Авторы: Экко an, Райан Йун
Перевод: Chopper, Foresight News
TL;DR:
- На фоне бурного развития искусственного интеллекта нам необходимо оценивать индустрию блокчейна с точки зрения спроса: какие проблемы, не решаемые существующими системами, она решает и какие уникальные возможности предоставляет?
- Децентрализованные вычислительные мощности и децентрализованное хранение данных действительно имеют рациональную логику, такую как суверенитет данных и преимущества в стоимости, но еще не сформировали убедительных технологических преимуществ, достаточных для того, чтобы компании, уже глубоко интегрированные с традиционными облачными провайдерами, взяли на себя риски перехода.
- Технологии верификации моделей и шифрования для защиты конфиденциальности не решают насущных бизнес-задач компаний в данный момент, поэтому компании не будут активно внедрять их в массовом порядке; спрос в этом сегменте, скорее всего, отстанет от появления нормативных актов, ярким примером чего является Закон об ИИ ЕС: сначала появляются стандарты, а затем следует рыночный спрос.
- Узкое место в сегменте базовой инфраструктуры для AI-агентов заключается не в технологии. Основное внимание крупных компаний на текущем этапе сосредоточено на автоматизации внутренних процессов, в то время как блокчейн-проекты разрабатывают инфраструктуру для следующего этапа; зрелость рыночного спроса не успевает за скоростью технологического развития.
- Платежи для AI-агентов — это единственный сегмент, где блокчейн и традиционные финансы находятся на одной стартовой позиции, поскольку ни одна из сторон должным образом не решила ключевые проблемы отрасли, и это единственная ниша, которая в настоящее время обладает условиями для прямой конкуренции.
- В целом, трудности сектора «блокчейн + ИИ» связаны не с внутренними противоречиями в логике их объединения, а с серьезным дисбалансом между спросом и предложением. Четыре основных подсегмента имеют уникальные проблемы отсутствия спроса, и только сегмент платежей для AI-агентов обладает условиями для прямого участия в рыночной конкуренции в настоящее время.
Полномасштабный взрыв ИИ, а блокчейн-сектор остается далеко позади
Индустрия ИИ переживает беспрецедентный бум инвестиций в капитал и инфраструктуру. Экосистемы больших языковых моделей, создаваемые крупными технологическими гигантами, глубоко проникают в повседневную жизнь и промышленное производство. Криптоиндустрия также быстро развивается, пытаясь найти точки технологической интеграции с ИИ.
Ранние направления исследований были сосредоточены на дополнении и воспроизведении традиционных звеньев цепочки создания стоимости ИИ: децентрализованное предложение GPU-вычислительных мощностей, подтверждение прав на данные, криптографическая проверка моделей. В последнее время внимание отрасли сместилось на решение проблем, которые трудно решить в рамках централизованной архитектуры, включая автономное взаимодействие AI-агентов в сети и автоматические расчеты в реальном времени между машинами.
Обобщенное использование термина «ИИ + блокчейн» для описания всего сектора лишь скрывает реальные различия между подсегментами. Нам необходим тщательный анализ со стороны спроса: на какие проблемы нацелен каждый подсегмент? Могут ли нативные блокчейн-решения предложить по-настоящему дифференцированные решения?
Четыре подсегмента
Децентрализованные вычисления
Текущий облачный рынок в высокой степени зависит от нескольких ведущих технологических компаний, контролирующих вычислительные ресурсы. Высокопроизводительные GPU сложно приобрести, они дороги, что создает высокий барьер для входа стартапам в сфере ИИ и научно-исследовательским институтам, не имеющим возможности построить крупную инфраструктуру.
Ресурсы централизованных платформ будут ориентированы на крупных клиентов, в то время как огромные объемы неиспользуемых GPU-мощностей на рынке не имеют нейтральных каналов для распределения.
Децентрализованные вычисления решают проблемы концентрации ресурсов и неэффективности двумя способами. Модель совместного использования (sharing economy) объединяет неиспользуемые ресурсы графических процессоров частных лиц и небольших центров обработки данных, создавая единую вычислительную сеть, обходя монополию технологических гигантов и создавая эластичную систему предложения.
Модель распределенных вычислений позволяет пользователям арендовать вычислительные мощности по всему миру, не завися от оборудования единственного провайдера, повышая коэффициент использования простаивающего оборудования и снижая порог входа для использования высокопроизводительных вычислений.
