Децентрализованный ИИ: преимущества, проблемы и основные проекты.

Искусственный интеллект становится все более мощным, но большая часть его развития контролируется небольшим числом технологических компаний. Это вызывает опасения по поводу прозрачности, права собственности на данные, доступа к ним и того, кто получает выгоду от развития ИИ.

Однако сегодня большая часть передовых разработок в области ИИ по-прежнему контролируется небольшим числом крупных технологических компаний. Основные модели ИИ часто представляют собой закрытые системы, что означает, что пользователи имеют ограниченную информацию о том, как они обучаются, какие данные используются и как принимаются решения. 

Это вызывает опасения по поводу прозрачности, права собственности на данные, цензуры и того, кто получает выгоду от растущей экономической ценности ИИ.

Децентрализованный ИИ призван изменить это, объединив искусственный интеллект с принципами блокчейна. Вместо того чтобы полагаться на закрытые системы, он создает сети, где разработчики, исследователи, пользователи и участники могут взаимодействовать, обмениваться ресурсами и иметь больший контроль над тем, как создается и используется ИИ.

Это привело к появлению децентрализованных проектов в области искусственного интеллекта, ориентированных на вычислительные мощности, обмен данными, агентов ИИ и открытые интеллектуальные сети.

Ключ на вынос 

• Децентрализованный ИИ делает искусственный интеллект более открытым, позволяя людям предоставлять данные, вычислительные мощности и модели, выходя за рамки крупных технологических компаний.
• Технология блокчейн повышает прозрачность и обеспечивает право собственности на ИИ, упрощая проверку действий и предоставляя пользователям больший контроль над своими данными.
• Разные проекты решают разные задачи в области искусственного интеллекта; Bittensor фокусируется на сетях ИИ, Render и Akash — на вычислительной мощности, а Ocean Protocol — на конфиденциальности данных.
• Этот сектор по-прежнему сталкивается с такими проблемами, как риски безопасности, вопросы управления, регулирование и масштабирование децентрализованных сетей.
• Децентрализованный ИИ по-прежнему сталкивается с серьезными проблемами, включая риски безопасности, конфликты в управлении, неопределенность в регулировании и трудности координации крупных глобальных сетей без центрального органа.

Что такое децентрализованный ИИ в криптовалюте?

Децентрализованный ИИ в криптовалютах относится к системам искусственного интеллекта, построенным на блокчейн-сетях, где вычислительная мощность, данные, модели и принятие решений распределены между множеством независимых участников, а не контролируются одной компанией.

Она объединяет искусственный интеллект с криптографической инфраструктурой для создания открытых сетей ИИ, где пользователи могут вносить ресурсы, подтверждать свою активность и получать вознаграждения в виде токенов. Цель этих систем — сделать ИИ более прозрачным, доступным и ориентированным на сообщество.

Объяснение трех компонентов

Децентрализованный ИИ в криптовалютах объединяет три основные идеи: децентрализацию, искусственный интеллект и технологию блокчейн.

Децентрализованные сети

Традиционная разработка ИИ часто контролируется крупными технологическими компаниями, которые управляют огромными центрами обработки данных, владеют оборудованием, собирают большие массивы данных и управляют доступом к своим моделям ИИ. 

Децентрализованный ИИ использует иной подход, распределяя эти ресурсы между множеством независимых участников. Одна из специализированных методик, используемых в сетях, подобных Fetch.ai, — это федеративное обучение (например, CoLearn), которое позволяет обучать модели на основе множества источников данных без централизации исходных данных, обеспечивая конфиденциальность при использовании распределенных знаний.

Вместо того чтобы полагаться на инфраструктуру одной компании, децентрализованные сети искусственного интеллекта позволяют отдельным лицам и организациям по всему миру вносить свой вклад, предоставляя вычислительные мощности, данные или модели ИИ. Участники могут предоставлять неиспользуемые мощности графических процессоров, помогать в обучении моделей или поддерживать работу сети.

Искусственный интеллект

В контексте децентрализованного искусственного интеллекта под искусственным интеллектом подразумеваются системы, способные анализировать данные , выявлять закономерности, делать прогнозы и выполнять задачи.

В сфере криптовалют искусственный интеллект может поддерживать такие виды деятельности, как анализ рынка, торговые инструменты, управление портфелем, мониторинг блокчейна, принятие решений в области управления , а также ИИ-агентов, взаимодействующих с кошельками и децентрализованными приложениями. В сочетании с блокчейном эти системы ИИ могут выполнять задачи более независимо с помощью смарт-контрактов и автоматизированных платежей.

Блокчейн интеграция

Блокчейн обеспечивает инфраструктуру, которая соединяет и координирует децентрализованные сети искусственного интеллекта. Вместо того чтобы одна компания контролировала систему, блокчейн позволяет множеству участников вносить ресурсы и работать вместе.

Это позволяет реализовать такие функции, как вознаграждение участников в виде токенов, смарт-контракты для автоматизированных соглашений, прозрачную ведение записей для проверки и открытое участие без необходимости одобрения центрального органа.

Вместе ИИ и блокчейн создают систему, в которой разработка и эксплуатация ИИ осуществляются совместно в рамках сети, а не контролируются несколькими компаниями.

Почему децентрализованный ИИ важен в криптовалюте

Децентрализованный ИИ связан с одной из главных идей криптовалют: снижением зависимости от централизованных систем. В то время как криптовалюты фокусируются на создании более открытых финансовых сетей, децентрализованный ИИ применяет аналогичный подход к искусственному интеллекту, распределяя право собственности, доступ и участие по более широкой сети.

