Обзор

Поскольку искусственный интеллект быстро развивается, ему требуется больше вычислительной мощности, обработки данных и сотрудничества. Традиционные блокчейн-системы, с их ограничениями производительности, уже не могут удовлетворить растущие потребности приложений искусственного интеллекта.

Появилось новое поколение блокчейнов уровня 1, разработанных для искусственного интеллекта. Эти проекты фокусируются на решении ключевых проблем, таких как эффективность, конфиденциальность данных, выделение ресурсов и децентрализованное сотрудничество с использованием инновационных технологий.

Эта статья обзор и анализ ключевых проектов AI Layer 1, таких как Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion и Sahara, с акцентом на их основные технологии, применение и будущий потенциал.

Что такое искусственный интеллект Layer 1?

Блокчейн уровня 1 - это базовая блокчейн-сеть со своей собственной системой консенсуса и инфраструктурой. В отличие от решений уровня 2, которые зависят от существующих блокчейнов, блокчейны уровня 1 создают и поддерживают полностью децентрализованную экосистему.

AI Layer 1 - это блокчейн, построенный для искусственного интеллекта. Его основная цель - создать децентрализованную систему для обучения моделей искусственного интеллекта, выполнения задач искусственного интеллекта, обмена данными и предоставления стимулов.

Проекты AI Layer 1 интегрируют технологию блокчейн для повышения прозрачности и справедливости в системах искусственного интеллекта и решения постоянной проблемы того, что AI является «черным ящиком», используя верифицируемость и неизменяемость блокчейна.

Значение:
Интеграция искусственного интеллекта и блокчейна является ключевой областью технологических инноваций, стимулируемой явной динамикой спроса и предложения:
ИИ зависит от огромных данных и вычислительной мощности: Блокчейн может обеспечить децентрализованное хранение данных, размещение моделей и рынки вычислительной мощности;
Решения искусственного интеллекта непрозрачны: Записи блокчейна обеспечивают отслеживаемые и подтверждаемые процессы, что повышает надежность;
Отсутствие стимулирующих механизмов: Нативная токеномика блокчейна может эффективно стимулировать участников данных, вычислительные узлы и разработчиков моделей;
Собственность на данные и модели сложно определить: Смарт-контракты и верификация на цепочке обеспечивают основу для владения и сделок с активами искусственного интеллекта.
Эти основные потребности являются движущей силой быстрого роста проектов AI Layer 1.

Основные характеристики
AI Layer 1 - это не просто новый рассказ; у него есть отличная технологическая направленность по сравнению с универсальными блокчейнами:
Высокопроизводительные вычислительные мощности и параллельные возможности обработки: обеспечение базовой поддержки для обучения моделей и вывода;
Поддержка нативного искусственного интеллекта: Разработка сред разработки и механизмов взаимодействия, специально предназначенных для искусственного интеллекта;
Механизмы стимулирования собственных данных: Использование токенов для стимулирования вклада данных и совместной работы модели;
Проверка и транзакция моделей и задач в цепочке: обеспечение истинной интеграции AI-активов в Web3.

Четыре основных тренда, определяющих искусственный интеллект уровня 1
Появление искусственного интеллекта уровня 1 не является случайным; его двигают четыре основных тенденции:
Взрыв генеративного искусственного интеллекта: Распространение больших моделей привело к экспоненциальному спросу на вычислительную мощность и данные;
Эволюция механизмов стимулирования Web3: Создание экономического цикла для данных, моделей и вычислительной мощности.
Постепенное создание экосистемы AI Agent: необходимость безопасной основной среды выполнения и прочной ценовой сети.
Заметный сдвиг к модульности блокчейна: переход от блокчейнов уровня 1 с архитектурой "универсального назначения" к "специализированным".

Основные проекты

Обзор проектов с собственными токенами

Bittensor

Фон и видение
Bittensor нацелен на создание децентрализованной сети сотрудничества в области искусственного интеллекта, которая разрушает централизованные барьеры в традиционной разработке искусственного интеллекта. Он поощряет глобальных разработчиков и поставщиков вычислительных ресурсов совместно обучать и оптимизировать модели искусственного интеллекта. Его видение заключается в том, чтобы стимулировать совместное развитие экосистемы искусственного интеллекта через рыночные механизмы, тем самым создавая открытую и прозрачную интеллектуальную сеть.

