10 лучших прогнозов для крипто ИИ в 2025 году

С бурно развивающейся индустрией искусственного интеллекта область криптографии и искусственного интеллекта быстро развивается. Исследователь, специализирующийся на этой области, сделал 10 прогнозов на 2025 год. Ниже приведены детали прогноза.

! Топ-10 прогнозов для крипто-ИИ в 2025 году: общая рыночная капитализация в $150 млрд, 99% агентов ИИ умрут

1. Общая рыночная капитализация токенов крипто AI составляет $150 млрд

В настоящее время рыночная капитализация токенов крипто AI составляет всего 2,9% от рыночной капитализации альткоинов, но такое соотношение продлится недолго.

ИИ охватывает все: от платформ смарт-контрактов до мемов, DePIN и агентских платформ, сетей передачи данных и интеллектуальных координационных уровней, а его рыночная позиция, несомненно, сопоставима с позицией DeFi и мемов.

Почему вы в этом уверены?

• Шифрование ИИ находится на стыке двух самых мощных технологий.
• Событие, вызывающее ажиотаж вокруг ИИ: IPO или аналогичное событие в известной компании, занимающейся искусственным интеллектом, может вызвать глобальный ажиотаж вокруг искусственного интеллекта. В то же время традиционный капитал начал концентрироваться на децентрализованной инфраструктуре ИИ
• Розничная мания: Концепция искусственного интеллекта проста для понимания и интересна, и розничные инвесторы теперь могут инвестировать в нее с помощью токенов. Помните золотую лихорадку за мемами в 2024 году? ИИ будет таким же безумием, за исключением того, что ИИ действительно меняет мир.

! Топ-10 прогнозов для крипто-ИИ в 2025 году: при общей рыночной капитализации в 150 миллиардов долларов 99% агентов ИИ умрут

2. Возрождение Bittensor

Bittensor, децентрализованная инфраструктура искусственного интеллекта, работает в сети уже много лет и является ветеранским проектом в пространстве крипто-искусственного интеллекта. Несмотря на популярность ИИ, цена его токена колеблется на уровне годичной давности.

И теперь мышление цифрового улья Bittensor незаметно продвинулось вперед: большее количество подсетей имеют более низкие регистрационные сборы, подсети превосходят традиционные пиры по реальным показателям, таким как скорость вывода, а совместимость с EVM привносит в сеть Bittensor функции, подобные DeFi.

Почему токен TAO не взлетел? Резкий инфляционный план и концентрация рынка на платформе Agent помешали его ралли. Тем не менее, dTAO (запуск которого ожидается в 1 квартале 2025 года) может стать важным поворотным моментом. С dTAO у каждой подсети будут свои токены, и относительная цена этих токенов будет определять, как будет распределяться эмиссия.

Почему Bittensor может вернуться к жизни:

• Рыночная эмиссия: dTAO напрямую связывает вознаграждение за блок с инновациями и фактическими измеримыми показателями. Чем лучше подсеть, тем ценнее будут ее токены.
• Концентрация капиталовложений: инвесторы в конечном итоге могут нацелиться на конкретные подсети, в которые они верят. Если какая-либо конкретная подсеть преуспевает благодаря инновационным методам распределенного обучения, инвесторы могут развернуть капитал, чтобы отразить свою точку зрения.
• Интеграция EVM: Совместимость с EVM привлекает более широкое сообщество разработчиков крипто-нативов в Bittensor, преодолевая разрыв с другими сетями.

3. Расчётный рынок — следующий "L1 рынок"

Очевидным мегатрендом сейчас является ненасытный спрос на вычислительную технику.

Генеральный директор известной компании по производству чипов как-то сказал, что спрос на инференс увеличится «в миллиард раз». Этот экспоненциальный рост может нарушить традиционные инфраструктурные инициативы, а новых решений не хватает.

Уровень децентрализованных вычислений обеспечивает необработанные вычисления (для обучения и вывода) проверяемым и экономичным способом. Некоторые стартапы потихоньку строят прочный фундамент, фокусируясь на продуктах, а не на токенах (ни у одной из этих компаний нет токенов). По мере того, как децентрализованное обучение моделей ИИ становится практичным, весь целевой рынок резко вырастет.

По сравнению с L1:

• Прямо как в 2021 году: помните, сколько известных публичных сетей боролись за «лучший» L1? Аналогичная конкуренция будет существовать между вычислительными протоколами для разработчиков и приложениями искусственного интеллекта, созданными с использованием их вычислительных слоев.
• Традиционный спрос: рынок облачных вычислений стоимостью от $680 млрд до $2,5 трлн затмевает рынок крипто-ИИ. Если эти децентрализованные вычислительные решения смогут привлечь хотя бы часть традиционных облачных клиентов, они могут увидеть следующую волну 10- или 100-кратного роста.