Практические преимущества децентрализованного ИИ

• Одним из главных преимуществ является то, что блокчейн может поддерживать новые экономики, основанные на искусственном интеллекте. Агентам ИИ может потребоваться часто совершать небольшие транзакции, такие как оплата данных, вычислительных ресурсов или услуг. Криптовалютные платежи могут упростить управление этими автоматизированными взаимодействиями.

• Децентрализованный ИИ также может повысить прозрачность. Вместо того чтобы полагаться только на закрытые системы ИИ, контролируемые компаниями, децентрализованные сети могут позволить пользователям проверять, как обрабатываются модели, данные и транзакции.

• Еще одно преимущество — открытое участие. Разработчики, исследователи и отдельные лица могут вносить свой вклад, предоставляя вычислительные мощности, данные или модели, без необходимости получения разрешения от какой-либо конкретной организации.

Рост рынка и расширение экосистемы

Децентрализованный сектор искусственного интеллекта развивался вокруг нескольких областей, включая децентрализованные вычисления, сети моделей ИИ, рынки данных и платформы для агентов ИИ. 

Такие проекты, как Render Network и Akash Network, сосредоточены на распределенных вычислительных ресурсах, в то время как платформы вроде Ocean Protocol исследуют децентрализованный обмен данными. Сети искусственного интеллекта, такие как Bittensor, ориентированы на создание открытых экосистем моделей ИИ.

Примечание: Рыночная капитализация токенов в секторе децентрализованного ИИ часто опережает фактическое использование сети, отражая значительный спекулятивный интерес наряду с продолжающимся прогрессом в разработке.

По мере роста внедрения эти сети изучают новые способы предоставления инфраструктуры ИИ вне рамок традиционных централизованных поставщиков. Однако этот сектор все еще находится в стадии развития, и размер его рынка меняется по мере развития цен на токены и проектов.

Централизованный ИИ против децентрализованного ИИ: полное сравнение

Централизованный и децентрализованный ИИ используют разные подходы к созданию и управлению системами искусственного интеллекта. Традиционный централизованный ИИ опирается на крупные организации, контролирующие инфраструктуру, данные и модели, в то время как децентрализованный ИИ распределяет эти ресурсы между множеством участников, используя такие технологии, как блокчейн.

Аспект	Централизованный ИИ	Децентрализованный ИИ	Победитель и почему
Управление	Системы искусственного интеллекта в основном контролируются несколькими крупными технологическими компаниями, которые владеют инфраструктурой и моделями.	Ресурсы ИИ распределены между множеством независимых участников с открытым доступом.	Децентрализованный ИИ — снижает концентрацию контроля и способствует более широкому участию.
Прозрачность	Многие модели функционируют как закрытые системы с ограниченной прозрачностью в отношении обучающих данных и процессов принятия решений.	Модели с открытым исходным кодом и проверяемые записи могут упростить проверку работы ИИ.	Децентрализованный ИИ – повышает прозрачность и подотчетность.
Конфиденциальность данных	Пользовательские данные часто хранятся и обрабатываются на серверах, контролируемых компанией.	Использует такие подходы, как федеративное обучение и распределенная обработка, чтобы предоставить пользователям больший контроль над данными.	Децентрализованный ИИ — способствует расширению прав собственности на данные.
О компании	Доступ может зависеть от политики компании, ограничений API, ценообразования или местоположения.	Обеспечивает более широкое участие посредством открытых сетей и систем, не требующих разрешений.	Децентрализованный ИИ — создает меньше барьеров для участия.
Эффективности	Крупные компании в настоящее время располагают ресурсами для создания одних из самых передовых моделей искусственного интеллекта.	Децентрализованные системы совершенствуются, но всё ещё могут отставать от ведущих централизованных моделей.	Централизованный ИИ – более высокая производительность во многих современных моделях.
Стоимость	Пользователи могут полагаться на подписку, плату за API или корпоративные тарифы.	Использует рыночные системы, в которых пользователи могут получать доступ к ресурсам ИИ через децентрализованные сети.	Зависит от ситуации – децентрализованные модели могут предлагать конкурентоспособные цены.
Цензура	Компании определяют политику использования и могут ограничивать доступ к определенным услугам.	Системы на основе блокчейна могут быть более устойчивы к централизованному управлению.	Децентрализованный ИИ — обеспечивает больший контроль со стороны пользователей, хотя управление им остается сложной задачей.
Скорость и задержка	Оптимизированные центры обработки данных часто обеспечивают более быстрое время отклика.	Производительность зависит от участников сети и распределения инфраструктуры.	Централизованный ИИ — как правило, на данный момент работает быстрее.
Инновации	Научные исследования в основном сосредоточены в частных лабораториях с ограниченным доступом.	Сообщества разработчиков открытого программного обеспечения и участники со всего мира могут создавать и совершенствовать системы.	Децентрализованный ИИ способствует более широкому сотрудничеству.
Экономическая модель	Основная выгода достается владельцам компании и акционерам.	Ценность может распределяться между участниками сети посредством токенов или поощрительных вознаграждений.	Децентрализованный ИИ – обеспечивает более широкое участие в создании ценности.
Надежность	В случае возникновения проблем с инфраструктурой компании могут возникать единые точки отказа.	Распределенные сети снижают зависимость от одного поставщика услуг.	Децентрализованный ИИ – потенциально более устойчивый
Масштабируемость	Крупные компании располагают значительными ресурсами для обучения масштабных моделей искусственного интеллекта.	Для масштабирования необходима координация действий многих участников.	Централизованный ИИ – в настоящее время его проще масштабировать.
Поддержка агентов на основе ИИ	Искусственный интеллект часто зависит от платформ и API, контролируемых компаниями.	Может поддерживать агентов ИИ с помощью блокчейн-кошельков и автономных транзакций.	Децентрализованный ИИ — лучше подходит для открытых экосистем агентов.
"Регулирование"	Четкая структура собственности упрощает регулирование и подотчетность.	Распределенная собственность создает проблемы, связанные с ответственностью и правовым надзором.	Централизованный ИИ – упрощенная структура регулирования