Технологическая архитектура и инновации
Bittensor использует двухуровневую архитектуру: корневая сеть координирует глобальную систему, в то время как подсетевая экосистема поддерживает различные задачи искусственного интеллекта. Основное новшество заключается в рыночно-ориентированном механизме выделения ресурсов dTAO, который вводит сетевой токен Alpha для конкуренции на рынке. Ресурсы выделяются по требованию, в то время как валидационная мощность децентрализована для предотвращения контроля со стороны одного субъекта. Этот дизайн улучшает как эффективность, так и устойчивость системы к цензуре.

Сценарии применения и экосистема
Экосистема Bittensor включает несколько подсетей с типичными приложениями, такими как Targon (сосредоточенный на генерации текста, аналогично передовым языковым моделям), Chutes (предоставление услуг интерфейса API LLM), PTN (генерация финансовых торговых сигналов) и Dojo (коллаборация по разметке данных). Эти субмодули демонстрируют широкие возможности Bittensor в областях, таких как генерация текста, финансовое прогнозирование и обработка данных. Они привлекают разработчиков и промышленных пользователей.

Экономика токенов и ценность
Токен $TAO является ядром экосистемы Bittensor, используемым для оплаты вычислительной мощности, вознаграждения участников и стимулирования конкуренции подсетей. Держатели могут делегировать $TAO для участия в управлении сетью или получения вознаграждений подсети. По мере расширения экосистемы подсети, ожидается увеличение спроса на $TAO, причем его стоимость тесно связана с вычислительной мощностью сети и активностью приложений.

Источник

Vana

Фон и видение
Цель Vana заключается в переосмыслении суверенитета данных, чтобы позволить пользователям действительно владеть и извлекать пользу из своих персональных данных, а не быть эксплуатированными технологическими гигантами. Ее видение заключается в перестройке ценности данных через децентрализованную технологию, создавая тем самым экосистему пользователей, ориентированную на данные.

Архитектура технологий и инновации
Технология Vana разделена на слой ликвидности данных и слой портативности данных, дополненный дизайном хранилища без кастодии. Ключевое новшество заключается в том, что данные пользователей остаются вне цепи, чтобы обеспечить конфиденциальность, при этом обеспечивая обмен данными и распределение стоимости через стимулы ликвидности и вознаграждения для участников. Эта модель, ориентированная на пользователя, находит баланс между защитой конфиденциальности и значимыми экономическими стимулами.

Сценарии применения и экосистема
Типичные приложения Vana включают Finquarium (рыночное место финансовых данных), GPT Data DAO (сбор и управление данными о беседах) и проекты данных Reddit/Twitter (используя данные социальных медиа). Эти сценарии демонстрируют потенциал Vana в областях финансов, обучения искусственного интеллекта и социального анализа. Они привлекают вкладчиков данных и разработчиков, чтобы присоединиться к экосистеме.

Экономика токенов и стоимость
$VANA ​​обеспечивает экосистему Vana. Пользователи зарабатывают его, предоставляя данные, а компании тратят его, чтобы получить доступ к этим данным. Он также обеспечивает участие в управлении. По мере роста использования данных ценность токена все больше связана с активностью сети.

Источник: https://www.vana.org/

Ниллион

Фон и видение
Nillion разрабатывает сеть вычислений с преобладанием конфиденциальности, предназначенную для решения проблем конфиденциальности данных. Используя "слепые вычисления" - метод, позволяющий выполнять вычисления на зашифрованных данных, - она стремится поддерживать безопасное масштабное применение искусственного интеллекта и приложений Web3.

Технологическая архитектура и инновации
В основе Nillion находится вычисление нулевого сообщения (NMC), парадигма "слепых вычислений", которая интегрирует вычисления между несколькими участниками (MPC) и доказательства нулевого знания (ZKPs) для обеспечения обмена данными с нулевым разглашением. Его основное новшество заключается в достижении консенсуса без традиционного блокчейна, сохраняя при этом зашифрованную обработку без утечек, открывая новые возможности для приложений, требующих конфиденциальности.

