Эволюционный путь ИИ в области Web3 и будущие тренды
С момента появления ChatGPT в конце 2022 года искусственный интеллект стал горячей темой в области криптовалют. Сообщество Web3 всегда открыто к новым концепциям, особенно когда речь идет о перспективах применения технологий ИИ в будущем. Концепция ИИ изначально вспыхнула в криптокруге в форме "мемного бума", после чего некоторые проекты начали исследовать его реальную ценность, размышляя о том, какие инновационные приложения криптотехнологии могут принести бурно развивающемуся ИИ.
В данной статье будет проанализирована траектория развития ИИ в области Web3, от раннего волны ажиотажа до появления текущих прикладных проектов, а также с использованием примеров и данных поможет читателям понять направления отрасли и будущие тенденции. Наш предварительный вывод таков:
Этап AI мема уже позади, все эти переживания убытков и прибыли станут историей.
Некоторые базовые Web3 AI проекты подчеркивают вклад "децентрализации" в безопасность ИИ, но пользователи не очень обращают на это внимание. Пользователи больше заботятся о "ценности токенов" и "практичности продукта".
Если вы хотите инвестировать в криптопроекты, связанные с ИИ, следует обратить внимание на проекты с чистым прикладным ИИ или платформенные проекты ИИ, которые могут интегрировать различные удобные инструменты или агентов. Это может стать более долгосрочной инвестиционной темой после AI Meme.
Различия в развитии ИИ между Web2 и Web3
ИИ в мире Web2
AI в Web2 в основном продвигается технологическими гигантами и исследовательскими институтами, путь развития относительно стабилен и централизован. Крупные компании, такие как OpenAI, Google и другие, обучают закрытые черные ящики моделей, алгоритмы и данные не публичны, пользователи могут только использовать их результаты, что приводит к отсутствию прозрачности. Эта централизованная контроль приводит к тому, что принятие решений AI трудно аудировать, существует проблема предвзятости и неопределенности ответственности. В целом, инновации AI в Web2 сосредоточены на повышении производительности базовых моделей и реализации коммерческих приложений, но процесс принятия решений не прозрачен для общественности. Эта проблема привела к тому, что в 2025 году появились новые AI-проекты, такие как Deepseek, которые на первый взгляд открыты, но на самом деле "подталкивают пользователей".
Кроме непрозрачных недостатков, у крупных AI-моделей Web2 есть две проблемы: недостаточная пользовательская опытность в различных продуктах и недостаточная точность в специализированных областях.
Например, пользователи, создавая PPT, изображения или видео, по-прежнему склонны использовать новые AI-продукты с низким порогом входа и хорошим опытом, и готовы за это платить. В настоящее время многие AI-проекты пытаются создать безкодовые AI-продукты, чтобы снизить порог входа для пользователей.
Кроме того, пользователи Web3 часто испытывают беспомощность при использовании ChatGPT или DeepSeek для запроса информации о каком-либо криптопроекте или токене, поскольку данные больших моделей все еще не могут точно охватить детали каждой подотрасли. Поэтому еще одним направлением развития многих AI-продуктов является углубленный анализ данных и исследование в определенных подотраслях.
ИИ в мире Web3
Мир Web3 сосредоточен вокруг криптоиндустрии и включает более широкие концепции технологий, культуры и сообществ. По сравнению с Web2, Web3 больше ориентирован на открытость и драйв сообществ.
Используя децентрализованную архитектуру блокчейна, проекты AI в Web3 обычно подчеркивают открытый исходный код, управление сообществом и прозрачность, надеясь сломать традиционную монополию AI, контролируемую несколькими компаниями, с помощью распределенного подхода. Например, некоторые проекты исследуют использование блокчейна для верификации решений AI (доказательства с нулевым разглашением обеспечивают надежность вывода модели) или позволяют DAO проверять модели AI для уменьшения предвзятости.
