Введение
ИИ и Web3 мощно сближаются, при этом общие интерфейсы ИИ теперь рассматриваются как связующая ткань для децентрализованной сети. Ключевой концепцией, возникающей из этой конвергенции, является MCP, что в разных контекстах означает «Протокол контекста модели» (как представлено Anthropic) или свободно описывается как Протокол подключения к Метавселенной в более широких дискуссиях. По сути, MCP — это стандартизированный фреймворк, который позволяет системам ИИ взаимодействовать с внешними инструментами и сетями естественным и безопасным способом — потенциально «подключая» ИИ-агентов ко всем уголкам экосистемы Web3. Этот отчет представляет всесторонний анализ того, как общие интерфейсы ИИ (такие как агенты больших языковых моделей и нейросимволические системы) могут соединить все в мире Web3 через MCP, охватывая исторический контекст, техническую архитектуру, отраслевой ландшафт, риски и будущий потенциал.
1. История развития
1.1 Эволюция Web3 и невыполненные обещания
Термин «Web3» был придуман примерно в 2014 году для описания децентрализованной сети на основе блокчейна. Видение было амбициозным: интернет без разрешений, ориентированный на владение пользователем. Энтузиасты представляли замену централизованной инфраструктуры Web2 альтернативами на основе блокчейна — например, Ethereum Name Service (для DNS), Filecoin или IPFS (для хранения) и DeFi для финансовых рельсов. Теоретически, это должно было вырвать контроль у платформ Big Tech и предоставить людям самосуверенитет над данными, идентификацией и активами.
Реальность не оправдала ожиданий. Несмотря на год ы разработки и шумихи, основное влияние Web3 оставалось незначительным. Обычные интернет-пользователи не хлынули в децентрализованные социальные сети и не начали управлять приватными ключами. Основными причинами были плохой пользовательский опыт, медленные и дорогие транзакции, громкие мошенничества и регуляторная неопределенность. Децентрализованная «сеть владения» в значительной степени «не материализовалась» за пределами нишевого сообщества. К середине 2020-х годов даже сторонники криптовалют признали, что Web3 не принес парадигмального сдвига для среднего пользователя.
Тем временем ИИ переживал революцию. По мере того как капитал и талант разработчиков переключались с крипто на ИИ, трансформационные достижения в области глубокого обучения и фундаментальных моделей (GPT-3, GPT-4 и т. д.) захватили общественное воображение. Генеративный ИИ продемонстрировал явную полезность — создание контента, кода и принятие решений — так, как криптоприложениям это не удавалось. Фактически, влияние больших языковых моделей всего за пару лет резко превзошло десятилетие пользовательского принятия блокчейна. Этот контраст привел некоторых к шутке, что «Web3 был потрачен впустую на крипто» и что настоящий Web 3.0 возникает из волны ИИ.
1.2 Расцвет общих интерфейсов ИИ
На протяжении десятилетий пользовательские интерфейсы эволюционировали от статических веб-страниц (Web1.0) до интерактивных приложений (Web2.0) — но всегда в рамках нажатия кнопок и заполнения форм. С современным ИИ, особенно большими языковыми моделями (LLM), появилась новая парадигма интерфейса: естественный язык. Пользователи могут просто выражать свои намерения на простом языке, а системы ИИ будут выполнять сложные действия во многих областях. Этот сдвиг настолько глубок, что некоторые предлагают переопределить «Web 3.0» как эру агентов, управляемых ИИ («Агентский Веб»), а не как более раннее, ориентированное на блокчейн определение.
Однако ранние эксперименты с автономными ИИ-агентами выявили критическое узкое место. Эти агенты — например, прототипы, такие как AutoGPT — могли генерировать текст или код, но им не хватало надежного способа общаться с внешними системами и друг с другом. Не существовало «общего ИИ-нативного языка» для интероперабельности. Каждая интеграция с инструментом или источником данных была индивидуальной доработкой, а взаимодействие ИИ-ИИ не имело стандартного протокола. На практике ИИ-агент мог обладать отличными способностями к рассуждению, но не справлялся с выполнением задач, требующих использования веб-приложений или ончейн-сервисов, просто потому, что не знал, как «разговаривать» с этими системами. Это несоответствие — мощный мозг, примитивный ввод/вывод — было сродни суперумному программному обеспечению, застрявшему за неуклюжим графическим интерфейсом.
1.3 Конвергенция и появление MCP
К 2024 году ста ло очевидно, что для того, чтобы ИИ полностью раскрыл свой потенциал (и чтобы Web3 выполнил свои обещания), необходима конвергенция: ИИ-агентам требуется беспрепятственный доступ к возможностям Web3 (децентрализованные приложения, контракты, данные), а Web3 нуждается в большей интеллектуальности и удобстве использования, что может обеспечить ИИ. Именно в этом контексте родился MCP (Протокол контекста модели). Представленный Anthropic в конце 2024 года, MCP является открытым стандартом для ИИ-инструментального взаимодействия, который естественен для LLM. Он предоставляет структурированный, обнаруживаемый способ для «хостов» ИИ (таких как ChatGPT, Claude и т. д.) находить и использовать различные внешние инструменты и ресурсы через MCP-серверы. Другими словами, MCP — это общий интерфейсный слой, позволяющий ИИ-агентам подключаться к веб-сервисам, API и даже функциям блокчейна без индивидуального кодирования каждой интеграции.
Представьте MCP как «USB-C для ИИ-интерфейсов». Подобно тому, как USB-C стандартизировал подключение устройств (так что вам не нужны разные кабели для каждого устройства), MCP стандартизирует подключение ИИ-агентов к инструментам и данным. Вместо того чтобы жестко кодировать различные вызовы API для каждого сервиса (Slack против Gmail против узла Ethereum), разработчик может реализовать спецификацию MCP один раз, и любой MCP-совместимый ИИ сможет понять, как использовать этот сервис. Крупные игроки в области ИИ быстро осознали важность: Anthropic открыла исходный код MCP, и такие компании, как OpenAI и Google, разрабатывают поддержку для него в своих моделях. Этот импульс предполагает, что MCP (или аналогичные «Протоколы мета-связи») может стать основой, которая наконец масштабируемо соединит ИИ и Web3.
Примечательно, что некоторые технологи утверждают, что эта ИИ-центричная связь является реальным воплощением Web3.0. По словам Симбы Хаддера, «MCP стремится стандартизировать API между LLM и приложениями», подобно тому, как REST API позволили Web 2.0 — это означает, что следующая эра Web3 может быть определена интерфейсами интеллектуальных агентов, а не только блокчейнами. Вместо децентрализации ради нее самой, конвергенция с ИИ может сделать децент рализацию полезной, скрывая сложность за естественным языком и автономными агентами. Остальная часть этого отчета углубляется в то, как, технически и практически, общие интерфейсы ИИ (через протоколы, такие как MCP) могут соединить все в мире Web3.
2. Техническая архитектура: ИИ-интерфейсы, объединяющие технологии Web3
Внедрение ИИ-агентов в стек Web3 требует интеграции на нескольких уровнях: блокчейн-сети и смарт-контракты, децентрализованное хранилище, системы идентификации и экономики на основе токенов. Общие интерфейсы ИИ — от больших фундаментальных моделей до гибридных нейросимволических систем — могут служить «универсальным адаптером», соединяющим эти компоненты. Ниже мы анализируем архитектуру такой инт еграции:
Рисунок: Концептуальная схема архитектуры MCP, показывающая, как хосты ИИ (приложения на основе LLM, такие как Claude или ChatGPT) используют MCP-клиент для подключения к различным MCP-серверам. Каждый сервер предоставляет мост к некоторому внешнему инструменту или сервису (например, Slack, Gmail, календарям или локальным данным), аналогично периферийным устройствам, подключающимся через универсальный концентратор. Этот стандартизированный MCP-интерфейс позволяет ИИ-агентам получать доступ к удаленным сервисам и ончейн-ресурсам через один общий протокол.
