От «инструментальных плагинов» к «умным субъектам»: эволюция продуктов AI+Web3 и революция в экосистеме

Написано: Чжан Фэн

Искусственный интеллект (AI) своей мощной способностью к обучению и генерации меняет производительность, а Web3 через блокчейн и децентрализованные протоколы перестраивает механизмы доверия и передачи ценностей. Их объединение — это не просто технологическая наложение, а глубокое слияние от базовой логики до форм приложений. От первоначального использования AI как «инструмента повышения эффективности» при разработке Web3 до постепенного появления «умной экосистемы» с возможностью самостоятельного развития — можно сказать, что это глубокий сдвиг парадигмы.

（一）Первый этап: AI и Web3 как взаимодополняющие инфраструктурные оптимизаторы

AI способствует безопасности умных контрактов. На ранних стадиях развития Web3 проблема безопасности умных контрактов стала ключевым барьером для их масштабного применения. Согласно статистике компании по безопасности блокчейнов CertiK, только в первой половине 2025 года убытки от инцидентов безопасности составили почти 2,5 миллиарда долларов. Традиционные ручные аудиты требуют много времени и сил, а также сильно зависят от опыта аудиторов.

Вмешательство AI изменило ситуацию. Инструменты анализа кода на базе глубокого обучения могут автоматически обнаруживать распространённые уязвимости, такие как повторные атаки, переполнение целых чисел и другие; выявлять потенциальные логические дефекты по шаблонам; визуализировать взаимодействие умных контрактов, помогая разработчикам понять сложные связи. Например, движки проверки AI уже предоставляют формальную верификацию для некоторых ведущих DeFi-протоколов, сокращая время аудита более чем на 60%. Появление таких инструментов значительно снижает порог входа и риски при разработке Web3.

AI значительно повышает эффективность программирования. С прорывами в крупных языковых моделях, таких как GPT-4, Claude, AI становится «умным парным программистом» для разработчиков Web3. Они могут описывать требования на естественном языке, а AI генерирует соответствующие каркасы умных контрактов, фронтенд-код и даже скрипты развертывания. Такой режим разработки с помощью AI не только повышает скорость, но и позволяет разработчикам без специальной блокчейн-экспертизы быстро входить в сферу Web3, ускоряя инновации в экосистеме.

Например, некоторые платформы децентрализованных приложений уже выпускают наборы для разработки с AI, которые автоматически генерируют умные контракты на нужных языках, дают рекомендации по оптимизации, уменьшают Gas-затраты, создают компоненты React и API для взаимодействия с контрактами.

Распределённая вычислительная мощность повышает эффективность облачных инфраструктур. В то же время Web3 предоставляет AI альтернативные инфраструктурные решения вне традиционных облаков. Централизованные облака страдают от единой точки отказа, монополии на данные и непрозрачных цен. Базированные на блокчейне распределённые вычислительные сети предлагают новые возможности. AI оптимизирует разработку и применение Web3, а Web3 — обеспечивает децентрализованную инфраструктуру для AI. Такое двунаправленное взаимодействие — характеристика первого этапа слияния AI и Web3, но это лишь начало.

Например, некоторые децентрализованные рынки вычислительных ресурсов позволяют пользователям сдавать в аренду неиспользуемые GPU для обучения моделей AI, снижая затраты на 30-50% по сравнению с традиционными облаками. Другие рынки данных используют блокчейн для обеспечения прав собственности и прозрачности транзакций, позволяя поставщикам данных участвовать в обучении моделей AI без раскрытия исходных данных и получать за это вознаграждение.

（二）Второй этап: появление проверяемых и ценностных AI-продуктов

Появление проверяемых и ценностных продуктов свидетельствует о переходе AI+Web3 в новую фазу. AI уже не просто инструмент оптимизации, а становится ядром нативных Web3-приложений, создавая новые формы взаимодействия, недоступные в традиционном интернете.

Форма первая — рост AI-агентов на блокчейне. С развитием инфраструктуры начинают появляться новые продукты, среди которых особенно выделяются «проверяемые AI-агенты» — эти интеллектуальные агенты, которые могут самостоятельно взаимодействовать, принимать решения и выполнять задачи на блокчейне. В отличие от традиционных AI-приложений, такие агенты обладают следующими характеристиками: 1) поведение проверяемо — все взаимодействия и логика решений хранятся в цепочке и доступны для аудита; 2) экономическая автономия — у них есть криптокошельки, позволяющие самостоятельно совершать транзакции и взаимодействовать с контрактами; 3) целеориентированность — они могут самостоятельно оптимизировать поведение по заданным целям или стратегиям обучения с подкреплением.