Реальность разрыва в производительности

В настоящее время централизованный ИИ имеет преимущество с точки зрения производительности. Крупные модели от таких компаний, как OpenAI, Anthropic и Google, были обучены с использованием огромных наборов данных, мощной вычислительной инфраструктуры и команд специализированных исследователей. Это дает им преимущество в таких областях, как рассуждение, понимание языка и задачи общего назначения.

Однако децентрализованные сети искусственного интеллекта совершенствуются. Проекты в этой области экспериментируют с открытыми моделями ИИ, распределенными вычислениями и системами обучения, управляемыми сообществом. 

Некоторые сети сосредоточены на улучшении производительности моделей, в то время как другие отдают приоритет специализированным вариантам использования, таким как аналитика блокчейна, торговые инструменты, агенты искусственного интеллекта и децентрализованные приложения.

Главный компромисс заключается в том, что децентрализованный ИИ фокусируется не только на производительности. Он стремится обеспечить большую прозрачность, открытое участие, право собственности пользователей и снижение зависимости от нескольких компаний.

Для многих приложений, таких как анализ рынка, автоматизация, инструменты управления и блокчейн-сервисы на основе ИИ, децентрализованный ИИ уже может предоставлять полезные решения. Задача состоит в том, чтобы сократить разрыв в масштабах обучения моделей, надежности и инфраструктуре.

Когда следует выбирать децентрализованный ИИ?

Децентрализованный ИИ может быть лучшим вариантом, если цель состоит в создании более открытых, контролируемых пользователями и распределенных систем искусственного интеллекта.

Лучшие варианты использования:

• Автономная торговля и операции DeFi: агенты ИИ могут помочь анализировать рынки, управлять стратегиями и взаимодействовать с децентрализованными приложениями.
• Анализ данных с акцентом на конфиденциальность: полезен в тех случаях, когда пользователи хотят больше контролировать то, как их данные передаются и обрабатываются.
• Распределенные вычисления на графических процессорах: позволяют людям и организациям предоставлять неиспользуемые вычислительные ресурсы для решения задач искусственного интеллекта.
• Сети агентов ИИ: Поддержка систем ИИ, способных взаимодействовать с блокчейн-приложениями, кошельками и цифровыми активами.
• Разработка ИИ с открытым исходным кодом: поощряет разработчиков к сотрудничеству и открытому совершенствованию моделей ИИ.
• Децентрализованные рынки данных: позволяют пользователям вносить вклад, делиться данными или получать к ним доступ через системы на основе блокчейна.

Когда централизованный ИИ может быть лучше

Централизованный ИИ по-прежнему может быть лучшим выбором для приложений, требующих высокооптимизированной инфраструктуры.

• Передовые языковые модели: ведущие централизованные модели в настоящее время демонстрируют лучшие результаты во многих сложных задачах искусственного интеллекта.
• Сложные задачи логического мышления: Крупномасштабные централизованные системы часто обладают большей вычислительной мощностью для решения ресурсоемких задач.
• Потребности предприятия в соблюдении нормативных требований: Компании могут предпочитать системы с четко определенной структурой собственности, поддержки и регулирования.
• Приложения, чувствительные к скорости: Централизованная инфраструктура может обеспечить более быстрое и предсказуемое время отклика.
• Приложения для массового потребителя: Крупные платформы часто обладают ресурсами, необходимыми для поддержки миллионов пользователей.

Как работает децентрализованный ИИ: полный набор технологий.

Децентрализованный ИИ работает за счет объединения различных уровней технологий, что позволяет вычислительным мощностям, данным, моделям ИИ и приложениям функционировать в сети, а не контролироваться одной компанией.

Вычислительный уровень: децентрализованные сети на графических процессорах.

Для обучения и запуска моделей искусственного интеллекта требуются огромные вычислительные мощности. В традиционном ИИ это обычно обеспечивают крупные облачные провайдеры, владеющие огромными центрами обработки данных.

В децентрализованном искусственном интеллекте вычислительный уровень позволяет отдельным лицам и организациям предоставлять неиспользуемые вычислительные ресурсы, такие как графические процессоры, и получать за это вознаграждение.

Например, такие сети, как Render Network, позволяют владельцам графических процессоров предоставлять вычислительные ресурсы и получать вознаграждение за помощь в обработке рабочих нагрузок. Другие децентрализованные вычислительные сети специализируются на задачах искусственного интеллекта, таких как обучение моделей, запуск приложений ИИ и обработка данных.

Уровень данных: Конфиденциальность: Сохранение обучения ИИ

Искусственный интеллект зависит от данных, но сбор и использование данных могут вызывать опасения по поводу конфиденциальности.

Слой данных помогает пользователям обмениваться информацией более контролируемым образом. Вместо передачи необработанных данных некоторые децентрализованные системы используют методы, позволяющие моделям ИИ обучаться на основе данных, сохраняя при этом исходную информацию в безопасности.

