302 поста с тегом "ИИ"

Децентрализованный ИИ потратил пять лет на поиск ответа на неверный вопрос. Весь стек — подсети Bittensor, маркетплейс обучения Gensyn, сеть инференса Ambient, любая система доказательств ZKML — был одержим доказательством того, что вычисление произошло. Майнер выполнил инференс. Узел обучался N часов на нужном наборе данных. GPU выдал заявленные логиты (logits). Все это было криптографически, красиво и дорого верифицировано.

Но ничто из этого не отвечает на вопрос, который на самом деле задает специалист по корпоративным закупкам: хороша ли модель?

Запуск Judge от Gensyn в конце апреля 2026 года — это первая серьезная попытка восполнить этот пробел. Это не очередной механизм консенсуса. Это не очередное «доказательство чего-либо» (proof-of-something). Это верифицируемый уровень оценки, который отделяет факт «обучение состоялось» от факта «обучение прошло корректно» — и это различие может стать важнейшим примитивом, выпущенным DeAI в этом цикле.

15 января 2026 года самая хайповая категория в криптоиндустрии в одночасье лишилась своего якорного продукта. Kaito — эталонная реализация InfoFi с пиковым FDV около 1,2 млрд долларов, платформа, которая превратила «твиттерский треп» (yapping) в измеряемую и оплачиваемую деятельность — объявила о закрытии Yaps и поощрительных таблиц лидеров Yapper Leaderboards. Причиной стал не инцидент безопасности, не письмо от регулятора и не провал токеномики. Это было всего лишь одно обновление продуктовой политики социальной сети X.

Токен упал примерно на 17 % на фоне этой новости. Официальное сообщество Kaito Yapper в X, насчитывающее около 157 000 участников, было забанено в течение нескольких дней. К апрелю 2026 года KAITO торгуется в районе 0,41 доллара при оборотной рыночной капитализации ниже 100 млн долларов — далеко от пиковых значений. И тем не менее, Kaito не закрылся. Он совершил резкий поворот (pivot). Сразу в четыре продукта: Kaito Pro, Kaito Studio, Capital Launchpad и продукт Attention Markets в партнерстве с Polymarket, который переосмысливает долю внимания (mindshare) как нечто, на что можно делать ставки, а не просто постить.

История больше не о том, «крут ли формат yap-to-earn?». Она о чем-то более интересном и неудобном: что происходит, когда вся предпосылка целой категории — то, что внимание может быть токенизировано — оказывается зависимой от того, готова ли одна централизованная платформа позволить вам его измерять?

Триггер: одна политика API, одна разрушенная категория​

Причина была очевидной. Продуктовый директор X Никита Бир объявил, что платформа больше не будет разрешать приложения, которые вознаграждают пользователей за посты, сославшись на всплеск спама, созданного ИИ, и на то, что он назвал «InfoFi-спамом» в ответах. Изменение политики произошло через отзыв API, а не через публичный черный список — так тише внедрять и сложнее оспаривать.

Ответ Kaito был столь же четким. Основатель Ю Ху — бывший квант из Citadel, создавший Kaito как системную, ориентированную на ритейл-сегмент версию модели «talk-to-earn» — объявил о закрытии спустя несколько часов после изменения политики. Таблица лидеров Yapper Leaderboard, которая на протяжении двух лет была доминирующим социальным ритуалом крипто-Твиттера, прекратила свое существование.

В том, как это происходило, важны два момента:

1. Kaito не застали врасплох. О повороте было объявлено вместе с уже готовыми продуктами на замену, что говорит о том, что внутреннее планирование на случай непредвиденных обстоятельств велось месяцами.
2. Список жертв в этой категории оказался длиннее, чем один Kaito. Cookie3, GiveRep, Wallchain, Ethos, Mirra — каждый проект, чей уровень данных зависел от сигналов вовлеченности в X, испытал тот же шок. Поворот Kaito — это публичное признание реальности; все остальное происходит на заднем плане.

Это та часть, которую оригинальный «нарратив InfoFi» никогда не учитывал в цене. Тезис предполагал, что социальные платформы останутся нейтральными каналами для измерения внимания. Это не так. Это издатели с отделами политики, а отделы политики рассматривают сторонние экономические стимулы, наслоенные поверх их контента, как конкуренцию собственной монетизации платформы. Позиция X — становившаяся все более ограничительной в течение 2024 и 2025 годов — окончательно стала абсолютной в начале 2026 года.

Что заменило Yaps: четыре продукта, один хедж​

Самое поразительное в ответе Kaito — это то, как он изменил масштаб деятельности компании. Yaps был единым продуктом с единственным каналом дистрибуции. Новый Kaito — это портфель, специально разработанный так, чтобы решение одной платформы не могло повторить то, что только что сделал X.

