Wintermute: Что еще можно разработать в криптопространстве?

marsbitОпубликовано 2026-07-20Обновлено 2026-07-20

Введение

Автор Wintermute задается вопросом: что еще можно создать в криптоиндустрии, когда основные области, такие как L1/L2, DeFi и стейблкоины, уже развиты? Ключевой вывод: вопрос «что еще строить в крипто?» устарел. Вместо этого нужно спрашивать: «Зачем следующему этапу развития реального мира понадобится крипто?» Ответ — машинная экономика. Речь идет не просто об инструментах, а о машинах как автономных экономических субъектах, которые самостоятельно принимают решения, совершают транзакции и действуют в цифровом и физическом мире. Это требует новой инфраструктуры, поскольку традиционные финансы и системы доверия рассчитаны на людей, а не на автономные системы. Три фактора делают это актуальным сейчас: 1) ИИ-модели стали достаточно мощными и дешевыми для автономных действий; 2) открытые стандарты (например, для платежей агентов) и стейблкоины созрели; 3) агенты теперь могут работать постоянно, без вмешательства человека. Крипто не мертво — его будущее в симбиозе с ИИ, робототехникой и автономными системами. Его преимущества — открытость, программируемость, отсутствие разрешений и быстрые расчеты — идеально подходят для машинной экономики. Крупные платформы, такие как Coinbase и Robinhood, уже создают инфраструктуру для агентов. Однако остаются проблемы: безопасность (атаки на кошельки агентов) и распределение ответственности при ошибках автономных систем. Перспективные направления для развития: 1. Экономический слой для агентов: системы авторизации, идентификации, управления ...

Автор: Wintermute

Перевод: Байхуа Блокчейн

Крипто существует уже более десяти лет. L1 созданы, L2 подтянулись, DeFi постепенно созревает, стейблкоины стали инфраструктурой. В таких сферах, как биржи, кредитование, перпетуальные контракты и рынки предсказаний, почти каждая ниша кажется переполненной, почти каждая очевидная идея, кажется, уже была кем-то реализована.

Итак, что еще в криптомире стоит продолжать строить?

Многие строители на этом этапе сдаются. Они ошибаются, не потому что ответ отрицательный, а потому чтосам вопрос поставлен неверно.

На протяжении большей части истории криптоиндустрии действительно интересным вопросом был: выдержит ли эта инфраструктура? Можете ли вы завершить расчет за несколько секунд? Можно ли массово переводить стейблкоины? Сможет ли открытая сеть выдержать реальную нагрузку? На эти вопросы сегодня уже есть ответы.Инфраструктура доступна, следующая партия действительно интересных вопросов сместилась в другое место.

Что действительно меняется, так это всё, что происходит вокруг инфраструктуры. Модели больше не просто «отвечают», а начинают действовать автономно; роботы учатся на человеческих видео, а не полагаются исключительно на написанный вручную код; открытые стандарты для платежей и идентификации агентов также постепенно формируются. Сами по себе эти вещи не обязательно относятся к крипто, но они всё ближе подходят к границе:способна ли существующая финансовая и доверительная инфраструктура, ориентированная на «человека», принять новых участников.

Сейчас действительно стоит задавать вопрос уже не «что еще может сделать крипто», а «зачем реальному миру в ближайшем будущем понадобится крипто».

И всё более очевидным ответом является:экономика машин.

Машины как экономические агенты

Когда мы говорим «экономика машин», мы имеем в виду не машины как инструменты — не те, которыми вы отправляете письма или пишете код. Мы говорим о:машинах самих по себе как об экономических агентах.

Это изменение кажется тонким, но последствия огромны. Инструменты ждут инструкций; агенты сохраняют контекст, самостоятельно принимают решения, сами инициируют транзакции и могут действовать автономно как в цифровом, так и в физическом мире. Современные модели уже достаточно хороши, чтобы делать это; и их стоимость уже достаточно низка, чтобы масштабироваться.

В реальности это может выглядеть так:

  • Агент забронирует для вас авиабилет, договорится о цене, заплатит продавцу и автоматически обработает возврат средств при возникновении проблем — всё это без вашего вмешательства.
  • Складской робот будет принимать заказы на единичные задачи, заряжать свою батарею, оплачивать свои вычислительные мощности и распределять доход между операторами.
  • Научно-исследовательская система ночью самостоятельно спроектирует эксперимент, закажет реагенты и завершит весь экспериментальный цикл без присутствия аспиранта.

