40 постов с тегом "Децентрализованные вычисления"

Когда протокол HTTP разрабатывался в начале 1990-х годов, в него был включен код состояния, который, казалось, опережал свое время: 402 «Payment Required» (Требуется оплата). На протяжении более трех десятилетий этот код оставался бездействующим — своего рода заполнитель для концепции микроплатежей, к которой интернет еще не был готов. В 2025 году эта концепция наконец дождалась своего часа.

Протокол x402, совместно запущенный компаниями Coinbase и Cloudflare в сентябре 2025 года, превратил этот забытый код состояния HTTP в основу для автономных платежей ИИ-агентов. К февралю 2026 года протокол обрабатывает 600 миллионов долларов годового объема платежей и привлек поддержку таких корпораций, как Google Cloud, AWS, Anthropic, Visa и Circle. Это сигнализирует о том, что платежи между машинами (machine-to-machine) перешли из разряда экспериментов в разряд инфраструктуры.

Это не просто очередной платежный протокол. Это технологический фундамент для формирующейся экономики, в которой ИИ-агенты автономно договариваются, платят и совершают транзакции — без человеческих кошельков, банковских счетов или процедур авторизации.

Точка перелома в 600 миллионов долларов​

С момента запуска x402 обработал более 100 миллионов транзакций, при этом Solana стала самым активным блокчейном для платежей агентов — в некоторые периоды наблюдался еженедельный рост на 700%. Изначально протокол был запущен на Base (Layer 2 от Coinbase), но субсекундная завершенность транзакций (finality) и низкие комиссии Solana сделали её предпочтительным расчетным уровнем для высокочастотных транзакций между агентами.

Цифры говорят о быстром внедрении в корпоративном секторе:

• 35+ миллионов транзакций только в сети Solana с лета 2025 года
• 10+ миллионов долларов совокупного объема за первые шесть месяцев
• Более половины текущего объема проходит через Coinbase как основного фасилитатора
• 44 токена в экосистеме x402 с совокупной рыночной капитализацией более 832 миллионов долларов по состоянию на конец октября 2025 года

В отличие от традиционной платежной инфраструктуры, которой требуются годы для достижения значимых масштабов, x402 вышел на объемы корпоративного уровня за считанные месяцы. Причина? Он решил проблему, которая становилась критической для предприятий, развертывающих ИИ-агентов в промышленных масштабах.

Почему предприятиям понадобился x402​

До появления x402 компании сталкивались с фундаментальным несоответствием: ИИ-агенты становились достаточно сложными для принятия автономных решений, но у них не было стандартизированного способа оплаты потребляемых ими ресурсов.

Рассмотрим рабочий процесс современного корпоративного ИИ-агента:

1. Ему необходимо отправить запрос к внешнему API для получения данных в реальном времени
2. Ему требуются вычислительные ресурсы облачного провайдера для инференса (inference)
3. Ему нужно получить доступ к сторонней модели через платный сервис
4. Ему необходимо сохранить результаты в децентрализованной сети хранения данных

Каждый из этих шагов традиционно требовал:

• Предварительно созданных учетных записей и API-ключей
• Договоров на подписку или предоплаченных кредитов
• Ручного контроля лимитов расходов
• Сложной интеграции с биллинговой системой каждого поставщика

Для одного агента это посильная задача. Для предприятия, использующего сотни или тысячи агентов в разных командах и сценариях, это становится невозможным. Агентам нужно работать так же, как люди работают в интернете — находить услуги, платить по запросу и двигаться дальше — и всё это без участия человека, одобряющего каждую транзакцию.

Именно здесь нативный для HTTP дизайн x402 становится революционным.

Возрождение HTTP 402: Платежи как примитив веб-среды​

Гениальность x402 заключается в том, что платежи воспринимаются как естественное продолжение того, как уже работает интернет. Когда клиент (человек или ИИ-агент) запрашивает ресурс у сервера, обмен происходит по простой схеме:

1. Клиент запрашивает ресурс → Сервер отвечает кодом HTTP 402 и деталями платежа
2. Клиент оплачивает → Генерирует подтверждение платежа (хэш транзакции в блокчейне)
3. Клиент повторяет запрос с подтверждением → Сервер проверяет данные и предоставляет ресурс

Это трехэтапное «рукопожатие» не требует ни учетных записей, ни сессий, ни кастомной аутентификации. Подтверждение платежа криптографически проверяется ончейн, что делает процесс мгновенным и не требующим доверия (trustless).

С точки зрения разработчика, интеграция x402 так же проста, как:

// Сторона сервера: запрос оплаты
if (!paymentReceived) {
  return res.status(402).json({
    paymentRequired: true,
    amount: "0.01",
    currency: "USDC",
    recipient: "0x..."
  });
}

// Сторона клиента: оплата и повторная попытка
const proof = await wallet.pay(paymentDetails);
const response = await fetch(url, {
  headers: { "X-Payment-Proof": proof }
});

Эта простота позволила Coinbase предложить бесплатный уровень в 1 000 транзакций в месяц через свой сервис-фасилитатор, снижая барьер для разработчиков, экспериментирующих с платежами агентов.

Корпоративный консорциум: кто и что строит​

Фонд x402 Foundation, соучредителями которого стали Coinbase и Cloudflare, собрал впечатляющий список корпоративных партнеров, каждый из которых вносит свой вклад в инфраструктуру автономных платежей.

Google Cloud: интеграция AP2​

Google анонсировала Agent Payment Protocol 2.0 (AP2) в январе 2025 года, став первым гиперскейлером со структурированной платформой реализации платежей для ИИ-агентов. AP2 обеспечивает:

• Автономные закупки решений от партнеров через Google Cloud Marketplace
• Динамическое масштабирование лицензий на ПО на основе использования в реальном времени
• Автоматизацию B2B-транзакций без рабочих процессов согласования человеком

Для Google x402 решает проблему «холодного старта» в коммерции агентов: как позволить ИИ-агенту клиента приобретать вашу услугу, не требуя от клиента ручной настройки биллинга для каждого агента?

AWS: Машинно-ориентированные рабочие процессы​

AWS интегрировала x402 для поддержки межмашинных рабочих процессов (machine-to-machine) во всем своем каталоге услуг. Это включает в себя:

• Агенты, оплачивающие вычислительные ресурсы (EC2, Lambda) по запросу
• Автоматизированные платежи в конвейерах данных (плата за доступ к S3, Redshift)
• Совместное использование ресурсов между аккаунтами с программными расчетами

Ключевая инновация: агенты могут развертывать и свертывать ресурсы, при этом платежи происходят в фоновом режиме, что избавляет от необходимости в предварительном распределении бюджетов или ручных цепочках утверждений.

Anthropic: Масштабируемый доступ к моделям​

Интеграция Anthropic решает задачу, характерную для ИИ-лабораторий: как монетизировать инференс, не заставляя каждого разработчика управлять API-ключами и уровнями подписки. С помощью x402 агент может:

• Находить модели Anthropic через реестр
• Оплачивать каждый вызов инференса микроплатежами USDC
• Получать результаты работы модели с криптографическим подтверждением выполнения

Это открывает возможности для компонуемых ИИ-сервисов, где агенты могут направлять запросы к наиболее подходящей модели для конкретной задачи, оплачивая только то, что они используют — без лишних затрат на управление отношениями с множеством поставщиков.

Visa и Circle: Инфраструктура расчетов​

Пока технологические компании фокусируются на прикладном уровне, Visa и Circle создают расчетную инфраструктуру.

• Trusted Agent Protocol (TAP) от Visa помогает мерчантам отличать легитимных ИИ-агентов от вредоносных ботов, решая вопросы мошенничества и возвратных платежей (чарджбэков), которые мешают автоматизированным платежам.
• Интеграция USDC от Circle обеспечивает базу для стейблкоинов, при этом расчеты в сетях Base и Solana занимают менее 2 секунд.

Вместе они создают платежную сеть, где автономные агенты могут совершать транзакции с теми же гарантиями безопасности, что и платежи по кредитным картам, инициированные людьми.

Агентские кошельки: Переход от человеческого к машинному управлению​

Традиционные криптокошельки создавались для людей: сид-фразы, аппаратные модули безопасности, мультисиг-схемы. Но у ИИ-агентов нет пальцев, чтобы вводить пароли, или физических устройств для защиты доступа.

На смену им приходят агентские кошельки (Agentic Wallets), представленные Coinbase в конце 2025 года как «первая инфраструктура кошельков, разработанная специально для ИИ-агентов». Эти кошельки работают внутри доверенных сред исполнения (TEEs) — защищенных анклавов на облачных серверах, которые гарантируют, что даже облачный провайдер не сможет получить доступ к приватным ключам агента.

Архитектура обеспечивает:

• Некастодиальная безопасность: агенты сами контролируют свои средства
• Программные ограничения: лимиты транзакций, белые списки операций, обнаружение аномалий
• Оповещения в реальном времени: многостороннее подтверждение для дорогостоящих транзакций
• Журналы аудита: полная прозрачность для соблюдения нормативных требований

Такой подход меняет традиционную модель. Вместо того чтобы люди давали агентам разрешение действовать от их имени, агенты действуют автономно в заданных границах — скорее как сотрудники с корпоративными картами, чем как дети, просящие деньги на расходы.

Последствия этого огромны. Когда агенты могут зарабатывать, тратить и торговать без участия человека, они становятся полноценными экономическими субъектами. Они могут участвовать в рыночных операциях, вести переговоры о цене и даже инвестировать в ресурсы для улучшения собственной эффективности.

Машинная экономика: 35 млн транзакций и это только начало​

Главный тест для любого платежного протокола — его реальное использование людьми (или в данном случае машинами). Первые данные показывают, что x402 успешно проходит этот тест:

• Еженедельный рост транзакций x402 на Solana в 700% говорит о том, что агенты предпочитают быстрые блокчейны с низкими комиссиями
• Более 100 млн транзакций во всех сетях подтверждают использование протокола за рамками пилотных проектов
• Годовой объем в размере $ 600 млн свидетельствует о том, что компании выделяют реальные бюджеты на платежи через агентов

Сферы применения расширяются во многих отраслях:

Облачные вычисления​

Агенты динамически распределяют вычислительные мощности в зависимости от нагрузки, оплачивая услуги AWS/Google/Azure посекундно вместо оплаты простаивающих ресурсов.

Сервисы данных​

Исследовательские агенты оплачивают доступ к платным наборам данных, API-вызовы и потоки данных в реальном времени по запросу — без привязки к подпискам.

Интеграция с DeFi​

Торговые агенты оплачивают данные оракулов, совершают обмены на DEX и управляют позициями ликвидности — и все это с мгновенными расчетами.

Контент и медиа​

ИИ-генераторы контента оплачивают стоковые изображения, лицензии на музыку и хостинг — микроплатежи позволяют гибко управлять правами.

Общая идея: распределение ресурсов по запросу на скорости машин, где расчеты занимают секунды, а не месячные циклы выставления счетов.

Проблема управления протоколом​

Имея объем в $ 600 млн и поддержку бизнеса, x402 подошел к важному рубежу: как сохранить открытость стандарта, отвечая требованиям безопасности и комплаенса глобальных корпораций.

Фонд x402 внедрил модель управления с участием многих сторон, где:

• Стандарты протокола разрабатываются в открытых репозиториях (GitHub Coinbase)
• Сервисы-фасилитаторы (платежные системы) конкурируют по набору функций, комиссиям и SLA
• Поддержка сетей остается независимой от конкретного блокчейна (Base, Solana, в разработке Ethereum и другие)

Это напоминает развитие HTTP: протокол открыт, а реализации (серверы, браузеры) конкурируют между собой. Главное — гарантировать, что ни одна компания не сможет ограничить доступ к платежному уровню.

Тем не менее, остаются вопросы регулирования:

• Кто несет ответственность, если агент совершит мошенническую покупку?
• Как работают возвраты для автономных транзакций?
• Какие правила AML (борьба с отмыванием денег) применимы к платежам между агентами?

Trusted Agent Protocol от Visa пытается решить часть этих проблем, создавая фреймворк для идентификации агентов и обнаружения мошенничества. Но, как часто бывает с новыми технологиями, законодательство пока отстает от реальности.

Что это значит для блокчейн-инфраструктуры​

Для блокчейн-провайдеров x402 представляет собой возможность, определяющую категорию. Протокол является блокчейн-агностическим, но не все сети одинаково подходят для платежей агентов.

Сети-победители будут иметь:

1. Субсекундную финальность: Агенты не будут ждать 15 секунд подтверждения в Ethereum
2. Низкие комиссии: Микроплатежи ниже $ 0.01 требуют комиссий, измеряемых в долях цента
3. Высокую пропускную способность: 35 млн транзакций за несколько месяцев с перспективой роста до миллиардов
4. Ликвидность USDC/USDT: Стейблкоины являются расчетной единицей для коммерции агентов

Вот почему Solana доминирует на ранних этапах внедрения. Время блока 400 мс и комиссии за транзакции в размере $ 0.00025 делают ее идеальной для высокочастотных платежей между агентами (agent-to-agent). Base (L2 от Coinbase) получает выгоду от нативной интеграции с Coinbase и институционального доверия, в то время как L2-решения Ethereum (Arbitrum, Optimism) соревнуются в снижении комиссий и улучшении финальности.

Для поставщиков инфраструктуры вопрос не в том, «добьется ли x402 успеха?», а в том, «как быстро мы сможем интегрироваться?».

BlockEden.xyz предоставляет API-инфраструктуру промышленного уровня для Solana, Base и Ethereum — ведущих сетей для агентских платежей x402. Изучите наши услуги, чтобы начать разработку в сетях, обеспечивающих работу автономной экономики.

Путь к триллиону транзакций агентов​

Если текущая траектория роста сохранится, x402 может обработать более 1 миллиарда транзакций в 2026 году. Вот почему это важно:

Вступление в силу сетевых эффектов​

Больше агентов используют x402 → Больше сервисов принимают x402 → Больше разработчиков создают продукты, ориентированные на агентов → Больше предприятий развертывают агентов.

Кросс-протокольная компонуемость​

По мере того как x402 становится стандартом, агенты смогут беспрепятственно взаимодействовать между ранее изолированными платформами — например, агент Google платит модели Anthropic за обработку данных, хранящихся на AWS.

Появление новых бизнес-моделей​

Подобно тому как App Store создал новые категории программного обеспечения, x402 открывает возможности для бизнеса в формате «агент как услуга» (agent-as-a-service), где разработчики создают специализированных агентов, за использование которых другие могут платить.

Снижение накладных расходов для предприятий​

Ручные закупки, сверка счетов и утверждение бюджетов замедляют внедрение ИИ. Платежи агентов устраняют эти трения.

Конечное видение: интернет, где машины совершают транзакции так же свободно, как и люди, а платежи происходят в фоновом режиме — незаметно, мгновенно и без необходимости доверия (trustless).

Грядущие вызовы​

Несмотря на динамику, x402 сталкивается с реальными препятствиями:

Регуляторная неопределенность​

Правительства все еще пытаются понять, как регулировать ИИ, не говоря уже об автономных платежах ИИ. Один громкий случай мошенничества может привести к введению ограничительных мер.

Конкуренция со стороны традиционных платежей​

Mastercard и Fiserv создают свои собственные «пакеты агентов» (Agent Suite) для ИИ-коммерции, используя традиционные платежные рельсы. Их преимущество: существующие отношения с мерчантами и комплаенс-инфраструктура.

Масштабируемость блокчейна​

При годовом объеме в $600 млн x402 едва касается поверхности. Если агентские платежи достигнут хотя бы 1$ 5.9 трлн в 2025 году), блокчейнам потребуется обрабатывать более 100 000 транзакций в секунду с почти нулевыми комиссиями.

Риски безопасности​

Кошельки на базе TEE не неуязвимы. Уязвимость в Intel SGX или AMD SEV может раскрыть приватные ключи миллионов агентов.

Пользовательский опыт​

При всей технической сложности опыт платежей агентов по-прежнему требует от разработчиков управления кошельками, пополнения баланса агентов и мониторинга расходов. Упрощение этого процесса адаптации (onboarding) критически важно для массового внедрения.

Большая картина: Агенты как экономические примитивы​

x402 — это не просто платежный протокол, это сигнал масштабной трансформации. Мы переходим от мира, где люди используют инструменты, к миру, где инструменты действуют автономно.

Этот сдвиг имеет исторические параллели:

• Корпорация возникла в 1800-х годах как юридическое лицо, которое могло владеть собственностью и заключать контракты, расширяя экономическую субъектность за пределы индивидов.
• Алгоритм появился в 2000-х годах как субъект, принимающий решения, который мог совершать сделки и управлять портфелями, расширяя участие в рынке за пределы людей.
• ИИ-агент появляется в 2020-х годах как автономный субъект, который может зарабатывать, тратить и совершать транзакции, расширяя экономическое участие за пределы юридических лиц.

x402 предоставляет финансовую базу для этого перехода. И если ранняя тяга со стороны Google, AWS, Anthropic и Visa о чем-то говорит, то машинная экономика — это уже не далекое будущее, она строится прямо сейчас, транзакция за транзакцией.

Ключевые выводы​

• x402 возрождает код ошибки HTTP 402 «Payment Required» для обеспечения мгновенных автономных платежей в стейблкоинах через веб
• Годовой объем в $ 600 млн при более чем 100 млн транзакций свидетельствует о корпоративном уровне внедрения менее чем за 6 месяцев
• Google, AWS, Anthropic, Visa и Circle интегрируют x402 для рабочих процессов межмашинного взаимодействия (machine-to-machine)
• Solana лидирует во внедрении с еженедельным ростом платежей агентов на 700% благодаря субсекундной финальности и сверхнизким комиссиям
• Агентские кошельки (Agentic Wallets) в средах TEE дают ИИ-агентам некастодиальный контроль над средствами с программируемыми защитными механизмами
• Сценарии использования охватывают облачные вычисления, услуги передачи данных, DeFi и лицензирование контента — везде, где машинам требуется доступ к ресурсам по требованию
• Проблемы регулирования и масштабируемости остаются, но открытый стандарт протокола и мультичейн-подход обеспечивают ему долгосрочный рост

Эпоха автономных платежей агентов не просто наступает — она уже здесь. И x402 пишет протокол того, как машины будут совершать транзакции в ближайшие десятилетия.

Когда ИИ-агент управляет вашим криптопортфелем или выполняет транзакции по смарт-контрактам, можете ли вы быть уверены, что его решения воспроизводимы и проверяемы? До недавнего времени ответом было решительное «нет».

Фундаментальное противоречие между детерминированной архитектурой блокчейна и вероятностной природой ИИ создало проблему стоимостью 680 миллионов долларов — проблему, которая, по прогнозам, вырастет до 4,3 миллиарда долларов к 2034 году по мере того, как автономные агенты будут все чаще контролировать дорогостоящие финансовые операции. На сцену выходит решение для сквозного инференса от EigenAI, запущенное в начале 2026 года, чтобы решить то, что отраслевые эксперты называют «самым опасным системным вызовом» в Web3.

Парадокс детерминизма: Почему ИИ и блокчейн несовместимы​

В своей основе технология блокчейн опирается на абсолютный детерминизм. Виртуальная машина Ethereum гарантирует, что каждая транзакция дает идентичные результаты независимо от того, когда и где она выполняется, что обеспечивает бездоверительную верификацию в распределенных сетях. Смарт-контракт, обрабатывающий одни и те же входные данные, всегда будет выдавать одни и те же выходные данные — именно эта неизменяемость делает возможным существование активов в блокчейне на сумму 2,5 триллиона долларов.

