Новий бойовий майданчик у конкуренції штучного інтелекту: довгострокова пам’ять стає болючою точкою, як користувачі можуть зберегти своє право на контекст

нуль

Автор: Zen, PANews

Ви витратили півроку, щоб ChatGPT зрозумів ваші робочі звички, стиль написання та довгострокові проєкти. Він знає, як ви зазвичай редагуєте статті, які компанії вас цікавлять, і поступово розуміє ваші переваги щодо структури контенту, тону та щільності інформації.

Але одного дня з’явилася ще потужніша нова модель. Ви відкриваєте Claude, Gemini або DeepSeek і знову все починається з нуля. Нова модель вас не знає, не пам’ятає контекст вашої роботи за останні місяці, не розуміє, як ви мислите, пишете або приймаєте рішення.

За останні два роки найважливішою конкуренцією в AI-індустрії була здатність моделей. Хто краще мислить, має довший контекст або кращі навички програмування — майже все залежало від цього. Але тепер з’являється нове питання: AI все краще розуміє вас, але кому належить це “розуміння”?

Зміна ролі, AI з чат-інструменту перетворюється на особистого цифрового помічника

Листопад 2022 року — з’явився AI-чатбот ChatGPT. Його запуск викликав хвилю популярності по всьому світу, всього за два місяці активних користувачів стало понад мільярд, і він став найшвидше зростаючим споживчим додатком в історії. Тоді великі моделі більше нагадували “просунутий пошук”. Користувач став ставити запитання AI, він миттєво генерував відповіді, а після завершення діалогу зв’язок переривався.

Але за останні два роки роль AI явно змінюється. Зі зростанням здатності до мислення, програмування та виклику інструментів AI починає глибше інтегруватися у реальні робочі процеси. Все більше людей використовують його для написання коду, організації даних, аналізу, планування поїздок, управління розкладом, а також для довгострокової участі у створенні контенту та бізнес-рішеннях.

У багатьох випадках користувачі вже не просто “ставлять запитання AI”, а співпрацюють з ним довгостроково. Він починає розуміти ваш спосіб роботи, стиль вираження та довгострокові цілі, а також постійно залучається до одного й того ж проєкту, робочого процесу або навіть бере на себе частину виконавчих завдань. У певному сенсі AI поступово перетворюється з одноразового інструменту для запитань у довгострокового приватного цифрового помічника.

Зі значним зростанням можливостей моделей, підвищенням якості головних продуктів і широким застосуванням AI виникає нове питання.

Коли AI починає довгострокову співпрацю, “пам’ять”, яка зберігає та викликає минулий досвід для покращення рішень і загальної роботи системи, перестає бути просто беззмістовною базою даних. У багатьох сценаріях вузьким місцем стає не рівень мислення моделі, а здатність довгострокового збереження пам’яті та управління контекстом. Cloudflare прямо називає агентську пам’ять однією з найбільших проблем і швидкозростаючих галузей сучасної AI-інфраструктури.

Провідні AI-компанії вже усвідомлюють, що довгострокова пам’ять стає частиною продуктового досвіду. OpenAI розділяє пам’ять ChatGPT на збережені спогади та історію чатів для посилання, перша з яких зберігає інформацію, яку користувач хоче зберігати довго, а друга дозволяє витягати корисний контент з минулих діалогів для персоналізованих відповідей у майбутньому. Gemini також починає навчатися перевагам користувача на основі попередніх розмов. Claude ж запускає пам’ять і підтримує імпорт та експорт пам’яті.

Платформні острівці роблять “пам’ять” AI новим полем битви в галузі

Але проблема в тому, що ці можливості пам’яті здебільшого залишаються в межах окремих платформ, належать лише до акаунтів і продуктів кожної системи, і залишаються ізольованими. Anthropic підтримує імпорт і експорт пам’яті, але наразі це більше схоже на інструмент міграції для Claude, ніж на універсальний стандарт пам’яті, який використовують усі.

