Автор | Odaily星球日报(@OdailyChina)
Автор | Дин Дан (@XiaMiPP)
Новая восходящая звезда OpenClaw начала продвигать приватный ИИ, и, кажется, «отчаявшиеся крипто-лузеры» снова нашли новое направление для спекуляций.
Именно в этом нарративном контексте ряд проектов, связанных с инфраструктурой приватных вычислений и AI Agent, снова попали в поле зрения рынка. Odaily星球日报 выяснила, что в процессе роста этих обсуждений несколько проектов уже стали потенциальными бенефициарами.
VVV(#133)
Venice — это платформа для генерации ИИ с акцентом на отсутствие цензуры и конфиденциальность, позиционирующая себя как децентрализованная версия ChatGPT. Отправной точкой ажиотажа вокруг приватного ИИ стал именно Venice. Потому что OpenClaw однажды выделил Venice в своей официальной документации, но затем быстро удалил его в течение 24 часов. Хотя рекомендацию можно убрать, это действие заставило больше людей обратить внимание на Venice и его приоритет конфиденциальности.
В отличие от большинства проектов ИИ, ключевым нарративом Venice является не способность модели ИИ, а сама конфиденциальность. На фоне того, как основные ИИ-платформы постепенно усиливают цензуру контента, а споры об утечке данных ИИ и обучении моделей продолжают накапливаться, такая позиция продукта — «не записывать, не цензурировать» — точно попадает в самые чувствительные ценности криптосообщества.
В эпоху быстрого бума AI Agent, Venice как раз поймал эту «дивиденды эпохи». Что еще более coincidentally, команда проекта Venice активно сокращает предложение токенов VVV, уменьшая инфляцию. Увеличение спроса на фоне сокращения предложения еще больше усиливает ожидания положительной обратной связи для токена VVV.
Ссылка для чтения: «OpenClaw поддерживает Venice.ai, токен VVV вырос на более чем 500% за месяц»
NEAR(#43)
Near Protocol, этот старый проект блокчейна первого уровня, известный своей высокой производительностью, также активно ищет спасения под натиском волны ИИ. Он больше не просто «традиционный L1», стремящийся к TPS и низкой комиссии, а постепенно смещает фокус своего нарратива в сторону исполнительного уровня и инфраструктуры расчетов в эпоху AI Agent, пытаясь найти новый нарратив роста в новом технологическом цикле.
С начала 2025 года он активно продвигает NEAR Intents (систему намерений). Эта система позволяет пользователям или ИИ-агентам просто выражать «конечный желаемый результат», а бэкенд автоматически выполнит сложные операции через 35+ блокчейнов без необходимости ручного бриджинга, смены кошелька или управления маршрутизацией.
25 февраля 2026 года NEAR официально обновил эту систему намерений, представив Confidential Intents. Эта версия внедряет возможности приватных вычислений в原有框架 выполнения намерений, используя механизм приватных шардов Near в сочетании с доверенной средой выполнения (TEE), что позволяет скрывать ключевые детали в процессе выполнения кросс-чейн транзакций, такие как путь обмена, объем сделки или конкретная стратегия. Однако это не означает принудительную приватность для всех транзакций, как в Zcash или Monero, а добавляет к выполнению намерений дополнительный, опциональный уровень защиты конфиденциальности. Его главная цель — не анонимизация транзакций, а предотвращение таких действий, как MEV, опережение (front-running) и сэндвич-атаки, делая выполнение транзакций более безопасным.
В будущем ИИ-агенты, возможно, станут основными «пользователями» блокчейна: они будут автономно владеть активами, совершать кросс-чейн транзакции, выполнять стратегии и даже координировать друг с другом. В таком сценарии блокчейну необходимо не только обрабатывать高频 транзакции, но и обеспечивать проверяемое выполнение, приватные вычисления и кросс-чейн координацию.
Текущая стратегия Near строится именно вокруг этого представления. Он пытается построить открытую сеть, которая может поддерживать автоматическое выполнение сложных задач ИИ-агентами, гарантируя при этом проверяемость и безопасность процесса. На фоне постоянно растущей волны ИИ такую трансформацию можно рассматривать как попытку активно принять новый нарратив, так и как самопреобразование старого блокчейна первого уровня в новом цикле.
SAHARA(#295)
Ключевая цель Sahara AI — построить децентрализованную, прозрачную и безопасную экосистему ИИ, чтобы сделать процессы разработки, обучения, развертывания и коммерциализации ИИ более справедливыми и заслуживающими доверия. Проект направлен на решение проблем конфиденциальности данных, предвзятости алгоритмов, неясности прав собственности на модели и других проблем, с которыми сталкивается современная индустрия ИИ.
