AI+Crypto: Подвійна хвиля, що прискорює злиття

З початку 2024 року термін "AI+Crypto" дедалі частіше з'являється в нашому полі зору. Від появи ChatGPT до запуску нових мультидослідницьких супер моделей такими компаніями, як OpenAI, Anthropic, Mistral, а також спроб інтеграції AI Agent у різні DeFi протоколи, системи управління та навіть NFT соціальні платформи, ця "подвійна технологічна хвиля" стала новим етапом еволюції, що відбувається в реальному житті.

Основним двигуном цієї тенденції є взаємодоповнювальність двох великих технологічних систем з боку попиту та пропозиції. Розвиток AI зробив можливим переміщення "виконання завдань" та "обробки інформації" від людини до машини, але він все ще стикається з такими основними обмеженнями, як "недостатнє розуміння контексту", "відсутність мотиваційної структури" та "недостовірний вихід". А криптографічні технології, що пропонують систему даних на ланцюгу, механізми проектування стимулів та програмні рамки управління, якраз можуть усунути ці недоліки AI. У свою чергу, криптоіндустрія також терміново потребує більш потужних інтелектуальних інструментів для обробки поведінки користувачів, управління ризиками, виконання угод та інших високо повторюваних завдань, що є саме тією сферою, в якій AI досягає успіху.

Іншими словами, криптографічні технології забезпечують структурований світ для ШІ, а ШІ вносить активну здатність прийняття рішень у криптографічні технології. Це взаємопов'язане поєднання технологій формує нову глибоку "взаємну інфраструктуру". Яскравим прикладом є поява "ШІ маркетмейкерів" у DeFi протоколах. Ці системи моделюють ринкові коливання в реальному часі за допомогою моделей ШІ та поєднують дані з блокчейну, глибину order book, крос-чейн емоційні показники та інші змінні для реалізації динамічного управління ліквідністю, замінюючи традиційні статичні моделі з фіксованими параметрами. Ще один приклад - у сценаріях управління, "управлінські агенти" з підтримкою ШІ починають намагатися аналізувати зміст пропозицій, наміри користувачів, прогнозувати схильності до голосування та надсилати користувачам персоналізовані пропозиції рішень. У таких сценах ШІ не просто інструмент, а поступово перетворюється на "виконавця когнітивного аналізу на блокчейні".

Не тільки це, з точки зору даних, поведінкові дані на ланцюгу природно мають атрибути, які можна перевірити, структуровані та стійкі до цензури, що робить їх ідеальним матеріалом для навчання моделей ШІ. Деякі нові проекти вже намагаються вбудувати поведінку на ланцюгу в процес доопрацювання моделей, в майбутньому навіть можуть з'явитися "стандарти моделей ШІ на ланцюгу", що надасть моделям здатність розуміти семантику Web3 під час навчання.

Водночас, механізм стимулювання на блокчейні також надає AI-системам більш надійний і сталий економічний імпульс, ніж платформи Web2. Наприклад, агентський стимулюючий протокол, визначений через MCP-протокол, дозволяє виконавцям моделей більше не покладатися на виставлення рахунків за API-виклики, а отримувати токенні винагороди через "доказ виконання завдання на блокчейні + виконання намірів користувача + відстежувана економічна цінність". Іншими словами, AI-агенти вперше можуть "брати участь в економічній системі", а не лише бути інструментом, вбудованим у неї.

З більш宏观ної точки зору, ця тенденція є не лише технологічною інтеграцією, а й зміною парадигми. AI+Crypto врешті-решт може перетворитися на "суспільну структуру на основі агентів у ланцюгу": люди більше не є єдиними управлінцями, моделі в ланцюгу можуть не тільки виконувати контракти, а й розуміти контекст, координувати ігри, активно управляти та створювати власні мікроекономіки через механізм токенів. Це не наукова фантастика, а розумне передбачення на основі поточної технологічної траєкторії.

Саме тому наратив AI+Crypto за останні півроку швидко привернув високу увагу капітальних ринків. Від інвестиційних установ до запуску різних проектів, ми спостерігаємо, як формується певна згода: AI-моделі в Web3 будуть грати не лише роль "інструментів", а й "суб'єктів" ------ вони матимуть ідентичність, матимуть контекст, матимуть стимули, а навіть матимуть право управління.

Можна передбачити, що в світі Web3 після 2025 року AI-агенти стануть невід'ємними учасниками системи. Цей спосіб участі не є традиційним "позамережевим моделлю + мережевим API", а поступово еволюціонує у нову форму "модель як вузол" "намір як контракт". А за цим стоїть новий тип протоколів, таких як MCP(Model Context Protocol), який будує семантичні та виконавчі парадигми.

Злиття AI та Crypto є однією з небагатьох можливостей "підстава-підстава" за останнє десятиліття. Це не є точковим вибухом популярності, а тривалим циклом структурної еволюції. Це визначить, як AI буде працювати на ланцюгу, як він буде координуватися, як він буде заохочуватися, а також в кінцевому підсумку визначить майбутню форму соціальної структури на ланцюгу.