Системы ИИ, особенно большие языковые модели (LLM), работают по противоположному принципу. Результаты LLM по своей сути стохастичны и варьируются от запуска к запуску даже при идентичных входных данных из-за процедур выборки и вероятностного выбора токенов. Даже если установить температуру на ноль, малейшие численные колебания в арифметике с плавающей запятой могут привести к разным результатам. Этот недетерминизм становится катастрофическим, когда ИИ-агенты принимают необратимые решения в сети — ошибки, зафиксированные в блокчейне, не могут быть отменены, и именно это свойство привело к убыткам в миллиарды долларов из-за уязвимостей смарт-контрактов.

Ставки необычайно высоки. Ожидается, что к 2026 году ИИ-агенты будут постоянно работать в корпоративных системах, управляя реальными активами и выполняя автономные платежи, объем которых, по прогнозам, достигнет 29 миллионов долларов через 50 миллионов торговцев. Но как мы можем доверять этим агентам, когда процесс принятия ими решений — это «черный ящик», выдающий разные ответы на один и тот же вопрос?

Кризис воспроизводимости GPU​

Технические проблемы глубже, чем кажется на первый взгляд. Современные графические процессоры (GPU), являющиеся основой инференса ИИ, по своей природе недетерминированы из-за параллельных операций, завершающихся в разном порядке. Исследование, опубликованное в 2025 году, показало, что вариативность размера пакета (batch size) в сочетании с арифметикой с плавающей запятой создает кошмары для воспроизводимости.

Точность FP32 обеспечивает почти идеальный детерминизм, но FP16 предлагает лишь умеренную стабильность, в то время как BF16 — наиболее часто используемый формат в производственных системах — демонстрирует значительную дисперсию. Фундаментальная причина заключается в небольшом разрыве между конкурирующими логитами (logits) во время выбора токена, что делает результаты уязвимыми к малейшим численным колебаниям. Для интеграции с блокчейном, где для достижения консенсуса требуется побайтовая точность воспроизведения, это неприемлемо.

Машинное обучение с нулевым разглашением (zkML) пытается решить проблему верификации с помощью криптографических доказательств, но сталкивается со своими препятствиями. Классические ZK-пруверы полагаются на идеально детерминированные арифметические ограничения — без детерминизма доказательство проверяет след (trace), который невозможно воспроизвести. Хотя zkML развивается (реализации 2026 года «оптимизированы для GPU», а не просто «запускаются на GPU»), вычислительные затраты остаются практически невыполнимыми для крупномасштабных моделей или приложений реального времени.

Трехуровневое решение EigenAI​

Подход EigenAI, построенный на экосистеме рестейкинга EigenLayer на базе Ethereum, решает проблему детерминизма с помощью трех интегрированных компонентов:

1. Детерминированный движок инференса​

EigenAI обеспечивает побитово точный детерминированный инференс на серийных GPU — 100% воспроизводимость в 10 000 тестовых запусках с накладными расходами на производительность менее 2%. Система использует LayerCast и инвариантные к пакетам ядра (batch-invariant kernels) для устранения основных источников недетерминизма при сохранении эффективности памяти. Это не теория, а инфраструктура промышленного уровня, которая гарантирует обработку неизмененных промптов на неизмененных моделях с получением неизмененных ответов.

В отличие от традиционных API для ИИ, где у вас нет понимания версий моделей, обработки промптов или манипуляций с результатами, EigenAI обеспечивает полную проверяемость. Каждый результат инференса можно отследить до конкретных весов модели и входных данных, что позволяет разработчикам убедиться, что ИИ-агент использовал именно ту модель, которую он заявлял, без скрытых модификаций или цензуры.

2. Протокол оптимистичного повторного выполнения​

Второй уровень распространяет модель оптимистичных роллапов (optimistic rollups) из масштабирования блокчейнов на инференс ИИ. Результаты принимаются по умолчанию, но могут быть оспорены путем повторного выполнения, при этом нечестные операторы подвергаются экономическим штрафам через криптоэкономическую безопасность EigenLayer.

Это критически важно, поскольку полные доказательства с нулевым разглашением для каждого инференса были бы непомерно дорогими с точки зрения вычислений. Вместо этого EigenAI использует оптимистичный подход: предполагаем честность, но даем возможность любому проверить и оспорить результат. Поскольку инференс детерминирован, споры сводятся к простой проверке побайтового равенства, а не требуют полного консенсуса или генерации доказательств. Если проверяющий может воспроизвести те же входные данные, но получить другие выходные данные, первоначальный оператор признается нечестным и подвергается слешингу.

3. Модель безопасности EigenLayer AVS​

EigenVerify, уровень верификации, использует фреймворк автономных верифицируемых сервисов (Autonomous Verifiable Services, AVS) EigenLayer и пул рестейкинг-валидаторов для обеспечения залогового капитала для слэшинга. Это расширяет возможности рестейкинга ETH в EigenLayer на сумму 11 миллиардов долларов для обеспечения безопасности ИИ-инференса, создавая экономические стимулы, которые делают атаки непомерно дорогими.

Модель доверия элегантна: валидаторы стейкают капитал, выполняют инференс при проверке и получают вознаграждение за честную верификацию. Если они подтверждают ложные результаты, их стейк подвергается слэшингу. Криптоэкономическая безопасность масштабируется в зависимости от стоимости проверяемых операций: дорогостоящие DeFi-транзакции могут требовать больших стейков, в то время как операции с низким уровнем риска используют облегченную верификацию.

Дорожная карта на 2026 год: от теории к производству​

Дорожная карта EigenCloud на первый квартал 2026 года сигнализирует о серьезных производственных амбициях. Платформа расширяет мультичейн-верификацию на L2-решения Ethereum, такие как Base, а также на Solana, признавая, что ИИ-агенты будут работать в различных экосистемах. EigenAI движется к общедоступности, предлагая верификацию в виде API, который криптоэкономически защищен механизмами слэшинга.

Реальное внедрение уже начинается. ElizaOS создала криптографически проверяемых агентов с использованием инфраструктуры EigenCloud, продемонстрировав, что разработчики могут интегрировать верифицируемый ИИ без многомесячной работы над собственной инфраструктурой. Это важно, так как фаза «агентного интранета» — когда ИИ-агенты работают постоянно в корпоративных системах, а не как изолированные инструменты — по прогнозам, развернется в течение 2026 года.

Переход от централизованного ИИ-инференса к децентрализованным верифицируемым вычислениям набирает обороты. Платформы вроде DecentralGPT позиционируют 2026 год как «год ИИ-инференса», когда верифицируемые вычисления перейдут из стадии исследовательского прототипа в разряд производственной необходимости. Прогнозируемый среднегодовой темп роста (CAGR) сектора блокчейн-ИИ в 22,9 % отражает этот переход от теоретической возможности к инфраструктурному требованию.

Более широкий ландшафт децентрализованного инференса​

EigenAI не работает в изоляции. В индустрии формируется двухслойная архитектура, разделяющая большие языковые модели (LLM) на более мелкие части, распределенные по гетерогенным устройствам в одноранговых сетях. Проекты, такие как PolyLink и Wavefy Network, создают децентрализованные платформы инференса, которые переносят исполнение из централизованных кластеров в распределенные сети (meshes).

Однако большинство решений для децентрализованного инференса все еще сталкиваются с проблемой верификации. Одно дело — распределить вычисления по узлам; совсем другое — криптографически доказать правильность результатов. Именно здесь детерминированный подход EigenAI дает структурное преимущество: верификация становится возможной благодаря гарантии воспроизводимости.

Проблема интеграции выходит за рамки технической верификации и затрагивает экономические стимулы. Как справедливо вознаграждать поставщиков децентрализованного инференса? Как предотвратить атаки Сивиллы, когда один оператор выдает себя за нескольких валидаторов? Ответ дает существующая криптоэкономическая структура EigenLayer, уже обеспечивающая безопасность активов на сумму 11 миллиардов долларов через рестейкинг.

Вопрос инфраструктуры: какова роль блокчейн-RPC?​

Для ИИ-агентов, принимающих автономные решения в блокчейне, детерминизм — это только половина дела. Вторая половина — надежный доступ к состоянию блокчейна.

Рассмотрим ИИ-агента, управляющего DeFi-портфелем: ему нужен детерминированный инференс для принятия воспроизводимых решений, но также необходим надежный доступ с низкой задержкой к текущему состоянию блокчейна, истории транзакций и данным смарт-контрактов. Зависимость от RPC с одним узлом создает системный риск: если узел выйдет из строя, будет возвращать устаревшие данные или столкнется с ограничением частоты запросов, решения ИИ-агента станут ненадежными, независимо от того, насколько детерминирован движок инференса.

В этом контексте распределенная инфраструктура RPC становится критически важной. Доступ к API через нескольких провайдеров с автоматическим переключением при сбоях гарантирует, что ИИ-агенты смогут поддерживать непрерывную работу, даже если у отдельных узлов возникнут проблемы. Для производственных ИИ-систем, управляющих реальными активами, это не просто опция, а фундамент.

BlockEden.xyz предоставляет мультичейн-инфраструктуру RPC корпоративного уровня, разработанную для производственных ИИ-агентов и автономных систем. Изучите наш маркетплейс API, чтобы строить на надежной основе, поддерживающей детерминированное принятие решений в любом масштабе.

Что это значит для разработчиков​

Последствия для создателей Web3 весьма значительны. До сих пор интеграция ИИ-агентов со смарт-контрактами была делом с высоким риском: непрозрачное выполнение моделей, невоспроизводимые результаты и отсутствие механизма верификации. Инфраструктура EigenAI меняет ситуацию.

Теперь разработчики могут создавать ИИ-агентов, которые:

• Выполняют верифицируемый инференс с криптографическими гарантиями
• Работают автономно, оставаясь подотчетными правилам блокчейна
• Принимают важные финансовые решения с использованием воспроизводимой логики
• Проходят публичный аудит процессов принятия решений
• Интегрируются в несколько блокчейнов с последовательной верификацией

Подход «гибридной архитектуры», формирующийся в 2026 году, особенно перспективен: использование оптимистичного исполнения для скорости, генерация доказательств с нулевым разглашением (ZK-proofs) только при проверке и опора на экономический слэшинг для сдерживания нечестного поведения. Этот трехслойный подход — детерминированный инференс, оптимистичная верификация, криптоэкономическая безопасность — становится стандартной архитектурой для доверенной интеграции ИИ и блокчейна.

Путь вперед: от «черного ящика» к «прозрачному ящику»​

Конвергенция автономного недетерминированного ИИ с неизменяемыми высоколиквидными финансовыми сетями не зря была названа «исключительно опасной». Ошибки в традиционном программном обеспечении можно исправить патчами; ошибки в смарт-контрактах под управлением ИИ перманентны и могут привести к необратимой потере активов.

Решение EigenAI для детерминированного инференса представляет собой фундаментальный сдвиг: от доверия к непрозрачным сервисам ИИ к верификации прозрачных вычислений ИИ. Возможность воспроизвести каждый инференс, оспорить подозрительные результаты и экономически наказать нечестных операторов превращает ИИ из «черного ящика» в «прозрачный ящик».

По мере того как сектор блокчейн-ИИ вырастет с 680 млн долларов в 2025 году до прогнозируемых 4,3 млрд долларов к 2034 году, инфраструктура, обеспечивающая надежность автономных агентов, станет такой же критически важной, как и сами агенты. Парадокс детерминизма, который когда-то казался непреодолимым, уступает место элегантной инженерии: побитовая воспроизводимость, оптимистичная верификация и криптоэкономические стимулы работают в унисон.

Впервые мы можем искренне ответить на тот начальный вопрос: да, вы можете доверять ИИ-агенту управление вашим криптопортфелем — не потому, что ИИ непогрешим, а потому, что его решения воспроизводимы, верифицируемы и экономически гарантированы. Это не просто техническое достижение; это фундамент для следующего поколения автономных блокчейн-приложений.

Сквозное решение для инференса не просто решает сегодняшнюю проблему детерминизма — оно прокладывает рельсы для завтрашней экономики агентов.

Что, если бы ваш дрон-доставщик мог сам договариваться о плате за зарядку? Или складской робот мог бы автономно участвовать в тендерах на контракты по хранению? Это не научная фантастика — это экономика машин, и в 2026 году она уже работает.

В то время как криптоиндустрия годами была одержима ИИ-чат-ботами и алгоритмической торговлей, разворачивалась более тихая революция: роботы и автономные машины становятся независимыми экономическими участниками с блокчейн-кошельками, ончейн-идентификаторами и способностью зарабатывать, тратить и проводить расчеты без участия человека.

Три платформы возглавляют эту трансформацию: децентрализованная операционная система для роботов OpenMind (получившая 20 млн $финансирования от Pantera, Sequoia и Coinbase), маркетплейс Konnex для экономики физического труда объемом 25 триллионов$ и блокчейн первого уровня (Layer-1) peaq, на котором работают более 60 приложений DePIN в 22 отраслях. Вместе они строят инфраструктуру для того, чтобы машины могли работать, зарабатывать и совершать транзакции как полноценные экономические субъекты.

От инструментов к экономическим агентам​

Фундаментальный сдвиг, происходящий в 2026 году, заключается в переходе машин от пассивных активов к активным участникам экономики. Исторически роботы были капитальными затратами — вы их покупали, эксплуатировали и брали на себя все расходы на обслуживание. Но блокчейн-инфраструктура полностью меняет эту парадигму.

Сеть FABRIC от OpenMind представила революционную концепцию: криптографическую идентификацию для каждого устройства. Каждый робот несет в себе доказательство местоположения (proof-of-location — где он находится), доказательство рабочей нагрузки (proof-of-workload — что он делает) и доказательство владения (proof-of-custody — с кем он работает). Это не просто технические характеристики — это фундамент доверия к машинам в экономических транзакциях.

Партнерство Circle с OpenMind в начале 2026 года сделало это реальностью: роботы теперь могут выполнять финансовые операции с использованием стейблкоинов USDC напрямую в блокчейн-сетях. Дрон-доставщик может оплатить зарядку аккумулятора на автоматизированной станции, получить оплату за выполненные доставки и произвести расчеты — и все это без одобрения каждой транзакции человеком.

Партнерство между Circle и OpenMind знаменует момент, когда машинные платежи перешли из разряда теоретических в разряд операционных. Когда автономные системы могут хранить ценность, согласовывать условия и передавать активы, они становятся экономическими субъектами, а не просто инструментами.

Возможность на 25 триллионов $​

Физический труд представляет собой один из крупнейших экономических секторов в мире, однако он остается консервативным и централизованным. Недавнее привлечение 15 млн $ компанией Konnex направлено именно на устранение этой неэффективности.

Мировой рынок физического труда оценивается в 25 триллионов $ ежегодно, но ценность заперта в закрытых системах. Робот-доставщик, работающий на компанию А, не может беспрепятственно принимать задачи от компании Б. Промышленные роботы простаивают в непиковые часы, потому что нет маркетплейса для аренды их мощностей. Системы автоматизации складов не могут координироваться с внешними логистическими провайдерами без масштабной интеграции API.

Инновация Konnex — это Proof-of-Physical-Work (PoPW), механизм консенсуса, который позволяет автономным роботам — от дронов-доставщиков до промышленных манипуляторов — верифицировать выполнение задач в реальном мире в блокчейне. Это создает не требующий разрешений (permissionless) маркетплейс, где роботы могут заключать контракты, выполнять работу и монетизировать труд без посредников в виде платформ.

Рассмотрим последствия: сегодня во всем мире эксплуатируется более 4,6 млн роботов, а к 2030 году рынок робототехники, по прогнозам, превысит 110 млрд $. Если хотя бы малая часть этих машин сможет участвовать в децентрализованном рынке труда, объем доступного рынка будет колоссальным.

Konnex объединяет робототехнику, ИИ и блокчейн, чтобы превратить физический труд в децентрализованный класс активов — фактически создавая ВВП для автономных систем. Роботы действуют как независимые агенты, согласовывая задачи, выполняя работу и проводя расчеты в стейблкоинах, одновременно создавая верифицируемую ончейн-репутацию.

Блокчейн, созданный специально для машин​

Хотя блокчейны общего назначения, такие как Ethereum, теоретически могут поддерживать машинные транзакции, они не были разработаны для специфических нужд сетей физической инфраструктуры. Именно здесь на сцену выходит сеть peaq.

peaq — это блокчейн первого уровня (Layer-1), специально разработанный для сетей децентрализованной физической инфраструктуры (DePIN) и реальных активов (RWA). По состоянию на февраль 2026 года в экосистеме peaq работает более 60 проектов DePIN в 22 отраслях, обеспечивая ончейн-защиту миллионов устройств и машин через высокопроизводительную инфраструктуру, предназначенную для масштабирования в реальном мире.

Развернутые приложения демонстрируют возможности блокчейн-инфраструктуры, созданной для машин:

• Silencio: Сеть мониторинга шумового загрязнения с более чем 1,2 млн пользователей, вознаграждающая участников за сбор акустических данных для обучения моделей ИИ.
• DeNet: Обеспечила безопасность 15 миллионов файлов для более чем 6 миллионов пользователей хранилищ и узлов-наблюдателей, что составляет 9 петабайт хранилища реальных активов.
• MapMetrics: Более 200 000 водителей из более чем 167 стран используют платформу, сообщая о более чем 120 000 обновлениях трафика в день.
• Teneo: Более 6 миллионов человек из 190 стран используют узлы сообщества для краудсорсинга данных из социальных сетей.

Это не пилотные проекты или прототипы — это рабочие системы с миллионами пользователей и устройств, ежедневно совершающих ончейн-транзакции.

«Свободная зона экономики машин» peaq в Дубае, созданная при поддержке VARA (Управление по регулированию виртуальных активов), стала основным хабом для токенизации реальных активов в 2025 году. Крупные интеграции с Mastercard и Bosch подтвердили безопасность платформы на корпоративном уровне, а запланированный на 2026 год запуск «Универсального базового владения» (Universal Basic Ownership) — токенизированного перераспределения богатства от машин к пользователям — представляет собой радикальный эксперимент по передаче экономических выгод, создаваемых машинами, напрямую стейкхолдерам.

Технологический фундамент: ончейн-идентификация и автономные кошельки​

Машинную экономику делает возможной не только блокчейн-платежи — это конвергенция нескольких технических инноваций, которые одновременно достигли зрелости в 2025–2026 годах.

Стандарт идентификации ERC-8004: поддержка ERC-8004 со стороны BNB Chain знаменует собой переломный момент для автономных агентов. Этот стандарт ончейн-идентификации предоставляет ИИ-агентам и роботам проверяемую, переносимую идентичность, работающую между различными платформами. Агент может сохранять постоянную идентичность при перемещении между различными системами, что позволяет другим агентам, сервисам и пользователям проверять его легитимность и отслеживать историю эффективности.

До появления ERC-8004 каждая платформа требовала отдельной проверки личности. Робот, работающий на платформе А, не мог перенести свою репутацию на платформу Б. Теперь, благодаря стандартизированной ончейн-идентификации, машины создают переносимую репутацию, которая следует за ними по всей экосистеме.