Потому что подъем AI Agent порождает новую проблему: кому на самом деле принадлежат данные, модели и возможности, используемые этими Agent? В нынешней структуре индустрии ИИ этот вопрос на самом деле не решен должным образом. Данные, необходимые для обучения моделей, часто поступают от большого количества разрозненных участников, но конечная прибыль高度 сконцентрирована в руках少数 ИИ-компаний; разработчики моделей, даже обладая техническими возможностями, часто вынуждены依附ляться к экосистемам платформ; а по мере того, как AI Agent начинают автономно использовать модели, данные и инструменты, вся цепочка создания стоимости становится еще более сложной. Без четкого механизма установления прав и распределения прибыли будущая экономика ИИ, скорее всего, повторит путь Web2: данные принадлежат пользователям, а ценность присваивается платформами.
Sahara AI как раз и пытается установить новые правила в этом звене. Ее система безопасности ClawGuard предоставляет ИИ-агентам проверяемые защитные барьеры, обеспечивая безопасную работу ИИ-агентов в рамках预设规则, в то время как платформа данных (DSP) позволяет пользователям получать токены в качестве стимула за разметку и предоставление данных для обучения ИИ, постепенно формируя децентрализованный рынок данных. В рамках этого механизма поставщики данных могут не только участвовать в процессе обучения моделей ИИ, но и получать постоянный доход при использовании их данных, в то время как платформа обеспечивает качество данных и защиту конфиденциальности с помощью механизмов on-chain.
PHA(#601)
Phala Network — это платформа для конфиденциальных смарт-контрактов, построенная на Substrate,旨在 предоставлять проверяемые услуги конфиденциальных вычислений для приложений Web3. Чтобы понять, почему Phala выигрывает от бума AI Agent, сначала нужно ответить на более фундаментальный вопрос: на какой инфраструктуре actually работает AI Agent?
Если разобрать текущую экосистему Agent, ее технологический стек大致 можно разделить на несколько уровней. Самый верхний уровень — это уровень моделей, то есть различные большие языковые модели или модели логического вывода, такие как OpenAI, Claude и ряд开源 моделей; под ним находится уровень фреймворков Agent, включая такие инструменты, как LangChain, AutoGPT, OpenClaw, которые отвечают за организацию задач, orchestration моделей и вызов внешних инструментов; далее идет уровень среды выполнения, то есть место, где Agent фактически запускает код, вызывает API, выполняет автоматизированные задачи; также существуют уровень支付 и идентификации для обработки платежей, идентификации и системы репутации между Agent; а на самом нижнем уровне находятся уровень вычислительных мощностей и конфиденциальности, отвечающий за обеспечение достоверности процесса вычислений и безопасности данных от утечек.
С этой точки зрения, положение Phala как раз охватывает уровень среды выполнения и уровень вычислительных мощностей и конфиденциальности. Ее ключевая технология — сеть конфиденциальных вычислений на основе TEE (Trusted Execution Environment, доверенная среда выполнения) — позволяет ИИ-агентам безопасно запускать программы off-chain, гарантируя при этом проверяемость процесса вычислений и защиту данных от внешнего窥探. Это особенно важно в экономике Agent.
В плане конкретного внедрения в экосистему Phala уже начала взаимодействовать с проектами AI Agent. Например, Phala сотрудничает с ai16z, создавая для их фреймворка множественных агентов Eliza компонент TEE, напрямую интегрируя технологию доверенного выполнения в среду выполнения Agent; в то же время некоторые проекты с выпуском токенов AI Agent (например, aiPool) также采用了 технологию TEE от Phala для управления приватными ключами и активами в链上.
В будущем, по мере того как AI Agent эволюционируют от «инструментов для чата» до цифровых实体, способных持有 средства, выполнять транзакции и даже управлять протоколами, безопасная среда выполнения постепенно станет不可或缺мым уровнем инфраструктуры для всей экосистемы Agent, и Phala как раз пытается занять эту позицию.
Заключение
При анализе этих проектов интересно发现: время, когда эти токены действительно начали расти, на самом деле произошло раньше событий с рекомендацией пару дней назад. То есть, до того как Venice вывел «приватный ИИ» на передний план, часть средств на рынке уже提前 обратила внимание на это направление, просто тогда не хватало足够 четкого нарративного триггера. Событие с рекомендацией от OpenClaw стало лишь фитилем, который поджег внимание.
Фактически, как a16z, так и Delphi Digital в своих ежегодных инвестиционных отчетах за 2025 год включили конфиденциальность и ИИ в число ключевых направлений для внимания в 2026 году. Однако, когда эти макроэкономические суждения真正落到落到 рынком,往往需要一个 конкретное событие для触发共识. И в начале 2026 года конфиденциальность и ИИ предстали перед нами в таком combined виде.
Станет ли это следующей долгосрочной тенденцией или очередной краткосрочной тематической спекуляцией,恐怕 покажет только время.
