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

cryptonews.ruPubblicato 2024-07-11Pubblicato ultima volta 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.

Letture associate

Tiger Research: Three Strategies for Financial Institutions to Keep Up with the Tokenization Wave

Tiger Research's in-depth report analyzes the strategic choices for financial institutions entering the rapidly growing Real-World Asset (RWA) tokenization market. With the market projected to be worth $25-36 billion and a lack of complete regulatory frameworks in many jurisdictions, institutions face three options: waiting for domestic legislation, using regulatory sandboxes for limited experiments, or moving first into established overseas markets to gain a competitive edge. Tokenization is not magic; it requires meticulous preparation. Before entry, institutions must strategically plan across six core areas: choosing a jurisdiction, obtaining necessary licenses, defining the asset type, targeting the appropriate investor base, selecting settlement currencies, and designing operational requirements like custody and governance. The report outlines two main operational paths. The first is a direct jurisdictional path, establishing a legal presence in mature markets like Hong Kong, Singapore, or the U.S., often leveraging local licensed platforms to accelerate market entry. The second is a chain-native path, using platforms like Ondo or Plume that are built with regulatory compliance embedded, allowing for faster, more flexible market access without being tied to a specific jurisdiction. Ultimately, the report advises against waiting for perfect regulation. The preparation process can take 6-12 months and requires thorough legal review. Using the example of a mid-sized securities firm, it details steps from evaluating existing entities to final execution. The core message is that accumulating real-world operational experience is paramount, as the market is moving ahead and will not wait for latecomers.

Foresight News1 h fa

Tiger Research: Three Strategies for Financial Institutions to Keep Up with the Tokenization Wave

Foresight News1 h fa

Unitree's IPO Frenzy: The Real Mystery is How It Will Spend the 42 Billion Raised

Unitree, a Chinese robotics company, is set for a public listing after its IPO registration was approved by regulators. The company, which started with quadruped robots and has expanded into humanoids, plans to raise approximately 4.2 billion yuan through its offering. The article traces Unitree's rapid growth from its founding in 2016 to its current status. It highlights key milestones like the 2021 CCTV Spring Festival Gala performance, the 2023 launch of its affordable Go2 robot dog and the H1 humanoid robot, and a series of subsequent product launches. By 2025, the company reported revenue of 1.71 billion yuan, profitability, and sales exceeding 5,500 humanoid robots. As the first publicly-listed humanoid robot company on China's STAR Market, Unitree's main challenges are sustaining growth and deploying its newly raised capital effectively. The humanoid robot sector in China is crowded, with over 140 companies. Competitors include UBTech (focusing on industrial and consumer markets), Fourier, and international players like Tesla Optimus and 1X NEO. The article outlines three critical challenges for Unitree: establishing a strong second product line beyond its quadruped robots, maintaining its price advantage while ensuring quality, and successfully advancing its embodied AI capabilities through partnerships like the one with NVIDIA for the H2 Plus platform. Unitree's likely strategy involves a "developer tools + industry benchmarks" approach: using low-cost models like the R1 and G1 to build developer adoption and volume, leveraging high-end platforms for AI training, and securing pilot projects in sectors like logistics and manufacturing to build case studies. The company's future success hinges on converting its current momentum in shipments and pilot programs into sustainable, large-scale commercial contracts as the broader market evolves.

marsbit2 h fa

Unitree's IPO Frenzy: The Real Mystery is How It Will Spend the 42 Billion Raised

marsbit2 h fa

Trading

Spot
活动图片