Наратив про приватність і ШІ набирає обертів, оскільки OpenClaw просуває Venice

Оригінал | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Автор | Діндан (@XiaMiPP)

Популярний проект OpenClaw почав підтримувати приватний ІІ, і «розчаровані інвестори криптовалютного ринку» знову знайшли новий напрямок для хайпу.

Саме в такому контексті розповіді кілька проектів, пов’язаних із приватними обчисленнями та інфраструктурою AI Agent, знову звернули на себе увагу ринку. Odaily Planet Daily виявила, що в процесі зростання інтересу до цієї теми кілька проектів вже стали потенційними бенефіціарами.

Венеція — це платформа для генерації AI з акцентом на відсутність цензури та конфіденційність, позиціонована як децентралізована версія ChatGPT. Ідея розголосу навколо приватності AI виникла саме через Венецію, оскільки OpenClaw раніше виділяв Венецію у своїх офіційних документах, але через 24 години швидко видалив це згадування. Хоча рекомендацію можна було видалити, ця дія зробила більше людей звернути увагу на Венецію та її орієнтацію на приватність.

На відміну від більшості AI-проектів, основна історія Venice — це не здатності AI-моделей, а сама приватність. На тлі того, як основні AI-платформи посилюють цензуру контенту, а проблеми з витоками даних AI та спірні питання навчання моделей постійно накопичуються, позиція продукту «не зберігати, не цензурувати» ідеально відповідає найбільш чутливим цінностям крипто-спільноти.

У епоху швидкого розвитку хвилі AI Agent, Venice вдалося відповідати цій «часовій перевагі». Ще більш випадково, команди Venice активно зменшують пропозицію токенів VVV, зменшуючи інфляцію. Збільшення попиту на тлі зменшення пропозиції ще більше посилює позитивні очікування щодо токена VVV.

Прочитайте довідку: OpenClaw підтримує Venice.ai, токен VVV збільшився на понад 500% за місяць

Near Protocol, цей давній проект блокчейну, який раніше славився високою продуктивністю, зараз активно шукає шляхи виживання під тиском хвилі штучного інтелекту. Він більше не обмежується досягненням TPS та низьких газових витрат як «традиційний L1», а поступово зміщує акцент на виконання та інфраструктуру розрахунків у епоху AI Agent, намагаючись знайти новий нарратив зростання в циклі нових технологій.

З 2025 року активно розгортається NEAR Intents (система інтентів), яка дозволяє користувачам або AI-агентам просто вказувати «бажаний кінцевий результат», а фонова система автоматично виконує складні операції через 35+ ланцюгів без необхідності ручного мосту, зміни гаманця чи керування маршрутизацією.

25 лютого 2026 року NEAR офіційно оновив цю систему намірів, запустивши Confidential Intents. Ця версія додає до існуючої рамки виконання намірів здатність приватних обчислень, використовуючи механізм приватних шарів NEAR у поєднанні з довіреним середовищем виконання (TEE), щоб приховувати ключові деталі під час виконання міжланцюгових угод, такі як шляхи обміну, розмір угоди або конкретні стратегії. Однак, на відміну від Zcash або Monero, вона не передбачає обов’язкової приватності для всіх угод, а замість цього додає до виконання намірів додатковий, добровільний рівень приватності. Її основна мета — не анонімізація угод, а запобігання MEV, попередньому виконанню та атакам «сендвіч», щоб зробити виконання угод безпечнішим.

Майбутні AI-агенти можуть стати основними «користувачами» блокчейну, володіючи активами автономно, здійснюючи міжланцюгові угоди, виконуючи стратегії та навіть координуючи між собою. У такій концепції блокчейн повинен не лише обробляти високочастотні угоди, але й забезпечувати можливості перевіряємого виконання, приватних обчислень та міжланцюгової координації.

Поточна схема Near розроблена навколо цієї уяви. Вона намагається створити відкриту мережу, яка може підтримувати автоматичне виконання складних завдань штучними інтелектуальними агентами, забезпечуючи при цьому перевіряємість та безпеку процесу. На тлі постійного впливу хвилі ШІ ця трансформація може сприйматися як спроба активно прийняти новий нарратив, а також як переосмислення старою блокчейн-платформою себе в новому циклі.

Основна мета Sahara AI — створити децентралізовану, прозору та безпечну екосистему ШІ, щоб зробити процеси розробки, навчання, розгортання та комерціалізації ШІ більш справедливими та надійними. Проект зосереджений на вирішенні таких проблем, як конфіденційність даних, алгоритмічні упередження та невизначеність власності на моделі в сучасній галузі ШІ.

