Автор: Zen, PANews
Вы потратили полгода, чтобы заставить ChatGPT понять ваши рабочие привычки, манеру письма и долгосрочные проекты. Он знает, как вы обычно редактируете статьи, какие компании вы часто отслеживаете, и постепенно понял ваши предпочтения в структуре контента, тоне и плотности информации.
Но однажды появляется более мощная новая модель. Вы открываете Claude, Gemini или DeepSeek и понимаете, что всё нужно начинать сначала. Новая модель не знает вас, не осведомлена о контексте вашей работы, накопленном за последние месяцы, и не знает, как вы мыслите, пишете и принимаете решения.
За последние два года ключевая конкуренция в индустрии ИИ вращалась вокруг «возможностей модели». Кто обладает более сильными рассуждениями, более длинным контекстом и лучшими навыками программирования, тот почти полностью определяет исход. Но сейчас возникает новый вопрос: ИИ всё лучше понимает вас, но кому принадлежит это «понимание»?
Смена роли: ИИ превращается из чат-инструмента в личного цифрового помощника
В ноябре 2022 года чат-бот на базе ИИ ChatGPT появился на рынке. После запуска он вызвал мировой бум чатов, за два месяца достигнув более чем 100 миллионов активных пользователей в месяц и став самым быстро растущим потребительским приложением в истории. Тогда крупные модели воспринимались скорее как «продвинутый поиск»: пользователи задавали вопросы ИИ, который мгновенно генерировал ответы, и после завершения диалога связь прерывалась.
Но за последние два года роль ИИ значительно изменилась. Благодаря постоянному улучшению способностей к рассуждению, программированию и использованию инструментов, ИИ начал глубоко интегрироваться в реальные рабочие процессы. Всё больше людей начинают использовать его для написания кода, организации материалов, анализа данных, планирования поездок, управления расписанием и даже длительного участия в создании контента и принятии бизнес-решений.
Во многих случаях пользователи уже не просто «задают вопросы ИИ», а сотрудничают с ним на долгосрочной основе. ИИ начинает понимать ваш способ работы, манеру выражения и долгосрочные цели, постоянно участвует в одном и том же проекте, одной и той же рабочей процедуре и постепенно берет на себя часть задач по выполнению. В определенной степени ИИ постепенно превращается из инструмента для одноразовых вопросов и ответов в долгосрочного личного цифрового помощника.
По мере значительного повышения возможностей моделей, лидерские продукты все больше сближаются по своим характеристикам, а также из-за долгосрочного и широкого использования ИИ, начинают возникать новые проблемы.
Как только ИИ начинает длительное взаимодействие, «память», которая хранит и извлекает прошлый опыт для улучшения принятия решений и общей производительности, перестает быть просто незначительной базой данных. Во многих сценариях применения узким местом уже не является уровень вывода модели, а способность к долгосрочной памяти и управлению контекстом. Cloudflare прямо называет агентную память одним из самых больших вызовов и одновременно одним из самых быстро развивающихся направлений в современной инфраструктуре ИИ.
Крупнейшие ИИ-компании уже осознали, что долгосрочная память становится частью пользовательского опыта. OpenAI разделила память ChatGPT на сохраненные воспоминания и историю ссылок на чаты: первые хранят информацию, которую пользователь хочет сохранить надолго, а вторые позволяют ChatGPT извлекать полезное содержимое из предыдущих диалогов для последующих персонализированных ответов. Gemini也开始 на основе предыдущих диалогов изучать предпочтения пользователей. Claude推出了记忆功能，并支持记忆的导入与导出。
Платформенные изоляты превращают «память» ИИ в новое поле битвы отрасли
Однако проблема заключается в том, что эти функции памяти в целом по-прежнему ограничены каждой платформой, принадлежат исключительно независимым системам аккаунтов и средам продуктов и остаются отдельными островами. Хотя Anthropic уже поддерживает импорт и экспорт памяти, на данный момент это скорее инструмент миграции для Claude, а не универсальный стандарт памяти, принимаемый всеми платформами.
ZetaChain стремится заполнить именно этот пробел. После полного перехода на ИИ ZetaChain начала расширять концепцию «владения», ранее присущую криптомиру, на ИИ-память и пользовательский контекст. Ее цель — создать не просто чат-продукт, а независимый уровень приватной памяти (Private Memory Layer), который позволит пользователям по-настоящему владеть своей долгосрочной памятью, предпочтениями и контекстом ИИ.