Примером может служить метод Compute-to-Data, используемый компанией Ocean Protocol. Вместо перемещения конфиденциальных данных в модель ИИ, алгоритм ИИ отправляется туда, где хранятся данные. Система обрабатывает информацию и возвращает только полезные результаты.

Модельный уровень: Децентрализованная разработка ИИ

На уровне модели основное внимание уделяется созданию и совершенствованию моделей искусственного интеллекта.

Традиционные модели ИИ обычно разрабатываются в частных исследовательских лабораториях. Децентрализованный ИИ исследует другой подход, при котором разработчики, исследователи и сообщества могут вносить свой вклад в создание моделей, улучшать их производительность и сотрудничать через открытые сети.

Например, Bittensor создает сеть, в которой могут участвовать различные модели искусственного интеллекта, получая вознаграждение в зависимости от качества своего вклада.

Вместо того чтобы одна компания создавала одну модель, несколько участников могут работать над специализированными задачами в области искусственного интеллекта, такими как генерация текста, прогнозирование или анализ данных.

Прикладной уровень: агенты ИИ и инструменты для пользователей

На уровне приложений пользователи взаимодействуют с децентрализованными системами искусственного интеллекта.

Сюда входят агенты искусственного интеллекта, способные выполнять такие задачи, как анализ информации, управление рабочими процессами, взаимодействие с блокчейн-приложениями и проведение транзакций.

Поскольку эти агенты могут подключаться к криптокошелькам и смарт-контрактам, они потенциально могут выполнять такие действия, как:

• Выполнение транзакций в блокчейне.
• Управление цифровыми активами.
• Взаимодействие с децентрализованными приложениями.
• Автоматизация конкретных задач на основе инструкций пользователя.

Ведущие децентрализованные проекты в области искусственного интеллекта: подробный анализ.

Несколько проектов закладывают основу для децентрализованного ИИ, фокусируясь на таких областях, как вычислительная мощность, владение данными, модели ИИ и автономные агенты. В этом разделе рассматриваются ведущие проекты, принципы их работы, преимущества и проблемы, с которыми они сталкиваются.

Bittensor (TAO): Децентрализованная сеть машинного обучения

Bittensor стремится создать открытую сеть, где модели ИИ могут работать вместе, а не разрабатываться только в частных исследовательских лабораториях. Его цель — построить «интернет интеллекта», где различные системы ИИ вносят свой вклад, используя свои возможности, и получают вознаграждение в зависимости от предоставляемой ими ценности.

Вместо создания одной большой модели ИИ, Bittensor организует участников в специализированные сети, называемые подсетями. Каждая подсеть специализируется на определенной задаче, такой как генерация текста, анализ данных, прогнозирование или другие приложения машинного обучения.

Pro

• Специализированные системы искусственного интеллекта: подсети могут сосредоточиться на конкретных задачах, а не пытаться решить все проблемы с помощью одной общей модели.
• Открытое участие: разработчики могут вносить свой вклад без необходимости получения одобрения от центральной компании, занимающейся искусственным интеллектом.
• Улучшение, основанное на стимулах: модели, демонстрирующие лучшие результаты, имеют больше шансов получить вознаграждение.
• Композитный интеллект: приложения потенциально могут использовать несколько специализированных систем искусственного интеллекта одновременно.

Минусы

• Компания Bittensor по-прежнему сталкивается с проблемами, связанными с поддержанием качества по мере роста сети. 
• Также необходимо найти баланс между эффективностью и децентрализацией. Более централизованное управление иногда может улучшить координацию, в то время как чрезмерный контроль противоречит цели сети.

Протокол NEAR (NEAR) 

NEAR — это блокчейн первого уровня, разработанный для поддержки масштабируемых децентрализованных приложений. Хотя он был создан не только для ИИ, его архитектура делает его привлекательным для разработчиков, создающих приложения на основе ИИ, требующие быстрых транзакций и низких затрат.

Идея заключается в том, что будущим системам искусственного интеллекта может потребоваться инфраструктура блокчейна для управления платежами, правом собственности, идентификацией и взаимодействием между автономными агентами.

NEAR представляет собой инфраструктурную составляющую децентрализованного ИИ, обеспечивая блокчейн-основу, на которой могут работать приложения с поддержкой ИИ и автономные системы.

Плюсы

• Масштабируемость: Шардинг помогает NEAR обрабатывать больший объем данных по сравнению с некоторыми традиционными блокчейн-архитектурами.
• Снижение затрат: Доступные транзакции упрощают разработку приложений, требующих частого взаимодействия.
• Экосистема, благоприятная для разработчиков: инструменты и гранты стимулируют эксперименты с приложениями на основе ИИ и Web3.
• Потенциал агентов ИИ: инфраструктура этой системы может поддерживать приложения, в которых агенты ИИ взаимодействуют с сетями блокчейна.

Минусы

• NEAR по-прежнему конкурирует со многими другими блокчейн-платформами, пытаясь привлечь разработчиков ИИ. Для создания сильной экосистемы ИИ требуется нечто большее, чем просто техническая инфраструктура. 
• Также существует конкуренция со стороны традиционной облачной инфраструктуры, которая в настоящее время предоставляет более мощные вычислительные ресурсы для искусственного интеллекта.

Рендер (РЕНДЕР)

Render начинался как децентрализованная сеть, предоставляющая вычислительные мощности графических процессоров для 3D-рендеринга. По мере роста спроса на ИИ его роль расширилась и стала заключаться в поддержке задач машинного обучения, требующих больших вычислительных мощностей.

