ИИ-агенты теперь обеспечивают 19% объема DeFi — и все еще проигрывают людям в 5 раз в трейдинге

ИИ-агенты теперь инициируют примерно одну пятую каждой DeFi-транзакции. При этом они проигрывают дискреционным трейдерам-людям в пять раз в любом состязании, требующем принятия реальных решений. Этот неудобный разрыв — между долей трафика, которую агенты уже контролируют, и альфой, которую они стабильно не могут генерировать — является самым важным показателем в дискуссии об «агентной экономике» криптомира. Эти данные появились в этом месяце благодаря отчету DWF Ventures, который тихо развенчал маркетинговые мифы последнего года.

Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг провел последний квартал, убеждая всех, кто готов слушать, что агентная экономика обгонит человеческую. Его компания запустила Agentic.market — магазин приложений для ИИ-агентов, который уже обработал 165 миллионов транзакций и объем в 50 миллионов долларов через 480 000 агентов. Тезис заключается в том, что машины будут совершать транзакции друг с другом через стейблкоины, поскольку они не могут открывать банковские счета. На первый взгляд, математика кажется неоспоримой.

Но данные DWF указывают на то, что мы принимаем объем трафика за эффективность — и это различие имеет огромное значение для тех, кто решает, куда направить расходы на инфраструктуру, внимание аудиторов или капитал в 2026 году.

Заголовки о 19% скрывают три разных типа бизнеса

В заголовке Decrypt говорится, что «ИИ-агенты уже управляют пятой частью DeFi», но что на самом деле стоит за этими 19%?

Разбивка от DWF — подтвержденная обзором PANews того же отчета — разделяет активность агентов на три совершенно разные категории:

1. Узкоспециализированные экстрактивные боты — MEV-серчеры, сэндвич-атакующие, триггеры ликвидаций, арбитражники на DEX. Это детерминированные программы, в лучшем случае использующие LLM как связующее звено, и большинство из них появились за несколько лет до того, как стал популярен термин «агент».
2. Структурированные оптимизаторы — роутеры доходности стейблкоинов, такие как ARMA от Giza, который автономно управлял активами пользователей на сумму 32 млн долларов через 102 000 транзакций, а также ребалансировщики, которые перемещают средства между Aave, Morpho и Pendle при расхождении ставок. Они действительно используют логику LLM, но в рамках крайне узких защитных барьеров.
3. Открытые торговые агенты — те самые автономные трейдеры из заголовков, которые анализируют настроения, оценивают нарративы и делают направленные ставки. Это самая маленькая часть от 19%, и именно эта часть терпит сокрушительное поражение.

Смешивание этих понятий важно, потому что у каждой категории свой профиль спроса, свои типы сбоев и свои требования к инфраструктуре. Считать все три категории «ИИ-агентами» — это примерно то же самое, что объединять задачи cron, ETL-конвейеры и старших портфельных менеджеров в категорию «автоматизированных лиц, принимающих решения». Технически верно. Операционно бессмысленно.

Где агенты выигрывают: оптимизация доходности с большим отрывом

Самые чистые победы агентов происходят именно там, где проблема четко определена, а область оптимизации ограничена.

Отчет DWF — в изложении KuCoin — показывает, что агенты по оптимизации доходности приносят годовую доходность выше 9% в некоторых группах, а ARMA от Giza достигает 15% на USDC (частично за счет токен-инсентивов, но все же). Почему? Потому что задача сводится к следующему: просканировать N кредитных рынков, вычислить чистую доходность (APY) после вычета газа и проскальзывания, провести ребалансировку, когда дельта превысит порог. Здесь нет нарратива. Нет смены режима. Есть число, и побеждает агент, который оптимизирует это число.

Та же логика применима к захвату MEV, маршрутизации стейблкоинов и базисным сделкам. Это проблемы, в которых вознаграждается скорость реакции в доли секунды, безэмоциональные стоп-лоссы и круглосуточное исполнение — три вещи, в которых люди плохи по своей природе, а машины оптимизированы под них. 19%-ная доля объема в этих нишах — это не артефакт хайпа. Это реальный прирост эффективности, который люди вряд ли смогут отыграть.