AI-продукт для потребителей от ZetaChain, Anuma, предлагает пользователям обладать набором зашифрованных личных воспоминаний и поддерживает бесшовное использование между основными моделями ИИ, такими как ChatGPT, Claude и Gemini. Пользователям не нужно каждый раз при переключении модели заново настраивать контекст, предпочтения и рабочие привычки — доступ к этим данным контролируется пользователем, позволяя ему переносить свои исторические воспоминания между различными моделями и агентами.
По мере того как ИИ постепенно накапливает предпочтения пользователей, стиль письма, рабочие процессы и историю диалогов, так называемая «память» становится все более похожей на «зеркало личности». Она может не только определять, соответствуют ли ответы модели предпочтениям пользователя, но и влиять на то, будет ли модель в будущем действовать в соответствии с вашими привычками и ценностями, когда будет принимать решения от вашего имени.
Помимо предоставления пользователям права собственности на свои данные и возможности выбора моделей с различными навыками для разных задач, Anuma разрабатывает программируемую, аудитируемую и отзывную систему прав, позволяющую агентам ИИ один раз получить доступ к записям, при этом права могут быть отозваны в любой момент, а все изменения прав фиксируются и отслеживаются в блокчейне.
Более того, память и знания пользователей также станут доступными для обмена, лицензирования и монетизации без раскрытия исходных данных. Это позволяет пользователям из таких профессий, как инвесторы, врачи, юристы и разработчики, упаковывать свои профессиональные знания в агентов и публиковать их на Agent Marketplace, получая доход при использовании другими.
От межсетевого взаимодействия к межплатформенному взаимодействию с ИИ: почему ZetaChain изменила направление?
Функциональность Anuma, описанная выше, обеспечивается нижележащей инфраструктурой Private Memory Layer, разработанной ZetaChain. Эта инфраструктура, ориентированная на ИИ, предоставляет частные память, идентичность, права доступа, платежи и агентные возможности, позволяя приложениям и агентам взаимодействовать между моделями, при этом пользователь сохраняет полный контроль.
ZetaChain ранее сосредоточилась на инфраструктуре кросс-чейн интероперабельности, с основной целью решения проблем передачи активов и сообщений между различными блокчейнами. В вопросе «единого мультичейн входа» она создала значительную сеть и сформировала мощную нарративную основу. Согласно официальным данным, на этой блокчейн-сети насчитывается 11,9 млн уникальных адресов и 241 млн транзакций.
Однако после официального запуска Anuma 27 апреля этого года и достижения более 50 000 пользователей в первый месяц ZetaChain решила полностью переключиться на ИИ и постепенно закрыть бизнес по межсетевой интероперабельности. За этим переходом стоит относительно четкая внутренняя логика.
Раньше ZetaChain в основном решала проблему отсутствия взаимодействия между блокчейнами. В сегодняшнем мире ИИ существует аналогичное разделение. В определенной степени цифровые активы относятся к блокчейну так же, как память и контекст — к ИИ. Разные модели обладают собственными закрытыми системами памяти, и при переключении пользователем платформы накопленный за долгое время контекст и предпочтения в поведении часто прерываются.
С развитием за последние годы ZetaChain считает, что сегодня его главным вызовом уже не является межсетевой перевод между блокчейнами, а непрерывность между различными моделями и агентами, а также вопрос владения пользователем своим контекстом.
a16z crypto ранее также отмечала в аналитической статье, что агенты уже начали выступать в роли экономических участников, но им все еще не хватает переносимой идентичности, программируемых платежей, проверяемых полномочий и общей координационной платформы, необходимой для сотрудничества в различных средах. Поэтому, в отличие от многих проектов AI+Crypto, которые искусственно ищут сценарии применения, логика трансформации ZetaChain намного более плавная.
В истории бизнеса успешная трансформация инфраструктурных компаний не является редкостью. Такие компании часто не просто меняют направление, а, опираясь на логику продукта, преследуют новые узкие места. Первоначально ключевой нарратив NVIDIA был связан с графическими вычислениями и игровыми видеокартами, но с развитием ИИ его архитектура GPU в конечном итоге стала основной инфраструктурой всей индустрии ИИ. Инфраструктура никогда не остается привязанной к одной и той же ограничивающей точке навсегда, и настоящими победителями часто становятся те, кто первым распознает появление «следующего ограничения».
От уровня приватной памяти до уровня AI-потребления
С развитием ИИ в бурном темпе будущая форма ИИ, очевидно, не ограничится только чат-окнами, а постепенно эволюционирует в большое количество долгосрочно существующих и взаимодействующих между собой ИИ-ассистентов. Исходя из этого предположения, ZetaChain, помимо предложения «слоя приватной памяти» и попыток решить вопрос о том, как ИИ может долгосрочно понимать пользователя, далее вводит концепцию «слоя потребления ИИ (AI Consumer Layer)», стремясь переопределить отношения между пользователем и ИИ после того, как ИИ будет долгосрочно представлять интересы пользователя.