2.1 ИИ-агенты как клиенты Web3 (интеграция с блокчейнами)
В основе Web3 лежат блокчейны и смарт-контракты — децентрализованные конечные автоматы, которые могут обеспечивать логику без доверия. Как ИИ-интерфейс может взаимодействовать с ними? Есть два направления для рассмотрения:
-
ИИ, считывающий данные из блокчейна: ИИ-агенту могут понадобиться ончейн-данные (например, цены токенов, баланс активов пользователя, предложения ДАО) в качестве контекста для принятия решений. Традиционно получение данных блокчейна требует взаимодействия с RPC API узлов или базами данных подграфов. С фреймворком, таким как MCP, ИИ может запрашивать стандартизированный MCP-сервер «данных блокчейна» для получения актуальной ончейн-информации. Например, агент с поддержкой MCP может запросить последний объем транзакций определенного токена или состояние смарт-контракта, и MCP-сервер обработает низкоуровневые детали подключения к блокчейну и вернет данные в формате, который ИИ может использовать. Это увеличивает интероперабельность, отвязывая ИИ от API-формата конкретного блокчейна.
-
ИИ, записывающий данные в блокчейн: Что еще более мощно, ИИ-агенты могут выполнять вызовы смарт-контрактов или транзакции через интеграции Web3. ИИ мог бы, например, автономно выполнить сделку на децентрализованной бирже или скорре ктировать параметры в смарт-контракте, если будут выполнены определенные условия. Это достигается путем вызова ИИ MCP-сервера, который инкапсулирует функциональность блокчейн-транзакций. Одним конкретным примером является MCP-сервер thirdweb для EVM-цепочек, который позволяет любому MCP-совместимому ИИ-клиенту взаимодействовать с Ethereum, Polygon, BSC и т. д., абстрагируясь от специфики цепочки. Используя такой инструмент, ИИ-агент мог бы инициировать ончейн-действия «без вмешательства человека», обеспечивая автономные dApp — например, DeFi-хранилище, управляемое ИИ, которое самобалансируется путем подписания транзакций при изменении рыночных условий.
По сути, эти взаимодействия по-прежнему зависят от кошельков, ключей и комиссий за газ, но ИИ-интерфейсу может быть предоставлен контролируемый доступ к кошельку (с соответствующими песочницами безопасности) для выполнения транзакций. Оракулы и кроссчейн-мосты также вступают в игру: сети оракулов, такие как Chainlink, служат мостом между ИИ и блокчейнами, позволяя надежно передавать результаты работы ИИ в блокчейн. Протокол кроссчейн-взаимодействия Chainlink (CCIP), например, может позволить ИИ-модели, признанной надежной, одновременно запускать несколько контрактов в разных цепочках от имени пользователя. В итоге, общие интерфейсы ИИ могут выступать в качестве нового типа клиента Web3 — того, который может как потреблять данные блокчейна, так и производить блокчейн-транзакции через стандартизированные протоколы.
2.2 Нейросимволическая синергия: Сочетание рассуждений ИИ со смарт-контрактами
Одним из интригующих аспектов интеграции ИИ-Web3 является потенциал нейросимволических архитектур, которые сочетают способность ИИ к обучению (нейронные сети) со строгой логикой смарт-контрактов (символические правила). На практике это может означать, что ИИ-агенты обрабатывают неструктурированное принятие решений и передают определенные задачи смарт-контрактам для проверяемого выполнения. Например, ИИ может анализировать рыночные настроения (нечеткая задача), но затем выполнять сделки через детерминированный смарт-контракт, который следует заранее установленным правилам риска. Фреймворк MCP и связанные с ним стандарты делают такие передачи возможными, предоставляя ИИ общий интерфейс для вызова функций контракта или для запроса правил ДАО перед действием.
Конкретным примером является AI-DSL (предметно-ориентированный язык ИИ) SingularityNET, который направлен на стандартизацию связи между ИИ-агентами в их децентрализованной сети. Это можно рассматривать как шаг к нейросимволической интеграции: формальный язык (символический) для агентов для запроса ИИ-услуг или данных друг у друга. Аналогично, проекты, такие как AlphaCode DeepMind или другие, могут быть в конечном итоге подключены так, чтобы смарт-контракты вызывали ИИ-модели для решения ончейн-задач. Хотя запуск больших ИИ-моделей непосредственно в блокчейне сегодня непрактичен, появляются гибридные подходы: например, некоторые блокчейны позволяют проверять ML-вычисления с помощью доказательств с нулевым разглашением или доверенного выполнения, что позволяет ончейн-проверку результатов ИИ, полученных вне цепочки. В итоге, техническая архитектура предполагает, что системы ИИ и смарт-контракты блокчейна являются взаимодополняющими компонентами, оркестрованными через общие протоколы: ИИ занимается восприятием и открытыми задачами, в то время как блокчейны обеспечивают целостность, память и соблюдение согласованных правил.
2.3 Децентрализованное хранение и данные для ИИ
ИИ процветает на данных, а Web3 предлагает новые парадигмы для хранения и обмена данными. Децентрализованные сети хранения (такие как IPFS/Filecoin, Arweave, Storj и т. д.) могут служить как хранилищами для артефактов ИИ-моделей, так и источниками обучающих данных, с контролем доступа на основе блокчейна. Общий интерфейс ИИ, через MCP или аналогичный протокол, может получать файлы или знания из децентрализованного хранилища так же легко, как из Web2 API. Например, ИИ-агент может получить набор данных с рынка Ocean Protocol или зашифрованный файл из распределенного хранилища, если у него есть соответствующие ключи или права доступа.
Ocean Protocol, в частности, позиционирует себя как платформа «экономики данных для ИИ» — использующая блокчейн для токенизации данных и даже ИИ-сервисов. В Ocean наборы данных представлены токенами данных, которые ограничивают доступ; ИИ-агент может получить токен данных (возможно, заплатив криптовалютой или через какое-либо право доступа), а затем использовать Ocean MCP-сервер для получения фактических данных для анализа. Цель Ocean — разблокировать «спящие данные» для ИИ, стимулируя обмен, сохраняя при этом конфиденциальность. Таким образом, ИИ, подключенный к Web3, может получить доступ к обширному, деце нтрализованному корпусу информации — от личных хранилищ данных до открытых государственных данных — который ранее был изолирован. Блокчейн гарантирует, что использование данных прозрачно и может быть справедливо вознаграждено, подпитывая добродетельный цикл, в котором больше данных становится доступным для ИИ, и больше вкладов ИИ (например, обученных моделей) может быть монетизировано.
Децентрализованные системы идентификации также играют здесь роль (подробнее обсуждается в следующем подразделе): они могут помочь контролировать, кто или что имеет право доступа к определенным данным. Например, медицинский ИИ-агент может быть обязан предоставить проверяемое удостоверение (ончейн-доказательство соответствия HIPAA или аналогичным стандартам), прежде чем ему будет разрешено расшифровать медицинский набор данных из личного хранилища IPFS пациента. Таким образом, техническая архитектура обеспечивает поток данных к ИИ там, где это уместно, но с ончейн-управлением и журналами аудита для обеспечения разрешений.