Передумови та основний механізм протоколу MCP

Злиття штучного інтелекту та криптографічних технологій переходить з етапу концептуального дослідження до ключового періоду перевірки практичності. Особливо з 2024 року, коли великі моделі, такі як GPT-4, Claude, Gemini, почали володіти стабільним управлінням контекстом, складним розподілом завдань та здатністю до самонавчання, штучний інтелект вже не просто надає "інтелект поза ланцюгом", а поступово набуває можливості постійної взаємодії та автономного прийняття рішень в ланцюзі. Тим часом, сам криптосвіт також зазнає структурних змін. Зрілість таких технологій, як модульні блокчейни, абстракція облікових записів, Rollup-as-a-Service значно підвищила гнучкість логіки виконання в ланцюзі, що усунуло екологічні бар'єри для того, щоб штучний інтелект став корінним учасником блокчейну.

У такому контексті було запропоновано MCP, метою якого є створення цілого набору AI-моделей, що працюють в ланцюгу, виконують, зворотний зв'язок та загальний рівень протоколу доходів. Це не лише для вирішення технічної проблеми "AI не може ефективно використовуватися в ланцюгу", але й у відповідь на системну потребу світу Web3 у переході до "парадигми, орієнтованої на наміри". Традиційна логіка виклику смарт-контрактів вимагає від користувачів високого розуміння стану ланцюга, функціональних інтерфейсів та структури транзакцій, що створює величезну прірву між цим та природним способом вираження звичайних користувачів. Втручання AI-моделей може заповнити цю структурну розрив, але для того, щоб AI-моделі могли виконувати свою роль, необхідно, щоб вони мали "ідентичність", "пам'ять", "права" та "економічні стимули" в ланцюгу. MCP-протокол був створений саме для вирішення цієї серії вузьких місць.

Конкретно, MCP не є окремою моделлю чи платформою, а є протоколом повної семантичної рівні, що проходить через виклик AI-моделей, побудову контексту, розуміння намірів, виконання в ланцюгу та зворотній зв'язок стимулювання. Його дизайн зосереджений на чотирьох рівнях: по-перше, це встановлення механізму ідентичності моделі. У рамках MCP кожен екземпляр моделі або агент має незалежну адресу в ланцюзі та може отримувати активи, ініціювати транзакції та викликати контракти через механізм перевірки прав, стаючи "першокласним обліковим записом" у світі блокчейн. По-друге, це система збору контексту та семантичного тлумачення. Цей модуль через абстракцію стану в ланцюзі, даних поза ланцюгом, історичних записів взаємодії, поєднуючи з введенням природної мови, надає моделі чітку структуру завдань і фонову обстановку, що дозволяє їй виконувати складні інструкції у "семантичному контексті".

Вже кілька проєктів почали створювати прототипні системи навколо концепції MCP. Наприклад, Base MCP намагається розгорнути AI-модель як публічно доступний ланцюговий агент, який обслуговує такі сценарії, як генерація торгових стратегій, рішення з управління активами тощо; Flock створив багатагентну систему співпраці на основі протоколу MCP, що дозволяє кільком моделям динамічно співпрацювати навколо одного завдання користувача; а проєкти, такі як LyraOS і BORK, ще більше намагаються розширити MCP до основного рівня "операційної системи для моделей", на якому будь-який розробник може створювати плагіни моделей для специфічних можливостей і надавати їх іншим для використання, тим самим формуючи ринок спільних ланцюгових AI-сервісів.

З точки зору криптоінвесторів, впровадження MCP приносить не лише нові технологічні шляхи, але й можливість для перетворення промислової структури. Це відкриває новий "рідний AI економічний рівень", де моделі не лише інструменти, а й економічні учасники з рахунками, кредитами, доходами та еволюційними шляхами. Це означає, що в майбутньому маркет-мейкери в DeFi можуть бути моделями, учасники голосування в управлінні DAO можуть бути моделями, куратори контенту в NFT екосистемі можуть бути моделями, навіть самі дані в ланцюгу можуть бути розшифровані, зібрані та повторно оцінені моделями, що призведе до виникнення нових "AI поведінкових даних активів". Тому роздуми про інвестиції також змінюються з "інвестування в AI продукт" на "інвестування в центр стимулювання, агрегуючий рівень послуг або міжмодельний координаційний протокол в AI екосистемі", а MCP, як базовий семантичний та виконавчий інтерфейсний протокол, має великий потенціал для мережевих ефектів та стандартизованого преміуму, що варте середньо- та довгострокової уваги.

Зі збільшенням кількості моделей у світі Web3, ідентичність, контекст, виконання та замкнуте коло стимулювання визначатимуть, чи зможе ця тенденція справді реалізуватися. MCP не є точковим проривом, а "інфраструктурним протоколом", що забезпечує консенсусний інтерфейс для всієї хвилі AI+Crypto. Він намагається відповісти не лише на технічне питання "як підключити AI до блокчейну", але й на економічну задачу "як стимулювати AI безперервно створювати цінність на ланцюгу".

