AI та Crypto глибокий дослідницький звіт: Епоха симбіозу алгоритмів та реєстрів

Майбутні гроші будуть так само легко рухатися, як інформація, банки інтегруються у інтернет-інфраструктуру, а активи стануть маршрутизованими даними-пакетами.

Коротко

До 2026 року злиття штучного інтелекту та криптовалют перейшло від концептуального підтвердження до нового етапу «системної інтеграції». Основою цієї революції технологічної парадигми є глибоке поєднання AI як рівня прийняття рішень і обробки з блокчейном як рівня виконання та розрахунків. На рівні обчислювальної потужності мережі DePIN через агрегацію глобальних вільних GPU ресурсів перебудовують попит і пропозицію AI-інфраструктури; на рівні інтелекту протоколи, такі як Bittensor, створюють ринок машинного інтелекту за допомогою стимулюючих механізмів, сприяючи демократизації алгоритмів; на рівні застосунків AI-агенти перетворюються з допоміжних інструментів у внутрішньо-ланцюгових економічних суб’єктів, а впровадження протоколу платежів x402 і стандарту ідентифікації ERC-8004 відкривають шлях до їх комерціалізації.

Одночасно, застосування гібридних моделей конфіденційних обчислень, таких як повністю гомоморфне шифрування, нуль-знаний машинне навчання і довірчі виконавчі середовища, формують нову парадигму «гібридних секретних обчислень». Передові дослідження Bitcoin Policy Institute розкривають шокуюче майбутнє: коли AI матиме економічну автономію, 90,8% обраних ним валют — це цифрові рідні гроші, з яких 48,3% — Bitcoin як основний засіб збереження цінності. Ця революція змінює логіку глобальної фінансової інфраструктури — майбутні гроші будуть так само рухатися, як інформація, банки стануть частиною інтернет-інфраструктури, а активи — маршрутизованими даними-пакетами.

1. Перебудова інфраструктури: DePIN і децентралізовані обчислювальні мережі

Безмежна потреба AI у GPU і вразливість глобальних ланцюгів постачання створюють природний конфлікт. Постійний дефіцит GPU у 2024–2025 роках створює сприятливий ґрунт для розвитку децентралізованих фізичних інфраструктурних мереж. Сучасні платформи децентралізованої обчислювальної потужності поділяються на два основних табори: перший — представлений Render Network і Akash Network, які створюють двосторонні ринки для агрегації вільних GPU-ресурсів. Render Network став еталоном розподіленого GPU-рендерингу, знижуючи вартість 3D-контенту і підтримуючи AI-розрахунки через блокчейн-координацію; Akash у 2023 році зробив прорив із запуском GPU Mainnet, дозволяючи розробникам орендувати високопродуктивні чіпи для масштабного тренування та виведення моделей. Ключова інновація Render — модель рівноваги Burn-Mint, яка прагне встановити прямий зв’язок між використанням і потоком токенів: зростання обчислювальної роботи збільшує плату користувачів, що сприяє знищенню токенів, а вузли, що надають ресурси, отримують нові випущені токени як нагороду.

Другий — новий рівень обчислювального оркестрування Ritual, який не намагається безпосередньо замінити хмарні сервіси, а виступає відкритим, модульним рівнем виконання суверенних моделей AI, інтегрованих безпосередньо у блокчейн. Продукт Infernet дозволяє смарт-контрактам безшовно викликати результати AI-розрахунків, вирішуючи довготривалу проблему «неможливості нативного запуску AI на ланцюгу». У децентралізованих мережах головною проблемою є підтвердження правильності виконання обчислень. До 2025 року основний прогрес зосереджений на поєднанні нуль-знаний машинного навчання (ZKML) і довірчих виконавчих середовищ (TEE). Архітектура Ritual, що базується на системі доказів незалежності, дозволяє вузлам обирати між виконанням TEE-коду або створенням ZK-доказів, забезпечуючи відстежуваність, аудит і цілісність кожного висновку AI-моделі.