Сценарии применения и экосистема
Приложения Nillion включают аутентификацию Web3 (защиту конфиденциальности личности пользователя), обучение конфиденциальности искусственного интеллекта (обучение моделей на зашифрованных данных) и моделирование конфиденциальных данных (компьютерная обработка данных на уровне предприятия). Эти сценарии демонстрируют его широкую применимость в управлении идентичностью, разработке искусственного интеллекта и обработке бизнес-данных, привлекая отраслевых пользователей с потребностями в конфиденциальности.

Экономика токенов и стоимость
$NIL служит в качестве внутреннего утилитарного токена сети Nillion. Он облегчает оплату вычислительных задач, стимулирует операторов узлов и способствует общему росту экосистемы. По мере увеличения спроса на сохранение конфиденциальности вычислений, стоимость $NIL все больше зависит от активности сети и внесенной вычислительной мощности, что делает его перспективным в долгосрочной перспективе.

Источник

Гиперцикл

Фон и видение
HyperCycle - проект, предоставляющий высокопроизводительную инфраструктуру для искусственного интеллекта. Он сотрудничает с SingularityNET для ускорения межплатформенного сотрудничества и эффективной работы искусственного интеллекта. Его видение заключается в создании инфраструктуры для поддержки следующего поколения приложений искусственного интеллекта, тем самым способствуя широкому распространению технологии искусственного интеллекта.

Технологическая архитектура и инновации
Техническая архитектура HyperCycle сосредоточена на высокопроизводительном уровне поддержки вычислений искусственного интеллекта, глубоко сотрудничая с экосистемой SingularityNET. Среди ключевых инноваций следует отметить поддержку высокопроизводительных операций искусственного интеллекта, возможности кросс-платформенного взаимодействия и оптимизацию эффективности выполнения искусственного интеллекта агента, обеспечивая базовую поддержку для сложных мультиагентных систем.

Сценарии применения и экосистема
HyperCycle еще не полностью запущен, но его типичные приложения могут включать кластеры искусственного интеллекта, такие как распределенная обработка задач или межплатформенное интеллектуальное сотрудничество. Благодаря сотрудничеству с SingularityNET ожидается, что его экосистема охватит приложения искусственного интеллекта в областях образования, здравоохранения и финансов, обладающих многообещающим потенциалом.

Токеномика и стоимость
$HYPC - токен HyperCycle, используемый для оплаты вычислительных ресурсов, вознаграждения участников и участия в управлении экосистемой. Как часть высокопроизводительной инфраструктуры искусственного интеллекта, стоимость $HYPC тесно связана с масштабом использования ИИ-агентов и спросом на вычисления. Его долгосрочный рост зависит от зрелости экосистемы.

Источник

OriginTrail

Фон и видение проекта
OriginTrail интегрирует технологию графа знаний с искусственным интеллектом для создания децентрализованной платформы управления активами знаний. Ее целью является повышение проверяемости данных и содействие междисциплинарному взаимодействию с целью стимулирования цифровой трансформации в таких областях, как цепочки поставок и научные исследования, через доверенный обмен знаниями.

Технологическая архитектура и инновации
Основой OriginTrail является технология графа знаний и децентрализованная система для хранения и проверки активов знаний. Его инновация заключается в обеспечении возможности проверяемого обмена знаниями, обеспечении надежности данных и облегчении интеграции между доменами. Это обеспечивает надежную инфраструктуру для сложных приложений обработки данных.

Сценарии применения и экосистема
Типичные приложения OriginTrail включают отслеживание цепочки поставок (обеспечение прозрачности происхождения продукта) и проверку доверия к данным (сертификация научных данных). Экосистема уже сотрудничает с различными отраслями, такими как цепочки поставок продовольствия и управление данными в области здравоохранения. Это демонстрирует реальную ценность графов знаний в реальном мире.

Экономика токенов и ценность
$TRAC - это собственный токен OriginTrail, используемый для оплаты хранения данных, комиссий за верификацию и поощрения операций узлов. По мере расширения приложений графа знаний на новые области спрос на $TRAC связан с объемом данных в экосистеме и принятием в отрасли, обеспечивая поддержку стабильной стоимости.

Источник: https://origintrail.io/

Основная техническая архитектура

Публичные блокчейны уровня 1 искусственного интеллекта - это блокчейн-сети, созданные специально для поддержки приложений искусственного интеллекта. Они предлагают эффективную, безопасную и масштабируемую инфраструктуру для таких задач, как обучение моделей искусственного интеллекта, вывод, обработка данных и совместные операции.

