Совершить обмен 
В прошлой статье мы рассмотрели теоретическую основу криптовалют на базе искусственного интеллекта и завершили её критериями отбора надёжных проектов в этом сегменте. Теперь, как и обещали, переходим к практике. Ниже представлена непредвзятая подборка знаковых криптопроектов, каждый из которых решает конкретные задачи в ИИ-инфраструктуре. О каждом поговорим кратко и по сути: что стоит за названием, где ИИ работает на практике, почему об активе знают и на какие риски смотреть. Важно: это не инвестиционная рекомендация и не промо ни одной из монет.
Bittensor (TAO)
В основе проекта Bittensor (TAO) лежит децентрализованный протокол, который формирует рынок ИИ-моделей и интеллектуальных подсетей. ИИ здесь работает как механизм оценки и вознаграждения. Участники сети предоставляют алгоритмы, данные и экспертизу, а система отбирает и ранжирует полезные модули, оплачивая их вклад токеном TAO.
Проект был запущен в 2021 году с целью стимулирования глобального сотрудничества в области искусственного интеллекта. Постепенно Bittensor стал ориентиром в нише децентрализованного ИИ-обучения, где спрос на машинную аналитику измеряется самой сетью, а не декларациями в блоге.
Следует помнить о рисках: сектор всё ещё новый, конкуренция сильная, цена и интерес могут резко реагировать на новости вокруг ИИ-разработки и подключения подсетей. Но сама идея вполне прозрачна: вы платите за инфраструктуру, которая уже используется для обмена и оценки ИИ-модулей. Иными словами, TAO — это индикатор сетевого спроса на ИИ-компоненты.
Fetch.ai (FET)
Fetch.ai — это сеть, где ИИ представлен автономными агентами, выполняющими различные задачи: анализ, поиск данных, взаимодействие между сервисами. Токен FET используется как способ оплаты работы этих агентов и доступа к инструментам сети. О проекте знают благодаря ставке на понятный продукт — ИИ-автоматизацию, которая уже интегрируется в задачи децентрализованных приложений и смарт-сервисов.
Среди рисков следует выделить модель агентной экономики, которая несколько сложнее, чем просто покупка монеты. Кроме того, спрос на FET зависит от того, насколько активно агенты будут использоваться разработчиками и продуктами ИИ. Следовательно, ценность FET напрямую зависит от востребованности сервисов сети.
Render (RNDR)
Render Network представляет собой сеть распределённых GPU-мощностей. Инфраструктуру сети используют проекты и приложения с ИИ-функциями для тяжёлых задач, в которых востребованы видеокарты: обучение моделей, обработка и генерация контента. Для расчетов между теми, кто даёт мощности, и теми, кто их арендует через сеть, был запущен токен RNDR.
Проект давно на слуху у разработчиков и создателей визуального контента, потому что закрывает понятную потребность в вычислениях, растущую пропорционально развитию ИИ-сервисов и 3D-инструментов. Render часто называют лидером в своём сегменте. Тем не менее у него есть свои риски. Главный из них — возможность серьёзных ценовых колебаний. Интерес к токену будет сохраняться, пока сеть активно загружена задачами и интеграциями, а сектор GPU-аренды остаётся востребованным. Помимо того, монета чувствительна к новостям из ИИ-мира.
Ocean Protocol (OCEAN)
Проект Ocean Protocol помогает превратить датасеты в управляемую инфраструктуру. С его помощью компании и разработчики могут выставлять данные на продажу, а ИИ-платформы — покупать к ним доступ для обучения и тестирования моделей. Токен OCEAN используется как единая расчётная единица экосистемы.
Почему этот проект важен в контексте ИИ? Любой алгоритм машинного обучения потребляет данные, и чем прозрачнее организован доступ к ним, тем проще развивать модели. Ocean Protocol как раз пытается навести порядок в этом сегменте.
Важно учитывать, что спрос на OCEAN напрямую зависит от того, насколько активно платформа будет использоваться реальными компаниями и разработчиками. Также на котировки влияет конкуренция со стороны других решений для обмена данными. Иначе говоря, ценность токена строится на том, насколько рынку действительно нужна такая «биржа данных».
SingularityNET (AGIX)
Платформа SingularityNET работает подобно маркетплейсу, где ИИ-функции продаются как сервисы. Вместо того чтобы строить всё в одиночку, проект собирает ИИ-инструменты различного назначения: одни модули распознают изображения, другие пишут тексты, третьи помогают роботам и автоматизации. Для оплаты доступа к таким ИИ-кускам на платформе используется токен AGIX.
Ценен этот проект тем, что он одним из первых предложил модель ИИ-маркетплейса на блокчейне и сумел стать заметной точкой на карте ИИ-криптосервисов. Среди рисков отметим растущую конкуренцию между ИИ-хабами и зависимость интереса к токену от реального потребления сервисов SingularityNET.
NEAR Protocol (NEAR)
Этот проект несколько отличается от других участников нашей подборки. Дело в том, что NEAR Protocol — это в первую очередь блокчейн-платформа, а не «чистый» ИИ-токен. Впрочем, в контексте искусственного интеллекта он важен как инфраструктура.
NEAR делает ставку на удобство для разработчиков и масштабируемость. На базе сети проще запускать приложения, которые работают с данными, взаимодействуют друг с другом и могут подключать ИИ-сервисы через смарт-контракты и внешние интеграции. А собственный токен NEAR нужен для оплаты транзакций, работы приложений и стейкинга валидаторов, которые поддерживают сеть.
