Еволюція ШІ в сфері Web3: від концептуальної спекуляції до практичного застосування
Відтоді, як ChatGPT з'явився наприкінці 2022 року, сфера AI привертає значну увагу в криптоіндустрії. Спільнота Web3 завжди була відкрита до різних нових концепцій, не кажучи вже про технології AI, яка має безмежні можливості для оповіді та застосування. Тому спочатку концепція AI стала популярною в криптосвіті у формі "буму мем-монет", а потім деякі проекти почали досліджувати її цінність у практичному застосуванні: які нові практичні застосування криптотехнології можуть принести процвітаючому AI?
Ця стаття розгляне та проаналізує траєкторію розвитку штучного інтелекту в сфері Web3, від ранніх спекуляцій до появи проектів, орієнтованих на застосування, поєднуючи приклади та дані, щоб допомогти читачам зрозуміти контекст галузі та майбутні тенденції. Ми можемо спочатку дати кілька попередніх висновків:
Етап AI мем-коінів вже став минулим, незалежно від того, чи були ви обмануті, чи заробили гроші, це залишиться вічними фрагментами пам'яті.
Деякі базові проекти Web3 AI постійно наголошують на перевагах "децентралізації" для безпеки AI, але користувачі не дуже в це вірять, їм більше цікаво, "чи можуть токени заробити гроші" і "чи зручний продукт".
Якщо ви хочете зосередитися на криптопроектах, пов'язаних з ШІ, увага повинна бути сконцентрована на чистих прикладних проектах ШІ або на платформних проектах ШІ, які можуть об'єднувати різноманітні зручні інструменти або агентів. Це може стати більш довгостроковою інвестиційною темою після спекуляцій навколо концепції ШІ.
Різниця в шляхах розвитку ШІ у Web2 та Web3
Штучний інтелект у світі Web2
AI в світі Web2 в основному просувається технологічними гігантами та дослідницькими установами, шлях розвитку відносно стабільний і централізований. Великі компанії навчають закриті моделі чорного ящика, алгоритми та дані не є відкритими, користувачі можуть лише використовувати їх результати, що викликає брак прозорості. Такий централізований контроль призводить до непідзвітності рішень AI, існують проблеми з упередженістю та незрозумілістю відповідальності. Загалом, інновації AI у Web2 зосереджені на підвищенні продуктивності базових моделей та впровадженні в комерційні застосунки, але процес прийняття рішень є непрозорим для суспільства. Ця проблема призвела до виникнення нових AI проектів у 2025 році, які схожі на деякі, що здаються відкритими, але насправді є "риболовлею у риболовних ящиках".
Окрім непрозорості, у великих AI моделях Web2 є ще дві проблеми: недостатній досвід користувачів різних продуктів та недостатня точність у спеціалізованих сферах.
Наприклад, користувачі більше схильні використовувати нові AI-продукти з низьким порогом входу та хорошим досвідом для створення PPT, зображень або відео і готові за це платити. Наразі багато AI-проектів намагаються реалізувати безкодові рішення, щоб знизити поріг входу для користувачів.
Крім того, користувачі Web3 часто відчувають безсилля при використанні деяких великих мовних моделей для отримання інформації про конкретні криптопроекти або токени, оскільки дані великих моделей ще не можуть точно охопити деталі всіх підгалузей. 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'єднує технології, культуру та більш широкі концепції спільноти. На відміну від Web2, Web3 більше орієнтований на відкритість і громаду.
Використовуючи децентралізовану архітектуру блокчейну, AI проекти Web3 зазвичай проголошують акцент на відкритому коді, управлінні спільнотою та прозорості, сподіваючись розірвати традиційну монополію на AI, що належить невеликій кількості компаній, шляхом дистрибуції. Наприклад, деякі проекти досліджують використання блокчейну для перевірки AI-рішень або перевірки AI-моделей DAO для зменшення упередженості.
