Блокчейн і штучний інтелект (ШІ) — дві технології, які змінюють світ, і їхні шляхи дедалі частіше перетинаються. Одним із результатів цього злиття стали токени ШІ — цифрові активи, створені для підтримки децентралізованих платформ, де можна займатися обчисленнями для ШІ, обмінюватися даними та розгортати моделі.
Головна ідея таких токенів — забрати контроль над технологіями ШІ від централізованих корпорацій, де користувачі рідко володіють своїми даними по-справжньому, і передати його в відкриті, керовані спільнотою екосистеми. В основі лежить філософія блокчейну: децентралізація, суверенітет користувача та право власності на дані й обчислювальні процеси. Такі системи працюють без централізованого управління, спроектовані так, щоб уникнути єдиної точки відмови та підвищити конфіденційність користувачів.
Ажіотаж навколо токенів ШІ різко посилився після виходу ChatGPT наприкінці 2022 року. Цей прорив не тільки привернув увагу широкої публіки до генеративного ШІ, але й викликав помітну реакцію на криптовалютних ринках. Дослідження показують, що пов’язані з ШІ криптоактиви продемонстрували аномально високу дохідність відразу після запуску ChatGPT, досягнувши піку зростання понад 41% протягом двох тижнів.
Такий швидкий ріст цін викликає закономірні питання про реальну цінність цих токенів:
1. Як поточні токени на основі штучного інтелекту функціонують на різних блокчейн-платформах, особливо з точки зору їхньої технічної архітектури, корисності токенів, механізмів консенсусу та бізнес-моделей?
2. Які основні обмеження та проблеми, які заважають проектам з використанням токенів ШІ пропонувати явні переваги перед існуючими централізованими сервісами ШІ?
3. Які технічні обмеження наразі перешкоджають розробці та ширшому впровадженню токенів на основі штучного інтелекту, особливо щодо автономних обчислень, обмежених можливостей всередині мережі та проблем із масштабованістю?
4. Які перспективні інновації та стратегії розробки потенційно можуть підтримати наступне покоління токенів на основі штучного інтелекту, особливо в підвищенні практичної корисності, підвищенні стійкості системи та сприянні розвитку надійніших та інклюзивніших децентралізованих екосистем штучного інтелекту?
Як працюють популярні проекти ШІ
Щоб зрозуміти, що собою являють токени ШІ, розглянемо кілька ключових проектів, які формують цей ринок.
Render (RNDR) Це децентралізована мережа для рендерингу та інших завдань, що вимагають великих потужностей GPU, побудована на Ethereum і Solana. Платформа з’єднує тих, кому потрібні обчислювальні ресурси (наприклад, для 3D-рендерингу чи навчання моделей ШІ), з тими, у кого є вільні потужності. Токен RNDR використовується для оплати послуг, стейкінгу та управління протоколом. Цілісність виконання завдань перевіряється через механізм Proof-of-Render.
Bittensor (TAO) Bittensor — це децентралізована мережа ШІ на власному блокчейні, створеному за допомогою фреймворку Substrate. Проект використовує консенсус Yuma — варіацію Delegated Proof-of-Stake, де винагорода залежить від продуктивності моделі ШІ. Мережа складається з основного ланцюга та спеціалізованих підмереж для різних завдань (NLP, класифікація зображень тощо). Майнери (оператори моделей ШІ) отримують винагороду в токенах TAO, які також використовуються для оплати комісій, стейкінгу та голосувань. Ключова ідея — Proof-of-Intelligence, де майнінг замінюється на генерацію та перевірку корисних результатів ШІ.
Fetch.ai (FET) Це блокчейн першого рівня на базі Cosmos SDK, створений для підтримки автономних програмних агентів. Всередині мережі агенти — по суті, цифрові двійники — можуть вести переговори, укладати угоди та виконувати завдання на основі даних у реальному часі. Нативний токен FET використовується для оплати комісій, послуг агентів, стейкінгу та управління. Платформа спрямована на створення децентралізованої економіки агентів для розв’язання завдань у таких сферах, як DeFi, логістика чи розумні міста.
