Искусственный интеллект стремительно эволюционирует, но нарратив по-прежнему контролируется немногими технологическими гигантами. Пока OpenAI, Google и Meta занимают заголовки, происходит более тихая, но, возможно, более существенная трансформация — восходение децентрализованного ИИ (DeAI).
Это не только инновация алгоритмов, но и восстание против централизованного контроля. Пользователи все более настороженно относятся к черным ящикам, скрытым данным и монополии власти, но чтобы сбежать от этих "стен", необходимо перестроить инфраструктуру ИИ. В настоящее время множество проектов активно справляются с этими вызовами, закладывая основы для переопределения роли ИИ.
Для людей, строящих или инвестирующих в децентрализованную сферу, понимание этой эволюции имеет решающее значение — потому что успех или неудача следующей волны инноваций в области ИИ зависит от того, смогут ли эти альтернативные инфраструктуры успешно быть построены.
В чем заключается разрушительная сила децентрализованного ИИ?
Развертывание ИИ в децентрализованной среде без необходимости доверия полностью меняет правила игры: каждое умозаключение может потребовать криптографической верификации; вызов данных часто требует преодоления сложной сети блокчейн-индексов; в отличие от централизованных гигантов, когда спрос на вычислительную мощность резко возрастает, проекты DeAI не могут просто полагаться на автоматическое масштабирование AWS или Google Cloud Services — если только они не откажутся от своих основных принципов.
Представьте себе модель DeAI, используемую для управления сообществом: она должна взаимодействовать с умными контрактами (возможно, кросс-чейн), обеспечивая конфиденциальность с помощью сложной криптографии, одновременно оставаясь прозрачной в своей работе — это совершенно иное, чем вычислительные проблемы, с которыми сталкивается традиционный анализ ИИ.
Именно эта сложность привела к тому, что ранние концепции DeAI многократно терпели неудачи: проекты либо жертвовали децентрализацией ради эффективности, либо были подавлены требованиями к обработке. Истинный переломный момент наступил, когда команда разработчиков перестала бездумно переносить традиционную архитектуру ИИ и вместо этого начала с нуля строить специализированные системы, ориентированные на децентрализацию, прозрачность и контроль пользователя.
От плана к основной сети: внедрение приложений в процессе
Децентрализованные AI проекты, наконец, вышли за рамки теоретических конструкций. Несколько команд уже развернули работающие системы, и эти примеры не только подтверждают техническую осуществимость, но и указывают на присущие централизованным AI недостатки.
В противостоянии централизованным черным ящикам ИИ Kava становится пионером революции прозрачности. Платформа глубоко интегрирует компоненты децентрализованного ИИ, и соучредитель Скотт Стюарт в ходе разговора в Гонконге сообщил нам, что количество пользователей платформы превысило 100 000, и этот реальный спрос на подотчетные системы подрывает господствующее положение традиционного "черного ящика ИИ". Благодаря автономии сообщества и полностью прозрачному механизму работы Kava предлагает конкретную альтернативу для отрасли.
NEAR Protocol предоставляет масштабируемую инфраструктуру для высокопроизводительных децентрализованных приложений, значительно повышая эффективность работы DeAI; в то время как Internet Computer (ICP) открыл эру полностью цепочечных AI приложений, обеспечивая соответствие всем процессам — от ввода данных до вывода результатов — стандартам децентрализованной безопасности.
Битва за основание
Специальные требования DeAI выявили ключевые слабые места инфраструктуры Web3. Akash Network первым нашел решение — созданная ею DePIN (децентрализованная физическая инфраструктурная сеть) активировала глобальные неиспользуемые вычислительные мощности, создав рынок вычислений, устойчивый к цензуре и с низкими затратами, предлагая альтернативу для AI нагрузок, сопоставимую с централизованными облачными услугами.
Доступность данных является еще одной ключевой частью головоломки. The Graph оптимизировал механизмы индексирования и запроса данных блокчейна, что позволяет приложениям DeAI эффективно получать информацию из цепочки, удовлетворяя как потребности в большом объеме данных для сложного анализа и принятия решений, так и избегая перегрузки отдельных узлов.
Эти базовые эволюции перестраивают всю экосистему. Современный DeAI уже способен справляться с более сложными задачами — будь то оптимизация стратегий DeFi или развитие децентрализованных социальных платформ — и все это без жертвы основным принципам децентрализации.
Именно распределенная вычислительная сеть, созданная такими платформами, как Akash, поддерживает фактическую работу проектов, таких как Kava. Этот положительный цикл подтверждает цепную реакцию, вызванную прорывами в инфраструктуре: когда разработчикам не нужно выбирать между "эффективностью" и "децентрализацией", истинный переход парадигмы становится возможным.