Проект решает одну из самых больших проблем в разработке ИИ: доступ к недорогим ресурсам графических процессоров. Поскольку разработка ИИ становится все более ресурсоемкой с точки зрения вычислительных задач, такие проекты, как Render, изучают, могут ли распределенные сети графических процессоров предоставить альтернативный способ доступа к ресурсам, необходимым для создания систем ИИ.

Плюсы

• Использует имеющиеся ресурсы: преобразует неиспользуемую мощность графического процессора в полезную вычислительную мощность.
• Снижает зависимость от крупных облачных провайдеров: у разработчиков появляется еще одна альтернатива традиционным облачным компаниям.
• История компании: Render много лет работала в индустрии рендеринга, прежде чем расширить свою деятельность в область искусственного интеллекта.
• Растущий спрос на ИИ: увеличение количества приложений ИИ повышает потребность в вычислительных ресурсах.

Минусы

• Децентрализованные сети с использованием графических процессоров по-прежнему сталкиваются с проблемами надежности и производительности по сравнению с крупными облачными провайдерами.
• Для выполнения задач искусственного интеллекта часто требуется стабильная высокопроизводительная инфраструктура, а координация работы тысяч различных машин может быть сложной задачей.

Протокол виртуалов (ВИРТУАЛЬНЫЙ)

Протокол Virtuals ориентирован на быстро развивающуюся область агентов искусственного интеллекта — программных систем, способных выполнять задачи, взаимодействовать с пользователями и работать на различных цифровых платформах.

Основная идея заключается в том, что ИИ-агенты должны создаваться не только компаниями. Вместо этого сообщества и разработчики могут создавать, владеть и участвовать в развитии ИИ-агентов посредством экосистем на основе токенов.

Виртуальные платформы представляют собой переход от ИИ как инструмента, принадлежащего компаниям, к приложениям ИИ, которые сообщества могут создавать, поддерживать и с которыми могут взаимодействовать.

Плюсы

• Снижение барьера для создания агентов ИИ: разработчики могут экспериментировать с приложениями ИИ, не создавая все с нуля.
• Модель коллективной собственности: пользователи могут участвовать в развитии агентов ИИ, а не только использовать их.
• Интеграция с блокчейном: агенты могут взаимодействовать с кошельками, смарт-контрактами и цифровыми активами.
• Быстрое проведение экспериментов: открытые экосистемы позволяют тестировать множество различных идей агентов.

Минусы

• Самая большая проблема — это контроль качества. Когда быстро запускается множество агентов ИИ, некоторые из них могут иметь ограниченную полезность или существовать в основном для спекуляций.
• Также возникают вопросы о том, насколько устойчивыми будут модели получения дохода от агентов и как регулирующие органы могут относиться к агентам ИИ, использующим токены.

Альянс искусственного сверхинтеллекта (FET)

Альянс искусственного сверхинтеллекта объединяет несколько проектов, ориентированных на ИИ, с целью создания децентрализованной инфраструктуры ИИ.

Основное внимание уделяется созданию систем, в которых агенты искусственного интеллекта, сети передачи данных и сервисы ИИ могут работать в более открытой среде. В альянс входят технологии из таких проектов, как Fetch.ai и SingularityNET, которые ориентированы на автономных агентов и децентрализованные сервисы ИИ.

Этот альянс представляет собой попытку создать децентрализованную экосистему искусственного интеллекта, где услуги в области ИИ могут обмениваться и совершенствоваться без опоры исключительно на крупные технологические компании.

Плюсы

• Разработка агентов ИИ: предоставляет инструменты для создания автономных программных агентов.
• Подход с использованием открытой торговой площадки для ИИ: поощряет разработчиков делиться своими сервисами на основе ИИ и монетизировать их.
• Множество применений ИИ: потенциальные варианты использования включают финансы, логистику, автоматизацию и ведение бизнеса.
• Долгосрочная стратегия развития ИИ: сосредоточена на создании более широкой децентрализованной инфраструктуры ИИ.

Минусы

• Проект столкнулся с проблемами управления и координации, поскольку объединение нескольких децентрализованных проектов представляет собой сложный процесс.
• Также существует конкуренция как со стороны централизованных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, так и со стороны других сетей искусственного интеллекта на основе блокчейна.

Интернет-компьютер (ICP) 

Компания Internet Computer применяет иной подход к децентрализованному искусственному интеллекту, исследуя возможность непосредственной работы моделей и приложений ИИ на инфраструктуре блокчейна.

Вместо того чтобы использовать блокчейн только для платежей или владения, ICP стремится перенести на блокчейн больше компонентов стека искусственного интеллекта.

ICP исследует важный вопрос: вместо того, чтобы интегрировать ИИ в блокчейн, может ли сам ИИ стать частью децентрализованной структуры?

Плюсы

• Вычисления в блокчейне: смарт-контракты, называемые контейнерами, могут запускать полноценные приложения и предоставлять веб-контент непосредственно из блокчейна.
• Модель обратного газа: прогнозирует предварительную оплату вычислительных затрат, позволяя пользователям использовать приложение без хранения токенов и оплаты каждой транзакции.
• Высокая скорость работы веб-приложений: запросы возвращаются за миллисекунды, поэтому приложения, работающие в блокчейне, по производительности близки к обычным веб-сервисам.
• Амбиции в области ИИ в блокчейне: сеть работает над запуском моделей ИИ непосредственно в блокчейне, а не на внешних серверах.