В концепции ZetaChain будущее ИИ — это не просто ответы на вопросы, а глубокое вовлечение в рабочие процессы и повседневные решения пользователей. Разные ИИ-ассистенты будут отвечать за разные задачи: одни обрабатывают код, другие упорядочивают финансы, третьи планируют маршруты, а некоторые долгосрочно участвуют в создании контента и аналитических исследованиях. Для того чтобы эти ИИ могли действительно эффективно взаимодействовать, им необходимо использовать единую систему долгосрочного контекста, идентичности и прав доступа.
Таким образом, так называемый «уровень AI-потребления» по сути пытается объединить ранее распределенные функции в единую рамочную систему. Memory отвечает за долгосрочный контекст, Permissions — за контроль доступа, Identity — за систему идентификации, Payments — за вызовы и платежи между AI, а Agents представляют собой сеть AI, которая в конечном итоге выполняет задачи от имени пользователя.
Это также объясняет, почему «владение» становится ключевым понятием, которое ZetaChain подчеркивает снова и снова.
В этой системе наиболее важным становится вопрос, сохраняет ли пользователь свой контекст, права и идентичность. Например, будущий ИИ, отвечающий за проверку кода, может временно получить доступ к репозиторию GitHub; ИИ, занимающийся подготовкой налоговой отчетности, может получить однократный доступ к налоговым документам; ИИ, отвечающий за планирование поездок, сможет получить доступ только к истории поездок и календарю. Права больше не контролируются централизованно платформой, а динамически назначаются пользователем и могут быть отозваны в любой момент.
И именно это является причиной, по которой блокчейн снова начинает взаимодействовать с ИИ.
По мере того как все больше ИИ будут работать от имени пользователей, вопросы «кто может получить доступ к чему», «можно ли отозвать права» и «можно ли отследить вызовы» постепенно станут новыми инфраструктурными проблемами. Системы прав на цепочке идеально подходят для управления такими многопользовательскими взаимодействиями.
Токен инфраструктуры ИИ ZETA растет в полезности благодаря трансформации
Вместе со стратегией ZetaChain были изменены функции и полезность токена ZETA. Ранее ZETA больше напоминал традиционный токен публичной блокчейн-сети, в основном выполнявший функции газа, верификации и обеспечения безопасности межсетевого взаимодействия, при этом его механизм не отличался особыми инновациями. Однако в рамках новой концепции ZETA станет «токеном инфраструктуры ИИ», и его полезность значительно возрастет.
Согласно текущему описанию ZetaChain, в будущем ZETA будет использоваться для нескольких целей:
Сначала — права доступа к моделям ИИ и агентам. Некоторые продвинутые модели, профессиональные инструменты ИИ или услуги агентов требуют разблокировки через ZETA или оплаты за вызов.
Во-вторых, это расчеты между агентами. ZetaChain упоминает, что в будущем взаимодействие между различными ИИ и приложениями будет осуществляться через протокол x402 для выполнения платежей в цепочке. Его цель вполне ясна: если в будущем ИИ будут автоматически вызывать другие ИИ, то между машинами также потребуется нативная система платежей.
Третье — это операции в цепочке, связанные с обновлением прав и памяти. Изменения пользователей в правах, контроле доступа и состоянии памяти в будущем могут быть зафиксированы в цепочке.
Четвертое — это экономика создателей. ZetaChain стремится к тому, чтобы в будущем разработчики, исследователи, юристы, врачи и другие профессионалы могли упаковывать свои знания в виде AI-инструментов или агентов и получать доход за их использование, а ZETA будет выполнять роль по обеспечению потока стоимости.
Однако следует отметить, что эта часть пока остается в основном на уровне нарратива, поскольку экономика AI-агентов еще далека от зрелости, и настоящие масштабные случаи «AI, вызывающего AI» или «автономных платежей агентов» еще не появились. Концепции, такие как x402, цепочные разрешения и AI-идентичность, сейчас больше относятся к предварительной закладке инфраструктуры, а не к уже подтвержденному массовому спросу.
Но ZetaChain и её логика продуктов интересны не только потому, что она создала инфраструктуру и интегрировала AI-продукты, а потому, что пытается переопределить, кому принадлежат память, идентичность, контекст и права доступа к ИИ будущих пользователей — платформе или самим пользователям. Суть того, что хочет сделать ZetaChain, заключается в том, чтобы вернуть эти элементы обратно пользователям, освободив их от контроля платформ.