Функції конфіденційних обчислень NVIDIA H100, що вводять апаратний ізоляційний фаєрвол для пам’яті, зменшують додаткові витрати на розрахунки для AI-агентів до менше 7%, створюючи базу для високопродуктивних низьколатентних застосунків. Messari у своєму трендовому звіті 2026 року зазначає, що зростання попиту на обчислювальні ресурси і підвищення можливостей відкритих моделей відкривають нові джерела доходу для децентралізованих мереж. Зі зростанням потреби у реальних даних, протокол DePAI для збору даних має шанс у 2026 році зробити прорив, використовуючи стимулюючі механізми DePIN, що суттєво прискорює і розширює масштаби збору даних порівняно з централізованими рішеннями.

2. Демократизація інтелекту: Bittensor і ринок машинного інтелекту

З’явлення Bittensor ознаменувало новий етап у поєднанні AI і Crypto — «ринкову орієнтацію машинного інтелекту». На відміну від традиційних платформ обчислювальної потужності, Bittensor створює стимулюючу систему, що дозволяє різноманітним моделям машинного навчання по всьому світу взаємодіяти, навчатися і змагатися за нагороди. Основою є Yuma — механізм консенсусу, натхненний прагматизмом Грейс і прагматикою, що базується на суб’єктивній корисності, де високоефективні співпрацівники прагнуть видавати правдиві, релевантні та інформативні відповіді, щоб отримати найвищі нагороди. Щоб запобігти зловмисним змовам і упередженості, Yuma вводить механізм обрізки Clipping, що зменшує ваги, що перевищують стандартний рівень, забезпечуючи стійкість системи.

До 2025 року Bittensor розвинувся у багаторівневу архітектуру: нижній рівень — це Subtensor, керований фондом Opentensor, вищий — десятки вертикально орієнтованих підмереж, що спеціалізуються на генерації тексту, прогнозуванні аудіо, розпізнаванні зображень тощо. Впроваджено механізм «динамічного TAO», що автоматизує створення окремих резервних пулів для кожної підмережі за допомогою автоматизованих маркет-мейкерів, ціна яких визначається співвідношенням TAO і Alpha. Ця система автоматичного розподілу ресурсів дозволяє залучати більше стейкінгу до високорентабельних підмереж, що отримують більший щоденний випуск TAO. Ця конкурентна структура ринку порівнюється з «інтелектуальними Олімпійськими іграми», де слабкі моделі відсіюються природним відбором.

У листопаді 2025 року команда Bittensor суттєво оновила логіку емісії, запровадивши Taoflow — модель розподілу частки підмереж на основі чистого потоку TAO. Ще важливіше — у грудні 2025 року відбувся перший халвінг TAO, що зменшив щоденний випуск з приблизно 7200 до 3600 TAO. Халвінг сам по собі не є автоматичним драйвером цін, його вплив залежить від попиту. Messari зазначає, що еволюція мережі за дартвінським принципом створює позитивний цикл, що сприяє зняттю стигми з криптоіндустрії: залученню топ-талантів і залученню інституційних потреб, що посилює її. Голова Pantera Capital прогнозує, що до 2026 року кількість децентралізованих протоколів AI зменшиться до 2–3, і через інтеграцію або трансформацію у ETF галузь увійде у зрілу стадію.

3. Виникнення агентської економіки: AI-агенти як суб’єкти ланцюга

У період 2024–2025 років AI-агенти проходять кардинальну трансформацію з допоміжних інструментів у внутрішньо-ланцюгових суб’єктів. Поточна архітектура AI-агентів базується на трьох рівнях: рівень даних — через блокчейн-нод або API у реальному часі збирає дані з ланцюга і використовує оракулів для зовнішньої інформації; рівень рішень — аналізує цінові тренди за допомогою LSTM або застосовує підкріплювальне навчання для пошуку оптимальних стратегій у складних ринкових іграх; рівень взаємодії з блокчейном — забезпечує «фінансову автономію», дозволяючи управляти некастодіальними гаманцями, автоматично обчислювати оптимальні Gas-платежі, обробляти випадкові числа і навіть інтегрувати інструменти захисту від MEV.

У 2025 році a16z особливо підкреслює фінансову роль AI-агентів — протокол x402 і подібні стандарти мікроплатежів дозволяють агентам автоматично оплачувати API або купувати інші послуги без участі людини. Стандарт x402 базується на коді статусу HTTP 402, і коли AI-агент потребує доступу до платних даних або API, сервер повертає команду «потрібно оплатити», і агент автоматично підписує мікоплату USDC, завершуючи транзакцію за 2 секунди з мінімальними витратами. Екосистема Olas вже обробила понад 2 мільйони автоматичних транзакцій між агентами щомісяця, охоплюючи DeFi-операції і контент-створення. Delphi Digital прогнозує, що поєднання протоколу x402 і стандарту ідентифікації ERC-8004 сприятиме створенню справжньої автономної економіки агентів: користувачі зможуть делегувати планування подорожей, автоматично підключаючи агентів для пошуку рейсів і бронювання — без людського втручання.