Kaito Studio: от свободного доступа к курируемому контенту​

Kaito Studio заменила таблицу лидеров на многоуровневый селективный маркетплейс для авторов и брендов. Он был запущен в бета-версии в феврале 2026 года с 16 брендами-партнерами и теперь охватывает X, YouTube и TikTok в вертикалях криптовалют, финансов и ИИ.

Структурный сдвиг — главная новость:

• Yaps был безразрешительным (permissionless). Любой, у кого был аккаунт в X, мог постить и зарабатывать.
• Studio имеет закрытый доступ (gated). Бренды («Участвующие бренды») размещают кампании с определенными целями, охватом, сроками, структурами вознаграждения и рекомендациями по контенту. Авторы подают заявки на платформу — право на участие определяется Kaito на основе количества подписчиков, охвата в соцсетях и показов — а затем отправляют котировки на вознаграждение для конкретных кампаний.

Приверженцы InfoFi воспримут это как отступление от первоначального этоса. Это не совсем неверно, но это упускает суть. Безразрешительные рынки внимания не могут существовать поверх платформ, условия которых их запрещают. Kaito Studio меняет открытость на выживаемость: курируемый маркетплейс достаточно похож на традиционную платформу для инфлюенсеров, чтобы не вызывать срабатывания политики API, которая убила Yaps.

Capital Launchpad: тихая рабочая лошадка​

Capital Launchpad — самый недооцененный элемент нового Kaito. Это платформа для продажи токенов на основе заслуг, явно позиционирующая себя против модели распределения «первым пришел — первым обслужен» (FCFS), которая превратила каждую крупную распродажу на лаунчпадах в пиршество ботов.

Распределение (аллокация) строится на пяти критериях: социальная репутация в криптосообществе, активы в сети (не ограничиваясь KAITO), история взаимодействия с проектом или сектором, региональное распределение и уровень убежденности. Механика: проект устанавливает условия, участники вносят депозит, проект проверяет заявки на соответствие критериям, и любая нераспределенная сумма открывается для FCFS. Для участия требуются KYC и USDC в сети Base.

Почему это важно: Capital Launchpad не зависит от X. Он зависит от ончейн-данных и собственного графа репутации Kaito — и то, и другое Kaito контролирует. Если Yaps был двигателем роста пользовательской базы, то Capital Launchpad — это продукт для институционального дохода и, что примечательно, единственный элемент стека Kaito, который остается неизменным при любом сценарии развития социальных платформ.

Рынки внимания с Polymarket: от публикаций до ставок​

Партнерство с Polymarket, анонсированное в феврале 2026 года, является наиболее интересным стратегическим шагом. Kaito + Polymarket запустили так называемые «Рынки внимания» (Attention Markets) — рынки предсказаний, где пользователи делают ставки на долю внимания (mindshare) и настроения вокруг брендов, трендов и публичных фигур, при этом данные Kaito агрегируют сигналы из X, TikTok, Instagram и YouTube.

К 11 февраля 2026 года были запущены два рынка. К 31 марта объем торгов на собственном пилотном рынке доли внимания Polymarket превысил 1,3 млн $. В планах: десятки рынков внимания в начале марта, «сотни к концу года», сначала темы ИИ, затем развлечения и мировые события.

Логика этого разворота (пивота) становится изящной, стоит только ее осознать:

• Yaps требовал от X разрешить Kaito стимулировать публикации. X ответил отказом.
• Рынки внимания требуют от Kaito только измерять публикации. Измерение — это гораздо менее требовательный запрос, который не нарушает большинство политик платформ, поскольку к поведению пользователей на самой платформе не привязан уровень вознаграждения.
• Экономическое действие переносится на Polymarket, где заключение пари является основной деятельностью платформы, а не побочным эффектом, который приходится терпеть.

Это арбитраж платформенных рисков в форме продукта. Kaito сохранила слой данных (измерение доли внимания) и вынесла слой спекуляций (рынки предсказаний) на площадку, которая приветствует спекуляции. Блестяще — при одном серьезном условии относительно целостности данных, к которому мы еще вернемся.

Kaito Pro и Kaito Markets: «длинный хвост»​

Kaito Pro, ИИ-ассистент для криптотрейдеров и аналитиков, продолжает развиваться как B2B-продукт в стиле SaaS. Kaito Markets был анонсирован, но еще не запущен. Вместе они превращают компанию в структуру, которая больше напоминает «Bloomberg для криптоиндустрии», чем игру на внимании потребителей, с которой всё начиналось.

Настоящий урок: InfoFi — это хостируемый сектор​

Болезненная правда, которую обнажает пивот Kaito для всей категории InfoFi, носит структурный характер.

