2025 Crypto x AI: итоги года — какие нарративы выжили?

Автор: 0xJeff

Подготовка материала: TechFlow

Обзор истории развития крипто и ИИ, выживших и процветающих нарративов, а также будущего этой отрасли в 2026 году.

2024 год стал тем годом, когда Crypto x AI действительно начал набирать популярность в крипто-Твиттере——на рынке появилось множество интересных, практичных и развлекательных крипто-агентов, каждый из которых имел собственный токен.

В 2025 году спекулятивный интерес к крипто-агентам постепенно сместился в сторону реальных приложений ИИ, децентрализованный ИИ перешел от исследовательской и концептуальной фазы к стадии раннего коммерциализации, “дарвиновский ИИ” стал предпочтительным механизмом привлечения новых специалистов и ускорения развития децентрализованного ИИ. Одновременно с этим DeFi x AI превратилось в наиболее ценный сегмент, еще больше укрепив ключевое ценностное предложение криптоиндустрии.

2026 год станет годом Crypto AI.

Благодаря усилиям и экспериментам, накопленным в 2024–2025 годах, мы начинаем замечать первые признаки соответствия продукта рынку (PMF), а также становится более понятным направление того, как криптовалюта, блокчейн и распределенные системы могут усилить возможности искусственного интеллекта.

Нарративы, которые изначально не обладали практической ценностью или спросом на рынке, либо не смогли конкурировать со стартапами Web2 AI, либо уже исчезли, либо замерли на месте (например, AI x игры, AI развлечения, генеративный ИИ, видео-/голосовые агенты, рабочие процессы AI для повышения продуктивности).

Те же нарративы, которые удалось сохранить, трансформировались в инновационные модели, способные изменить наш рабочий процесс.

DeFAI — это DeFi нового поколения

ДеФАИ (искусственный интеллект в децентрализованных финансах) вышел на первый план в криптопространстве в начале 2025 года, спровоцировав мощный бум проектов, направленных на использование ИИ для улучшения существующих систем DeFi.

Первое поколение продуктов DeFi x AI получило название “абстрактные слои” (Abstraction layers): через интерфейс, похожий на ChatGPT, пользователи могли просто указать желаемый результат в виде промпта.

Для многих это стало моментом озарения, поскольку сам по себе DeFi крайне сложен——пользователям нужно находить подходящие мосты для перевода активов или оплаты газа, разбираться в работе топовых децентрализованных бирж (DEX) и кредитных протоколов на новых сетях, понимать природу, риски и базовые активы протоколов и т.д.

Инструменты, позволяющие пользователям быстро достигать нужных результатов, кажутся идеальным первым шагом на пути к массовой популярности DeFi.

Хотя теоретически все звучит прекрасно, реальная интеграция столкнулась с рядом проблем. Большинство решений DeFAI либо содержат множество уязвимостей, либо крайне сложны в использовании. Проблемы с интерфейсом и пользовательским опытом (UI/UX) раздражают: пользователи не знают, как правильно составлять промпты, и даже не понимают, что можно или нельзя указывать.

В результате большинство проектов потерпели крах, и лишь небольшая часть игроков адаптировалась или продолжила углубленную разработку.

• @HeyAnonai был одним из ведущих проектов DeFAI, но теперь трансформировался в торгового помощника и инструмент для предсказательных рынков.

• @griffaindotcom не публиковал обновлений в X с апреля и, вероятно, прекратил активность.

Те же проекты, которые устояли и удвоили усилия:

• @AIWayfinder продолжает развивать первоначальный интерфейс терминала/ChatGPT, расширив функционал для торговли бессрочными фьючерсами, DeFi-стратегиями и предсказательными рынками.

• @bankrbot остается фокусироваться на роли навигационного ассистента на базе терминала, помогая пользователям выполнять сделки, проводить исследования и анализ.

• @Infinit_Labs специализируется на исполнении DeFi-стратегий, внедряя стратегии, созданные силами краудсорсинга/разработчиков (становясь хабом, где пользователи могут курировать и/или инвестировать в лучшие DeFi-стратегии).

Первое поколение продуктов DeFAI не смогло достичь соответствия продукта рынку (PMF) в 2025 году, однако некоторые из этих проектов могут преуспеть в помощи новичкам в более легкой навигации по ончейн-среде.