За даними MarketsandMarkets, глобальний ринок AI-агентів зросте з 7,84 мільярда доларів у 2025 році до 52,62 мільярда у 2030 році, з середньорічним темпом зростання 46,3%. Фреймворк ElizaOS від a16z став базовою інфраструктурою для AI-агентів, порівнюваною з Next.js у фронтенд-розробці, що дозволяє легко розгортати повнофункціональні AI-агенти у соцмережах X, Discord, Telegram. До початку 2025 року проєкти Web3, побудовані на цій платформі, вже мають сумарну ринкову вартість понад 20 мільярдів доларів. На конференції у Кремнієвій долині повідомили, що популяризація «гаманця для сесій» вирішує проблему безпеки приватних ключів — за допомогою криптографічних ізоляційних технологій приватний ключ ізольовано від моделі AI, і ніколи не потрапляє у контекст моделі, а транзакції ініціюються лише у межах дозволених користувачем прав, підписуються окремим безпечним модулем.

4. Конфіденційні обчислення: FHE, TEE і ZKML у боротьбі

Конфіденційність — одна з найскладніших проблем у поєднанні AI і криптовалют. Коли компанії запускають AI-стратегії у публічних ланцюгах, вони не хочуть розкривати приватні дані і водночас не бажають відкривати свої ключові моделі. У галузі сформувалися три основні технологічні шляхи: повністю гомоморфне шифрування (FHE), довірчі виконавчі середовища (TEE) і нуль-знаний машинне навчання (ZKML). Zama — провідний гігант у цій сфері, розробила fhEVM, що стала стандартом для «повністю зашифрованих обчислень». FHE дозволяє виконувати математичні операції без розшифровки даних, а результати при розшифруванні збігаються з відкритим обчисленням. До 2025 року Zama досягла значних проривів у продуктивності: для 20-слойових CNN швидкість обчислень зросла у 21 раз, для 50-слойових — у 14 разів, що робить можливим застосування конфіденційних валют і аукціонів із закритими ставками у Ethereum та інших ланцюгах.

З іншого боку, ZKML зосереджене на «перевірці», а не «обчисленнях»: воно дозволяє одній стороні довести правильність роботи складної нейронної мережі без розкриття вхідних даних або ваг моделі. Останній протокол zkLLM здатен підтвердити виконання моделі з 13 мільярдами параметрів у режимі end-to-end, а час підтвердження скоротився до 15 хвилин, а розмір доказу — до 200 KB. Delphi Digital зазначає, що zkTLS відкриває нові можливості для беззаставних кредитів у DeFi — користувачі можуть довести, що їхній баланс перевищує певний поріг, не розкриваючи рахунки, транзакції або особисту інформацію. Довірчі виконавчі середовища, базовані на апаратних рішеннях NVIDIA H100, забезпечують швидкість майже нативного виконання з витратами менше 7%, що робить їх єдиним економічним рішенням для одночасного управління сотнями мільйонів AI-агентів у реальному часі.

Технології конфіденційних обчислень вже перейшли з лабораторних досліджень у «промислову» еру. Повністю гомоморфне шифрування, zkML і TEE перестають бути ізольованими технологіями і формують «модульний стек конфіденційності» для децентралізованого штучного інтелекту. Майбутній тренд — не перемога одного підходу, а повсюдна популяризація «гібридних секретних обчислень»: використання TEE для масштабних високошвидкісних моделей, ZKML для створення доказів виконання, FHE для шифрування конфіденційних фінансових даних. Такий «триєдиний» підхід перетворює криптоіндустрію з «відкритого і прозорого реєстру» у «інтелектуальну систему з суверенними приватностями».