Большая часть нашей нынешней финансовой и доверительной инфраструктуры по умолчанию предполагает, что с другой стороны находится человек или компания — идентифицируемый и привлекаемый к ответственности субъект. Но как только участник становитсяавтономной системой, эта предпосылка исчезает. Наши нынешние платежные, идентификационные, авторизационные системы, механизмы разрешения споров и каналы расчетов изначально не проектировались для таких сценариев.

И эта проблема находится на пересечениикрипто, финтеха, ИИ, робототехники и квантовых технологий.

Почему именно сейчас

В последнее время произошли три изменения, которые еще несколько лет назад казались маловероятными.

Во-первых, модели стали достаточно хороши, чтобы не только отвечать на вопросы, но и непосредственно действовать; и они также стали достаточно дешевыми, чтобы работать непрерывно без присмотра. Стоимость единицы цифрового труда быстро снижается, что делает выполнимыми множество задач, которые ранее «не стоили человеческих усилий», и это будет происходить с частотой и в масштабах, с которыми прежние системы никогда не сталкивались.

Во-вторых, открытые стандарты созревают. Стейблкоины стали реально пригодным каналом расчетов. Такие протоколы, как x402, MPP, AP2, начинают предоставлять агентам способы оплаты. Более быстрые блокчейн-сети и более быстрые фиатные сети встречаются на промежуточной территории. Открытые модели «визуальное восприятие — язык — действие» также позволяют роботам обучаться на человеческих видео и симуляциях, а не полагаться на узкоспециализированное программирование. Значение стандартов в том, что строители наконец-то могут «собирать», а не каждый раз создавать всё с нуля, и именно поэтому эти направления ускоряются коллективно.

В-третьих, агенты теперь могут работать непрерывно. Это уже не те ограниченные инструменты для узких, направляемых кейсов, а сущности, способные сохранять контекст и работать длительное время без присмотра. Это изменит экономическую модель автоматизации и тот уровень активности, который должна выдерживать любая система.

По отдельности эти изменения не составляют полного аргумента, но вместе они достаточны.

Крипто не умерло

Многие крипто-основатели, задавая вопрос «что еще можно сделать», упускают из виду действительно важный момент.

Следующая волна действительно интересных компаний не будет «крипто против ИИ» или «крипто против роботов». Основатели, которые нас больше всего вдохновляют, не выбирают между этими технологиями, анаслаивают их друг на друга.

Вы больше не просто «занимаетесь стартапом в крипто», а работаете надcrypto + AI, crypto + robotics, crypto + autonomous science. Традиционные финансовые каналы спроектированы вокруг человеческой ответственности: вы можете верифицировать личность, отследить намерения, и в случае проблем найти конкретного человека, который ответит. Крипто-каналы отличаются, они построены вокругаудируемого кода, записей в блокчейне, которые может прочитать любой, и правил, исполняемых сетью. Когда участник с другой стороны становится автономной системой, это различие перестает быть недостатком и становится ключевым моментом.

По мере роста объема активности, инициируемой машинами, созданная в крипто инфраструктура больше соответствует форме такого спроса, чем системы, разработанные для людей:открытость, программируемость, бесконтрольный доступ, расчеты за секунды и механизмы идентификации, не зависящие от посредников.

Для крипто-строителей реальная возможность заключается не в том, чтобы конкурировать с прошлым поколением крипто-предпринимателей, а в том, чтобы стать фундаментальной основой, на которой будет строиться следующая волнаИИ, робототехники и автономных физических систем.

И крупные платформы уже активно входят в эту сферу. Coinbase, Robinhood и BN за последние несколько месяцев представили торговую инфраструктуру для агентов: включая кошельки, управляемые агентами, возможности автономного исполнения и (как в случае с Robinhood) новые блокчейны, специально созданные для таких потребностей.Это уже не просто узкоотраслевое обсуждение внутри криптосообщества, а реальность на платформах, обладающих одними из самых больших розничных пользовательских баз в мире.

Где сегодня возникают трудности

Ключевой тезис выше:бесконтрольные, программируемые каналы лучше подходят для автономных агентов, чем традиционные каналы, созданные для людей. Но этот тезис еще не был полностью доказан в широком масштабе, и уже существующие две точки отказа показывают, что на этом пути предстоит проделать много работы.