В отличие от традиционных блокчейнов уровня 1 (таких как Ethereum, Solana), искусственный интеллект уровня 1 должен удовлетворять потребности, такие как распределение вычислительной мощности, конфиденциальность данных, выполнение модели и децентрализованное управление. Эти качества придают его технической архитектуре уникальные инновации.

Ниже приведен обзор основных технических архитектур блокчейнов AI Layer 1, с акцентом на основные тенденции и примерные проекты, такие как Kite AI и Bittensor.

Перспективы и инвестиционная ценность

1. Технологическая эволюция: Интеллект и Интеграция

Комплексная интеграция мультимодального искусственного интеллекта
Экосистема будущего искусственного интеллекта будет выходить за рамки одной модальности (например, генерации текста) и двигаться в сторону мультимодальной интеграции (текст, изображения, звук, видео, а также данные сенсоров). Подсетевая экосистема Bittensor может расшириться для поддержки обучения мультимодальных моделей, а инфраструктура искусственного интеллекта HyperCycle может стать основой для межмодального взаимодействия.

Адаптивный механизм консенсуса
Механизмы, такие как PoAI (Kite AI) и dTAO (Bittensor), будут дополнительно оптимизированы путем внедрения адаптивных алгоритмов, которые динамически настраивают правила консенсуса на основе сложности задачи, требований к вычислительной мощности и потребностей в конфиденциальности для улучшения эффективности и справедливости.

Стандартизация конфиденциальных вычислений
"Слепое вычисление" Nillion и технологии ZKP/MPC могут стать отраслевыми стандартами. Это преобразует защиту конфиденциальности из вспомогательной функции в основной компонент слоя искусственного интеллекта 1. Глубокая интеграция TEE (доверенной среды выполнения) с блокчейном также ускорит процесс.

Предварительное введение в квантовые вычисления
К 2030 году квантовые вычисления могут начать интегрироваться с экосистемой искусственного интеллекта, особенно в области высокопроизводительных вычислений (например, HyperCycle). Это значительно увеличит скорость обучения и возможности оптимизации сложных моделей.

Перспектива: технологии перейдут от децентрализованных инноваций к интеграции и стандартизации, а основная конкурентоспособность экосистемы искусственного интеллекта будет заключаться в интеллекте и междоменной адаптивности.

Источник: Кайт ИИ

2. Расширение экосистемы: глобализация и проникновение в отрасль

Формирование глобальной сети вычислительной мощности
Децентрализованные рынки вычислительной мощности (например, Gensyn, Bittensor) будут интегрировать глобальные неиспользуемые ресурсы для формирования сети вычислительной мощности, аналогичной "ИИ-интернету". Недорогая вычислительная мощность в развивающихся странах может стать ключевым дополнением к экосистеме.

Развитие отраслевых субэкосистем
Вертикальные суб-экосистемы, такие как медицинская подсеть Kite AI и система отслеживания цепочки поставок OriginTrail, дополнительно сегментируются на более многочисленные отрасли, такие как образование, энергетика и развлечения. Каждая суб-экосистема может разрабатывать независимые токены и механизмы управления.

Сотрудничество межцепочное и межэкосистемное
ИИ Уровня 1 установит более тесную совместимость с традиционными блокчейнами (например, Ethereum, Polkadot). Например, слой данных Vana может интегрироваться с протоколами DeFi, а граф знаний OriginTrail может подключаться к рынкам NFT.

Рост экосистемы, управляемый пользователями
Модель суверенитета данных Vana может быть расширена на большее количество отдельных пользователей. Источники данных из социальных медиа, IoT-устройств и т. д. станут важными входными данными для экосистемы искусственного интеллекта, и роль участников сообщества станет более заметной.
Прогноз: экосистема искусственного интеллекта перейдет от технологически ориентированной к ориентированной на приложения и пользователей, что приведет к формированию глобальной многоуровневой сетевой структуры, проникающей во все аспекты социальной жизни.