Например, некоторые автономные экономические агенты (AEAs) уже способны выполнять арбитражные стратегии на децентрализованных биржах, автоматически корректируя параметры в зависимости от рыночных условий. Их история торгов, доходность и логика решений полностью прозрачны, что формирует «проверяемое AI-экономическое поведение».

Форма вторая — механизмы обратной связи за вклад данных. В традиционных AI-моделях пользовательские данные зачастую используются платформами безвозмездно, а созданная ценность концентрируется у централизованных компаний. Web3 меняет эту модель через токеномику.

Появляются более тонкие продукты ценностной оценки данных, такие как: 1) токенизация личных данных — пользователи могут упаковывать свои поведенческие данные и контент в NFT или гомогенные токены и продавать их на рынках; 2) модели поощрения федеративного обучения — устройства, участвующие в федеративном обучении, получают награды за качество и вклад данных; 3) краудсорсинг обучения — AI-компании выпускают токены для сбора данных и аннотаций, участники делятся будущими доходами модели.

Некоторые новые проекты создают децентрализованные сети машинного обучения, где участники получают токены за вклад вычислительных ресурсов или данных. Такой подход переосмысливает распределение ценности AI, превращая пользователей из пассивных поставщиков данных в соучастников и бенефициаров экосистемы.

Форма третья — интеллектуальное управление DAO. Децентрализованные автономные организации (DAO), как ядро Web3, также выигрывают от интеграции AI. Традиционные DAO сталкиваются с низким уровнем участия в голосованиях, разнородностью предложений и низкой эффективностью решений, но AI-инструменты помогают их улучшить. Появление AI-управляющих средств позволяет DAO автоматически анализировать предложения, оценивать их реализуемость, потенциальное влияние и риски, предоставлять рекомендации участникам; прогнозировать вероятность прохождения голосований на основе истории и предпочтений участников; автоматизировать исполнение решений через AI-агентов, уменьшая задержки.

Сейчас уже существует множество AI-ассистентов для управления DAO, которые автоматически подводят итоги предложений, выявляют потенциальные конфликты и визуализируют сложные управленческие данные, помогая членам принимать более обоснованные решения.

（三）Третий этап: формирование ценностного замкнутого цикла саморегулирующейся экосистемы

По мере углубления интеграции AI и Web3 формируется ценностный цикл, создающий саморегулирующуюся экосистему. Такая интеллектуальная система распределения ценностей не только повышает эффективность стимулов, но и обеспечивает более справедливое распределение ценностей среди реальных участников, делая систему более здоровой и устойчивой.

Особенность первая — формирование настоящего «цикла данных». Когда AI-основанные DApp (децентрализованные приложения) набирают масштаб, начинается более глубокий переход — способность экосистемы к саморегуляции. В основе этого лежит «цикл данных» — больше пользователей используют приложения, создавая больше данных, эти данные обучают лучшие модели AI, а улучшенные модели привлекают новых пользователей, образуя положительную обратную связь.

В отличие от традиционного интернет-цикла данных, в Web3 он обладает уникальными преимуществами:

1. суверенитет данных — пользователи контролируют свои данные и могут предоставлять их по желанию конкретным приложениям;

2. ценность внутри экосистемы — вклад данных, обучение моделей и разработка приложений делят между собой рост экосистемы;

3. сопротивление монополиям — открытые модели и децентрализованное хранение предотвращают контроль ключевых данных одной организацией.

Например, протокол децентрализованной социальной графики позволяет пользователям в разных DApp формировать объединённые графовые данные, которые используют для обучения рекомендательных алгоритмов. Улучшенные алгоритмы дают более точные рекомендации, привлекая новых пользователей. При этом пользователи сохраняют право собственности на свои данные и могут использовать их для персонализированных сервисов, максимально увеличивая их ценность.

Особенность вторая — формирование автономных экономических систем. На базе цикла данных AI+Web3 создают по-настоящему самостоятельные системы, которые могут самостоятельно регулировать параметры, обеспечивая постоянное развитие экосистемы.

Например, AI-управляемые децентрализованные маркет-мейкеры (AMM) могут автоматически корректировать комиссии в зависимости от глубины рынка и потребностей в ликвидности; предсказывать волатильность рынка и заранее регулировать резервы; выявлять и предотвращать манипуляции для поддержания стабильности системы.

