ИИ и блокчейн всё больше переплетаются: ИИ даёт более умную автоматизацию и инсайты, а блокчейн добавляет прозрачность, стимулы и децентрализацию. Ниже мы описываем пять ведущих криптопроектов с фокусом на ИИ по рыночной капитализации (август 2024) и объясняем, как каждый интегрирует искусственный интеллект в свою платформу.
Рыночная капитализация: $4.68 млрд (по состоянию на август 2024).
NEAR — это Layer-1 блокчейн, созданный для обработки большого объёма транзакций без перегрузок, характерных для некоторых старых сетей. Он использует шардинг, чтобы распределять работу между валидаторами, позволяя цепочке параллельно обрабатывать множество транзакций и становясь практичной основой для децентрализованных приложений.
NEAR использует ИИ для тонкой настройки поведения сети и поддержки разработчиков. Модели машинного обучения помогают прогнозировать трафик, распределять ресурсы и снижать задержки. Экосистема также экспериментирует с инструментами, где ИИ помогает ускорять создание и тестирование смарт-контрактов, снижая барьеры для разработки сложных dApp.
Рыночная капитализация: $3.64 млрд (по состоянию на август 2024).
Internet Computer стремится размещать целые веб-сервисы прямо на децентрализованной сети, а не полагаться на облачных провайдеров. Это позволяет разработчикам создавать социальные платформы, корпоративные системы, игры и другое с преимуществами распределённого хостинга.
Позволяя логике ИИ выполняться внутри смарт-контрактов и on-chain сервисов, Internet Computer даёт DApp возможность принимать автоматические решения и выполнять тяжёлые вычисления без внешних серверов. Кейсы включают автоматизированные торговые стратегии, инструменты управления рисками и другие сервисы, выгодно использующие автономное принятие решений в реальном времени.
Рыночная капитализация: $2.80 млрд (по состоянию на август 2024).
Альянс объединяет множество проектов для ускорения децентрализованных исследований и разработки в сторону более способных общих систем ИИ. Комбинируя автономные программные агенты, открытые AI-инициативы и безопасные рамки обмена данными, альянс стремится развивать кооперативную экосистему ИИ.
Автономные агенты на базе машинного обучения выполняют задачи вроде переговоров о сервисах, оптимизации логистики и управления ресурсами. Эти агенты могут взаимодействовать друг с другом on-chain, создавая рынок для сервисов и данных, управляемых ИИ, при этом делая упор на открытые инструменты и справедливый доступ.
Рыночная капитализация: $2.04 млрд (по состоянию на август 2024).
Render связывает создателей, которым нужен GPU для рендеринга и обучения моделей, с людьми и организациями, имеющими свободные GPU-ресурсы. Платформа делает высокопроизводительную графику и вычисления более доступными и доступными по цене, распределяя работу между множеством поставщиков.
ИИ улучшает процессы сопоставления и рендеринга на Render. Машинное обучение помогает назначать задачи лучшим доступным GPU и оптимизировать время выполнения и затраты. Техники ИИ также применяются в самом рендеринге для задач вроде upscale, синтеза текстур и ускорения эффектов в реальном времени.
Рыночная капитализация: $2.03 млрд (по состоянию на август 2024).
Bittensor ставит целью создать глобальную открытую нейронную сеть, где участники вносят вычисления и данные для обучения общих моделей. Вместо централизованного контроля вкладчики получают вознаграждение токенами в зависимости от полезности их вкладов.
Протокол связывает механики стимулов напрямую с обучением моделей. Участники (иногда называемые майнерами) запускают AI-задачи и предоставляют данные, а сеть использует алгоритмы оценки для определения качества вкладов и распределения наград. Такая модель поощряет разнообразные входные данные и постоянное улучшение общих возможностей ИИ.
Сочетание ИИ с распределёнными реестрами может снизить зависимость от централизованных провайдеров, создать новые экономические стимулы для обмена данными и вычислениями и сделать сервисы ИИ более прозрачными. Для разработчиков это означает новые варианты построения адаптивных, защищённых и управляемых сообществом приложений; для пользователей — более справедливый доступ и ясное управление данными.
Каждый проект в этом списке подходит к ИИ по‑своему: одни фокусируются на инфраструктуре, другие — на рынках вычислений или децентрализованном обучении моделей. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, изучающим новые стеки, или наблюдателем за инновациями, эти платформы демонстрируют, как ИИ и блокчейн могут дополнять друг друга и создавать новые типы децентрализованных сервисов.