Irys продовжує розширювати штучний інтелект та дані інфраструктури, чи стане програмовані дані новим напрямком наступного етапу?

З 2026 року, агент AI, автоматизовані робочі процеси та ланцюгові AI-оповідання продовжують розширюватися, і увага ринку до інфраструктури AI поступово змінюється з просто моделей та GPU обчислень на питання, як дані викликаються, перевіряються, виконуються та співпрацюють. У цьому контексті, послідовне посилення AI Datachain та концепції "програмованих даних" Irys починає знову привертати увагу до обговорень AI інфраструктури та екосистем розробників.

На відміну від традиційних проектів децентралізованого зберігання, що здебільшого вирішували проблему "як довгостроково зберігати дані", наразі Irys намагається відповісти на інше, більш складне питання: коли агент AI починає брати участь у ланцюгових транзакціях, автоматизованому виконанні та міжпротоколовій співпраці, чи залишаються дані просто статичним об’єктом збереження, чи мають стати ресурсом, який може викликатися, перевірятися та брати участь у логіці ланцюга. Це зміщення також поступово переводить позиціонування Irys з інфраструктури зберігання у сторону рівня виконання даних AI.

Останні зусилля Irys у напрямку AI Datachain та програмованих даних

Останній рік для Irys ознаменувався значним зміщенням у нарративі з традиційної інфраструктури зберігання до інфраструктури даних AI.

На початку 2025 року Irys запустила тестову мережу Programmable Datachain для сценаріїв AI і почала постійно оновлювати стратегію навколо AI-native інфраструктури, Verifiable AI та можливостей виконання даних у ланцюзі. Офіційно наголошується, що тепер головна увага зосереджена не лише на завантаженні та довгостроковому збереженні даних, а на тому, чи можуть дані стати ресурсом у ланцюзі, який може викликатися, перевірятися та виконуватися безпосередньо смарт-контрактами.

Саме концепція "програмованих даних" тут є ключовою.

Раніше дані у ланцюзі здебільшого просто записувалися та зберігалися, але з появою AI-робочих потоків, дані починають виконувати додаткові функції. Якщо агент AI хоче брати участь у автоматичних транзакціях, генерації контенту, визначенні стану або міжпротоколовій співпраці, він має мати доступ до довірених даних у реальному часі та на основі їх результатів запускати наступні дії. Це означає, що рівень даних починає поступово переходити від "пасивного збереження" до "активного виконання".

Irys прагне просувати саме таку структуру даних, яка може брати участь у AI-робочих потоках.

Ця зміна орієнтації також робить Irys суттєво відмінною від традиційних Storage Chain. Порівняно з фокусом лише на обсязі зберігання та довгостроковій збереженості, тепер Irys більше наголошує на здатності виконувати дані, їхній можливості перевірки та автоматизації у ланцюзі.

Після зростання популярності агентів AI ринок починає звертати увагу на здатність виконання даних

Зростання популярності агентів AI спричинило суттєві зміни у фокусі обговорень AI інфраструктури.

На початку 2024 року, під час початкової хвилі інтересу до AI, основна увага зосереджувалася на моделях, здатності до логічних висновків та GPU обчисленнях. Незалежно від того, чи це NVIDIA, TSM або гіганти хмарних обчислень, ключовий логіка була навколо "зростання потреб у тренуванні AI". Але з поступовим входженням агентів AI та автоматизованих робочих потоків у сценарії ланцюга, розробники починають усвідомлювати, що одних моделей AI недостатньо для підтримки складних робочих процесів.

Щоб агент AI міг справді брати участь у ланцюгових завданнях, потрібно вирішити кілька ключових питань:

• Чи є джерело даних довіреним
• Чи можна дані перевіряти у реальному часі
• Чи може AI викликати дані міжпротоколово
• Чи підтримують дані співпрацю у ланцюзі

Це означає, що поєднання AI та крипто стає дедалі більше змаганням за структуру даних.

Особливо у сценаріях автоматизованих транзакцій, прогнозних ринків, AI-мереж співпраці та систем ідентифікації у ланцюзі, дані вже не просто є вхідним матеріалом, а безпосередньо впливають на результати роботи агента AI. Якщо дані не можна перевірити, відстежити або залучити до логіки у ланцюзі, агент AI швидко залишиться на рівні концептуальних демонстрацій.

Тому здатність виконання даних, яку зараз підкреслює Irys, знову стає актуальною у цьому контексті. Порівняно з традиційним Web2-робочим процесом AI, сценарії у ланцюзі вимагають більшої прозорості, можливості перевірки та міждодаткової співпраці, і саме цим Irys прагне зайняти свою нішу.

Чому концепція "програмованих даних" починає залучати розробників

Обговорення "програмованих даних" у екосистемі розробників зростає не лише через оновлення концепції, а й через ускладнення самих AI-робочих потоків.