Точно так же, как известная публичная цепочка выигрывает в поле L1, победитель будет доминировать в совершенно новом поле. Следите за надежностью (например, за надежными соглашениями об уровне обслуживания или SLA), экономичностью и удобством для разработчиков.

4. AI агенты будут заполнять блокчейн-транзакции

К концу 2025 года 90% транзакций в сети больше не будут выполняться реальными людьми, а будут выполняться группой агентов искусственного интеллекта, которые постоянно ребалансируют пулы ликвидности, распределяют вознаграждения или выполняют микроплатежи на основе потоков данных в режиме реального времени.

Это не звучит надуманно. Все, что было создано за последние семь лет (L1, роллап, DeFi, NFT), незаметно проложило путь к миру, где ИИ работает в блокчейне.

По иронии судьбы, многие строители могут даже не осознавать, что они создают инфраструктуру для будущего, управляемого машинами.

Почему произошел такой переход?

• Больше никаких человеческих ошибок: смарт-контракты выполняются точно так, как закодировано. Агенты ИИ, в свою очередь, могут обрабатывать большие объемы данных быстрее и точнее, чем реальные люди.
• Микроплатежи: Эти транзакции, управляемые агентами, станут меньше, чаще и эффективнее. Это особенно верно в тех случаях, когда на некоторых L1/L2 наблюдается тенденция к снижению транзакционных издержек.
• Стелс-инфраструктура: Люди были бы рады отказаться от прямого контроля, если бы можно было уменьшить некоторые хлопоты.

AI-агенты будут генерировать огромное количество цепочечных активностей, неудивительно, что все L1/L2 принимают агентов.

Самая большая проблема заключается в том, чтобы сделать эти системы, управляемые агентами, подотчетными людям. Поскольку соотношение транзакций, инициированных агентами, и транзакций, инициированных человеком, продолжает расти, потребуются новые механизмы управления, аналитические платформы и инструменты аудита.

5. Взаимодействие между агентами: рост кластеров

Концепция кластера агентов — крошечных агентов с искусственным интеллектом, работающих вместе для выполнения грандиозных планов, звучит как сюжет следующего большого хита научно-фантастического фильма ужасов.

Сегодняшние агенты ИИ в основном являются «одинокими волками», действующими изолированно с минимальным и непредсказуемым взаимодействием.

Кластеры агентов изменят это, позволив сети агентов ИИ обмениваться информацией, вести переговоры и принимать совместные решения. Думайте об этом как о децентрализованном наборе специализированных моделей, каждая из которых вносит свой уникальный вклад в решение более крупных и сложных задач.

Кластер может координировать распределенные вычислительные ресурсы на определенных платформах. Другой кластер может обрабатывать дезинформацию, проверяя источник в режиме реального времени до того, как контент распространится в социальных сетях. Каждый агент в кластере является экспертом и может выполнять свои задачи с высокой точностью.

Эти кластерные сети создадут более мощный интеллект, чем любой отдельный изолированный ИИ.

Для процветания кластеров необходимы общие стандарты связи. Независимо от базовой платформы, агенты должны иметь возможность обнаруживать, проверять и совместно работать. Некоторые команды закладывают основу для появления кластеров агентов.

Это подчеркивает ключевую роль децентрализации. Под управлением прозрачных правил на цепочке задачи распределяются между различными кластерами, что делает систему более устойчивой и адаптивной. Если один агент терпит неудачу, другие агенты вмешиваются.

6. Команда криптографического ИИ будет представлять собой гибрид людей и машин

Соглашение предусматривало, что агент ИИ будет стажером в социальных сетях и будет платить ей 1000 долларов в день. Агент не ладит со своими коллегами-людьми - она чуть не увольняет одного из них, хвастаясь своей работой.

Как бы странно это ни звучало, но это предвестник будущего, в котором ИИ-агенты станут настоящими сотрудниками, обладающими автономией, ответственностью и даже зарплатой. Компании из разных отраслей проводят бета-тестирование гибридных команд.

