Автор: Xinyang & Ethan, IOSG
2026 год, активность в open-source сообществе криптовалют на GitHub совершила впечатляющее «дно». Пиковая активность в 45 тысяч разработчиков в месяц в 2022 году упала до примерно 23 тысяч. Такое сокращение данных на бумаге вызвало в социальных сетях дискуссии об «истощении нарратива». Однако, когда мы анализируем срез этой кривой, видим не сжатие отрасли, а глубокий «делеверидж талантов».
▲ Источник данных: Electric Capital Developer Report, на основе GitHub Crypto Ecosystems
1. Кто ушел? Кто остался?
Ушли в основном новички. В феврале 2024 года ежемесячный приток новых разработчиков достиг 5462 человек, а затем резко упал; уровень оттока тех, кто проработал менее года, составил 52%. Большинство из них пришли в период бычьего рынка, занимаясь контрактами для чеканки NFT, форками DeFi-протоколов, разработкой фронтендов для новых L2. Эти позиции сильно зависели от рыночного ажиотажа. Как только ажиотаж спал, проекты прекратили работу, а вместе с ними исчезли и рабочие места. Судя по данным, вклад новичков в код никогда не превышал 25% от общего объема. С самого начала эта группа не находилась в ядре отрасли.
▲ Newcomers пришли с бычьим рынком и ушли с медвежьим; Established devs (стаж более 2 лет) достигли исторического максимума в тот же период
Источник данных: Electric Capital Developer Report
С другой стороны, количество разработчиков со стажем более двух лет в тот же период не упало, а, наоборот, выросло, достигнув исторического максимума и обеспечивая около 70% объема кода. Управляющий партнер Electric Capital Мария Шен дает прямой вывод: «Когда мы смотрим на группу established developers, она растет и выглядит очень здоровой».
Они остались не из-за отсутствия выбора.
С технической точки зрения, сейчас ключевая работа в крипто — это инфраструктурная разработка, которая требует многолетнего опыта для понимания: разработка на уровне протокола, аудит безопасности, межцепочные архитектуры. Чтобы начать работать в этих областях по-настоящему, требуются годы накопления, их не вытеснит спад ажиотажа.
С экономической точки зрения, у многих ветеранов есть невестерированные токены, управленческие права в протоколах (governance) и акционерные отношения; их накопления в этой отрасли уже сформировали реальные барьеры и отдачу. Судя по распределению по экосистемам, они голосуют ногами: разработчики Bitcoin выросли на 64.3% за два года, Solana +11.1%, в то время как Cosmos упал на 51.1%, Polkadot — на 46.9%. Ветераны концентрируются в экосистемах с реальными пользователями и доходами, уходя от проектов, которые все еще держатся на нарративе.
▲ Источник: Coincub Web3 Jobs Report 2025
Источник данных: Web3.Career
Изменения в структуре вакансий также подтверждают то же самое. Среди новых вакансий в Web3 в 2025 году наибольшую долю занимают не разработчики, а Project & Programme Management — более 27%. Для отрасли, известной технологическим драйвом, это контр-интуитивно, но логика проста: отрасль переходит из фазы строительства в фазу исполнения. Более 100 блокчейнов нуждаются в интеграции, институциональные клиенты предъявляют совершенно другие требования к комплаенсу и безопасности, управление DAO требует балансирования между stakeholder с разными интересами. Это не проект-менеджмент в традиционном смысле, а координация и принятие решений в среде, где правила еще формируются.
Отрасль с виду сокращается, но плотность ядра, наоборот, растет. Медвежий рынок 2018-2019 годов также сопровождался массовым оттоком разработчиков, но затем появились такие знаковые проекты, как Uniswap, Aave, OpenSea, которые определили бычий рынок 2020-2021 годов. Оставшиеся в этот раз строители имеют более зрелую инфраструктуру, а эпоха ИИ предоставила им более масштабную сцену, чем в прошлом цикле.
2. С какими навыками остались эти люди?
Какой особый навык отрасль криптовалют оттачивала у строителей? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно вернуться к базовым принципам блокчейна. При смене бычьих и медвежьих циклов эта отрасль всегда работает по одному и тому же фундаментальному правилу: код — это закон, исполнение — окончательно.