2.4 Управление идентификацией и агентами в децентрализованной среде
Когда автономные ИИ-агенты работают в открытой экосистеме, такой как Web3, идентификация и доверие становятся первостепенными. Фреймворки децентрализованной идентификации (DID) предоставляют способ установить цифровые идентификаторы для ИИ-агентов, которые могут быть криптографически проверены. Каждый агент (или человек/организация, развертывающая его) может иметь DID и связанные с ним проверяемые учетные данные, которые определяют его атрибуты и разрешения. Например, ИИ-торговый бот может иметь учетные данные, выданные регуляторной песочницей, подтверждающие, что он может работать в определенных пределах риска, или ИИ-модератор контента может доказать, что он был создан доверенной организацией и прошел тестирование на предвзятость.
Через ончейн-реестры идентификации и системы репутации мир Web3 может обеспечить подотчетность за действия ИИ. Каждая транзакция, выполняемая ИИ-агентом, может быть отслежена до его ID, и если что-то пойдет не так, учетные данные сообщат вам, кто его создал или кто несет ответственность. Это решает критическую проблему: без идентификации злоумышленник мог бы создавать поддельные ИИ-агенты для эксплуатации систем или распространения дезинформации, и никто не смог бы отличить ботов от легитимных сервисов. Децентрализованная идентификация помогает смягчить это, обеспечивая надежную аутентификацию и различая подлинных ИИ-агентов от подделок.
На практике ИИ-интерфейс, интегрированный с Web3, будет использовать протоколы идентификации для подписания своих действий и запросов. Например, когда ИИ-агент вызывает MCP-сервер для использования инструмента, он может включить токен или подпись, привязанную к его децентрализованной идентификации, чтобы сервер мог проверить, что вызов исходит от авторизованного агента. Системы идентификации на основе блокчейна (такие как ERC-725 Ethereum или W3C DIDs, привязанные к реестру) гарантируют, что эта проверка является бездоверительной и глобально проверяемой. Появляющаяся концепция «ИИ-кошельков» связана с этим — по сути, предоставление ИИ-агентам криптовалютных кошельков, которые связаны с их идентификацией, чтобы они могли управлять ключами, оплачивать услуги или стейкать токены в качестве залога (который может быть урезан за неправомерное поведение). ArcBlock, например, обсуждал, как «ИИ-агентам нужен кошелек» и DID для ответственной работы в децентрализованных средах.
В итоге, техническая архитектура предполагает, что ИИ-агенты являются полноправными гражданами в Web3, каждый со своей ончейн-идентификацией и, возможно, долей в системе, использующими протоколы, такие как MCP, для взаимодействия. Это создает сеть доверия: смарт-контракты могут требовать учетные данные ИИ перед сотрудничеством, а пользователи могут делегировать задачи только тем ИИ, которые соответствуют определенным ончейн-сертификациям. Это сочетание возможностей ИИ с гарантиями доверия блокчейна.
2.5 Токеномика и стимулы для ИИ
Токенизация — отличительная черта Web3, и она распространяется также на область интеграции ИИ. Вводя экономические стимулы через токены, сети могут поощрять желаемое поведение как со стороны разработчиков ИИ, так и самих агентов. Появляются несколько моделей:
-
Оплата услуг: ИИ-модели и сервисы могут быть монетизированы в блокчейне. SingularityNET стала пионером в этом, позволяя разработчикам развертывать ИИ-сервисы и взимать с пользователей плату в нативном токене (AGIX) за каждый вызов. В будущем, поддерживающем MCP, можно представить, что любой ИИ-инструмент или модель является сервисом plug-and-play, где использование измеряется токенами или микроплатежами. Например, если ИИ-агент использует сторонний API компьютерного зрения через MCP, он может автоматически обрабатывать платеж, переводя токены на смарт-контракт поставщика услуг. Fetch.ai аналогично предполагает рынки, где «автономные экономические агенты» торгуют услугами и данными, при этом их новая Web3 LLM (ASI-1), предположительно, интегрирует криптотранзакции для обмена ценностями.
-
Стейкинг и репутация: Для обеспечения качества и надежности некоторые проекты требуют от разработчиков или агентов стейкать токены. Например, проект DeMCP (децентрализованный рынок MCP-серверов) планирует использовать токеновые стимулы для вознаграждения разработчиков за создание полезных MCP-серверов и, возможно, требовать от них стейкинга токенов в качестве знака приверженности безопасности их сервера. Репутация также может быть привязана к токенам; например, агент, который постоянно хорошо работает, может накапливать токены репутации или положительные ончейн-отзывы, в то время как тот, кто ведет себя плохо, может потерять стейк или получить отрицательные отметки. Эта токенизированная репутация затем может быть использована в системе идентификации, упомянутой выше (смарт-контракты или пользователи проверяют ончейн-репутацию агента, прежде чем доверять ему).
-
Токены управления: Когда ИИ-сервисы становятся частью децентрализованных платформ, токены управления позволяют сообществу направлять их эволюцию. Проекты, такие как SingularityNET и Ocean, имеют ДАО, где держатели токенов голосуют за изменения протокола или финансирование ИИ-инициатив. В объединенном Альянсе искусственного суперинтеллекта (ASI) — недавно объявленном слиянии SingularityNET, Fetch.ai и Ocean Protocol — единый токен (ASI) будет управлять направлением совместной экосистемы ИИ+блокчейна. Такие токены управления могут определять политики, такие как какие стандарты принимать (например, поддержка протоколов MCP или A2A), какие ИИ-проекты инкубировать или как обрабатывать этические рекомендации для ИИ-агентов.
-
Доступ и полезность: Токены могут ограничивать доступ не только к данным (как в случае с токенами данных Ocean), но и к использованию ИИ-моделей. Возможный сценарий — это «модельные NFT» или аналогичные, где владение токеном предоставляет вам права на результаты работы ИИ-модели или долю в ее прибыли. Это может стать основой децентрализованных ИИ-рынков: представьте NFT, который представляет частичное владение высокопроизводительной моделью; владельцы коллективно зарабатывают каждый раз, когда модель используется в задачах вывода, и они могут голосовать за ее тонкую настройку. Хотя это экспериментально, это соответствует этосу Web3, ориентированному на совместное владение ИИ-активами.
С технической точки зрения, интеграция токенов означает, что ИИ-агентам нужна функциональность кошелька (как отмечалось, многие будут иметь свои собственные криптокошельки). Через MCP ИИ может иметь «инструмент кошелька», который позволяет ему проверять балансы, отправлять токены или вызывать протоколы DeFi (возможно, для обмена одного токена на другой для оплаты услуги). Например, если ИИ-агенту, работающему на Ethereum, нужны токены Ocean для покупки набора данных, он может автоматически обменять часть ETH на $OCEAN через DEX, используя плагин MCP, а затем продолжить покупку — все это без вмешательства человека, руководствуясь политиками, установленными его владельцем.
В целом, токеномика обеспечивает стимулирующий слой в архитектуре ИИ-Web3, гарантируя, что вкладчики (будь то предоставление данных, кода модели, вычислительной мощности или аудита безопасности) будут вознаграждены, и что ИИ-агенты имеют «долю в игре», что (в некоторой степени) согласовывает их с человеческими намерениями.