SingularityNET (AGIX) Спочатку побудований на Ethereum і згодом розширений на Cardano, SingularityNET є децентралізованим маркетплейсом для сервісів ШІ. Розробники можуть розміщувати свої рішення ШІ в загальному реєстрі, а користувачі — оплачувати їх токенами AGIX. Самі моделі працюють off-chain, а блокчейн використовується для координації: пошуку сервісів, проведення платежів та відстеження репутації. AGIX також застосовується для стейкінгу та участі в управлінні.
Ocean Protocol (OCEAN) Цей проект зосереджений на створенні децентралізованої інфраструктури для обміну даними. Ocean Protocol дозволяє безпечно ділитися наборами даних для навчання ШІ, не розкриваючи самі вихідні дані, завдяки механізму "Compute-to-Data". Доступ до датасетів реалізований через спеціальні дататокени (стандарт ERC-20). Нативний токен OCEAN використовується для оплати, стейкінгу (для курування якісних наборів даних) та управління через OceanDAO.
Велике злиття: Fetch.ai, SingularityNET і Ocean У 2024 році ці три проекти оголосили про злиття в Artificial Superintelligence Alliance (ASI). Мета — об’єднати зусилля для створення потужної децентралізованої альтернативи розробкам ШІ великих технологічних корпорацій. Процес включає об’єднання їхніх токенів (FET, AGIX, OCEAN) в єдиний токен ASI, що повинно створити сильнішу економічну та управлінську структуру.
Чому до світлого майбутнього ще далеко
Незважаючи на інноваційність, усі проекти токенів ШІ стикаються з загальним набором фундаментальних проблем. Ці труднощі виникають через невідповідність між величезними обчислювальними потребами ШІ та обмеженнями децентралізованої інфраструктури.
Проблема №1: Ключове обмеження поточних платформ — їхня залежність від off-chain обчислень. Блокчейни, особливо універсальні на кшталт Ethereum, просто не призначені для прямого виконання моделей ML. Це надто ресурсоємно.
В результаті майже всі операції, включаючи навчання та інференс моделей, відбуваються на зовнішніх серверах. Блокчейн виступає лише в ролі координатора та платіжного шару. Наприклад, у SingularityNET сервіси ШІ хостяться на звичайних серверах, а блокчейн керує їхнім виявленням та оплатою. Ocean Protocol зберігає дані off-chain, використовуючи блокчейн тільки для управління метаданими та правами доступу.
Така гібридна архітектура прагматична, але створює проблеми з довірою. Користувачеві доводиться вірити, що зовнішній виконавець чесно виконає свою роботу. Немає надійного on-chain механізму для перевірки результату. Це підриває саму ідею повної децентралізації.
Проблема №2: Повільно і дорого Децентралізовані мережі стикаються з серйозними обмеженнями масштабованістю.
· Пропускна здатність. Публічні блокчейни обробляють у рази менше транзакцій на секунду, ніж потрібно комерційним сервісам ШІ. Якщо кожна взаємодія з моделлю вимагає on-chain транзакції, система просто захлине.
· Обчислювальні потужності. Навчання сучасних моделей, особливо LLM, вимагає величезних кластерів GPU. Децентралізовані мережі поки що не можуть конкурувати з потужностями, які є в OpenAI, Google чи AWS. Координація тисяч вузлів, затримки консенсусу та фрагментація ресурсів — все це знижує загальну ефективність.
· Ціна. Через усі ці накладні витрати, надмірність та неефективність інфраструктури використання сервісів ШІ на блокчейні може бути значно дорожчим, ніж у централізованих провайдерів.
Проблема №3: У централізованих сервісах за якість відповідає провайдер. У децентралізованих мережах немає формальних гарантій коректності чи продуктивності.
Деякі проекти намагаються вирішити це через економічні стимули. Наприклад, Numerai вимагає від дата-сайентистів стейкати токени NMR на підтримку своїх моделей — за поганий результат штрафують, за хороший — винагороджують. Bittensor використовує подібну конкурентну систему. Але такі механізми не захищають від змови валідаторів чи саботажу моделей.