Новичку полезно смотреть на NEAR как на основу, на которой могут расти ИИ- и data-ориентированные решения — от децентрализованных приложений с ИИ-функциями до сервисов, использующих сеть как транспорт для данных и расчетов. Риски типичны для инфраструктурных проектов: конкуренция с другими L1-сетями, чувствительность к общему состоянию рынка и к тому, насколько активно разработчики будут выбирать именно эту платформу. Ценность же токена обусловлена, прежде всего, широтой экосистемы, которая может использовать ИИ как один из своих инструментов.
Numeraire (NMR)
Это фирменный токен хедж-фонда Numerai, который делает ставку на машинное обучение. Идея такая: дата-сайентисты со всего мира строят модели для прогнозирования фондового рынка, отправляют обезличенные результаты, а фонд использует лучшие из них в своей торговой стратегии. Токен NMR в этой схеме выполняет служебную роль, аналитики стейкают им свои прогнозы, подтверждая ставку на качество модели, и через него же получают вознаграждение за успешные предсказания.
Для новичка Numeraire интересен как пример того, как ИИ и крипта соединяются в реальном кейсе работы с рынками. Но важно понимать и риски. Главный из них в том, что проект завязан на узкую нишу алгоритмической торговли, его успех зависит от качества моделей и результатов фонда. Более того, токен подвержен колебаниям не только крипторынка, но и настроений вокруг традиционных финансов. Так что это скорее доступ к эксперименту на стыке ИИ и инвестиций, чем универсальная монета.
Cortex (CTXC)
Идея этой платформы в том, чтобы запускать ИИ-модели прямо в блокчейне. Она создаёт среду, с помощью которой разработчики могут выкладывать обученные модели в сеть, а децентрализованные приложения — вызывать их как готовый сервис. Чтобы оплачивать такую работу по вызову и поддержание сетевой инфраструктуры, был создан токен CTXC.
Особенность этого проекта в том, что он показывает практический сценарий, как ИИ-функции могут стать частью смарт-контрактов. Но и риски тут вполне осязаемые:
- конкуренция с другими решениями для децентрализованного ИИ;
- необходимость привлекать разработчиков и реальные проекты;
- зависимость от общего интереса рынка к таким экспериментам.
Ценность CTXC при вложениях в долгую определяется тем, сколько приложений действительно будут использовать сеть как платформу для своих моделей.
The Graph (GRT)
Сеть Graph создана для индексации данных в блокчейнах. Если совсем просто, это поисковая машина и база полок с метками, куда децентрализованные приложения идут за быстрой и точной информацией: транзакциями, балансами, событиями в контрактах. В контексте ИИ The Graph важен тем, что превращает сырые блокчейн-данные в упорядоченную базу. Аналитические ИИ-системы используют эти данные, чтобы строить прогнозы, искать аномалии, усиливать логику приложений. Токен GRT нужен для оплаты запросов к этим данным и поощрения тех, кто помогает поддерживать порядок в сети.
Проект любопытен тем, что он стал стандартом де-факто для Web3-аналитики, питая данными многие приложения. Однако и у него есть рискованные особенности. Ценность GRT прямо зависит от интереса к децентрализованным приложениям. Да и конкуренция со стороны других индексаторов растет. Токен ценен, пока сеть остаётся популярным поставщиком данных под сложные аналитические задачи. И это, пожалуй, самая понятная роль: быть мерой спроса на честно разложенные данные, которые, в свою очередь, востребованы и в ИИ-криптокейсах.
Ai16z (AI16Z)
Относительно молодой токен на стыке ИИ и блокчейн-проектов. Его задача — обслуживать экосистему сервисов, где искусственный интеллект помогает управлять работой автоматизированных агентов, экспериментами с ИИ-подходами к управлению капиталом и т. д. Токен используется как внутренняя расчётная единица, им оплачивают доступ к ИИ-функциям, обработке данных и вычислительным ресурсам внутри связанных проектов.
Новичкам здесь нужно понимать две вещи. Во-первых, это нишевой актив. Он ориентирован на проекты, которые пробуют выстраивать управление и сервисы вокруг ИИ-агентов, а не на массовое платежное использование. Во-вторых, токен пережил заметные ценовые колебания и смену позиционирования на рынке, что подчеркивает его высокорисковый характер по сравнению с более зрелыми ИИ-инфраструктурными монетами.
Рассматривать AI16Z логичнее как спекулятивную ставку на экспериментальный сегмент «ИИ + управление фондами/агентами», а не как базовый актив портфеля. Здесь особенно важно трезво оценивать ликвидность, историю проекта и то, насколько вам комфортно работать с высокими колебаниями цены.
Возможности и риски сектора ИИ-криптовалют
В завершение нашего обзора ещё раз остановимся на плюсах и минусах ИИ-токенов.
Возможности здесь вполне реальные. Искусственный интеллект требует «сырья» и «железа»: массивов данных для обучения и вычислительных мощностей, чтобы эти данные превращать в модели и решения. Проекты вроде Bittensor или Render строят рынки, где этот спрос упакован в прозрачную экономику токена. Пока данные и мощности нужны ИИ-сервисам, растет и потенциал использования таких сетей. Это не гарантия успеха, но понятная логика: если инфраструктура занята задачами — к токену появляется интерес как к топливу для работы сети.
Риски тоже прямые и понятные. Сектор бурно реагирует на общий поток новостей вокруг ИИ, меняется интерес — меняется и цена. Волатильность выше, чем у классических инфраструктурных монет, просто потому, что рынок быстрее пересчитывает ожидания. Плюс растёт конкуренция, потому что каждая новая сеть вычислений и обмена данными закономерно старается перетянуть внимание разработчиков и пользователей. Даже проекты-первопроходцы, такие как SingularityNET, живут в плотном окружении альтернатив. Для новичка это значит, что нужно смотреть на ИИ-токены с холодной головой, небольшими тестовыми суммами и пониманием, что спрос и внимание — главный источник движения актива.
