Почему существует структурная возможность для криптографии и ИИ?

marsbitОпубликовано 2026-03-03Обновлено 2026-03-03

Введение

Крипто-ИИ обладает структурными возможностями из-за присущих проблем централизованного ИИ, таких как уязвимость к регулированию, нарушения конфиденциальности и кризис доверия. Децентрализованный подход, сочетающий криптографию и ИИ, предлагает ключевые решения: нейтральность (отсутствие единой точки контроля), конфиденциальность и суверенитет данных (федеративное обучение, шифрование), проверяемость (ZK-машинное обучение, отслеживаемость в блокчейне), а также новые модели стимулирования (децентрализованные рынки вычислений и данных). В краткосрочной перспективе централизованный ИИ сохранит лидерство благодаря ресурсам, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе крипто-ИИ станет структурной альтернативой из-за растущих политических рисков и спроса на безопасность. Это не просто нарратив, а стратегический путь к устойчивости в многополярном мире.

Судя по выбору Anthropic и дилемме передового фронта, децентрализованный ИИ не только имеет шанс на выживание, но и обладает структурными возможностями. То есть, его пространство для существования неизбежно возникает в результате игры различных человеческих сил.

Во-первых, дилемма Anthropic неизбежна, поскольку она сталкивается с ключевым противоречием передового ИИ:

  • Желание сохранить лидерство → требует огромных закрытых вычислительных мощностей + данных + контроля (модель Anthropic/OpenAI)

  • Но такая централизация → неизбежно привлекает多方 атаки: регулирование, иски, принуждение, дистилляция/копирование моделей

  • Результат: краткосрочный взрывной доход (взрывной рост доходов от API), но долгосрочное разрушение доверия, регулирующее удушение, догоняющее развитие с открытым исходным кодом/низкой стоимостью

Как только централизованный передовой ИИ загнан в угол (например, принуждением, вынужденным отчуждением или массовой дистилляцией моделей), модель с открытым исходным кодом + локальное выполнение естественным образом становится потенциальной альтернативой. Пользователи обратятся к: конфиденциальности, локальному выводу, отсутствию единой точки цензуры, невозможности мгновенной блокировки.

Реально, в настоящее время Anthropic сталкивается с атаками с разных сторон, и чем больше масштаб, тем легче стать мишенью для политических/геополитических атак.

Это означает: crypto + ИИ - это совместимое решение, и здесь также структурная возможность.

Crypto как раз решает несколько основных болевых точек централизованного ИИ, от которых нельзя уйти, формируя互补闭环:

1. Нейтральность

Нет единой компании/сервера, которыми можно принудить. Веса моделей с открытым исходным кодом + локальное/периферийное выполнение + крипто-координация (платежи/стимулы) равносильны "праву на выход", а не "праву голоса".

2. Конфиденциальность & Суверенитет данных

Централизованное обучение = данные высосаны досуха → иски о конфиденциальности. Децентрализация = локальные модели + федеративное обучение + крипто-рынки зашифрованных данных, данные пользователей не покидают устройство или торгуются через ZK/гомоморфное шифрование в链. Пользователи真正 обладают суверенитетом данных.

3. Проверяемость & Доверие

В эпоху ИИ повсюду slop/spam/fake, доверие稀缺.

Crypto может предоставить:

  • ZK-ML (машинное обучение с нулевым разглашением) доказывает процесс вывода

  • On-chain provenance (источник модели/данных в链)

  • Децентрализованная проверка (доверие не компании, а математике)

4. Стимулы & Новая парадигма формирования капитала

Передовое обучение слишком дорого (вычислительные мощности/энергия/таланты).

