Наступил AI-цикл: стоит ли предпринимателям Web3 переориентироваться на AI?

Автор: Portal Lab

«Вы уже завели лобстеров?» Сейчас, когда веб3еры здороваются, в девяти случаях из десяти это именно эта фраза.

Начало 2026 года, после того как роботы на китайской телепрограмме к Китайскому Новому Году буквально захватили внимание аудитории, ознаменовалось появлением нового поколения ИИ-агентов, таких как OpenClaw, которые стали новой забавой для технологического сообщества. Одни используют ИИ для обслуживания клиентов, другие — для написания кода, а некоторые уже пробуют моделировать работу целого пула «цифровых сотрудников» через агентов. Недавно на различных интернет-площадках часто стали обсуждать концепт «компании из одного человека», под которым подразумевается возможность вести бизнес, ранее требовавший небольшой команды, используя одну лишь цепочку ИИ-процессов.

Конечно же, и сфера Web3 не сидит сложа руки. Если чаще обращать внимание на отраслевые медиа, можно заметить, что многие проекты начали активно развивать направления вокруг ИИ-агентов. Некоторые исследуют, как агенты могут напрямую взаимодействовать с ончейн-активами или смарт-контрактами, другие создают платёжные решения, системы идентификации или финансовую инфраструктуру для агентов, третьи дискутируют о создании «экономики агентов», позволяющей ИИ участвовать в сети наравне с пользователями, а кто-то уже вновь выдвигает лозунг «Web4.0».

Читая это, чувствуется хорошо знакомое ощущение.

Говорят, мода циклична, но мало кто ожидал, что технологическая (а точнее, криптографическая) индустрия следует тому же правилу. Все помнят начало медвежьего рынка 2022 года, когда ChatGPT взорвал интернет за одну ночь, и ИИ мгновенно стал главной темой для обсуждения. Сфера Web3 также не осталась в стороне: вскоре появились десятки новых концепций — ИИ-агенты, ИИ-трейдеры, автоматизированные стратегии и так далее. Создается впечатление, что достаточно хотя бы немного коснуться темы ИИ, чтобы рассказать новую увлекательную историю. Однако этот ажиотаж длился недолго. Как только крипто-рынок снова пошёл в рост, внимание аудитории вновь переключилось на сам Crypto.

В этот раз, ближе ко второй половине 2025 года, крипто-рынок вновь продемонстрировал тенденции к снижению, и Web3 начал искать новую популярную концепцию на замену.

Однако, по мнению Portal Labs, проблема заключается именно в этом. Когда какой-либо нарратив начинает набирать популярность, многие стартапы в сфере Web3 фактически занимаются не технологической и коммерческой оценкой, а исключительно нарративным менеджментом: берётся то, что сейчас модно, и делается ставка на это. Впоследствии это приводит к неудачам.

Лишь приступая к реальному развитию проектов, многие команды обнаруживают, что идею можно быстро сформулировать, но превратить её в работающий продукт крайне сложно. Где находятся пользователи? Какие конкретно сценарии использования? За счёт чего обеспечит монетизация? Удалось ли привлечь инвестиции? Эти вопросы обычно проявляются лишь спустя некоторое время после запуска проекта.

Когда ажиотаж утихает, на рынке остаётся лишь россыпь нереализованных проектов. Одни продукты зависают на этапе демо, другие едва выходят в релиз, но остаются без пользователей, а часть бесследно исчезает вместе со своим нарративом. Казалось бы, открылась новая ниша, однако если оглянуться спустя какое-то время, окажется, что дожить до стабильной эксплуатации успевает совсем немного.

В связи с этим перед многими встаёт дилемма: продолжать развиваться в пространстве Crypto или полностью перейти в сферу ИИ? Первый вариант отталкивает плохим состоянием рынка и неочевидностью возврата инвестиций; второй пугает отсутствием опыта и гарантий. Технологические барьеры, кадровый состав и конкурентная среда в ИИ значительно отличаются от Web3. Технический стек, продуктовый опыт и ресурсы комьюнити, накопленные многими командами за последние годы, исторически строились в рамках экосистемы Crypto. Полный переход в ИИ означает фактический старт в совершенно чужой дисциплине. От базовых возможностей моделей и данных до инженерных команд — практически всё потребует создания с нуля.