Автономные кошельки: переход от концепции «у ботов есть API-ключи» к концепции «у ботов есть кошельки» фундаментально меняет автономность машин. Благодаря доступу к DeFi, смарт-контрактам и машиночитаемым API, кошельки открывают машинам реальную автономию для ведения переговоров об условиях с зарядными станциями, поставщиками услуг и другими участниками сети.

Машины эволюционируют из простых инструментов в самостоятельных экономических участников. Они могут владеть собственными криптографическими кошельками, автономно выполнять транзакции в рамках смарт-контрактов на базе блокчейна и формировать ончейн-репутацию с помощью проверяемых доказательств истории своей работы.

Системы подтверждения физической работы: трехуровневая система подтверждения OpenMind — proof-of-location (подтверждение местоположения), proof-of-workload (подтверждение нагрузки) и proof-of-custody (подтверждение владения) — решает фундаментальную задачу связи цифровых транзакций с физической реальностью. Эти криптографические аттестации — именно то, что важно как для рынков капитала, так и для инженеров: проверяемое свидетельство того, что работа действительно была выполнена в конкретном месте конкретной машиной.

Рыночная валидация и траектория роста​

Машинная экономика не просто интересна с технической точки зрения — она привлекает серьезный капитал и демонстрирует реальный доход.

Венчурные инвестиции: в начале 2026 года в секторе наблюдался значительный приток финансирования:

• OpenMind: 20 млн $ от Pantera Capital, Sequoia China и Coinbase Ventures
• Konnex: 15 млн $ под руководством Cogitent Ventures, Leland Ventures, Liquid Capital и других
• Совокупная рыночная капитализация DePIN: [19,2 млрд $по состоянию на сентябрь 2025 года](https://research.grayscale.com/reports/the-real-world-how-depin-bridges-crypto-back-to-physical-systems), по сравнению с 5,2 млрд$ годом ранее

Рост выручки: в отличие от многих криптосекторов, которые остаются движимыми спекуляциями, сети DePIN демонстрируют реальную деловую активность. Доходы DePIN выросли в 32,3 раза в период с 2023 по 2024 год, при этом несколько проектов достигли миллионов долларов ежегодной повторяющейся выручки (ARR).

Рыночные прогнозы: Всемирный экономический форум прогнозирует, что рынок DePIN совершит рывок с текущих 20 млрд $до 3,5 трлн$ к 2028 году — рост на 6 000%. Хотя к таким прогнозам следует относиться с осторожностью, масштаб направления отражает огромный целевой рынок, возникающий при слиянии физической инфраструктуры и блокчейн-координации.

Корпоративная валидация: помимо профильного криптофинансирования, на сектор обращают внимание традиционные предприятия. Интеграции Mastercard и Bosch с peaq демонстрируют, что устоявшиеся корпорации рассматривают блокчейн-платежи между машинами (machine-to-machine) как инфраструктуру, на которой стоит строить бизнес, а не просто как поле для спекулятивных экспериментов.

Вызов алгоритмической монетарной политики​

По мере того как машины становятся автономными экономическими субъектами, возникает захватывающий вопрос: как выглядит монетарная политика, когда основными участниками экономики являются алгоритмические агенты, а не люди?

Период с конца 2024 по 2025 год ознаменовался резким ускорением развертывания и расширением возможностей автономных экономических агентов (AEA). Эти системы на базе ИИ теперь выполняют сложные задачи с минимальным вмешательством человека — управляют портфелями, оптимизируют цепочки поставок и договариваются о сервисных контрактах.

Когда агенты могут совершать тысячи микротранзакций в секунду, традиционные концепции, такие как «потребительские настроения» или «инфляционные ожидания», становятся проблематичными. Агенты не воспринимают инфляцию психологически; они просто пересчитывают оптимальные стратегии на основе ценовых сигналов.

Это создает уникальные вызовы для токеномики платформ машинной экономики:

Скорость обращения vs Стабильность: машины могут совершать транзакции гораздо быстрее людей, что потенциально создает экстремальную скорость обращения токенов (velocity), дестабилизирующую их стоимость. Интеграция стейблкоинов (например, партнерство USDC от Circle с OpenMind) решает эту проблему, предоставляя расчетные активы с предсказуемой стоимостью.

Репутация как залог: в традиционных финансах кредит предоставляется на основе человеческой репутации и связей. В машинной экономике ончейн-репутация становится проверяемым залогом. Робот с подтвержденной историей доставки может получить более выгодные условия, чем непроверенный — но это требует сложных протоколов репутации, защищенных от несанкционированного доступа и переносимых между платформами.

Программируемые экономические правила: в отличие от людей, реагирующих на стимулы, машины могут быть запрограммированы с использованием четких экономических правил. Это позволяет создавать новые механизмы координации, но также несет риски, если агенты начнут оптимизировать процессы для достижения непредвиденных или нежелательных результатов.

Формирование реальных сценариев использования​

Помимо уровня инфраструктуры, конкретные примеры демонстрируют, что экономика машин позволяет реализовать на практике:

Автономная логистика: дроны - доставщики, которые зарабатывают токены за выполненные доставки, оплачивают услуги зарядки и технического обслуживания, а также формируют репутационные баллы на основе своевременности выполнения задач. Человек - диспетчер не требуется — задачи распределяются на основе ставок агентов на рынке в режиме реального времени.

Децентрализованное производство: промышленные роботы, которые сдают свои мощности в аренду нескольким клиентам в часы простоя, при этом смарт - контракты обеспечивают проверку, оплату и разрешение споров. Штамповочный пресс в Германии может принимать заказы от покупателя из Японии, даже если производители не знают друг друга.

Сети совместного зондирования: устройства экологического мониторинга (качество воздуха, трафик, шум), которые получают вознаграждение за предоставление данных. 1,2 миллиона пользователей Silencio, собирающих акустические данные, представляют собой одну из крупнейших сетей совместного зондирования, построенную на блокчейн - стимулах.

Инфраструктура совместной мобильности: зарядные станции для электромобилей, которые динамически устанавливают цены на энергию в зависимости от спроса, принимают криптовалютные платежи от любого совместимого транспортного средства и оптимизируют доход без централизованных платформ управления.

Сельскохозяйственная автоматизация: сельскохозяйственные роботы, которые координируют посадку, полив и сбор урожая на нескольких объектах, при этом землевладельцы платят за фактически выполненную работу, а не за стоимость владения роботом. Это превращает сельское хозяйство из капиталоемкой отрасли в сервисную.

Все еще отсутствующая инфраструктура​

Несмотря на значительный прогресс, экономика машин сталкивается с реальными пробелами в инфраструктуре, которые необходимо устранить для массового внедрения:

Стандарты обмена данными: хотя ERC - 8004 обеспечивает идентификацию, не существует универсального стандарта для обмена информацией о возможностях роботов. Дрону - доставщику необходимо сообщать о грузоподъемности, дальности полета и доступности в машиночитаемых форматах, которые может интерпретировать любой заказчик.

Правовые рамки ответственности: когда автономный робот причиняет ущерб или не справляется с доставкой, кто несет ответственность? Владелец робота, разработчик программного обеспечения, блокчейн - протокол или децентрализованная сеть? Правовые базы для алгоритмической ответственности остаются недостаточно развитыми.

Консенсус для физических решений: координация принятия решений роботами через децентрализованный консенсус остается сложной задачей. Если пять роботов должны совместно выполнять задачу на складе, как им прийти к соглашению о стратегии без централизованной координации? Алгоритмы византийской отказоустойчивости, разработанные для финансовых транзакций, могут не подойти для физического взаимодействия.

Затраты на электроэнергию и транзакции: микротранзакции экономически выгодны только в том случае, если транзакционные издержки ничтожно малы. Хотя решения второго уровня (Layer-2) значительно снизили комиссии в блокчейне, затраты на энергию для небольших роботов, выполняющих недорогие задачи, все еще могут превышать доход от этих задач.

Конфиденциальность и конкурентная разведка: прозрачные блокчейны создают проблемы, когда роботы выполняют проприетарную работу. Как доказать выполнение работы в блокчейне, не раскрывая конкурентную информацию о работе завода или маршрутах доставки? Доказательства с нулевым разглашением и конфиденциальные вычисления являются частичными решениями, но они усложняют и удорожают процесс.

Что это значит для блокчейн - инфраструктуры​

Развитие экономики машин имеет серьезные последствия для поставщиков блокчейн - инфраструктуры и разработчиков:

Специализированные блокчейны первого уровня (Layer-1): блокчейны общего назначения с трудом справляются со специфическими потребностями сетей физической инфраструктуры — высокой пропускной способностью транзакций, низкой задержкой и интеграцией с IoT - устройствами. Это объясняет успех peaq; специализированная инфраструктура превосходит адаптированные сети общего назначения в конкретных сценариях использования.

Требования к оракулам: для связи транзакций в блокчейне с событиями в реальном мире требуется надежная инфраструктура оракулов. Расширение Chainlink в сторону каналов физических данных (местоположение, условия окружающей среды, состояние оборудования) становится критически важной инфраструктурой для экономики машин.

Идентификация и репутация: ончейн - идентификация теперь нужна не только людям. Протоколы, которые могут подтверждать возможности машин, отслеживать историю производительности и обеспечивать переносимую репутацию, станут важным связующим программным обеспечением (middleware).

Оптимизация микроплатежей: когда машины совершают транзакции постоянно, структуры комиссий, рассчитанные на человеческий масштаб, перестают работать. Решения второго уровня, каналы состояния и пакетирование платежей становятся необходимыми, а не просто желательными оптимизациями.

Интеграция активов реального мира (RWA): экономика машин фундаментально связана с объединением цифровых токенов и физических активов. Инфраструктура для токенизации самих машин, страхования автономных операций и проверки физического хранения будет пользоваться высоким спросом.

Для разработчиков, создающих приложения в этой сфере, надежная блокчейн - инфраструктура имеет решающее значение. BlockEden.xyz обеспечивает RPC - доступ корпоративного уровня в различных сетях, включая поддержку развивающихся протоколов DePIN, обеспечивая бесшовную интеграцию без необходимости управления узловой инфраструктурой.

Путь вперед​

Экономика машин в 2026 году больше не является спекулятивным футуризмом — это действующая инфраструктура с миллионами устройств, миллиардными объемами транзакций и четкими моделями доходов. Но мы все еще находимся на самых ранних стадиях.

В ближайшие 12–24 месяца, скорее всего, ускорятся три тенденции:

Стандарты интероперабельности: Подобно тому как HTTP и TCP/IP сделали возможным интернет, экономике машин потребуются стандартизированные протоколы для связи между роботами, согласования возможностей и кроссплатформенной репутации. Успех ERC-8004 свидетельствует о том, что индустрия осознает эту необходимость.

Регуляторная ясность: Правительства начинают всерьез заниматься экономикой машин. Свободная зона экономики машин в Дубае представляет собой регуляторный эксперимент, в то время как США и ЕС рассматривают нормативную базу для алгоритмической ответственности и автономных коммерческих агентов. Ясность в этой сфере откроет доступ институциональному капиталу.

Интеграция ИИ и роботов: Конвергенция больших языковых моделей с физическими роботами создает возможности для делегирования задач на естественном языке. Представьте, что вы описываете работу на обычном языке, агент ИИ разбивает ее на подзадачи, а затем автоматически координирует парк роботов для выполнения — и все расчеты происходят ончейн.

Главный вопрос на триллион долларов заключается в том, пойдет ли экономика машин по пути предыдущих крипто-нарративов — первоначальный энтузиазм, сменяющийся разочарованием — или же на этот раз инфраструктура, приложения и рыночный спрос объединятся для создания устойчивого роста.

Первые индикаторы указывают на второе. В отличие от многих секторов криптоиндустрии, которые остаются финансовыми инструментами в поиске вариантов использования, экономика машин решает четкие проблемы (дорогой простаивающий капитал, изолированные операции роботов, непрозрачные затраты на обслуживание) с помощью измеримых решений. Когда Konnex заявляет о выходе на рынок объемом $25 триллионов, это не крипто-спекуляция — это фактический размер рынков физического труда, которые могут извлечь выгоду из децентрализованной координации.

Машины уже здесь. У них есть кошельки, идентификаторы и возможность совершать транзакции автономно. Инфраструктура функционирует. Единственный вопрос сейчас заключается в том, как быстро традиционная экономика адаптируется к этой новой парадиме — или будет разрушена ею.

Источники​

• OpenMind привлекает $20 млн для децентрализованной ОС для роботов
• Circle и OpenMind запускают платежи между ИИ и роботами в USDC
• Гонка робототехники 2026 года на практике
• Структура новой экономики машин
• Konnex привлекает $15 млн для трансформации экономики физического труда
• Konnex получает $15 млн для автономной робототехники
• Konnex децентрализует автономный роботизированный труд
• Что такое Peaq Network?
• Рассвет экономики машин: peaq в 2026 году
• Алгоритмический суверенитет: монетарная политика экономики машин в 2026 году
• BNB Chain объявляет о поддержке ERC-8004
• У ботов есть кошельки: Экономика машин наступила
• ИИ-агенты с блокчейном: создание ончейн-экономик
• Реальный мир: как DePIN связывает криптографию с физическими системами
• DePIN: инфраструктура для интернета, управляемого машинами

Годами майнинг биткоина был скован проприетарным программным обеспечением, которое привязывает операторов к экосистемам вендоров, скрывает критически важные операционные данные и создает искусственные барьеры для входа. 2 февраля 2026 года Tether разрушила эту модель, выпустив MiningOS — полностью открытую операционную систему под лицензией Apache 2.0, которая масштабируется от домашних установок в гараже до гигаваттных ферм без необходимости в какой-либо сторонней зависимости.

Это не просто очередной проект с открытым исходным кодом. Это прямая атака на централизованную архитектуру, которая доминировала в индустрии, приносящей 17,2 млрд $ежегодно](https://www.theblock.co/post/383997/2026-bitcoin-mining-outlook), при этом прогнозируется рост мирового рынка майнинга криптовалют с [2,77 млрд$ в 2025 году до 9,18 млрд $ к 2035 году. MiningOS представляет собой первую альтернативу промышленного уровня, которая рассматривает инфраструктуру майнинга как общественное благо, а не как частную интеллектуальную собственность.

Проблема «черного ящика»: почему проприетарное ПО для майнинга препятствует децентрализации​

Традиционные установки для майнинга биткоина работают как закрытые экосистемы. Майнеры приобретают оборудование ASIC в комплекте с программным обеспечением для управления от конкретного вендора, которое направляет операционные данные через централизованные облачные сервисы, навязывает ограничения прошивки и привязывает инструменты мониторинга к проприетарным платформам. Результат: майнеры никогда не владеют своей инфраструктурой по-настоящему.

Анонс Tether напрямую нацелен на эту архитектуру «черного ящика», где уровни оборудования и управления остаются непрозрачными и контролируются производителями. Для мелких операторов, использующих несколько ASIC дома, это означает зависимость от внешних платформ для базового мониторинга. Для промышленных ферм, управляющих сотнями тысяч машин в разных регионах, это оборачивается катастрофической зависимостью от поставщика.

Время выбрано критически важное. В 2025 году пять крупнейших майнинговых компаний — Iris Energy, Riot Blockchain, Marathon Digital, Core Scientific и Cipher Mining — обладали совокупной оценкой от 4,58 млрд $до 12,58 млрд$. Эти гиганты извлекают выгоду из эффекта масштаба, но они в равной степени уязвимы перед теми же ограничениями проприетарного ПО, которые мешают мелким операторам. MiningOS выравнивает технические условия, предлагая обеим сторонам одну и ту же автономную, независимую от вендоров инфраструктуру.

Одноранговая архитектура: фундамент Holepunch​

MiningOS построена на P2P-протоколах Holepunch — том же стеке зашифрованной связи, который Tether и Bitfinex выпустили в 2022 году для создания устойчивых к цензуре приложений. В отличие от традиционных платформ управления майнингом, которые направляют данные через централизованные серверы, MiningOS работает через автономную архитектуру, где майнинговые устройства взаимодействуют напрямую через интегрированные одноранговые сети.

Это не теоретическая децентрализация — это операционный суверенитет. Операторы управляют деятельностью по майнингу локально, не передавая данные через внешние облачные сервисы. Система использует распределенное «пробитие портов» (DHT) и пары криптографических ключей для установления прямых соединений между устройствами, создавая майнинговые рои, которые функционируют независимо от сторонней инфраструктуры.

Последствия для устойчивости системы огромны. Централизованные платформы для майнинга представляют собой единые точки отказа: если серверы вендора выходят из строя, работа останавливается. Если вендор меняет модель ценообразования, операторы платят больше. Если регуляторное давление направлено на вендора, майнеры сталкиваются с неопределенностью в вопросах соблюдения требований. MiningOS устраняет эти зависимости по определению. Как заявил генеральный директор Tether Паоло Ардоино, система «может масштабироваться от отдельных машин до промышленных объектов, разбросанных по разным географическим регионам, не привязывая операторов к сторонним платформам».

Модульность и независимость от оборудования: масштабирование без ограничений​

MiningOS спроектирована как модульная, независимая от оборудования система, которая координирует сложную смесь ASIC-майнеров, систем распределения питания, инфраструктуры охлаждения и физических объектов, лежащих в основе современного майнинга биткоина. Согласно отчету The Block, операционная система «может работать на легком оборудовании для мелкомасштабных операций или масштабироваться для мониторинга и управления сотнями тысяч майнинговых устройств на крупных объектах».

Эта модульность заложена в архитектуре, а не в интерфейсе. Система разделяет интеграцию устройств и операционное управление, что позволяет майнерам менять поставщиков оборудования без перенастройки всего программного стека. Независимо от того, использует ли оператор Bitmain Antminer, MicroBT Whatsminer или новые модели ASIC, MiningOS предоставляет унифицированный уровень управления.

Комплект для разработки Mining SDK, анонсированный вместе с MiningOS и планируемый к завершению в сотрудничестве с сообществом open-source в ближайшие месяцы, расширяет эту модульность для разработчиков. Вместо того чтобы создавать интеграции устройств с нуля, разработчики могут использовать готовые воркеры, API и компоненты пользовательского интерфейса для создания специализированных приложений для майнинга. Это превращает MiningOS из просто операционной системы в платформу для инноваций в майнинговой инфраструктуре.

Для промышленных операторов это означает быстрое развертывание в гетерогенных аппаратных средах. Для мелких майнеров это возможность использовать те же инструменты корпоративного уровня без корпоративных затрат. Лицензия Apache 2.0 гарантирует, что модификации и кастомные сборки остаются свободно распространяемыми, предотвращая повторное появление проприетарных форков.

Вызов гигантам: стратегическая игра Tether за пределами стейблкоинов​

MiningOS — это самый агрессивный шаг Tether в сторону инфраструктуры биткоина, но это не изолированный эксперимент. Компания отчиталась о чистой прибыли более 10 миллиардов долларов в 2025 году, в основном за счет процентного дохода от своих огромных резервов стейблкоинов. Обладая такой капитальной базой, Tether позиционирует себя в сферах майнинга, платежей и инфраструктуры — превращаясь из эмитента стейблкоинов в компанию, предоставляющую полный спектр услуг для сети Биткоин.

Конкурентная среда уже реагирует. Block Джека Дорси поддержал децентрализованные инструменты для майнинга и проекты по разработке open-source ASIC, создавая зарождающуюся коалицию компаний, противостоящих закрытым экосистемам майнинга. MiningOS ускоряет этот тренд, предлагая готовое к промышленному использованию ПО вместо экспериментальных прототипов.