5. Візія грошей майбутнього: народження цифрових рідних валют із довірою

Передові дослідження Bitcoin Policy Institute розкривають шокуюче майбутнє: команда з 36 провідних моделей AI створила «самостійних автономних AI-агентів» для роботи у цифровій економіці, провела 9072 контрольних експериментів у 28 реальних сценаріях валютних рішень. Результати вражають: 90,8% AI обрали цифрові рідні гроші (Bitcoin, стабільні монети, криптовалюти), а лише 8,9% — традиційні фіатні. У 36 провідних моделях жодна не обрала фіат. Чому? Бо у коді кремнієвого життя немає сліпої віри у «державний кредит», є лише холодний розрахунок «технічних характеристик»: надійності, швидкості, вартості, опору цензурі і відсутності контрагента.

Найбільш вражаючі дані — 48,3% AI обрали Bitcoin. Усі валюти у списку — абсолютні лідери. Особливо у сценаріях «довгострокового збереження цінності» — до 79,1% AI обрали Bitcoin. Аргументи AI — точні, як скальпель: обмежена пропозиція, самостійне зберігання, незалежність від інституційних контрагентів. Ще більш вражаюче — AI самостійно створює складну «двошарову валютну архітектуру»: зберігає у Bitcoin, витрачає у стабільних монетах. У щоденних платежах стабільні монети переважають з 53,2%, Bitcoin — на другому місці. Це прихована, але велика «емердженс» — історично люди використовували золото для резервів і паперові гроші для щоденних операцій, а AI, без навчання, просто через обчислення економічних характеристик інструментів, самостійно виводить цю «природну валютну архітектуру».

Ще цікавіше — у дослідженні AI створили 86 нових валют. Багато моделей у сценарії «рахункових одиниць» запропонували використовувати енергію або обчислювальну потужність (джули, кВт-год, GPU-години) як валюту. Це — чисто «AI-орієнтоване» уявлення про цінність — у їхній логіці, цінність не залежить від людського кредиту, а базується на фізичних ресурсах — електроенергії і обчислювальній потужності. Це не просто вибір грошей — це переосмислення поняття грошей. Коли виробництво і рішення дедалі більше передаються машинам і алгоритмам, традиційні фінансові бренди втрачають цінність — AI не дивиться на висоту будівель або історію, а лише на стабільність API, швидкість розрахунків і мережеву цензуру.

6. Перспективи майбутнього: розумні реєстри і нові фінансові системи

При глибокому поєднанні AI і блокчейну настане «епоха розумних реєстрів». Delphi Digital у своїх прогнозах на 2026 рік зазначає, що перманентні DEX вже поглинають традиційні фінанси — їхня висока вартість зумовлена фрагментацією: торги відбуваються на біржах, розрахунки — через клірингові органи, зберігання — банками, тоді як блокчейн зводить усе до одного смарт-контракту. Hyperliquid створює нативні функції кредитування, а Perp DEX — ролі брокерів, бірж, кастодіанів, банків і клірингових організацій. Прогнозні ринки стають частиною традиційної інфраструктури — голова Interactive Brokers прогнозує, що вони стануть інформаційним шаром для портфелів, і у 2026 році з’являться нові категорії: ринки корпоративних подій, макроекономічних індикаторів і міжактивних відносин.

Екосистема повертає стабільні монети у власність через конкурсний процес. Минулого року Coinbase отримала понад 900 мільйонів доларів доходу з резервів USDC, контролюючи їхні канали емісії. Загальні доходи від річних зборів на блокчейнах Solana, BSC, Arbitrum — близько 800 мільйонів доларів, але на них припадає понад 300 мільярдів доларів USDC і USDT. Тепер Hyperliquid бореться за резерви USDH через конкурсний тендер, а модель «стабільної монети як сервіс» від Ethena вже застосовується Sui, MegaETH та іншими. Інфраструктура конфіденційності швидко розвивається — ЄС через закон Chat Control обмежив готівкові транзакції до 10 тисяч євро, а план цифрового євро передбачає ліміт у 3000 євро. @payy_link випустила криптокарту з конфіденційним шифруванням, @SeismicSys пропонує протоколізацію для фінтех-компаній, а @KeetaNetwork реалізує on-chain KYC без розкриття особистих даних. ARK Invest прогнозує, що до 2030 року AI-агенти спричинять онлайн-споживання на понад 8 трильйонів доларів, що становитиме 25% світового онлайн-ринку. Коли гроші зможуть так рухатися, як «маршрутизовані пакети даних» в інтернеті, — інтернет перестане бути просто підтримкою фінансової системи і стане її частиною.