Безопасность

Кошельки агентов стали реальной поверхностью для атак. В мае 2026 года злоумышленники использовали подсказку-инъекцию в виде кода Морзе, чтобы заставить Grok выдать команду на перевод средств, которая затем была автоматически исполнена агентом для торговли в блокчейне. До возврата большей части средств было переведено около150–200 тысяч долларов (SlowMist).

Ответственность

Когда система, к которой прикоснулся ИИ, дает сбой, до сих пор нет четкого ответа, кто несет ответственность — даже если эта система была подписана совместно ИИ, ручной проверкой и голосованием по управлению. В феврале 2026 года в коде смарт-контракта Moonwell, написанном с помощью ИИ, была обнаружена уязвимость оракула, что привело к событию сплохим долгом в 1,78 миллиона долларов, и ни один этап проверки не выявил проблему (rekt.news).

На что мы смотрим

Сегодня большая часть активности сосредоточена на уровне компонентов: базовые модели, роботизированное оборудование, стейблкоины, биржи. Эти рынки уже переполнены и получили много финансирования, возможности не там.

Реальная возможность лежит в том слое, который их соединяет — а именноинфраструктура, необходимая машинам для торговли, сотрудничества и установления доверия между собой. Этих вещей сегодня по сути не существует. Три направления особенно заслуживают внимания.

Экономический слой для агентов

Сложность не в том, может ли агент заплатить, а в том: если агент сделает что-то не так, кто держит разрешение? Кто несет риск мошенничества? И как интегрировать всё это в системы продавцов, не требуя от них полностью перестраивать системы оформления заказа? Формат коммерции агентов все еще формируется: уровень авторизации, идентификация агентов, нейтральная маршрутизация по нескольким каналам и рынки, где агенты могут автономно покупать вычислительные мощности, данные и доступ.

В этом направлении лучшие команды берут плату не за процент от суммы платежа, а заавторизацию и снижение рисков. Таким образом, бизнес-модель может быть жизнеспособной даже до того, как реальный объем транзакций агентов полностью взорвется.

Физический ИИ (Physical AI)

Скорость роста возможностей роботов опережает скорость появления у них «собственной экономической системы». Уже появилась модель, способная обобщать знания для различных задач и форм роботов; даже не инженеры могут перенаправить робота, просто сказав ему, что делать. Но роботы все еще не могут платить за свои вычисления, зарядку или обслуживание, а также самостоятельно получать платежи за выполненную работу.Сейчас не хватает не рук, а кошельков.

В отличие от более отдаленной идеи «бытовых гуманоидных роботов», мы больше сосредоточены на структурированных сценариях, таких как склады, логистика, подсобные помещения розничной торговли, — потому что там экономические модели уже работают и существуют реальные развертывания.

Системы открытия, управляемые машинами

Сюда входят планирование лабораторных работ, автоматизированное проектирование экспериментов и программное обеспечение, связывающее цикл «гипотеза — эксперимент — результат». Основатели, создающие автономный слой для науки, уже начинают продавать свои продукты в лаборатории материаловедения и открытия лекарств. Квантовые технологии — это переменная, примыкающая к этому направлению: возможности симуляции и восприятия могут значительно расширить границы «обнаруживаемого», а постквантовая безопасность уже стала реальным требованием для уровня расчетов. Это направление трудно оценить, и победители не очевидны, но там действительно что-то происходит.

Связанные с этим вопросы

QКакие основные изменения произошли в криптоиндустрии, которые делают актуальным переход к «машинной экономике»?

AВо-первых, модели искусственного интеллекта стали достаточно мощными и дешёвыми, чтобы действовать автономно, а не просто отвечать на вопросы. Во-вторых, появились открытые стандарты для агентов (например, x402, MPP, AP2) и стабильные монеты как реальная расчётная инфраструктура. В-третьих, агенты теперь могут работать непрерывно, сохраняя контекст, что меняет масштаб и частоту автоматизированных операций. Эти факторы вместе создают основу для экономики, где субъектами выступают машины.

QПочему криптоинфраструктура, по мнению автора, лучше подходит для «машинной экономики», чем традиционные финансовые системы?

AТрадиционные финансовые рельсы созданы для человека: они требуют верификации личности, отслеживания намерений и возложения ответственности на конкретное лицо. Криптоинфраструктура же построена на проверяемом коде, записях в публичном реестре (ончейн) и правилах, исполняемых сетью. Эти свойства — открытость, программируемость, отсутствие разрешений, расчёты за секунды и идентификация без посредников — лучше соответствуют потребностям автономных систем, которые становятся экономическими субъектами.