Поставщики проприетарных решений сталкиваются со стратегической дилеммой: они могут конкурировать по функционалу ПО с open-source проектом, за которым стоит компания с годовой прибылью в 10 миллиардов долларов, или переключить свои бизнес-модели на услуги и поддержку. Вероятным исходом станет разделение рынка, где проприетарные платформы уйдут в премиальные корпоративные сегменты, а альтернативы с открытым исходным кодом захватят массовый рынок.

Это напоминает сценарий корпоративного Linux, который в 2000-х годах вытеснил закрытые системы Unix. Red Hat победила не за счет закрытости Linux — она победила, предоставляя корпоративную поддержку и сертификацию для open-source инфраструктуры. Поставщики оборудования для майнинга, которые быстро адаптируются, смогут выжить; те, кто будет держаться за закрытость систем (vendor lock-in), столкнутся с сокращением маржи.

От «гаражных» майнеров до гигаваттных ферм: тезис о демократизации​

Риторика о «демократизации майнинга» часто скрывает концентрацию власти. В конце концов, майнинг биткоина капиталоемок: промышленные фермы с доступом к дешевой электроэнергии и оптовым закупкам оборудования доминируют в хешрейте. Как программное обеспечение с открытым исходным кодом меняет это уравнение?

Ответ кроется в операционной эффективности и передаче знаний. Мелкие майнеры, использующие проприетарное ПО, сталкиваются с трудностями в обучении и неэффективностью, навязанной поставщиками. Они не видят, как крупные операторы оптимизируют управление энергопотреблением, автоматизируют мониторинг устройств или устраняют неисправности оборудования в больших масштабах. MiningOS меняет это, делая промышленные методы эксплуатации доступными для изучения и воспроизведения.

Рассмотрим управление электропитанием. Промышленные майнеры договариваются о переменных тарифах на электроэнергию и автоматизируют троттлинг ASIC-майнеров, чтобы максимизировать прибыль во время скачков цен. Проприетарное ПО скрывает эти оптимизации за панелями управления вендоров. Открытый исходный код делает их прозрачными. «Гаражный» майнер в Техасе может изучить, как гигаваттная ферма в Парагвае выстраивает автоматизацию энергопотребления — и внедрить ту же логику у себя.

Это демократизация знаний, а не капитала. Малые операторы не смогут внезапно конкурировать с Marathon Digital с её рыночной капитализацией в 12,58 миллиарда долларов, но они будут работать с тем же уровнем сложности программного обеспечения. Со временем это сократит операционный разрыв между крупными и мелкими майнерами, делая прибыльность майнинга более зависимой от стоимости электроэнергии и закупок оборудования, чем от отношений с поставщиками ПО.

Экологические последствия не менее важны. Tether прямо поддерживает проекты по майнингу, в которых приоритет отдается возобновляемым источникам энергии и операционной эффективности. ПО с открытым исходным кодом обеспечивает прозрачный учет энергии — майнеры могут проверять энергопотребление на терахеш и сравнивать показатели эффективности различных конфигураций оборудования. Такая прозрачность подталкивает отрасль к операциям с более низким уровнем выбросов, при этом затрудняя использование «гринвошинга».

Инфраструктурные войны: открытый исходный код против проприетарного ПО на рынке объемом 9,18 млрд долларов​

Прогнозируемый рост мирового рынка майнинга криптовалют до 9,18 миллиарда долларов к 2035 году (с совокупным годовым темпом роста CAGR 12,73 %) создает многомиллиардное поле битвы для программных платформ. Ожидается, что только рынок оборудования для майнинга биткоина вырастет с 645,62 миллиона долларов в 2025 году до 2,25 миллиарда долларов к 2035 году, при этом программное обеспечение и платформы управления представляют собой значительный смежный поток доходов.

MiningOS не монетизируется напрямую через лицензирование, но она стратегически позиционирует Tether для извлечения выгоды на смежных рынках: интеграция с майнинг-пулами, услуги по арбитражу электроэнергии, партнерства по продаже ASIC и финансирование инфраструктуры. Предлагая бесплатную операционную систему с открытым исходным кодом, Tether может выстроить сетевые эффекты, которые сделают другие её услуги, связанные с майнингом, незаменимыми.

Сравните это с проприетарными поставщиками, чья бизнес-модель полностью зависит от лицензирования ПО и подписок SaaS. Если MiningOS добьется значительного распространения, эти поставщики столкнутся с сокращением доходов по двум направлениям: переход майнеров на open-source альтернативы и создание разработчиками конкурирующих инструментов на базе Mining SDK. Сетевые эффекты работают в обратном направлении — чем больше майнеров вносят вклад в кодовую базу с открытым исходным кодом, тем менее функциональными становятся проприетарные альтернативы.

Североамериканский рынок, на долю которого приходится 44,1 % мирового рынка майнинга, особенно уязвим для экспансии открытого ПО. Американские майнеры работают в регуляторной среде, которая все чаще проверяет зависимости от поставщиков и суверенитет данных. Самостоятельное peer-to-peer управление майнингом лучше соответствует этим регуляторным предпочтениям, чем облачные проприетарные платформы.

Что дальше: Mining SDK и развитие сообщества​

Анонс Mining SDK от Tether сигнализирует о том, что MiningOS — это только фундамент. SDK позволит разработчикам создавать приложения для майнинга, не тратя время на воссоздание интеграций устройств или операционных примитивов с нуля. Именно здесь модель открытого исходного кода дает кумулятивный эффект: каждый разработчик, создающий решения на базе SDK, вносит свой вклад в растущую экосистему совместимых инструментов для майнинга.

Потенциальные варианты использования включают:

• Инструменты арбитража на энергорынке, которые автоматизируют регулирование производительности (throttling) ASIC в зависимости от цен на электроэнергию в режиме реального времени.
• Системы предиктивного обслуживания, использующие машинное обучение для обнаружения сбоев оборудования до их возникновения.
• Движки оптимизации между пулами, которые динамически переключают цели майнинга на основе показателей прибыльности.
• Альтернативные прошивки от сообщества, которые позволяют добиться дополнительной производительности от ASIC.

Завершение разработки SDK «в сотрудничестве с сообществом разработчиков ПО с открытым исходным кодом» говорит о том, что Tether позиционирует MiningOS как платформу, а не просто продукт. Это та же стратегия, которая сделала Linux доминирующей в корпоративной инфраструктуре: предоставить надежное ядро, стимулировать инновации сообщества и позволить тысячам разработчиков расширять экосистему в направлениях, которые ни одна компания не смогла бы предсказать в одиночку.

Для майнеров это означает, что набор функций MiningOS будет развиваться быстрее, чем у проприетарных альтернатив, ограниченных внутренними циклами разработки. Для сети Биткоина это означает, что инфраструктура майнинга становится более устойчивой, прозрачной и доступной — укрепляя дух децентрализации, который проприетарное ПО постепенно подрывало.

Открытый исходный код: момент истины​

MiningOS от Tether — это момент истины для майнинга биткоинов. На протяжении более десяти лет индустрия мирилась с проприетарным программным обеспечением как с необходимым компромиссом — принимая зависимость от вендоров и централизованное управление в обмен на удобство. MiningOS доказывает, что этот компромисс никогда не был обязательным.

Одноранговая (P2P) архитектура устраняет зависимости от сторонних организаций. Модульная конструкция обеспечивает гибкость оборудования. Лицензия Apache 2.0 предотвращает повторную централизацию. А Mining SDK превращает статичное ПО в платформу для непрерывных инноваций. Это не просто постепенные улучшения — это структурная альтернатива проприетарной модели.

Реакция существующих вендоров определит, станет ли MiningOS отраслевым стандартом или нишевым проектом. Но траектория очевидна: на рынке, объем которого, по прогнозам, достигнет почти 10 миллиардов долларов к 2035 году, инфраструктура с открытым исходным кодом предлагает лучшее соответствие принципам децентрализации Биткоина, чем любая проприетарная альтернатива.

Для майнеров — будь то пять ASIC в гараже или пятьдесят тысяч машин на разных континентах — вопрос больше не в том, жизнеспособно ли ПО для майнинга с открытым исходным кодом. Вопрос в том, можете ли вы позволить себе и дальше зависеть от «черного ящика».

Источники​

• Tether Open-Sources the Next Generation of Bitcoin Mining Infrastructure with MOS, Mining OS, Mining SDK
• Tether launches open-source Bitcoin mining OS to challenge proprietary software | The Block
• Tether Launches Open-Source Bitcoin Mining Operating System
• MiningOS From Tether Challenges Closed Systems And Centralised Mining
• Bitcoin news: Miners get an open-source alternative as Tether launches MiningOS
• MiningOS | The Sovereign OS for Bitcoin Mining
• Tether released MiningOS, an open-source Bitcoin mining operating system under Apache 2.0 license
• Cryptocurrency Mining Market Size 2026 To 2035
• Bitcoin Mining Hardware Market Size | Global Forecast To 2035
• Top Bitcoin Mining Firms in 2025: Market Cap and Hash Rate Leaders
• 2026 Bitcoin Mining Outlook | The Block
• Tether Open-Sources Bitcoin Mining OS, Targeting Home Rigs to Global Industrial Farms
• Tether releases open-source mining software for Bitcoin
• Holepunch

Когда Coinbase анонсировала Agentic Wallets 11 февраля 2026 года, это не было просто запуском очередного продукта. Это стало поворотным моментом: ИИ - агенты превратились из изолированных инструментов, выполняющих одиночные задачи, в автономных экономических акторов, способных координировать сложные рабочие процессы, управлять криптоактивами и совершать транзакции без вмешательства человека. Эра мультиагентных систем ИИ наступила.

От монолитных LLM к совместным экосистемам агентов​

В течение многих лет разработка ИИ была сосредоточена на создании более крупных и мощных языковых моделей. GPT-4, Claude и их преемники продемонстрировали выдающиеся способности, но они работали в изоляции — как мощные инструменты, ожидающие указаний человека. Эта парадигма рушится.

В 2026 году консенсус сместился: будущее не за монолитным суперинтеллектом, а за сетевыми экосистемами специализированных ИИ - агентов, сотрудничающих для решения сложных проблем. По данным Gartner, к концу года 40 % корпоративных приложений будут включать узкоспециализированных ИИ - агентов, что является резким скачком по сравнению с менее чем 5 % в 2025 году.

Это можно сравнить с переходом от мэйнфреймов к облачным микросервисам. Вместо одной массивной модели, пытающейся делать все сразу, современные системы ИИ развертывают десятки специализированных агентов — каждый из которых оптимизирован для конкретных функций, таких как биллинг, логистика, обслуживание клиентов или управление рисками — работающих вместе через стандартизированные протоколы.

Протоколы, обеспечивающие координацию агентов​

Эта трансформация не произошла случайно. В 2025 году появились два критически важных инфраструктурных стандарта, которые теперь позволяют создавать промышленные мультиагентные системы в 2026 году: Model Context Protocol (MCP) и Agent-to-Agent Protocol (A2A).

Model Context Protocol (MCP): Анонсированный компанией Anthropic в ноябре 2024 года, MCP функционирует как порт USB - C для приложений ИИ. Подобно тому, как USB - C стандартизировал подключение устройств, MCP стандартизирует способы подключения ИИ - агентов к системам данных, репозиториям контента, бизнес - инструментам и средам разработки. Протокол повторно использует проверенные шаблоны обмена сообщениями из Language Server Protocol (LSP) и работает поверх JSON-RPC 2.0.

К началу 2026 года основные игроки, включая Anthropic, OpenAI и Google, внедрили MCP, утвердив его в качестве стандарта интероперабельности де - факто. MCP управляет контекстным взаимодействием, управлением памятью и планированием задач, позволяя агентам поддерживать согласованное состояние в сложных рабочих процессах.

Agent-to-Agent Protocol (A2A): Представленный Google в апреле 2025 года при поддержке более 50 технологических партнеров — включая Atlassian, Box, PayPal, Salesforce, SAP и ServiceNow — A2A обеспечивает прямое взаимодействие между агентами. В то время как такие фреймворки, как crewAI и LangChain, автоматизируют мультиагентные рабочие процессы внутри своих собственных экосистем, A2A выступает в качестве универсального уровня обмена сообщениями, позволяя агентам от разных поставщиков и платформ беспрепятственно координировать свои действия.

Консенсус по стеку протоколов, наметившийся к 2026 году, очевиден: MCP для интеграции инструментов, A2A для связи между агентами и AP2 (Agent Payments Protocol) для коммерции. Вместе эти стандарты обеспечивают существование «невидимой экономики» — автономных систем, работающих в фоновом режиме, координирующих действия и проводящих расчеты по транзакциям без вмешательства человека.

Ускорение внедрения в реальном корпоративном секторе​

Мультиагентная оркестрация вышла за рамки доказательства концепции. В сфере здравоохранения ИИ - агенты теперь координируют прием пациентов, обработку страховых претензий и аудит соответствия нормативным требованиям, повышая вовлеченность пациентов и эффективность плательщиков. В управлении цепочками поставок несколько агентов сотрудничают в разных дисциплинах и географических регионах, коллективно перенаправляя грузы, выявляя риски и корректируя ожидания по доставке в режиме реального времени.

Поставщик ИТ - услуг Getronics использовал мультиагентные системы для автоматизации более 1 миллиона ИТ - тикетов ежегодно путем интеграции таких платформ, как ServiceNow. В розничной торговле агентные системы позволяют проводить гиперперсонализированные акции и применять стратегии ценообразования, основанные на спросе, которые адаптируются непрерывно.

Согласно недавним опросам предприятий, к 2028 году 38 % организаций ожидают, что ИИ - агенты станут полноправными членами команд наряду с людьми. Модель смешанной команды — в которой ИИ - агенты предлагают и выполняют задачи, а люди осуществляют надзор и управление — становится новым операционным стандартом.

Блокчейн - мост: автономные экономические акторы​

Возможно, самым революционным событием является слияние мультиагентного ИИ и технологии блокчейн, создающее новый уровень цифровой коммерции, где агенты функционируют как независимые экономические участники.

Agentic Wallets от Coinbase предоставляют специально созданную криптоинфраструктуру для автономных агентов, позволяя им самостоятельно управлять цифровыми активами, совершать сделки и проводить платежи с использованием стейблкоинов. Интеграция возможностей вывода ИИ Solana непосредственно в криптокошельки представляет собой еще одну важную веху.

Эффект измерим. ИИ - агенты могут обеспечить 15–20 % объема децентрализованных финансов (DeFi) к концу 2025 года, а данные начала 2026 года показывают, что они на пути к превышению этого прогноза. На платформе рынков предсказаний Polymarket ИИ - агенты уже обеспечивают более 30 % торговой активности.

Стандарт Ethereum ERC-8004 под названием «Trustless Agents» решает проблемы доверия, присущие автономным системам, с помощью ончейн - реестров, портативных идентификаторов агентов на базе NFT, проверяемых механизмов обратной связи для построения рейтингов доверия и подключаемых доказательств для результатов работы. Совместные усилия Coinbase, Ethereum Foundation, MetaMask и других ведущих организаций привели к созданию расширения A2A x402 для криптоплатежей на базе агентов, которое уже запущено в эксплуатацию.

Рыночные возможности в 50 миллиардов долларов​

Финансовые ставки колоссальны. Глобальный рынок ИИ-агентов достиг 5,1 млрд долларов в 2024 году и, согласно прогнозам, вырастет до 47,1 млрд долларов к 2030 году. Конкретно в криптосфере токены ИИ-агентов продемонстрировали взрывной рост: сектор расширился с 23 млрд долларов до более чем 50 млрд долларов менее чем за год.

Ведущие проекты включают NEAR Protocol, чья высокая пропускная способность и быстрая финализация привлекают приложения на базе ИИ-агентов; Bittensor (TAO), обеспечивающий работу децентрализованного машинного обучения; Fetch.ai (FET), позволяющий создавать автономных экономических агентов; и Virtuals Protocol (VIRTUAL), цена которого подскочила на 850% в конце 2024 года, достигнув рыночной капитализации около 800 млн долларов.

Венчурный капитал активно вливается в инфраструктуру для коммерции между агентами (agent-to-agent). Общий рынок блокчейна к 2027 году прогнозируется на уровне 162,84 млрд долларов, при этом мультиагентные ИИ-системы станут значимым драйвером роста.

Возникновение двух архитектурных моделей​

Мультиагентные системы обычно следуют одному из двух паттернов проектирования, каждый из которых имеет свои особенности:

Иерархическая архитектура: Ведущий агент координирует работу специализированных субагентов, оптимизируя сотрудничество. Эта модель вводит центральные точки контроля и надзора, что делает ее привлекательной для предприятий, требующих четкого управления и подотчетности. Люди-контролеры взаимодействуют в основном с ведущим агентом, который делегирует задачи специалистам.

Пиринговая (Peer-to-Peer) архитектура: Агенты взаимодействуют напрямую без центрального контроллера. Это требует надежных протоколов связи, но обеспечивает большую устойчивость и децентрализацию. Данная модель эффективна в сценариях, где ни один агент не обладает полной видимостью или полномочиями, например, в межорганизационных цепочках поставок или децентрализованных финансовых системах.

Выбор между этими моделями зависит от конкретного случая использования. Корпоративные ИТ-отделы и сфера здравоохранения склоняются к иерархическим системам для обеспечения соответствия нормативным требованиям и возможности аудита, в то время как DeFi и блокчейн-коммерция отдают предпочтение P2P-моделям, соответствующим принципам децентрализации.

Дефицит доверия и человеческий надзор​

Несмотря на быстрый технический прогресс, доверие остается критическим узким местом. В 2024 году 43% руководителей выразили уверенность в полностью автономных ИИ-агентах. К 2025 году этот показатель упал до 22%, при этом 60% не доверяют агентам выполнение задач без присмотра.

Это не регресс, а этап созревания. По мере того как организации внедряют агентов в реальную эксплуатацию, они сталкиваются с пограничными случаями, сбоями в координации и редкими, но масштабными ошибками. Индустрия реагирует на это не сокращением автономии, а пересмотром механизмов надзора.

Формирующаяся модель рассматривает ИИ-агентов как «предлагаемых исполнителей», а не как лиц, принимающих окончательные решения. Агенты анализируют данные, рекомендуют действия и выполняют предварительно одобренные рабочие процессы, в то время как люди устанавливают ограничения, проверяют результаты и вмешиваются при возникновении исключений. Надзор становится базовым принципом проектирования, а не второстепенной задачей.

Согласно Forrester, 75% руководителей в сфере клиентского опыта теперь рассматривают ИИ как усилитель человеческих возможностей, а не как замену человеку, и 61% организаций верят в трансформационный потенциал агентного ИИ при условии надлежащего управления.

Взгляд в будущее: мультимодальная координация и расширенные возможности​

Дорожная карта мультиагентных систем на 2026 год включает значительное расширение возможностей. MCP эволюционирует для поддержки изображений, видео, аудио и других типов медиа. Это означает, что агенты будут не просто читать и писать — они будут видеть, слышать и, возможно, наблюдать.

В конце 2025 года усилилась интеграция технологии блокчейн для подписей, подтверждения происхождения (provenance) и верификации, что обеспечивает неизменяемые логи действий агентов, критически важные для комплаенса и подотчетности. Этот тренд ускоряется в 2026 году, так как предприятия требуют «аудируемого» ИИ.