3. Экономическое и социальное воздействие: переоценка ценности

Зрелость экономики токенов
Токены, такие как $TAO, $VANA и $NIL, не будут только служить в качестве платежных средств, но могут превратиться в «умные активы», стоимость которых прямо связана с вкладом в вычислительную мощность, качеством данных и производительностью модели. $HYPC от HyperCycle может стать стандартной валютой на рынке искусственного интеллекта.

Новые карьеры и экономические модели
Экосистема искусственного интеллекта породит новые профессии, такие как "майнеры вычислительной мощности", "поставщики данных" и "оптимизаторы моделей". Механизм совместного использования прибыли Vana может стать широко распространенным и позволить людям зарабатывать стабильный доход, внося данные или вычислительную мощность.

Повышенная социальная эффективность
Приложения, такие как прозрачность цепочки поставок OriginTrail и генерация финансовых сигналов Bittensor, оптимизируют выделение ресурсов и сокращают отходы. Рынки выводов искусственного интеллекта (например, Ritual) могут снизить затраты бизнеса на приобретение интеллектуальных услуг.

Проблемы цифрового разделения
Развитые регионы могут первыми получить выгоду от экосистемы искусственного интеллекта, в то время как неразвитые районы рискуют отстать из-за технологических барьеров и отсутствия инфраструктуры. Это может потенциально усугубить глобальное цифровое неравенство.
Перспективы: экосистема искусственного интеллекта перекроет экономическую структуру. Она позволит индивидуумам участвовать больше, усиливая потенциальные риски социального неравенства.

Источник:OriginTrail

Проблемы

1. Технические проблемы

Техническая сложность экосистемы искусственного интеллекта вызывает несколько основных проблем, которые необходимо решить:

Проблемы вычислительной мощности и энергопотребления
Издержки: обучение и вывод моделей ИИ требуют огромной вычислительной мощности, особенно для больших мультимодальных моделей (например, генерация видео или вывод между доменами). Субсеть экосистемы Bittensor и распределенное обучение Gensyn основаны на интеграции глобальной вычислительной мощности, однако текущее предложение GPU ограничено, а энергопотребление высокопроизводительных вычислений огромно, что может привести к увеличению затрат или сетевым узким местам.
Влияние: Недостаточная вычислительная мощность может ограничить расширение экосистемы, а проблемы с энергией могут вызвать экологические споры, что может нанести ущерб устойчивости проекта.
Потенциальные решения: Разработка низкопотребляющих алгоритмов (например, более эффективные варианты трансформаторов), интеграция вычислительных узлов, работающих на возобновляемой энергии, или исследование приложений квантовых вычислений в ранней стадии.

Источник:TFSC

Техническая реализация конфиденциальности и безопасности
Вызов: «слепые вычисления» Nillion и некастодиальное хранилище Vana должны обеспечить нулевую утечку данных в децентрализованных средах, но ZKP (доказательства нулевого знания) и MPC (многопартийные вычисления) несут высокие вычислительные затраты, что потенциально снижает эффективность. TEE (Доверенная среда выполнения) Kite AI также сталкивается с рисками безопасности аппаратного обеспечения и цепочки поставок.
Влияние: Если технологии конфиденциальности не могут сбалансировать эффективность и безопасность, их использование в сценариях высокой пропускной способности (например, в реальном времени) может быть ограничено.
Потенциальные решения: Оптимизация алгоритмов шифрования (например, легкие ZKP), разработка специализированных чипов для вычислений конфиденциальности или внедрение механизмов доверия, проверяемых на цепочке.

Отсутствие взаимодействия и стандартизации
Издержки: проекты AI Layer 1 (например, Bittensor, Kite AI) каждый строят независимые подсети или модули, но им не хватает единых протоколов стандартов, что затрудняет сотрудничество между различными экосистемами. Например, кластеры AI Agent от HyperCycle могут испытывать трудности с интеграцией напрямую с базой знаний OriginTrail.
Влияние: Фрагментация экосистемы может ослабить общую конкурентоспособность, и разработчикам придется адаптироваться к различным платформам, что приведет к многократному увеличению затрат на разработку.
Потенциальные решения: Продвигать протоколы взаимодействия между цепями (например, механизмы мостов типа Polkadot) или отраслевые стандарты (например, унифицированные форматы моделей искусственного интеллекта).