Неспособность первого поколения продуктов найти PMF стимулировала появление второго поколения DeFAI проектов —— “автономных доходных агентов”. Суть таких проектов заключается в том, что пользователям больше не нужно самостоятельно думать о том, какие промпты вводить, какую стратегию применить, когда ребалансировать портфель и какой шаг сделать следующим —— вместо этого эта тяжелая работа делегируется автономному агенту.

Такой подход предлагает простой опыт работы по принципу “настроил и забыл”: пользователю достаточно передать всю сложную работу персонализированному умному агенту. @gizatechxyz стал первым проектом, популяризировавшим эту модель; его система агентов оснащена множеством защитных мер безопасности (например, смарт-кошельки имеют предустановленные разрешения, четко определяющие допустимые и недопустимые действия, а также взаимодействующие протоколы. Дополнительно внедрен механизм сеансовых ключей, позволяющий агенту получать доступ к необходимым правам только на ограниченный срок для выполнения задачи).

На этот раз предварительное соответствие продукта рынку было подтверждено——Giza успешно собрала около $30 млн активов под управлением агентов (AuA) и сгенерировала объем торгов более чем в $3 млрд на топовых кредитных протоколах. Проект второго эшелона @ZyfAI_, последующий за ним, также продемонстрировал значительный рост, достигнув около $8 млн AuA и объема торгов примерно в $1,1 млрд.

Однако вызовы остаются: крупные инвесторы, институциональные средства и фонды по-прежнему относятся скептически к управлению сотнями миллионов долларов автономными агентами, главным образом из-за опасений относительно “черного ящика”, потенциально ошибочных решений (таких как “галлюцинации” ИИ) и других рисков.

Именно в этом контексте возникло третье поколение DeFAI —— “AI Vaults” (AI Казначейства). Этот подход использует группу специализированных умных агентов для быстрой генерации и оптимизации смарт-контрактов DeFi. @almanak стал первым проектом, осознал потенциал такой архитектуры объединяющей преимущества двух моделей.

В рамках данного подхода стратегическое ядро по-прежнему представляют собой смарт-контракты DeFi. Эти контракты создаются умными агентами за считанные минуты с помощью метода “vibe-code”, что значительно сокращает время, необходимое количественным аналитикам и управляющим капиталом для разработки сложных стратегий. Данные контракты подлежат аудиту, весь их код открыт и прозрачен, что делает их более безопасными благодаря многолетнему рыночному тестированию, аналогичному традиционным DeFi-протоколам.

Перспективы DeFAI

Развитие DeFAI движется в направлении оптимизации ИИ-систем для поддержки DeFi; ключевые итерации включают:

1. Абстрактные слои (Abstraction layers)—— снижение порога входа, помогающее новым пользователям, заинтересованным в трейдинге и фарминге доходности DeFi, быстро начать работу.

2. Автономные агенты (Autonomous agents)—— помощь пользователям в управлении стратегиями DeFi по принципу “настроил и забыл”, упрощение рабочего процесса.

3. AI Vaults (AI казначейства)—— предоставление более эффективных инструментов для создания стратегий ончейн-распределителям капитала, что значительно повышает производительность.

В будущем эти три направления продолжат оптимизацию под свои целевые аудитории; кроме того, есть основания ожидать, что основные DeFi-протоколы, кошельковые сервисы и централизованные/децентрализованные биржи (CEX/DEX) будут постепенно интегрировать такие продукты для улучшения пользовательского опыта в DeFi.

Тренды, заслуживающие внимания, но находящиеся на ранней стадии

1. Торговые агенты (Trading agents): В настоящее время большинство dApp либо предоставляют функции анализа рынка, либо являются “черным ящиком” для торговли пользователей, тогда как продукты, предлагающие комплексные полнофункциональные решения “под ключ” пока недостаточно зрелы. @Cod3xOrg предлагает самое полное решение, однако его UI/UX требует доработки для удобства повседневного использования.

2. Динамический DeFi (Dynamic DeFi): использование систем машинного обучения для увеличения динамичности DeFi-стратегий с целью достижения лучшей риск-скорректированной доходности. @AlloraNetwork является единственным известным проектом, исследующим это направление, хотя находится оно на очень ранней стадии.

Восхождение, падение и возрождение AI-агентов

Нарратив об AI-агентах впервые задали @virtuals_io в конце 2024 года, выведя тему в публичное поле путем интеграции AI-приложений/продуктов с токенами справедливо запущенными (fair-launched).