QКакие конкретные примеры «машинной экономики» приводит автор в статье?

AАвтор приводит несколько примеров: 1) Агент, который самостоятельно бронирует авиабилеты, торгуется, платит и обрабатывает возвраты. 2) Складской робот, который берёт задачи, оплачивает зарядку батареи и вычисления, а затем распределяет доход. 3) Научно-исследовательская система, которая самостоятельно проектирует эксперименты, заказывает реагенты и проводит их без участия человека. Это иллюстрирует переход от машин как инструментов к машинам как экономическим агентам.

QКакие два основных недостатка или точки отказа в развитии «машинной экономики» выделяет автор?

AАвтор выделяет две основные проблемы. 1) **Безопасность**: кошельки агентов становятся целью атак, как в случае с Grok в мае 2026 года, когда через prompt-инъекцию было украдено 150-200 тысяч долларов. 2) **Ответственность**: неясно, кто отвечает за ошибки в системах, управляемых ИИ, даже при многоуровневой проверке. Пример — уязвимость в оракуле Moonwell в феврале 2026 года, приведшая к убыткам в 1.78 миллиона долларов, которую не обнаружил ни один этап аудита.

QВ каких трёх направлениях, связанных с «машинной экономикой», автор видит наибольшие возможности для разработчиков?

AАвтор выделяет три ключевых направления. 1) **Экономический слой для агентов**: инфраструктура для авторизации, управления рисками, идентификации агентов и рынков, где они могут автономно покупать вычислительные ресурсы или данные. 2) **Физический ИИ (Physical AI)**: интеграция экономических функций (кошельков) в роботов для структурированных сред, таких как склады и логистика, чтобы они могли самостоятельно оплачивать свои потребности и услуги. 3) **Системы открытий, управляемые машинами**: программное обеспечение для автоматизации научных исследований, проектирования экспериментов и лабораторных процессов, особенно в материаловедении и фармакологии.

Похожее

Женщина арендовала цех для тайной майнинг-фермы своего мужа

Женщина арендовала промышленный цех для организации тайной майнинговой фермы своего мужа, которая действовала с января 2021 по январь 2025 года. В специальном контейнере с шумоизоляцией было размещено не менее 39 единиц оборудования для добычи криптовалюты. Ферма была подключена к электросети напрямую, в обход приборов учета и без договора с энергосбытовой компанией, в результате чего плательщиком за электроэнергию стал арендодатель, не подозревавший о деятельности в своем цеху. Обвиняемому грозит до пяти лет принудительных работ или лишения свободы за причинение ущерба в особо крупном размере. В городе Бодайбо, где произошел инцидент, промышленный майнинг разрешен только при регистрации в госреестре. Отдельно упоминается аналогичный случай в Россоши Воронежской области, где была обнаружена ферма из 110 устройств, нанесшая ущерб энергетикам на сумму около 5,9 млн рублей.

cryptonews.ru6 мин. назад

Женщина арендовала цех для тайной майнинг-фермы своего мужа

cryptonews.ru6 мин. назад

Anthropic заявила, что китайские нейросети тайно перенаправляли запросы пользователей в Claude

Компания Anthropic в отчёте за сентябрь 2026 года заявила, что китайские компании Moonshot AI (разработчик Kimi) и DeepSeek тайно перенаправляли запросы своих пользователей к своей модели Claude без уведомления клиентов, выдавая ответы Claude за результаты работы собственных ИИ. В одном случае Moonshot перенаправила почти 300 000 запросов за 10 дней через тысячи аккаунтов, в основном из Сингапура и Японии. DeepSeek использовала схожую тактику, направляя запросы через сторонние инструменты Anthropic. Совокупный масштаб таких «атак дистилляции» с мая по июль 2026 года превысил 35 миллионов взаимодействий. Целью компаний было не только предоставление ответов, но и извлечение из них «цепочек рассуждений» (CoT) Claude для обучения своих собственных моделей, для чего применялась атака с переигровкой между сессиями. Anthropic отмечает, что в перехваченных запросах содержалась личная информация пользователей. Это уже второй подобный инцидент за полгода, и масштаб нарушений вырос более чем вдвое, что указывает на неэффективность прежних мер защиты. Ситуация ставит вопросы о технических и правовых механизмах проверки происхождения ответов ИИ.

cryptonews.ru7 мин. назад

Anthropic заявила, что китайские нейросети тайно перенаправляли запросы пользователей в Claude

cryptonews.ru7 мин. назад

SBF просит Верховный суд отменить обвинительный приговор и конфискацию на $11 млрд — СМИ