В ідеальних умовах Web3 AI прагне до "відкритого AI", дозволяючи параметрам моделей та логіці прийняття рішень бути перевіреними спільнотою, одночасно заохочуючи розробників і користувачів брати участь через механізм токенів. Однак на практиці розвиток AI у Web3 все ще стикається з технічними та ресурсними обмеженнями: побудова децентралізованої інфраструктури AI є надзвичайно складною, небагато проектів, які заявляють про себе як про Web3 AI, насправді все ще залежать від централізованих моделей або послуг, просто інтегруючи деякі елементи блокчейну на прикладному рівні. Ці проекти все ще вважаються досить надійними, принаймні, вони дійсно розробляють додатки; тоді як абсолютна більшість проектів Web3 AI все ще є чисто концептуальною спекуляцією або спекулятивною діяльністю під прапором справжнього AI.
Крім того, різниця в фінансуванні та моделях участі також впливає на шляхи розвитку обох. Web2 AI зазвичай працює на основі дослідницьких витрат і прибутковості продуктів, що забезпечує відносно стабільний цикл. Натомість Web3 AI поєднує спекулятивні характеристики криптовалютного ринку, часто переживаючи "підйом" циклів, що сильно коливаються в залежності від настроїв ринку: коли концепція стає популярною, капітал ллється в проекти, підвищуючи ціни токенів і їх оцінки, а коли інтерес охолоджується, популярність проекту та фінансування швидко зменшуються. Цей цикл робить шлях розвитку Web3 AI більш волатильним і залежним від наративу.
Щодо основного наративу Web3 AI "децентралізовані AI мережі", наразі слід дотримуватися "стриманого та обережного очікування". Адже у сфері Web3 все ще існують такі епохальні явища, як біткойн і ефір. Але на нинішньому етапі більше потрібно зосередитися на практичних сценаріях, які можуть бути реалізовані відразу, наприклад, інтеграція AI Agent в існуючі проекти Web3 для підвищення ефективності; або поєднання AI з іншими новими технологіями для створення нових ідей, що підходять для криптоіндустрії; або розробка спеціалізованих AI продуктів для Web3 індустрії, які з точки зору точності даних або більшої відповідності робочим звичкам організацій і окремих осіб у Web3, надаватимуть послуги, за які користувачі індустрії Web3 готові платити.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Еволюція ШІ у Web3: від хайпу до практичного використання
Еволюція ШІ в сфері Web3: від концептуальної спекуляції до практичного застосування
Відтоді, як ChatGPT з'явився наприкінці 2022 року, сфера AI привертає значну увагу в криптоіндустрії. Спільнота Web3 завжди була відкрита до різних нових концепцій, не кажучи вже про технології AI, яка має безмежні можливості для оповіді та застосування. Тому спочатку концепція AI стала популярною в криптосвіті у формі "буму мем-монет", а потім деякі проекти почали досліджувати її цінність у практичному застосуванні: які нові практичні застосування криптотехнології можуть принести процвітаючому AI?
Ця стаття розгляне та проаналізує траєкторію розвитку штучного інтелекту в сфері Web3, від ранніх спекуляцій до появи проектів, орієнтованих на застосування, поєднуючи приклади та дані, щоб допомогти читачам зрозуміти контекст галузі та майбутні тенденції. Ми можемо спочатку дати кілька попередніх висновків:
Етап AI мем-коінів вже став минулим, незалежно від того, чи були ви обмануті, чи заробили гроші, це залишиться вічними фрагментами пам'яті.
Деякі базові проекти Web3 AI постійно наголошують на перевагах "децентралізації" для безпеки AI, але користувачі не дуже в це вірять, їм більше цікаво, "чи можуть токени заробити гроші" і "чи зручний продукт".
Якщо ви хочете зосередитися на криптопроектах, пов'язаних з ШІ, увага повинна бути сконцентрована на чистих прикладних проектах ШІ або на платформних проектах ШІ, які можуть об'єднувати різноманітні зручні інструменти або агентів. Це може стати більш довгостроковою інвестиційною темою після спекуляцій навколо концепції ШІ.