Направление вперед
Непрерывная эволюция инфраструктуры Web3 открывает уникальные сценарии применения для децентрализованного ИИ. В качестве примера DeFi: Kava планирует развернуть AI-агентов позже в этом году, которые смогут автоматизировать выполнение сложных кросс-чейн стратегий или оптимизировать схемы доходного фермерства, используя интеллектуальную упаковку для снятия сложности операций, которая пугает основных пользователей. Это требует не только поддержки алгоритмов ИИ, но и бесшовного взаимодействия с множеством протоколов — именно это и является ключевой ценностью, предоставляемой такой инфраструктурой, как The Graph.
Управление сообществом является еще одной точкой прорыва. Проекты, такие как Dexe, исследуют создаваемую сообществом структуру разработки ИИ, которая динамически согласует обучение моделей с пользовательским консенсусом и требованиями к регулированию. При поддержке развитой инфраструктуры в будущем ИИ-агенты смогут моделировать влияние политики, управлять казной DAO и реализовать истинную интеллектуальную автономию.
Превосходя концептуальную спекуляцию
Успех DeAI не может полагаться только на изящный дизайн моделей или идеалистические призывы. Поставщики инфраструктуры и разработчики приложений по-прежнему сталкиваются с постоянными вызовами, такими как узкие места в вычислительной мощности, стандарты межцепочечной связи, проверка подлинности данных и степень децентрализации.
Многие теоретические модели, как только они сталкиваются с реальностью основного сетевого протокола, демонстрируют уязвимости. Поспрашивайте любую команду развертывания DeAI, и они смогут перечислить экстремальные случаи, с которыми текущие модели испытывают трудности — внезапные рыночные колебания, пики сетевой перегрузки, уязвимости в механизмах управления и так далее.
Ключевым моментом следующего этапа является стандартизация и совместимость. С увеличением числа приложений DeAI создание единой структуры данных, вычислений и управления становится крайне важным. Долгосрочный успех зависит от возможности построения экосистемы, в которой компоненты будут работать без проблем друг с другом, а не от множества разрозненных конкурентных решений.
Эти основные элементы — надежная инфраструктура, проверяемые данные, гибкие механизмы управления — возможно, не так привлекательны, как прорывные достижения в обучении моделей. Но именно они в конечном итоге определят, сможет ли децентрализованный ИИ сдержать обещание «более прозрачного, подотчетного и наделяющего пользователей» или навсегда останется в тюрьме маргинальных приложений. Команды, которые в настоящее время решают эти фундаментальные проблемы, на самом деле формируют траекторию будущего развития ИИ.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Децентрализация AI: прорыв через стены технологических гигантов
Искусственный интеллект стремительно эволюционирует, но нарратив по-прежнему контролируется немногими технологическими гигантами. Пока OpenAI, Google и Meta занимают заголовки, происходит более тихая, но, возможно, более существенная трансформация — восходение децентрализованного ИИ (DeAI).
Это не только инновация алгоритмов, но и восстание против централизованного контроля. Пользователи все более настороженно относятся к черным ящикам, скрытым данным и монополии власти, но чтобы сбежать от этих "стен", необходимо перестроить инфраструктуру ИИ. В настоящее время множество проектов активно справляются с этими вызовами, закладывая основы для переопределения роли ИИ.
Для людей, строящих или инвестирующих в децентрализованную сферу, понимание этой эволюции имеет решающее значение — потому что успех или неудача следующей волны инноваций в области ИИ зависит от того, смогут ли эти альтернативные инфраструктуры успешно быть построены.
В чем заключается разрушительная сила децентрализованного ИИ?
Развертывание ИИ в децентрализованной среде без необходимости доверия полностью меняет правила игры: каждое умозаключение может потребовать криптографической верификации; вызов данных часто требует преодоления сложной сети блокчейн-индексов; в отличие от централизованных гигантов, когда спрос на вычислительную мощность резко возрастает, проекты DeAI не могут просто полагаться на автоматическое масштабирование AWS или Google Cloud Services — если только они не откажутся от своих основных принципов.
Представьте себе модель DeAI, используемую для управления сообществом: она должна взаимодействовать с умными контрактами (возможно, кросс-чейн), обеспечивая конфиденциальность с помощью сложной криптографии, одновременно оставаясь прозрачной в своей работе — это совершенно иное, чем вычислительные проблемы, с которыми сталкивается традиционный анализ ИИ.
Именно эта сложность привела к тому, что ранние концепции DeAI многократно терпели неудачи: проекты либо жертвовали децентрализацией ради эффективности, либо были подавлены требованиями к обработке. Истинный переломный момент наступил, когда команда разработчиков перестала бездумно переносить традиционную архитектуру ИИ и вместо этого начала с нуля строить специализированные системы, ориентированные на децентрализацию, прозрачность и контроль пользователя.
От плана к основной сети: внедрение приложений в процессе
Децентрализованные AI проекты, наконец, вышли за рамки теоретических конструкций. Несколько команд уже развернули работающие системы, и эти примеры не только подтверждают техническую осуществимость, но и указывают на присущие централизованным AI недостатки.
