Будущее ИИ-агентов в криптовалюте: эволюция, тренды и вызовы

cryptonews.ruPublicado a 2024-07-11Actualizado a 2025-03-11

Когда ИИ впервые начал пробивать себе дорогу в крипту, все выглядело довольно скромно: чат-боты, анализ настроений и базовая работа с ончейн-данными. Первая волна ИИ-решений напоминала забавных собеседников, которых можно было натаскать на модерирование контента или поддержку юзеров в соцсетях.

Но, как и в любом хайповом движении, вторая волна ИИ пришла, чтобы замахнуться на что-то серьезнее. Теперь в криптопространстве появились умные системы, завязанные на DeFi, кроссчейн-коммуникацию и автоматизацию контрактов. Вся эта технология делает вид, что «ИИ-управляет процессами«, но по факту вся тяжелая математика происходит офчейн, а в блокчейн уходит лишь финальная выкладка.

Рождение ИИ-агентов: первая волна

Первая волна ИИ-агентов строилась вокруг агентных фреймворков. Некоторые проекты, такие как ai16z с его ELIZA, Virtuals с G.A.M.E., ARC и Coinbase AgentKit, завязались на общение, но на практике оставались лишь болтливыми помощниками.

Возьмем ai16z — они сначала пытались продавить концепт ИИ-фонда с агентом «AI Marc«, но, по сути, это оказался маркетинговый ход. Реальное влияние ai16z началось с ELIZA – TypeScript-фреймворка, который позволял разрабатывать ИИ-агентов для X (Twitter), Discord, Telegram и даже блокчейнов вроде Solana и EVM.

ELIZA была скорее мостиком, чем полноценным ИИ, ведь ее вычисления проводились офчейн, а в блокчейн попадали только готовые данные. Однако сам подход открыл двери к созданию криптоагентов разного уровня: от чат-ботов до серьезных аналитических инструментов.

Изначально проект разгонялся бодро: на GitHub у ELIZA было почти 15К звезд, а токен $ai16z в какой-то момент дорос до $2.5 млрд капитализации. Но как это часто бывает в крипте, потом настал откат – цена токена укаталась на 80%, а активность репозитория на GitHub сильно просела.

Другие проекты типа Virtuals и ARC шли похожим путем, предлагая платформы для ИИ-агентов, но в их основе лежала та же идея – болтливые помощники с минимальным влиянием на экономику.

Вторая волна: ИИ переходит в DeFi и автоматизацию

Когда криптообщество поняло, что от простого трёпа мало толку, ИИ-агенты начали эволюционировать в сторону реального действия. Вторая волна принесла DeFi-интеграции, умные контракты и транзакционные ИИ-решения.

Примеры таких проектов:

  • HeyAnon – ИИ, который позволяет юзерам через обычный текст делать свапы, выдавать кредиты и двигать токены между сетями.
  • Wayfinder – использует «проводников» для навигации по DeFi-инструментам, позволяя человеку просто написать запрос, а ИИ возьмет на себя схемы обмена.
  • Giza и ARMA – ИИ для автооптимизации доходности на DeFi-платформах.

Эти решения призваны автоматизировать взаимодействие с блокчейном, но тут есть подводные камни. Хотя ИИ может давать рекомендации и предлагать оптимальные маршруты транзакций, окончательные решения принимаются офчейн.

Особенно интересен проект Almanak – он пытается симулировать рынок, используя ИИ-аналитику и ончейн-исполнение стратегий. Причем вся «магия» происходит на приватных серверах, а в блокчейн отправляются только результаты.

Ну и отдельного внимания заслуживает Story – это проект, который заходит в крипту через ИИ-управление интеллектуальной собственностью. Они токенизируют IP, создавая автоматизированные лицензии и роялти-системы на базе ИИ.

Глобальный взгляд: к чему мы пришли

Если смотреть на весь сектор в целом, можно заметить, как ИИ в крипте прошел путь от говорящих болванчиков до серьезных автоматизированных систем.

  • Первая волна – ИИ-агенты, которые больше разговаривали, чем реально что-то делали. Чат-боты, помощь в комьюнити, ончейн-аналитика, но без реального влияния на экономику.
  • Вторая волна – ИИ встраивается в DeFi, делает сложные транзакции, управляет активами, но по-прежнему зависит от офчейн-расчетов.

Самый большой риск для таких систем – манипуляции данными. Когда ИИ предлагает юзерам финансовые решения, важно понимать, насколько надежны источники данных. Ведь если ИИ будет обучаться на левых или поддельных данных, последствия могут быть катастрофическими.

Подводные камни и ограничения

Любая ИИ-интеграция в крипте сталкивается с рядом ограничений:

  1. Безопасность – все, что связано с приватными ключами и реальными активами, потенциально уязвимо. Если ИИ начнет косячить, можно потерять деньги.
  2. Качество данных – модели обучаются на данных, и если данные кривые, то и ИИ выдаст плохие решения.
  3. Социальная автоматизация – ИИ, который управляет соцсетями и комьюнити, сталкивается с проблемами прозрачности. Юзеры хотят понимать, как работает ИИ, а не просто доверять «волшебным алгоритмам«.

Выводы

ИИ в крипте больше не просто игрушка. Сейчас он реально меняет рынок, позволяя автоматизировать трейдинг, аналитику и даже управление DeFi-платформами. Однако с этим приходят и риски. ИИ-боты могут дать мощное преимущество продвинутым пользователям, но они же открывают двери для сложных атак, манипуляций и уязвимостей.

На данный момент крипто-ИИ все еще переживает фазу экспериментов. Но если разработчики смогут встроить хорошие механизмы защиты, ИИ может стать ключевым инструментом в будущем DeFi.

