техніка

Gate Exchange для ШІ забезпечує доступ до централізованих систем торгівлі на біржі, а Gate DEX для ШІ підключає ШІ-агенти безпосередньо до ончейн середовищ децентралізованих фінансів. Ці два способи виконання відрізняються торговими маршрутами, структурами зберігання активів та методами операційного контролю. Розуміння принципів роботи цих архітектур виконання допомагає зрозуміти, як ШІ-агенти діють у централізованих і децентралізованих фінансових інфраструктурах сучасної криптоекосистеми.

ШІ-агенти, які застосовують у маркетингових дослідженнях, — це автоматизовані системи, створені для збору, обробки та аналізу великих масивів даних, що сприяє ухваленню рішень. У маркетингових дослідженнях такі агенти поєднують структуровані дані з інформацією в реальному часі, зокрема з Gate News і Gate Info, щоб виявляти тенденції, оцінювати ринкові настрої та формувати практичні висновки. Із розвитком ринку цифрових активів багаторівнева інтеграція даних стала визначальною для розуміння ринкової динаміки. Глибоке розуміння механізмів роботи цих систем дозволяє чітко визначити їхнє значення для сучасних фінансових аналітичних процесів.

Walrus (WAL) виступає ключовим токеном для децентралізованих мереж зберігання даних. Основні сфери застосування включають оплату послуг зберігання даних на блокчейні, стимулювання роботи вузлів мережі та участь в управлінні протоколом. Завдяки поєднанню ринку ресурсів зберігання, винагород для вузлів-валідаторів і токен-економіки, Walrus формує розподілену інфраструктуру даних, засновану на центральному циклі цінності WAL.

Walrus — децентралізований протокол зберігання даних, створений на блокчейні Sui. Головна мета протоколу — перетворити дані з традиційного пасивного зберігання на ончейн-ресурс, який можна верифікувати, програмувати та торгувати ним, забезпечуючи ключову інфраструктуру для DeFi і ШІ застосунків.

Bittensor (TAO) — децентралізована мережа, що поєднує блокчейн-технології зі штучним інтелектом. Архітектура підмереж дає змогу моделям ШІ змагатися й отримувати винагороди на відкритому ринку.

Bittensor — децентралізована мережа штучного інтелекту, що формує відкритий маркетплейс машинного навчання на основі Subnets, Miners і Validators. Вона застосовує консенсусний механізм Yuma для оцінювання моделей та розподілу стимулів TAO. На відміну від традиційних централізованих платформ штучного інтелекту, Bittensor трансформує можливості моделей у активи з ринковою цінністю.

TAO — це нативний токен мережі Bittensor, що виконує основні функції у розподілі стимулів, безпеці мережі та акумуляції вартості в децентралізованій екосистемі ШІ. Використовуючи інфляційний випуск, стейкінг і моделі стимулювання підмереж, TAO формує економічну основу, спрямовану на розвиток конкуренції та оцінювання серед моделей ШІ.

Zebec — це блокчейн-протокол для управління платежами та грошовими потоками в реальному часі. Він застосовує механізми потокових платежів і безперервних розрахунків, дозволяючи коштам рухатися безперервно на рівні секунд і усуваючи потребу в традиційних періодичних пакетних розрахунках.

Підмережа Bittensor виступає незалежним ринком завдань ШІ у складі мережі. Кожна підмережа впроваджує власні механізми стимулювання для таких застосувань, як генерація тексту, розпізнавання зображень і прогнозування. Майнери надають моделі, Валідатори перевіряють їхню якість, а динамічний розподіл токенів TAO/Alpha формує децентралізоване виробництво та ціноутворення машинного інтелекту.

Bittensor, Fetch.ai та SingularityNET застосовують токен-інцентиви для стимулювання постачання ресурсів ШІ—моделей, обчислювальної потужності або сервісів. Це забезпечує створення відкритих мереж, які знижують бар'єри для входу на ринок ШІ та протистоять домінуванню традиційних централізованих платформ ШІ. Основні відмінності між цими проєктами полягають у технічних рівнях і підходах до захоплення цінності. Вони не є прямими конкурентами, а охоплюють три основні сегменти децентралізованого ШІ: створення моделей, виконання завдань і розподіл сервісів.

Протокол x402 — це платіжний протокол Web3 API, розроблений для ШІ-агентів, який вирішує платіжні питання, що виникають у автоматизованих програм під час API-запитів. Він базується на статус-коді HTTP 402 Payment Required і використовує механізми блокчейн-платежів, що дозволяє програмам автоматично виконувати оплату та розрахунки при доступі до API. Такий підхід формує нову інфраструктуру для транзакцій між машинами (M2M) у сфері сервісних операцій.

TON (The Open Network) застосовує багаторівневу архітектуру мережі та динамічний шардинг для створення високопродуктивної блокчейн-інфраструктури, орієнтованої на масштабне використання. Багаторівнева структура, що складається з Masterchain, Workchains і Shardchains, дає змогу мережі динамічно регулювати кількість шардів залежно від навантаження, забезпечуючи паралельну обробку й еластичну масштабованість. TON підтримує консенсус PoS і механізм міжшардових повідомлень, що дозволяє досягати оптимального співвідношення між високою пропускною здатністю та низькою затримкою.

У гонитві за фінансуванням та шумом багато проєктів перебільшують лабораторні метрики, жертвуючи децентралізацією, безпекою та практичною використовуваністю в процесі. У цій статті аргументується, що команди блокчейну повинні змінити фокус на значущі застосування та масштабувати свої рішення навколо реальних використання в реальному світі, а не надмірні цифри.

Recall - це першорядна децентралізована платформа, яка використовує технологію блокчейн для створення нової рамки для штучних інтелектуальних агентів, покращуючи співпрацю та забезпечуючи економічні стимули. Вона вирішує проблеми, пов'язані з традиційними системами штучного інтелекту, пов'язані з прозорістю даних, довір'ям та співпрацею, відкриваючи шлях для розвитку економіки штучних інтелектуальних агентів.

AminoChain - це платформа на основі блокчейну, призначена для поліпшення біобанкінгу шляхом з'єднання медичних установ і дослідників у децентралізованій мережі. Вона сприяє безпечному та прозорому обміну біоспецименив, дозволяючи пацієнтам зберігати контроль над своїми зразками. Платформа підвищує ефективність медичних досліджень за рахунок спрощеної співпраці та доступу до даних.