Потенциальные решения Crypto:

  • Токенизированные рынки вычислений (аренда простаивающих GPU, глобально распределенные)

  • Краудсорсинговое обучение (как подсети Bittensor, вклад в интеллект для получения TAO)

  • DAO финансирует усилия с открытым исходным кодом на переднем крае

  • Избегание политических рисков VC/крупных компаний, прямое токен-стимулирование глобальных участников

5. ИИ нуждается в проверке доверия от crypto

ИИ спам泛滥, требует криптографической проверки crypto (низкое доверие); ИИ активирует эффективность, а crypto обеспечивает проверяемость, предотвращает подделку, идеальное разделение труда.


Итак, потенциальные возможности для crypto + ИИ

  • Инфраструктура AI agent

    Подобно Ethereum и Virtuals, предоставляет базовую идентичность/репутацию/платежи/капитал/сотрудничество для AI agent, в конечном итоге способствуя崛起 экономики агентов.

  • Уровень вывода с приоритетом конфиденциальности

    ZKML, FHE (полное гомоморфное шифрование) + on-device, поведение модели аудируемо, не требует доверия кому-либо. Однако требует较长时间酝酿.

  • Рынки данных

    Пользователи делятся личными данными для получения token (плюс конфиденциальность).

  • Рынки вычислительных мощностей и моделей

    Распределенные вычислительные мощности, развитие不容易, но也会有存在的需求; рынки моделей,也有项目在坚持.


В целом

  • Краткосрочно (3-5 лет): централизованные системы ИИ будут значительно领先, поскольку преимущество в вычислительной мощности огромно;

  • Среднесрочно (5–10 лет): политические/геополитические атаки + дистилляция + кризис доверия促使 децентрализованная сторона структурно崛起;

  • Долгосрочно (10+ лет): "Not your keys, not your bots" — будущая важная тенденция — это崛起加密 ИИ.

Итог одной фразой:

Дилемма Anthropic — это именно окно для комбинации crypto + ИИ. Централизация追求 "масштаб как безопасность", но в многополярном мире все наоборот — нейтральность才是终极安全. Это не нарратив, а структурный путь к спасению.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QПочему децентрализованный ИИ имеет структурные возможности, согласно статье?

AДецентрализованный ИИ имеет структурные возможности, потому что он решает ключевые проблемы централизованного ИИ, такие как отсутствие нейтральности, нарушение конфиденциальности данных и отсутствие проверяемости. Криптография обеспечивает решения через нейтральность, суверенитет данных, криптографическую проверку и новые модели стимулирования, создавая устойчивую экосистему, которая возникает как необходимость в условиях геополитического давления и кризиса доверия к централизованным платформам.

QКакие основные проблемы централизованного ИИ, такие как Anthropic, выделяет автор?

AОсновные проблемы централизованного ИИ включают: необходимость в огромных закрытых вычислительных ресурсах и данных для поддержания лидерства, что ведет к концентрации власти; привлечение внимания регуляторов, судебных исков и принудительных мер; риск дистилляции или копирования моделей; краткосрочную прибыль, но долгосрочный кризис доверия, регуляторное давление и догоняющее развитие со стороны открытых/дешевых альтернатив.

QКак криптография решает проблему конфиденциальности и суверенитета данных в ИИ?

AКриптография решает проблемы конфиденциальности и суверенитета данных через децентрализованные подходы: локальное выполнение моделей, федеративное обучение, где данные не покидают устройство, и использование криптографических рынков данных с Zero-Knowledge (ZK) или полностью гомоморфным шифрованием (FHE) для безопасных транзакций. Это гарантирует, что пользователи сохраняют контроль над своими данными, а не передают их централизованным платформам.

QКакие потенциальные возможности для крипто-ИИ проектов упоминаются в статье?

AСтатья выделяет несколько потенциальных возможностей для крипто-ИИ проектов: инфраструктура для AI-агентов (идентичность, репутация, платежи), уровень для приватных вычислений (ZKML, FHE), децентрализованные рынки данных (вознаграждение пользователей за данные токенами) и рынки вычислительных ресурсов и моделей (распределенные GPU, торговля моделями).

QКаков долгосрочный прогноз автора относительно развития децентрализованного ИИ?