В идеальных условиях Web3 AI стремится к "открытому ИИ", позволяя параметрам модели и логике принятия решений подвергаться аудиту сообществом, одновременно стимулируя разработчиков и пользователей участвовать через токеномическую модель. Однако на практике развитие ИИ в Web3 также сталкивается с техническими и ресурсными ограничениями: создание децентрализованной ИИ-инфраструктуры чрезвычайно сложно (обучение больших моделей требует огромных вычислительных мощностей и данных, и ни один из проектов Web3 не располагает средствами, достаточными для того, чтобы конкурировать с OpenAI), а немногие проекты, которые утверждают, что они являются Web3 AI, на самом деле по-прежнему зависят от централизованных моделей или услуг, лишь интегрируя некоторые элементы блокчейна на уровне приложений. Эти проекты Web3 AI все же достаточно надежны, по крайней мере, в контексте реальной разработки приложений; тогда как большинство проектов Web3 AI остаются чисто спекулятивными или продвигают концепции под флагом ИИ.
Кроме того, различия в финансировании и моделях участия также влияют на пути развития обоих направлений. Web2 AI обычно движимы инвестициями в исследования и прибыльностью продуктов, цикл относительно ровный. В то время как Web3 AI сочетает в себе спекулятивные свойства крипторынка, часто возникают "волны" циклов, которые резко колеблются в зависимости от рыночного настроения: когда концепция становится популярной, средства стремительно вваливаются, поднимая цены и оценку токенов, а когда интерес угасает, популярность проекта и финансирование быстро снижаются. Этот цикл делает путь развития Web3 AI более волатильным и ориентированным на повествование. Например, концепция AI, которая не имеет существенного прогресса, также может вызвать резкий рост цен токенов из-за рыночного настроения; наоборот, в случае низкой рыночной активности даже технические достижения трудно привлечь внимание.
Что касается основного нарратива Web3 AI "децентрализованная AI-сеть", то в настоящее время мы занимаем "осторожно оптимистичную" позицию. В конце концов, в области Web3 существуют такие эпохальные явления, как Биткойн и Эфириум. Но на текущем этапе нам нужно прагматично представить некоторые сценарии, которые можно немедленно реализовать, например:
Внедрение AI Agent в существующие проекты Web3 для повышения эффективности самого проекта.
Объединение ИИ с другими новыми технологиями для создания новых идей, применимых к криптоиндустрии, даже если это всего лишь концепция, привлекающая внимание, тоже хорошо.
Разработка специализированных AI-продуктов для индустрии Web3, предоставляющих услуги, за которые пользователи Web3 готовы платить, как по точности данных, так и по более тесному соответствию рабочим привычкам организаций или индивидуумов в Web3.
Продолжение следует, следующая статья будет в основном посвящена обзору и комментированию пяти волн хайпа Web3 AI, а также некоторым продуктам (таким как Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell и др.).
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.
Эволюционный путь и новые возможности в области Web3 после волны AI
Эволюционный путь ИИ в области Web3 и будущие тренды
С момента появления ChatGPT в конце 2022 года искусственный интеллект стал горячей темой в области криптовалют. Сообщество Web3 всегда открыто к новым концепциям, особенно когда речь идет о перспективах применения технологий ИИ в будущем. Концепция ИИ изначально вспыхнула в криптокруге в форме "мемного бума", после чего некоторые проекты начали исследовать его реальную ценность, размышляя о том, какие инновационные приложения криптотехнологии могут принести бурно развивающемуся ИИ.
В данной статье будет проанализирована траектория развития ИИ в области Web3, от раннего волны ажиотажа до появления текущих прикладных проектов, а также с использованием примеров и данных поможет читателям понять направления отрасли и будущие тенденции. Наш предварительный вывод таков:
Этап AI мема уже позади, все эти переживания убытков и прибыли станут историей.
Некоторые базовые Web3 AI проекты подчеркивают вклад "децентрализации" в безопасность ИИ, но пользователи не очень обращают на это внимание. Пользователи больше заботятся о "ценности токенов" и "практичности продукта".
Если вы хотите инвестировать в криптопроекты, связанные с ИИ, следует обратить внимание на проекты с чистым прикладным ИИ или платформенные проекты ИИ, которые могут интегрировать различные удобные инструменты или агентов. Это может стать более долгосрочной инвестиционной темой после AI Meme.
Различия в развитии ИИ между Web2 и Web3
ИИ в мире Web2
AI в Web2 в основном продвигается технологическими гигантами и исследовательскими институтами, путь развития относительно стабилен и централизован. Крупные компании, такие как OpenAI, Google и другие, обучают закрытые черные ящики моделей, алгоритмы и данные не публичны, пользователи могут только использовать их результаты, что приводит к отсутствию прозрачности. Эта централизованная контроль приводит к тому, что принятие решений AI трудно аудировать, существует проблема предвзятости и неопределенности ответственности. В целом, инновации AI в Web2 сосредоточены на повышении производительности базовых моделей и реализации коммерческих приложений, но процесс принятия решений не прозрачен для общественности. Эта проблема привела к тому, что в 2025 году появились новые AI-проекты, такие как Deepseek, которые на первый взгляд открыты, но на самом деле "подталкивают пользователей".
