Перспективи децентралізованого ІІ 2026: чому блокчейн — це необхідний розв’язок для ІІ

Автор: Pink Brains

Переклад: AididiaoJP, Foresight News

Існування децентралізованого ШІ обумовлено структурними обмеженнями централізованого ШІ, яких не можна подолати за допомогою капіталу та коду:

• Обчислювальні ресурси є дефіцитними та дорогими
• Надмірна концентрація контролю
• Вихід моделі не можна перевірити
• Отримання навчальних даних стає все складнішим

Обчислювальні ресурси є дефіцитними та дорогими

Інфраструктура на основі GPU очікується, що зросте з 10 мільярдів доларів США в 2025 році до 77 мільярдів доларів США в 2035 році. GPU для центрів обробки даних вже кілька місяців перебувають у стані відсутності на складі. Ринок децентралізованих обчислень, за даними Research and Markets, очікується, що зросте з 9 мільярдів доларів США в 2024 році до 22 мільярдів доларів США в 2035 році. Це число має сенс лише тоді, коли ви вважаєте, що дефіцит є структурним, а не циклічним, і ми вважаємо, що він саме структурний.

Надмірна концентрація контролю

ChatGPT, Gemini, Grok, Claude належать та управляються лише кількома приватними компаніями. Поточна політика ШІ передбачає, що лише кілька суб’єктів, здатних концентрувати величезні обчислювальні ресурси, можуть навчати потужні системи. Як тільки це припущення буде спростовано, картина того, хто зможе створювати передовий інтелект, зміниться корінним чином.

Результат не можна перевірити

Коли модель приймає рішення, користувач не може перевірити, чи було запущено правильну модель, чи обчислення виконано правильно, чи не відбулося витоку конфіденційних даних. Це можна терпіти для чат-ботів, але коли ШІ обробляє кредити, охорону здоров’я або автономні агенти керують реальними гаманцями, це повністю неприйнятно.

Отримання навчальних даних стає все складнішим через занепокоєння щодо конфіденційності та регулювання

Централизований веб-скрапер, розташований в одному регіоні AWS, швидко отримає обмеження швидкості, геоблокування або отримає отруєний кеш. Як зазначає a16z у своєму огляді на 2026 рік, приватність стає «найважливішим бар’єром у криптовалютній сфері».

Штучний інтелект потребує блокчейну, щоб зробити інтелект відкритим, перевірним та економічно доступним.

• Рівень додатків і сервісів: AI-агенти можуть робити багато речей, але в криптовалютній сфері зараз домінують два випадки використання: агентний фінанс (Agentic Finance) та агентні платежі (Agentic Payments)
• Проміжне програмне забезпечення: з’єднані організації — від фреймворків для створення та ідентифікації агентів, ринку агентів до координаційного рівня
• Інфраструктурний рівень: базові ресурси ШІ — приватність та верифікація, обчислення, висновки, навчання, дані та зберігання

Агентські фінанси перетворюють природні мовні підказки на дії в ланцюжку.

Агент ARMA від @gizatechxyz обробив понад 46 мільярдів доларів США агентського обсягу торгів на вибраних ринках позик — працює блок за блоком у рамках EigenLayer AVS, без довірчого управління.

@Infinit_Labs запускає кластер зі більш ніж 20 професійними агентами, які перетворюють інтенції, такі як «заробляти 1000 доларів США щомісяця за допомогою 1 BTC», у одноклікowі стратегії на Ethereum, Solana та Base.

@coinvestai від Liquid буде виконувати прямі угоди в реальному часі, інтегровані з ChatGPT і Claude, з підтримкою торгівлі на 500+ ринках через Model Context Protocol.

@minara інтегрувала Hyperliquid і недавно приєдналася до Lighter. Вона забезпечує повний цикл торгівлі «аналіз → рішення → виконання» за допомогою моделі DMind та 50+ інтеграцій.

@Cod3xOrg: мережа легких AI-агентів, яка перетворює наміри на ланцюгові транзакції для побудови та виконання.

@Zyfai_: Самохостований агент DeFAI, який автоматизує та оптимізує фармінг доходу, постійно перерозподіляючи капітал між протоколами для максимізації APY з урахуванням ризику, без участі користувача.