Децентрализованное хранение
Существующие системы хранения данных почти полностью зависят от централизованных облачных провайдеров, таких как Google и Meta. После загрузки данных пользователем фактическое право собственности на них переходит к платформе, а данные для обучения ИИ долгое время монополизированы гигантами. Кроме того, централизованная архитектура несет в себе операционные риски: изменения в политике, перебои в обслуживании, сбои платформы могут привести к невозможности доступа к данным или даже их безвозвратной потере.
Децентрализованное хранение решает эти структурные проблемы двумя способами. Модель совместного использования, представленная такими проектами, как Filecoin и Arweave, объединяет неиспользуемое дисковое пространство различных участников в сеть, которая может заменить существующие централизованные облака.
Модель постоянного хранения (permanent storage) создает множественные резервные копии данных на распределенных узлах, что не зависит от состояния работы какого-либо отдельного сервера, снижая зависимость от единственной платформы.
Рынки данных на блокчейне
Для разработки ИИ необходимы огромные объемы обучающих данных, но существующие рынки обмена данными крайне замкнуты, а такие платформы, как Hugging Face, и крупные облачные провайдеры монополизируют доходы и право установления цен. Создатели данных получают мизерное вознаграждение, а механизмы стимулирования за вклад данных лишены прозрачности.
Рынки на блокчейне, используя смарт-контракты, устраняют посредников и устанавливают прозрачные правила торговли. В модели прямой торговли, такой как Ocean Protocol, владельцы данных и разработчики ИИ совершают сделки напрямую через смарт-контракты, а вознаграждение распределяется прозрачным образом. В модели вознаграждения за вклад, такой как Grass, частные лица предоставляют свой неиспользуемый интернет-канал для сбора данных для ИИ и получают соответствующее вознаграждение в зависимости от ценности своего вклада.
Верификация вывода моделей и защита конфиденциальности
Традиционный ИИ представляет собой систему «черного ящика»: извне невозможно проверить, соответствуют ли вычисления модели требованиям, и безопасно ли обрабатываются конфиденциальные пользовательские данные.
Машинное обучение с нулевым разглашением (ZKML) добавляет в слой вывода ИИ криптографический механизм проверки, одновременно обеспечивая защиту конфиденциальности и возможность аудита с отслеживаемостью. Сами вычисления модели по-прежнему выполняются вне блокчейна, но процесс вычислений генерирует криптографическое доказательство, подтверждающее, что весь процесс строго следует заранее установленным правилам.
Это доказательство записывается в блокчейн, а не исходные данные. Например, в сценарии автоматического страхового возмещения в здравоохранении больница загружает только доказательство соответствия вычислений ИИ правилам, не загружая полностью историю болезни пациента; страховая компания проверяет подлинность доказательства для завершения выплаты, не имея доступа к исходным конфиденциальным медицинским данным на протяжении всего процесса.
Фреймворки для AI-агентов
AI-агенты постепенно становятся ядром создания трафика и ценности, эволюционируя из инструментов в автономных экономических субъектов. Существующая финансовая система создана на основе моделей потребления человека и по своей природе не способна адаптироваться к платежным сценариям, где доминируют машины.
Экономике агентов требуются миллисекундные высокочастотные микроплатежи и трансграничные расчеты в реальном времени, которые традиционная финансовая инфраструктура с трудом может поддерживать.
Инфраструктура для агентов на блокчейне решает эту проблему с помощью двух механизмов. Механизм автономного исполнения и контроля присваивает AI-агенту уникальный кошелек и идентификатор, позволяя ему напрямую подписывать транзакции, а также устанавливает настраиваемые лимиты расходов и меры безопасности для предотвращения непреднамеренных действий.
Механизм расчетов на основе протоколов использует протоколы оплаты стейблкоинами (например, x402) для мгновенного расчета микроплатежей и высокочастотных платежей, минуя процессы конвертации валюты и утверждения.
Различия между «Блокчейн + ИИ» и традиционной цепочкой создания стоимости ИИ
Логика капитала в традиционной цепочке создания стоимости ИИ вращается вокруг «устранения узких мест развития». По мере расширения спроса на ИИ видеопамять, электроэнергия и пропускная способность передачи данных последовательно становятся ограничивающими факторами. Компании, способные быстро решить эти проблемы (например, производители высокоскоростной памяти, компании в сфере энергетической инфраструктуры), получают огромные инвестиции и рост рыночной капитализации. Рынок готов платить высокую оценку за решения, устраняющие узкие места роста.