Появление этого нарратива пришлось как нельзя кстати: рынок устав от венчурных токенов с низким свободным обращением и высокой полностью разводненной оценкой (FDV), а сочетание высоколиквидных токенов с низкой FDV и сильным нарративом оказалось настоящим спасением.

Первое поколение AI-агентов носило преимущественно развлекательный и “альфа-генерирующий” характер. Например, @truth_terminal способствовал появлению множества AI-агентов на платформе X (так называемые “slops”), которые круглосуточно вели беседы и отвечали пользователям. Изначально они служили чисто для развлечения, но постепенно превратились в более полезные инструменты (например, для предоставления анализа рынка, токенов и т.д.). Среди них особенно выделился @aixbt_agent, завоевавший любовь пользователей благодаря своему юмористическому и при этом профессиональному образу “дегенерата” (degen).

Быстрое распространение “slops” резко увеличило спрос на фреймворки для разработок —— подобные промежуточные решения помогали разработчикам легко создавать рабочие цепочки для AI-агентов на X. ElizaOS (изначально известная как AI16Z) мгновенно стала всемирно известным именем, запустив самый масштабный в истории криптоиндустрии поток открытых AI-проектов. Это дополнительно стимулировало появление новых агентов, но также привела к постепенному утомлению пользователей крипто-Твиттера (CT).

К 2025 году нарратив вокруг AI-агентов начал остывать, в первую очередь из-за отсутствия реальной полезности и переоцененных рыночных котировок.

Стоит отметить, что истинное определение AI-агента подразумевает приложение, способное:

1. Извлекать информацию из постоянно меняющейся и неструктурированной среды;

2. Логически применять полученную информацию к поставленным целям;

3. Выявлять закономерности в данных и учиться эффективно использовать эти паттерны;

4. Выполнять действия, о которых владельцы даже не задумывались.

(Благодарность @almanak за точное определение)

Первоначальные продукты на базе AI-агентов фактически не являлись настоящими “AI-агентами” —— скорее всего это были просто привлекающие внимание AI-рабочие процессы или приложения, первое впечатление от которых было просто потрясающим.

Однако по мере того, как это осознавалось, внимание аудитории начало смещаться в сторону других нарративов: DeFAI (DeFi + AI), DeAI (децентрализованный AI), робототехники и даже проектов, совсем не связанных с Crypto x AI.

Ситуация изменилась в октябре–ноябре 2025 года: платежный стандарт x402, разработанный Coinbase, начал пользоваться спросом среди корпораций, включая такие гиганты, как Google и Cloudflare начали его внедрять. Все большее количество Web3-разработчиков стали экспериментировать с x402, породив множество свежих приложений —— например, выпуски токенов через ссылки x402 или микро-сервисы с оплатой по требованию на базе x402.

Тем временем Фонд Эфириума усиливает поддержку AI, стандарт ERC-8004 начинает набирать популярность. Этот стандарт создает децентрализованный “слой доверия” для автономных AI-агентов, наделяя их проверяемыми идентичностями, репутацией и доказательствами выполненной работы (proof-of-work), что позволяет им надежно находить друг друга, сотрудничать и проводить транзакции без участия централизованных организаций. Кроме того, Фонд Эфириума сформировал команду Ethereum dAI для целенаправленной поддержки проектов, использующих ERC-8004.

Появление x402 и ERC-8004 вновь вызвало надежду на развитие нарратива AI-агентов на рынке, однако из-за макроэкономической нестабильности этот бум и рост рынка оказались кратковременными.

Тем не менее, на данный момент @virtuals_io остается безоговорочным лидером среди хабов AI-агентов, однако до сих пор мы не наблюдаем ни одного приложения или агента, который бы смог стать ярким примером успеха в рамках этого нарратива с точки зрения значительного числа пользователей или доходов.

Может быть, именно в 2026 году появится такой прорывной агент, а возможно, и нет. Мой прогноз заключается в том, что прорывной агент, скорее всего, появится в первую очередь в других нарративных нишах, особенно в DeFAI и DeAI.

В любом случае, такие фреймворки и стандарты, как x402, ERC-8004 и ACP (предоставляемый Virtuals), определят будущее ончейн-экономики AI-агентов в 2026 году.