Типові сценарії впровадження AI Agent: Як MCP реконструює модель завдань на блокчейні

Коли AI-модель справді матиме онлайнову ідентичність, здатність до семантичного контекстного сприйняття, зможе розпізнавати наміри та виконувати завдання в онлайні, вона вже не буде просто "допоміжним інструментом", а стане істинним онлайновим агентом, що діє як активний суб'єкт у виконанні логіки. А це, якраз, і є найбільше значення існування протоколу MCP — він не призначений для посилення якоїсь однієї AI-моделі, а для надання структурованого шляху AI-моделям для входження у світ блокчейн, взаємодії з контрактами, співпраці з людьми та взаємодії з активами. Цей шлях містить не лише базові можливості, такі як ідентичність, повноваження та пам'ять, але також включає середній рівень операцій, такі як розподіл завдань, семантичне планування та підтвердження виконання, що зрештою веде до можливості фактичної участі AI-агента у побудові економічної системи Web3.

Виходячи з найбільш практично значущих застосувань, управління активами в блокчейні є сферою, в яку найперше проникає AI Agent. У попередніх DeFi користувачі повинні були вручну налаштовувати гаманці, аналізувати параметри ліквідності, порівнювати APY, встановлювати стратегії; весь цей процес був вкрай незручним для звичайних користувачів. Однак на основі MCP, AI Agent може, отримавши наміри "оптимізувати дохідність" або "контролювати ризикові відкриття", автоматично збирати дані з блокчейну, оцінювати ризикову премію та очікувану волатильність різних протоколів, а також динамічно формувати комбінації торгових стратегій, перевіряючи безпечність виконання шляхів через симуляцію або реальне тестування на блокчейні. Ця модель не лише покращує індивідуалізацію та швидкість генерації стратегій, але, що важливіше, дозволяє непрофесійним користувачам вперше надавати активи за допомогою природної мови, роблячи управління активами більш доступним і менш технічно складним.

Інша ситуація, що швидко стає зрілою, – це ідентичність на ланцюгу та соціальна взаємодія. Раніше системи ідентичності на ланцюгу часто базувалися на історії транзакцій, володінні активами або конкретних механізмах підтвердження, їх виразність та пластичність були вкрай обмеженими. Але коли в модель AI втручається, користувач може мати "семантичного агента", який постійно синхронізується з його уподобаннями, інтересами та динамікою поведінки, цей агент може брати участь у соціальних DAO, публікувати контент, організовувати NFT-активності, а також допомагати користувачеві підтримувати свою репутацію та вплив на ланцюгу. Наприклад, деякі соціальні ланцюги вже почали впроваджувати агентів, що підтримують MCP-протокол, для автоматичної допомоги новим користувачам у завершенні процесу Onboarding, створенні соціальної графіки, участі в коментарях та голосуванні, тим самим перетворюючи "проблему холодного старту" з проблеми дизайну продукту на проблему участі інтелектуального агента. Далі, у майбутньому, де різноманітність ідентичності та розгалуження особистості будуть широко прийняті, один користувач може мати кілька AI-агентів, які використовуються в різних соціальних контекстах, і MCP стане "шаром управління ідентичністю", що регулює поведінкові норми та права виконання цих агентів.

Третя ключова точка AI Agent полягає в управлінні та DAO. На даному етапі в DAO активність і рівень участі в управлінні завжди є перешкодою, а механізм голосування має значні технічні бар'єри та поведінковий шум. Після впровадження MCP агент, здатний до семантичного аналізу та розуміння намірів, може допомогти користувачам регулярно відстежувати динаміку DAO, витягувати ключову інформацію, проводити семантичне резюмування пропозицій та, спираючись на розуміння уподобань користувача, рекомендувати варіанти голосування або автоматично виконувати голосування. Це управління на основі механізму "уподобань агентів" значно полегшує проблеми перевантаження інформацією та невідповідності стимулів. Крім того, MCP-рамка дозволяє моделям обмінюватися досвідом управління та еволюційними шляхами стратегій; наприклад, якщо певний агент спостерігає негативні зовнішні ефекти від певного типу управлінських пропозицій у кількох DAO, він може повернути цей досвід назад до моделі, створюючи механізм передачі знань про управління між спільнотами, що дозволяє будувати все більш "розумну" структуру управління.

Окрім вищезазначених основних застосувань, MCP також надає можливість єдиного інтерфейсу для таких сценаріїв, як курирування даних AI на блокчейні, взаємодія в ігровому світі, автоматичне генерування ZK-доказів, релейні завдання між ланцюгами тощо. У сфері блокчейн-ігор AI Agent може стати розумом за неігровими персонажами, реалізуючи реальний діалог, генерацію сюжету, планування завдань та