Перевірити результат роботи складної моделі ШІ (наприклад, фінансовий прогноз) так само складно, як і виконати його. Це "дилема верифікації": щоб переконатися в правильності, потрібно перерахувати заново, що зводить нанівець усі переваги делегування завдання.
Проблема №4: Децентралізованим платформам потрібно одночасно залучити і постачальників послуг (розробників ШІ), і споживачів. Але розробники не прийдуть, поки немає користувачів, а користувачі не зацікавляться, поки на платформі немає корисних і якісних моделей.
Ситуацію погіршує конкуренція з безкоштовними та відкритими альтернативами. Навіщо платити за доступ до моделі чи датасету на децентралізованій платформі, якщо аналоги є на Hugging Face чи Kaggle? Проекти на кшталт Ocean Protocol намагаються запропонувати унікальну цінність (наприклад, обчислення на приватних даних), але масове прийняття таких технологій вимагає часу.
Проблема №5: Хто несе відповідальність, якщо децентралізований ШІ завдасть шкоди? У традиційних системах є конкретна компанія-провайдер. У децентралізованих мережах контроль розподілений між псевдонімними учасниками, і знайти відповідального практично неможливо. Це створює "вакуум відповідальності".
Крім того, децентралізоване управління (DAO) — повільний і складний процес. Поки спільнота домовиться про необхідні оновлення протоколу, технологія може піти далеко вперед. Невпевненість у регулюванні криптовалют і ШІ тільки додає проблем. Ця правова "сіра зона" відлякує великих інституційних гравців.
Що далі? Погляд у майбутнє децентралізованого ШІ
Незважаючи на поточні обмеження, робота в галузі перетину ШІ та блокчейну триває. З’являються технології, здатні вирішити багато з описаних проблем і прокласти шлях до надійніших та масштабованіших децентралізованих мереж ШІ.
Верифіковані обчислення (Verifiable Computation) Одне з найперспективних напрямів — це докази з нульовим розголошенням для машинного навчання. Ця технологія дозволяє провайдеру ШІ надати не тільки результат обчислень, але й криптографічне доказ того, що цей результат був отриманий конкретною моделлю на основі конкретних вхідних даних. Це вирішує проблему довіри до off-chain обчислень. Поки що технологія застосовна переважно до легковагових моделей, але дослідження та апаратне прискорення можуть скоро зробити її доступною для ширшого кола завдань.
Спеціалізовані блокчейни та рішення Layer-2 Універсальні блокчейни погано підходять для навантажень ШІ. Тому з’являються спеціалізовані рішення:
· ШІ-орієнтовані L1-блокчейни, які можуть включати нативну підтримку GPU, збільшені розміри блоків чи шардинг за типами завдань ШІ.
· Рішення Layer-2, особливо zk-роллапи. Вони дозволяють пакувати безліч off-chain обчислень ШІ та надсилати в основну мережу тільки одне компактне доказ їхньої коректності. Це значно знижує вартість і збільшує пропускну здатність.
Федеративне навчання на блокчейні (Federated Learning) Ця концепція дозволяє учасникам спільно навчати загальну модель, не обмінюючись при цьому своїми вихідними даними. Блокчейн і смарт-контракти можуть виступати в ролі координатора: керувати раундами навчання, перевіряти оновлення ваг моделі та розподіляти винагороди в токенах залежно від внеску кожного учасника. Це відкриває шлях до створення моделей ШІ на основі чутливих даних (наприклад, у медицині чи фінансах) з збереженням приватності.
Коли проекту дійсно потрібен токен ШІ? Досвід існуючих проектів показує, що токен — це не чарівна пігулка. Перш ніж запускати його, варто поставити собі кілька питань:
1. Дійсно чи потрібна децентралізація? Якщо сервіс може ефективно працювати в централізованій моделі, токен може тільки все ускладнити.
2. Чи є Product-Market Fit? Спочатку — робочий продукт, який розв’язує реальну проблему користувача. Токен не повинен бути просто механізмом для збору грошей.