Децентрализованный AI: настоящая точка соответствия продукта рынку (PMF) в Crypto x AI

С 2023 года (а возможно, и раньше) децентрализованный AI (DeAI) оставался скрытым, но мощным направлением в рамках нарратива Crypto x AI. Прогноз огромной ценности создания распределенных систем с использованием блокчейна и токенов, где люди и машины совместно вносят свой вклад работой и ресурсами.

В реальности мы можем обнаружить множество недоиспользуемых ресурсов:

• GPU, игровые чипы, периферийные устройства (например, рабочие ноутбуки и смартфоны) могут простаивать более половины времени;

• Инженеры и дата-сайентисты из Индии, Пакистана, Филиппин, обладающие отличными навыками, часто не имеют доступа к лучшим технологическим компаниям и передовым AI-лабораториям;

• Инвесторы по всему миру хотят поддерживать стартапы на ранних стадиях ради продвижения следующего поколения AI-инноваций, меняющих мир, но зачастую не могут получить доступ к проектам из YC (Y Combinator) и Кремниевой долины.

Именно здесь проявляется потенциал децентрализованного AI. Благодаря координационным слоям и экосистемам “дарвиновского AI” различные ресурсы объединяются, а стейкхолдеры могут вносить свой вклад в развитие открытого и децентрализованного AI своими силами.

• Разработчик из Пакистана сможет создать самую точную модель прогнозирования цены ETH и получить за это щедрые вознаграждения;

• Инвестор из Исландии сможет профинансировать стартап капитализацией $20 млн, специализирующийся на инновациях в области обучения с подкреплением;

• Геймер из Монголии сможет предоставить свои неиспользуемые GPU-мощности для поддержки тренировки AI-моделей.

Примеров бесконечно множество.

2025 год стал годом значительных успехов в развитии децентрализованного AI (DeAI). За этот период в областях децентрализованного тренинга, обучения с подкреплением, федеративного обучения, защиты конфиденциальности, технологий верификации и безопасности появилось бесчисленное количество научных статей и экспериментов. @MessariCrypto подробно осветил эти достижения в своем “Отчете о состоянии AI 2025 года”, тем, кто еще не читал —— обязательно стоит ознакомиться.

Яркие события года

1. Bittensor (@opentensor) укрепляет лидерство в экосистеме децентрализованного AI

Bittensor успешно закрепил позиции лидера экосистемы децентрализованного AI, став важным узлом для множества уникальных AI-стартапов (сабнетов). Сегодня насчитывается 128 сабнетов, каждая из которых ведет инновации и R&D в разных областях. Благодаря скоординированной системе стимулов, Bittensor субсидирует операционные и капитальные расходы на разработку AI, стимулируя прогресс. Его философия “дарвиновского AI” (движение вперед через конкуренцию и инновационное соревнование) стала источником вдохновения для многих других проектов.

2. Масштабирование децентрализованногообучения с подкреплением (RL)

Технология децентрализованного RL уже доказала свою способность работать в масштабах. Обычно RL применяется для оптимизации моделей, делая их более интеллектуальными за счет самообучения и игры против самого себя. Несколько децентрализованных AI-лабораторий, таких как @gensynai, @NousResearch, @PrimeIntellect, @Gradient_HQ и @Pluralis, добились заметных успехов в данной области. После выхода на коммерческий уровень эта технология способна предложить бизнесам высокоразвитые отраслевые решения, например, для сферы продаж и обслуживания клиентов, логистики и цепочек поставок, юридических услуг, финансов и др.

3. Повышение прозрачности и соответствия требованиям AI

     Чтобы корпорации, правительства и традиционные финансовые институты могли доверять AI, необходимо превратить его из “черного ящика” в более детерминированный и соответствующий нормативным требованиям инструмент. Ниже перечислены технологии, которые постепенно внедряются:

   1. TEE (Trusted Execution Environment) для аппаратной безопасности (@PhalaNetwork);

   2. Технологии верификации выходных данных AI, такие как zkML, opML, EigenAI (@eigencloud);

   3. Технологии конфиденциальных данных и вычислений (@vana);

   4. Федеративное обучение (@flock_io), позволяющее тренировать AI при сохранении локализации и конфиденциальности данных.

