Автор: Zen, PANews
Вы потратили полгода, чтобы ChatGPT понял ваши рабочие привычки, стиль письма и долгосрочные проекты. Он знает, как вы привыкли редактировать статьи, какие компании вас интересуют, и постепенно понимает ваши предпочтения в структуре контента, тоне и плотности информации.
Но однажды появляется новая, более мощная модель. Вы открываете Claude, Gemini или DeepSeek и понимаете, что всё нужно начинать заново. Новая модель не знает вас, не знает контекст работы, накопленный за последние месяцы, и не понимает, как вы думаете, пишете или принимаете решения.
За последние два года важнейшая конкуренция в индустрии ИИ разворачивалась вокруг «способностей модели». Сила рассуждений, длина контекста, способность писать код — всё это почти решало всё. Но сейчас возникает новая проблема: ИИ всё больше понимает вас, но кому на самом деле принадлежит это «понимание»?
Смена роли: ИИ превращается из инструмента для чата в персонального цифрового помощника
В ноябре 2022 года чат-бот с ИИ ChatGPT появился на сцене. Его запуск вызвал во всем мире волну увлечения чатами, и всего за два месяца количество активных пользователей в месяц превысило 100 миллионов, что сделало его самым быстрорастущим потребительским приложением в истории. В то время большие модели были больше похожи на «продвинутый поиск». Пользователи задавали ИИ вопросы, он генерировал ответы в режиме реального времени, и после окончания диалога отношения также прерывались.
Но за последние два года роль ИИ явно меняется. По мере роста способностей к рассуждению, написанию кода и использованию инструментов, ИИ начинает глубоко внедряться в реальные рабочие процессы. Все больше людей используют его для написания кода, систематизации данных, анализа информации, планирования поездок, управления расписанием и даже для долгосрочного участия в создании контента и принятии бизнес-решений.
Во многих случаях пользователи уже не просто «задают вопросы ИИ», а сотрудничают с ним на долгосрочной основе. Он начинает понимать ваш способ работы, привычки выражения и долгосрочные цели, начинает постоянно участвовать в одном и том же проекте, одном и том же рабочем процессе и даже постепенно берет на себя часть исполнительных задач. В некотором смысле ИИ превращается из инструмента для разовых вопросов-ответов в долгосрочного персонального цифрового помощника.
И по мере значительного повышения способностей моделей, сближения возможностей ведущих продуктов и долгосрочного, широкого использования ИИ, начинают возникать новые проблемы.
Как только ИИ начинает работать в долгосрочном режиме, «память», как система, которая хранит и извлекает прошлый опыт для улучшения решений и общей производительности, перестает быть просто безболезненной базой данных. Во многих сценариях применения узким местом уже является не уровень рассуждений модели, а способность управлять долговременной памятью и контекстом. Cloudflare также прямо называет агентскую память (agentic memory) одной из самых больших проблем и одновременно одной из самых быстрорастущих областей в современной инфраструктуре ИИ.
Ведущие компании ИИ также осознали, что долговременная память становится частью пользовательского опыта. OpenAI разделила память ChatGPT на saved memories («сохраненные воспоминания») и Reference chat history («история чатов для справки»), где первая сохраняет информацию, которую пользователь хочет хранить долго, а вторая позволяет ChatGPT извлекать полезный контент из прошлых диалогов для последующих персонализированных ответов. Gemini также начала изучать предпочтения пользователей на основе предыдущих бесед. Claude представил функцию memory («память») с поддержкой импорта и экспорта.
Платформенные «острова» превращают память ИИ в новое поле битвы в отрасли
Но проблема в том, что эти возможности памяти в целом остаются привязанными к соответствующим платформам, принадлежат только их независимым учетным системам и продуктовой среде, оставаясь разрозненными «островами». Хотя Anthropic и поддерживает импорт/экспорт памяти, пока это больше похоже на инструмент миграции для Claude, а не на общий стандарт памяти, принятый всеми игроками.
Именно в эту нишу хочет войти ZetaChain. Полностью переключившись на ИИ, ZetaChain начала распространять концепцию «владения», изначально принадлежащую криптомиру, также на память ИИ и пользовательский контекст. Она хочет построить не просто чат-продукт, а приватный слой памяти (Private Memory Layer), независимый от платформ моделей, который позволит пользователям по-настоящему владеть своей долговременной памятью, поведенческими предпочтениями и контекстом ИИ.