Кроме непрозрачных недостатков, у крупных AI-моделей Web2 есть две проблемы: недостаточная пользовательская опытность в различных продуктах и недостаточная точность в специализированных областях.
Например, пользователи, создавая PPT, изображения или видео, по-прежнему склонны использовать новые AI-продукты с низким порогом входа и хорошим опытом, и готовы за это платить. В настоящее время многие AI-проекты пытаются создать безкодовые AI-продукты, чтобы снизить порог входа для пользователей.
Кроме того, пользователи Web3 часто испытывают беспомощность при использовании ChatGPT или DeepSeek для запроса информации о каком-либо криптопроекте или токене, поскольку данные больших моделей все еще не могут точно охватить детали каждой подотрасли. Поэтому еще одним направлением развития многих AI-продуктов является углубленный анализ данных и исследование в определенных подотраслях.
ИИ в мире Web3
Мир Web3 сосредоточен вокруг криптоиндустрии и включает более широкие концепции технологий, культуры и сообществ. По сравнению с Web2, Web3 больше ориентирован на открытость и драйв сообществ.
Используя децентрализованную архитектуру блокчейна, проекты AI в Web3 обычно подчеркивают открытый исходный код, управление сообществом и прозрачность, надеясь сломать традиционную монополию AI, контролируемую несколькими компаниями, с помощью распределенного подхода. Например, некоторые проекты исследуют использование блокчейна для верификации решений AI (доказательства с нулевым разглашением обеспечивают надежность вывода модели) или позволяют DAO проверять модели AI для уменьшения предвзятости.
В идеальных условиях Web3 AI стремится к "открытому ИИ", позволяя параметрам модели и логике принятия решений подвергаться аудиту сообществом, одновременно стимулируя разработчиков и пользователей участвовать через токеномическую модель. Однако на практике развитие ИИ в Web3 также сталкивается с техническими и ресурсными ограничениями: создание децентрализованной ИИ-инфраструктуры чрезвычайно сложно (обучение больших моделей требует огромных вычислительных мощностей и данных, и ни один из проектов Web3 не располагает средствами, достаточными для того, чтобы конкурировать с OpenAI), а немногие проекты, которые утверждают, что они являются Web3 AI, на самом деле по-прежнему зависят от централизованных моделей или услуг, лишь интегрируя некоторые элементы блокчейна на уровне приложений. Эти проекты Web3 AI все же достаточно надежны, по крайней мере, в контексте реальной разработки приложений; тогда как большинство проектов Web3 AI остаются чисто спекулятивными или продвигают концепции под флагом ИИ.
Кроме того, различия в финансировании и моделях участия также влияют на пути развития обоих направлений. Web2 AI обычно движимы инвестициями в исследования и прибыльностью продуктов, цикл относительно ровный. В то время как Web3 AI сочетает в себе спекулятивные свойства крипторынка, часто возникают "волны" циклов, которые резко колеблются в зависимости от рыночного настроения: когда концепция становится популярной, средства стремительно вваливаются, поднимая цены и оценку токенов, а когда интерес угасает, популярность проекта и финансирование быстро снижаются. Этот цикл делает путь развития Web3 AI более волатильным и ориентированным на повествование. Например, концепция AI, которая не имеет существенного прогресса, также может вызвать резкий рост цен токенов из-за рыночного настроения; наоборот, в случае низкой рыночной активности даже технические достижения трудно привлечь внимание.
Что касается основного нарратива Web3 AI "децентрализованная AI-сеть", то в настоящее время мы занимаем "осторожно оптимистичную" позицию. В конце концов, в области Web3 существуют такие эпохальные явления, как Биткойн и Эфириум. Но на текущем этапе нам нужно прагматично представить некоторые сценарии, которые можно немедленно реализовать, например:
Продолжение следует, следующая статья будет в основном посвящена обзору и комментированию пяти волн хайпа Web3 AI, а также некоторым продуктам (таким как Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell и др.).