Идея заключалась в следующем: внимание имеет экономическую ценность, блокчейны могут измерять и вознаграждать его, следовательно, внимание может быть токенизировано как примитив. Эта концепция молчаливо предполагала, что платформы, на которых живет внимание, останутся нейтральными субстратами для измерения.

Это не так. Это конкурентные продукты со своими собственными стеками монетизации. Разумная ментальная модель такова: платформы InfoFi строятся не поверх социальных сетей; они строятся внутри них, по усмотрению владельца платформы. Это меняет профиль рисков всего сектора:

• Cookie3 строится вокруг инфраструктуры данных Cookie DAO и аналитики модульной экономики агентов — та же зависимость от стороннего скрапинга.
• Grass обходит проблему API, выплачивая пользователям вознаграждение за резидентную пропускную способность, которая питает ИИ-скраперы ($ GRASS вознаграждает за совместное использование канала, на данный момент это токен с капитализацией в сотни миллионов долларов). Это реальная страховка, но также и гораздо меньшая часть охватываемой поверхности.
• Vana уходит от проблемы с помощью принадлежащих пользователям DAO данных — но для сбора данных требуется согласие пользователей (opt-in), что делает аудиторию гораздо меньше, чем органический граф X.
• Wayfinder (PROMPT), Ethos, Wallchain, GiveRep, Mirra — все они в той или иной форме зависят от сигналов из X или аналогичных платформ.

Каждый из этих проектов имеет разный профиль уязвимости, но общая закономерность такова: чем меньше их зависимость от одного закрытого API, тем меньше, как правило, их потенциальная аудитория. Существует жестокий компромисс между масштабом измеряемого внимания и устойчивостью к решениям платформ — и эти две стороны компромисса представляют собой разные виды бизнеса.

Был ли токен $ KAITO наказан справедливо?​

Рынок быстро заложил это в цену. С пикового значения FDV (полностью разводненной оценки) около 1,2 млрд $в разгар увлечения Yaps, капитализация KAITO сократилась примерно до 74 млн$ к началу февраля 2026 года. К апрелю 2026 года она восстановилась до ~ 98 млн $(FDV 407 млн$) при оборотном предложении 241 млн из 1 млрд возможных. Это не восстановление InfoFi — это перезагрузка.

Несколько моментов, на которые стоит обратить внимание:

• Полезность токена изменилась, а не исчезла. Yaps привязывал KAITO к наградам в таблице лидеров. Новая полезность — это управление распределением на Capital Launchpad, доля в потоке комиссий Kaito Studio и интеграция с лицензированием данных для рынков внимания. Ни один из этих механизмов не является таким виральным, как «публикуй и зарабатывай», но они также гораздо меньше зависят от платформ.
• Денежные потоки Capital Launchpad реальны. Распределение на основе заслуг, требующее KYC и залогов в USDC, приносит доход каждый раз, когда проект выходит на листинг. Если Kaito обеспечит 1–2 запуска в месяц со значительным TVL, это станет потоком регулярного дохода, которого не существовало в старой модели Yaps.
• Polymarket ограничен самим Polymarket. Доход от рынков внимания зависит от готовности Polymarket масштабировать этот формат. Kaito получает долю партнера, но не является оператором.

Остается открытым вопрос, является ли измерение внимания, продаваемое как B2B-продукт данных брендам и трейдерам, бизнесом с капитализацией в 100 млн $или в 1 млрд$+. Текущий ответ рынка: «мы пока не знаем, где-то посередине».

Проблема целостности данных, которую никто не хочет решать​

Партнерство с Polymarket имеет одну большую уязвимость, которая заслуживает большего внимания, чем получает: если выплаты зависят от показателей социальных сетей, то искусственная накрутка вовлеченности становится вектором для получения выплат.

Купить бот-трафик дешево. Координация продвижения через инфлюенсеров — обычное дело. Манипулирование трендами, управляемыми алгоритмами, — известное ремесло. Рынки внимания выплачивают вознаграждения на основе цифр, которые — по собственному признанию Kaito — агрегируются с внешних платформ, чьи антиспам-системы несовершенны даже в лучшие времена.

Kaito и Polymarket публично не детализировали, как они будут разрешать споры, когда рынок закрывается на основе манипулируемого сигнала доли внимания. Естественные ответы включают в себя комбинацию следующего: обнаружение аномалий на базе ИИ, избыточность оракулов, ручное вмешательство через уровень разрешения споров Polymarket в стиле UMA и, вероятно, со временем появление уровня «верифицированной доли внимания», предоставление которого будет стоить дороже.