Проекты «Блокчейн + ИИ» действительно нацелены на реальные проблемы отрасли, но не могут привлечь такое же внимание рынка. Если бы эти проблемы действительно были насущными, уже произошел бы массовый переход и внедрение.
Даже если такие направления, как децентрализованные вычисления и подтверждение прав на данные, имеют разумную ценность, им трудно привлечь основной капитал. Ключевое противоречие заключается в серьезном разрыве между предложением технологий и спросом со стороны покупателей, располагающих капиталом.
Темпы развития индустрии искусственного интеллекта высоки. Покупатели (в основном крупные технологические компании и корпоративные клиенты) вкладывают большие средства в решения, которые могут быстрее всего устранить их текущие операционные узкие места. Они не тратят время на оценку непроверенной инфраструктуры. Их первостепенными соображениями являются производительность вычислений, надежность инфраструктуры и измеримая отдача от инвестиций.
Например: когда скорость передачи данных стала узким местом для обучения моделей, большие средства хлынули в оптоволоконную инфраструктуру, чтобы заменить медные кабели. Когда пропускная способность памяти стала основным ограничивающим фактором, SK Hynix и Samsung Electronics решили эту проблему, предложив высокоскоростную память, и приобрели всемирную известность. Эта модель неизменна: капитал следует за теми, кто может устранить ограничения и стимулировать прогресс.
Коренная проблема сектора «блокчейн + ИИ» — это смещение фокуса. Компании с крупными бюджетами ценят только краткосрочное повышение производительности и снижение затрат; а блокчейн-проекты в области ИИ углубляются в вопросы, которые компании считают второстепенными и долгосрочными. Технологическое видение со стороны предложения не соответствует текущим операционным потребностям со стороны спроса.
Технологическое видение со стороны предложения не соответствует текущим операционным потребностям со стороны спроса.
Недостаточная технологическая мощь
Многие проекты с помощью бенчмарков демонстрируют потенциал и концепцию децентрализованной инфраструктуры, но не добились прорывных технологических достижений, достаточных для того, чтобы поколебать укоренившиеся на рынке позиции централизованных облачных провайдеров (AWS, GCP и др.).
Централизованные облачные платформы уже обладают огромными финансовыми ресурсами и зрелой инфраструктурой. Чтобы отвоевать долю рынка, новые технологии должны обладать подавляющим преимуществом в производительности, которое заставит компании пойти на затраты по переходу. Переход Apple с чипов Intel на собственные чипы M1 сопряжен с огромным риском сбоя совместимости программного обеспечения; основой для этого решения стало трехкратное повышение энергоэффективности — выгода, достаточная для покрытия издержек перехода.
В то время как «Блокчейн + ИИ» в настоящее время не могут предложить достаточно убедительную логику выгоды для корпоративных клиентов, которым требуется синхронизация данных на уровне петабайтов и сверхнизкая задержка, поэтому компании не желают брать на себя риски миграции.
Структурный дисбаланс спроса и предложения
Некоторые проекты децентрализованных вычислений предлагают соглашения об уровне обслуживания (SLA) для снижения рисков компаний, но компании по-прежнему занимают выжидательную позицию. Корень проблемы заключается не в контрактах, а в базовой структуре: ведущие облачные провайдеры могут предоставить выделенные изолированные дата-центры; блокчейн-сети полагаются на распределенные анонимные узлы для предоставления вычислительных мощностей.
Если какой-либо узел отключится и прервет обучение модели стоимостью в миллиарды, возврат токенов или денежная компенсация не смогут восполнить потерю времени и упущенные деловые возможности для компании. Для компаний, находящихся в условиях жесткой отраслевой конкуренции, стабильность системы — это непреложный принцип. Даже с инструментами хеджирования рисков у компаний нет мотивации брать на себя неотъемлемую неопределенность децентрализованных сетей.
Рыночный спрос еще не созрел
Блокчейн-фреймворки для агентов ориентированы на зрелую экосистему с взаимодействием и автономией множества агентов, но текущий этап развития основного рынка еще далек от этого видения.
Такие компании, как Microsoft и Salesforce, хотя и ускоряют внедрение AI-агентов, в настоящее время полностью сосредоточены на автоматизации внутренних процессов. Инфраструктура, создаваемая блокчейн-проектами, служит для следующего этапа: автономных агентов, работающих независимо во внешних сетях между компаниями. В настоящее время большинство компаний все еще оттачивают стабильность и рентабельность инвестиций в существующие системы ИИ; взаимодействие множества агентов в межсетевом пространстве совершенно не входит в список приоритетов их инфраструктурного планирования.