AДолгосрочный прогноз (10+ лет) автора заключается в том, что важным трендом станет рост шифрованного ИИ по принципу 'Not your keys, not your bots'. Централизованные системы, преследующие 'масштаб как безопасность', в многополярном мире станут уязвимы, тогда как нейтральные децентрализованные решения обеспечат ultimate безопасность. Это структурный путь к спасению, а не просто нарратив.

Похожее

Исследование Changelly: пользователи стейблкоинов больше не следуют единому сценарию

Исследование Changelly, проведенное на основе данных за первое полугодие 2026 года, показывает, что пользователи стабильных монет больше не следуют единой модели поведения. Вместо этого выделяются три основные группы: самая большая (почти половина пользователей) вообще не взаимодействует со стейблкоинами; до 45% полагаются на них практически в каждой транзакции; и лишь около 15% регулярно перемещаются между стейблкоинами и другими криптоактивами. Именно эта последняя, самая малочисленная группа генерирует наибольшую активность на платформе. Хотя стейблкоины составляют менее одной из пяти транзакций на Changelly, на них приходится почти половина общего торгового объема. Это обусловлено значительно большим средним размером сделок со стейблкоинами. Активность по-прежнему сосредоточена вокруг USDT, который доминирует как по количеству транзакций, так и по объему. Исследование также отмечает, что стейблкоины становятся неотъемлемой частью повседневной торговли, присутствуя в 31% из десяти самых популярных торговых пар платформы.

cointelegraph4 мин. назад

Исследование Changelly: пользователи стейблкоинов больше не следуют единому сценарию

cointelegraph4 мин. назад

По крайней мере, 15 злоумышленников использовали уязвимость Coldcard: Galaxy

Согласно отчету Galaxy Digital, не менее 15 злоумышленников использовали уязвимость в кошельках Coldcard, что привело к потерям на сумму около $100 млн в результате трех подтвержденных волн атак. Общая сумма ущерба с учетом четвертой подозреваемой волны может достичь $130 млн в биткоинах. Инцидент возобновил дебаты о безопасности аппаратных кошельков. Уязвимость, как отмечают эксперты, связана с низким уровнем энтропии (40 бит) приватного ключа Coldcard из-за ошибки в прошивке, что упростило задачу атакующим. Партнер Dragonfly Хасиб Куреши заявил, что простая «искусственная интеллектуальная защита» стоимостью около $2 могла бы предотвратить эксплойт, ссылаясь на сообщения, что некоторые ИИ-модели обнаружили эту уязвимость за 20 минут. Однако аналитик Tatsapat Saerejittima из Tokenomist сомневается, что ИИ мог бы самостоятельно найти уязвимость до ее публичного раскрытия, так как тесты проводились уже после инцидента. Сооснователь Castle Labs Франческо отметил, что растущие возможности ИИ-моделей значительно сокращают время и стоимость поиска уязвимостей в криптовалютной сфере, и эта тенденция будет усиливаться.

cointelegraph10 мин. назад

По крайней мере, 15 злоумышленников использовали уязвимость Coldcard: Galaxy

cointelegraph10 мин. назад

Мемкоин Дональда Трампа “TRUMP” находится под пристальным вниманием: Комиссию по ценным бумагам и биржам призвали к “подтасовке данных”!

Американские сенаторы-демократы Элизабет Уоррен и Ричард Блюменталь обратились в Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC) с призывом расследовать мемкоин Дональда Трампа $TRUMP на предмет потенциальных манипуляций на рынке и рисков для инвесторов. Они выразили обеспокоенность возможным «мошенничеством с использованием подставных акций», ссылаясь на убытки миллионов инвесторов. В то же время аналитическая компания TRM Labs заявила, что убедительных доказательств намеренного «выдергивания ковра» под токеном не обнаружено, однако отметила высокую концентрацию токенов у инсайдеров как фактор риска. Компания подчеркнула, что, несмотря на прибыль ранних инвесторов и эмитента, множество розничных инвесторов понесли существенные убытки, что может вызвать дальнейшие споры.