ЗетаЧейн прагне заповнити цю прогалину. Після повного переходу на AI ZetaChain починає розширювати концепцію “власності”, яка раніше належала криптовалютному світу, на пам’ять AI і контекст користувача. Вона прагне створити не просто чат-продукт, а окремий рівень приватної пам’яті (Private Memory Layer), що дозволить користувачам справді володіти своїми довгостроковими спогадами, поведінковими перевагами та контекстом AI.

Продукт Anuma від ZetaChain для споживачів AI пропагує ідею приватної зашифрованої пам’яті користувача, яка може безшовно працювати між різними популярними моделями AI, такими як ChatGPT, Claude, Gemini. Користувачам не потрібно заново налаштовувати контекст, переваги або робочі звички при кожному переключенні моделі — вони контролюють доступ і переносять свою історію у різні моделі та агентів.

З накопиченням користувачами звичок, стилю написання, робочих процесів і історії діалогів “пам’ять” стає схожою на “зеркало особистості”. Вона може визначати, чи відповіді моделі відповідають перевагам користувача, а також впливати на те, чи буде модель у майбутньому діяти відповідно до його звичок і цінностей.

Крім того, що користувачі отримують право власності на пам’ять і можуть обирати моделі з різними спеціалізаціями для різних завдань, Anuma розробляє систему дозволів, яка є програмованою, аудитуною і скасованою. Вона дозволяє AI-агенту один раз зчитати дані, а також скасовувати доступ у будь-який час, а всі зміни дозволів фіксуються і відстежуються у блокчейні.

Крім того, пам’ять і графи знань користувача можуть стати об’єктами для спільного використання, ліцензування і монетизації без розкриття оригінальних даних. Це дозволить фахівцям — інвесторам, лікарям, юристам і розробникам — упаковувати свої знання у агенти і виставляти їх на маркетплейсах, отримуючи дохід від їх використання.

Чому ZetaChain змінює напрямок — від міжланцюгових рішень до міжAI платформами?

Засновна причина — це інфраструктура Private Memory Layer, яку розробила ZetaChain. Це приватна пам’ять, ідентифікація, дозволи, платежі та інтелектуальні агенти для AI, що дозволяє застосункам і агентам співпрацювати між моделями, зберігаючи контроль за користувачем.

ЗетаЧейн раніше зосереджувався на міжланцюговій взаємодії, вирішуючи проблему передачі активів і повідомлень між різними блокчейнами. За даними компанії, на цій мережі налічується 11,9 мільйонів унікальних адрес і 241 мільйон транзакцій.

Але з запуском Anuma 27 квітня цього року і після того, як перший місяць кількість користувачів перевищила 50 тисяч, ZetaChain почав повністю переорієнтовуватися на AI і поступово закривати міжланцюгову діяльність. За внутрішньою логікою, це цілком логічно.

Рраніше ZetaChain займався проблемою взаємодії між ланцюгами. Сьогодні ж подібна роз’єднаність з’являється і у світі AI. У певному сенсі, цифрові активи для блокчейну — це як пам’ять і контекст для AI. Різні моделі мають закриті системи пам’яті, і при переході між платформами втрачається довгостроковий контекст і поведінкові переваги.

З розвитком останніх років ZetaChain вважає, що найголовніша проблема вже не у міжланцюгових трансферах, а у збереженні послідовності між різними моделями і агентами, а також у праві користувача на свою пам’ять і контекст.

У статті від a16z crypto зазначається, що агент вже став економічним учасником, але їм ще бракує переносимих ідентичностей, програмованих платежів, верифікованих дозволів і спільних координаційних рівнів для роботи у різних середовищах. Тому, на відміну від багатьох AI+Crypto-проектів, що шукають застосування штучно, логіка трансформації ZetaChain більш природна.

У бізнес-історії не рідкість успішні перетворення інфраструктурних компаній. Вони не просто змінюють напрямок, а шукають нові вузькі місця у продукті. Наприклад, Nvidia спершу була відомою завдяки графічним процесорам для ігор, але з розвитком AI її архітектура GPU стала основою всього AI-індустрії. Інфраструктура ніколи не зосереджується навколо одного обмеження — переможцями стають ті, хто раніше за інших виявляє “наступне обмеження”.