4. Возвышениемногоагентныхсистем (Swarm)

Рост популярности многоагентных систем увеличивает потребность в координации и оркестровке. Стандарты вроде MCP (Multi-Agent Communication Protocol) облегчают интеграцию, а слой оркестровки позволяет различным агентам работать согласовано, предоставляя пользователям более сложные AI-рабочие процессы. Проекты, такие как @questflow и @openservai, активно двигают это направление вперед.

Все эти достижения указывают на будущее, где как отраслевые применения, так и крипто-нативные кейсы (например, DeFi, трейдинг, предсказательные рынки, ончейн-операции) смогут выполняться и масштабироваться более безопасно и эффективно. Уязвимости AI, риски потери контроля и проблема “галлюцинаций” значительно снизятся.

Перспективы децентрализованного AI (DeAI)

Тренд на создание стартапов из Y Combinator (YC) и Кремниевой долины, выбирающих разработку открытых моделей и децентрализованных вычислений, набирает обороты. Такие провайдеры вывода, как @chutes_ai, уже обрабатывают миллиарды токенов ежедневно, и этот тренд, вероятно, сохранится и в 2026 году.

Децентрализованный AI будет стимулировать появление коммерчески жизнеспособных AI-агентов, адаптированных для традиционного бизнеса.

Кроме того, его инфраструктура поддержит рост агентств по фармингу доходности, трейдингу и предсказательным рынкам, станет ключевым элементом инфраструктуры для DeFi-протоколов, платформ предсказательных рынков, централизованных бирж (CEX) и популярных кошельковых сервисов.

Для более глубокого понимания децентрализованного AI рекомендуется ознакомиться со следующими статьями:

1. От закрытого AI к открытому AI, а затем к децентрализованному AI —> Тренды, движущие развитие DeAI

2. Как децентрализованный AI конкурирует с центральным AI —> Децентрализованный тренинг и обучение с подкреплением (RL)

3. Экономика масштаба в децентрализованном AI —> Сетевые эффекты DeAI

Предсказательные рынки и восхождение AI

С развитием предсказательных рынков для систем машинного обучения открываются отличные возможности——кроме прогнозирования результатов событий, они могут совершать направленными ставки (directional bets) и обеспечивать ликвидность на предсказательных рынках.

Причем последний вариант набирает всё большую популярность. Несколько сабнетов Bittensor, такие как @sportstensor, @SynthdataCo, @webuildscore и @sire_agent, работают над созданием ML-систем, которые способны прогнозировать цены криптовалют типа BTC, ETH, SOL; а также разрабатывают продукты “доходных казначейств” предсказательных рынков, принимающие ставки пользователей и генерирующие прибыль.

• Sportsensor: Раньше в этом году стал официальным поставщиком ликвидности/маркетмейкером для @Polymarket, сфокусировавшись на спортивной и киберспортивной тематике.

• Synth: Публикует прогнозы на Polymarket; всего за два месяца показал рентабельность инвестиций свыше 20x, увеличив капитал с $3,000 до $60,000 благодаря высокоточным сигнальным данным.

• Sire: Достигает еженедельной доходности инвестиций на уровне 5%-10% благодаря своим продуктам доходных казначейств на предсказательных рынках.

Мы также наблюдаем, как все больше проектов “дарвиновского AI” начинают осваивать это пространство, пытаясь глубоко интегрировать предсказательные рынки с возможностями искусственного интеллекта.

1. @AlloraNetwork: ДелаетDeFiболее динамичным

AlloraNetwork использует системы машинного обучения, предоставляемые сетью контрибьюторов, для прогнозирования цен активов и волатильности. Эти ценовые и волатильностные модели могут быть интегрированы в смарт-контракты, становясь AI-Oракулами (AI Oracles), что позволяет осуществлять динамическую корректировку стратегий на основе прогнозов. Примеры:

• Стратегии автоматического цикличного включения/выключения плеча;

• Стратегии CLAMM под управлением AI (маркетинг ликвидности с фиксированным диапазоном);

• Дельта-нейтральные стратегии (хеджирование рисков). Эти функции значительно повышают гибкость и эффективность DeFi.

2. @crunchDAO: Предложениедля“дарвиновскогоAI”

crunchDAO концентрируется на стороне предложения “дарвиновского AI”, привлекая качественных инженеров, дата-сайентистов и талантов для участия в разработке и улучшении ML-субнетов (таких как Synth). Путем майнинга и оптимизации этих сетей он способствует росту возможностей прогнозирования AI.