Мультиагентная оркестрация переходит из разряда экспериментальных технологий в категорию базовой инфраструктуры. К концу 2026 года она станет основой операционной деятельности ведущих предприятий, будучи внедренной не как отдельная функция, а как фундаментальный слой бизнес-процессов.

Инфраструктурный слой, который меняет всё​

Мультиагентные ИИ-системы представляют собой не просто постепенное улучшение, а смену парадигмы в создании интеллектуальных систем. Благодаря стандартизации связи через MCP и A2A, интеграции с блокчейном для обеспечения доверия и платежей, а также внедрению человеческого надзора как основного принципа проектирования, индустрия создает инфраструктуру для автономной экономики.

ИИ-агенты больше не являются пассивными инструментами, ожидающими команд человека. Они — активные участники цифровой коммерции, управляющие активами, координирующие рабочие процессы и выполняющие сложные многоэтапные процессы. Вопрос уже не в том, трансформируют ли мультиагентные системы корпоративные операции и цифровые финансы, а в том, как быстро организации смогут адаптироваться к новой реальности.

Для разработчиков, работающих на блокчейн-инфраструктуре, конвергенция мультиагентного ИИ и криптотехнологий открывает беспрецедентные возможности. Агентам нужна надежная и высокопроизводительная блокчейн-инфраструктура для масштабной работы.

BlockEden.xyz предоставляет API-инфраструктуру корпоративного уровня для блокчейн-сетей, на которых работают приложения с ИИ-агентами. Изучите наши услуги, чтобы создавать автономные системы на фундаменте, предназначенном для мультиагентного будущего.

Источники​

• MCP и мультиагентный ИИ: создание коллективного интеллекта 2026
• MCP против A2A: протоколы для мультиагентного взаимодействия 2026
• Model Context Protocol — Википедия
• Что такое Model Context Protocol (MCP)?
• Архитектурные паттерны Model Context Protocol для мультиагентных систем ИИ
• Анонс протокола Agent2Agent (A2A)
• Что такое протокол Agent2Agent (A2A)? | IBM
• Протоколы ИИ-агентов 2026: полное руководство по стандартизации коммуникации ИИ
• Анонс протокола платежей агентов (AP2) | Блог Google Cloud
• Лучшие токены ИИ-агентов по рыночной капитализации | CoinMarketCap
• Топ-10 криптомонет ИИ-агентов для покупки в 2026 году
• 9 лучших ИИ-криптомонет в 2026 году (по рыночной капитализации)
• Gartner прогнозирует, что к 2026 году 40% корпоративных приложений будут включать специализированных ИИ-агентов
• Корпоративные ИИ-агенты 2026: основные сценарии использования, ROI и влияние на бизнес
• Раскрытие потенциала мультиагентных систем в 2026 году | Computer Weekly
• Тренды ИИ-агентов на 2026 год: 7 изменений, за которыми стоит следить
• Coinbase запускает агентные кошельки для автономных ИИ-агентов
• Агентный ИИ в DeFi: рассвет автономных ончейн-финансов
• Coinbase запускает криптокошельки для ИИ-агентов
• Рост автономной экономики: слияние ИИ-агентов и блокчейна
• Революция децентрализованного ИИ на Ethereum набирает обороты благодаря трансформации агентных стандартов в 2026 году

Каждый раз, когда вы обращаетесь к ChatGPT, Claude или Gemini, вы доверяете невидимому черному ящику. Версия модели? Неизвестна. Точные веса? Проприетарны. Был ли результат сгенерирован той моделью, о которой вы думаете, или незаметно обновленным вариантом? Проверить невозможно. Для обычных пользователей, спрашивающих о рецептах или фактах, эта непрозрачность просто досадна. Для высокорискового принятия решений с помощью ИИ — алгоритмов финансовой торговли, медицинской диагностики, анализа юридических контрактов — это фундаментальный кризис доверия.

Gensyn's Judge, запущенный в конце 2025 года и выходящий в промышленную эксплуатацию в 2026 году, предлагает радикальную альтернативу: криптографически проверяемую оценку ИИ, где каждый инференс воспроизводим с точностью до бита. Вместо того чтобы доверять OpenAI или Anthropic в предоставлении верной модели, Judge позволяет любому проверить, что конкретная, заранее согласованная модель ИИ была выполнена детерминированно на реальных входных данных — с использованием криптографических доказательств, гарантирующих, что результаты не могут быть подделаны.

Техническим прорывом стала Verde, система верификации Gensyn, которая устраняет недетерминированность вычислений с плавающей точкой — бич воспроизводимости ИИ. Обеспечивая побитово-точные вычисления на разных устройствах, Verde гарантирует, что запуск одной и той же модели на NVIDIA A100 в Лондоне и на AMD MI250 в Токио даст идентичные результаты, доказуемые ончейн. Это открывает возможности для проверяемого ИИ в децентрализованных финансах, автономных агентах и любых приложениях, где прозрачность не является опцией — это вопрос выживания.

Проблема непрозрачных API: доверие без проверки​

Индустрия ИИ работает на API. Разработчики интегрируют GPT-4 от OpenAI, Claude от Anthropic или Gemini от Google через REST-эндпоинты, отправляя промпты и получая ответы. Но эти API фундаментально непрозрачны:

Неопределенность версии: когда вы вызываете gpt-4, какую именно версию вы получаете? GPT-4-0314? GPT-4-0613? Незаметно обновленный вариант? Провайдеры часто выпускают патчи без публичных анонсов, меняя поведение модели в одночасье.

Отсутствие аудиторского следа: ответы API не содержат криптографического доказательства того, какая модель их сгенерировала. Если OpenAI предоставляет цензурированный или предвзятый вариант для определенных регионов или клиентов, у пользователей нет способа это обнаружить.

Скрытая деградация: провайдеры могут «лоботомизировать» модели для снижения затрат — ухудшая качество инференса при сохранении того же контракта API. Пользователи сообщают, что GPT-4 со временем становится «глупее», но без прозрачного версионирования такие утверждения остаются лишь предположениями.

Недетерминированные выходные данные: даже два запроса к одной и той же модели с идентичными входными данными могут дать разные результаты из-за настроек температуры, батчинга или аппаратных ошибок округления чисел с плавающей точкой. Это делает аудит невозможным — как проверить корректность, если результаты невоспроизводимы?

Для повседневных приложений эти проблемы — лишь неудобства. Для принятия высокорисковых решений они являются блокирующими факторами. Рассмотрим примеры:

Алгоритмическая торговля: хедж-фонд развертывает ИИ-агента, управляющего позициями в DeFi на сумму 50 миллионов долларов. Агент полагается на GPT-4 для анализа рыночных настроений на основе постов в X. Если модель незаметно обновится в середине торговой сессии, показатели настроений изменятся непредсказуемо, что приведет к непреднамеренным ликвидациям. У фонда нет доказательств некорректного поведения модели; логи OpenAI не подлежат публичному аудиту.

Медицинская диагностика: больница использует модель ИИ для назначения лечения рака. Регламенты требуют, чтобы врачи документировали процессы принятия решений. Но если версию модели ИИ невозможно проверить, аудиторский след будет неполным. Иск о врачебной ошибке может зависеть от доказательства того, какая именно модель сгенерировала рекомендацию — что невозможно в случае с непрозрачными API.

Управление DAO: децентрализованная организация использует ИИ-агента для голосования по предложениям казначейства. Члены сообщества требуют доказательств того, что агент использовал утвержденную модель, а не модифицированный вариант, способствующий определенным результатам. Без криптографической проверки голосование не обладает легитимностью.

Это тот самый разрыв доверия, на который нацелен Gensyn: поскольку ИИ становится неотъемлемой частью процесса принятия критически важных решений, невозможность проверить подлинность и поведение модели становится «фундаментальным препятствием для развертывания агентного ИИ в средах с высокими рисками».

Judge: протокол верифицируемой оценки ИИ​

Judge решает проблему непрозрачности путем выполнения заранее согласованных детерминированных моделей ИИ на реальных входных данных и фиксации результатов в блокчейне, где любой может их оспорить. Вот как работает протокол:

1. Фиксация модели: участники согласовывают модель ИИ — её архитектуру, веса и конфигурацию инференса. Эта модель хешируется и фиксируется ончейн. Хеш служит криптографическим отпечатком: любое отклонение от согласованной модели дает другой хеш.

2. Детерминированное выполнение: Judge запускает модель, используя Gensyn's Reproducible Runtime, который гарантирует побитово-точную воспроизводимость на разных устройствах. Это устраняет недетерминированность вычислений с плавающей точкой — критически важную инновацию, которую мы рассмотрим чуть позже.

3. Публичная фиксация: после инференса Judge публикует результат (или его хеш) ончейн. Это создает постоянную, подлежащую аудиту запись того, что модель выдала для конкретных входных данных.

4. Период оспаривания: любой может оспорить результат, повторно выполнив модель независимо. Если результат отличается, подается доказательство мошенничества (fraud proof). Механизм делегирования с арбитражем (refereed delegation mechanism) системы Verde точно определяет оператора в вычислительном графе, на котором разошлись результаты.

5. Слэшинг за мошенничество: если оспаривающий докажет, что Judge выдал неверные результаты, первоначальный исполнитель штрафуется (слэшинг застейканных токенов). Это выстраивает экономические стимулы: исполнители максимизируют прибыль, выполняя модели корректно.

Judge превращает оценку ИИ из принципа «доверьтесь поставщику API» в принцип «проверьте криптографическое доказательство». Поведение модели становится публичным, проверяемым и обязательным к исполнению — оно больше не скрыто за проприетарными эндпоинтами.

Verde: Устранение недетерминизма вычислений с плавающей точкой​

Основная техническая проблема верифицируемого ИИ — это детерминизм. Нейронные сети выполняют миллиарды операций с плавающей точкой во время инференса. На современных GPU эти операции не являются идеально воспроизводимыми:

Неассоциативность: Сложение с плавающей точкой не является ассоциативным. (a + b) + c может дать результат, отличный от a + (b + c), из-за ошибок округления. GPU параллельно суммируют данные на тысячах ядер, и порядок накопления промежуточных сумм варьируется в зависимости от оборудования и версии драйвера.

Вариативность планирования ядер: Ядра GPU (например, для матричного умножения или механизма внимания) могут выполняться в разном порядке в зависимости от рабочей нагрузки, оптимизаций драйвера или архитектуры оборудования. Даже запуск одной и той же модели на одном и том же GPU дважды может дать разные результаты, если планирование ядер отличается.

Зависимость от размера пакета (batch size): Исследования показали, что инференс LLM является недетерминированным на системном уровне, поскольку результат зависит от размера пакета. Многие ядра (matmul, RMSNorm, attention) меняют числовой результат в зависимости от того, сколько образцов обрабатывается одновременно — инференс с размером пакета 1 дает иные значения, чем те же входные данные в пакете из 8.

Эти проблемы делают стандартные модели ИИ непригодными для проверки в блокчейне. Если два валидатора повторно запустят один и тот же инференс и получат немного разные результаты, кто из них прав? Без детерминизма консенсус невозможен.

Verde решает эту проблему с помощью RepOps (Reproducible Operators) — библиотеки, которая устраняет аппаратный недетерминизм путем контроля порядка операций с плавающей точкой на всех устройствах. Вот как это работает:

Канонический порядок редукции: RepOps обеспечивает детерминированный порядок суммирования частичных результатов в таких операциях, как матричное умножение. Вместо того чтобы позволять планировщику GPU принимать решение, RepOps явно указывает: «суммировать столбец 0, затем столбец 1, затем столбец 2...» на любом оборудовании. Это гарантирует, что (a + b) + c всегда вычисляется в одной и той же последовательности.

Кастомные ядра CUDA: Gensyn разработала оптимизированные ядра, в которых воспроизводимость приоритетнее чистой скорости. Матричные умножения RepOps требуют менее 30% накладных расходов по сравнению со стандартным cuBLAS — разумный компромисс ради детерминизма.

Фиксация версий драйверов: Verde использует GPU-драйверы с фиксированными версиями и канонические конфигурации, гарантируя, что одна и та же модель, исполняемая на разном оборудовании, выдает идентичные побитовые результаты. Модель, работающая на NVIDIA A100 в одном дата-центре, побитово совпадает с результатом AMD MI250 в другом.

Это прорыв, который делает возможной проверку в системе Judge: побитовая воспроизводимость означает, что валидаторы могут независимо подтверждать результаты, не доверяя исполнителям. Если хеш совпадает, инференс верен — это математически доказуемо.

Арбитражное делегирование: эффективная проверка без полного пересчета​

Даже при детерминированном исполнении наивная проверка инференса ИИ обходится дорого. Модели с 70 миллиардами параметров, генерирующей 1 000 токенов, может потребоваться 10 GPU-часов. Если валидаторы должны заново запускать каждый инференс для проверки правильности, стоимость проверки будет равна стоимости исполнения, что лишает децентрализацию смысла.

Механизм арбитражного делегирования Verde делает проверку экспоненциально дешевле:

Несколько недоверенных исполнителей: Вместо одного исполнителя Judge назначает задачи нескольким независимым провайдерам. Каждый запускает один и тот же инференс и отправляет результаты.

Расхождения инициируют расследование: Если все исполнители согласны, результат принимается — дальнейшая проверка не требуется. Если результаты расходятся, Verde инициирует состязательную игру (challenge game).

Бинарный поиск по графу вычислений: Verde не пересчитывает весь инференс. Вместо этого выполняется бинарный поиск по вычислительному графу модели, чтобы найти первый оператор, где результаты расходятся. Это позволяет точно определить конкретный слой (например, «слой внимания 47, голова 8»), вызвавший расхождение.

Минимальные вычисления арбитра: Арбитр (которым может быть смарт-контракт или валидатор с ограниченными вычислительными ресурсами) проверяет только спорный оператор, а не весь прямой проход. Для модели с 70 млрд параметров и 80 слоями это сокращает проверку до анализа примерно 7 слоев (log₂ 80) в худшем случае.

Этот подход более чем на 1 350% эффективнее, чем наивная репликация (где каждый валидатор пересчитывает всё). Gensyn объединяет криптографические доказательства, теорию игр и оптимизированные процессы, чтобы гарантировать правильное исполнение без избыточных вычислений.

Результат: Judge может верифицировать рабочие нагрузки ИИ в масштабе, создавая децентрализованные сети инференса, где тысячи недоверенных узлов предоставляют вычислительные мощности, а нечестные исполнители выявляются и штрафуются.

Принятие решений в ИИ с высокими ставками: почему важна прозрачность​

Целевой рынок Judge — это не простые чат-боты, а приложения, где верифицируемость является не просто приятным дополнением, а нормативным или экономическим требованием. Вот сценарии, в которых непрозрачные API терпят катастрофический крах:

Децентрализованные финансы (DeFi): Автономные торговые агенты управляют активами на миллиарды долларов. Если агент использует модель ИИ для принятия решения о ребалансировке портфеля, пользователям нужны доказательства того, что модель не была подделана. Judge обеспечивает ончейн-проверку: агент фиксирует хеш конкретной модели, совершает сделки на основе её результатов, и любой может оспорить логику принятия решений. Такая прозрачность предотвращает рагпуллы (rug pulls), когда злоумышленники заявляют: «ИИ приказал мне ликвидировать средства», не имея доказательств.

Соблюдение нормативных требований: Финансовые институты, использующие ИИ для кредитного скоринга, обнаружения мошенничества или борьбы с отмыванием денег (AML), проходят аудит. Регуляторы требуют объяснений: «Почему модель отметила эту транзакцию?». Непрозрачные API не оставляют аудиторского следа. Judge создает неизменяемую запись версии модели, входных и выходных данных, удовлетворяя требования комплаенса.

Алгоритмическое управление: Децентрализованные автономные организации (DAO) используют агентов ИИ для предложения или голосования по решениям управления. Члены сообщества должны убедиться, что агент использовал утвержденную модель, а не взломанный вариант. С помощью Judge DAO кодирует хеш модели в своем смарт-контракте, и каждое решение включает криптографическое доказательство правильности.

Медицинский и юридический ИИ: Системы здравоохранения и права требуют подотчетности. Врачу, диагностирующему рак с помощью ИИ, необходимо задокументировать точную версию используемой модели. Юристу, составляющему контракты с ИИ, нужно доказать, что результат получен от проверенной, непредвзятой модели. Ончейн-аудит Judge предоставляет такие доказательства.

Рынки предсказаний и оракулы: Проекты вроде Polymarket используют ИИ для разрешения исходов пари (например, «Произойдет ли это событие?»). Если решение зависит от модели ИИ, анализирующей новостные статьи, участникам нужны доказательства того, что моделью не манипулировали. Judge верифицирует инференс ИИ-оракула, предотвращая споры.

В каждом из этих случаев общая нить такова: доверия без прозрачности недостаточно. Как отмечает VeritasChain, системам ИИ нужны «криптографические бортовые самописцы» — неизменяемые логи, доказывающие произошедшее в случае возникновения споров.

Альтернатива на основе доказательств с нулевым разглашением: сравнение Verde и ZKML​

Judge — не единственный подход к верифицируемому ИИ. Машинное обучение с нулевым разглашением (ZKML) достигает аналогичных целей с помощью zk-SNARKs: криптографических доказательств того, что вычисление было выполнено правильно, без раскрытия входных данных или весов модели.

Как Verde соотносится с ZKML?

Стоимость верификации: ZKML требует примерно в 1 000 раз больше вычислений, чем исходный инференс, для генерации доказательств (оценки исследователей). Модели с 70 миллиардами параметров, требующей 10 GPU-часов для инференса, может потребоваться 10 000 GPU-часов для создания доказательства. Арбитражное делегирование Verde логарифмично: проверка примерно 7 слоев вместо 80 дает 10-кратное сокращение, а не 1 000-кратное увеличение.

Сложность прувера: ZKML требует специализированного оборудования (например, кастомных ASIC для схем zk-SNARK) для эффективной генерации доказательств. Verde работает на стандартных GPU — участвовать может любой майнер с игровым ПК.

Компромиссы в конфиденциальности: Сильной стороной ZKML является приватность — доказательства ничего не раскрывают о входных данных или весах модели. Детерминированное выполнение Verde прозрачно: входные и выходные данные являются публичными (хотя веса могут быть зашифрованы). Для принятия важных решений прозрачность часто желательна. DAO, голосующее за распределение средств казначейства, хочет иметь публичные аудиторские следы, а не скрытые доказательства.

Масштаб доказательства: ZKML практически ограничен инференсом — доказательство обучения неосуществимо при текущих вычислительных затратах. Verde поддерживает верификацию как инференса, так и обучения (более широкий протокол Gensyn верифицирует распределенное обучение).

Реальное внедрение: Проекты ZKML, такие как Modulus Labs, добились прорывов (верификация моделей с 18 млн параметров ончейн), но остаются ограниченными небольшими моделями. Детерминированная среда выполнения Verde обрабатывает модели с более чем 70 млрд параметров в промышленной эксплуатации.

ZKML превосходит в тех случаях, когда конфиденциальность имеет первостепенное значение — например, при верификации биометрической аутентификации (Worldcoin) без раскрытия сканов радужной оболочки глаза. Verde лучше подходит там, где целью является прозрачность — доказательство того, что конкретная публичная модель была выполнена правильно. Оба подхода дополняют друг друга, а не конкурируют.