Від рівня приватної пам’яті до споживчого AI

Зі стрімким розвитком AI майбутнє не обмежиться лише чат-інтерфейсами. AI поступово перетвориться на мережу довгостроково існуючих і взаємодіючих помічників. Враховуючи цю тенденцію, ZetaChain пропонує концепцію “приватного рівня пам’яті” і прагне вирішити не лише питання довгострокового розуміння користувача, а й вводить ідею “рівня споживчого AI” (AI Consumer Layer), щоб переосмислити відносини між користувачем і AI після довгострокової роботи.

У концепції ZetaChain майбутній AI не просто відповідатиме на запитання, а глибоко залучатиметься у робочі процеси і щоденні рішення користувача. Різні помічники відповідатимуть за різні завдання: один — писатиме код, інший — організовуватиме фінанси, третій — плануватиме поїздки, ще один — довгостроково створюватиме контент і дослідження. Щоб вони могли ефективно співпрацювати, потрібно спільне довгострокове розуміння контексту, ідентичності та дозволів.

Тому “рівень споживчого AI” — це спроба об’єднати розрізнені можливості у єдину систему. Memory відповідає за довгостроковий контекст, Permissions — за контроль доступу, Identity — за ідентифікацію, Payments — за виклики і платежі між AI, а Agents — це мережа AI, що виконує завдання від імені користувача.

Саме тому “власність” стає ключовою концепцією ZetaChain.

У цій системі важливо, чи зберігає користувач свої контексти, дозволи і ідентичність. Наприклад, AI для перевірки коду може отримати тимчасовий дозвіл на доступ до GitHub; AI для оподаткування — один раз зчитати податкові документи; AI для планування подорожей — мати доступ лише до історії поїздок і календаря. Контроль доступу вже не централізований платформою, а динамічно розподіляється користувачем і може бути скасований у будь-який момент.

Це і є причина, чому блокчейн знову починає тісніше інтегруватися з AI.

Коли все більше AI починає діяти від імені користувача, питання “хто має доступ”, “чи можна скасувати дозволи” і “чи можна відстежувати виклики” стають новими інфраструктурними задачами. Системи дозволів у блокчейні природно підходять для таких сценаріїв.

“Токен інфраструктури AI” ZETA і зростання корисності після трансформації

Разом із стратегічним переорієнтуванням ZetaChain змінюється і функціонал токена ZETA. Раніше ZETA був швидше класичним токеном для мережі — для газу, валідаторів і безпеки міжланцюгової взаємодії, без особливих новацій у механіці. Але в новій концепції ZETA стане “токеном інфраструктури AI”, і його корисність значно зросте.

За словами ZetaChain, у майбутньому ZETA матиме кілька основних застосувань:

По-перше, для доступу до AI-моделей і агентів. Деякі високорівневі моделі, спеціальні AI-інструменти або агентські сервіси потребують розблокування або оплати через ZETA.

По-друге, для платежів між агентами. ZetaChain планує використовувати протокол x402 для внутрішньо-ланцюгових платежів між AI і застосунками. Це означає, що якщо AI автоматично викликає інші AI, потрібна вбудована система платежів.

По-третє, для оновлення дозволів і пам’яті у блокчейні. Зміни у дозволах, доступі і стані пам’яті користувач зможе фіксувати у мережі.

По-четверте, для економіки творців. ЗетаЧейн хоче, щоб розробники, дослідники, юристи і лікарі могли упаковувати свої знання у AI-інструменти або агенти і отримувати дохід, а ZETA стане роллю у цьому процесі.

Проте слід зазначити, що наразі ці ідеї залишаються на рівні концепцій. Економіка AI-агентів ще не сформована, масштабних сценаріїв “AI викликає AI” або “автономних платежів агентів” ще не з’явилося. Концепти x402, дозволів і ідентичностей — поки що більше схематичні, ніж реальні.

Але саме логіка перетворення ZetaChain у інфраструктурний проект, що підтримує AI-продукти, ідеї щодо переосмислення пам’яті, ідентичності, контексту і дозволів — це те, що привертає увагу. Вона ставить питання: чи належать ці речі платформі, чи користувачу? І головне — чи зможе ZetaChain повернути ці активи у власність користувача?