OpenClaw“продажі” Венеція, які ще об'єкти мають приватний AI-сектор?

Оригінал | Odaily星球日报（@OdailyChina）

Автор | Dingdang（@XiaMiPP）

Популярний OpenClaw починає підтримувати приватність AI, і, здається, «відчайдушні креветки криптовалютного світу» знову шукають новий напрямок для спекуляцій.

Саме в такому нарративному контексті низка проектів, пов’язаних із приватними обчисленнями та інфраструктурою AI Agent, почали знову з’являтися у полі зору ринку. Аналіз Odaily星球日报 виявив, що під час розпалювання цієї дискусії вже кілька проектів потенційно отримали вигоду.

VVV (#133)

Venice — це платформа для генерації AI, яка робить ставку на безцензурність і приватність, її позиціонують як децентралізовану альтернативу ChatGPT. Саме з Venice почалася хвиля спекуляцій навколо приватного AI. Адже OpenClaw раніше у офіційній документації високо рекомендував Venice, але вже за 24 години швидко видалив цю рекомендацію. Хоча рекомендацію можна було зняти, ця дія привернула ще більше уваги до Venice та її пріоритету на приватність.

На відміну від більшості AI-проектів, основна історія Venice полягає не у можливостях моделей AI, а у самій приватності. У контексті посилення цензури контенту на провідних платформах, проблеми витоку даних та суперечки щодо тренування моделей накопичувалися, і позиціонування продукту як «без запису та без цензури» саме влучно відповідає найчутливішим цінностям криптоспільноти.

У час швидкого розквіту популярності AI Agent Venice саме скористалася цим «цифровим дивідендом». Ще більшою іронією є те, що команда Venice активно зменшує пропозицію токенів VVV, щоб знизити інфляцію. Зростання попиту на тлі скорочення пропозиції посилює позитивний зворотний зв’язок щодо токена VVV.

Джерело для читання: «OpenClaw активно підтримує Venice.ai, за місяць токен VVV виріс більш ніж на 500%»

NEAR (#43)

Near Protocol — це старий блокчейн-проект, який раніше славився високою продуктивністю. Під впливом хвилі AI він активно шукає шляхи самовідновлення. Зараз він уже не просто прагне до високих TPS і низьких комісій, як у класичних L1, а поступово змінює нарратив у бік інфраструктури для виконання та розрахунків у епоху AI Agent, намагаючись знайти нове зростання у новому технологічному циклі.

З 2025 року активно просуває систему NEAR Intents, яка дозволяє користувачам або AI-агентам просто висловити «кінцевий бажаний результат», а система автоматично виконає складні операції через понад 35 ланцюгів без необхідності ручного мосту, зміни гаманця або маршрутизації.

25 лютого 2026 року NEAR офіційно оновив цю систему, запустивши Confidential Intents. У цій версії до існуючого фреймворку додано можливості приватних обчислень, використовуючи механізм приватних шардів NEAR у поєднанні з довіреними виконавчими середовищами (TEE), що дозволяє приховати ключові деталі під час міжланцюгових транзакцій, наприклад, шлях обміну, обсяг транзакції або конкретну стратегію. Водночас ця система не робить усі транзакції обов’язково приватними, як Zcash або Monero, а додає опціональний рівень приватності для виконання намірів. Головна мета — не анонімність транзакцій, а запобігання арбітражу через MEV, front-running і sandwich-атаки, щоб зробити процес виконання більш безпечним.

У майбутньому AI-агенти можуть стати основними «користувачами» блокчейну, вони зможуть самостійно володіти активами, здійснювати міжланцюгові транзакції, виконувати стратегії та навіть координуватися між собою. У такій перспективі блокчейн має не лише обробляти високочастотні транзакції, а й забезпечувати підтверджуване виконання, приватні обчислення та міжланцюгову координацію.

Поточна стратегія Near саме і спрямована на цю ідею. Вона прагне створити відкриту мережу, яка одночасно підтримує автоматичне виконання складних завдань AI-агентами і гарантує їхню перевірюваність та безпеку. У контексті безперервного напливу AI ця трансформація є як активним прийняттям нових нарративів, так і переосмисленням ролі старого блокчейну у новому циклі.

SAHARA (#295)

Sahara AI має на меті побудувати децентралізовану, прозору та безпечну екосистему AI, яка зробить процес розробки, тренування, розгортання та комерціалізації AI більш справедливим і довіреним. Проект спрямований на вирішення актуальних проблем у галузі AI — приватності даних, упередженості алгоритмів і невизначеності прав власності на моделі.