Такие системы больше не требуют ручной настройки параметров, а используют обучение с подкреплением для постоянной оптимизации стратегий, создавая инфраструктуру финансовых рынков с адаптивными возможностями.

Особенность третья — формирование механизмов захвата ценности. В традиционном интернете большая часть создаваемой ценности за счёт сетевых эффектов концентрируется у платформ, а пользователи и разработчики получают лишь малую долю. Web3 меняет эту модель через токеномику, а AI делает распределение ещё более умным и справедливым.

Интеллектуальные механизмы захвата ценности включают динамическое распределение наград — в зависимости от реального вклада пользователя (качество данных, активность, сетевые эффекты и т.п.); предсказательные стимулы — AI прогнозирует, какие действия или вклад принесут долгосрочную ценность, и заранее поощряет их; механизмы защиты от манипуляций — с помощью алгоритмов обнаружения аномалий выявляются фальсификации, атаки «вуду» и другие злоупотребления, обеспечивая справедливое распределение наград.

（四）Будущее: симбиотическая и интегрированная интеллектуальная цифровая социальность

Возникновение новых цифровых организаций. Глубокая интеграция AI и Web3 породит новые формы организации — высоко автономные, адаптивные, ценностно-ориентированные цифровые сущности. Такие организации могут иметь черты: гибридное управление человеком и AI, при котором оба участвуют в принятии решений, используя свои преимущества; динамическая структура — автоматическое формирование и корректировка рабочих групп по задачам; прозрачность потоков ценностей — все вклады и распределения осуществляются через смарт-контракты, снижая издержки доверия.

Эти организации будут более гибкими и адаптивными, чем традиционные компании, и более умными и эффективными, чем классические DAO, представляя новый вектор развития организационных форм в цифровую эпоху.

Переопределение отношений человек-машина. Интеграция AI+Web3 изменит понимание взаимодействия человека и машины: человек уже не единственный контролёр технологий, а станет сосуществовать с AI-агентами, совместно участвуя в управлении, где каждый использует свои преимущества; структура управления станет динамической, с автоматическим формированием команд по задачам; ценностные потоки станут прозрачными, все вклады и распределения — автоматическими через смарт-контракты. AI-инструменты усилят личные возможности, позволяя каждому участвовать в сложных процессах создания ценности; ценность будет распределяться справедливо, без эксплуатации, — совместное творчество человека и AI будет основой новой социальной модели. Такой подход способствует развитию более инклюзивного, эффективного и устойчивого общества.

Глубокие вызовы технологического слияния. Несмотря на перспективы, AI+Web3 сталкиваются с рядом проблем: масштабируемость — вычисления AI на цепочке требуют больших ресурсов, что противоречит масштабируемости блокчейна; баланс между приватностью и прозрачностью — обучение AI требует данных, а блокчейн стремится к прозрачности, что создает противоречия; регуляторные неопределенности — правовой статус автономных AI-агентов, ответственность за смарт-контракты и т.п. еще не урегулированы.

Для решения этих задач необходимы инновации и совместное развитие технологий и нормативных рамок. Технологии защиты приватности, такие как доказательства с нулевым разглашением и безопасные многосторонние вычисления, могут обеспечить обучение AI без раскрытия данных; решения второго уровня и модульные архитектуры блокчейна повысят эффективность цепочных вычислений; DAO и сообщество смогут выработать этические стандарты и механизмы контроля.

（五）Путь развития: от инструмента к партнёру

Интеграция AI и Web3 пройдёт путь от поверхностного использования до глубокой саморегуляции, от «инструмента повышения эффективности» к «самостоятельной экосистеме». От первоначальной роли AI как средства оптимизации Web3 до ядра нативных приложений и, наконец, до автономных систем с возможностью самосовершенствования — эта траектория отражает внутреннюю логику технологического слияния: от решения конкретных задач к созданию новых возможностей и форм, к появлению новых парадигм.

Этот переход — не только технологический прогресс, но и революция в способах создания и распределения ценностей. Когда возможности AI и механизмы передачи ценностей Web3 объединятся, мы сможем построить более открытое, справедливое и умное цифровое общество. В этом обществе технологии перестанут быть инструментом монополии на прибыль, а станут инфраструктурой общего процветания; инновации перестанут быть прерогативой централизованных организаций, а станут свойством распределённых сетей.

Интеграция AI+Web3 — это не просто наложение двух технологий, а революция парадигмы цифрового мира. На этом пути есть вызовы и возможности, но направление уже ясно: уверенно движемся к более открытому, умному и взаимовыгодному цифровому будущему.