Источник:Полкадот Вики

Управление моделью и трассируемость
Вызов: Децентрализованный искусственный интеллект (например, подсеть Targon от Bittensor) лишен эффективных механизмов управления на цепи для отслеживания и ограничения злоупотреблений, что может привести к генерации ложной информации или злонамеренного контента. Хотя граф знаний OriginTrail может подтвердить достоверность данных, сложно мониторить динамически генерируемые выводы ИИ в реальном времени.
Воздействие: Неправильное использование технологий может привести к кризису доверия и препятствовать широкому распространению экосистемы.
Потенциальные решения: Внедрение аутентификации личности на цепочке, механизмы трассируемости контента или разработка децентрализованных инструментов этического обзора.

2. Проблемы рынка

Конкуренция на рынке и принятие пользователей в экосистеме искусственного интеллекта имеют решающее значение для успешной коммерциализации. Существующие вызовы включают в себя:

Интенсивная конкуренция и фрагментация экосистемы
Challenge: проекты искусственного интеллекта уровня 1 (например, Bittensor против Kite AI) и связанные с ними экосистемы (например, Vana против Nillion) перекрываются в функциональности (например, выделение вычислительной мощности, конфиденциальность данных), что приводит к фрагментации ресурсов и пользователей. Традиционные технологические гиганты (например, Google, Microsoft) также позиционируют себя с централизованными решениями в области искусственного интеллекта. Они используют зрелые экосистемы и преимущества бренда для захвата рыночной доли.
Влияние: Децентрализованные проекты могут испытывать трудности в развитии из-за недостаточного количества пользователей или высоких затрат на миграцию для разработчиков.
Потенциальные решения: привлечение узкоспециализированных рынков через дифференцированное позиционирование (например, Bittensor, сосредотачиваясь на соревновании подсети, Vana на данных о суверенитете), или сотрудничество с традиционными предприятиями (например, OriginTrail с отраслью цепочки поставок) для расширения влияния.

Обучение пользователей и барьеры при внедрении
Изучение: Децентрализованный характер экосистемы искусственного интеллекта (например, стимулы токенов, управление on-chain) сложен для обычных пользователей и предприятий. Например, модель взносов данных Vana требует от пользователей понимания концепции суверенитета данных, а участие в подсети Bittensor требует от разработчиков компетенции как в блокчейне, так и в искусственном интеллекте.
Воздействие: крутой кривой обучения может ограничить участие пользователей и замедлить рост экосистемы.
Потенциальные решения: разработка пользовательских интерфейсов (например, упрощенные инструменты загрузки данных от Vana), предоставление образовательных ресурсов или снижение барьеров для разработчиков через SDK.

Неустойчивость в экономике токенов
Вызов: Токены, такие как $TAO, $VANA и $NIL, связаны с деятельностью экосистемы, но рыночная волатильность может привести к поведению, основанному на спекуляциях (например, падение цен после начального ажиотажа). $HYPC HyperCycle рискует неясной якорной стоимостью, поскольку его приложения еще не полностью внедрены.
Влияние: Нестабильность цены токена может подорвать доверие пользователей, повлиять на долгосрочные инвестиции и участие в экосистеме.
Потенциальные решения: разработка более надежных механизмов токенов (например, динамическое сжигание, долгосрочные награды за блокировку) или увеличение внутренней стоимости токена через использование в реальных сценариях (например, платежные сценарии цепочки поставок OriginTrail).

Источник

Устойчивость бизнес-моделей
Вызов: Многие проекты экосистемы искусственного интеллекта используют токенные поощрения для привлечения ранних пользователей, но модели долгосрочной прибыльности остаются неясными. Например, рынок выводов Ritual должен доказать свою экономическую эффективность по сравнению с централизованными облачными услугами, а распределенное обучение Gensyn должно подтвердить свою коммерческую конкурентоспособность.
Влияние: Отсутствие устойчивых источников дохода может привести к нехватке финансирования проекта, что ограничит расширение экосистемы.
Потенциальные решения: Исследуйте гибридные бизнес-модели (например, подписка + платежи токенами) или заключайте долгосрочные контракты с корпоративными клиентами (например, услуги по конфиденциальным вычислениям Nillion).