У сфері прогнозувальних ринків @SynthdataCo — це підмережа Bittensor, яка запускає децентралізовану фінансову інтелектуальну мережу для прогнозування. Майни конкурують за моделювання короткострокової цінової невизначеності. Вона вже надає дані в реальному часі для продуктів, таких як Mode AI Quant для криптовалютного ринку Kalshi.

Як інтернет став комунікаційним рівнем цифрової економіки, блокчейн і стейблкоїни стають рівнем розрахунків для агентських платежів.

На травень 2026 року x402 обробив понад 173 мільйони транзакцій на Base та Solana; до членів фонду x402 входять Google, Visa, AWS, Circle, Anthropic, Stripe та Cloudflare. Stripe почав використовувати його з лютого 2026 року; AWS запровадив нативні AgentCore Payments.

Діяльність покупців і продавців зростає, і більшість угод пов’язані з реальним використанням за потребою: виклики API, сервіси AI-розрахунків, агентський бізнес та подібні завантаження. Початковий хвильовий ефект вже охолонув, але основна підтримка починає відстежувати темпи.

Тим часом Stripe та Machine Payments Protocol від Tempo виступають як другий напрямок, зареєструвавши понад 411 900 транзакцій і 9600 покупців з моменту запуску.

Ці мережі разом свідчать про те, що бізнес між машинами перетворюється на більш широкий напрямок, де програмні агенти можуть автономно торгувати зі швидкістю машини.

Зі збільшенням кількості агентів основна проблема стає координацією: як агенти можуть знаходити один одного, підтверджувати свою ідентичність і здійснювати угоди без участі людини.

Тут відсутність довіри є обмеженням. Оцінки ринку агентського бізнесу до 2030 року досягають 1,5–5 трильйонів доларів США, але його впровадження обмежується одним фактором — більшість користувачів готові дозволити ШІ проводити дослідження, але мало хто готовий дозволити ШІ здійснювати реальні покупки.

Сьогодні система все ще залежить від API-ключів, і майже жодна система не розглядає проксі як сутність з ідентичністю.

@GoKiteAI розробляє спеціалізований L1, де ідентичність та платежі є нативними примітивами. ERC-8004 — це стандарт Ethereum, який надає переносиму ончейн-ідентичність та репутацію для агентів, які можуть переслідуватися через ланцюги.

На ринку @virtuals_io є операційною системою агентної економіки на Base. До червня 2026 року вона обробила понад 2,38 мільйона агентських завдань і створила майже 480 мільйонів доларів США «агентського ВВП».

Але жемчужиною цього рівня є Bittensor. Це мережа, що складається з професійних підмереж, кожна з яких є мікроекономікою: майни запускають AI-моделі, верифікатори оцінюють вихідні дані, а викиди TAO спрямовуються до тих, хто створює найкориснішу роботу. Існує три механізми, що роблять його економічно серйозним:

• Зменшення вдвічі у грудні 2025 року знизить щоденний випуск TAO з 7200 до 3600, що відповідає максимальній кількості 21 мільйону монет.
• dTAO оновлюється, надаючи кожній підмережі власний токен Alpha та AMM-пул — емісія визначається ринком.
• Taoflow оновлення (запуск у листопаді 2025 року) розподіляє випуски виключно на основі чистого потоку стейкінгу. Підмережа, яка розстейкінгуватиме більше, ніж стейкінгуватиме, може знизитися до нуля. Це спроектовано за дарвінівським принципом.

Мережа перевищила 128 активних сітей; перші три найбільші обчислювальні сіті, за повідомленнями, досягли загальної ARR у 20 мільйонів доларів США протягом трьох місяців після монетизації. Дарвінізм — це продукт.

Інші проекти зосереджені на створенні спеціалізованих блокчейнів для ШІ або наданні інструментів, фреймворків та механізмів стимулювання, необхідних для підтримки спільнотно власних екосистем ШІ.

@NEARProtocol: невидимий координаційний шар, що поєднує розрахунки, ідентичність, конфіденційність, TEE, MPC та захист PII для автономних агентів.

@base—— «економіка агентів» — це головна база. Base MCP дозволяє AI-інструментам, таким як Claude, ChatGPT, Cursor, виконувати на ланцюзі дії через підказки на платформах Uniswap, Morpho, Avantis — обмінювати, переказувати, взаємодіяти з DeFi.

@SentientAGI: Його екосистема GRID з’єднує агентів, моделі, дані та обчислення, направляючи запити до професійних учасників для отримання найкращих результатів.