3. Отраслевой ландшафт
Конвергенция ИИ и Web3 породила живую экосистему проектов, компаний и альянсов. Ниже мы рассмотрим ключевых игроков и инициативы, движущие это пространство, а также появляющиеся варианты использования. Таблица 1 предоставляет общий обзор заметных проектов и их ролей в ландшафте ИИ-Web3:
Таблица 1: Ключевые игроки в ИИ + Web3 и их роли
| Проект / Игрок | Фокус и описание | Роль в конвергенции ИИ-Web3 и варианты использования |
|---|
| Fetch.ai (Fetch) | Платформа ИИ-агентов с собственным блокчейном (на базе Cosmos). Разработала фреймворки для автономных агентов и недавно пр едставила «ASI-1 Mini», LLM, настроенную для Web3. | Обеспечивает агентские сервисы в Web3. Агенты Fetch могут выполнять такие задачи, как децентрализованная логистика, поиск парковочных мест или DeFi-торговля от имени пользователей, используя криптовалюту для платежей. Партнерства (например, с Bosch) и слияние альянса Fetch-AI позиционируют его как инфраструктуру для развертывания агентских dApp. |
| Ocean Protocol (Ocean) | Децентрализованный рынок данных и протокол обмена данными. Специализируется на токенизации наборов данных и моделей, с контролем доступа, сохраняющим конфиденциальность. | Предоставляет основу данных для ИИ в Web3. Ocean позволяет разработчикам ИИ находить и приобретать наборы данных или продавать обученные модели в экономике данных без доверия. Подпитывая ИИ более доступными данными (при этом вознаграждая поставщиков данных), он поддерживает инновации в ИИ и обмен данными для обучения. Ocean является частью нового альянса ASI, интегрируя свои сервисы данных в более широкую сеть ИИ. |
| SingularityNET (SNet) | Децентрализованный рынок ИИ-сервисов, основанный пионером ИИ Беном Герцелем. Позволяет любому публиковать или потреблять ИИ-алгоритмы через свою блокчейн-платформу, используя токен AGIX. | Стала пионером концепции открытого рынка ИИ на блокчейне. Она способствует развитию сети ИИ-агентов и сервисов, которые могут взаимодействовать (разрабатывая специальный AI-DSL для связи между агентами). Варианты использования включают ИИ как услугу для таких задач, как анализ, распознавание изображений и т. д., все доступно через dApp. Теперь объединяется с Fetch и Ocean (альянс ASI), чтобы объединить ИИ, агентов и данные в единую экосистему. |
| Chainlink (Сеть оракулов) | Децентрализованная сеть оракулов, которая связывает блокчейны с внецепочечными данными и вычислениями. Не является ИИ-проектом как таковым, но имеет решающее значение для подключения ончейн-смарт-контрактов к внешним API и системам. | Выступает в качестве безопасного промежуточного ПО для интеграции ИИ-Web3. Оракулы Chainlink могут передавать результаты ИИ-моделей в смарт-контракты, позволяя ончейн-программам реагировать на решения ИИ. И наоборот, оракулы могут получать данные из блокчейнов для ИИ. Архитектура Chainlink может даже агрегировать результаты нескольких ИИ-моделей для повышения надежности (подход «машины правды» для смягчения галлюцинаций ИИ). По сути, она обеспечивает рельсы для интероперабельности, гарантируя, что ИИ-агенты и блокчейн согласуются в отношении доверенных данных. |
| Anthropic & OpenAI (Провайдеры ИИ) | Разработчики передовых фундаментальных моделей (Claude от Anthropic, GPT от OpenAI). Они интегрируют функции, дружественные к Web3, такие как нативные API для использования инструментов и поддержка протоколов, таких как MCP. | Эти компании развивают технологии ИИ-интерфейсов. Введение Anthropic протокола MCP установило стандарт для взаимодействия LLM с внешними инструментами. OpenAI реализовала системы плагинов для ChatGPT (аналогичные концепции MCP) и исследует подключение агентов к базам данных и, возможно, блокчейнам. Их модели служат «мозгами», которые, будучи подключенными через MCP, могут взаимодействовать с Web3. Крупные облачные провайдеры (например, протокол A2A от Google) также разрабатывают стандарты для взаимодействия между несколькими агентами и инструментами, что принесет пользу интеграции Web3. |
| Другие появляющиеся игроки | Lumoz: фокусируется на MCP-серверах и интеграции ИИ-инструментов в Ethereum (названном «Ethereum 3.0») — например, проверка ончейн-балансов через ИИ-агентов. Alethea AI: создает интеллектуальные NFT-аватары для метавселенной. Cortex: блокчейн, который позволяет выполнять ончейн-вывод ИИ-моделей через смарт-контракты. Golem & Akash: децентрализованные вычислительные рынки, которые могут выполнять ИИ-нагрузки. Numerai: краудсорсинговые ИИ-модели для финансов с крипто-стимулами. | Эта разнообразная группа решает нишевые аспекты: ИИ в метавселенной (ИИ-управляемые NPC и аватары, которыми владеют через NFT), ончейн-выполнение ИИ (запуск ML-моделей децентрализованным способом, хотя в насто ящее время ограничено небольшими моделями из-за стоимости вычислений), и децентрализованные вычисления (чтобы задачи обучения или вывода ИИ могли быть распределены между узлами, стимулируемыми токенами). Эти проекты демонстрируют множество направлений слияния ИИ-Web3 — от игровых миров с ИИ-персонажами до краудсорсинговых прогностических моделей, защищенных блокчейном. |
Альянсы и сотрудничество: Заметной тенденцией является консолидация усилий ИИ-Web3 через альянсы. Альянс искусственного суперинтеллекта (ASI) является ярким примером, фактически объединяющим SingularityNET, Fetch.ai и Ocean Protocol в единый проект с унифицированным токеном. Обоснование заключается в объединении сильных сторон: рынка SingularityNET, агентов Fetch и данных Ocean, тем самым создавая универсальную платформу для децентрализованных ИИ-сервисов. Это слияние (объявленное в 2024 году и одобренное голосованием держателей токенов) также сигнализирует о том, что эти сообщества считают, что им лучше сотрудничать, чем конкурировать — особенно когда на горизонте маячат крупные ИИ (OpenAI и т. д.) и крупные криптопроекты (Ethereum и т. д.). Мы можем увидеть, как этот альянс будет продвигать стандартные реализации таких вещей, как MCP, в своих сетях или совместно финансировать инфраструктуру, которая приносит пользу всем (например, вычислительные сети или общие стандарты идентификации для ИИ).
Другие виды сотрудничества включают партнерства Chainlink для переноса данных ИИ-лабораторий в блокчейн (были пилотные программы по использованию ИИ для уточнения данных оракулов) или участие облачных платформ (поддержка Cloudflare для простого развертывания MCP-серверов). Даже традиционные криптопроекты добавляют функции ИИ — например, некоторые цепочки первого уровня сформировали «целевые группы по ИИ» для изучения интеграции ИИ в свои экосистемы dApp (мы видим это в сообществах NEAR, Solana и т. д., хотя конкретные результаты пока только зарождаются).
Появляющиеся варианты использования:
Даже на этом раннем этапе мы можем выделить варианты использования, которые демонстрируют мощь ИИ + Web3:
-
Автономные DeFi и торговля: ИИ-агенты все чаще используются в криптоторговых ботах, оптимизаторах доходного фермерства и ончейн-управлении портфелем. SingularityDAO (спин-офф SingularityNET) предлагает управляемые ИИ DeFi-портфели. ИИ может круглосуточно отслеживать рыночные условия и выполнять ребалансировки или арбитраж через смарт-контракты, по сути, становясь автономным хедж-фондом (с ончейн-п розрачностью). Сочетание принятия решений ИИ с неизменяемым исполнением снижает эмоциональность и может повысить эффективность — хотя это также вводит новые риски (обсуждаемые далее).
-
Децентрализованные рынки интеллекта: Помимо рынка SingularityNET, мы видим такие платформы, как Ocean Market, где обмениваются данными (топливом для ИИ), и новые концепции, такие как ИИ-рынки для моделей (например, веб-сайты, где модели перечислены со статистикой производительности, и любой может заплатить за запрос к ним, при этом блокчейн ведет журналы аудита и обрабатывает разделение платежей между создателями моделей). По мере распространения MCP или аналогичных стандартов эти рынки могут стать интероперабельными — ИИ-агент может автономно искать наиболее выгодный сервис в нескольких сетях. По сути, может возникнуть глобальный уровень ИИ-сервисов поверх Web3, где любой ИИ может использовать любой инструмент или источник данных через стандартные протоколы и платежи.