Потребительский продукт ZetaChain для ИИ, Anuma, призван дать пользователям зашифрованную приватную память с поддержкой бесшовного использования в различных основных моделях ИИ, таких как ChatGPT, Claude, Gemini и других. Пользователям не придется заново устанавливать контекст, предпочтения и рабочие привычки при каждом переключении модели. Вместо этого они будут контролировать права доступа и переносить свою историческую память в разные модели и агенты.
По мере того как ИИ постепенно накапливает пользовательские предпочтения, привычки письма, рабочие процессы и историю диалогов, так называемая «память» становится все больше похожей на «зеркало личности». Она не только определяет, соответствуют ли ответы модели предпочтениям пользователя, но и может определять, будет ли модель в будущем принимать решения в соответствии с вашими привычками и ценностями.
Помимо предоставления пользователям права собственности на память и выбора моделей с разными сильными сторонами для разных задач, Anuma также создает программируемую, аудируемую и отменяемую систему разрешений. Она позволяет ИИ-агентам единовременно считывать записи, при этом права доступа можно отозвать в любой момент, а все изменения прав доступа могут регистрироваться и отслеживаться в блокчейне.
Более того, память пользователя и граф знаний также смогут стать активами, которые можно делиться, лицензировать и монетизировать, не раскрывая исходные данные. Это позволяет пользователям таких профессий, как инвесторы, врачи, юристы и разработчики, инкапсулировать свои профессиональные знания в виде агентов, публиковать их на Agent Marketplace и получать доход при их использовании другими.
От кросс-чейна к кросс-платформам ИИ: почему ZetaChain сменила фокус?
Реализация этих функций в Anuma стала возможной благодаря базовой инфраструктуре Private Memory Layer, разработанной ZetaChain. Будучи инфраструктурой для приватной памяти, идентификации, разрешений, платежей и агентов, ориентированной на ИИ, она призвана обеспечить взаимодействие приложений и агентов между разными моделями, при этом пользователи сохраняют контроль.
Ранее ZetaChain была сосредоточена на инфраструктуре кросс-чейновой интероперабельности, основной целью которой было решение проблем передачи активов и сообщений между разными блокчейнами. В деле создания «единого входа для множества цепей» она добилась значительного охвата сети и повестки. Согласно официальным данным, в этой блокчейн-сети насчитывается 11,9 млн уникальных адресов и 241 млн транзакций.
Однако после публичного запуска Anuma 27 апреля этого года и достижения более 50 000 пользователей в первый месяц ZetaChain решила полностью переориентироваться на ИИ и постепенно закрыть бизнес по кросс-чейновой интероперабельности. За этим изменением курса стоит относительно четкая внутренняя логика.
Ранее ZetaChain в основном занималась проблемой отсутствия взаимодействия между цепями. В сегодняшнем мире ИИ существует аналогичная разобщенность. В некотором смысле цифровые активы для блокчейна — это как память и контекст для ИИ. Разные модели имеют свои замкнутые системы памяти, и когда пользователь переключается между платформами, накопленный за долгое время контекст и поведенческие предпочтения часто также прерываются.
По мере развития в последние годы ZetaChain пришла к выводу, что сегодня самая большая проблема — это уже не кросс-чейновые переводы между блокчейнами, а непрерывность между разными моделями и агентами, а также вопрос владения пользователем собственным контекстом.
a16z crypto ранее также упоминала в аналитической статье, что агенты начинают становиться экономическими участниками, но им не хватает переносимой идентификации, программируемых платежей, проверяемых авторизаций и общедоступного слоя координации, необходимого для сотрудничества в разных средах. Поэтому по сравнению со многими проектами на стыке ИИ и криптовалют, которые натянуто ищут сценарии применения, логика трансформации ZetaChain выглядит гораздо более естественной.
В деловой истории успешные трансформации инфраструктурных компаний — не редкость. Такие компании часто меняют не просто направление, а следуют за новыми узкими местами, основываясь на логике продукта. Первоначально самым важным нарративом для Nvidia были графические вычисления и игровые видеокарты, но с расцветом ИИ архитектура ее GPU в итоге стала основной инфраструктурой всей индустрии ИИ. Инфраструктура никогда не строится вечно вокруг одного и того же ограничения, а настоящие победители — это часто те, кто раньше всех распознает появление «следующего узкого места».
От приватного слоя памяти к потребительскому слою ИИ
С взрывным развитием ИИ будущая форма ИИ явно не ограничится окном чата, а постепенно эволюционирует в большое количество долгосрочно существующих, взаимодействующих друг с другом помощников на базе ИИ. Исходя из этого предположения, ZetaChain, предложив «приватный слой памяти» и попытавшись решить проблему долгосрочного понимания пользователя ИИ, пошла дальше и предложила концепцию «Потребительского слоя ИИ (AI Consumer Layer)», стремясь переопределить отношения между пользователем и ИИ после того, как ИИ долгое время будет работать от имени пользователя.