Инцидент The DAO в 2016 году: злоумышленник использовал уязвимость рекурсивного вызова, чтобы вывести 36 миллионов долларов. В коде не было бага, логика выполнялась строго по задумке, просто границы не были предусмотрены разработчиками. Атака на мост Poly Network в 2021 году: 6,1 миллиарда долларов были переведены за несколько часов. Нет платформы, чтобы остановить, нет института для отмены, нет юридических положений для возмещения. Это структурная особенность крипто, отличающая его почти от всех других отраслей: пространство для ошибок равно нулю, постфактумное вмешательство почти отсутствует.
Такая среда выковывает набор навыков, которые редко требуются в других отраслях: создание с нуля рабочих систем, в которые незнакомцы готовы участвовать, при отсутствии правил и доверия.
Этот навык включает два уровня. Первый — создание доверия с нуля, без опоры на какие-либо внешние авторитеты, только через код и механизмы, чтобы незнакомцы были готовы вложить реальные активы. Второй — принятие решений в условиях технологической и экономической неопределенности, проектирование рабочих систем без нормативной базы, исторических данных или отраслевых стандартов для ориентации.
Оба уровня имеют конкретное воплощение в крипто. Uniswap не имеет гарантий компании, KYC, службы поддержки. Люди вносят средства в пулы ликвидности, полагаясь только на доверие к нескольким сотням строк кода и экономическому механизму, достигая объема дневных транзакций в сотни миллиардов долларов. MakerDAO не имеет поддержки центрального банка, страхования депозитов, поддерживает стабильность DAI исключительно за счет ончейн-управления и механизма залога. Во время DeFi Summer было еще экстремальнее: не было нормативной базы, стандартов аудита, никаких исторических данных для ориентации. Строители создали AMM, кредитные протоколы, фарминг ликвидности, пройдя от концепции до TVL в десятки миллиардов долларов за несколько месяцев. Этот навык проявляется по-разному у строителей на уровне протокола, приложений и управления, но фундаментальный принцип один.
Эпоха ИИ создает структурно схожую проблему. Процесс принятия решений моделями непрозрачен, выводы не могут быть независимо проверены. AI агенты начинают автономно совершать транзакции, распределять средства, а соответствующие системы правил и ограничений еще не существуют. Крупные компании, разрабатывающие модели, контролируют и сами модели, и стандарты оценки, у пользователей нет эффективных средств верификации. Вычислительные мощности сильно сконцентрированы у нескольких гигантов, формируя монопольное ценообразование при всплеске спроса. Эти проблемы указывают на одно ядро: проблема доверия к автономным системам повторяется в процессе масштабирования ИИ.
Строители в крипто годами сталкиваются с такими проблемами в среде без внешних авторитетных правил, только раньше сценарий был ончейн-протокол, а теперь стал ИИ. И уже есть группа людей, которая напрямую переносит накопленные в крипто навыки в ИИ, и это приносит результаты.
3. Как эти навыки переоцениваются в эпоху ИИ?
Переход от крипто к ИИ в последние годы встречается часто, но, если разобрать, они уносят разное.
Самый очевидный путь — прямой перенос аппаратного обеспечения и опыта. Трое основателей CoreWeave Майкл Интратор, Брайан Вентуро и Брэннин МакБи начали майнить эфир на GPU в 2017 году, расширившись от одной машины до тысяч. В 2022 году они закрыли майнинговый бизнес, а через два месяца после этого вышел ChatGPT. Их GPU мгновенно превратились в предложение вычислительных мощностей для ИИ. В марте 2025 года компания провела IPO на NASDAQ с оценкой около 23 миллиардов долларов, позже пиковая рыночная капитализация достигла почти 70 миллиардов долларов.
Сооснователь OpenSea Алекс Аталла сталкивался с проблемами агрегации и маршрутизации чрезвычайно неоднородных активов на рынке NFT и перенес тот же опыт в маршрутизацию моделей ИИ, основав OpenRouter, который за два года обслужил более 5 миллионов разработчиков с оценкой в 500 миллионов долларов.