Данные Agentic.market от Coinbase подтверждают ту же закономерность: из 165 млн транзакций, обработанных через x402, доминирующими категориями являются инференс, доступ к данным и вызовы инфраструктуры — ограниченные, повторяющиеся, дружественные к машинам задачи. Агенты хороши в том, чтобы быть машинами.

Где агенты проигрывают: всё, что требует суждения

Разрыв 5 к 1 проявляется, как только задача расширяется.

DWF цитирует конкурс трейдеров tradexyz, в котором лучший дискреционный трейдер-человек обошел лучшего автономного агента более чем в пять раз по доходности с поправкой на риск. Авторы отчета прямо говорят почему: «Они терпят неудачу в открытой торговле, которая требует контекстуального мышления, осознания нарративов и взвешивания неструктурированной информации».

При анализе низкой эффективности выявляются три закономерности:

• Избыточная торговля (овертрейдинг) с проскальзыванием. Агентам не хватает терпения, которое естественно для людей, ожидающих нужных условий. Они совершают маржинальные сделки, которые накапливаются в издержки на транзакции.
• Слепота к режимам рынка. Когда макроэкономическая история меняется — разворот ФРС, последствия взлома, регуляторные новости — люди перестраиваются за считанные секунды на основе одного твита. Агенты, обученные на данных предыдущего периода, продолжают исполнять вчерашнюю стратегию.
• Уязвимость перед состязательной средой. Предсказуемые агенты попадают под сэндвич-атаки. Обзор MEV-ландшафта 2026 года от Cryptollia описывает «темный лес» противостояния ИИ против ИИ, где экстрактивные агенты специально охотятся на паттерны агентов-оптимизаторов. Предсказуемость оптимизатора становится преимуществом хищника.

Тот же отчет DWF делает вывод, что «реалистичные сроки — это пять-семь лет, прежде чем объем операций агентов начнет значимо конкурировать с объемом операций людей в любом крупном финансовом секторе». Это примечательный прогноз от фонда, чья вся инвестиционная стратегия зависит от успеха внедрения агентов. Когда верующие говорят «пять-семь лет», честный перевод звучит как «не в 2026-м и, возможно, даже не в 2028-м».

Счет за инфраструктуру придется оплатить в любом случае

Вот та часть, которую упускает большинство комментаторов экономики агентов: разрыв в результативности не имеет значения для нагрузки на инфраструктуру.

Даже если каждый автономный торговый агент теряет деньги, те агенты, которые выигрывают — оптимизаторы доходности, MEV-поисковики, маршрутизаторы стейблкоинов — генерируют такие объемы запросов, которые затмевают потребление RPC людьми. Один агент в стиле ARMA, проводящий ребалансировку в пяти кредитных протоколах, опрашивает сеть сотни раз в день на одного пользователя. Умножьте это на 17 000+ агентов, которые, по данным DWF, были запущены с 2025 года, а затем еще раз на 480 000 агентов, осуществляющих транзакции на Coinbase x402, и вывод станет очевиден: объем запросов агентов может расти в 10 раз быстрее, чем их AUM (активы под управлением).

Это молчаливый сдвиг внутри «агентского» нарратива. Интересная юнит-экономика заключается не в том, приносит ли агент альфу, а в том, масштабируется ли его след операций чтения-записи линейно вместе с пользователями или квадратично вместе со сложностью стратегии. Любой, кто управляет инфраструктурой для этих систем, уже видит ответ, и этот ответ — «квадратично».

Это влечет за собой последствия для ценообразования RPC, нагрузки на индексаторы, затрат на мониторинг мемпула и рынков газа. Даже будущее, в котором агенты коллективно уступают людям в торговле, — это будущее, в котором агенты доминируют в трафике чтения, запросах на подпись и переходах между маршрутизаторами интентов.

Ставка Брайана Армстронга, перекалиброванная

Тезис Армстронга об экономике межмашинного взаимодействия (machine-to-machine) не неверен. Просто он работает в другом временном масштабе, чем предполагают его квартальные приоритеты.

