Новые горизонты конкуренции в области ИИ: долгосрочная память становится проблемой, как пользователи могут сохранить право собственности на свой контекст

null

Автор: Zen, PANews

Вы потратили полгода, чтобы ChatGPT понял ваши рабочие привычки, стиль написания и долгосрочные проекты. Он знает, как вы обычно редактируете статьи, какие компании вас интересуют, и постепенно понимает ваши предпочтения в структуре контента, тоне и информационной плотности.

Но однажды появился более мощный новый модель. Вы открываете Claude, Gemini или DeepSeek и понимаете, что всё нужно начинать заново. Новая модель вас не знает, не помнит контекст вашей работы за последние месяцы, не понимает, как вы думаете, как пишете и принимаете решения.

За последние два года самая важная конкуренция в AI-индустрии разворачивалась вокруг «способностей моделей». Кто лучше рассуждает, длиннее контекст, лучше кодирует — почти всё решалось этим. Но сейчас возникает новый вопрос: AI всё лучше понимает вас, но кому на самом деле принадлежат эти «понимания»?

Роль меняется: AI превращается из чат-инструмента в личного цифрового помощника

В ноябре 2022 года появился AI-чатбот ChatGPT. После запуска он вызвал волну интереса по всему миру, за два месяца его активные пользователи превысили миллиард, став самым быстрорастущим потребительским приложением в истории. Тогда большие модели больше напоминали «продвинутый поиск». Пользователь задаёт вопрос AI, он мгновенно генерирует ответ, и после завершения диалога связь прерывается.

Но за последние два года роль AI заметно меняется. По мере роста рассуждательных, кодирующих и инструментальных возможностей AI всё глубже интегрируется в реальные рабочие процессы. Всё больше людей используют его для написания кода, организации данных, анализа, планирования поездок, управления расписанием, а также для долгосрочного создания контента и бизнес-решений.

Во многих случаях пользователь уже не просто «задаёт вопрос AI», а работает с ним в долгосрочной перспективе. Он начинает понимать, как AI работает, как выражается, каковы его долгосрочные цели, и AI всё больше участвует в одном и том же проекте, в одном и том же рабочем процессе, даже берёт на себя часть задач. В некотором смысле, AI постепенно превращается из разового инструмента для вопросов и ответов в долгосрочного личного цифрового помощника.

И с ростом возможностей моделей, приближением их к лучшей производительности и широким применением AI возникают новые вопросы.

Когда AI начинает долгосрочное сотрудничество, «память», которая хранит и вызывает прошлый опыт для улучшения решений и общего результата, перестаёт быть просто бесполезной базой данных. Во многих сценариях узким местом становится не рассуждение модели, а её способность к долгосрочной памяти и управлению контекстом. Cloudflare прямо называет агентскую память одной из самых больших проблем и быстро развивающихся областей в текущей инфраструктуре AI.

Ведущие AI-компании уже осознают, что долгосрочная память становится частью пользовательского опыта. OpenAI разделяет память ChatGPT на сохранённые воспоминания и историю диалогов, где первые — это информация, которую пользователь хочет хранить долго, а вторые — позволяют извлекать полезное из прошлых разговоров для персонализированных ответов. Gemini тоже учится на предыдущих диалогах, чтобы лучше понимать предпочтения пользователя. Claude же внедряет память и поддерживает импорт и экспорт памяти.

Платформенные изоляции превращают «память» AI в новую отраслевую битву

Но проблема в том, что эти возможности памяти в целом остаются привязанными к отдельным платформам, принадлежат только аккаунтам внутри платформы и работают в рамках их продукта, оставаясь изолированными. Anthropic поддерживает импорт и экспорт памяти, но пока это скорее инструмент миграции для Claude, а не универсальный стандарт памяти, принятый всеми.

А ZetaChain хочет заполнить именно этот пробел. Полностью переключившись на AI, ZetaChain начал расширять концепцию «прав собственности», которая изначально принадлежит криптомиру, на память AI и пользовательский контекст. Он стремится создать не просто чат-продукт, а отдельный слой приватной памяти (Private Memory Layer), который позволит пользователю по-настоящему владеть своей долгосрочной памятью, поведением и контекстом AI.

Продукт Anuma от ZetaChain для потребительского рынка предлагает пользователю иметь зашифрованную личную память и бесшовно интегрировать её между различными моделями AI, такими как ChatGPT, Claude, Gemini. Пользователь не должен заново создавать фон, предпочтения и рабочие привычки при каждом переключении модели — он контролирует доступ и переносит свою историю в разные модели и агенты.

По мере накопления AI информации о предпочтениях пользователя, привычках написания, рабочих процессах и диалогах, «память» всё больше будет напоминать «отражение личности». Она сможет не только влиять на то, насколько ответы модели соответствуют предпочтениям, но и в будущем помогать AI принимать решения в соответствии с вашими привычками и ценностями.

Кроме того, Anuma строит систему разрешений, которая является программируемой, проверяемой и отменяемой. AI-агент может один раз прочитать запись, а разрешения можно отменить в любой момент. Все изменения разрешений могут фиксироваться и отслеживаться в блокчейне.

Также память и граф знаний пользователя могут стать активами, которые можно делиться, лицензировать и монетизировать, не раскрывая исходные данные. Это позволит специалистам — инвесторам, врачам, юристам и разработчикам — упаковать свои знания в агента и продавать его на рынке, получая доход при вызове.

Почему ZetaChain меняет стратегию — от межцепочечной до межAI-платформенной?

Это стало возможным благодаря инфраструктуре ZetaChain — Private Memory Layer, которая лежит в основе. Как инфраструктура для приватной памяти, идентификации, разрешений, платежей и агентов, она предназначена для обеспечения межмодельного взаимодействия, при этом пользователь всегда сохраняет контроль.