Різниця в шляхах розвитку ШІ у Web2 та Web3
Штучний інтелект у світі Web2
AI в світі Web2 в основному просувається технологічними гігантами та дослідницькими установами, шлях розвитку відносно стабільний і централізований. Великі компанії навчають закриті моделі чорного ящика, алгоритми та дані не є відкритими, користувачі можуть лише використовувати їх результати, що викликає брак прозорості. Такий централізований контроль призводить до непідзвітності рішень AI, існують проблеми з упередженістю та незрозумілістю відповідальності. Загалом, інновації AI у Web2 зосереджені на підвищенні продуктивності базових моделей та впровадженні в комерційні застосунки, але процес прийняття рішень є непрозорим для суспільства. Ця проблема призвела до виникнення нових AI проектів у 2025 році, які схожі на деякі, що здаються відкритими, але насправді є "риболовлею у риболовних ящиках".
Окрім непрозорості, у великих AI моделях Web2 є ще дві проблеми: недостатній досвід користувачів різних продуктів та недостатня точність у спеціалізованих сферах.
Наприклад, користувачі більше схильні використовувати нові AI-продукти з низьким порогом входу та хорошим досвідом для створення PPT, зображень або відео і готові за це платити. Наразі багато AI-проектів намагаються реалізувати безкодові рішення, щоб знизити поріг входу для користувачів.
Крім того, користувачі Web3 часто відчувають безсилля при використанні деяких великих мовних моделей для отримання інформації про конкретні криптопроекти або токени, оскільки дані великих моделей ще не можуть точно охопити деталі всіх підгалузей. 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'єднує технології, культуру та більш широкі концепції спільноти. На відміну від Web2, Web3 більше орієнтований на відкритість і громаду.
Використовуючи децентралізовану архітектуру блокчейну, AI проекти Web3 зазвичай проголошують акцент на відкритому коді, управлінні спільнотою та прозорості, сподіваючись розірвати традиційну монополію на AI, що належить невеликій кількості компаній, шляхом дистрибуції. Наприклад, деякі проекти досліджують використання блокчейну для перевірки AI-рішень або перевірки AI-моделей DAO для зменшення упередженості.
В ідеальних умовах Web3 AI прагне до "відкритого AI", дозволяючи параметрам моделей та логіці прийняття рішень бути перевіреними спільнотою, одночасно заохочуючи розробників і користувачів брати участь через механізм токенів. Однак на практиці розвиток AI у Web3 все ще стикається з технічними та ресурсними обмеженнями: побудова децентралізованої інфраструктури AI є надзвичайно складною, небагато проектів, які заявляють про себе як про Web3 AI, насправді все ще залежать від централізованих моделей або послуг, просто інтегруючи деякі елементи блокчейну на прикладному рівні. Ці проекти все ще вважаються досить надійними, принаймні, вони дійсно розробляють додатки; тоді як абсолютна більшість проектів Web3 AI все ще є чисто концептуальною спекуляцією або спекулятивною діяльністю під прапором справжнього AI.
Крім того, різниця в фінансуванні та моделях участі також впливає на шляхи розвитку обох. Web2 AI зазвичай працює на основі дослідницьких витрат і прибутковості продуктів, що забезпечує відносно стабільний цикл. Натомість Web3 AI поєднує спекулятивні характеристики криптовалютного ринку, часто переживаючи "підйом" циклів, що сильно коливаються в залежності від настроїв ринку: коли концепція стає популярною, капітал ллється в проекти, підвищуючи ціни токенів і їх оцінки, а коли інтерес охолоджується, популярність проекту та фінансування швидко зменшуються. Цей цикл робить шлях розвитку Web3 AI більш волатильним і залежним від наративу.
Щодо основного наративу Web3 AI "децентралізовані AI мережі", наразі слід дотримуватися "стриманого та обережного очікування". Адже у сфері Web3 все ще існують такі епохальні явища, як біткойн і ефір. Але на нинішньому етапі більше потрібно зосередитися на практичних сценаріях, які можуть бути реалізовані відразу, наприклад, інтеграція AI Agent в існуючі проекти Web3 для підвищення ефективності; або поєднання AI з іншими новими технологіями для створення нових ідей, що підходять для криптоіндустрії; або розробка спеціалізованих AI продуктів для Web3 індустрії, які з точки зору точності даних або більшої відповідності робочим звичкам організацій і окремих осіб у Web3, надаватимуть послуги, за які користувачі індустрії Web3 готові платити.