Раніше конкуренція у базовій інфраструктурі блокчейну зосереджувалася на:

• ефективності консенсусу
• доступності даних
• здатності зберігання
• масштабованості

Але з розширенням сценаріїв AI, розробники починають усвідомлювати, що дані самі по собі мають бути більш інтерактивними.

Якщо агент AI має працювати довго, він потребує постійного доступу до даних у ланцюзі та поза ним; для автоматичного виконання завдань потрібно перевіряти їхню достовірність; для співпраці з іншими агентами дані мають бути модульними та синхронізованими у стані. Це означає, що дані вже не просто "читатимуться", а стануть частиною всього виконуваного процесу.

Концепція "програмованих даних" від Irys фактично спрямована на те, щоб зробити дані здатними брати участь у логіці смарт-контрактів, а не лише зберігатися. Якщо ця ідея реалізується, цінність рівня даних перестане обмежуватися лише "збереженням інформації", а розшириться до довіри у AI-робочих потоках, автоматизації та міжпротокольної співпраці.

Саме тому дедалі більше розробників звертають увагу на структуру даних.

Останні зміни у секторі AI інфраструктури показують, що ринок починає переоцінювати: чи справді для майбутніх AI-додатків потрібні лише моделі та обчислювальні ресурси, чи нові структури виконання даних.

Зміни у напрямках конкуренції між Irys, Arweave та Celestia

Поточний напрямок конкуренції Irys суттєво відрізняється від традиційних ланцюгів зберігання та модульних DA-проектів.

Раніше ринок зазвичай розглядав Irys і Arweave у одному напрямку, оскільки обидва стосувалися зберігання даних та структур у ланцюзі. Але з посиленням фокусу Irys на AI Datachain, її конкуренція починає зміщуватися від класичних Storage Infra.

Arweave орієнтована на довгострокове зберігання даних, Celestia — на модульну архітектуру рівня даних, EigenDA та Avail зосереджені на доступності даних для Rollup. У порівнянні, Irys більше наголошує на:

• виклику даних у AI
• здатності виконання даних
• перевірюваності AI
• автоматизації у ланцюзі

Це означає, що Irys прагне зайняти нішу більш AI-орієнтованої інфраструктури.

Особливо у контексті зростання популярності агентів AI, ринок починає переосмислювати: чи потрібен майбутній AI окремий рівень виконання даних. Якщо робочі процеси AI дедалі більше залежать від перевірки та автоматизації у ланцюзі, традиційні структури зберігання або DA можуть не задовольняти нові вимоги, що є однією з головних причин уваги до Irys.

Проте існують і виклики.

На даний момент Irys все ще знаходиться на ранніх етапах, і чи зможе AI Datachain сформувати самостійну екосистему, потребує додаткової перевірки розробниками та реальними застосуваннями. Порівняно з зрілими проектами зберігання та DA, AI-дані у рівні виконання — це новий напрям, що ще досліджується ринком.

Чому сценарій ланцюгових AI-робочих потоків потребує нової інфраструктури даних

Зростання складності ланцюгових AI-робочих потоків є важливим фактором активізації ринку інфраструктури даних AI.

Раніше багато проектів AI + Crypto залишалися на концептуальному рівні, але з початком автоматичних транзакцій, автоматичного управління та міжпротоколової співпраці, ринок стикається з реальною проблемою: як забезпечити безпечну, прозору та перевірену роботу AI у ланцюзі.

Для сценаріїв у ланцюзі AI важливо не лише модельне потенціал, а й здатність виконання та перевірки даних.

Особливо у сценаріях автоматизованих транзакцій, аналізу у ланцюзі, співпраці кількох агентів та контенту, AI має отримувати дані у реальному часі, перевіряти їхню достовірність і виконувати складну логіку. Це означає, що вимоги до рівня даних у майбутньому можуть значно перевищувати ті, що характерні для традиційних DeFi-додатків.

Irys зараз послідовно наголошує на AI Datachain як на рівні співпраці даних у роботі AI.

За даними, оприлюдненими Irys, у мережі вже оброблено понад 600 мільйонів транзакцій даних, і охоплено понад 4 мільйони активних гаманців. Хоча ці дані ще не свідчать про сформовану зрілу екосистему AI Datachain, вони демонструють, що інфраструктура вже має певний масштаб.

У той час, як у 2025 році Irys залучила 10 мільйонів доларів у раунді Series A, інвесторами стали CoinFund, Hypersphere, Amber Group, Breed VC та WAGMI Ventures. Інфраструктура даних AI ще на ранніх стадіях, але вже залучає увагу інституційних інвесторів, що закладає основу для майбутнього розвитку.