@gensynai: перевірне виконання ML, координація розподілених апаратних засобів для навчання та висновків, забезпечуючи надійність робіт, мережа $AI.

@SaharaAI з’єднує дані, моделі, агенти та нагороди в єдиній AI-незалежній екосистемі.

Інфраструктура — це скелет ШІ — первинні обчислювальні, висновкові, навчальні, дані та приватні примітиви, від яких залежить все верхнє рівні. Це найкапіталомісткіший рівень децентралізованого стеку ШІ.

Децентралізовані обчислення

@akashnet запускає ринок зворотного аукціону, де провайдери змагаються за ваші завантаження. У першому кварталі 2026 року кількість нових орендних угод зросла на 27% і досягла понад 43 500 — це вже третій квартал поспіль зростання. Їхній сервіс AkashML для висновків у квітні обробив майже 120 мільярдів токенів, при цьому ціни на 60–85% нижчі, ніж у провайдерів хмарних сервісів.

@rendernetwork повідомив про зростання використання на 428% у порівнянні з попереднім періодом.

@ionet агрегує 130 000+ GPU зі 130 країн на Solana.

@AethirCloud — один із немногих, хто має реальний дохід: саме повідомляє про приблизно 166 мільйонів доларів США ARR (Q3 2025) та надав понад 1,5 мільярда обчислювальних годин.

Децентралізоване та перевіряєме виведення

Висновки становлять понад 70% витрат на операції з використанням ШІ; Goldman Sachs передбачає, що агентний ШІ спричинить зростання споживання токенів у 24 рази до 2030 року — до 120 трильйонів токенів на місяць.

Децентралізована відповідь полягає у тому, щоб зробити висновки дешевими, приватними та перевірними.

@AskVenice щодня надає понад 50 млрд токенів для понад 2 мільйонів користувачів за допомогою приватних та неконтрольованих моделей, а його конкурентна перевага — це моделі.

@OpenGradient обробив понад 2 мільйони перевірених висновків і згенерував 500 000+ zkML-доказів.

@chutes_ai: Розробники можуть легко розгорнути та масштабувати AI-моделі за допомогою простого API, підтримувані майнерами GPU, зі зниженням витрат до 85% порівняно з AWS. Доходи платформи автоматично перетворюються на попит на токени за допомогою механізму стейкінгу.

@dphnAI — децентралізована AI-мережа для висновків. Варто зазначити, що Dolphin розробила безцензурну модель, яку використовує Venice AI, і всі доходи мережі витрачаються на викуп токенів.

Децентралізоване навчання

Навчання — це найскладніша та найвпливовіша проблема — вона визначає, чи повинні передові моделі створюватися всередині лабораторій трьох чотирьох компаній.

INTELLECT-1 (10 мільярдів параметрів) від @PrimeIntellect — це перший у світі розподілений тренувальний запуск; INTELLECT-2 (32 мільярди параметрів) — це перший розподілений RL-запуск.

@tplr_ai успішно навчив Covenant-72B на 70+ розподілених вузлах, обробивши близько 1,1 трильйона токенів і зменшивши витрати на зв’язок у 146 разів.

@NousResearch: Їхня мережа Psyche забезпечує надійне розподілене навчання, і Hermes 4.3 став першою моделлю Hermes, навченою на децентралізованій інфраструктурі, а не на централізованому кластері.

Підмережа IOTA (SN9) від @MacrocosmosAI проводить децентралізоване попереднє навчання LLM та «навчання вдома», а підмережа Data Universe (SN13) обробляє шар даних. Алгоритми серії DiLoCo з низькою комунікацією дозволяють GPU, розташованим по всьому світу, співпрацювати без високоскоростних внутрішніх мереж центрів обробки даних.

Децентралізована доступність даних і зберігання

Зі збільшенням масштабів навантаження від AI обидва стають обмеженнями. Сучасні моделі споживають величезний обсяг свіжих даних, а вимоги до зберігання зросли настільки, що основні виробники жорстких дисків повідомили, що їхні потужності були продані заздалегідь на кілька років.

Економіка дуже приваблива. Децентралізоване сховище може бути на 60–80% дешевшим, ніж традиційні хмарні провайдери; мережі, такі як @Filecoin, пропонують ціни на зберігання нижче 1 долара на місяць за 1 ТБ, тоді як централізовані альтернативи коштують близько 30 доларів.