3. Регулятивные вызовы

Поскольку технологии искусственного интеллекта и блокчейн становятся все более широко распространенными, мировой регулятивный пейзаж все больше влияет на экосистемы искусственного интеллекта:

Конфиденциальность данных и соблюдение международных норм
Вызов: Проекты типа Vana и Nillion подчеркивают суверенитет данных и конфиденциальность, но существуют значительные различия в законодательстве между странами относительно хранения данных и трансграничной передачи (например, GDPR ЕС). Децентрализованное хранение может рассматриваться как способ избежать регулирования, что влечет за собой юридические риски.
Влияние: Увеличение затрат на соблюдение требований может ослабить глобальную конкурентоспособность проектов и даже привести к запретам на рынке в некоторых регионах.
Потенциальные решения: разработка гибких комплаенс-фреймворков (например, развертывание региональных узлов) или сотрудничество с местными регуляторами (например, практики комплаенса цепочки поставок OriginTrail в ЕС).

Источник

Этика и ответственность искусственного интеллекта
Испытание: Децентрализованный искусственный интеллект (например, текстовая подсеть Bittensor) может генерировать вредный контент, но управление на цепочке может испытывать трудности с назначением ответственности. Глобальные регулирующие органы (например, Закон об искусственном интеллекте ЕС) требуют строгой прозрачности и ответственности для приложений искусственного интеллекта с высоким уровнем риска, что противоречит децентрализованной природе анонимности.
Воздействие: Регуляторное давление может заставить проекты изменить свою архитектуру или выйти из определенных рынков, увеличивая операционную сложность.
Потенциальные решения: Внедрение трассировки на цепи (например, верификация контента на основе OriginTrail) или сотрудничество с отраслевыми ассоциациями для разработки стандартов этики искусственного интеллекта.

Источник

Токены и финансовое регулирование
Вызов: Токены, такие как $TAO и $VANA, могут быть классифицированы как ценные бумаги или платежные средства. Они должны соблюдать финансовые регуляции (например, Закон о ценных бумагах SEC в США). $HYPC от HyperCycle, если используется для международных платежей, может вызвать проверку на предмет легализации доходов (AML).
Воздействие: регулятивная неопределенность может ограничить оборот токенов и повлиять на экономическую модель экосистемы.
Потенциальные решения: уточнить утилитарные атрибуты токенов (вместо инвестиционных атрибутов), либо подать заявку на тестирование в регулятивной песочнице (например, модели блокчейн-проектов в Сингапуре).

Требования к соблюдению специфики отрасли
Challenge: медицинская подсеть Kite AI и конфиденциальные вычисления Nillion должны соответствовать отраслевым регламентам (например, HIPAA для защиты данных в сфере здравоохранения). Децентрализованные архитектуры могут испытывать трудности с обеспечением аудита, необходимого для традиционных систем.
Влияние: Сложность соблюдения требований отрасли может задержать реализацию проекта и ограничить доступ на рынок.
Потенциальные решения: Партнерство с поставщиками технологий соблюдения (например, инструменты аудита on-chain) или фокусирование на рынках с более низкими регуляторными порогами для раннего развертывания.

Источник

Заключение

По мере развития технологий искусственного интеллекта проекты AI Layer 1 blockchain становятся критической инфраструктурой для решения проблем в вычислениях, обработке данных и децентрализованной координации. Благодаря инновационным архитектурам эти проекты показывают большой потенциал для повышения эффективности систем искусственного интеллекта, улучшения конфиденциальности данных, оптимизации распределения и стимулирования вычислительных ресурсов.

Хотя перспективы проектов искусственного интеллекта уровня 1 обещают быть благоприятными, они не обходятся без трудностей. Тонкости реализации и интеграции между областями могут затруднить быстрое продвижение. Принятие все еще находится в начальной стадии, и уверенность рынка в сходимости искусственного интеллекта и блокчейна еще не полностью установлена. Регулятивная неопределенность дополнительно усложняет ситуацию. Прежде всего, обеспечение конфиденциальности при обеспечении значимого обмена данными остается центральной - и нерешенной - проблемой, особенно в корпоративных развертываниях.

В заключение, хотя эти проекты приносят технологические инновации и трансформационные возможности, участники должны оставаться осторожными по отношению к связанным рискам. Непрерывная технологическая итерация и надежная рыночная валидация будут ключевыми для обеспечения долгосрочной устойчивости и устойчивости в этой быстро развивающейся области.