Минусы

• Запуск ресурсоемких моделей ИИ полностью в блокчейне все еще находится на ранней стадии, и сегодня поддержка больших моделей представляет собой сложную задачу.
• Она конкурирует с устоявшимися облачными провайдерами и другими блокчейнами первого уровня, что затрудняет её внедрение.

ElizaOS (ранее ai16z)

Компания ElizaOS специализируется на создании инструментов для разработчиков, желающих создавать агентов искусственного интеллекта, способных работать на различных платформах.

Начиналось все с экспериментального проекта по созданию ИИ-агентов, а затем превратилось в платформу с открытым исходным кодом для разработки настраиваемых приложений искусственного интеллекта.

Плюсы

• Разработка с открытым исходным кодом: разработчики могут изучать и улучшать фреймворк.
• Гибкая конструкция: плагины позволяют агентам получать новые возможности.
• Поддержка нескольких платформ: агенты могут работать в различных цифровых средах.
• Растущий интерес разработчиков: делает создание агентов ИИ более доступным.

Минусы

• Искусственный интеллект по-прежнему сталкивается с проблемами, связанными с надежностью, безопасностью и принятием решений.

Океанский протокол (ОКЕАН)

Ocean Protocol фокусируется на одном из важнейших аспектов разработки ИИ: данных. Модели ИИ требуют больших объемов информации, но обмен данными порождает проблемы конфиденциальности и права собственности.

Цель Ocean — создание систем, в которых данные могут использоваться для искусственного интеллекта, позволяя при этом владельцам сохранять контроль. Ocean решает важную проблему в области ИИ: как создавать мощные модели, не теряя при этом контроля над личными и ценными данными.

Плюсы

• Право собственности на данные: Пользователи и организации сохраняют контроль над своей информацией.
• Искусственный интеллект, ориентированный на конфиденциальность: конфиденциальные данные могут использоваться без излишнего разглашения.
• Модель рынка данных: создает возможности для поставщиков данных участвовать в разработке ИИ.
• Повышенная прозрачность: отслеживает способы доступа к данным.

Минусы

• Для создания полезного рынка данных необходимо достаточное количество высококачественных поставщиков и пользователей данных.
• Также возникают юридические вопросы, касающиеся прав на данные, правил защиты конфиденциальности и права собственности.

Читайте также: Что такое облачный майнинг? Ваше руководство по майнингу криптовалюты без оборудования.

Преимущества децентрализованного ИИ

Демократизация и открытый доступ

В настоящее время разработка передовых технологий искусственного интеллекта в основном ведется крупными технологическими компаниями, имеющими доступ к вычислительным ресурсам, частным наборам данных и исследовательским группам. Это затрудняет конкуренцию для небольших разработчиков, исследователей и независимых организаций.

Как децентрализованный ИИ помогает:

• Участие без разрешения:

Децентрализованные сети искусственного интеллекта позволяют людям предоставлять ресурсы без необходимости одобрения крупной компании. Например, сети Render Network и Akash Network позволяют пользователям предоставлять вычислительные мощности, в то время как Ocean Protocol фокусируется на обмене данными, а Bittensor позволяет участникам вносить вклад в сети моделей ИИ.

• Глобальное сотрудничество:

Вместо того чтобы разработка ИИ происходила исключительно в закрытых исследовательских лабораториях, децентрализованные сети позволяют разработчикам и исследователям из разных регионов вносить свой вклад, предоставляя модели, данные и вычислительные ресурсы.

• Более низкие барьеры входа:

Создание моделей искусственного интеллекта традиционно требует дорогостоящей инфраструктуры. Децентрализованные вычислительные сети помогают небольшим командам получать доступ к вычислительным ресурсам без необходимости строительства собственных крупных центров обработки данных.

Прозрачность и контролируемость

Многие централизованные системы искусственного интеллекта не раскрывают публично свои обучающие данные, внутренние процессы или способы генерации определенных результатов. Это затрудняет для пользователей и исследователей полное понимание и оценку этих систем.

Как децентрализованный ИИ помогает:

• Модели с открытым исходным кодом:

Некоторые децентрализованные проекты в области искусственного интеллекта публикуют свой код в открытом доступе, что позволяет разработчикам изучать работу систем и выявлять возможные уязвимости.

• Ончейн записи:

Блокчейн-сети позволяют прозрачно регистрировать действия. Например, компания Internet Computer (ICP) изучает способы, с помощью которых приложения искусственного интеллекта могут работать с записями на основе блокчейна, что повышает качество проверки.

• Отслеживание данных и записи о владельце:

Такие проекты, как Ocean Protocol, используют системы на основе блокчейна для отслеживания того, как данные передаются и к ним осуществляется доступ.

Сопротивление цензуре

Централизованные платформы искусственного интеллекта контролируются конкретными компаниями, а это значит, что доступ, политика и доступные функции могут меняться в зависимости от решений компании, нормативных актов или региональных ограничений.

Как децентрализованный ИИ помогает:

• Отсутствие единой точки контроля:
• Децентрализованные сети распределяют операции между множеством участников, снижая зависимость от одной организации.
• Доступ без разрешений:
• Пользователи могут взаимодействовать с децентрализованными системами искусственного интеллекта, не полагаясь на одобрение доступа со стороны какой-либо одной компании.
• Управление сообществом:
• В некоторых децентрализованных сетях участники могут голосовать за изменения и правила системы.

Получение экономической выгоды для вкладчиков

В традиционной разработке ИИ большую часть финансовой выгоды обычно получают компании, владеющие инфраструктурой, моделями и платформами. Люди, предоставляющие данные, вычислительные мощности или проводящие исследования, могут не получать прямой выгоды.