cryptonews.ru30 мин. назад

Мемкоин Дональда Трампа “TRUMP” находится под пристальным вниманием: Комиссию по ценным бумагам и биржам призвали к “подтасовке данных”!

cryptonews.ru30 мин. назад

Агент ФБР похитил криптоактивы на миллион долларов, но был «сдан» собственным ChatGPT

41-летний бывший агент ФБР Патрик Стивен Яроч обвиняется в краже криптовалюты почти на 1 миллион долларов со счетов, связанных с делом о шпионаже, которое он сам расследовал. Он запомнил сид-фразы кошельков из внутренней базы ФБР и перевел средства на свой счет в течение года. Его арестовали 31 июля, большая часть средств возвращена. Интересно, что его раскрыли не в ходе расследования. 28 июля он сам через Signal назначил встречу сотруднику Министерства юстиции, признался в содеянном и заявил, что его мучает совесть. При обыске в его телефоне нашли диалоги с ChatGPT, в которых он спрашивал, как выйти на пенсию до 40 лет с 1 миллионом долларов и переехать на виноградник в Португалию. Также были найдены забронированные билеты в Лиссабон и документы на юридические услуги в Португалии. Яроч объяснил кражу тем, что был недоволен бездействием правительства в отношении целевых счетов. Он утверждает, что не тратил украденное. Средства частично хранились на бирже Kraken, а часть была переведена в децентрализованный протокол Suilend в сети Sui — якобы из-за симпатии к его логотипу. Дело поднимает вопросы о безопасности: во-первых, частные диалоги с ИИ могут стать доказательствами. Во-вторых, вызывает тревогу, что конфиденциальные данные, такие как сид-фразы, хранятся в базе ФБР в форме, доступной для запоминания и кражи одним агентом без немедленного обнаружения.

marsbit49 мин. назад

Агент ФБР похитил криптоактивы на миллион долларов, но был «сдан» собственным ChatGPT

marsbit49 мин. назад

Рождение китайской версии «биологического DeepSeek»: 4 оксфордских отличника позволили ИИ взять на себя управление науками о жизни

Китайская компания «Jindu Life Sciences», основанная четырьмя выпускниками Оксфордского университета, разработала многомодельную систему GeneLLM — прорывную модель искусственного интеллекта для наук о жизни. GeneLLM, названная «биологической DeepSeek», является первой в мире многомодельной системой, предварительно обученной непосредственно на исходных омиксных данных (РНК, белки, метаболомы). Она предсказывает последовательности биологических «токенов» (нуклеотидов) по аналогии с предсказанием текста языковыми моделями, обучаясь непосредственно на «сырых» данных секвенирования без предварительных аннотаций. Это позволяет ей выявлять сложные биологические закономерности и паттерны заболеваний. Модель достигает высокой эффективности (AUC > 0.8) даже при использовании данных низкой глубины секвенирования, что значительно снижает стоимость анализа и открывает путь к доступной персонализированной медицине. Помимо GeneLLM, компания создала платформу BioFord Harness — интеллектуальную инфраструктуру, которая преодолевает «последний километр», соединяя ИИ-модели с физическими лабораториями. Платформа автоматизирует проектирование экспериментов, управление оборудованием и сбор данных, превращая лабораторию в самообучающуюся систему. Такой подход, фокусирующийся на интеграции ИИ в физический исследовательский процесс, отличает Jindu от конкурентов, работающих только в цифровой сфере или строящих закрытые «фабрики науки». Проект, получивший значительное финансирование от ведущих венчурных фондов, знаменует начало новой эры, в которой научные открытия становятся более предсказуемыми и масштабируемыми благодаря симбиозу искусственного интеллекта и экспериментальной биологии.

marsbit58 мин. назад

Рождение китайской версии «биологического DeepSeek»: 4 оксфордских отличника позволили ИИ взять на себя управление науками о жизни

marsbit58 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片