Другой тип миграции более примечателен. Основатель NEAR Илья Полосухин является соавтором статьи о Transformer. Выйдя из Google, он изначально хотел создавать ИИ-приложения с использованием естественного языка, но в процессе разработки столкнулся с практической проблемой: нужно было осуществлять кросс-граничные платежи для разметчиков данных по всему миру, у большинства из которых не было банковских счетов. Технология блокчейна стала лучшим решением этой платежной проблемы.
Сейчас NEAR трансформируется в платформу инфраструктуры ИИ, основными направлениями являются user-owned AI и децентрализованное конфиденциальное машинное обучение (DCML), позволяющее пользователям использовать сервисы ИИ без раскрытия данных. Накопленный в NEAR опыт децентрализованной архитектуры стал самой сложной для копирования отправной точкой в этом направлении.
Сооснователь Circle Шон Невилл после ухода основал Catena Labs, позиционируя ее как банк, созданный для ИИ (AI native bank), перенеся понимание инфраструктуры стейблкоинов прямо в сценарии финансовых операций AI агентов. a16z crypto возглавил раунд seed-финансирования на 18 миллионов долларов. Опытный разработчик Aave и Lens Protocol Надер Дабит перешел в Cognition, принеся опыт построения экосистемы разработчиков, накопленный в нескольких крипто-протоколах, в область инструментов для AI агентов.
Эти люди уносят не просто GPU или пользовательскую сеть, а интуицию в дизайне механизмов, опыт построения экосистем разработчиков, способность суждения для создания доверяемых систем с нуля при отсутствии правил. Эти навыки как раз соответствуют трем структурным пробелам, с которыми сталкивается масштабирование ИИ.
Агрегация и оптимизация вычислительных мощностей
Вычислительные мощности — самый прямой барьер для масштабирования ИИ. Обучение и инференс требуют большого количества GPU, спрос колеблется, у облачных провайдеров дорого и очереди, компании не хотят запасать железо. У проблемы два уровня: как агрегировать и распределять мощности, и как эффективнее использовать агрегированные мощности. У строителей из крипто есть накопленный опыт для прямого переноса на оба уровня.
Hyperbolic решает проблемы распределения и доверия. Основатель Джаспер Чжан перенес децентрализованный дизайн механизмов в сектор вычислительных мощностей для ИИ: токены побуждают владельцев разрозненных GPU делиться простаивающими мощностями, но более важная проблема — доверие.
Как убедиться, что результат вычислений от незнакомого узла верен? Ключевая инновация, PoSP, использует случайную выборку и теорию игр, делая честность доминирующей стратегией для узлов, не требуя полной верификации, с низкими накладными расходами, масштабируемостью и надежностью результатов. Эта механика прямо перенесена из логики проверки поведения незнакомых узлов в крипто.
MoonMath решает проблему эффективности. Преемник Ingonyama, которая фокусировалась на аппаратном ускорении ZK, в экстремальных вычислительных ограничениях ускорила генерацию ZK-доказательств в несколько раз. Теперь направление смещается к производительности Physical AI (Physical AI performance layer), занимаясь ускорением разреженного внимания для видео-диффузионных моделей (LiteAttention), низкоранговой декомпозицией FFN-слоев (LiteLinear), ускорением обратного распространения при обучении (BackLite). От ускорения ZK до ускорения инференса ИИ — в основе один и тот же навык: заставить математику работать быстрее при экстремальных вычислительных ограничениях. Сегмент изменился, накопления не пропали.
Управление ИИ и дизайн стимулирующих механизмов
Когда несколько AI агентов начинают совместно выполнять задачи, как гарантировать, что они не разрушат общую систему в погоне за собственными целями? Каждый участник преследует свою целевую функцию, никто не гарантирует, что система в целом продолжит нормально функционировать, а скорость выполнения агентов превышает временное окно для вмешательства человека.
Это тип проблем, с которыми строители в крипто неоднократно сталкивались при управлении DAO и дизайне токеномики: заставить участников с совершенно разными интересами функционировать в соответствии с заданным направлением системы без центрального авторитета. Ответ крипто — экономические механизмы, нарушившие правила несут реальные экономические издержки, правила записаны в код и исполняются автоматически.