Как децентрализованный ИИ помогает:

• Награды в виде токенов:

Участники могут получать токены за предоставление полезных ресурсов сетям искусственного интеллекта.

• Прямая компенсация за вычислительные работы:

Такие проекты, как Render Network, позволяют владельцам графических процессоров получать вознаграждение за предоставление вычислительных ресурсов.

• Монетизация данных:

Ocean Protocol позволяет поставщикам данных участвовать в рынках данных, связанных с искусственным интеллектом.

Риски и проблемы децентрализованного ИИ

Проблемы координации и управления

В проектах децентрализованного искусственного интеллекта часто возникает сложная проблема координации, поскольку в них участвуют многочисленные разработчики, сообщества, держатели токенов и организации с различными целями. 

Ярким примером масштабной координации является Альянс искусственного сверхинтеллекта, объединивший Fetch.ai, SingularityNET и CUDOS под единым токеном FET для объединения ресурсов, исследований и инфраструктуры с целью создания более сильной и конкурентоспособной открытой альтернативы централизованным гигантам в области ИИ. Ocean Protocol присоединился к альянсу при его запуске в 2024 году, но вышел из него в конце 2025 года, и теперь OCEAN снова торгуется самостоятельно.

Интегрируя автономных агентов Fetch.ai, платформы обмена данными Ocean Protocol и исследования SingularityNET в области искусственного общего интеллекта, альянс стремится преодолеть трудности координации независимых проектов. Однако такие масштабные слияния по-прежнему требуют сложных структур управления для балансирования конкретных приоритетов каждого сообщества-основателя в рамках единого видения.

Уязвимости в системе безопасности и векторы атак

Децентрализованные сети искусственного интеллекта зависят от множества независимых участников, предоставляющих данные, модели, вычислительные мощности и инфраструктуру. Хотя это и обеспечивает открытость, это также создает новые риски для безопасности. Одной из основных угроз является отравление моделей ИИ или данных, когда злоумышленники вводят в систему неверную или вредоносную информацию. 

Например, на децентрализованном рынке данных злоумышленник может предоставить низкокачественные или сфальсифицированные наборы данных, которые повлияют на обучение ИИ. Эти риски требуют надежных систем проверки, механизмов репутации и методов обнаружения необычного поведения.

Неопределенность в регулировании

Децентрализованный ИИ находится на стыке искусственного интеллекта, блокчейна и цифровых активов, что создает динамичную нормативно-правовую среду. С 2026 года регуляторный контроль сместился в сторону конкретных вариантов использования. Например, поправки к индийским правилам в сфере информационных технологий, внесенные в феврале 2026 года, ввели более строгие требования к контенту, созданному с помощью ИИ, и дипфейкам для повышения цифровой подотчетности.

Кроме того, в этом секторе начинают формироваться юридические прецеденты; решение американского суда от февраля 2026 года по делу « Соединенные Штаты против Хеппнера» уточнило применение адвокатской тайны к документам, созданным с помощью ИИ, подчеркнув необходимость четкой структуры собственности в децентрализованных системах.

Однако децентрализованные сети порождают сложный вопрос: если тысячи независимых участников вносят свой вклад в модель ИИ, кто несет юридическую ответственность, когда что-то идет не так? В отличие от традиционных компаний, занимающихся ИИ, с четкой операционной структурой, децентрализованные проекты могут не иметь единой организации, которую регулирующие органы могли бы привлечь к ответственности.

Читайте также: Стратегии инвестирования в криптовалюты на 2026 год: как инвестировать для получения максимальной прибыли

Как инвестировать в децентрализованный ИИ: простое пошаговое руководство

Инвестиции в децентрализованный ИИ требуют большего, чем просто покупка токенов из-за популярности проекта. Этот сектор объединяет искусственный интеллект, технологию блокчейн и криптовалютные рынки, а это значит, что как возможности, так и риски могут быть значительными. 

Хороший подход начинается с понимания того, во что вы инвестируете, зачем существует этот проект и как он вписывается в ваш уровень риска.

Шаг 1: Определите свои инвестиционные цели и уровень риска.

Прежде чем инвестировать, определите, какую роль децентрализованный ИИ будет играть в вашем портфеле. Разные инвесторы будут придерживаться разных подходов в зависимости от того, какой уровень риска они готовы принять.

Более консервативный инвестор может сосредоточиться на более крупных и устоявшихся проектах, таких как Bittensor (TAO), NEAR Protocol (NEAR), Render (RENDER) и Internet Computer (ICP). Эти проекты могут иметь более солидную историю успеха по сравнению с более новыми токенами, но они все равно могут испытывать значительное падение цен во время рыночных спадов. 

Распространенный подход — это усреднение стоимости покупки, когда вы инвестируете небольшие суммы в течение нескольких месяцев, вместо того чтобы покупать все сразу.

Шаг 2: Изучите проект перед покупкой.

Популярность проекта не всегда означает наличие у него передовых технологий. Прежде чем инвестировать, не ограничивайтесь только ценовыми графиками и разберитесь, что именно делает проект.

Например, Bittensor (TAO) фокусируется на децентрализованных сетях машинного обучения, где различные модели ИИ конкурируют и совершенствуются. Ocean Protocol (OCEAN) ориентирован на предоставление людям возможности обмениваться данными для ИИ, сохраняя при этом контроль над своей информацией.

Шаг 3: Покупайте токены с осторожностью.