Зі зростанням AI Agent виникає нова проблема: кому належать дані, моделі та здібності, які використовуються цими агентами? У поточній індустрії штучного інтелекту ця проблема насправді не вирішена належним чином. Дані, необхідні для навчання моделей, часто походять від великої кількості розподілених учасників, але прибуток зосереджений у руках лише декількох компаній штучного інтелекту; розробники моделей, навіть маючи технічні здібності, часто залежать від екосистеми платформ; а з тим, як AI Agent починають самостійно використовувати моделі, дані та інструменти, вся ланцюжкова цінність стає ще складнішою. Без чітко визначених механізмів визначення прав власності та розподілу прибутку майбутня економіка штучного інтелекту, ймовірно, продовжить шлях Web2: дані належать користувачам, а цінність захоплюється платформами.

Sahara AI намагається встановити нові правила саме в цьому сегменті. Її система безпеки ClawGuard надає перевіряні захисні бар’єри для AI-агентів, забезпечуючи безпечне функціонування AI-агентів у межах передбачених правил, а сервіс даних (DSP) дозволяє користувачам отримувати токен-стимули за маркування та внесок даних для навчання AI, поступово формуючи децентралізований ринок даних. У цій механіці учасники, що надають дані, не лише беруть участь у процесі навчання моделей AI, але й отримують постійний дохід при використанні їхніх даних, тоді як платформа забезпечує якість даних та захист приватності за допомогою механізмів ланцюга.

Phala Network — це платформа приватних смарт-контрактів, побудована на Substrate, яка має за мету надавати перевіряні послуги приватних обчислень для застосунків Web3. Щоб зрозуміти, чому Phala може вигодувати від хвилі AI Agent, спочатку потрібно відповісти на більш базове питання: яку інфраструктуру використовують AI Agent для роботи?

Якщо розбити поточну екосистему Agent, її технічний стек можна умовно поділити на кілька рівнів. Найвищий рівень — це рівень моделей, тобто різні великі мовні моделі або моделі висновку, такі як OpenAI, Claude та ряд відкритих моделей; нижче розташований рівень фреймворків Agent, який включає інструменти, такі як LangChain, AutoGPT, OpenClaw, що відповідають за організацію завдань, планування моделей та виклик зовнішніх інструментів; далі йде рівень середовища виконання — місце, де Agent фактично виконують код, викликають API та виконують автоматизовані завдання; крім того, існує рівень оплати та ідентифікації, призначений для обробки платежів, ідентифікації та системи репутації між Agent; а на найнижчому рівні знаходиться рівень обчислювальних ресурсів та конфіденційності, який забезпечує надійність обчислень та безпеку даних, щоб уникнути їх витоку.

З цієї структури видно, що Phala розташована саме на перетині рівня середовища виконання та рівня приватності обчислювальних потужностей. Її ключова технологія — конфіденційна обчислювальна мережа на основі TEE (надійне середовище виконання) — дозволяє AI Agent безпечне виконання програм поза ланцюгом, забезпечуючи при цьому перевіряємість процесу обчислення та захист даних від зовнішнього вивчення. Це особливо важливо в економіці Agent.

Щодо практичного застосування в екосистемі, Phala вже почала інтегруватися з проектами AI Agent. Наприклад, Phala співпрацює з ai16z, створюючи TEE-компонент для їхньої багатоагентної фреймворки Eliza, прямо інтегруючи технологію довірених виконавчих середовищ у середовище роботи Agent; одночасно деякі проекти AI Agent з випуском токенів (наприклад, aiPool) також використовують TEE-технологію Phala для управління приватними ключами та он-чейн активами.

У майбутньому, зі розвитком AI Agent від «чата» до цифрових сутностей, які можуть тримати кошти, виконувати угоди та керувати протоколами, безпечне середовище виконання поступово стане невід’ємним інфраструктурним рівнем усього екосистеми Agent, і Phala прагне зайняти цю позицію.

Під час аналізу цих проектів було цікаво помітити: ці токени справді почали зростати значно раніше, ніж ці дві рекомендації. Іншими словами, до того як Venice висунув концепцію «приватного ІІ», частина ринкових коштів вже звернула увагу на цей напрямок — просто ще не було достатньо чіткого нарративу для запуску. Рекомендація OpenClaw стала лише спалахом, що увімкнув увагу.

Насправді, як a16z, так і Delphi Digital у своїх щорічних дослідницьких звітах на 2025 рік визначили приватність та ШІ як ключові напрямки на 2026 рік. Проте, коли такі макроекономічні прогнози реалізуються на ринку, часто потрібен конкретний подія, щоб спричинити консенсус. І на початку 2026 року приватність та ШІ з’явилися перед нами саме у вигляді такого поєднання.

Чи стане це реальною наступною довготривалою тенденцією чи знову тимчасовою тематичною хвилею — час покаже.