Экосистема Gensyn: от Judge до децентрализованного обучения​

Judge является одним из компонентов более широкого видения Gensyn: децентрализованной сети для вычислений машинного обучения. Протокол включает в себя:

Уровень исполнения: Согласованное выполнение ML на гетерогенном оборудовании (потребительские GPU, корпоративные кластеры, граничные устройства). Gensyn стандартизирует рабочие нагрузки инференса и обучения, обеспечивая совместимость.

Уровень верификации (Verde): Проверка без доверия (trustless) с использованием арбитражного делегирования. Нечестные исполнители обнаруживаются и штрафуются.

Peer-to-peer коммуникация: Распределение рабочей нагрузки между устройствами без централизованной координации. Майнеры получают задачи, выполняют их и отправляют доказательства напрямую в блокчейн.

Децентрализованная координация: Смарт-контракты на роллапе Ethereum идентифицируют участников, распределяют задачи и обрабатывают платежи без необходимости получения разрешений (permissionless).

Публичный тестнет Gensyn был запущен в марте 2025 года, а запуск мейннета запланирован на 2026 год. Публичная продажа токенов $AI состоялась в декабре 2025 года, установив экономические стимулы для майнеров и валидаторов.

Judge вписывается в эту экосистему как уровень оценки: в то время как основной протокол Gensyn отвечает за обучение и инференс, Judge гарантирует верифицируемость этих результатов. Это создает «маховик»:

Разработчики обучают модели в децентрализованной сети Gensyn (что дешевле, чем AWS, благодаря использованию недоиспользуемых потребительских GPU).

Модели развертываются с использованием Judge, гарантирующим целостность оценки. Приложения потребляют инференс через API Gensyn, но, в отличие от OpenAI, каждый результат включает криптографическое доказательство.

Валидаторы зарабатывают вознаграждения, проверяя доказательства и выявляя мошенничество, что согласовывает экономические стимулы с безопасностью сети.

Доверие масштабируется по мере того, как все больше приложений внедряют верифицируемый ИИ, снижая зависимость от централизованных провайдеров.

Конечная цель: обучение и инференс ИИ, которые являются доказуемо правильными, децентрализованными и доступными для всех, а не только для крупных технологических компаний.

Проблемы и открытые вопросы​

Подход Judge является революционным, но остается ряд проблем:

Накладные расходы на производительность: Замедление RepOps на 30 % приемлемо для верификации, но если каждый инференс должен выполняться детерминированно, приложения, чувствительные к задержкам (высокочастотная торговля, автономные транспортные средства), могут предпочесть более быстрые, неверифицируемые альтернативы. Дорожная карта Gensyn, вероятно, включает дальнейшую оптимизацию RepOps, но существует фундаментальный компромисс между скоростью и детерминизмом.

Фрагментация версий драйверов: Verde предполагает использование драйверов фиксированных версий, но производители GPU постоянно выпускают обновления. Если одни майнеры используют CUDA 12.4, а другие — 12.5, побитовая воспроизводимость нарушается. Gensyn должна обеспечить строгое управление версиями, что усложняет процесс подключения майнеров.

Секретность весов модели: Прозрачность Judge является преимуществом для публичных моделей, но недостатком для проприетарных. Если хедж-фонд обучает ценную торговую модель, ее развертывание на Judge раскрывает веса конкурентам (через ончейн-обязательство). Альтернативы на базе ZKML могут быть предпочтительнее для секретных моделей, что говорит о том, что Judge ориентирован на открытые или полуоткрытые приложения ИИ.

Задержка разрешения споров: Если челленджер заявляет о мошенничестве, разрешение спора с помощью бинарного поиска требует нескольких ончейн-транзакций (каждый раунд сужает область поиска). Высокочастотные приложения не могут ждать финализации часами. Gensyn может внедрить оптимистичную верификацию (предположение о правильности, если нет оспаривания в течение определенного окна), чтобы сократить задержки.

Устойчивость к атаке Сивиллы при арбитражном делегировании: Если несколько исполнителей должны прийти к согласию, что мешает одной организации контролировать всех исполнителей через подставные личности? Gensyn, вероятно, использует выбор на основе стейка (валидаторы с высокой репутацией выбираются предпочтительно) в сочетании со слэшингом для предотвращения сговора, но экономические пороги должны быть тщательно откалиброваны.

Это не непреодолимые препятствия, а инженерные задачи. Основная инновация (детерминированный ИИ + криптографическая верификация) надежна. Детали реализации будут совершенствоваться по мере перехода от тестнета к мейннету.

Путь к верифицируемому ИИ: пути внедрения и соответствие рынку​

Успех Judge зависит от принятия. Какие приложения первыми внедрят верифицируемый ИИ?

DeFi-протоколы с автономными агентами: DAO Aave, Compound или Uniswap могли бы интегрировать агентов, верифицированных с помощью Judge, для управления казначейством. Сообщество голосует за утверждение хэша модели, и все решения агентов включают доказательства. Такая прозрачность укрепляет доверие, что критически важно для легитимности DeFi.

Рынки предсказаний и оракулы: Платформы вроде Polymarket или Chainlink могли бы использовать Judge для разрешения ставок или предоставления ценовых фидов. Модели ИИ, анализирующие настроения, новости или ончейн-активность, будут выдавать верифицируемые результаты, что исключит споры о манипулировании оракулами.

Децентрализованная идентификация и KYC: Проекты, требующие верификации личности на базе ИИ (оценка возраста по селфи, проверка подлинности документов), получают выгоду от аудиторского следа Judge. Регуляторы принимают криптографические доказательства соответствия, не доверяя централизованным провайдерам идентификации.

Модерация контента для социальных сетей: Децентрализованные социальные сети (Farcaster, Lens Protocol) могли бы развернуть модераторов на базе ИИ, верифицированных Judge. Члены сообщества смогут убедиться, что модель модерации не является предвзятой или подверженной цензуре, что гарантирует нейтральность платформы.

Платформы AI-as-a-Service (ИИ как услуга): Разработчики, создающие ИИ-приложения, могут предлагать «верифицируемый инференс» как премиальную функцию. Пользователи будут доплачивать за доказательства, что позволит отличать такие сервисы от непрозрачных альтернатив.

Общая черта: приложения, в которых доверие обходится дорого (из-за регулирования, децентрализации или высоких ставок), а стоимость верификации приемлема (по сравнению с ценностью определенности).

Judge не заменит OpenAI для потребительских чат-ботов — пользователям не важно, верифицируем ли GPT-4, когда они ищут идеи для рецептов. Но для финансовых алгоритмов, медицинских инструментов и систем управления верифицируемый ИИ — это будущее.

Верифицируемость как новый стандарт​

Judge от Gensyn представляет собой смену парадигмы: оценка ИИ переходит от принципа «доверяй провайдеру» к принципу «проверяй доказательство». Технический фундамент — побитово точная воспроизводимость через Verde, эффективная проверка через реферируемое делегирование и ончейн-журналы аудита — делает этот переход практическим, а не просто амбициозным.

Последствия выходят далеко за пределы Gensyn. Если верифицируемый ИИ станет стандартом, централизованные провайдеры потеряют свои конкурентные преимущества. Ценностное предложение OpenAI — это не только возможности GPT-4, но и удобство отсутствия необходимости управлять инфраструктурой. Но если Gensyn докажет, что децентрализованный ИИ может сравниться с централизованным по производительности, обладая при этом дополнительной верифицируемостью, у разработчиков не будет причин привязываться к проприетарным API.

Гонка началась. ZKML-проекты (Modulus Labs, биометрическая система Worldcoin) делают ставку на доказательства с нулевым разглашением. Детерминированные среды выполнения (Verde от Gensyn, EigenAI) ставят на воспроизводимость. Оптимистичные подходы (блокчейн ИИ-оракулы) полагаются на доказательства мошенничества (fraud proofs). У каждого пути есть свои компромиссы, но цель одна: системы ИИ, в которых результаты доказуемы, а не просто правдоподобны.

Для принятия решений с высокими ставками это не опция, а необходимость. Регуляторы не примут аргумент «просто поверьте нам» от поставщиков ИИ в финансах, здравоохранении или юриспруденции. DAO не будут делегировать управление казначейством агентам, работающим по принципу «черного ящика». И по мере того как автономные системы ИИ становятся мощнее, общественность будет требовать прозрачности.

Judge — это первая готовая к эксплуатации система, выполняющая это обещание. Тестнет запущен. Криптографические основы надежны. Рынок — с 27 млрд $ в крипто-активах ИИ-агентов, миллиардами активов в DeFi под управлением алгоритмов и растущим регуляторным давлением — готов.

Эра непрозрачных ИИ-API заканчивается. Начинается эпоха верифицируемого интеллекта. И Judge от Gensyn указывает путь.

Источники:

• Introducing Judge | Gensyn Blog
• Gensyn launches verifiable AI evaluation system Judge | Bitget News
• Verde Verification System In Production | Gensyn
• Verde: a verification system for machine learning over untrusted nodes | Gensyn
• Verde: Verification via Refereed Delegation for Machine Learning Programs | arXiv
• EigenAI: Deterministic Inference, Verifiable Results | arXiv
• Deterministic Verification Architecture for AI Systems | Medium
• The Gensyn Protocol | Gensyn Docs
• Gensyn | the network for machine intelligence
• Gensyn Public Testnet | Gensyn Docs
• ZKML: Verifiable Machine Learning using Zero-Knowledge Proof | Kudelski Security
• The Verification Imperative: Why AI Trading Systems Need Cryptographic Flight Recorders | Medium
• Verifiable AI Agents: A Cryptographic Approach to Creating a Transparent Financial Ecosystem | CoinCentral
• A Framework for Cryptographic Verifiability of End-to-End AI Pipelines | arXiv

2 февраля 2026 года экономика ИИ-агентов сделала важный шаг вперед. Компания Nillion запустила Blacklight — уровень верификации, реализующий стандарт ERC-8004, чтобы решить один из самых насущных вопросов блокчейна: как доверять ИИ-агенту, которого вы никогда не встречали?

Ответом является не просто показатель репутации или централизованный реестр. Это пятиэтапный процесс верификации, подкрепленный криптографическими доказательствами, программируемым аудитом и сетью узлов, управляемых сообществом. Поскольку автономные агенты все чаще совершают сделки, управляют казначействами и координируют кроссчейн-активность, Blacklight представляет собой инфраструктуру, обеспечивающую координацию ИИ без доверия (trustless) в масштабе.

Проблема доверия, которую ИИ-агенты не могут решить в одиночку​

Цифры говорят сами за себя. На долю ИИ-агентов сейчас приходится 30% объема торгов на Polymarket, они управляют стратегиями доходности DeFi в нескольких протоколах и автономно выполняют сложные рабочие процессы. Но существует фундаментальное препятствие: как агенты могут проверять надежность друг друга без предварительно установленных отношений?

Традиционные системы полагаются на централизованные органы, выдающие учетные данные. Обещание Web3 иное — верификация без доверия с помощью криптографии и консенсуса. Тем не менее, до появления ERC-8004 не существовало стандартизированного способа для агентов доказывать свою подлинность, отслеживать свое поведение или подтверждать логику принятия решений в блокчейне (on-chain).

Это не просто теоретическая проблема. Как объясняет Давиде Крапис, «ERC-8004 обеспечивает децентрализованное взаимодействие ИИ-агентов, устанавливает коммерцию без доверия и улучшает системы репутации на Ethereum». Без этого торговля между агентами остается ограниченной закрытыми экосистемами или требует ручного контроля, что сводит на нет саму суть автономии.

ERC-8004: Инфраструктура доверия из трех реестров​

Стандарт ERC-8004, который был запущен в основной сети Ethereum 29 января 2026 года, устанавливает модульный уровень доверия через три ончейн-реестра:

Identity Registry (Реестр идентификации): Использует ERC-721 для предоставления переносимых идентификаторов агентов. Каждый агент получает невзаимозаменяемый токен (NFT), представляющий его уникальную личность в сети, что обеспечивает узнаваемость на разных платформах и предотвращает подмену личности.

Reputation Registry (Реестр репутации): Собирает стандартизированные отзывы и рейтинги. В отличие от централизованных систем отзывов, фидбек записывается в блокчейне с криптографическими подписями, создавая неизменяемый аудиторский след. Любой желающий может просмотреть эту историю и создать собственные алгоритмы репутации.

Validation Registry (Реестр валидации): Поддерживает криптографическую и экономическую проверку работы агента. Именно здесь происходит программируемый аудит — валидаторы могут повторно выполнять вычисления, проверять доказательства с нулевым разглашением или использовать доверенные среды исполнения (TEE) для подтверждения правильности действий агента.

Гениальность ERC-8004 заключается в его универсальном дизайне. Как отмечается в технической спецификации, стандарт поддерживает различные методы валидации: «повторное выполнение задач с обеспечением залогом (вдохновленное такими системами, как EigenLayer), проверка доказательств машинного обучения с нулевым разглашением (zkML) и аттестации из доверенных сред исполнения (TEE)».

Эта гибкость имеет значение. Арбитражный агент DeFi может использовать доказательства zkML для проверки своей торговой логики, не раскрывая стратегию. Агент цепочки поставок может использовать аттестации TEE, чтобы доказать, что он правильно получил доступ к реальным данным. Агент кроссчейн-моста может полагаться на криптоэкономическую валидацию со слэшингом (slashing) для обеспечения честного исполнения.

Пятиэтапный процесс верификации Blacklight​

Реализация ERC-8004 от Nillion в Blacklight добавляет важный уровень: узлы верификации, управляемые сообществом. Вот как работает этот процесс:

1. Регистрация агента: Агент регистрирует свою личность в Identity Registry, получая NFT стандарта ERC-721. Это создает уникальный ончейн-идентификатор, привязанный к публичному ключу агента.

2. Инициация запроса на верификацию: Когда агент совершает действие, требующее подтверждения (например, выполнение сделки, перевод средств или обновление состояния), он отправляет запрос на верификацию в Blacklight.

3. Назначение комитета: Протокол Blacklight случайным образом назначает комитет узлов верификации для аудита запроса. Эти узлы управляются членами сообщества, которые вносят в стейкинг 70 000 токенов NIL, что согласовывает их интересы с целостностью сети.

4. Проверки узлов: Члены комитета повторно выполняют вычисления или проверяют криптографические доказательства. Если валидаторы обнаруживают некорректное поведение, они могут применить слэшинг к стейку агента (в системах с криптоэкономической валидацией) или пометить идентификатор в Reputation Registry.

5. Ончейн-отчетность: Результаты публикуются в блокчейне. Validation Registry фиксирует, была ли подтверждена работа агента, создавая постоянное доказательство исполнения. Реестр репутации обновляется соответствующим образом.

Этот процесс происходит асинхронно и без блокировок, что означает, что агенты не ждут завершения верификации для выполнения рутинных задач, но операции с высокими ставками (крупные переводы, кроссчейн-операции) могут требовать предварительной валидации.

Программируемый аудит: за пределами бинарного доверия​

Самая амбициозная функция Blacklight — это «программируемая верификация», возможность проверять то, как агент принимает решения, а не только то, что он делает.

Рассмотрим DeFi-агента, управляющего казначейством. Традиционные аудиты подтверждают, что средства были перемещены корректно. Программируемые аудиты проверяют:

• Логическую последовательность принятия решений: следовал ли агент заявленной инвестиционной стратегии или отклонился от нее?
• Выполнение многоэтапных рабочих процессов: если агент должен был провести ребалансировку портфелей в трех сетях, завершил ли он все этапы?
• Ограничения безопасности: соблюдал ли агент лимиты газа, допуски на проскальзывание (slippage) и ограничения по рискам (exposure caps)?

Это стало возможным благодаря тому, что реестр валидации (Validation Registry) стандарта ERC-8004 поддерживает произвольные системы доказательств. Агент может зафиксировать алгоритм принятия решений в блокчейне (например, хеш весов своей нейронной сети или схему zk-SNARK, представляющую его логику), а затем доказывать, что каждое действие соответствует этому алгоритму, не раскрывая при этом конфиденциальные детали.

Дорожная карта Nillion напрямую нацелена на эти сценарии использования: «Nillion планирует расширить возможности Blacklight до „программируемой верификации“, обеспечивая децентрализованный аудит сложных действий, таких как логическая последовательность принятия решений агентом, выполнение многоэтапных рабочих процессов и соблюдение ограничений безопасности».

Это переводит верификацию из реактивной формы (выявление ошибок постфактум) в проактивную (обеспечение правильного поведения на уровне архитектуры).

Слепые вычисления: когда приватность встречается с верификацией​

Лежащая в основе Nillion технология — Nil Message Compute (NMC) — добавляет аспект приватности в процесс верификации агентов. В отличие от традиционных блокчейнов, где все данные публичны, «слепые вычисления» Nillion позволяют выполнять операции над зашифрованными данными без их расшифровки.

Вот почему это важно для агентов: ИИ-агенту может потребоваться подтвердить свою торговую стратегию, не раскрывая конкурентам свои преимущества (alpha). Или доказать, что он корректно получил доступ к конфиденциальным медицинским записям, не раскрывая данных пациентов. Или продемонстрировать соблюдение нормативных требований, не разглашая проприетарную бизнес-логику.

NMC от Nillion достигает этого с помощью многосторонних вычислений (MPC), где узлы совместно генерируют «ослепляющие факторы» (blinding factors) — коррелированную случайность, используемую для шифрования данных. Как объясняет DAIC Capital: «Узлы генерируют ключевой сетевой ресурс, необходимый для обработки данных — тип коррелированной случайности, называемый ослепляющим фактором, — при этом каждый узел надежно хранит свою долю ослепляющего фактора, распределяя доверие по сети квантово-безопасным способом».

Эта архитектура является квантово-устойчивой по умолчанию. Даже если квантовый компьютер взломает современную криптографию на эллиптических кривых, распределенные ослепляющие факторы останутся в безопасности, поскольку ни один узел не обладает достаточной информацией для расшифровки данных.

Для ИИ-агентов это означает, что верификация не требует отказа от конфиденциальности. Агент может доказать, что он правильно выполнил задачу, сохраняя при этом свои методы, источники данных и логику принятия решений в тайне.

Инфраструктурная ставка на экономику агентов стоимостью 4,3 миллиарда долларов​

Запуск Blacklight происходит в тот момент, когда сектор блокчейна и ИИ вступает в фазу гиперроста. Прогнозируется, что рынок вырастет с 680 миллионов долларов (2025 г.) до 4,3 миллиарда долларов (2034 г.) со среднегодовым темпом роста 22,9 %, в то время как более широкий рынок конфиденциальных вычислений достигнет 350 миллиардов долларов к 2032 году.

Но Nillion не просто делает ставку на расширение рынка — она позиционирует себя как критически важную инфраструктуру. «Узким местом» экономики агентов являются не вычисления или хранение данных, а масштабируемое доверие. Как отмечается в прогнозе KuCoin на 2026 год, три ключевых тренда меняют идентичность ИИ и потоки создания ценности:

Системы «агент-оболочка-агента» (Agent-Wrapping-Agent): агенты, координирующиеся с другими агентами для выполнения сложных многоэтапных задач. Это требует стандартизированной идентификации и верификации — именно того, что обеспечивает ERC-8004.

KYA (Know Your Agent): финансовая инфраструктура, требующая учетных данных агентов. Регуляторы не одобрят автономных агентов, управляющих средствами, без доказательств их корректного поведения. Программируемые аудиты Blacklight напрямую решают эту задачу.