Lecturas Relacionadas

Gana 7.2 millones de dólares en una semana, ¿de qué gana dinero pump.fun exactamente?

**Resumen:** Durante la semana del 29 de junio al 5 de julio, pump.fun generó ingresos récord de 7,2 millones de dólares. El protocolo obtiene sus ingresos principalmente de tres áreas: la curva de vinculación (bonding curve) —su mecanismo central para la emisión de tokens—, PumpSwap (su intercambio interno) y Terminal (herramientas de desarrollo y análisis). Un aspecto clave es el modelo económico del token PUMP: el 50% de los ingresos netos del protocolo se destina a recomprar y quemar tokens PUMP, habiendo ya eliminado el 41,8% de la oferta circulante. Esto crea un vínculo directo entre el rendimiento de la plataforma y el valor del token, estableciendo un ciclo de retroalimentación positivo similar al de las recompras de acciones en empresas tradicionales. Más allá de las finanzas, pump.fun está evolucionando de una simple plataforma de lanzamiento de memes a un ecosistema integral. Ha mejorado la velocidad de sus swaps, facilitado la entrada de fondos para nuevos usuarios y reforzado sus herramientas para desarrolladores. Además, funciones como “GO” han impulsado la participación comunitaria mediante recompensas. En conclusión, estos datos muestran que pump.fun está transitando hacia un modelo de negocio sostenible, con flujos de efectivo estables, una economía de token bien definida y una expansión constante de su ecosistema.

marsbitHace 36 min(s)

Gana 7.2 millones de dólares en una semana, ¿de qué gana dinero pump.fun exactamente?

marsbitHace 36 min(s)

Tiger Research: Tres estrategias para que las instituciones financieras se sumen a la ola de tokenización

**Informe de Tiger Research: Tres estrategias para que las instituciones financieras se sumen a la ola de tokenización** El mercado de tokenización de activos del mundo real (RWA) está creciendo rápidamente, pero muchos países carecen de marcos regulatorios completos. Las instituciones financieras deben elegir entre esperar a la legislación local, experimentar en "sandboxes" regulatorios o ser pioneras en mercados extranjeros más maduros para ganar experiencia y ventaja competitiva. Antes de entrar, es crucial prepararse en seis áreas clave: elegir jurisdicción, obtener licencias, definir el activo a tokenizar, determinar los inversores objetivo, diseñar mecanismos de liquidación y establecer operaciones. El objetivo central es acumular experiencia real lo antes posible. Existen dos vías principales: la **vía jurisdiccional directa** (establecerse en una jurisdicción con regulación madura como Hong Kong, Singapur o EE.UU., a menudo utilizando plataformas locales) y la **vía nativa en cadena** (estructurar emisiones directamente para entornos blockchain, utilizando plataformas como Ondo Global o Plume Nest para agilizar la entrada y acceder a liquidez DeFi). El caso práctico de una "Empresa A" muestra que el proceso puede llevar de 6 meses a más de un año, implicando evaluación de entidades existentes, selección de plataforma, diseño de productos, estructuras de custodia y ejecución final. El mensaje clave es que **el mercado no espera**. Las grandes instituciones ya están actuando. En lugar de esperar por una regulación perfecta, es fundamental trazar una ruta factible, superar los desafíos legales y operativos, y empezar a ejecutar para ganar experiencia, ya que el éxito final reside en completar el ciclo completo de venta a inversores.

Foresight NewsHace 58 min(s)

Tiger Research: Tres estrategias para que las instituciones financieras se sumen a la ola de tokenización

Foresight NewsHace 58 min(s)

Unitree corre a la bolsa: el verdadero misterio es en qué gastará los 4.200 millones tras su OPV

La empresa china de robótica Unitree ha obtenido la aprobación para cotizar en el mercado STAR de la Bolsa de Shanghai, con planes de recaudar 4.202 millones de yuanes (unos 42 mil millones de RMB). Fundada en 2016, la compañía se hizo conocida por sus robots cuadrúpedos asequibles y en 2023 dio el salto al campo de los humanoides con el modelo H1. Su estrategia se ha basado en una rápida iteración de productos y una agresiva reducción de precios, con modelos como el R1 (29.900 yuanes) y el G1 (99.000 yuanes). Los datos financieros muestran un crecimiento explosivo, pasando de 159 millones de yuanes en ingresos en 2023 a 1.710 millones en 2025, con una rentabilidad neta positiva desde 2024. Cerca del 40% de sus ventas provienen del extranjero, y tiene casos piloto en operación, como el robot G1 en el aeropuerto de Haneda (Tokio). Con los fondos de la OPV, Unitree planea reforzar la I+D, desarrollar nuevos productos y construir una nueva base de fabricación. Sin embargo, se enfrenta a un mercado cada vez más competitivo, con rivales como Ubtech (que apuesta por el segmento de compañía emocional), Tesla Optimus, Fourier y 1X. El principal desafío de Unitree será transformar sus pilotos industriales en contratos estables, mantener su ventaja en costes frente a la creciente presión competitiva y desarrollar capacidades robustas de inteligencia artificial embebida, como las que explora con su modelo H2 Plus en colaboración con NVIDIA. Su probable camino será una combinación de productos de bajo costo para ganar escala y cuota de mercado, con plataformas avanzadas para establecer estándares tecnológicos y casos de referencia en la industria. El éxito dependerá de su capacidad para convertir el volumen de ventas y la experiencia acumulada en una ventaja sostenible a largo plazo.

marsbitHace 2 hora(s)

Unitree corre a la bolsa: el verdadero misterio es en qué gastará los 4.200 millones tras su OPV

marsbitHace 2 hora(s)

Trading

Spot
活动图片