В противостоянии централизованным черным ящикам ИИ Kava становится пионером революции прозрачности. Платформа глубоко интегрирует компоненты децентрализованного ИИ, и соучредитель Скотт Стюарт в ходе разговора в Гонконге сообщил нам, что количество пользователей платформы превысило 100 000, и этот реальный спрос на подотчетные системы подрывает господствующее положение традиционного "черного ящика ИИ". Благодаря автономии сообщества и полностью прозрачному механизму работы Kava предлагает конкретную альтернативу для отрасли.
NEAR Protocol предоставляет масштабируемую инфраструктуру для высокопроизводительных децентрализованных приложений, значительно повышая эффективность работы DeAI; в то время как Internet Computer (ICP) открыл эру полностью цепочечных AI приложений, обеспечивая соответствие всем процессам — от ввода данных до вывода результатов — стандартам децентрализованной безопасности.
Битва за основание
Специальные требования DeAI выявили ключевые слабые места инфраструктуры Web3. Akash Network первым нашел решение — созданная ею DePIN (децентрализованная физическая инфраструктурная сеть) активировала глобальные неиспользуемые вычислительные мощности, создав рынок вычислений, устойчивый к цензуре и с низкими затратами, предлагая альтернативу для AI нагрузок, сопоставимую с централизованными облачными услугами.
Доступность данных является еще одной ключевой частью головоломки. The Graph оптимизировал механизмы индексирования и запроса данных блокчейна, что позволяет приложениям DeAI эффективно получать информацию из цепочки, удовлетворяя как потребности в большом объеме данных для сложного анализа и принятия решений, так и избегая перегрузки отдельных узлов.
Эти базовые эволюции перестраивают всю экосистему. Современный DeAI уже способен справляться с более сложными задачами — будь то оптимизация стратегий DeFi или развитие децентрализованных социальных платформ — и все это без жертвы основным принципам децентрализации.
Именно распределенная вычислительная сеть, созданная такими платформами, как Akash, поддерживает фактическую работу проектов, таких как Kava. Этот положительный цикл подтверждает цепную реакцию, вызванную прорывами в инфраструктуре: когда разработчикам не нужно выбирать между "эффективностью" и "децентрализацией", истинный переход парадигмы становится возможным.
Направление вперед
Непрерывная эволюция инфраструктуры Web3 открывает уникальные сценарии применения для децентрализованного ИИ. В качестве примера DeFi: Kava планирует развернуть AI-агентов позже в этом году, которые смогут автоматизировать выполнение сложных кросс-чейн стратегий или оптимизировать схемы доходного фермерства, используя интеллектуальную упаковку для снятия сложности операций, которая пугает основных пользователей. Это требует не только поддержки алгоритмов ИИ, но и бесшовного взаимодействия с множеством протоколов — именно это и является ключевой ценностью, предоставляемой такой инфраструктурой, как The Graph.
Управление сообществом является еще одной точкой прорыва. Проекты, такие как Dexe, исследуют создаваемую сообществом структуру разработки ИИ, которая динамически согласует обучение моделей с пользовательским консенсусом и требованиями к регулированию. При поддержке развитой инфраструктуры в будущем ИИ-агенты смогут моделировать влияние политики, управлять казной DAO и реализовать истинную интеллектуальную автономию.
Превосходя концептуальную спекуляцию
Успех DeAI не может полагаться только на изящный дизайн моделей или идеалистические призывы. Поставщики инфраструктуры и разработчики приложений по-прежнему сталкиваются с постоянными вызовами, такими как узкие места в вычислительной мощности, стандарты межцепочечной связи, проверка подлинности данных и степень децентрализации.
Многие теоретические модели, как только они сталкиваются с реальностью основного сетевого протокола, демонстрируют уязвимости. Поспрашивайте любую команду развертывания DeAI, и они смогут перечислить экстремальные случаи, с которыми текущие модели испытывают трудности — внезапные рыночные колебания, пики сетевой перегрузки, уязвимости в механизмах управления и так далее.
Ключевым моментом следующего этапа является стандартизация и совместимость. С увеличением числа приложений DeAI создание единой структуры данных, вычислений и управления становится крайне важным. Долгосрочный успех зависит от возможности построения экосистемы, в которой компоненты будут работать без проблем друг с другом, а не от множества разрозненных конкурентных решений.
Эти основные элементы — надежная инфраструктура, проверяемые данные, гибкие механизмы управления — возможно, не так привлекательны, как прорывные достижения в обучении моделей. Но именно они в конечном итоге определят, сможет ли децентрализованный ИИ сдержать обещание «более прозрачного, подотчетного и наделяющего пользователей» или навсегда останется в тюрьме маргинальных приложений. Команды, которые в настоящее время решают эти фундаментальные проблемы, на самом деле формируют траекторию будущего развития ИИ.
«Ссылка на оригинал»
：