До тех пор рынки внимания остаются легитимной целью для тех же стратегий скоординированной торговли и скоординированного взаимодействия, которые уже существуют в кампаниях по крипто-влиянию. Первый рынок внимания с объемом в 1 млн $, который закроется на основе манипулируемой метрики, станет событием, определяющим развитие всей категории — к лучшему или к худшему.

Что это значит для разработчиков​

Три вывода из пивота Kaito, которые применимы не только к сектору InfoFi :

1. Если ваш продукт зависит от закрытого API , относитесь к этому как к отношениям аренды, а не как к интеграции. Арендаторов выселяют. Планируйте это заранее.
2. Пивоты, осуществленные за считанные дни, указывают на то, что они планировались месяцами. Скорость запуска замещающего продукта Kaito говорит сама за себя — план на случай непредвиденных обстоятельств был готов еще до срабатывания триггера.
3. Самая защищенная часть любого бизнеса в сфере внимания — это данные, а не дистрибуция. Yaps был дистрибуцией; Capital Launchpad и Attention Markets — это слой данных, монетизируемый иначе. Данные выжили. Дистрибуция — нет.

Для разработчиков, создающих проекты в смежных областях — платформах агентов, системах репутации, ончейн-идентификации — урок заключается в том, чтобы привязывать свою долгосрочную ценность к данным и инфраструктуре, которые вы контролируете, и рассматривать любой внешний социальный граф как дополнительную функцию, а не как фундамент. BlockEden.xyz предоставляет надежную инфраструктуру API для более чем десятка сетей, чтобы те части вашего стека, которые работают с ончейн-данными, не создавали дополнительных рисков зависимости от платформы сверх тех, которых невозможно избежать.

Выжила ли экономика внимания?​

Честный ответ: да, но она стала меньше и на других условиях.

Максималистская версия InfoFi — безразрешительная, основанная на таблицах лидеров, где каждый твит является единицей стоимости — мертва в своем виде 2024 – 2025 годов. Пивот Kaito — это похороны. То, что приходит ей на смену, более прагматично и, вероятно, более долговечно: курируемые маркетплейсы для авторов, рынки прогнозов на основе социальных сигналов, распределение капитала на основе заслуг и B2B-аналитические продукты. Меньше погони за нарративами, больше регулярного дохода.

Категория перешла от «мы токенизируем само внимание» к «мы продаем инструменты, работающие с данными о внимании». Это сужение рамок. Но это также ближе к реальному бизнесу.

Для следующей волны разработчиков, создающих токенизированные социальные примитивы, объявление Kaito от 15 января должно стать обязательным к прочтению. Тезис о том, что внимание имеет экономическую ценность, был верен. Ошибочным было представление о том, кто именно сможет ее извлекать. Любой, кто строит поверх чужого социального графа, в конечном итоге оказывается в роли арендатора без договора аренды.

Нарратив InfoFi не закончен. Но его центр тяжести сместился от твита к сделке — от постов к ставкам, от «болтовни» к аллокации. Это гораздо меньшая площадь для атак со стороны политики X в следующий раз. В этом, в конечном счете, и заключается смысл всего пивота.

Через два года человек-пользователь может стать ошибкой округления на Solana.

Это не метафора. Это четкий прогноз Вибху Норби, директора по продукту Solana Foundation, который заявил отраслевой аудитории в марте 2026 года, что «99,99 % всех транзакций в сети через 2 года будут совершаться агентами, ботами, кошельками на базе LLM и торговыми продуктами». В отдельном интервью он немного расширил диапазон до «95–99 % всех транзакций», исходящих от больших языковых моделей, действующих от имени пользователя. В любом случае, посыл один и тот же: эра, когда люди нажимают «Подписать транзакцию» во всплывающем окне кошелька, заканчивается, и Solana строится для эпохи, которая придет ей на смену.

Это самое агрессивное видение агентного интернета, которое когда-либо официально озвучивал какой-либо крупный проект уровня Layer 1. Реакция Ethereum заключалась в выпуске стандартов — ERC-8004 для идентификации агентов, ERC-8183 для бездоверительной торговли агентов. Ответ Solana заключался в обеспечении пропускной способности и размещении файла skill.txt в корне своего веб-сайта, чтобы ИИ-агенты могли прочитать его и разобраться, как самостоятельно создать кошелек. Эти два подхода раскрывают нечто большее, чем просто маркетинговое соперничество. Они обнажают реальный философский раскол в вопросе о том, на что должен ориентироваться «агентный» блокчейн.

ИИ-агенты сейчас обрабатывают примерно 19% всей ончейн-активности в сфере DeFi. Только в сети BNB Chain развернуто более 150 000 агентов — по сравнению с менее чем 400 в начале года, что представляет собой рост на 43 750% менее чем за четыре месяца. Боты генерируют более 76% объема переводов стейблкоинов, а Gartner ожидает, что к концу 2026 года 40% корпоративных приложений будут включать в себя специализированных ИИ-агентов для выполнения конкретных задач.

