OpenClaw“带货”Венеция, какие еще активы есть в сегменте приватности AI?

Оригинал | Odaily星球日报（@OdailyChina）

Автор | ДингДанг（@XiaMiPP）

Когда популярный проект OpenClaw начал поддерживать приватность AI, кажется, что «отчаявшиеся криптоинвесторы» снова нашли новую тему для хайпа.

Именно в таком нарративном контексте начали вновь появляться проекты, связанные с приватными вычислениями и инфраструктурой AI-агентов. Odaily星球日报 проанализировал и обнаружил, что в процессе разогрева обсуждений уже несколько проектов стали потенциальными выгодоприобретателями.

VVV（#133）

Venice — это платформа для генерации AI с акцентом на отсутствие цензуры и приватность, позиционирующаяся как децентрализованная версия ChatGPT. Именно с Venice началась волна хайпа вокруг приватного AI. OpenClaw ранее в официальной документации выделял Venice как рекомендуемый проект, но через 24 часа быстро убрал его из списка. Хотя рекомендацию можно было отменить, этот шаг привлек больше внимания к Venice и её приоритету на приватность.

В отличие от большинства AI-проектов, основная идея Venice — не возможности модели, а сама приватность. На фоне ужесточения цензуры контента на ведущих AI-платформах и постоянных споров о утечках данных и обучении моделей, позиционирование продукта как «не записывающего и не цензурирующего» идеально попадает в самые чувствительные ценности криптосообщества.

В эпоху быстрого роста популярности AI-агентов Venice как раз попала в тренд «временного преимущества». Более того, команда Venice активно сокращает предложение токенов VVV, чтобы снизить инфляцию. Рост спроса при сокращении предложения усиливает ожидания положительной обратной связи по токену VVV.

Чтение по теме: «OpenClaw поддерживает Venice.ai, рост токена VVV за месяц превысил 500%»

NEAR（#43）

Проект Near Protocol, известный своей высокой производительностью, в условиях AI-волны начал активную самореструктуризацию. Он уже не просто «традиционный» Layer 1 с высокой TPS и низкими комиссиями, а постепенно смещает фокус в сторону исполнительной инфраструктуры и расчетных механизмов для эпохи AI-агентов, пытаясь найти новые сценарии роста в новом технологическом цикле.

С 2025 года проект активно развивает NEAR Intents (систему намерений) — систему, позволяющую пользователям или AI-агентам формулировать только «желаемый конечный результат», а система автоматически выполняет сложные операции через более 35 цепочек без необходимости ручных мостов, смены кошельков или маршрутизации.

25 февраля 2026 года NEAR обновил систему намерений, выпустив Confidential Intents. В этой версии добавлены возможности приватных вычислений — с помощью механизмов приватных шардингов и доверенной среды выполнения (TEE), что позволяет скрывать важные детали при межцепочечных транзакциях, такие как обменные пути, объемы или стратегии. При этом, это не полностью анонимные транзакции, как в Zcash или Monero, а слой приватности, предназначенный для защиты от MEV, фронт-раннинга и атак типа «сэндвич», делая выполнение транзакций более безопасным.

В будущем AI-агенты могут стать основными «пользователями» блокчейна: они будут владеть активами, выполнять межцепочечные транзакции, реализовывать стратегии и даже взаимодействовать друг с другом. В таком случае блокчейн должен не только обрабатывать высокочастотные операции, но и обеспечивать проверяемое выполнение, приватные вычисления и межцепочечную координацию.

Текущая стратегия Near — это именно развитие в этом направлении. Он пытается построить открытую сеть, которая сможет поддерживать автоматическое выполнение сложных задач AI-агентов и при этом обеспечивать безопасность и проверяемость процессов. В условиях роста влияния AI эта трансформация — как активное принятие новой нарративной парадигмы, так и переосмысление роли старого проекта в новом цикле.