Ринок наразі більше цікавить не стільки питання збереження даних, скільки — чи справді майбутні робочі процеси AI потребують нової структури виконання даних у ланцюзі.

Зростання конкуренції у сфері AI-даних та ризики для ринку

Хоча нарратив інфраструктури даних AI активно розвивається, існує й значна диференціація думок щодо цього напрямку.

Зараз конкуренція у секторі AI Infra дуже напружена, і в ній беруть участь Arweave, Celestia, EigenDA, Filecoin, Avail та інші, які намагаються увійти у сферу AI та даних. Водночас, справжніх масштабних застосувань AI + Crypto поки що немає, і більшість агентів AI та сценаріїв автоматизації у ланцюзі залишаються на рівні експериментів.

Це означає, що увага до Irys здебільшого зосереджена на "очікуваннях майбутньої інфраструктури", а не на вже сформованих комерційних рішеннях.

Найбільший розбіжність полягає у тому, чи справді AI потребує окремого рівня виконання даних. Якщо зростання агентів AI та автоматизованих робочих потоків продовжить ускладнюватися, то традиційні статичні структури даних можуть вже не задовольняти майбутні потреби, і здатність виконання даних стане важливим конкурентним фактором.

З іншого боку, скептики вважають, що більшість агентів AI ще не мають реального попиту з боку користувачів, і поєднання AI з крипто ще не дало масштабних застосувань, тому AI Datachain може залишитися на рівні концептуальних нарративів.

Ця різниця у поглядах визначає високий рівень волатильності та очікувань щодо Irys як високоризикового, високовіддачного проекту у сфері AI Infra.

Чи зможе Irys після запуску основної мережі розширити вплив у екосистемі AI Infra

Подальше зростання впливу Irys залежить від успіху запуску основної мережі та активності розробників.

Для інфраструктурних проектів важливо не лише нарратив, а й реальні застосування та екосистема розробників. Текуща стратегія Irys щодо програмованих даних має потребу у додатковій перевірці: чи справді розробники будуть будувати застосунки навколо AI Datachain.

Після 2026 року, Irys продовжує оновлювати GitHub, зокрема, IrysVM, багатоконтрактну архітектуру та інфраструктуру Bundler, що свідчить про перехід від чисто нарративної роботи до розвитку базових інструментів.

Якщо автоматизація агентів AI та робочих потоків у ланцюзі продовжить зростати, попит на перевірку та виконання даних, ймовірно, зросте. Але якщо інтерес до AI + Crypto знизиться або розробники залишаться на вже існуючих рішеннях з зберігання та смарт-контрактів, унікальність Irys може послабитися.

Отже, головне виклик для Irys — не лише пропонувати концепцію "програмованих даних", а й забезпечити їхнє активне залучення у робочі процеси та сценарії AI у ланцюзі.

Висновки

Зміни у стратегії Irys за останній рік відображають зміну пріоритетів у ринку AI інфраструктури.

Раніше ринок зосереджувався на зберіганні та доступності даних, але з розширенням агентів AI та автоматизованих робочих потоків, починає зростати увага до здатності виконання, перевірки та співпраці даних.

Стратегія Irys щодо AI Datachain та програмованих даних — це спроба увійти у цю нову сферу.

У короткостроковій перспективі, сектор AI Data Infrastructure залишається на ранніх етапах, і потребує додаткової перевірки через екосистему розробників, реальні застосування та масштаб робочих процесів. У довгостроковій перспективі, якщо агент AI стане основним інструментом взаємодії та виконання у ланцюзі, рівень даних може стати ключовим конкурентним напрямком у AI Infra.

FAQ

Що означає "програмовані дані" у Irys?

Irys's програмовані дані — це дані у ланцюзі, які не лише зберігаються, а й можуть викликатися, перевірятися та брати участь у роботі AI та автоматизації у ланцюзі.

Чому Irys почала наголошувати на AI Datachain?

Тому що з розширенням сценаріїв агентів AI та автоматизованих робочих потоків у ланцюзі, ринок починає звертати увагу на здатність даних виконуватися та перевірятися.

Чим відрізняються програмовані дані від традиційного децентралізованого зберігання?

Програмовані дані не лише зберігають інформацію, а й здатні брати участь у логіці у ланцюзі, викликатися AI та автоматизовані задачі.

У чому різниця між Irys, Arweave та Celestia?

Irys більше фокусується на виклику даних AI та автоматизації у ланцюзі, тоді як Arweave орієнтована на довгострокове зберігання, а Celestia — на модульну доступність даних.

Які основні ризики у секторі AI Data Infrastructure?

Ризики полягають у тому, що сектор ще на ранніх етапах, і потребує додаткової перевірки реальних потреб у робочих процесах AI, масштабів застосувань та здатності до довгострокової екосистемної співпраці.