Зростання AI-агентів породжує нову проблему: кому належать дані, моделі та можливості, які вони використовують? У сучасній структурі AI-індустрії ця проблема ще не вирішена належним чином. Дані для тренування моделей часто збираються від численних розподілених contributors, але фінансові вигоди концентруються у кількох великих компаніях; розробники моделей, навіть маючи технічні навички, зазвичай залежать від платформної екосистеми; а з появою автономних AI-агентів, які можуть самостійно викликати моделі, дані та інструменти, вся ланцюгова система стає ще складнішою. Без чіткої системи підтвердження прав і механізмів розподілу прибутків майбутня економіка AI ризикує повторити шлях Web2: дані належать користувачам, а цінність привласнюють платформи.

Sahara AI намагається встановити нові правила у цій сфері. Їхня система безпеки ClawGuard забезпечує підтверджувані захисні бар’єри для AI-агентів, гарантує їхню безпечну роботу у заданих рамках, а платформа Data Service Platform (DSP) дозволяє користувачам отримувати токени за маркування та внесок у тренувальні дані, формуючи децентралізований ринок даних. За такої системи, учасники, що надають дані, можуть не лише брати участь у тренуванні моделей, а й отримувати постійний дохід, коли їхні дані використовуються, а платформа забезпечує якість і приватність через смарт-контракти.

PHA (#601)

Phala Network — це платформа для приватних смарт-контрактів на базі Substrate, яка має на меті забезпечити Web3 додаткам підтверджувані приватні обчислення. Щоб зрозуміти, чому Phala вигідно використовувати у контексті AI-агентів, потрібно відповісти на більш фундаментальне питання: які інфраструктурні компоненти потрібні для роботи AI-агентів?

Якщо розбити сучасну екосистему агентів, її технічний стек можна умовно поділити на кілька рівнів. Верхній — модельний рівень, де розміщені великі мовні або інференційні моделі, наприклад, OpenAI, Claude та інші відкриті моделі; нижче — рівень фреймворків для агентів, таких як LangChain, AutoGPT, OpenClaw, що відповідають за організацію задач, диспетчеризацію моделей і виклики зовнішніх інструментів; далі — рівень виконання, де агенти запускають код, викликають API та автоматизують процеси; також є рівень платежів і ідентифікації для обробки транзакцій між агентами, систем довіри та репутації; і, нарешті, найнижчий — обчислювальний і приватний рівень, що гарантує довіру до обчислень і безпеку даних.

З цієї структури зрозуміло, що Phala займає позицію, яка охоплює рівні виконання та приватних обчислень. Їхня технологія — TEE (Trusted Execution Environment) — дозволяє запускати AI-агентів у безпечному режимі поза ланцюгом, забезпечуючи при цьому підтверджуваність обчислень і захист даних від зовнішнього доступу. Це особливо важливо для економіки агентів.

Щодо практичних застосувань, Phala вже співпрацює з проектами AI Agent. Наприклад, у партнерстві з ai16z створено TEE-компонент для їхнього багатопроєктного фреймворку Eliza, інтегруючи технології довірених обчислень безпосередньо у середовище роботи агентів. Також проекти, що випускають токени для AI-агентів, такі як aiPool, використовують TEE-технології Phala для управління приватними ключами та активами у мережі.

У майбутньому, коли AI-агенти перетворяться з «чат-інструментів» у цифрових суб’єктів, що володіють капіталом, здійснюють транзакції та керують протоколами, безпечне виконання стане фундаментальною інфраструктурою для цієї екосистеми, і Phala прагне зайняти цю позицію.

Підсумки

Аналізуючи ці проекти, цікаво зауважити, що час початку зростання їхніх токенів був значно раніше, ніж останні рекомендації. Тобто ще до того, як Venice почала активно просувати «приватний AI», частина ринку вже звернула увагу на цю тему, але їй не вистачало чіткої нарративної точки входу. Рекомендація OpenClaw стала своєрідною «запальничкою» для привернення уваги.

Насправді, і a16z, і Delphi Digital у своїх щорічних аналітичних звітах 2025 року вже визначили приватність і AI як ключові тренди 2026 року. Але, коли ці глобальні прогнози починають реалізовуватися на ринку, потрібен конкретний інцидент або подія, що здатна активізувати колективну свідомість. На початку 2026 року саме таке поєднання приватності та AI стало реальністю, що перед нами.

Чи стане це довгостроковим трендом, чи короткочасною темою для спекуляцій — час покаже.