Эволюция ИИ в области Web3: от хайпа до практического применения

С момента появления ChatGPT в конце 2022 года тема ИИ неизменно остается горячей в крипто-сфере. Сообщество Web3 всегда открыто к различным новым концепциям, не говоря уже о потенциально безграничных технологиях ИИ. Поэтому концепция ИИ изначально вспыхнула в крипто-круге в форме "бурного ажиотажа", после чего некоторые проекты начали исследовать ее реальную ценность: какие инновационные приложения криптографические технологии могут предложить для бурно развивающегося ИИ?

В данной статье будет проанализирована история развития ИИ в области Web3, от ранней волны хайпа до возникновения текущих проектных приложений, а также с использованием примеров и данных, чтобы помочь читателям понять отраслевые тенденции и будущие тренды. Наш предварительный вывод таков:

1. Этап хайпа AI мемов уже прошел, оставив некоторые незабываемые воспоминания;
2. Некоторые инфраструктурные Web3 AI проекты подчеркивают преимущества "децентрализации" для безопасности ИИ, но пользователи больше беспокоятся о "прибыли от токенов" и "опыте продукта";
3. В будущем акцент связанных с ИИ криптопроектов может сместиться на чисто прикладные ИИ проекты или платформенные ИИ проекты, интегрирующие множество удобных инструментов, что может стать более долгосрочной инвестиционной возможностью после ажиотажа вокруг ИИ.

Различия в путях развития AI в Web2 и Web3

AI в мире Web2

Искусственный интеллект в мире Web2 в основном продвигается технологическими гигантами и исследовательскими учреждениями, путь его развития относительно стабилен и централизован. Большие компании обучают закрытые черные ящики модели, алгоритмы и данные не раскрываются, пользователи могут только использовать их результаты, что приводит к недостатку прозрачности. Эта централизованная контроль приводит к тому, что AI-решения нельзя проверить, существует предвзятость и неясность ответственности. В целом, инновации в AI Web2 сосредоточены на повышении производительности базовых моделей и коммерческом применении, но процесс принятия решений остается непрозрачным для общественности. Эта проблема привела к тому, что в 2025 году появились новые AI-проекты, подобные Deepseek, которые на первый взгляд являются открытыми, но на самом деле представляют собой "черные ящики".

Кроме непрозрачности, у крупных AI-моделей Web2 есть еще две проблемы: плохой опыт различных форматов продуктов и недостаточная точность в профессионально специализированных областях.

Например, для создания PPT, изображений или видео пользователи склонны использовать профессиональные AI инструменты с низким порогом входа и хорошим опытом, и готовы платить за это. В настоящее время многие AI проекты пытаются использовать безкодовые продукты, чтобы снизить порог входа для пользователей.

Например, пользователи Web3 часто чувствуют себя беспомощными, когда используют ChatGPT или DeepSeek для поиска информации о каком-либо криптопроекте или токене, потому что данные больших моделей пока не могут точно охватить все детали узких отраслей. Поэтому еще одним направлением развития AI-продуктов является углубление и специализация в определенных областях.

AI в мире Web3

Web3 — это более широкая концепция, сосредоточенная на криптоиндустрии, которая объединяет технологии, культуру и сообщество. В отличие от Web2, Web3 больше ориентирован на открытость и общественно-ориентированный подход.

С помощью децентрализованной архитектуры блокчейна проекты AI Web3 обычно подчеркивают открытый исходный код, управление сообществом и прозрачность, пытаясь распределённым образом разорвать традиционную монополию на AI, удерживаемую небольшим числом компаний. Например, некоторые проекты исследуют использование блокчейна для проверки решений AI или позволяют DAO проверять модели AI для уменьшения предвзятости.

В идеальном состоянии Web3 AI стремится к "открытому ИИ", позволяя параметрам модели и логике принятия решений быть проверяемыми сообществом, одновременно стимулируя разработчиков и пользователей участвовать через токеномическую систему. Однако на практике развитие ИИ в Web3 все еще сталкивается с техническими и ресурсными ограничениями: создание децентрализованной ИИ-инфраструктуры крайне сложно, и лишь немногие проекты Web3 AI фактически зависят от централизованных моделей или услуг, просто интегрируя некоторые элементы блокчейна на уровне приложений. Эти проекты можно считать успешными, по крайней мере, в реальном разработке приложений; в то время как большинство проектов Web3 AI все еще являются чистой спекуляцией или спекуляцией под флагом ИИ.

Кроме того, различия в финансировании и моделях участия также влияют на пути развития обеих технологий. Web2 AI обычно движется за счет вложений в исследования и прибыльности продуктов, и его цикл относительно плавный. В то же время Web3 AI сочетает в себе спекулятивные свойства крипторынка, что часто приводит к появлению "всплесков" циклов, которые резко колеблются в зависимости от рыночного настроения: когда концепция становится популярной, средства хлынут в проекты, поднимая цены токенов и их оценку, а когда интерес угасает, популярность проектов и финансирование быстро снижаются. Этот цикл делает путь развития Web3 AI более волатильным и насыщенным нарративом.

Что касается основного нарратива Web3 AI "децентрализованные AI-сети", в настоящее время мы придерживаемся "скромных и осторожных ожиданий". В конце концов, в области Web3 все еще есть такие эпохальные сущности, как BTC и ETH. Но на текущем этапе нам нужно приземленно представить некоторые сценарии, которые могут быть немедленно реализованы, например:

1. Внедрение AI-агентов в существующие Web3 проекты для повышения их эффективности;
2. Объединение ИИ с другими новыми технологиями для создания новых идей, подходящих для криптоиндустрии;
3. Специально разработанные AI-продукты для индустрии Web3, которые предлагают услуги, за которые профессионалы Web3 готовы платить, с точки зрения точности данных или соответствия рабочим привычкам.