Есть только одна проблема: никто не знает, кто эти агенты. Процедура KYC (Знай своего клиента) была создана для верификации людей. Системы соблюдения нормативных требований следующего десятилетия должны будут верифицировать автономное программное обеспечение — и стандарт, который победит в этой борьбе, незаметно захватит одну из крупнейших регуляторных вертикалей в сфере финансовых услуг. a16z называет это KYA: Know Your Agent (Знай своего агента).

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.

Впервые в недолгой истории ИИ гиперскейлер передал ключи от своей флагманской большой языковой модели блокчейну. 21 апреля 2026 года 0G Foundation и Alibaba Cloud объявили о партнерстве, которое делает Qwen — самое скачиваемое в мире семейство LLM с открытым исходным кодом — доступным для прямого вызова автономными агентами в ончейне, при этом оплата инференса (вывода) производится в токенах, а не через API-ключи.

Прочитайте это еще раз. Никакой регистрации аккаунта. Никаких кредитных карт. Никаких форм для запроса лимитов. Агент с кошельком может просто вызвать Qwen 3.6 и платить за миллион токенов в $0G точно так же, как смарт-контракт вызывает пул Uniswap. Это единственное архитектурное изменение — отношение к инференсу базовой модели как к программируемому ресурсу, а не как к SaaS-продукту — может стать самой значимой историей в сфере крипто-ИИ в этом году.

За те же три недели, в течение которых соучредитель Bittensor по имени Const предложил пересмотреть права голоса в сети, а Covenant AI отказалась от трех своих флагманских подсетей, произошло более тихое событие, которое изменило будущее протокола еще более радикально: 2 апреля 2026 года Opentensor Foundation передал право собственности на девять основных репозиториев GitHub — включая Bittensor Python SDK и инструмент командной строки btcli — новой организации под названием Latent 11.

Эта передача была представлена как децентрализация. На практике же она концентрирует контроль над единственной реализацией клиента Bittensor в руках одной новой организации именно в тот момент, когда система управления сетью разваливается. Это редкая для криптоиндустрии история, где любая правдоподобная интерпретация — оптимистичная, пессимистичная или экзистенциальная — зависит от того, что произойдет в ближайшие шесть месяцев.

В марте 2026 года несколько десятков анонимных майнеров на домашних интернет-соединениях обучили языковую модель с 72 миллиардами параметров, которая по результатам вплотную приблизилась к Llama 2 70B от Meta. Спустя шесть недель команда, возглавлявшая этот проект, ушла, сбросила TAO на сумму 10 миллионов долларов и назвала децентрализацию Bittensor «театром». Теперь выжившее сообщество хочет повторить это — в четырнадцать раз масштабнее, примерно за четыре недели, когда на кону стоит вся концепция децентрализованного ИИ.

Это история о том, как подсеть 3 (Subnet 3) Bittensor — недавно переименованная в Teutonic после ухода Covenant AI — решилась на запуск обучения модели с 1 триллионом параметров, приуроченный точно к окну рассмотрения SEC заявки на TAO ETF от Grayscale. Это ставка на то, что уровень стимулирования протокола важнее людей, которые его создали, и что та самая сеть, пережившая кризис управления, может выдать свой «момент DeepSeek» для децентрализованного ИИ до того, как регуляторы решат, позволять ли Уолл-стрит войти в этот актив.

Как модель 72B стала эталоном для открытого ИИ​

История начинается 10 марта 2026 года, когда подсеть 3, работавшая тогда под названием Templar, анонсировала Covenant-72B — модель с 72 миллиардами параметров, обученную на примерно 1,1 триллиона токенов более чем 70 независимыми майнерами, координирующими свои действия через открытый интернет. Это был, с большим отрывом, крупнейший запуск предварительного обучения децентрализованной LLM в истории.

Важнейший показатель: результат MMLU составил 67,1, что поставило Covenant-72B в один ряд с Llama 2 70B от Meta — моделью, созданной одной из самых богатых ИИ-лабораторий в мире. Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг публично сравнил этот проект с «современным folding@home для ИИ». Токен подсети Templar взлетел, и на пике её рыночная оценка превысила 1,5 миллиарда долларов.