Ранее ZetaChain сосредоточилась на межцепочечной совместимости, решая проблему передачи активов и сообщений между блокчейнами. В рамках «единого входа» в мультицепочечную сеть она построила значительную сеть и сформировала нарратив. По данным компании, на её блокчейне зарегистрировано 11,9 миллиона уникальных адресов и 241 миллион транзакций.

Но после запуска Anuma 27 апреля и достижения более 50 тысяч пользователей за первый месяц, ZetaChain решил полностью переключиться на AI и постепенно закрыть бизнес межцепочечной совместимости. За этим стоит внутренняя логика.

Раньше ZetaChain решала проблему взаимодействия между цепями. Сегодня в AI-эпоху аналогичные разрывы тоже есть. В некотором смысле, цифровые активы в блокчейне — это как память и контекст в AI. У разных моделей есть свои закрытые системы памяти, и при смене платформы долгосрочный контекст и привычки часто прерываются.

За последние годы ZetaChain считает, что главная проблема уже не в межцепочечных переводах, а в сохранении последовательности между разными моделями и агентами, а также в владении пользователем своим контекстом.

А16z Crypto ранее в аналитической статье отметил, что агенты уже начинают становиться участниками экономики, но им не хватает переносимых идентичностей, программируемых платежей, проверяемых разрешений и общего слоя координации для межсредовых взаимодействий. Поэтому, в отличие от многих AI+Crypto проектов, у ZetaChain более логичный и плавный переход.

История успеха инфраструктурных компаний показывает, что такие трансформации не редки. Обычно они не просто меняют нишу, а ищут новые узкие места, исходя из логики продукта. Например, Nvidia изначально была известна как производитель графических карт для игр, но с ростом AI её архитектура GPU стала основой всей индустрии. Инфраструктура никогда не ограничивается одним узким местом, и победителями зачастую становятся те, кто первыми распознают «следующий узкий момент».

От слоя приватной памяти к AI-экосистеме потребления

С развитием AI будущие его формы явно не ограничатся чатами, а превратятся в множество долгосрочных, взаимосвязанных помощников. Исходя из этого, ZetaChain предложила концепцию «слоя приватной памяти» и попыталась решить проблему долгосрочного понимания пользователя. Также она ввела понятие «слоя AI-потребления» (AI Consumer Layer), чтобы переопределить отношения между пользователем и AI после долгосрочного внедрения AI в рабочие процессы.

В видении ZetaChain, AI в будущем не только будет отвечать на вопросы, а глубоко участвовать в рабочих потоках и ежедневных решениях. Разные помощники займутся разными задачами: одни — кодированием, другие — финансовым анализом, третьи — планированием поездок, а некоторые — долгосрочным созданием контента и исследовательской работой. Для эффективной совместной работы им потребуется единая система контекста, идентичности и разрешений.

По сути, «слой AI-потребления» — это попытка объединить разрозненные возможности в единую структуру. Memory отвечает за долгосрочный контекст, Permissions — за контроль доступа, Identity — за систему идентификации, Payments — за вызовы и платежи между AI, а Agents — за выполнение задач от имени пользователя.

Именно поэтому «право собственности» — ключевая идея ZetaChain.

В этом контексте важно, сохраняет ли пользователь контроль над своим контекстом, разрешениями и идентичностью. Например, AI для проверки кода может получить временный доступ к GitHub; AI для налоговой отчётности — один раз прочитать документы; AI для планирования поездок — только доступ к истории поездок и календарю. Правила доступа больше не централизованы платформой, а управляются пользователем, который может динамически распределять и отзывать разрешения.

Это и есть причина, почему блокчейн вновь связывается с AI.

Когда всё больше AI будет представлять пользователя, вопросы «кто имеет доступ», «может ли доступ быть отозван» и «может ли вызов быть прослежен» станут базовыми инфраструктурными задачами. И системы разрешений на блокчейне идеально подходят для таких сценариев.

«AI-инфраструктурный токен» ZETA и рост его полезности

В рамках новой стратегии ZetaChain изменилась и роль токена ZETA. Раньше он был похож на обычный токен публичного блокчейна — использовался для газа, валидации и обеспечения безопасности межцепочечных транзакций, без особых инноваций. Но теперь ZETA станет «токеном AI-инфраструктуры», и его функциональность значительно расширится.

По текущему описанию ZetaChain, в будущем ZETA будет выполнять несколько ключевых ролей:

Первое — управление доступом к AI-моделям и агентам. Некоторые продвинутые модели, профессиональные инструменты или услуги агентов потребуют оплаты или разблокировки через ZETA.

Второе — расчёты между агентами. ZetaChain планирует реализовать протокол x402 для межAI платежей, чтобы AI могли автоматически взаимодействовать друг с другом, создавая встроенную платежную систему.

Третье — операции обновления разрешений и памяти в блокчейне. Изменения в доступе, управлении памятью и разрешениях могут фиксироваться в цепочке.

Четвёртое — экономика создателей. Разработчики, исследователи, юристы и врачи смогут упаковать свои знания в AI-инструменты или агенты и получать доход за их использование, а ZETA станет средством передачи стоимости.

Однако стоит отметить, что эти идеи пока остаются на уровне концепций. Экономика AI-агентов ещё не сформирована, массовое «AI вызывает AI» и «самостоятельные платежи агентов» ещё не реализованы. Концепции x402, разрешений и идентичности — пока лишь инфраструктурные заделы, а не подтверждённые массовые потребности.

Но именно возможность переопределить память, идентичность и контекст пользователя, а также дать им контроль — делает ZetaChain и его подход особенно интересным. В конечном итоге, он стремится вернуть эти активы пользователю, а не платформе.