По видению ZetaChain, в будущем ИИ будет не просто отвечать на вопросы, а глубоко вовлекаться в рабочие процессы и повседневные решения пользователя. Разные помощники на базе ИИ будут отвечать за разные задачи: одни — за код, другие — за финансы, третьи — за планирование поездок, а некоторые будут долгосрочно участвовать в создании контента, исследованиях и анализе. И чтобы эти ИИ могли по-настоящему работать совместно, им необходимо использовать одну и ту же систему долгосрочного контекста, идентификации и разрешений.
Таким образом, «Потребительский слой ИИ» по сути пытается интегрировать изначально разрозненные возможности в единую структуру. В ней Memory отвечает за долгосрочный контекст, Permissions — за контроль доступа, Identity — за систему идентификации, Payments — за вызовы и платежи между ИИ, а Agents — это конечная сеть ИИ, выполняющая задачи от имени пользователя.
Вот почему «владение» становится ключевой концепцией, которую ZetaChain постоянно подчеркивает.
Потому что в этой системе самым важным становится вопрос, остается ли у пользователя право собственности на свой контекст, разрешения и идентификацию. Например, в будущем ИИ, отвечающий за проверку кода, может получить временный доступ к репозиторию GitHub; ИИ, отвечающий за налоговую отчетность, может единовременно считывать материалы для декларации; а ИИ, отвечающий за организацию поездок, будет иметь доступ только к истории путешествий и разрешениям календаря. Разрешения больше не контролируются платформой единообразно, а динамически распределяются пользователем и могут быть отозваны в любой момент.
И именно поэтому блокчейн снова начинает связываться с ИИ.
Когда все больше ИИ одновременно работает от имени пользователя, вопросы «кто имеет доступ к чему», «можно ли отозвать разрешения», «можно ли отследить вызовы» постепенно станут новыми инфраструктурными проблемами. А система разрешений на блокчейне изначально хорошо подходит для обработки таких многосторонних отношений.
«Токен инфраструктуры ИИ» ZETA: рост полезности в связи с трансформацией
Вместе со стратегией ZetaChain корректируются функции и полезность токена ZETA. Ранее ZETA был больше похож на традиционный токен публичного блокчейна, выполняющий в основном функции Gas, верификации и обеспечения безопасности кросс-чейновой сети, без особых инноваций в механизме. Но в рамках нового нарратива ZETA станет «токеном инфраструктуры ИИ», и его полезность значительно вырастет.
Согласно текущему описанию ZetaChain, в будущем ZETA будет выполнять несколько функций:
Во-первых, доступ к моделям и агентам ИИ. Доступ к некоторым продвинутым моделям, профессиональным инструментам ИИ или услугам агентов потребует разблокировки или оплаты вызовов с помощью ZETA.
Во-вторых, расчеты между агентами. ZetaChain упоминает, что в будущем взаимодействие между разными ИИ и приложениями будет осуществляться через протокол x402 для ончейн-платежей. Ее цель довольно ясна: если в будущем ИИ будет автоматически вызывать другие ИИ, то машинам также понадобится встроенная платежная система.
В-третьих, ончейн-операции по обновлению разрешений и памяти. Изменения пользователем состояний разрешений, контроля доступа и памяти в будущем, вероятно, также будут регистрироваться в блокчейне.
В-четвертых, экономика создателей. ZetaChain надеется, что в будущем разработчики, исследователи, юристы, врачи и другие профессионалы смогут инкапсулировать свои знания в инструменты или агенты ИИ и получать доход от их вызова, причем ZETA будет играть роль средства обмена стоимости в этом процессе.
Однако следует отметить, что эта часть пока в большей степени остается на уровне нарратива. Потому что экономика ИИ-агентов сама по себе еще далеко не зрелая, и действительно масштабных «вызовов ИИ другими ИИ» или «автономных платежей агентов» пока не существует. Такие концепции, как x402, ончейн-разрешения, идентификация ИИ, сейчас в основном относятся к закладке инфраструктуры, а не к проверенному массовому спросу.
Но ZetaChain и ее продуктовая логика заслуживают внимания не только потому, что она строит инфраструктуру и выпускает продукт для ИИ, а скорее потому, что она пытается переопределить, кому в будущем будут принадлежать память, идентификация, контекст и разрешения ИИ пользователя — платформе или самому пользователю. И то, что хочет сделать ZetaChain, по сути, заключается в том, чтобы вернуть контроль над этими вещами в руки пользователей, а не оставлять его у платформ.