3. Яка реальна утилітарність токена? Він повинен виконувати критичну функцію в системі (доступ, оплата, управління), а не бути просто спекулятивним активом.
4. Обдумані чи стимули? Токеноміка повинна заохочувати корисні дії (надання даних, обчислювальних потужностей) і сприяти росту мережі.
Висновок: Прямі відповіді на головні питання
Ми детально розглянули поточний стан токенів ШІ, їхні можливості та обмеження. Щоб підбити підсумок, давайте прямо відповімо на ключові питання, які ставить перед нами ця технологія.
Наше дослідження показало, що проекти на кшталт Render, Bittensor та об’єднаний альянс ASI будують децентралізовані екосистеми з різними бізнес-моделями: маркетплейси для алгоритмів (SingularityNET), мережі для GPU-обчислень (Render), платформи для обміну даними (Ocean Protocol) та економіки автономних агентів (Fetch.ai). Їхня технічна архітектура переважно гібридна: блокчейн використовується для координації та розрахунків, тоді як ресурсоємні обчислення ШІ відбуваються off-chain. Корисність токенів полягає в трьох основних функціях: оплата послуг, стейкінг для забезпечення якості чи отримання доступу, та участь у децентралізованому управлінні (DAO).
Незважаючи на всю технічну креативність, більшість існуючих платформ все ще обмежені фундаментальними проблемами і не можуть запропонувати явних переваг перед централізованими сервісами ШІ. Головні з них — це слабка масштабованість, вища вартість та складність у забезпеченні стабільної якості моделей. Труднощі з залученням користувачів та конкуренція з усталенними безкоштовними платформами (Kaggle, Hugging Face) призводять до того, що багато токенів ШІ поки що не виправдовують обіцянок про створення повністю децентралізованих і невикликаючих довіри сервісів ШІ. В результаті вони ризикують функціонувати переважно як спекулятивні фінансові інструменти, а не як двигуни реальних інновацій.
Ключова технічна перешкода — це залежність від off-chain обчислень. Без надійного та ефективного способу верифікувати результат роботи моделі ШІ на блокчейні підривається сама ідея довіри. До цього додаються обмежені можливості on-chain (смарт-контракти не призначені для складних обчислень) та проблеми з масштабованістю (низька пропускна здатність і високі затримки в публічних блокчейнах).
Тим не менш, ця галузь активно розвивається. Потенціал для створення надійніших та інклюзивніших екосистем є. Технології на кшталт zkML (докази з нульовим розголошенням для ML), спеціалізовані блокчейни та рішення L2, а також федеративне навчання на смарт-контрактах відкривають шлях до створення більш перевірених, масштабованих і функціональних децентралізованих систем ШІ. Покращення токеноміки та моделей управління також сприятиме підвищенню їхньої практичної корисності та стійкості.
В підсумку, питання залишається відкритим. Чи зможуть ці екосистеми подолати свої "проблеми" чи так і залишаться в значній мірі ілюзією, підживленою спекулятивними наративами? Майбутні дослідження, технологічні прориви та розробка адекватних моделей управління матимуть вирішальне значення в визначенні того, чи зможе децентралізований ШІ перейти від хайпу до реального та стійкого впливу на світ.
За основу цієї статті взято детальну наукову роботу "AI-Based Crypto Tokens: The Illusion of Decentralized AI?". Я виконав вільний переклад і адаптацію цього матеріалу, постаравшись викласти ключові ідеї простою та живою мовою, додавши свої коментарі та зберігши при цьому технічну суть.
Мета — зробити складний академічний аналіз доступним для широкої аудиторії. Для тих, хто хоче зануритися в усі деталі та ознайомитися з першоджерелом, — ось посилання на оригінальну статтю: посилання
Приєднуйтеся до нашого чату, 24/7 робоча атмосфера, розбираємо ринкові сетапи разом з ком’юніті, також розбираємо помилки, допомагаємо один одному виходити з поганих угод посилання на чат (посилання). Якщо стаття здалася вам цікавою, то буду вдячний за підписку на тг канал (посилання).
Коментарі