Еволюція ШІ у світі Web3: від концептуальної спекуляції до практичного застосування

Відтоді, як ChatGPT з'явився наприкінці 2022 року, ШІ залишається популярною темою у сфері криптовалют. Спільнота Web3 завжди відкрито ставилася до нових концепцій, не кажучи вже про ШІ, технологію, наповнену безмежними можливостями. У криптосвіті концепція ШІ спочатку набула популярності у формі "мемного буму", а згодом деякі проєкти почали досліджувати її фактичну практичну цінність: які нові практичні застосування криптографічні технології можуть запропонувати для швидко розвиваючого ШІ?

Ця стаття розгляне розвиток штучного інтелекту в сфері Web3, починаючи з ранніх хвиль спекуляцій до зростання проектів застосування в даний час, а також за допомогою прикладів і даних допоможе читачам зрозуміти контекст галузі та майбутні тенденції. Ми можемо зробити такі попередні висновки:

1. Етап AI мемів вже минув, залишилися лише вічні фрагменти пам'яті;

2. Деякі базові проекти Web3 AI підкреслюють переваги "децентралізації" для безпеки AI, але користувачі не вірять у це, їх більше цікавить "чи має токен потенціал для заробітку" та "чи зручний продукт";

3. Якщо ви хочете зосередитися на криптопроектах, пов'язаних з ШІ, акцент слід зробити на чисто прикладних AI-проектах або на платформах класу AI-проектів, які можуть об'єднати різноманітні зручні інструменти. Це може бути більш довгостроковою інвестиційною гарячою точкою після AI Meme.

Різниця в шляхах розвитку ШІ в Web2 та Web3

Штучний інтелект у світі Web2

AI у світі Web2 в основному розвивається під впливом технологічних гігантів і дослідницьких установ, а шлях розвитку є відносно стабільним і централізованим. Великі компанії навчають закриті моделі "чорного ящика", алгоритми та дані не є відкритими, користувачі можуть лише використовувати їх результати, що призводить до відсутності прозорості. Такий централізований контроль веде до того, що рішення AI не підлягають аудиту, існують упередження та неясність відповідальності. Загалом, інновації AI у Web2 зосереджені на підвищенні продуктивності базових моделей та комерційному впровадженні, але процес прийняття рішень не є прозорим для громадськості. Ця проблема призвела до виникнення у 2025 році нових проектів AI, подібних до Deepseek, які на перший погляд є відкритими, але насправді "під прикриттям відкритості ведуть до закритості".

Окрім непрозорих недоліків, великі AI-моделі Web2 також мають дві основні проблеми: поганий користувацький досвід різних форм продуктів та недостатня точність у професійних сегментах.

Наприклад, користувачі більше схильні використовувати нові продукти штучного інтелекту з низьким порогом входу та гарним досвідом для створення PPT, зображень або відео, і готові за це платити. Наразі багато проектів штучного інтелекту намагаються розробити безкодові продукти штучного інтелекту, щоб знизити поріг входу для користувачів.

Крім того, користувачі Web3 часто скаржаться на безпорадність під час використання ChatGPT або DeepSeek для отримання інформації про конкретні криптопроекти або токени. Дані великих моделей ще не можуть точно охопити детальну інформацію про кожну підгалузь, тому ще одним напрямком розвитку багатьох AI-продуктів є глибоке дослідження даних та аналіз у конкретних підгалузях.

AI у світі Web3

Світ Web3 зосереджений на криптоіндустрії, об'єднуючи технології, культуру та ширше поняття спільноти. На відміну від Web2, Web3 більше схильний до відкритих та орієнтованих на спільноту шляхів.

Завдяки децентралізованій архітектурі блокчейну, AI проекти Web3 зазвичай акцентують на відкритому коді, управлінні спільнотою та прозорості, сподіваючись розірвати традиційну монополію AI, що належить кільком компаніям, у розподіленому форматі. Наприклад, деякі проекти досліджують можливість використання блокчейну для верифікації рішень AI або перевірки моделей AI DAO для зменшення упереджень.

В ідеальному випадку Web3 AI прагне до "відкритого AI", що дозволяє параметрам моделей та логіці прийняття рішень бути перевіреними спільнотою, одночасно стимулюючи розробників та користувачів брати участь через механізм токенів. Однак на практиці розвиток AI в Web3 все ще обмежується технологічними та ресурсними обмеженнями: побудова децентралізованої інфраструктури AI є надзвичайно складною, а небагато проектів, які стверджують, що є Web3 AI, насправді все ще покладаються на централізовані моделі або послуги, лише підключаючи елементи блокчейн на рівні додатків. Ці проекти все ще вважаються досить надійними, принаймні, в реальних розробках; в той час як переважна більшість проектів Web3 AI все ще перебуває на етапі концептуальної спекуляції або використовує AI як привід для спекуляцій.

Крім того, різниця у фінансуванні та моделях участі також впливає на шляхи розвитку обох. Web2 AI зазвичай розвивається через інвестиції в дослідження та прибутковість продуктів, цикл відносно плавний. У той же час Web3 AI поєднує спекулятивні властивості крипторинку, часто виникають "бум" цикли, що різко коливаються з настроями ринку: коли концепція стає популярною, капітал ринеться, підвищуючи ціни токенів і оцінки, а коли інтерес знижується, популярність проектів і фінансування швидко зменшуються. Цей цикл робить шлях розвитку Web3 AI більш волатильним і наративно-орієнтованим.

Щодо основного наративу Web3 AI "децентралізовані AI мережі", ми наразі дотримуємося "обережного оптимізму". Адже в сфері Web3 все ще є такі епохальні проекти, як біткойн та ефір. Але на даному етапі нам потрібно реалістично розглянути деякі сценарії, які можна реалізувати негайно, наприклад:

1. Вбудування AI-агентів у існуючі Web3 проекти для підвищення ефективності проектів;
2. Поєднати ШІ з іншими новими технологіями, щоб створити нові ідеї, придатні для криптоіндустрії;
3. Сфокусовані на наданні послуг AI для Web3-індустрії, незалежно від того, чи це покращення точності даних або більш відповідність робочим звичкам організацій або осіб у Web3, надаючи послуги, за які користувачі Web3 готові платити.