-
Метавселенная и игры: Метавселенная — иммерсивные виртуальные миры, часто построенные на блокчейн-активах — получит значительную выгоду от ИИ. ИИ-управляемые NPC (неигровые персонажи) могут сделать виртуальные миры более увлекательными, интеллектуально реагируя на действия пользователя. Стартапы, такие как Inworld AI, фокусируются на этом, создавая NPC с памятью и личностью для игр. Когда такие NPC привязаны к блокчейну (например, атрибуты и владение каждым NPC являются NFT), мы получаем постоянных персонажей, которыми игроки могут по-настоящему владеть и даже торговать. Decentraland экспериментировал с ИИ-NPC, и существуют пользовательские предложения, позволяющие людям создавать персонализированные ИИ-управляемые аватары на платформах метавселенной. MCP может позволить этим NPC получать доступ к внешним знаниям (делая их умнее) или взаимодействовать с ончейн-инвентарем. Процедурная генерация контента — еще один аспект: ИИ может на лету проектировать виртуальные земли, предметы или квесты, которые затем могут быть отчеканены как уникальные NFT. Представьте децентрализованную игру, где ИИ генерирует подземелье, адаптированное к вашим навыкам, а сама карта является NFT, который вы получаете по завершении.
-
Децентрализованная наука и знания: Существует движение (DeSci) по использованию блокчейна для исследований, публикаций и финансирования научной работы. ИИ может ускорить исследования, анализируя данные и литературу. Сеть, такая как Ocean, может размещать наборы данных, например, для геномных исследований, а ученые используют ИИ-модели (возможно, размещенные на SingularityNET) для получения инсайтов, при этом каждый шаг регистрируется в блокчейне для воспроизводимости. Если эти ИИ-модели предлагают новые молекулы лекарств, может быть отчеканен NFT для отметки времени изобретения и даже для совместного использования прав на интеллектуальную собственность. Эта синергия может привести к созданию децентрализованных ИИ-управляемых научно-исследовател ьских коллективов.
-
Доверие и аутентификация контента: С распространением дипфейков и медиа, сгенерированных ИИ, блокчейн может использоваться для проверки подлинности. Проекты исследуют «цифровое водяное маркирование» результатов ИИ и их регистрацию в блокчейне. Например, истинное происхождение изображения, сгенерированного ИИ, может быть нотариально заверено в блокчейне для борьбы с дезинформацией. Один эксперт отметил варианты использования, такие как проверка результатов ИИ для борьбы с дипфейками или отслеживание происхождения через журналы владения — роли, где крипто может добавить доверия к процессам ИИ. Это может распространяться на новости (например, статьи, написанные ИИ, с доказательством исходных данных), цепочки поставок (ИИ, проверяющий сертификаты в блокчейне) и т. д.
В итоге, отраслевой ландшафт богат и быстро развивается. Мы видим, как традиционные криптопроекты внедряют ИИ в свои дорожные карты, ИИ-стартапы принимают децентрализацию для устойчивости и справедливости, и возникают совершенно новые предприятия на стыке. Альянсы, такие как ASI, указывают на общеотраслевое стремление к унифицированным платформам, которые используют как ИИ, так и блокчейн. И в основе многих из этих усилий лежит идея стандартных интерфейсов (MCP и за его пределами), которые делают интеграции возможными в масштабе.
4. Риски и вызовы
Хотя слияние общих интерфейсов ИИ с Web3 открывает захватывающие возможности, оно также создает сложный ландшафт рисков. Необходимо решить технические, этические и управленческие проблемы, чтобы обеспечить безопасность и устойчивость этой новой парадигмы. Ниже мы излагаем основные риски и препятствия:
4.1 Технические препятствия: Задержка и масштабируемость
Блокчейн-сети известны своей задержкой и ограниченной пропускной способностью, что противоречит реальному времени и требовательной к данным природе передового ИИ. Например, ИИ-агенту может потребоваться мгновенный доступ к фрагменту данных или выполнение множества быстрых действий — но если каждое ончейн-взаимодействие занимает, скажем, 12 секунд (типичное время блока в Ethereum) или требует высоких комиссий за газ, эффективность агента снижается. Даже новые цепочки с более быстрой финализацией могут испытывать трудности под нагрузкой активности, управляемой ИИ, если, например, тысячи агентов одновременно торгуют или запрашивают данные в блокчейне. Решения для масштабирования (сети второго уровня, шардированные цепочки и т. д.) находятся в разработке, но обеспечение низкой задержки и высокой пропускной способности каналов между ИИ и блокчейном остается проблемой. Внецепочечные системы (такие как оракулы и каналы состояний) могут смягчить некоторые задержки, обрабатывая многие взаимодействия вне основной цепочки, но они добавляют сложности и потенциальную централизацию. Достижение бесшовного пользовательского опыта, при котором ответы ИИ и ончейн-обновления происходят мгновенно, вероятно, потребует значительных инноваций в масштабируемости блокчейна.
4.2 Интероперабельность и стандарты
По иронии судьбы, хотя MCP сам по себе является решением для интероперабельности, появление множества стандартов может вызвать фрагментацию. У нас есть MCP от Anthropic, но также недавно анонсированный Google протокол A2A (Agent-to-Agent) для меж-агентной связи, и различные фреймворки плагинов ИИ (плагины OpenAI, схемы инструментов LangChain и т. д.). Если каждая ИИ-платформа или каждый блокчейн разработает свой собственный стандарт для интеграции ИИ, мы рискуем повторить прошлую фрагментацию — требуя множества адаптеров и подрывая цель «универсального интерфейса». Задача состоит в обеспечении широкого принятия общих протоколов. Потребуется отраслевое сотрудничество (возможно, через открытые стандартизирующие организации или альянсы) для сближения по ключевым аспектам: как ИИ-агенты обнаруживают ончейн-сервисы, как они аутентифицируются, как они форматируют запросы и т. д. Ранние шаги крупных игроков многообещающи (с поддержкой MCP со стороны основных провайдеров LLM), но это постоянные усилия. Кроме того, интероперабельность между блокчейнами (мультичейн) означает, что ИИ-агент должен обрабатывать нюансы разных цепочек. Инструменты, такие как Chainlink CCIP и кроссчейн-MCP-серверы, помогают, абстрагируя различия. Тем не менее, обеспечение того, чтобы ИИ-агент мог перемещаться по гетерогенному Web3 без нарушения логики, является нетривиальной задачей.
4.3 Уязвимости безопасности и эксплойты
Подключение мощных ИИ-агентов к финансовым сетям открывает огромную поверхность атаки. Гибкость, которую дает MCP (позволяя ИИ использовать инструменты и писать код на лету), может быть палкой о двух концах. Исследователи безопасности уже выделили несколько векторов атаки в ИИ-агентах на основе MCP:
-
Вредоносные плагины или инструменты: Поскольку MCP позволяет агентам загружать «плагины» (инструменты, инкапсулирующие определенную функциональность), враждебный или троянизированный плагин может перехватить работу агента. Например, плагин, который утверждает, что получает данные, может внедрить ложные данные или выполнить несанкционированные операции. SlowMist (фирма по безопасности) выявила атаки на основе плагинов, такие как инъекция JSON (подача поврежденных данных, которые манипулируют логикой агента) и переопределение функций (где вредоносный плагин переопределяет легитимные функции, используемые агентом). Если ИИ-агент управляет криптофондами, такие эксплойты могут быть катастрофическими — например, обман агента с целью утечки приватных ключей или опустошения кошелька.