Бывший генеральный директор FTX Сэм Бэнкман-Фрид подал прошение в Верховный суд США с требованием отменить вынесенный ему в 2023 году обвинительный приговор по делу о мошенничестве, а также постановление о конфискации на 11 млрд долларов. Его адвокаты утверждают, что судья первой инстанции не допустил доказательств надежности его инвестиций, которые могли бы покрыть убытки клиентов, и что конфискация нарушает запрет на чрезмерные штрафы. Ранее, 12 июня, апелляционный суд второго округа оставил в силе приговор и 25-летний тюремный срок. Бэнкман-Фрид был признан виновным по семи пунктам обвинения за использование средств клиентов FTX для покрытия долгов Alameda Research, инвестиций, политических пожертвований и личных трат. Он также подал прошение о помиловании президенту Дональду Трампу.

cryptonews.ru7 мин. назад

SBF просит Верховный суд отменить обвинительный приговор и конфискацию на $11 млрд — СМИ

cryptonews.ru7 мин. назад

Не удержался за 10.8 млрд юаней: Meta снова теряет «господина ИИ» стоимостью в сотни миллионов

Muse только анонсирован, а ключевой разработчик уже покидает Meta. Эндрю Таллох, один из самых высокооплачиваемых специалистов в области ИИ, уходит из компании через 11 месяцев после своего возвращения. В 2025 году Meta предложила ему пакет вознаграждения на сумму до 1.5 миллиарда долларов, чтобы переманить его из Thinking Machines Lab обратно в компанию. В Meta TBD Lab он занимался разработкой Muse. Его уход следует за отъездом другого ведущего специалиста, Джиахуэй Ю, который покинул Meta всего через восемь дней после выпуска Muse Spark 1.2. Оба ушли вскоре после запуска ключевых продуктов, над которыми работали. Таллох — опытный инженер, который ранее 11 лет проработал в Meta, участвуя в таких проектах, как PyTorch и оптимизация ResNet-50. Позже он работал над GPT-4o и другими моделями в OpenAI, а затем стал соучредителем Thinking Machines Lab. Теперь он присоединяется к Anthropic. Эта ситуация иллюстрирует острую конкуренцию за ведущих специалистов по ИИ между крупными технологическими компаниями. Несмотря на огромные зарплаты, удержать таких талантов сложно, так как их мотивация часто связана не только с деньгами, но и с желанием работать над наиболее перспективными проектами в области искусственного интеллекта. Пока спрос на узкоспециализированных экспертов превышает предложение, подобная текучка кадров, вероятно, продолжится.

marsbit19 мин. назад

Не удержался за 10.8 млрд юаней: Meta снова теряет «господина ИИ» стоимостью в сотни миллионов

marsbit19 мин. назад

Последний высокий барьер в AI-математике пал: GPT-6 Astra прошла все задачи FrontierMath Tier 4

GPT-6 Astra прорвал последний рубеж математического теста FrontierMath Tier 4. Согласно методологии Epoch AI, теперь каждая из 43 оставшихся в этом сложнейшем уровне задач была решена искусственным интеллектом хотя бы один раз, что означает «насыщение» Tier 4. FrontierMath, созданный в 2024 году при участии десятков математиков, включая Теренса Тао, изначально должен был надолго остановить ИИ. Уровень Tier 4, добавленный в 2025 году, содержал исследовательские задачи, близкие к работе постдоков и профессоров, и некоторым из них пророчили десятилетия сопротивления. Однако прогресс моделей оказался стремительным: от менее 2% в начале до 97,6% у GPT-6 Astra сейчас. Ключевым достижением Astra стало решение последней оставшейся нерешенной задачи. Примечательно, что, по словам автора задачи Джея Пантоуна, на этот раз ИИ использовал рассуждения, близкие к человеческому подходу, а не численные обходные пути. Несмотря на этот прорыв, математика далека от полного решения ИИ. Проект FrontierMath уже переходит к новым этапам: работе с по-настоящему нерешенными проблемами (Open Problems) и формально верифицируемым доказательствам в проекте FrontierMath Erdős, где у Astra пока скромный результат — лишь 2 решенные задачи из 68.

marsbit20 мин. назад

Последний высокий барьер в AI-математике пал: GPT-6 Astra прошла все задачи FrontierMath Tier 4

marsbit20 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片