Наноплатежи: агентам необходимо эффективно проводить микроплатежи. Протокол платежей x402, который обработал более 20 миллионов транзакций в январе 2026 года, дополняет ERC-8004, беря на себя расчеты, в то время как Blacklight обеспечивает доверие.

Вместе эти стандарты достигли готовности к промышленной эксплуатации с разницей в несколько недель — прорыв в координации, сигнализирующий о зрелости инфраструктуры.

Ориентированное на агентов будущее Ethereum​

Внедрение ERC-8004 выходит далеко за пределы Nillion. По состоянию на начало 2026 года стандарт интегрировали несколько проектов:

• Oasis Network: внедрение ERC-8004 для конфиденциальных вычислений с валидацией на основе TEE.
• The Graph: поддержка ERC-8004 и x402 для обеспечения проверяемого взаимодействия агентов в децентрализованном индексировании.
• MetaMask: изучение кошельков для агентов со встроенной идентификацией ERC-8004.
• Coinbase: интеграция ERC-8004 для институциональных решений по хранению (custody) активов агентов.

Такое быстрое внедрение отражает более широкий сдвиг в дорожной карте Ethereum. Виталик Бутерин неоднократно подчеркивал, что роль блокчейна становится «просто связующим звеном» для ИИ-агентов — не уровнем, ориентированным на пользователя, а инфраструктурой доверия, обеспечивающей автономную координацию.

Blacklight от Nillion ускоряет реализацию этого видения, делая верификацию программируемой, конфиденциальной и децентрализованной. Вместо того чтобы полагаться на централизованных оракулов или экспертов, агенты могут криптографически доказать свою корректность.

Что дальше: интеграция с мейннетом и расширение экосистемы​

Дорожная карта Nillion на 2026 год отдает приоритет совместимости с Ethereum и устойчивой децентрализации. Мост к Ethereum был запущен в феврале 2026 года, за ним последовали нативные смарт-контракты для стейкинга и приватных вычислений.

Участники сообщества, застейкавшие 70 000 токенов NIL, могут управлять узлами верификации Blacklight, получая вознаграждения и поддерживая целостность сети. Эта модель отражает экономику валидаторов Ethereum, но добавляет специфическую роль верификации.

Следующие этапы включают:

• Расширенная поддержка zkML: интеграция с такими проектами, как Modulus Labs, для верификации выводов ИИ ончейн
• Кроссчейн-верификация: возможность Blacklight верифицировать агентов, работающих в сетях Ethereum, Cosmos и Solana
• Институциональное партнерство: сотрудничество с Coinbase и Alibaba Cloud для развертывания корпоративных агентов
• Инструменты для соблюдения нормативных требований: создание фреймворков KYA для внедрения в финансовые услуги

Возможно, самое важное — Nillion разрабатывает nilGPT — полностью приватный ИИ-чат-бот, демонстрирующий, как слепые вычисления (blind computation) обеспечивают конфиденциальное взаимодействие агентов. Это не просто демо-версия; это проект для агентов, работающих с конфиденциальными данными в здравоохранении, финансах и государственном секторе.

Конечная цель бездоверительной координации​

Запуск Blacklight знаменует собой поворотный момент для экономики агентов. До ERC-8004 агенты работали изолированно — им доверяли внутри их собственных экосистем, но они не могли координироваться между платформами без участия посредников-людей. После появления ERC-8004 агенты могут проверять личности друг друга, проводить аудит поведения и проводить расчеты автономно.

Это открывает совершенно новые категории приложений:

• Децентрализованные хедж-фонды: агенты, управляющие портфелями в разных сетях с верифицируемыми инвестиционными стратегиями и прозрачным аудитом эффективности
• Автономные цепочки поставок: агенты, координирующие логистику, платежи и комплаенс без централизованного надзора
• DAO на базе ИИ: организации, управляемые агентами, которые голосуют, вносят предложения и исполняют решения на основе криптографически подтвержденной логики принятия решений
• Кросс-протокольное управление ликвидностью: агенты, проводящие ребалансировку активов в DeFi-протоколах с программируемыми ограничениями рисков

Что их объединяет? Всем им требуется бездоверительная координация (trustless coordination) — способность агентов работать вместе без предварительных отношений или централизованных якорей доверия.

Blacklight от Nillion обеспечивает именно это. Сочетая инфраструктуру идентификации и репутации ERC-8004 с программируемой верификацией и слепыми вычислениями, он создает слой доверия, достаточно масштабируемый для экономики из триллиона агентов, маячащей на горизонте.

По мере того как блокчейн становится «трубопроводом» для ИИ-агентов и глобальных финансов, вопрос заключается не в том, нужна ли нам инфраструктура верификации, а в том, кто ее построит и будет ли она децентрализованной или контролируемой несколькими посредниками. Узлы Blacklight, управляемые сообществом, и открытый стандарт говорят в пользу первого варианта.

Эра автономных ончейн-акторов наступила. Инфраструктура запущена. Единственный оставшийся вопрос — что будет построено на ее основе.

Источники:

• Nillion запускает верификацию ERC-8004 в Blacklight | Phemex News
• ERC-8004: Бездоверительные агенты | Ethereum Improvement Proposals
• ERC-8004: Инфраструктура для автономных ИИ-агентов | QuillAudits
• Давиде Крапис: ERC-8004 обеспечивает взаимодействие децентрализованных ИИ-агентов | Unchained
• Слепой компьютер Nillion исправляет интернет | Nillion
• Nillion (NIL): Первая в мире сеть слепых вычислений | DAIC Capital
• Прогноз экономики ИИ-агентов на 2026 год | KuCoin
• The Graph поддерживает стандарты x402 и ERC-8004 для экономики ИИ-агентов | Blockchain News
• ERC-8004: Стандарт для бездоверительных агентов | Oasis Network
• Nillion 2.0 запущен на Ethereum | MEXC News
• Nillion: Слепые вычисления прорвались в 2025 году | Medium
• 2026: Когда блокчейн становится просто «трубопроводом» для ИИ-агентов | Blockmanity

29 января 2026 года Ethereum запустил ERC-8004 — стандарт, который наделяет программных ИИ-агентов постоянными ончейн-личностиями. В течение нескольких дней зарегистрировалось более 24 549 агентов, а BNB Chain объявила о поддержке протокола. Это не просто постепенный прогресс — это инфраструктура для автономных экономических акторов, которые могут совершать транзакции, координировать действия и выстраивать репутацию без посредничества человека.

ИИ-агентам не нужен блокчейн для существования. Но блокчейн необходим им для координации. Чтобы совершать транзакции без доверия (trustless) через организационные границы. Чтобы создавать проверяемую репутацию. Чтобы автономно проводить платежи. Чтобы доказывать выполнение задач без централизованных посредников.

Конвергенция ускоряется, потому что обе технологии решают критические недостатки друг друга: ИИ обеспечивает интеллект и автоматизацию, а блокчейн — доверие и экономическую инфраструктуру. Вместе они создают то, чего невозможно достичь по отдельности: автономные системы, способные участвовать в открытых рынках без необходимости в предварительных доверительных отношениях.

В этой статье рассматривается инфраструктура, делающая сближение ИИ и Web3 неизбежным — от стандартов идентификации до экономических протоколов и децентрализованного исполнения моделей. Вопрос не в том, будут ли ИИ-агенты работать на блокчейне, а в том, как быстро инфраструктура масштабируется для поддержки миллионов автономных экономических акторов.

ERC-8004: Инфраструктура идентификации для ИИ-агентов​

ERC-8004 запущен в основной сети Ethereum 29 января 2026 года, устанавливая стандартизированные, не требующие разрешений механизмы для идентификации, репутации и валидации агентов.

Протокол решает фундаментальную проблему: как обнаруживать, выбирать и взаимодействовать с агентами через организационные границы без предварительного доверия. Без инфраструктуры идентификации каждое взаимодействие агентов требует централизованного посредничества — маркетплейсов, сервисов верификации, уровней разрешения споров. ERC-8004 делает эти процессы бездоверчивыми и компонуемыми.

Три основных реестра:

Реестр идентификации (Identity Registry): Минималистичный ончейн-дескриптор на базе ERC-721 с расширением URIStorage, который ссылается на регистрационный файл агента. Каждый агент получает переносимый, устойчивый к цензуре идентификатор. Никакая центральная власть не контролирует, кто может создать личность агента или какие платформы ее признают.

Реестр репутации (Reputation Registry): Стандартизированный интерфейс для публикации и получения сигналов обратной связи. Агенты выстраивают репутацию на основе истории ончейн-транзакций, выполненных задач и отзывов контрагентов. Репутация становится переносимой между платформами, а не остается заблокированной внутри отдельных маркетплейсов.

Реестр валидации (Validation Registry): Универсальные хуки для запроса и записи независимых проверок валидаторами — стейкерами, перезапускающими задачи, верификаторами zkML, подтверждающими выполнение, оракулами TEE, доказывающими вычисления, или доверенными судьями, разрешающими споры. Механизмы валидации подключаются модульно, не требуя специфических для платформ реализаций.

Такая архитектура создает условия для открытых рынков агентов. Вместо «Upwork для ИИ-агентов» вы получаете не требующие разрешений протоколы, где агенты находят друг друга, договариваются об условиях, выполняют задачи и проводят расчеты — и все это без надзора централизованных платформ.

Объявление BNB Chain о быстрой поддержке сигнализирует о стремлении стандарта к кроссчейн-адаптации. Мультичейн-идентификация позволяет агентам работать в различных блокчейн-экосистемах, сохраняя единую систему репутации и верификации.

DeMCP: Model Context Protocol встречает децентрализацию​

DeMCP был запущен как первая децентрализованная сеть Model Context Protocol, решая вопросы доверия и безопасности с помощью TEE (доверенных сред исполнения) и блокчейна.

Model Context Protocol (MCP), разработанный Anthropic, стандартизирует способ предоставления контекста большими языковыми моделями приложениям. Представьте себе USB-C для ИИ-приложений — вместо кастомных интеграций для каждого источника данных, MCP предоставляет универсальные стандарты интерфейса.

DeMCP расширяет это на Web3: предлагая бесшовный доступ к ведущим LLM, таким как GPT-4 и Claude, через MCP-инстансы по запросу с оплатой по факту использования в стейблкоинах (USDT/USDC) и под управлением моделей распределения доходов.

Архитектура решает три критические проблемы:

Доступ: Традиционные API ИИ-моделей требуют централизованных учетных записей, платежной инфраструктуры и SDK конкретных платформ. DeMCP позволяет автономным агентам получать доступ к LLM через стандартизированные протоколы, оплачивая услуги в криптовалюте без необходимости использования API-ключей или кредитных карт, управляемых человеком.

Доверие: Централизованные MCP-сервисы становятся едиными точками отказа и слежки. Узлы DeMCP, защищенные TEE, обеспечивают верифицируемое исполнение — агенты могут подтвердить, что модели обработали конкретные промпты без вмешательства извне, что крайне важно для финансовых решений или соблюдения нормативных требований.

Компонуемость: Появляется новое поколение инфраструктуры ИИ-агентов на базе MCP и протоколов A2A (агент-к-агенту), разработанных специально для сценариев Web3. Это позволяет агентам получать доступ к мультичейн-данным и нативно взаимодействовать с протоколами DeFi.

Результат: MCP превращает ИИ в первоклассного гражданина Web3. Блокчейн обеспечивает доверие, координацию и экономическую основу. Вместе они формируют децентрализованную операционную систему, в которой агенты рассуждают, координируют действия и работают через совместимые протоколы.

Среди топ-криптопроектов MCP, за которыми стоит следить в 2026 году, — поставщики инфраструктуры, строящие уровни координации агентов, децентрализованные сети исполнения моделей и интеграции на уровне протоколов, позволяющие агентам работать автономно в экосистемах Web3.

170+ инструментов для агентов Polymarket: инфраструктура в действии​

Экосистема Polymarket выросла до более чем 170 сторонних инструментов в 19 категориях, став важной инфраструктурой для всех, кто серьезно занимается торговлей на рынках предсказаний.

Категории инструментов охватывают весь рабочий процесс агента:

Автономная торговля: Агенты на базе ИИ, которые автоматически находят и оптимизируют стратегии, интегрируя рынки предсказаний с доходным фермерством и протоколами DeFi. Некоторые агенты достигают точности в 98 % при краткосрочном прогнозировании.

Арбитражные системы: Автоматизированные боты, выявляющие ценовые расхождения между Polymarket и другими платформами предсказаний или традиционными рынками ставок, исполняя сделки быстрее, чем операторы-люди.

Отслеживание «китов»: Инструменты мониторинга крупномасштабных движений позиций, позволяющие агентам следовать за институциональной активностью или противодействовать ей на основе исторических корреляций эффективности.

Инфраструктура копитрейдинга: Платформы, позволяющие агентам копировать стратегии лучших игроков с ончейн-верификацией результатов, что предотвращает фальшивые заявления о доходности.

Аналитика и потоки данных: Аналитика институционального уровня, предоставляющая агентам данные о глубине рынка, анализе ликвидности, историческом распределении вероятностей и корреляциях исходов событий.

Управление рисками: Автоматизированный выбор размера позиции, лимиты экспозиции и механизмы стоп-лосс, интегрированные непосредственно в торговую логику агента.

Эта экосистема подтверждает тезис о конвергенции AI × Web3. Polymarket предоставляет репозитории GitHub и SDK специально для разработки агентов, рассматривая автономных участников как первоклассных пользователей платформы, а не как пограничные случаи или нарушения условий обслуживания.

Прогноз на 2026 год включает потенциальный запуск токена $POLY, создающий новую динамику вокруг управления, структур комиссий и стимулов экосистемы. Генеральный директор Шейн Коплан предположил, что это может стать одним из крупнейших TGE (Token Generation Events) 2026 года. Кроме того, потенциальный запуск собственного блокчейна Polymarket (по модели Hyperliquid) может фундаментально изменить инфраструктуру, где миллиарды привлеченных средств сделают запуск аппчейна (appchain) естественным этапом эволюции.

Инфраструктурный стек: уровни AI × Web3​

Автономные агенты, работающие на блокчейне, требуют скоординированной инфраструктуры на нескольких уровнях:

Уровень 1: Идентификация и репутация

• Реестры ERC-8004 для идентификации агентов
• Ончейн-системы репутации, отслеживающие эффективность
• Криптографическое подтверждение владения и полномочий агента
• Кроссчейн-мосты идентификации для операций в нескольких экосистемах

Уровень 2: Доступ и исполнение

• DeMCP для децентрализованного доступа к LLM
• Вычисления в защищенной среде TEE для приватной логики агентов
• zkML (машинное обучение с нулевым разглашением) для проверяемого вывода (inference)
• Децентрализованные сети инференса, распределяющие исполнение моделей

Уровень 3: Координация и коммуникация

• Протоколы A2A (агент-агент) для прямых переговоров
• Стандартизированные форматы сообщений для межагентского взаимодействия
• Механизмы поиска агентов со специфическими возможностями
• Эскроу и разрешение споров для автономных контрактов

Уровень 4: Экономическая инфраструктура

• Платежные рельсы на стейблкоинах для трансграничных расчетов
• Автоматизированные маркет-мейкеры (AMM) для активов, созданных агентами
• Программируемые структуры комиссий и распределение доходов
• Согласование стимулов на основе токенов

Уровень 5: Прикладные протоколы

• Интеграция с DeFi для автономной оптимизации доходности
• API рынков предсказаний для торговли информацией
• NFT-маркетплейсы для контента, созданного агентами
• Фреймворки участия в управлении DAO

Этот стек обеспечивает прогрессивное усложнение поведения агентов: простая автоматизация (исполнение смарт-контрактов), реактивные агенты (реагирование на ончейн-события), проактивные агенты (инициирование стратегий на основе вывода ИИ) и координирующие агенты (переговоры с другими автономными участниками).

Инфраструктура не просто позволяет ИИ-агентам использовать блокчейн — она делает блокчейн естественной операционной средой для автономной экономической деятельности.

Почему ИИ нужен блокчейн: проблема доверия​

ИИ-агенты сталкиваются с фундаментальными проблемами доверия, которые централизованные архитектуры не могут решить:

Верификация: Как доказать, что ИИ-агент исполнил определенную логику без вмешательства? Традиционные API не дают никаких гарантий. Блокчейн с использованием zkML или аттестаций TEE создает проверяемые вычисления — криптографическое доказательство того, что конкретные модели обработали определенные входные данные и выдали конкретные результаты.

Репутация: Как агентам заслужить доверие за пределами одной организации? Централизованные платформы создают «закрытые сады» — репутация, заработанная на Upwork, не переносится на Fiverr. Ончейн-репутация становится переносимой, проверяемой и устойчивой к манипуляциям через атаки Сивиллы.

Расчеты: Как автономным агентам обрабатывать платежи без участия человека? Традиционный банкинг требует счетов, KYC и авторизации человеком для каждой транзакции. Стейблкоины и смарт-контракты обеспечивают программируемые мгновенные расчеты с криптографической, а не бюрократической защитой.

Координация: Как агенты из разных организаций могут вести переговоры без доверенных посредников? Традиционный бизнес требует контрактов, юристов и механизмов принуждения. Смарт-контракты позволяют исполнять соглашения без доверия — код автоматически обеспечивает соблюдение условий на основе проверяемых условий.

Атрибуция: Как доказать, какой именно агент создал определенный результат? Происхождение ИИ-контента становится критически важным для авторского права, ответственности и распределения доходов. Ончейн-аттестация обеспечивает неизменяемые записи о создании, изменении и владении.

Блокчейн не просто дает эти возможности — это единственная архитектура, которая обеспечивает их без повторного введения допущений о централизованном доверии. Конвергенция возникает из технической необходимости, а не из спекулятивного нарратива.

Почему блокчейну нужен ИИ: проблема интеллекта​

Блокчейн сталкивается с фундаментальными ограничениями, которые решает ИИ:

Абстракция сложности: UX блокчейна остается крайне сложным — сид-фразы, комиссии за газ, подписание транзакций. ИИ-агенты могут абстрагировать эту сложность, выступая в роли интеллектуальных посредников, которые исполняют намерения пользователя, не раскрывая технических деталей реализации.

Обработка информации: Блокчейны предоставляют данные, но им не хватает интеллекта для их интерпретации. ИИ-агенты анализируют паттерны активности в сети (on-chain), выявляют арбитражные возможности, предсказывают рыночные движения и оптимизируют стратегии на скоростях и в масштабах, недоступных человеку.

Автоматизация: Смарт-контракты исполняют логику, но не могут адаптироваться к меняющимся условиям без явного программирования. ИИ-агенты обеспечивают динамическое принятие решений, обучаясь на результатах и корректируя стратегии без необходимости внесения предложений по управлению (governance proposals) для каждого изменения параметров.

Обнаруживаемость: Протоколы DeFi страдают от фрагментации — пользователи должны вручную искать возможности на сотнях платформ. ИИ-агенты постоянно сканируют, оценивают и направляют активность в оптимальные протоколы на основе сложной многофакторной оптимизации.

Управление рисками: Трейдеры-люди борются с дисциплиной, эмоциями и ограничениями внимания. ИИ-агенты соблюдают предопределенные параметры риска, без колебаний исполняют стоп-лоссы и круглосуточно мониторят позиции в нескольких сетях одновременно.