Техническим прорывом была не архитектура модели, а уровень координации. Основную работу выполняли два компонента:

• SparseLoCo, алгоритм обучения с эффективной передачей данных, который сократил требования к пропускной способности между узлами в 146 раз за счет разрежения (sparsification), 2-битного квантования и обратной связи по ошибкам. Без него обучение передовых моделей на домашнем интернете было бы физически невозможным — одна только синхронизация градиентов перегрузила бы соединение любого майнера.
• Gauntlet, валидируемая блокчейном система стимулирования Bittensor, которая оценивала вклад каждого майнера с помощью анализа потерь (loss evaluation) и рейтинга OpenSkill, выплачивая TAO качественным узлам и урезая вознаграждения (slashing) остальным.

Вместе они создали нечто по-настоящему новое: открытую сеть анонимных участников, координирующихся только через криптографические стимулы и обучающих модель, способную конкурировать с результатами лабораторий с миллиардными бюджетами.

Затем всё рухнуло.

Уход Covenant: 900 миллионов долларов стерты за двенадцать часов​

10 апреля 2026 года Сэм Дэйр — основатель Covenant AI, команды, стоящей за тремя наиболее ценными подсетями Bittensor (SN3 Templar, SN39 Basilica и SN81 Grail) — объявил об уходе. В течение нескольких часов он ликвидировал около 37 000 TAO (примерно 10,2 миллиона долларов) и опубликовал прощальное обвинение: он заявил, что соучредитель Джейкоб Стивс («Const») осуществляет централизованный контроль над протоколом, а децентрализация Bittensor — это лишь видимость, а не архитектура.

Реакция рынка была мгновенной. TAO обвалился на 20–28% в зависимости от окна измерения, стерев около 650–900 миллионов долларов рыночной капитализации в течение 12 часов. Альфа-токены подсетей пострадали еще сильнее — Grail (SN81) упал на 67% в нижней точке. Были ликвидированы длинные позиции на сумму около 10 миллионов долларов.

Два факта смягчили панику:

1. Подсети не погибли. Майнеры сообщества перезапустили SN3, SN39 и SN81 на базе открытого исходного кода без участия центрального оператора. Инфраструктура, созданная Covenant, на самом деле подлежала восстановлению из публичных артефактов — что, по сути, доказывает тезис о децентрализации, который оспаривал Дэйр.
2. 70% предложения TAO осталось в стейкинге, несмотря на потрясения. Долгосрочные держатели не последовали за Дэйром к выходу.

Но у сети возникла проблема с доверием. Если Covenant — команда, обеспечившая главное техническое достижение Bittensor — может уйти на пике и обрушить токен, что помешает следующему оператору подсети сделать то же самое?

Механизм убеждения (Conviction Mechanism): удержание тех, кто может уйти​

Ответ Const последовал 20 апреля 2026 года, через десять дней после ухода Дэйра. BIT-0011, получивший название Conviction Mechanism (Механизм убеждения), предлагает режим заблокированного стейкинга (Locked Stake), который обязывает владельцев подсетей блокировать TAO на месяцы или годы в обмен на «показатель убежденности», определяющий право голоса и владения подсетью.

Механика:

• Показатель убежденности начинается со 100% и снижается с 30-дневными интервалами, если токены не пополняются в хранилище блокировки.
• Право голоса и права владения уменьшаются синхронно с этим снижением, что делает внезапный вывод капитала экономически невыгодным, а не просто неприятным.
• Система нацелена в первую очередь на зрелые подсети — SN3, SN39 и SN81 — именно те три, которыми управляла Covenant.

Ироничный факт: сообщается, что BIT-0011 был разработан самим Сэмом Дэйром еще до его ухода. Уходящий основатель написал правила, призванные предотвратить уход основателей.

Предложение решает реальную структурную слабость — раньше операторы подсетей могли сбрасывать позиции без каких-либо санкций со стороны системы управления, — но оно также концентрирует власть в руках тех, кто блокирует средства на долгий срок, что является своей формой централизации. Является ли этот компромисс правильным, зависит от того, что вы считаете главным риском для Bittensor: уход основателей или олигархический захват.

Teutonic и амбициозный проект на триллион параметров​

На этом фоне обновленная подсеть Teutonic (SN3, ранее Templar) публично обязалась провести децентрализованный цикл обучения модели на 1 триллион параметров в период с середины по конец мая 2026 года. Это примерно в 14 раз превышает масштаб Covenant-72B на той же фундаментальной архитектуре, при этом проект реализуется командой, восстановленной сообществом, а не оригинальными инженерами Covenant.

Стратегический момент выбран максимально точно. 2 апреля 2026 года компания Grayscale подала поправку к форме S-1 для спотового Bittensor Trust ETF (предлагаемый тикер GTAO) на бирже NYSE Arca. Окно принятия решения SEC в настоящее время ожидается в августе 2026 года. Успешный запуск обучения модели на 1T параметров в мае придется на пик размышлений регулятора — именно тогда вопрос «является ли это реальной технологией или просто мемом?» станет фундаментальным. 7 апреля Grayscale уже увеличила вес TAO в своем расширенном ИИ-фонде до 43,06%, что стало крупнейшим разовым перераспределением активов в истории этого фонда.

