Китайские стартапы в Web3: какие направления перспективны? (Часть 5)
В предыдущих частях серии статей рассматривались возможности для китайских Web3-команд в области инфраструктуры (данные, идентификация, платежи) в контексте перехода к AI. В этой части обсуждаются ещё два типа команд, которые могут успешно адаптировать свои компетенции к новой технологической волне.
**1. Команды по безопасности и управлению рисками: от безопасности блокчейна к аудиту поведения AI-агентов**
Эти команды, традиционно занимающиеся аудитом смарт-контрактов, безопасностью кошельков, мониторингом транзакций и противодействием отмыванию денег, могут перенести свой опыт на новые риски, связанные с AI-агентами. По мере того как агенты начинают выполнять автономные действия (доступ к данным, вызов инструментов, автоматические платежи, взаимодействие с системами), возникают вопросы контроля разрешений, отслеживания операций, предотвращения утечек данных и соответствия нормативным требованиям. Спрос на решения для аудита логов действий агентов, управления их правами доступа и контроля за автоматизированными финансовыми потоками будет расти, особенно в регулируемых отраслях (финансы, здравоохранение, госуправление). Это направление имеет чёткую B2B-модель и менее подвержено высоким рискам, связанным с криптовалютами.
**2. Прикладные и комьюнити-команды: усиление существующих продуктов с помощью AI**
Речь идёт о платформах контента, исследовательских и торговых инструментах, образовательных продуктах, инструментах для управления сообществами. Им не обязательно кардинально менять специализацию. Вместо этого AI можно интегрировать в существующие продукты для решения уже известных пользовательских проблем: фильтрации информационного шума (как Kaito для крипторынка), автоматизации исследований (анализ документов, данных on-chain), повышения эффективности поддержки пользователей и модерации сообществ, создания персонализированных образовательных траекторий. Ключ к успеху — не просто добавить чат-бота, а глубоко встроить AI-возможности в рабочие процессы пользователей, чтобы реально экономить время, улучшать качество решений или снижать операционные затраты.
**Каких направлений следует избегать?**
Авторы советуют китайским Web3-командам с осторожностью относиться к следующим AI-направлениям: создание базовых больших языковых моделей (требует огромных ресурсов и конкуренции), построение универсальных платформ для AI-агентов без чёткого use-case, разработка продуктов типа «AI-трейдер» или «автоматизированный инвестиционный советник» (сопряжено с высокими финансовыми и регуляторными рисками, особенно в Китае), а также простое добавление AI-«оболочки» к существующему продукту без решения реальных проблем пользователей.
**Итог:**
Переход к AI для китайских Web3-команд — это не смена повествования, а вопрос миграции уже накопленных компетенций (в данных, безопасности, платежах, продуктах) в новые, востребованные сценарии. Успех зависит от наличия реальной проблемы, платёжеспособного клиента и ясных границ соответствия регуляторным требованиям.
marsbit06/04 14:54