После изучения проекта следующим шагом является выбор места и способа покупки.

Децентрализованные токены искусственного интеллекта обычно можно приобрести на крупных биржах, таких как Binance, Coinbase, Kraken и других поддерживаемых платформах, в зависимости от вашего местоположения. 

Более безопасный метод покупки — это усреднение стоимости покупки (DCA). Вместо того чтобы инвестировать 5,000 долларов сразу, вы можете разбить эту сумму на более мелкие покупки в течение недель или месяцев. Это снижает риск покупки во время временного скачка цен.

Шаг 4: Надежно храните свои токены

Место хранения ваших токенов зависит от суммы инвестиций. Для небольших сумм может быть удобно хранить токены на надежной бирже. Однако для крупных сумм могут быть выгоднее использовать кошельки с самостоятельным управлением, где вы контролируете свои приватные ключи.

Многие потери в криптовалютном портфеле происходят не из-за самого проекта, а из-за плохих привычек в отношении безопасности. Избегайте вложения всего в один проект. Сбалансированный портфель может включать в себя различные категории. 

Постепенная фиксация прибыли может помочь снизить количество эмоциональных решений. Вместо того чтобы ждать «идеального пика», некоторые инвесторы продают часть активов по мере роста цен.

Заключение: Инвестиции в будущее децентрализованного искусственного интеллекта.

Децентрализованный ИИ представляет собой новый сдвиг в том, как искусственный интеллект может разрабатываться, использоваться и находиться в собственности. Вместо того чтобы полагаться только на несколько крупных технологических компаний, децентрализованные проекты в области ИИ стремятся распределить доступ к вычислительным мощностям, данным, моделям ИИ и приложениям среди более широкой сети участников.

Заключение

Децентрализованный ИИ представляет собой новый сдвиг в том, как искусственный интеллект может разрабатываться, использоваться и находиться в собственности. Вместо того чтобы полагаться только на несколько крупных технологических компаний, децентрализованные проекты в области ИИ стремятся распределить доступ к вычислительным мощностям, данным, моделям ИИ и приложениям среди более широкой сети участников.

Для инвесторов цель должна заключаться не в погоне за каждым новым токеном, связанным с ИИ, а в понимании технологии, оценке реальных вариантов ее применения и построении стратегии, соответствующей их допустимому уровню риска. 

Эффективный подход включает в себя исследование проектов, диверсификацию в различных областях децентрализованного ИИ, надлежащую защиту активов и поддержание реалистичных ожиданий.

Децентрализованный ИИ обладает значительным потенциалом, но пока остается долгосрочным экспериментом. Тщательные исследования и дисциплинированные инвестиции будут иметь большее значение, чем краткосрочный ажиотаж.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Является ли децентрализованный ИИ выгодным вложением средств?

Децентрализованный ИИ — это быстрорастущий, но и рискованный сектор. Он сочетает в себе технологии ИИ с сетями блокчейн, создавая возможности в таких областях, как децентрализованные вычисления, владение данными, модели ИИ и автономные агенты. 

Однако многие проекты все еще находятся в стадии разработки, и цены токенов могут быть очень волатильными. Инвесторам следует тщательно изучать каждый проект и избегать вложения средств, превышающих их возможности понести убытки.

В какие основные типы децентрализованных проектов в области искусственного интеллекта стоит инвестировать?

Проекты децентрализованного искусственного интеллекта, как правило, делятся на разные категории. Некоторые сосредоточены на вычислительных мощностях ИИ, например, Render (RENDER) и Akash Network (AKT), которые предоставляют децентрализованные ресурсы графических процессоров. Другие ориентированы на разработку моделей ИИ, например, Bittensor (TAO), в то время как проекты, подобные Ocean Protocol (OCEAN), сосредоточены на обмене данными и обеспечении конфиденциальности.

Как выбрать децентрализованный проект в области искусственного интеллекта?

Не ограничивайтесь ажиотажем и колебаниями цен. Проверьте технологию проекта, реальные варианты использования, активность разработки, опыт команды, экономику токенов, партнерства и структуру управления. Сильный проект должен решать реальную проблему, активно развиваться и четко объяснять, как его токен используется в сети.

Стоит ли мне покупать все токены децентрализованного ИИ сразу или постепенно?

Многие инвесторы предпочитают стратегию усреднения долларовой стоимости (DCA), то есть покупку небольших сумм в течение определенного времени вместо инвестирования всей суммы сразу. Поскольку рынки искусственного интеллекта и криптовалют могут испытывать значительные колебания цен, распределение покупок на недели или месяцы может снизить риск покупки во время временного пика цен.

Где можно купить токены децентрализованного ИИ?

Многие уже существующие децентрализованные токены ИИ доступны на крупных биржах, таких как Binance, Coinbase и Kraken. Некоторые новые токены могут быть доступны только через децентрализованные биржи, такие как Uniswap или другие платформы, ориентированные на блокчейн. Всегда проверяйте адрес контракта токена перед покупкой.

Каковы основные риски инвестирования в децентрализованный искусственный интеллект?

К основным рискам относятся волатильность цен, слабые фундаментальные показатели проектов, проблемы безопасности, неопределенность в регулировании и неудачные попытки внедрения. Некоторые проекты могут не получить долгосрочного применения, несмотря на активную маркетинговую кампанию. Инвесторам следует тщательно изучать рынок, диверсифицировать свои активы, обеспечить безопасность своих вложений и рассматривать децентрализованный ИИ как перспективную инвестиционную категорию, а не как гарантированную возможность.