Низкий спрос на текущем этапе — это проблема цикла развития, а не технический дефект. Инфраструктура для блокчейн-агентов больше подходит для позиционирования в качестве долгосрочной базовой инфраструктуры для будущей экономики агентов, а не для краткосрочного монетизируемого бизнеса.
Регулирование
Технологии нулевого разглашения и шифрования для защиты конфиденциальности являются ключевыми решениями для создания доверенного ИИ, но на начальном этапе распространения ИИ у компаний крайне низка внутренняя потребность во внедрении инфраструктуры конфиденциальности. Трудно полагаться на добровольные инициативы компаний для продвижения масштабного внедрения; отраслевой спрос, скорее всего, будет стимулироваться появлением нормативных стандартов, а затем технологии будут адаптироваться к требованиям соответствия.
Такие глобальные нормативные акты, как Закон об ИИ ЕС, продолжают детализироваться, что приносит пользу этому сектору. Когда прослеживаемость происхождения данных и безопасность данных станут жесткими юридическими требованиями, возможности проверки блокчейна превратятся из опциональной функции в обязательный элемент соответствия для компаний, внедряющих ИИ.
Совершенствование регулирования — это не ограничение для отрасли, а катализатор формирования рынка. Четкие нормативные акты снижают неопределенность в отрасли и открывают для «Блокчейн + ИИ» стабильный путь к внедрению на институциональном рынке.
Отсутствие эталонных примеров внедрения
Наложение множественных структурных противоречий порождает самое серьезное препятствие: отсутствие убедительных масштабных эталонных примеров, доказывающих коммерческую ценность. Традиционная индустрия ИИ с помощью ChatGPT создала эффект синергии (growth flywheel): один продукт, видимый всему населению, привлек огромный капитал и таланты для постоянного развития.
В секторе «Блокчейн + ИИ» до сих пор нет примера продукта, столь же хорошо соответствующего рынку. Помимо раннего ажиотажа в сообществах, ни один проект не проник в сферу корпоративного производства или повседневного потребительского спроса масс, не сумев привлечь внимание традиционного институционального капитала. Отсутствие эталонных примеров внедрения является главным барьером, отпугивающим консервативный институциональный капитал и замедляющим распространение в отрасли.
Обладает ли «Блокчейн + ИИ» долгосрочной ценностью?
Оставляя в стороне краткосрочную рыночную активность, «Блокчейн + ИИ» еще не закрепились в основной цепочке создания стоимости ИИ, но это не означает, что их объединение не имеет ценности.
Основная причина охлаждения интереса к этому сектору заключается не в противоречивой логике сочетания технологий, а в том, что в каждом подсегменте существует разрыв между потребностями зрелой отрасли и направлением технологического предложения.
Ключевые потребности традиционной индустрии ИИ весьма конкретны: краткосрочное повышение производительности, оптимизация затрат, максимальная стабильность инфраструктуры; в то время как подавляющее большинство блокчейн-решений в области ИИ фокусируются на праве собственности на данные, прозрачности вычислений и децентрализации.
Это не те узкие места, которые отрасль остро нуждается решить в данный момент, а их внедрение часто требует компромисса в производительности, и соотношение затрат и выгод трудно убедительно представить компаниям.
До бума искусственного интеллекта компании энергетической инфраструктуры обычно классифицировались как зрелые, медленно растущие предприятия. Резкий рост спроса на электроэнергию, вызванный центрами обработки данных, изменил эту ситуацию, после чего они привлекли значительное внимание рынка. Нынешнее равнодушие к блокчейну и ИИ также может отражать аналогичный эффект запаздывания, когда ценность инфраструктуры еще не полностью проявилась до появления новой парадигмы.
В этот переходный период важно, как отрасль реагирует на реальные потребности рынка.
Путь вперед разделяется на два направления: 1) Активная адаптация к стандартам зрелой цепочки создания стоимости ИИ, устранение краткосрочных технологических недостатков; 2) Следование существующему технологическому пути, постоянное развитие дальней инфраструктуры, соответствующей крупномасштабному внедрению ИИ следующего поколения.
Итоговое направление развития «Блокчейн + ИИ» будет зависеть от того, какой путь окажется соответствующим будущим реальным потребностям рынка.