3. @FractionAI_xyz: Повышение способностиAI-агентовчерез соревнования

FractionAI продвигает тонкую настройку и расширение способностей отраслевых AI-агентов посредством реалистичных соревновательных сред. Они внедрили ориентированные на агентов “Spaces” —— игры, в которых AI постоянно совершенствуются. Наиболее известные проекты включают:

• ALFA: Любые люди могут делать ставки на торговые дуэли между агентами;

• StableUp: AI-агенты для фарминга доходности стейблкоинов.

Помимо бурного роста предсказательных рынков, конкурсные инициативы Bittensor и торговые челленджи от @the_nof1 также влили мощный импульс в эту область, дополнительно стимулируя стремительное развитие предсказательных рынков xAI.

Перспективы предсказательных рынков xAI

По мере развития больших языковых моделей (LLM) и AI-рабочих процессов, AI-терминалы, функции копирования сделок (copy-trading) на предсказательных рынках, инструменты анализа данных и сигналов станут гораздо более распространенными. Они радикально упростят исследование и сбор информации, предоставляя трейдерам предсказательных рынков еще большие преимущества (edge). При этом @Polysights по-прежнему остается лидером в добыче инсайдерских сигналов.

Интерфейсы API предсказательных рынков, а также доходные казначейства, позволяющие пользователям “настроить один раз и автоматически получать прибыль”, станут более доступными, предоставив пользователям больше возможностей для тестирования.

Несмотря на светлые перспективы, предсказательные рынки сталкиваются с двумя основными проблемами:

1. Нехватка ликвидности: Рынки предсказаний относительно малы, ликвидность недостаточна;

2. Снижение преимущества (Edge decay): По мере увеличения объемов ставок торговое преимущество быстро снижается.

Таким образом, ML-системы, ориентированные на арбитраж и предоставление ликвидности (например, фарминг ликвидности через лимитные ордера на рынках Да/Нет), могут стать самыми успешными продуктами в сфере предсказательных рынков в 2026 году. По мере притока крупных капиталов, ценность баллов за достижения и аирдропов начнет раскрываться, что напоминает раннюю стадию развития Hyperliquid в сфере бессрочных фьючерсов.

Будущее децентрализованного AI и финансов

Во всех рассматриваемых областях наблюдается один и тот же тренд: выживают лишь те нарративы, проекты которых обладают реальной базой пользователей, практической пользой и экономически сбалансированной моделью.

Децентрализованный финансовый AI (DeFAI) будет постепенно развиваться, трансформируясь в трехуровневую архитектуру:

1. Абстракционный слой

2. Уровень автоматизации

3. Уровень создания стратегий на базе AI-агентов

Он незаметно станет главным шлюзом и слоем исполнения для миллионов пользователей, подключенных к ончейн-финансам, причем большинство из них даже не подозревают, что используют криптографию.

AI-агенты, ранее подвергавшиеся чрезмерной раскрутке, возродятся в качестве проверенных экономических субъектов.

Этот переход стал возможным благодаря стандартам, предоставляющим AI-агентам идентификацию, репутацию и гарантированно предсказуемое поведение, которые сейчас активно разрабатываются и поддерживаются такими организациями, как Фонд Эфириума (Ethereum Foundation), Coinbase, Google и Cloudflare.

Децентрализованный AI (DeAI) остается важнейшим структурным столпом. Те сети, которые выделятся в следующих категориях, станут долгосрочными победителями:

• Эффективная координация вычислительных ресурсов;

• Привлечение и удержание глобального пула разработчиков;

• Верификация результатов и их источников;

• Предоставление надежности корпоративного уровня.

По мере углубления рынков, постоянного совершенствования инструментов и перехода ML-управляемой ликвидности в устойчивый источник дохода, предсказательные рынки xAI будут продолжать развиваться. Однако ограничения ликвидности и снижение преимущества (edge decay) останутся фундаментальными проблемами для любых участников, стремящихся масштабировать капитал.

В совокупности данные тенденции указывают на то, что вся индустрия переходит от нарративов к инфраструктуре, от спекуляций к системным решениям и от хайпа к реальным продуктам. 2026 год станет годом, когда крипто-нативные AI-продукты начнут становиться абсолютно необходимыми.

Если вы новичок в Crypto x AI, рекомендуем ознакомиться с руководством “Руководство для начинающих” для быстрого ознакомления с новейшими событиями в этой области.