EigenLayer переносит этот механизм прямо в сценарии ИИ. Через механизм restaking узлы должны застейкать активы перед участием в совместной работе; невыполнение обязательств или нарушения автоматически запускают санкции. Правила — не рекомендации, а жесткие границы с реальными экономическими последствиями. EigenCloud распространяет эту логику на верифицируемые вычисления и координационное управление AI агентами, заставляя агентов оставаться в предустановленных рамках при достижении своих целей. Ограничивать агентов экономическими механизмами намного надежнее, чем этическими нормами.
Автономные платежи AI Agent
Есть еще более фундаментальная проблема: как агенту платить. Традиционные платежные системы созданы для людей: для кредитных карт нужен аккаунт, для банковских переводов требуется авторизация, каждый шаг предполагает, что оператор — человек, имеет личность и будет ждать. Агент ждать не будет, он может инициировать множество запросов в секунду, каждый запрос может включать микроплатеж, традиционные платежные каналы в таком сценарии просто не работают.
Стейблкоины и ончейн-правила — это инфраструктура, уже построенная строителями крипто, изначально поддерживающая программируемость, разрешение не требуется, работает круглосуточно. Эти три характеристики как раз являются жесткими требованиями для сценариев платежей агентов. Не хватает только протокола, связывающего стейблкоины с рабочим процессом агента.
x402, запущенный Coinbase в мае 2025 года, активирует статус-код HTTP 402, встраивая платежи стейблкоинами прямо в HTTP-запросы, так что агент завершает оплату одновременно с отправкой запроса, без необходимости в аккаунте, расчет занимает около двух секунд. По состоянию на апрель 2026 года протокол x402 обработал более 165 миллионов транзакций, совокупный объем транзакций составил около 50 миллионов долларов, количество активных агентов достигло 69 000 (данные: x402 Foundation). Cloudflare, AWS, Stripe, Anthropic MCP уже интегрированы. Платежи агентов уже стали сегментом с реальным трафиком.
Три направления соответствуют трем структурным пробелам при масштабировании ИИ: агрегация и эффективность вычислительных мощностей, согласование стимулов при совместной работе множества агентов, инфраструктура для автономных платежей. На эти вопросы нет готовых ответов в традиционных архитектурах программного обеспечения, но в крипто-индустрии есть соответствующий опыт их решения. Навыки не исчезли, они просто нашли новые сценарии применения.
4. Новая позиция Строителя: от пишущего смарт-контракты к устанавливающему правила для ИИ
Масштабирование ИИ создает ранее не существовавший пробел в функциях. Не пробел в технических кадрах, а пробел в людях, способных проектировать механизмы доверия в автономных системах. Когда объектом обслуживания становятся не люди, а AI агенты, роль строителей крипто также переопределяется.
В таблице ниже сравниваются изменения парадигм по конкретным аспектам:
Ключевое различие двух парадигм не в технологическом стеке, а в способе установления доверия и логике исполнения правил. В эпоху до ИИ строители крипто имели дело с людьми, правила записывались в контракт, пространство для ошибок было нулевым, но границы системы были относительно ясны.
В эпоху, созданную для ИИ (AI-Native), когда объектом взаимодействия становятся автономно работающие AI агенты, необходимо решать проблемы: поведение агентов непредсказуемо, скорость выполнения намного превышает окно для вмешательства человека, сами границы системы необходимо переопределять в условиях большей неопределенности. Функциональное позиционирование строителей крипто смещается от «написания безопасных контрактов» к «проектированию доверенных механизмов для автономных систем ИИ».
Найм в ведущих организациях уже отражает эти изменения:
▲ Ключевые вакансии в ИИ/данных, активно открываемые ведущими биржами в Q1 2026
Источник: Gate Research Institute
Найм ведущими биржами и институтами в 2026 году четко отражает эту тенденцию: уже не просто ищут ИИ-инженеров или крипто-разработчиков, а людей, способных соединить две области, — понимающих искажения стимулов и управленческую борьбу в ончейне, и способных глубоко интегрировать инструменты ИИ в рабочие процессы крипто, а также проектировать механизмы, которые выравнивают агентов с регуляторами и пользователями в долгосрочной перспективе.