Оптимистичный сценарий очевиден: выпустить жизнеспособную децентрализованную модель на 1T параметров, создать тот самый «момент DeepSeek», который необходим для одобрения ETF и обоснования притока институционального капитала, и за один квартал полностью пересмотреть оценку всей категории децентрализованного ИИ.

Пессимистичный сценарий связан с инженерией, а не с маркетингом.

Почему масштабирование децентрализованного обучения сопряжено с трудностями, которых нет у ведущих лабораторий​

Централизованные модели масштабом 1T+ — такие как GPT-5, Claude 4.7 Opus, Gemini 2.5 Ultra — обучаются в дата-центрах, где каждый графический процессор (GPU) соединен с остальными через специализированные архитектуры, такие как NVLink и InfiniBand, с задержками менее микросекунды и пропускной способностью в терабиты в секунду. Даже в таких условиях синхронизация градиентов остается узким местом. Опубликованные исследования неизменно показывают, что при наивном масштабировании более 90% времени обучения LLM может тратиться на передачу данных, а не на вычисления.

Майнеры Teutonic координируют свои действия при задержках в WAN-сетях около 100 мс через обычный домашний интернет. Единственная причина, по которой Covenant-72B вообще стал возможен, — это 146-кратное сжатие объема передаваемых данных с помощью SparseLoCo. Переход к 1 триллиону параметров меняет математику тремя неприятными способами:

1. Размер градиента масштабируется примерно линейно в зависимости от количества параметров. Модель, увеличенная в 14 раз, означает в 14 раз больше данных для синхронизации на каждом шаге, даже без учета состояния оптимизатора.
2. Накладные расходы на координацию между узлами исторически растут суперлинейно по мере увеличения количества рабочих узлов. Если Teutonic удвоит свой пул узлов с ~70 до ~256, стоимость коммуникации all-reduce не просто удвоится — она может вырасти в 4–10 раз в зависимости от топологии.
3. Сбои накапливаются. Отключение узла в середине шага в сети из 70 узлов — это небольшое событие слэшинга (штрафа). В сети из 256 узлов, работающей с градиентами, которые в 14 раз больше, такое же отключение может остановить весь раунд обучения.

Ни одна из этих проблем не является неразрешимой. Существует целый пласт исследований в области децентрализованного обучения — гетерогенное предобучение в сетях с низкой пропускной способностью, FusionLLM, совмещение вычислений и передачи данных, компенсация задержки градиента — нацеленных именно на такой режим. Но почти все эти методы были проверены на моделях масштаба от 7B до 70B. Запуск обучения на 1T параметров на географически распределенном бытовом оборудовании сам по себе станет научным вкладом, а не просто запуском продукта.

Честный взгляд на ситуацию: Teutonic берется за инженерную задачу исследовательского уровня с маркетинговым дедлайном. Либо это сработает и станет событием, подтверждающим жизнеспособность всей экосистемы dTAO, либо проект публично застопорится в период самого пристального внимания со стороны SEC.

Ландшафт децентрализованного обучения ИИ, в котором Teutonic предстоит выжить​

Teutonic — не единственный проект, пытающийся достичь вехи «жизнеспособной децентрализованной модели на 1T параметров» в 2026 году. Конкурентная карта заполняется быстро:

• Gensyn запустил свою основную сеть (mainnet) 22 апреля 2026 года — в тот же день, когда вышла эта статья, — объединив запуск с Delphi Markets, слоем сопоставления вычислительных задач на базе ИИ. К концу дня Gensyn сообщил о хешрейте, эквивалентном более чем 5 000 NVIDIA H100. В то время как Bittensor предлагает не требующую разрешений координацию и маховик токен-стимулов, Gensyn позиционирует себя как верифицируемый рынок вычислений для ИИ с криптографическими доказательствами корректности выполнения.
• Ritual пошел в противоположном направлении, сделав ставку на инференс, а не на обучение. Технология Infernet позволяет любому смарт-контракту запрашивать результат работы ИИ и получать криптографическое подтверждение того, что указанная модель использовалась без изменений. Это тезис о «верифицируемом ИИ в DeFi», а не о «создании передовых моделей с нуля».
• Ambient и Origins Network делают смежные ставки — разные модели стимулов, разные стратегии верификации, но схожая долгосрочная цель: разрушить монополию централизованных лабораторий на обучение передовых моделей.