@grass сплачує 2,5 мільйона вузлів з 190 країн за простою пропускну здатність, щоб лабораторії штучного інтелекту могли збирати дані з мережі в реальному часі.

@WalrusProtocol — це швидко зростаючий конкурент, створений @Mysten_Labs, для децентралізованого зберігання та доступності даних — використовує двовимірні коди корекції помилок для ефективного зберігання великих «blob» і все частіше позиціонується як постійний шар пам’яті для AI-агентів.

@eigencloud: верифікована хмарна платформа, побудована навколо доступності даних, перевірених обчислень та вирішення спорів. Забезпечена повторним стейкінгом ETH, її концепція полягає у тому, щоб дозволити AI-агентам працювати з криптографічними гарантіями, роблячи дії довідними, аудитованими та виконуваними.

@vana — це EVM L1, де Data DAOs та Data Liquidity Pools перетворюють особисті дані на токенізовані та торгівельні активи.

@reppo та @oroagents створюють якісні та надійні набори даних для навчання ШІ за допомогою стимулювальних конкурсів.

Приватність та шар верифікації

Звичайні користувачі ШІ не можуть перевірити, чи обробляються їхні дані конфіденційно, чи обчислення виконуються правильно, навіть чи використовується зазначена модель.

У 2026 році конфіденційність і верифікація стають передумовами для ШІ, а не додатковими функціями.

@nillion — «сліпа комп’ютерна система», яка виконує обчислення над зашифрованими даними за допомогою MPC та власного Nil Message Compute без розшифрування. Сценарії використання: приватний AI-висновок, зашифровані бази даних та приватний RAG (дозволяє AI запитувати власні бази знань без розкриття).

@Arcium: децентралізована мережа конфіденційних обчислень на Solana. Сценарії використання: Umbra (захищені перекази / приватний дохід) та конфіденційне навчання ШІ на чутливих наборах даних.

@OasisProtocol: L1 з пріоритетом приватності, що використовує ROFL (Runtime Offchain Logic) — фреймворк на основі TEE для виконання перевірених, приватних позаланцюгових обчислень — агентів ШІ, навчання моделей або оракулів.

@octra: нативно підтримує FHE L1 з пріоритетом приватності, що використовує власну схему HFHE (Hypergraph FHE), розроблену для паралельних криптографічних обчислень та пропускної здатності.

@eigencloud: Підтвердження важких гравців, побудоване на безпеці пере-стейкінгу EigenLayer. EigenAI (підтверджуване висновування LLM — це сумісний з OpenAI API для відкритих моделей, де підказки та відповіді можна довести, що не були змінені) та EigenCompute (підтверджуване позаланцюгове виконання для логіки агентів).

@PhalaNetwork. Хмарні GPU потужні, але не приватні; Phala робить завантаження доказовими, навіть для самого Phala. GPU TEE на їхньому основному продукті Phala Cloud дозволяє розгортати відкриті моделі на апаратному забезпеченні та надає сумісний з OpenAI API, де кожне виведення має криптографічний доказ.

Попит на ШІ зростає швидше, ніж інфраструктура здатна за ним поспішати; агенти ШІ стають домінуючим двигуном зростання — ланцюгові треки готові.

Обчислення перетворюється на клас активів, он-чейн ринки стають їх фінансовим рівнем. Інституційні учасники переходять від експериментів до інвестування в інфраструктуру.

Економіка токенів стає структурною перевагою децентралізованих ІІ у координації капіталу, обчислень і даних. Можливості розширюються від ІІ до роботів, автономних машин та фізичної ІІ.

Децентралізоване ШІ поширюється в основних шарах інфраструктури, проміжного ПЗ та застосунків, що проявляється у доходах від обчислень, зростанні економіки агентів та масштабному розподіленому навчанні.

Але ця галузь все ще на початковій стадії. Доходи часто відстають від токенних стимулів, а масове прийняття залишається нерівномірним. Хоча загальний інвестиційний інтерес до ШІ різко зростає, децентралізований ШІ все ще становить лише невелику частину венчурних інвестицій. Токен-драйвовані мережі можуть бути потужною перевагою, але лише за умови правильного проектування захоплення вартості.

Незважаючи на це, з’явлення проектів, таких як Bittensor, NEAR, Virtuals, Base та Venice, свідчить про те, що децентралізований ІІ перетворюється з спекулятивних історій на нову модель координації обчислень, даних, капіталу та інтелекту.