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

Оригінал | Odaily星球日报（@OdailyChina）

Автор | Дінг Данг（@XiaMiPP）

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

Саме в такому контексті оповіді почали з’являтися проекти, пов’язані з приватними обчисленнями та інфраструктурою AI Agent, які знову привернули увагу ринку. Odaily星球日报 з’ясував, що під час цього підйому інтересу кілька проектів вже стали потенційними вигодонабувачами.

VVV（#133）

Venice — це платформа для генерації AI з акцентом на без цензури та приватність, її ціль — децентралізована версія ChatGPT. Саме з Venice почалася хвиля спекуляцій навколо приватного AI. Адже OpenClaw раніше у офіційній документації рекомендував Venice, але за 24 години зняв цю рекомендацію. Хоча рекомендацію й можна було видалити, ця дія привернула ще більше уваги до Venice та її пріоритету на приватність.

На відміну від більшості AI-проектів, основна ідея Venice полягає не у можливостях моделі AI, а у приватності. У контексті посилення цензури контенту на провідних платформах, проблеми витоку даних та суперечки щодо тренування моделей накопичуються. Такий продукт, що не зберігає дані та не цензурує, як раз відповідає найчутливішим цінностям криптоспільноти.

У час швидкого зростання популярності AI Agent Venice саме влучно скористалася цим «світовим трендом». Ще більшою іронією є те, що команда Venice активно зменшує пропозицію токенів VVV, щоб знизити інфляцію. Зростання попиту при скороченні пропозиції ще більше підсилює позитивний прогноз для VVV.

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

NEAR（#43）

Проект Near Protocol, який раніше славився високою продуктивністю, у контексті AI-сплеску активно шукає шляхи саморятування. Він уже не просто традиційний L1 з високим TPS і низькими комісіями, а поступово змінює фокус у бік інфраструктури для виконання та розрахунків у епоху AI Agent, прагнучи знайти нову історію зростання у новому технологічному циклі.

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

25 лютого 2026 року NEAR офіційно оновив цю систему, запустивши Confidential Intents. У цій версії додано можливості приватних обчислень — за допомогою механізму приватних шардів NEAR та довіреного виконуючого середовища (TEE), що дозволяє приховати ключові деталі транзакцій, наприклад, шлях обміну, обсяг або стратегію. Однак це не означає, що всі транзакції стають анонімними, як у Zcash або Monero, а швидше — додає опціональний рівень приватності для виконання намірів. Головна мета — не анонімність, а запобігання MEV, швидкому перезавантаженню та атакам «сандвіч», щоб зробити транзакції безпечнішими.

Майбутні AI-агенти можуть стати основними «користувачами» блокчейну, володіючи активами, здійснюючи міжланцюгові транзакції, виконуючи стратегії та навіть взаємодіючи 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 — це саме така модель. Вона прагне створити відкриту мережу, яка підтримує автоматичне виконання складних завдань AI-агентами та гарантує їхню перевірюваність і безпеку. У контексті безперервного напливу AI-сплесків цей перехід можна розглядати як активне прийняття нової історії або як переформатування старої децентралізованої платформи у новому циклі.

SAHARA（#295）

Мета Sahara AI — створити децентралізовану, прозору та безпечну екосистему AI, щоб процес розробки, тренування, розгортання та комерціалізації AI був більш справедливим і надійним. Проект спрямований на вирішення проблем приватності даних, упередженості алгоритмів і невизначеності прав власності на моделі.

Зростання AI-агентів породжує нову проблему: чия власність даних, моделей і можливостей, які вони використовують? У сучасній структурі AI-індустрії ця проблема ще не вирішена. Дані для тренування моделей часто збираються від численних розкиданих джерел, але прибутки концентруються у кількох компаніях. Розробники моделей, навіть маючи технічні навички, зазвичай залежать від платформ. А з появою автономних AI-агентів, які викликають моделі, дані та інструменти самостійно, вся ціннісна ланцюгова система стає складнішою. Без чіткої системи підтвердження прав і розподілу прибутків майбутня AI-економіка може повторити шлях Web2, коли дані належать користувачам, а цінність — платформам.

Sahara AI намагається створити нові правила в цій сфері. Її система ClawGuard забезпечує безпечний і підтверджуваний захист AI-агентів, гарантує їхню безпечну роботу у встановлених рамках. Платформа даних (DSP) дозволяє користувачам отримувати токени за маркування та внесок у тренування AI, формуючи децентралізований ринок даних. У цій системі учасники не лише беруть участь у тренуванні моделей, а й отримують постійний дохід за використання їхніх даних, а платформа забезпечує якість і приватність даних через блокчейн.

PHA（#601）

Phala Network — це платформа для приватних смарт-контрактів на базі Substrate, яка прагне забезпечити Web3 застосункам підтверджувані приватні обчислення. Щоб зрозуміти, чому Phala вигідна у контексті AI-сплеску, потрібно відповісти на питання: які інфраструктурні елементи потрібні для роботи AI-агентів?

Якщо розбити екосистему агентів, її технічний стек можна умовно поділити на кілька рівнів. Верхній — модельний рівень, де розміщені великі мовні або інференційні моделі, наприклад OpenAI, Claude або відкриті моделі; нижче — рівень фреймворків для агентів, таких як LangChain, AutoGPT, OpenClaw, що керують завданнями та викликами моделей; далі — рівень виконання, де агенти запускають код, викликають API та автоматизують процеси; також є рівень платежів і ідентифікації для управління транзакціями та довірою; і, нарешті, найнижчий — обчислювальні ресурси та приватність, що гарантують безпечність обчислень і захист даних.

З цієї структури зрозуміло, що Phala охоплює рівні виконання та приватних обчислень. Її технологія — TEE (довірене виконуюче середовище) для конфіденційних обчислень, що дозволяє AI-агентам працювати офлайн у безпечних умовах, з можливістю підтвердження результатів і захисту даних. Це особливо важливо для економіки агентів.

У реальній екосистемі Phala вже співпрацює з AI-агентськими проектами. Наприклад, з ai16z для створення TEE-компонентів для їхнього фреймворку Eliza, а також з проектами, що випускають токени, такими як aiPool, які використовують TEE для управління приватними ключами та активами.

Зі зростанням ролі AI-агентів, що перетворюються з чат-інструментів у цифрових суб’єктів із активами та транзакціями, безпечне виконання стане ключовою інфраструктурою. І Phala прагне зайняти цю позицію.

Підсумки

Аналізуючи ці проекти, цікаво зауважити: ціна їхніх токенів почала зростати раніше, ніж з’явилися недавні рекомендації. Тобто ще до того, як Venice почала активно просувати «приватний AI», частина ринку вже звернула увагу на цю тему, просто не було чіткої історії для формування масової довіри. Рекомендація OpenClaw стала лише поштовхом для залучення уваги.

Фактично, і a16z, і Delphi Digital у своїх аналітичних звітах за 2025 рік називали приватність і AI ключовими напрямками 2026 року. Але для формування ринкової консолідації потрібен був конкретний тригер. І саме у 2026 році приватність і AI злилися у цю нову тему.

Чи стане це довгостроковим трендом, чи короткочасною спекуляцією — покаже час.