків, великі AI моделі Web2 також мають дві проблеми: недостатній досвід користувачів в різних формах продуктів та недостатня точність у спеціалізованих галузях.
Наприклад, користувачі при створенні PPT, зображень або відео все ще схильні використовувати нові AI-продукти з низьким порогом входу та хорошим досвідом, і готові за це платити. Наразі багато AI-проектів намагаються створити безкодові AI-продукти, щоб знизити поріг використання для користувачів.
Крім того, користувачі Web3 часто відчувають безсилля, використовуючи ChatGPT або DeepSeek для запиту інформації про конкретний криптопроект або токен, оскільки дані великих моделей поки що не можуть точно охопити деталі кожної підгалузі. Тому ще одним напрямком розвитку багатьох AI-продуктів є глибоке дослідження даних та аналіз у конкретних підгалузях.
Штучний інтелект у світі Web3
Світ Web3 зосереджений навколо криптоіндустрії, поєднуючи більш широкі концепції технологій, культури та спільноти. На відміну від Web2, Web3 більше схиляється до відкритого та спільнотного підходу.
Використовуючи децентралізовану архітектуру блокчейну, AI проекти Web3 зазвичай підкреслюють відкритий код, управління спільнотою та прозорість, прагнучи розірвати традиційну монополію на AI, що належить невеликій кількості компаній, за допомогою розподілених методів. Наприклад, деякі проекти досліджують використання блокчейну для перевірки рішень AI (докази з нульовим знанням гарантують надійність виходу моделі) або затвердження AI моделей DAO для зменшення упередженості.
В ідеальному світі Web3 AI прагне "відкритого AI", що дозволяє параметрам моделі та логіці прийняття рішень підлягати аудиту спільноти, одночасно заохочуючи розробників і користувачів до участі через токенізовану механіку. Проте насправді розвиток AI у Web3 також стикається з технічними та ресурсними обмеженнями: створення децентралізованої AI-інфраструктури є надзвичайно складним (тренування великих моделей потребує величезних обчислювальних потужностей і даних, а жоден з проектів Web3 не має фінансів, які б могли зрівнятися з OpenAI), і лише кілька проектів, які стверджують, що є Web3 AI, насправді все ще залежать від централізованих моделей або послуг, лише інтегруючи деякі елементи блокчейну на рівні застосування. Ці проекти Web3 AI вважаються досить надійними, принаймні у контексті реальної розробки застосувань; в той час як більшість проектів Web3 AI залишаються чисто спекулятивними або є концептуальними спекуляціями під виглядом AI.
Крім того, різниця в фінансах та моделях участі також впливає на шляхи розвитку обох. Web2 AI зазвичай керується дослідницькими витратами та прибутковістю продуктів, цикл є відносно плавним. У той час як Web3 AI поєднує спекулятивні характеристики криптографічного ринку, часто виникають «бумові» цикли, які коливаються в залежності від емоцій ринку: коли концепція стає популярною, капітал хлине в проєкт, підвищуючи ціну токенів та оцінки, а коли інтерес затихає, популярність проєкту та капітал швидко зменшуються. Цей цикл робить шлях розвитку Web3 AI більш волатильним і наративно орієнтованим. Наприклад, концепція AI без суттєвого прогресу може викликати стрімке зростання цін на токени через ринкові емоції; навпаки, під час спаду ринку навіть технічний прогрес може залишитися непоміченим.
Щодо основного наративу Web3 AI "децентралізовані AI мережі", ми наразі дотримуємося "обережного оптимізму". Адже у сфері Web3 існують такі революційні проекти, як біткоїн та ефір. Але на даному етапі нам потрібно практично уявити деякі сценарії, які можна реалізувати негайно, наприклад:
Вбудувати AI-агента в існуючі проекти Web3 для підвищення ефективності самого проекту.
Поєднання ШІ з іншими новими технологіями для створення нових ідей, що підходять для криптоіндустрії, навіть якщо це лише концепції, що привертають увагу, є хорошим.
Розробка спеціалізованих AI-продуктів для індустрії Web3, які забезпечують послуги, за які готові платити представники індустрії Web3, як з точки зору точності даних, так і з урахуванням робочих звичок організацій або осіб у Web3.
Продовження слідує, наступна стаття буде в основному присвячена огляду та коментарю п'яти хвиль буму Web3 AI, а також деяким продуктам (таким як Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell тощо).
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Еволюційний шлях та нові можливості в сфері Web3 після буму штучного інтелекту
Шлях еволюції AI у сфері Web3 та майбутні тенденції
Від моменту появи ChatGPT наприкінці 2022 року, AI став гарячою темою у криптосфері. Спільнота Web3 завжди відкрито ставилася до нових концепцій, особливо до AI-технологій, які мають великі перспективи для майбутніх застосувань. Концепція AI спочатку вибухнула в криптосвіті у формі "мемного буму", після чого деякі проєкти почали досліджувати її практичну цінність, розмірковуючи, які інноваційні застосування криптотехнології можуть запропонувати для бурхливо розвивається AI.
Ця стаття проаналізує траєкторію розвитку штучного інтелекту в сфері Web3, від ранніх хвиль спекуляцій до зростання проектів, орієнтованих на застосування, а також використаючи приклади та дані, допоможе читачам зрозуміти тенденції в галузі та майбутні тренди. Наш попередній висновок:
Етап AI мемів вже минув, всі ті досвіди прибутків і збитків стануть історією.