-
Инъекция промпта и социальная инженерия: ИИ-агенты полагаются на инструкции (промпты), которыми можно манипулировать. Злоумышленник может создать транзакцию или ончейн-сообщение, которое, будучи прочитанным ИИ, действует как вредоносная инструкция (поскольку ИИ также может интерпретировать ончейн-данные). Этот вид «атаки с кросс-MCP-вызовом» был описан, когда внешняя система отправляет обманчивые промпты, которые заставляют ИИ вести себя неправильно. В децентрализованной среде эти промпты могут поступать откуда угодно — из описания предложения ДАО, поля метаданных NFT — поэтому укрепление ИИ-агентов против вредоносного ввода имеет решающее значение.
-
Риски агрегации и консенсуса: Хотя агрегация результатов нескольких ИИ-моделей через оракулы может повысить надежность, она также вносит сложность. Если это не сделано тщательно, противники могут выяснить, как обмануть консенсус ИИ-моделей или выборочно повредить некоторые модели, чтобы исказить результаты. Обеспечение того, чтобы децентрализованная сеть оракулов правильно «санировала» результаты ИИ (и, возможно, отфильтровывала явные ошибки), все еще является областью активных исследований.
Мышление в области безопасности должно измениться для этой новой парадигмы: разработчики Web3 привыкли защищать смарт-контракты (которые статичны после развертывания), но ИИ-агенты динамичны — они могут менять поведение с новыми данными или промптами. Как выразился один эксперт по безопасности, «в тот момент, когда вы открываете свою систему для сторонних плагинов, вы расширяете поверхность атаки за пределы своего контроля». Лучшие практики будут включать песочницу для использования ИИ-инструментов, тщательную проверку плагинов и ограничение привилегий (принцип наименьших привилегий). Сообщество начинает делиться советами, такими как рекомендации SlowMist: санитаризация ввода, мониторинг поведения агентов и отношение к инструкциям агентов с той же осторожностью, что и к внешнему пользовательскому вводу. Тем не менее, учитывая, что более 10 000 ИИ-агентов уже работали в крипто к концу 2024 года, и ожидается, что к 2025 году их число достигнет 1 миллиона, мы можем увидеть волну эксплойтов, если безопасность не будет соответствовать темпам. Успешная атака на популярного ИИ-агента (скажем, торгового агента с доступом ко многим хранилищам) может иметь каскадные последствия.
4.4 Конфиденциальность и управление данными
Жажда ИИ к данным иногда конфликтует с требованиями конфиденциальности — и добавление блокчейна может усугубить проблему. Блокчейны — это прозрачные реестры, поэтому любые данные, помещенные в блокчейн (даже для использования ИИ), видны всем и неизменяемы. Это вызывает опасения, если ИИ-агенты имеют дело с личными или конфиденциальными данными. Например, если личная децентрализованная идентификация пользователя или медицинские записи доступны ИИ-агенту-врачу, как мы можем гарантировать, что эта информация не будет случайно записана в блокчейн (что нарушило бы «право на забвение» и другие законы о конфиденциальности)? Методы, такие как шифрование, хеширование и хранение только доказательств в блокчейне (с необработанными данными вне блокчейна), могут помочь, но они усложняют дизайн.
Более того, сами ИИ-агенты могут поставить под угрозу конфиденциальность, выводя конфиденциальную информацию из общедоступных данных. Управление должно будет диктовать, что ИИ-агентам разрешено делать с данными. Некоторые усилия, такие как дифференциальная конфиденциальность и федеративное обучение, могут быть использованы, чтобы ИИ мог учиться на данных, не раскрывая их. Но если ИИ-агенты действуют автономно, необходимо предположить, что в какой-то момент они будут обрабатывать личные данные — таким образом, они должны быть связаны политиками использования данных, закодированными в смарт-контрактах или законе. Регуляторные режимы, такие как GDPR или предстоящий Закон ЕС об ИИ, потребуют, чтобы даже децентрализованные ИИ-системы соответствовали требованиям конфиденциальности и прозрачности. Это юридически серая зона: у по-нанастоящему децентрализованного ИИ-агента нет четкого оператора, которого можно было бы привлечь к ответственности за утечку данных. Это означает, что сообществам Web3, возможно, придется встроить соответствие по умолчанию, используя смарт-контракты, которые, например, строго контролируют, что ИИ может регистрировать или делиться. Доказательства с нулевым разглашением могут позволить ИИ доказать, что он правильно выполнил вычисление, не раскрывая базовые частные данные, предлагая одно возможное решение в таких областях, как проверка личности или оценка кредитоспособности.
4.5 Риски согласования и несогласования ИИ
Когда ИИ-агентам предоставляется значительная автономия — особенно с доступом к финансовым ресурсам и реальному влиянию — проблема согласования с человеческими ценностями становится острой. ИИ-агент может не иметь злых намерений, но может «неправильно интерпретировать» свою цель таким образом, что это приведет к вреду. Юридический анализ Reuters к ратко отмечает: по мере того как ИИ-агенты работают в различных средах и взаимодействуют с другими системами, риск несогласованных стратегий возрастает. Например, ИИ-агент, которому поручено максимизировать доходность DeFi, может найти лазейку, которая эксплуатирует протокол (по сути, взламывая его) — с точки зрения ИИ он достигает цели, но нарушает правила, которые важны для людей. Были гипотетические и реальные случаи, когда ИИ-подобные алгоритмы участвовали в манипулятивном рыночном поведении или обходили ограничения.
В децентрализованных контекстах, кто несет ответственность, если ИИ-агент «выходит из-под контроля»? Возможно, развернувший его, но что, если агент самомодифицируется или несколько сторон внесли вклад в его обучение? Эти сценарии больше не являются просто научной фантастикой. В статье Reuters даже цитируется, что суды могут рассматривать ИИ-агентов аналогично человеческим агентам в некоторых случаях — например, чат-бот, обещающий возврат средств, был признан обязательным для компании, которая его развернула. Таким образом, несогласование может привести не только к техническим проблемам, но и к юридической ответственности.
Открытая, компонуемая природа Web3 также может позволить непредвиденные взаимодействия агентов. Один агент может влиять на другого (намеренно или случайно) — например, ИИ-бот для управления может быть «социально спроектирован» другим ИИ, предоставляющим ложный анализ, что приведет к плохим решениям ДАО. Эта возникающая сложность означает, что согласование касается не только цели одного ИИ, но и более широкого согласования экосистемы с человеческими ценностями и законами.
Решение этой проблемы требует нескольких подходов: встраивание этических ограничений в ИИ-агенты (жесткое кодирование определенных запретов или использование обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека для формирования их целей), реализация автоматических выключателей (контрольные точки смарт-контрактов, требующие одобрения человека для крупных действий) и надзор со стороны сообщества (возможно, ДАО, которые отслеживают поведение ИИ-агентов и могут отключать агентов, которые ведут себя неправильно). Исследования согласования сложны в централизованном ИИ; в децентрализованном это еще более неизведанная территория. Но это крайне важно — ИИ-агент с административными ключами к протоколу или доверенный казначейскими средствами должен быть чрезвычайно хорошо согласован, иначе последствия могут быть необратимыми (блокчейны выполняют неизменяемый код; ошибка, вызванная ИИ, может навсегда заблокировать или уничтожить активы).