SAHARA（#295）

Sahara AI ставит перед собой задачу создать децентрализованную, прозрачную и безопасную AI-экосистему, где разработка, обучение, развертывание и коммерциализация AI будут более справедливыми и доверительными. Проект решает актуальные проблемы — утечек данных, предвзятости алгоритмов и неопределенности прав собственности на модели.

Появление AI-агентов породило новый вопрос: чьи данные, модели и возможности используют эти агенты? В текущей индустрии этот вопрос остается открытым. Обучающие данные зачастую собираются у множества разрозненных участников, а прибыль концентрируется у нескольких крупных компаний. Разработчики моделей, обладая техническими знаниями, зачастую привязаны к платформам. А с ростом автономных AI-агентов, использующих модели, данные и инструменты, цепочка ценностей усложняется. Без четких механизмов правового закрепления и распределения прибыли, экономика AI может повторить путь Web2 — данные принадлежат пользователям, а ценность захватывается платформами.

Sahara AI пытается установить новые правила в этой сфере. Его система безопасности ClawGuard обеспечивает проверяемую защиту AI-агентов, гарантируя их работу в рамках заданных правил. Платформа данных (DSP) позволяет пользователям зарабатывать токены за маркировку и предоставление данных для обучения AI, формируя децентрализованный рынок данных. Такой механизм дает участникам возможность не только участвовать в обучении моделей, но и получать постоянную прибыль при использовании данных, а платформа обеспечивает качество и приватность данных через цепочные механизмы.

PHA（#601）

Phala Network — это платформа для приватных смарт-контрактов на базе Substrate, предназначенная для предоставления проверяемых приватных вычислений для Web3-приложений. Почему именно Phala выигрывает от роста AI-агентов? Ответ кроется в инфраструктуре, на которой они основаны.

Если разбить текущую экосистему AI-агентов, то её технологический стек можно условно разделить на несколько уровней. Верхний — модели, такие как крупные языковые модели или inference-модели (OpenAI, Claude, open-source). Ниже — фреймворки для агентов, такие как LangChain, AutoGPT, OpenClaw, отвечающие за организацию задач, вызов моделей и внешних инструментов. Следующий уровень — среда выполнения, где агенты запускают код, вызывают API и автоматизируют задачи. Также есть уровни платежей и идентификации — для обработки транзакций между агентами, системы доверия и репутации. В самом низу — вычислительные мощности и приватность, обеспечивающие доверие к вычислениям и безопасность данных.

Phala занимает позицию, пересекающую уровни среды выполнения и приватных вычислений. Ее ключевая технология — доверенная среда выполнения (TEE), которая позволяет AI-агентам безопасно запускать программы вне цепи, при этом обеспечивая проверяемость и безопасность данных. Это особенно важно для экономики агентов.

В практическом плане Phala уже сотрудничает с AI-агентскими проектами. Например, совместно с ai16z интегрировали TEE в их фреймворк Eliza, а проекты вроде aiPool используют TEE для управления приватными ключами и активами на цепи.

В будущем, когда AI-агенты начнут владеть активами, выполнять транзакции и управлять протоколами, безопасные среды станут фундаментальной инфраструктурой. Phala стремится занять именно эту позицию.

Заключение

Анализируя эти проекты, интересно заметить: рост их токенов зачастую начинается раньше, чем появляется публичная рекомендация или хайп. То есть, еще до того, как Venice вывел «приватный AI» на передний план, часть рынка уже обращала внимание на эту тему, просто не было яркого триггера. Рекламные события OpenClaw — лишь искра, зажигавшая интерес.

На самом деле, и a16z, и Delphi Digital в своих отчетах за 2025 год называли приватность и AI ключевыми направлениями 2026 года. Но чтобы эти макро-тенденции начали реально влиять на рынок, нужен был конкретный повод. И в начале 2026-го эти темы соединились, сформировав актуальный тренд.

Будет ли это долгосрочной тенденцией или очередной краткосрочной волной — покажет время.