Деякі базові проекти Web3 AI підкреслюють внесок "децентралізації" в безпеку AI, але користувачі не дуже звертають на це увагу. Користувачі більше стурбовані "цінністю токенів" і "практичною корисністю продуктів".
Якщо ви плануєте інвестувати в криптовалютні проекти, пов'язані з ШІ, слід звернути увагу на проекти, які є чисто прикладними ШІ, або на платформні проекти ШІ, які можуть інтегрувати різні зручні інструменти або агентів. Це може стати більш довгостроковою інвестиційною гарячою точкою після AI Meme.
Відмінності в розвитку AI між Web2 і Web3
Штучний інтелект у світі Web2
AI в Web2 в основному просувається технологічними гігантами та дослідницькими установами, шлях розвитку відносно стабільний та централізований. Великі компанії, такі як OpenAI, Google та інші, навчають закриті чорні ящики моделей, алгоритми та дані не є публічними, користувачі можуть лише використовувати їхні результати, що створює брак прозорості. Такий централізований контроль призводить до того, що рішення AI важко піддавати аудиту, існує упередженість та невизначеність відповідальності. Загалом, інновації AI у Web2 зосереджені на підвищенні продуктивності базових моделей та впровадженні комерційних застосувань, але процес прийняття рішень є непрозорим для громадськості. Ця проблема призвела до виникнення в 2025 році нових AI проектів, таких як Deepseek, які на перший погляд є відкритими, але насправді "спонукають користувачів".
Окрім непрозорих недоліків, великі AI моделі Web2 також мають дві проблеми: недостатній досвід користувачів в різних формах продуктів та недостатня точність у спеціалізованих галузях.
Наприклад, користувачі при створенні PPT, зображень або відео все ще схильні використовувати нові AI-продукти з низьким порогом входу та хорошим досвідом, і готові за це платити. Наразі багато AI-проектів намагаються створити безкодові AI-продукти, щоб знизити поріг використання для користувачів.
Крім того, користувачі Web3 часто відчувають безсилля, використовуючи ChatGPT або DeepSeek для запиту інформації про конкретний криптопроект або токен, оскільки дані великих моделей поки що не можуть точно охопити деталі кожної підгалузі. Тому ще одним напрямком розвитку багатьох AI-продуктів є глибоке дослідження даних та аналіз у конкретних підгалузях.
Штучний інтелект у світі Web3
Світ Web3 зосереджений навколо криптоіндустрії, поєднуючи більш широкі концепції технологій, культури та спільноти. На відміну від Web2, Web3 більше схиляється до відкритого та спільнотного підходу.
Використовуючи децентралізовану архітектуру блокчейну, AI проекти Web3 зазвичай підкреслюють відкритий код, управління спільнотою та прозорість, прагнучи розірвати традиційну монополію на AI, що належить невеликій кількості компаній, за допомогою розподілених методів. Наприклад, деякі проекти досліджують використання блокчейну для перевірки рішень AI (докази з нульовим знанням гарантують надійність виходу моделі) або затвердження AI моделей DAO для зменшення упередженості.
В ідеальному світі Web3 AI прагне "відкритого AI", що дозволяє параметрам моделі та логіці прийняття рішень підлягати аудиту спільноти, одночасно заохочуючи розробників і користувачів до участі через токенізовану механіку. Проте насправді розвиток AI у Web3 також стикається з технічними та ресурсними обмеженнями: створення децентралізованої AI-інфраструктури є надзвичайно складним (тренування великих моделей потребує величезних обчислювальних потужностей і даних, а жоден з проектів Web3 не має фінансів, які б могли зрівнятися з OpenAI), і лише кілька проектів, які стверджують, що є Web3 AI, насправді все ще залежать від централізованих моделей або послуг, лише інтегруючи деякі елементи блокчейну на рівні застосування. Ці проекти Web3 AI вважаються досить надійними, принаймні у контексті реальної розробки застосувань; в той час як більшість проектів Web3 AI залишаються чисто спекулятивними або є концептуальними спекуляціями під виглядом AI.
Крім того, різниця в фінансах та моделях участі також впливає на шляхи розвитку обох. Web2 AI зазвичай керується дослідницькими витратами та прибутковістю продуктів, цикл є відносно плавним. У той час як Web3 AI поєднує спекулятивні характеристики криптографічного ринку, часто виникають «бумові» цикли, які коливаються в залежності від емоцій ринку: коли концепція стає популярною, капітал хлине в проєкт, підвищуючи ціну токенів та оцінки, а коли інтерес затихає, популярність проєкту та капітал швидко зменшуються. Цей цикл робить шлях розвитку Web3 AI більш волатильним і наративно орієнтованим. Наприклад, концепція AI без суттєвого прогресу може викликати стрімке зростання цін на токени через ринкові емоції; навпаки, під час спаду ринку навіть технічний прогрес може залишитися непоміченим.
Щодо основного наративу Web3 AI "децентралізовані AI мережі", ми наразі дотримуємося "обережного оптимізму". Адже у сфері Web3 існують такі революційні проекти, як біткоїн та ефір. Але на даному етапі нам потрібно практично уявити деякі сценарії, які можна реалізувати негайно, наприклад:
Продовження слідує, наступна стаття буде в основному присвячена огляду та коментарю п'яти хвиль буму Web3 AI, а також деяким продуктам (таким як Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell тощо).