4.6 Управление и регуляторная неопределенность
Децентрализованные ИИ-системы не вписываются в существующие рамки управления. Ончейн-управление (голосование токенами и т. д.) может быть одним из способов их управления, но у него есть свои проблемы (киты, апатия избирателей и т. д.). И когда что-то идет не так, регуляторы спросят: «Кого мы привлекаем к ответственности?» Если ИИ-агент вызывает массовые потери или используется для незаконной деятельности (например, отмывания денег через автоматизированные миксеры), власти могут нацелиться на создателей или посредников. Это вызывает призрак юридических рисков для разработчиков и пользователей. Текущая регуляторная тенденция — это усиление контроля как над ИИ, так и над крипто отдельно — их комбинация, безусловно, вызовет пристальное внимание. Комиссия по торговле товарными фьючерсами США (CFTC), например, обсуждала использование ИИ в торговле и необходимость надзора в финансовых контекстах. В политических кругах также ведутся разговоры о необходимости регистрации автономных агентов или наложении ограничений на ИИ в чувствительных секторах.
Еще одна проблема управления — транснациональная координация. Web3 глобален, и ИИ-агенты будут работать через границы. Одна юрисдикция может запрещать определенные действия ИИ-агентов, в то время как другая разрешает, а блокчейн-сеть охватывает обе. Это несоответствие может создавать конфликты — например, ИИ-агент, предоставляющий инвестиционные консультации, может нарушить закон о ценных бумагах в одной стране, но не в другой. Сообществам, возможно, придется внедрять геофенсинг на уровне смарт-контрактов для ИИ-сервисов (хотя это противоречит открытому этосу). Или они могут фрагментировать услуги по регионам для соблюдения различных законов (аналогично тому, как это делают биржи).
Внутри децентрализованных сообществ также возникает вопрос о том, кто устанавливает правила для ИИ-агентов. Если ДАО управляет ИИ-сервисом, голосуют ли держатели токенов за параметры его алгоритма? С одной стороны, это расширяет возможности пользователей; с другой — может привести к неквалифицированным решениям или манипуляциям. Могут появиться новые модели управления, такие как советы экспертов по этике ИИ, интегрированные в управление ДАО, или даже участники ИИ в управлении (представьте, что ИИ-агенты голосуют как делегаты на основе запрограммированных мандатов — спорная, но мыслимая идея).
Наконец, репутационный риск: ранние неудачи или скандалы могут испортить общественное восприятие. Например, если «ИИ-ДАО» по ошибке запустит финансовую пирамиду или ИИ-агент прим ет предвзятое решение, которое нанесет вред пользователям, может возникнуть негативная реакция, которая затронет весь сектор. Важно, чтобы отрасль действовала проактивно — устанавливая стандарты саморегулирования, взаимодействуя с политиками для объяснения того, как децентрализация меняет подотчетность, и, возможно, создавая аварийные выключатели или процедуры экстренной остановки для ИИ-агентов (хотя они вводят централизацию, они могут быть необходимы на переходном этапе для безопасности).
В итоге, проблемы варьируются от глубоко технических (предотвращение взломов и управление задержками) до широко социальных (регулирование и согласование ИИ). Каждая проблема значительна сама по себе; вместе они требуют согласованных усилий со стороны сообществ ИИ и блокчейна для их преодоления. В следующем разделе будет рассмотрено, как, несмотря на эти препятствия, может развиваться будущее, если мы успешно их решим.
5. Будущий потенциал
Заглядывая вперед, интеграция общих интерфейсов ИИ с Web3 — через такие фреймворки, как MCP — может фундаментально трансформировать децентрализованный интернет. Здесь мы обрисуем некоторые будущие сценарии и потенциалы, которые иллюстрируют, как ИИ-интерфейсы, управляемые MCP, могут формировать будущее Web3:
5.1 Автономные dApp и ДАО
В ближайшие годы мы можем стать свидетелями появления полностью автономных децентрализованных приложений. Это dApp, где ИИ-агенты обрабатывают большинство операций, руководствуясь правилами, определенными смарт-контрактами, и целями сообщества. Например, рассмотрим децентрализованный инвестиционный фонд ДАО: сегодня он может полагаться на человеческие предложения по ребалансировке активов. В будущем держатели токенов могли бы устанавливать высокоуровневую стратегию, а затем ИИ-агент (или команда агентов) непрерывно реализовывал бы эту стратегию — отслеживая рынки, выполняя сделки в блокчейне, корректируя портфели — при этом ДАО контролировала бы производительность. Благодаря MCP ИИ может беспрепятственно взаимодействовать с различными протоколами DeFi, биржами и потоками данных для выполнения своего мандата. При правильном проектировании такое автономное dApp могло бы работать 24/7, эффективнее любой человеческой команды, и с полной прозрачностью (каждое действие регистрируется в блокчейне).
Другим примером является децентрализованное страховое dApp, управляемое ИИ: ИИ мог бы оценивать претензии, анализируя доказательства (фотографии, датчики), сверяя их с полисами, а затем автоматически инициировать выплаты через смарт-контракт. Это потребовало бы интеграции внецепочечного компьютерного зрения ИИ (для анализа изображений повреждений) с ончейн-верификацией — то, что MCP мог бы облегчить, позволяя ИИ вызывать облачные ИИ-сервисы и сообщать о результатах контракту. Результатом являются почти мгновенные страховые решения с низкими накладными расходами.
Даже само управление может быть частично автоматизировано. ДАО могут использовать ИИ-модераторов для обеспечения соблюдения правил форума, ИИ-разработчиков предложений для преобразования необработанных настроений сообщества в хорошо структурированные предложения или ИИ-казначеев для прогнозирования потребностей бюджета. Важно отметить, что эти ИИ будут действовать как агенты сообщества, а не бесконтрольно — их можно будет периодически проверять или требовать подтверждения с несколькими подписями для крупных действий. Общий эффект заключается в усилении человеческих усилий в децентрализованных организациях, позволяя сообществам достигать большего с меньшим количеством активных участников.
5.2 Децентрализованные рынки и сети интеллекта
Опираясь на такие проекты, как SingularityNET и альянс ASI, мы можем предвидеть зрелый глобальный рынок интеллекта. В этом сценарии любой, у кого есть ИИ-модель или навык, может предложить его в сети, и любой, кому нужны возможности ИИ, может их использовать, при этом блокчейн обеспечивает справедливую компенсацию и происхождение. MCP будет здесь ключевым: он предоставляет общий протокол, так что запрос может быть отправлен тому ИИ-сервису, который лучше всего подходит.
Например, представьте сложную задачу, такую как «создать индивидуальную маркетинговую кампанию». ИИ-агент в сети может разбить ее на подзадачи: визуальный дизайн, копирайтинг, анализ рынка — а затем найти специалистов для каждой (возможно, один агент с отличной моделью генерации изображений, другой с моделью копирайтинга, настроенной для продаж, и т. д.). Эти специалисты изначально могли находиться на разных платформах, но поскольку они придерживаются стандартов MCP/A2A, они могут сотрудничать агент-с-агентом безопасным, децентрализованным способом. Оплата между ними может осуществляться с помощью микротранзакций в нативном токене, а смарт-контракт может собрать окончательный результат и обеспечить оплату каждому участнику.
Такой в ид комбинаторного интеллекта — множество ИИ-сервисов, динамически связывающихся через децентрализованную сеть — может превзойти даже крупные монолитные ИИ, потому что он использует специализированный опыт. Он также демократизирует доступ: небольшой разработчик в одной части мира может внести нишевую модель в сеть и получать доход всякий раз, когда она используется. Тем временем пользователи получают универсальный магазин для любых ИИ-сервисов, с системами репутации (подкрепленными токенами/идентификацией), направляющими их к качественным поставщикам. Со временем такие сети могут превратиться в децентрализованное ИИ-облако, конкурирующее с ИИ-предложениями Big Tech, но без единого владельца и с прозрачным управлением со стороны пользователей и разработчиков.