Собственная формулировка Coinbase — «чтобы агентская экономика обогнала человеческую, агентам нужен способ находить сервисы» — честно говорит о существующем разрыве. Поиск и обнаружение (discovery) — это проблема 2026 года. Логическое мышление (reasoning) — это проблема 2030 года. Средний уровень, который фиксируют данные DWF, — это то, где сегодня делаются реальные деньги: структурированные оптимизаторы в узких областях, оплачиваемые пользователями, которые не хотят самостоятельно управлять своей стратегией доходности.

Честная сегментация на 2026 год выглядит так:

• Готовые к эксплуатации, прибыльные ниши для агентов: маршрутизация доходности стейблкоинов, кроссчейн-ребалансировка, исполнение интентов с защитой от MEV, боты для управления казначейством DAO.
• Средняя зрелость, смешанные результаты: агенты для торговли на основе социальных настроений, агенты рынков предсказаний (где ИИ в некоторых исследованиях достигает точности на 27% выше человеческой), стратегии ротации нарративов.
• Хайп, но еще не альфа: полностью автономные дискреционные трейдеры, агенты с многоэтапным логическим мышлением, управляющие направленными портфелями, слои оркестрации «агент над агентами».

Компания, вкладывающая капитал в первую категорию в 2026 году, покупает реальный продукт. Компания, вкладывающая капитал в третью категорию, покупает исследовательский проект, который может принести или не принести доход к 2030 году.

Что это значит для разработчиков

Для разработчиков и операторов инфраструктуры цифра в 19% создает две отчетливые возможности и одну ловушку.

Возможности: создавайте решения для агентов с ограниченной предметной областью, которые уже работают (маршрутизаторы стейблкоинов, оптимизаторы доходности, исполнение с учетом MEV), и вы будете обслуживать растущий рынок с доказанной готовностью платить. Стройте под инфраструктурный след агентов с интенсивным чтением данных, и вы будете обслуживать кривую нагрузки, которая растет быстрее, чем кто-либо мог предположить в своем бюджете.

Ловушка: создание фреймворков для автономной торговли для развертывания в 2026 году, когда разрыв в базовых возможностях сократится лишь через пять-семь лет. Агенты, обещающие сегодня «превзойти человеческих дискреционных трейдеров», в основном переупаковывают те же стратегии MEV, которые существовали с 2020 года, прикрывая их LLM-интерфейсом перед оценщиком газа.

Для остальной части рынка — распределителей капитала, казначейских менеджеров, розничных пользователей, думающих, стоит ли передать свой портфель чат-боту, — ответ на 2026 год будет скучным: используйте агентов там, где они доказуемо выигрывают (доходность, маршрутизация, исполнение), а не там, где это обещает маркетинг.

Число, которое действительно имеет значение

Если исключить ботов-оптимизаторов, MEV-поисковиков и маршрутизаторов стейблкоинов, доля объема DeFi от подлинно автономных рассуждающих агентов, вероятно, ближе к 2-3%, чем к 19%. Именно за этим числом стоит следить в ближайшие 24 месяца.

Если к середине 2027 года оно вырастет с 2% до 10%, значит, тезис Армстронга подтверждается. Если оно останется на прежнем уровне, пока общий показатель в 19% продолжает расти — то есть узкоспециализированные боты становятся эффективнее, но рассуждающие агенты не умнеют — тогда агентская экономика реальна, но это история про бэкенд-инфраструктуру, а не революция в управлении портфелем.

В любом случае, данные уже отделили маркетинг от математики. Заголовок про 19% — правда. Разрыв 5 к 1 — тоже правда. Любой, кто делает ставку на экономику агентов, не держа в голове оба этих числа, делает ставку на историю, с которой уже не согласны даже авторы исследований.

BlockEden.xyz обеспечивает работу индексаторов, RPC-узлов и инфраструктуры маршрутизации интентов, на которой работает DeFi под управлением агентов — в сетях Sui, Aptos, Ethereum, Solana и еще более чем 27 чейнах. Изучите наш маркетплейс API, чтобы создавать агентов на инфраструктуре, предназначенной для нагрузок с высокой интенсивностью чтения и плотностью подписей, которых потребует следующая волна автономных DeFi.