Направление размещения капитала также уже отражает эту оценку. Paradigm привлекает новый фонд объемом до 1,5 миллиарда долларов, расширяя сферу инвестирования с крипто на ИИ и робототехнику. Haun Ventures завершила формирование второго фонда (Fund II) на 1 миллиард долларов, сосредоточившись на инфраструктуре, объединяющей крипто и ИИ, особенно на платежных системах, стейблкоинах и экономических системах agent-to-agent, поддерживающих автономные транзакции и координацию AI агентов.
a16z crypto завершила формирование пятого фонда (Crypto Fund V) на 2,2 миллиарда долларов, четко заявив, что фонд будет инвестировать на 100% в крипто-сферу. Столкнувшись со сложностью и непрозрачностью эпохи ИИ, они будут уделять основное внимание применению прозрачности, верифицируемости и децентрализованных характеристик крипто. И, согласно данным PitchBook, в 2025 году около 40% инвестиций венчурного капитала США в крипто-сферу было направлено в компании, также занимающиеся ИИ, что значительно выше, чем в 2024 году.
Аналогично переходу строителей из крипто в ИИ, выбранные пути в разных рыночных условиях демонстрируют заметные различия.
В США, после того как регулирующая среда стала относительно ясной, инновации на уровне протоколов получили реальное пространство для существования. Плотность сети капитала высока, путь от идеи до финансирования короток, пространство для ошибок относительно велико. Общая черта таких проектов, как Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn, Ritual, заключается в проектировании новых механизмов с нуля, а не в простой интеграции приложений в существующие системы. Ведущие венчурные капиталисты имеют четкую инвестиционную тезу по направлениям «верифицируемые вычисления, координация агентов, децентрализованное машинное обучение» и готовы предоставлять достаточный запас для ошибок при ранних технологических исследованиях.
Ситуация в Азии иная. Сингапур и Гонконг в большей степени выполняют роли для комплаенс-реализации и трансфера институциональных средств, регулирующая среда относительно консервативна, толерантность к чисто протокольным инновациям ниже. Строители с опытом в крипто, переходя в ИИ, чаще выбирают пути на уровне приложений и интеграции с отраслями — используют накопленную пользовательскую базу, платежные возможности или активы данных в крипто для быстрого подключения к продуктам и сервисам ИИ.
Это не разрыв в способностях, а различия в выборе пути, вызванные разными рыночными сигналами и регулирующей средой: США больше поощряют инновации на базовом уровне механизмов и ранние технологические исследования, в то время как Азия делает акцент на дружелюбии к комплаенсу, быстрой монетизации и глубокой интеграции с традиционными отраслями.
Вернемся к начальной кривой GitHub. Ежемесячная активная разработка упала с 45 тысяч до 23 тысяч, на поверхности — отрасль сокращается. Но среди оставшихся доля established dev достигла исторического максимума, они активно переходят в экосистемы с реальными пользователями, и одновременно их ценность переоценивается индустрией ИИ беспрецедентным образом.
Когда масштабирование ИИ сталкивается со структурными ограничениями, такими как агрегация вычислительных мощностей, автономные платежи агентов, верифицируемость данных и решений, координация приватности, долгосрочная чувствительность этих Строителей к правилам, стимулам и аутентичности, накопленная на стыке Крипто и ИИ, постепенно превращается в дефицитные системные способности эпохи ИИ.
Как инвестиционная компания, углубленно работающая с инфраструктурой крипто с 2017 года, IOSG не ограничивается наблюдениями за этой линией. Мы участвовали в инвестициях в EigenLayer, когда механизм restaking еще не был широко признан рынком, возглавляли раунд seed-финансирования для Ingonyama (ныне MoonMath), ставя на миграцию от аппаратного ускорения ZK к уровню производительности ИИ, и инвестировали в Hyperbolic в 2024 году, веря в его путь решения проблемы доверия в децентрализованных вычислениях с помощью родных для крипто механизмов верификации.
Общая логика, стоящая за этими шагами: проблемы доверия, координации и верификации, возникающие при масштабировании ИИ, в конечном итоге потребуют для своего решения способностей к дизайну механизмов, накопленных в крипто-индустрии. Мы верим, что пересечение крипто и ИИ — это не нарратив, а структурная возможность, которая уже происходит.