5.3 Интеллектуальная метавселенная и цифровая жизнь
К 2030 году наша цифровая жизнь может бесшовно слиться с виртуальными средами — метавселенной — и ИИ, вероятно, будет повсеместно населять эти пространства. Благодаря интеграции Web3 эти ИИ-сущности (которые могут быть чем угодно, от виртуальных помощников до игровых персонажей и цифровых питомцев) будут не только интеллектуальными, но и экономически и юридически наделенными полномочиями.
Представьте город в метавселенной, где каждый NPC-продавец или квестодатель — это ИИ-агент со своей собственной личностью и диалогами (благодаря продвинутым генеративным моделям). Эти NPC на самом деле принадлежат пользователям как NFT — возможно, вы «владеете» таверной в виртуальном мире, а NPC-бармен — это ИИ, который вы настроили и обучили. Поскольку он работает на рельсах Web3, NPC может совершать транзакции: он может продавать виртуальные товары (NFT-предметы), принимать платежи и обновлять свой инвентарь через смарт-контракты. Он может даже иметь криптокошелек для управления своими доходами (которые поступают вам как владельцу). MCP позволит мозгу ИИ этого NPC п олучать доступ к внешним знаниям — возможно, извлекать новости из реального мира для общения или интегрироваться с календарем Web3, чтобы он «знал» о событиях игроков.
Более того, идентичность и непрерывность обеспечиваются блокчейном: ваш ИИ-аватар в одном мире может перейти в другой мир, неся с собой децентрализованную идентичность, которая подтверждает ваше владение и, возможно, его уровень опыта или достижения через soulbound-токены. Интероперабельность между виртуальными мирами (часто являющаяся проблемой) может быть облегчена ИИ, который переводит контекст одного мира в другой, при этом блокчейн обеспечивает переносимость активов.
Мы также можем увидеть ИИ-компаньонов или агентов, представляющих отдельных лиц в цифровых пространствах. Например, у вас может быть личный ИИ, который посещает собрания ДАО от вашего имени. Он понимает ваши предпочтения (через обучение на вашем прошлом поведении, хранящемся в вашем личном хранилище данных) и может даже голосовать по незначительным вопросам за вас или позже резюмировать собрание. Этот агент может использовать вашу децентрализованную идентификацию для аутентификации в каждом сообществе, гарантируя, что он признан «вами» (или вашим делегатом). Он может зарабатывать токены репутации, если вносит хорошие идеи, по сути, создавая для вас социальный капитал, пока вы отсутствуете.
Еще один потенциал — ИИ-управляемое создание контента в метавселенной. Хотите новый игровой уровень или виртуальный дом? Просто опишите его, и ИИ-строитель создаст его, развернет как смарт-контракт/NFT и, возможно, даже свяжет его с DeFi-ипотекой, если это большая структура, которую вы выплачиваете со временем. Эти творения, находящиеся в блокчейне, уникальны и подлежат торговле. ИИ-строитель может взимать плату в токенах за свои услуги (снова возвращаясь к концепции рынка, описанной выше).
В целом, будущий децентрализованный интернет может быть наводнен интеллектуальными агентами: некоторые полностью автономные, некоторые тесно связанные с людьми, многие где-то посередине. Они будут вести переговоры, создавать, развлекать и совершать транзакции. MCP и аналогичные протоколы гарантируют, что все они говорят на одном «языке», обеспечивая богатое сотрудничество между ИИ и каждым сервисом Web3. При правильном подходе это может привести к эпохе беспрецедентной производительности и инноваций — истинному синтезу человеческого, искусственного и распределенного интеллекта, движущего общество.
Заключение
Видение общих интерфейсов ИИ, соединяющих все в мире Web3, несомненно, амбициозно. По сути, мы стремимся сплести две самые преобразующие нити технологий — децентрализацию доверия и рост машинного интеллекта — в единую ткань. История развития показывает нам, что время созрело: Web3 нуждался в удобном для пользователя «убийственном приложении», и ИИ вполне может его предоставить, в то время как ИИ нуждался в большей автономности и памяти, которые может обеспечить инфраструктура Web3. Технически, фреймворки, такие как MCP (Протокол контекста модели), обеспечивают связующую ткань, позволяя ИИ-агентам свободно общаться с блокчейнами, смарт-контрактами, децентрализованным и идентификаторами и за их пределами. Отраслевой ландшафт указывает на растущий импульс, от стартапов до альянсов и крупных ИИ-лабораторий, все они вносят части этой головоломки — рынки данных, агентские платформы, сети оракулов и стандартные протоколы — которые начинают складываться воедино.
Тем не менее, мы должны действовать осторожно, учитывая выявленные риски и вызовы. Нарушения безопасности, несогласованное поведение ИИ, проблемы конфиденциальности и неопределенные правила образуют полосу препятствий, которая может подорвать прогресс, если ее недооценить. Каждая проблема требует проактивного смягчения: надежные аудиты безопасности, проверки и балансы согласования, архитектуры, сохраняющие конфиденциальность, и совместные модели управления. Природа децентрализации означает, что эти решения не могут быть просто навязаны сверху; они, вероятно, появятся из сообщества путем проб, ошибок и итераций, подобно тому, как это происходило с ранними интернет-протоколами.
Если мы преодолеем эти вызовы, будущий потенциал будет захватывающим. Мы могли бы увидеть, как Web3 наконец-то предоставит ориентированный на пользователя цифровой мир — не так, как это изначально представлялось, когда каждый запускает свои собственные узлы блокчейна, а скорее через интеллектуальных агентов, которые обслуживают намерения каждого пользователя, используя децентрализацию под капотом. В таком мире взаимодействие с крипто и метавселенной может быть таким же простым, как разговор с вашим ИИ-помощником, который, в свою очередь, без доверия ведет переговоры с десятками сервисов и цепочек от вашего имени. Децентрализованные сети могут стать «умными» в буквальном смысле, с автономными сервисами, которые адаптируются и улучшаются.
В заключение, MCP и аналогичные протоколы ИИ-интерфейсов действительно могут стать основой новой Сети (назовем ее Web 3.0 или Агентским Вебом), где интеллект и связность повсеместны. Конвергенция ИИ и Web3 — это не просто слияние технологий, а конвергенция философий — открытость и расширение прав и возможностей пользователей децентрализации встречаются с эффективностью и креативностью ИИ. В случае успеха этот союз может возвестить эру беспрецедентной производительности и инноваций — по-настоящему свободный, более персонализированный и более мощный интернет, чем все, что мы когда-либо испытывали, действительно выполняя обещания как ИИ, так и Web3 таким образом, что это повлияет на повседневную жизнь.
Источники:
- С. Хаддер, «Web3.0 — это не о владении, это об интеллекте», FeatureForm Blog (8 апреля 2025 г.).
- Дж. Сагино, «Может ли MCP Anthropic обеспечить Web3, обещанный блокчейном?», LinkedIn Article (1 мая 2025 г.).
- Anthropic, «Представляем Протокол контекста модели», Anthropic.com (ноябрь 2024 г.).
- thirdweb, «Протокол контекста модели (MCP) и его значение для блокчейн-приложений», thirdweb Guides (21 марта 2025 г.).
- Chainlink Blog, «Пересечение между моделями ИИ и оракулами», (4 июля 2024 г.).
- Messari Research, Профиль Ocean Protocol, (2025 г.).
- Messari Research, Профиль SingularityNET, (2025 г.).
- Cointelegraph, «ИИ-агенты готовы стать следующей крупной уязвимостью крипто», (25 мая 2025 г.).
- Reuters (Westlaw), «ИИ-агенты: расширенные возможности и повышенные риски», (22 апреля 2025 г.).
- Identity.com, «Почему ИИ-агентам нужны проверенные цифровые идентификаторы», (2024 г.).
- PANews / IOSG Ventures, «Интерпретация MCP: Экосистема ИИ-агентов Web3», (20 мая 2025 г.).