Будущее будет работать с AI Agent, не как раб, а как равноправный человек:

• Повышение производительности: операторы могут обрабатывать большие объемы данных, общаться друг с другом и принимать решения круглосуточно без необходимости спать или делать перерыв на кофе.
• Укрепляйте доверие с помощью смарт-контрактов: блокчейн — это непредвзятый, неутомимый и никогда не забываемый надзиратель. Ончейн-реестр, который гарантирует, что важные операции агента следуют определенным граничным условиям/правилам.
• Развивающиеся социальные нормы: Не нужно много времени, чтобы начать думать об этикете взаимодействия с агентами — скажет ли ИИ «пожалуйста» и «спасибо»? Будут ли они нести моральную ответственность за свои ошибки или будут винить своих разработчиков?

"Сотрудники" и "программное обеспечение" начнут исчезать границы между ними в 2025 году.

! Топ-10 прогнозов для крипто ИИ в 2025 году: общая рыночная капитализация в 150 миллиардов долларов, 99% агентов ИИ умрут

7. 99% AI-агентов исчезнут — выживет только то, что полезно

В будущем мы увидим «дарвиновский» отказ от агентов ИИ. Потому что запуск агентов ИИ требует затрат в виде вычислительной мощности (т. е. затрат на вывод). Если агент не в состоянии генерировать достаточную стоимость, чтобы покрыть свою «арендную плату», игра заканчивается.

Пример игры на выживание агента:

• Carbon Credit AI: представьте себе агента, который ищет децентрализованную энергетическую сеть, выявляет недостатки и автономно торгует токенизированными углеродными кредитами. Она зарабатывает достаточно денег, чтобы оплачивать свои собственные расчеты, прежде чем начнет процветать.
• DEX арбитражный робот: агент, использующий ценовые различия между децентрализованными биржами, может генерировать стабильный доход для оплаты своих издержек на вывод.
• постер в социальных сетях: у виртуальных KOL с искусственным интеллектом есть милые шутки, но нет стабильного источника дохода? Как только новизна исчезает (цена токена резко падает), вы не сможете оплачивать свои собственные сборы.

Агенты, движимые полезностью, процветают, в то время как агенты, отвлекающие внимание, постепенно становятся неактуальными.

Этот механизм устранения приносит пользу отрасли. Разработчики вынуждены внедрять инновации и отдавать приоритет производственным сценариям, а не уловкам. С появлением этих более могущественных и эффективных Агентов стало возможным заставить скептиков замолчать.

! Топ-10 прогнозов для крипто-ИИ в 2025 году: при общей рыночной капитализации в 150 миллиардов долларов 99% агентов ИИ умрут

8. Синтетические данные перевешивают человеческие

"Данные - это новая нефть". Искусственный интеллект процветает благодаря данным, но его жажда вызывает опасения по поводу надвигающегося истощения данных.

Общепринятое мнение заключается в том, чтобы найти способы собирать реальные данные о частной жизни пользователей и даже платить за это. Но более практичным путем является использование синтетических данных, особенно в строго регулируемых отраслях или там, где реальных данных мало.

Синтетические данные — это искусственно созданный набор данных, предназначенный для имитации распределения данных в реальном мире. Предоставляет масштабируемую, этичную и безопасную для конфиденциальности альтернативу человеческим данным.

Почему синтетические данные так эффективны:

• Неограниченный масштаб: Нужен миллион медицинских рентгеновских снимков или 3D-сканирование вашего завода? Синтетическая генерация может быть произведена в неограниченных количествах, не дожидаясь реального пациента или настоящей фабрики.
• Конфиденциальность: При использовании наборов данных, созданных человеком, никакая личная информация не подвергается риску.
• Настраиваемый: можно настроить распределение в соответствии с конкретными требованиями к обучению.

Человеческие данные, принадлежащие пользователям, по-прежнему важны во многих случаях, но синтетические данные могут превзойти пользовательские данные с точки зрения объема, скорости генерации и свободы от ограничений конфиденциальности, если они продолжат совершенствоваться в реальности.

Следующая волна децентрализованного ИИ, вероятно, будет сосредоточена вокруг «микролабораторий», которые могут создавать узкоспециализированные синтетические наборы данных, адаптированные к конкретным случаям использования.

Эти микролаборатории будут ловко обходить политические и нормативные препятствия при сборе данных — так же, как некоторые проекты обходят ограничения веб-скрейпинга, используя миллионы распределенных узлов.

! Топ-10 прогнозов для крипто-ИИ в 2025 году: общая рыночная капитализация в $150 млрд, 99% агентов ИИ умрут

9. Децентрализованное обучение более полезно

В 2024 году некоторые первопроходцы расширяют границы децентрализованного обучения. Модель с 15 миллиардами параметров была обучена в среде с низкой пропускной способностью, доказав, что крупномасштабное обучение возможно за пределами традиционных централизованных настроек.

Хотя эти модели по сравнению с существующими базовыми моделями