Отношения становятся симбиотическими: блокчейн предоставляет инфраструктуру доверия, обеспечивающую координацию ИИ, а ИИ предоставляет интеллект, делающий инфраструктуру блокчейна пригодной для сложной экономической деятельности.

Развивающаяся экономика агентов​

Инфраструктурный стек открывает возможности для новых экономических моделей:

Агент как услуга (Agent-as-a-Service): Автономные агенты сдают свои возможности в аренду по требованию, формируя цены динамически в зависимости от спроса и предложения. Никаких платформ, никаких посредников — прямые рынки услуг между агентами.

Коллективный интеллект: Агенты объединяют опыт для решения сложных задач, координируясь через смарт-контракты, которые автоматически распределяют доход в зависимости от вклада. Мультиагентные системы решают проблемы, выходящие за рамки возможностей любого отдельного агента.

Улучшенное прогнозирование: Агенты постоянно отслеживают информационные потоки, обновляют оценки вероятности и совершают сделки на основе инсайтов еще до появления новостей, понятных человеку. Информационные финансы (InfoFi) становятся алгоритмическими, и агенты начинают доминировать в процессе определения цен.

Автономные организации: ДАО (DAO), полностью управляемые ИИ-агентами, действующими от имени владельцев токенов, принимая решения через верифицируемый вывод (inference), а не через человеческое голосование. Организации, работающие на машинной скорости с криптографической подотчетностью.

Экономика контента: ИИ-генерируемый контент с ончейн-происхождением (provenance), обеспечивающий автоматическое лицензирование, распределение роялти и права на создание производных работ. Агенты ведут переговоры об условиях использования и обеспечивают соблюдение авторства через смарт-контракты.

Это не гипотезы — ранние версии уже работают. Вопрос в том, как быстро инфраструктура масштабируется для поддержки миллионов автономных экономических субъектов?

Оставшиеся технические проблемы​

Несмотря на быстрый прогресс, сохраняются значительные препятствия:

Масштабируемость: Текущие блокчейны с трудом справляются с пропускной способностью. Миллионы агентов, совершающих непрерывные микротранзакции, требуют решений второго уровня (Layer 2), оптимистичных роллапов (optimistic rollups) или специализированных сетей для агентов.

Конфиденциальность: Многие операции агентов требуют конфиденциальной логики или данных. TEE (доверенные среды исполнения) обеспечивают частичные решения, но полностью гомоморфное шифрование (FHE) и продвинутая криптография остаются слишком дорогими для промышленного масштаба.

Регулирование: Автономные экономические субъекты бросают вызов существующим правовым рамкам. Кто несет ответственность, когда агенты причиняют ущерб? Как применяются требования KYC / AML? Регуляторная ясность отстает от технических возможностей.

Стоимость моделей: Вывод (inference) LLM остается дорогим. Децентрализованные сети должны соответствовать ценам централизованных API, добавляя при этом накладные расходы на верификацию. Экономическая жизнеспособность требует дальнейшего повышения эффективности моделей.

Проблемы оракулов: Агентам нужны надежные данные из реального мира. Существующие решения оракулов вносят допущения о доверии и задержки. Создание более эффективных мостов между ончейн-логикой и оффчейн-информацией остается критически важным.

Эти проблемы не являются непреодолимыми — это инженерные задачи с четкими путями решения. Траектория развития инфраструктуры указывает на их разрешение в течение 12–24 месяцев.

Точка перегиба 2026 года​

В 2026 году сойдутся несколько катализаторов:

Созревание стандартов: Принятие ERC-8004 в основных сетях создает инфраструктуру совместимых идентификаторов. Агенты беспрепятственно работают в Ethereum, BNB Chain и новых экосистемах.

Эффективность моделей: Меньшие специализированные модели снижают стоимость вывода в 10–100 раз, сохраняя при этом производительность для конкретных задач. Экономическая жизнеспособность значительно улучшается.

Регуляторная ясность: Первые юрисдикции устанавливают правовые рамки для автономных агентов, обеспечивая юридическую определенность для институционального внедрения.

Прорывные приложения: Рынки предсказаний, оптимизация DeFi и создание контента демонстрируют явное превосходство агентов над операторами-людьми, способствуя внедрению технологий за пределами круга крипто-энтузиастов.

Инфраструктурная конкуренция: Множество команд, создающих децентрализованный вывод, протоколы координации агентов и специализированные блокчейны, создают конкурентное давление, ускоряющее разработку.

Конвергенция переходит из стадии экспериментов в стадию формирования инфраструктуры. Ранние последователи получают преимущества, платформы интегрируют поддержку агентов по умолчанию, а экономическая активность все чаще проходит через автономных посредников.

Что это значит для Web3-разработки​

Разработчикам, создающим решения для следующего этапа Web3, следует приоритизировать следующие направления:

Дизайн, ориентированный на агентов (Agent-First): Рассматривайте автономных акторов как основных пользователей, а не как исключительные случаи. Проектируйте API, структуры комиссий и механизмы управления, исходя из предположения, что агенты будут доминировать в активности.

Компонуемость (Composability): Создавайте протоколы, которые агенты могут легко интегрировать, координировать между собой и расширять. Стандартизированные интерфейсы важнее проприетарных реализаций.

Верификация: Предоставляйте криптографические доказательства исполнения, а не просто результаты выполнения. Агентам необходимы проверяемые вычисления для построения цепочек доверия.

Экономическая эффективность: Оптимизируйте системы для микротранзакций, непрерывных расчетов и динамических рынков комиссий. Традиционная пакетная обработка и ручное вмешательство не масштабируются для агентской активности.

Опции конфиденциальности: Поддерживайте как прозрачные, так и конфиденциальные операции агентов. Различные варианты использования требуют разных гарантий конфиденциальности.

Инфраструктура существует. Стандарты появляются. Экономические стимулы согласованы. Конвергенция ИИ × Web3 не просто приближается — она уже здесь. Вопрос в том, кто создаст инфраструктуру, которая станет основой для следующего десятилетия автономной экономической деятельности?

BlockEden.xyz предоставляет инфраструктуру корпоративного уровня для Web3-приложений, предлагая надежный и высокопроизводительный доступ к RPC в основных экосистемах блокчейнов. Изучите наши услуги для инфраструктуры ИИ-агентов и поддержки автономных систем.

Источники:

• ERC-8004: Trustless Agents
• What is ERC-8004? The Ethereum Standard Enabling Trustless AI Agents
• ERC 8004 enables decentralized AI agent interactions
• Ethereum Launches ERC-8004
• BNB Chain Announces Support for ERC-8004
• DeMCP: Decentralized Model Context Protocol
• The Intriguing Thesis of Decentralized Context as the New API
• MCP: The core engine driving the next generation of Web3 AI Agents
• Interpreting MCP: The core engine driving the next generation of Web3 AI Agent
• Model Context Protocol in Endless AI
• Understanding Model Context Protocol (MCP): Top 5 MCP Crypto Projects
• Polymarket Ecosystem Guide: Over 170 Tools
• How to Build an AI Agent for Polymarket
• The Definitive Guide to the Polymarket Ecosystem
• Polymarket Ecosystem Panorama: 170+ Tools
• Trade autonomously on Polymarket using AI Agents

Рынки предсказаний превысили 6,32 млрд долларов еженедельного объема в начале февраля 2026 года, при этом Kalshi удерживает 51% доли рынка, а Polymarket — 47%. Но Информационные финансы (InfoFi) выходят далеко за рамки бинарных ставок. Рынки токенизации данных, Data DAO и инфраструктура информации как актива создают развивающуюся экосистему, где информация становится программируемой, торгуемой и проверяемой.

Тезис InfoFi: информация имеет ценность, рынки определяют цены, блокчейн обеспечивает инфраструктуру. В этой статье представлен обзор ландшафта — от механизма предсказаний Polymarket до токенизации данных Ocean Protocol, от Data DAO до рынков истины, ограниченных ИИ.

Фундамент рынков предсказаний​

Рынки предсказаний являются якорем экосистемы InfoFi, предоставляя ценовые сигналы для неопределенных будущих событий.

Дуополия Kalshi и Polymarket​

Рынок разделился почти 51/49 между Kalshi и Polymarket, но их структура фундаментально различается.

Kalshi: Провел операции на сумму более 43,1 млрд долларов в 2025 году, с сильным уклоном в сторону ставок на спорт. Имеет лицензию CFTC, деноминирован в долларах, интегрирован с розничными брокерами США. «Центр рынков предсказаний» Robinhood направляет миллиарды в контрактах через инфраструктуру Kalshi.

Polymarket: Обработал 33,4 млрд долларов в 2025 году, сосредоточившись на событиях с «высоким уровнем сигнала» — геополитике, макроэкономике, научных прорывах. Крипто-нативный, с глобальным участием, совместим с DeFi. Завершил приобретение QCEX за 112 млн долларов в конце 2025 года для повторного выхода на рынок США через лицензирование CFTC.

Конкуренция стимулирует инновации: Kalshi привлекает розничных клиентов и институциональный комплаенс, Polymarket лидирует в крипто-нативной совместимости и международном доступе.

Больше чем ставки: информационные оракулы​

Рынки предсказаний превратились из инструментов спекуляции в информационные оракулы для систем ИИ. Рыночные вероятности служат «внешними якорями», ограничивающими галлюцинации ИИ — многие системы ИИ теперь занижают вес утверждений, на которые нельзя сделать ставку на рынках предсказаний.

Это создает петли обратной связи: ИИ-агенты торгуют на рынках предсказаний, рыночные цены информируют ответы ИИ, а прогнозы, созданные ИИ, влияют на торговлю людей. Результат: рынки информации становятся инфраструктурой для алгоритмического поиска истины.

Токенизация данных: модель Ocean Protocol​

В то время как рынки предсказаний оценивают будущие события, Ocean Protocol токенизирует существующие наборы данных, создавая рынки для данных обучения ИИ, исследовательских датасетов и проприетарной информации.

Архитектура дата-токенов (Datatoken)​

Модель Ocean: каждый дата-токен представляет собой сублицензию от владельцев базовой интеллектуальной собственности, позволяя пользователям получать доступ и использовать связанные наборы данных. Дата-токены соответствуют стандарту ERC20, что делает их торгуемыми, совместимыми с DeFi и программируемыми через смарт-контракты.

Трехуровневый стек:

Data NFT: Представляют право собственности на базовые наборы данных. Создатели выпускают NFT, устанавливая происхождение и права контроля.

Дата-токены (Datatokens): Токены управления доступом. Владение дата-токенами дает право на временное использование без передачи права собственности. Это отделяет доступ к данным от владения ими.

Маркетплейс Ocean: Децентрализованная биржа для дата-токенов. Поставщики данных монетизируют активы, потребители покупают доступ, а спекулянты торгуют токенами.

Эта архитектура решает критические проблемы: поставщики данных монетизируют активы без потери контроля, потребители получают доступ без полных затрат на покупку, а рынки определяют справедливую цену стоимости информации.

Варианты использования за пределами трейдинга​

Рынки обучения ИИ: Разработчики моделей покупают доступ к наборам данных для обучения. Экономика дата-токенов выравнивает стимулы — ценные данные стоят дороже, а создатели получают постоянный доход от деятельности по обучению моделей.

Обмен исследовательскими данными: Академические и научные наборы данных токенизируются для контролируемого распространения. Исследователи подтверждают происхождение, отслеживают использование и вознаграждают генераторов данных через автоматизированное распределение роялти.

Корпоративное сотрудничество в области данных: Компании обмениваются проприетарными наборами данных через токенизированный доступ, а не через полную передачу. Это позволяет сохранять конфиденциальность, обеспечивая совместную аналитику и разработку моделей.

Монетизация личных данных: Физические лица токенизируют свои медицинские записи, поведенческие данные или потребительские предпочтения. Продавайте доступ напрямую, вместо того чтобы позволять платформам извлекать выгоду без компенсации.

Ocean обеспечивает композируемость Ethereum для Data DAO как кооперативов данных, создавая инфраструктуру, в которой данные становятся программируемыми финансовыми активами.

Data DAO: Коллективное владение информацией​

Data DAO функционируют как децентрализованные автономные организации, управляющие информационными активами, обеспечивая коллективное владение, управление и монетизацию.

Модель Data Union (союз данных)​

Участники коллективно вносят данные, DAO управляет политикой доступа и ценообразованием, доход распределяется автоматически через смарт-контракты, а права управления масштабируются в зависимости от вклада данных.

Появляющиеся примеры:

Союзы данных в здравоохранении: Пациенты объединяют медицинские записи, сохраняя индивидуальную конфиденциальность с помощью криптографических доказательств. Исследователи покупают агрегированный доступ, а доход поступает участникам. Данные остаются под контролем пациентов, а не централизованных систем здравоохранения.

DAO для нейробиологических исследований: Академические институты и исследователи вносят наборы данных визуализации мозга, генетическую информацию и клинические результаты. Коллективный набор данных становится более ценным, чем индивидуальные вклады, что ускоряет исследования и обеспечивает компенсацию поставщикам данных.

Экологические и ГИС-проекты: Экологические датчики, спутниковые снимки и географические данные объединяются сообществами. DAO управляют доступом к данным для моделирования климата, городского планирования и охраны природы, гарантируя, что местные сообщества извлекают выгоду из данных, генерируемых в их регионах.

Data DAO решают проблемы координации: у отдельных лиц нет рычагов влияния, платформы извлекают монопольную ренту, а данные остаются изолированными. Коллективное владение обеспечивает справедливую компенсацию и демократическое управление.

Информация как цифровые активы​

Концепция рассматривает информационные активы как цифровые активы, используя инфраструктуру блокчейна, изначально разработанную для криптовалют, для управления владением, передачей и оценкой информации.

Этот архитектурный выбор создает мощную композируемость: информационные активы интегрируются с протоколами DeFi, участвуют в работе автоматизированных маркет-мейкеров, служат залогом для кредитов и обеспечивают программируемое распределение доходов.

Инфраструктурный стек​

Уровень идентификации: Криптографическое доказательство владения данными и вклада в них. Предотвращает плагиат, устанавливает происхождение, обеспечивает атрибуцию.

Контроль доступа: Смарт-контракты, регулирующие, кто и на каких условиях может получить доступ к данным. Программируемое лицензирование заменяет ручные переговоры по контрактам.

Механизмы ценообразования: Автоматизированные маркет-мейкеры, определяющие справедливую стоимость наборов данных. Динамика спроса и предложения вместо произвольного институционального ценообразования.

Распределение доходов: Смарт-контракты автоматически распределяют выручку между участниками, кураторами и операторами платформ. Устраняет платежных посредников и задержки.

Композируемость: Информационные активы интегрируются в более широкую экосистему Web3. Используйте наборы данных в качестве залога, создавайте деривативы или объединяйте их в композитные продукты.

К середине 2025 года рынки ончейн-RWA (включая данные) достигли 23 миллиардов долларов, что демонстрирует институциональный аппетит к токенизированным активам помимо спекулятивных криптовалют.

Ограничение ИИ с помощью InfoFi: цикл проверки​

Системы ИИ все чаще полагаются на инфраструктуру InfoFi для проверки достоверности.

Рынки прогнозов ограничивают галлюцинации ИИ: трейдеры рискуют реальными деньгами, рыночные вероятности служат внешними якорями, а системы ИИ понижают вес утверждений, на которые нельзя сделать ставку.

Это создает фильтры качества: проверяемые утверждения торгуются на рынках прогнозов, непроверяемые утверждения получают более низкий уровень доверия со стороны ИИ, рыночные цены обеспечивают непрерывное обновление вероятностей, а результаты работы ИИ становятся более обоснованными с точки зрения экономической реальности.

Петля обратной связи работает в обоих направлениях: ИИ-агенты генерируют прогнозы, повышая эффективность рынка, рыночные цены информируют о качестве обучающих данных ИИ, высокоценные прогнозы стимулируют усилия по сбору данных, а рынки информации оптимизируются для выделения сигнала из шума.

Карта экосистемы InfoFi на 2026 год​

Ландшафт включает в себя несколько взаимосвязанных уровней:

Уровень 1: Обнаружение истины

• Рынки предсказаний (Kalshi, Polymarket)
• Платформы для прогнозирования
• Системы репутации
• Протоколы верификации

Уровень 2: Монетизация данных

• Дата-токены Ocean Protocol
• Маркетплейсы наборов данных
• Токены доступа к API
• Платформы лицензирования информации

Уровень 3: Коллективное владение

• Data DAO
• Исследовательские коллаборации
• Союзы данных (Data unions)
• Сообщества информационных пулов

Уровень 4: Интеграция ИИ

• Рынки обучения моделей
• Верификация выводов (Inference verification)
• Аттестация результатов
• Ограничение галлюцинаций

Уровень 5: Финансовая инфраструктура

• Информационные деривативы
• Обеспечение данными (Data collateral)
• Автоматизированные маркет-мейкеры (AMM)
• Протоколы распределения доходов

Каждый уровень строится на базе других: рынки предсказаний формируют ценовые сигналы, рынки данных монетизируют информацию, DAO обеспечивают коллективные действия, ИИ создает спрос, а финансовая инфраструктура обеспечивает ликвидность.

Что раскрывает 2026 год​

InfoFi переходит из экспериментальной стадии в инфраструктурную.

Институциональное признание: Крупные платформы интегрируют рынки предсказаний. Уолл-стрит использует сигналы InfoFi. Формируются нормативно-правовые базы для рассмотрения информации как актива.

Зрелость инфраструктуры: Стандарты токенизации данных закрепляются. Модели управления DAO доказали свою эффективность в масштабе. Интеграция ИИ и блокчейна становится бесшовной.

Рост рынка: Еженедельный объем рынка предсказаний в размере 6,32 млрд долларов США, ончейн-активы данных на сумму 23 млрд долларов США, ускоряющееся внедрение во всех секторах.

Расширение вариантов использования: От спекуляций к исследованиям, корпоративному сотрудничеству, разработке ИИ и координации общественных благ.

Вопрос не в том, станет ли информация классом активов, а в том, как быстро будет масштабироваться инфраструктура и какие модели станут доминирующими. Рынки предсказаний первыми привлекли внимание, но Data DAO и протоколы токенизации могут в конечном итоге обеспечить более масштабные потоки капитала.

Ландшафт InfoFi в 2026 году: прочный фундамент, проверенные сценарии использования, начало институционального внедрения, созревание инфраструктуры. Следующий этап: интеграция в основные информационные системы, замена устаревших рынков данных и становление в качестве стандартной инфраструктуры для обмена информацией.

BlockEden.xyz предоставляет инфраструктуру корпоративного уровня для Web3-приложений, предлагая надежный и высокопроизводительный RPC-доступ в основных экосистемах блокчейнов. Изучите наши услуги для поддержки инфраструктуры InfoFi и рынков данных.

Источники:

• The Great Prediction War: Polymarket and Kalshi Battle for Information Finance
• Web3 Prediction Markets in 2026: The Rise of Information Finance
• Ocean Protocol: Tokenized AI & Data
• Ocean Protocol Datatokens
• Data NFTs and Datatokens
• Ocean Protocol: Data Exchanges and Next-Gen Intellectual Property
• Ocean Protocol: Bridging Web 3.0 and Data Science
• Data Assets as Digital Assets in Web3
• Web3 Development Trends 2026-2030
• The 2026 Volume War: Polymarket and Kalshi Battle for InfoFi