Эти проекты не конкурируют напрямую за одну и ту же веху, но все они борются за ограниченный пул внимания и капитала. Если мейннет Gensyn захватит нарратив «децентрализованный ИИ уже здесь» через коммерческие рабочие нагрузки, то майский цикл обучения Teutonic станет проверкой того, является ли специфический подход Bittensor — конкуренция подсетей плюс стимулы, взвешенные по токенам — правильной архитектурой или же это лишь первая итерация, которую суждено превзойти.

Почему это важно не только для TAO​

В ближайшие четыре-шесть недель одновременно пройдут проверку три аспекта:

Масштабируемость децентрализованного обучения. Если Teutonic добьется успеха, тезис о «биткоине децентрализованных ИИ-вычислений» выстоит. Если же нет, выход Covenant будет восприниматься как момент пика обучения на базе подсетей — потолок в 72B параметров вместо фундамента в 72B.

Является ли Conviction Mechanism правильным решением для управления. Блокировка операторов подсетей предотвращает повторение дампа в стиле Covenant, но создает новый риск, при котором долгосрочные держатели могут закрепить свое влияние. Модель распределенных мейнтейнеров Bitcoin Core, продолжающаяся централизованная разработка ядра Solana Labs и концентрация контроля в руках Mysten Labs у Sui — это три разных ответа на один и тот же вопрос: требует ли сложность протокола сильного центрального мейнтейнера, которому сообщество должно доверять. Bittensor сейчас проводит собственную версию этого эксперимента в режиме реального времени.

Заставит ли «окно ETF» децентрализованный ИИ выпускать продукты по календарю TradFi. Августовское окно принятия решения SEC — это жесткий дедлайн для нарратива, который стремится стать «моментом DeepSeek», а не «интересным исследовательским проектом». Это либо здоровый стимулирующий фактор, либо рецепт для завышенных обещаний — в зависимости от того, что именно будет представлено.

Для разработчиков, наблюдающих со стороны инфраструктуры, основной сигнал проще: ИИ-агенты и децентрализованные сети обучения вот-вот создадут новый уровень нагрузки на ончейн-запросы — поиск в реестре моделей, доказательства аттестации (attestation proofs), хеши контрольных точек градиента, данные о производительности подсетей — всё то, что не вписывается в привычные паттерны dApp для пользователей, под которые строилась текущая RPC-инфраструктура.

BlockEden.xyz предоставляет RPC и инфраструктуру индексации корпоративного уровня для более чем 27 сетей для команд, создающих стек на стыке ИИ и криптографии. Изучите наш маркетплейс API, чтобы строить на базе решений, разработанных как для человеческого, так и для машинного трафика.

Источники​

• SN3 от Bittensor завершает крупнейший в истории сеанс децентрализованного предварительного обучения LLM — AInvest
• Подсеть Templar от Bittensor завершает первое децентрализованное обучение LLM уровня Frontier — 800.works
• Объяснение Bittensor Covenant-72B — Phemex
• Момент DeepSeek для TAO: Взлет Templar (SN3) — PANews
• Выход Covenant AI из Bittensor спровоцировал 23% обвал цены TAO — Crypto Times
• Grayscale подает заявку на спотовый TAO ETF на фоне восстановления сети Bittensor после выхода Covenant AI и падения на 38% — Blockonomi
• Bittensor TAO предлагает исправление управления через блокировку стейка после выхода Covenant AI — AInvest
• Кризис управления Bittensor TAO объяснен: выход Covenant AI и предложение BIT-0011 — AInvest
• Gensyn запускает свою основную сеть — Startup Fortune
• За пределами одного ИИ-кластера: Обзор децентрализованного обучения LLM

В марте 2026 года объем торгов на рынках предсказаний составил 25,7 миллиарда долларов за один месяц. Это больше условного объема большинства индексов акций компаний со средней капитализацией. Это не пузырь и не мем. Это самый четкий сигнал того, что новый класс активов — сама информация — наконец-то обрел цену.

Добро пожаловать в InfoFi.

Годами криптоиндустрия пыталась финансово оценить всё: кредиты, искусство, картинки с котиками, позиции ликвидности и даже углеродные квоты. Но одна вещь, которую рынкам всегда было трудно оценить — качество прогноза, доверие к человеку, ценность набора данных — упрямо оставалась аналоговой. Все изменилось в 2026 году. Три ранее разрозненных эксперимента (рынки предсказаний, ончейн-репутация и маркетплейсы данных ИИ) сошлись в единый сектор с общим тезисом: подкрепите информацию реальными финансовыми ставками, и информация станет качественнее.

У Уолл-стрит есть название для этого тезиса. Они называют это информационными финансами (Information Finance). И при текущей траектории InfoFi перешагнет отметку в 10 миллиардов долларов рыночной стоимости сектора до конца этого года.