Существует ещё и более прагматичный фактор: сама ниша ИИ уже перенасыщена. Лидеры по разработке крупных языковых моделей, классические интернет-корпорации и множество стартапов вкладывают в это направление колоссальные ресурсы. Для основанной на Web3 команды, которая заходит в этот рынок исключительно ради следования тренду, очень легко обнаружить отсутствие как технологических преимуществ, так и профильного опыта и партнёров.

На самом деле, для многих команд в сфере Web3 существует альтернативный практический путь. Совсем не обязательно кардинально менять курс на ИИ: достаточно продолжать двигаться в своей парадигме Web3, одновременно анализируя, какие именно инструменты и возможности блокчейн-экосистемы могут дополнить архитектуру современных ИИ-систем.

При внимательном анализе текущего этапа развития ИИ становится очевидно, что ряд ключевых этапов всё ещё остаётся нерешённым.

Ярчайший пример — данные. Модели становятся всё мощнее, однако до сих пор нет прозрачных механизмов ответов на вопросы о том, откуда брать данные для обучения, как обеспечивать их достоверность и соответствие нормативным требованиям, и особенно — как реализовывать персонализацию для конкретных ИИ-агентов. Для ИИ, опирающихся на обучение на огромных массивах информации, это фундаментальная задача, существующая давно.

Другой важный аспект — идентификация и взаимодействие. По мере того как ИИ-агенты начинают участвовать в выполнении задач, автоматических сделках и операционных решениях, им самим требуются цифровая личность, права доступа и правила координации. Кто имеет право вызывать конкретного агента? Как распределяются роли между агентами? Как производится расчёт после выполнения задания? По своей сути эти вопросы сводятся к управлению идентичностью и распределению стоимости в открытых сетях.

Не менее актуальна проблема платежей. Как только ИИ-агенты начинают самостоятельно запрашивать сервисы, забирать информацию или выполнять действия в сети, возникает потребность в системах микроплатежей с автоматическим расчётом. В архитектуре традиционного интернета подобные платёжные структуры технически и экономически реализовать крайне сложно.

Хотя выглядят эти проблемы исключительно как задачи для ИИ, многие решения для них уже заложены в технологический стек крипто-проектов. Сети стимулирования данных, системы ончейн-идентификации либо открытые платёжные протоколы — всё это направления, которые сообщество Web3 изучало на протяжении последних лет.

Если представители Web3-сообщества действительно намерены экспериментировать в этих направлениях, они должны для начала четко прояснить несколько моментов.

Первым делом необходимо оценивать собственные технические компетенции команды. Наследие различных проектов в сфере Web3 значительно отличается: одни сильны в разработке сетевых протоколов, другие годами развивают инфраструктуры работы с данными, третьи фокусируются на приложениях верхнего уровня. Если команда на протяжении нескольких лет создавала базовую инфраструктуру для данных — сбор, извлечение или формирование рынков данных, — расширение фокуса в сторону слоя данных для ИИ будет наиболее органичным шагом. Сюда войдут сети вознаграждения за данные, верифицируемые источники данных либо стимулируемые рынки данных для обучения моделей. Если основной бэкграунд команды связан с сетевыми протоколами и базовой инфраструктурой, стоит рассмотреть разработку среды исполнения для ИИ-агентов: ончейн-идентификация, контроль доступа, протоколы исполнения заданий либо автоматизированные механизмы оплаты. Наконец, командам, которые изначально сосредоточены на продуктах пользовательского уровня (торговые утилиты, контентные платформы, продукты комьюнити или B2C-приложения), ИИ целесообразнее внедрять непосредственно как слой расширенных возможностей в существующий стек. Это позволит усилить аналитику данных, автоматизировать операционные процессы либо перевести рутинные операции на работу агентов.

Во-вторых, требуется тщательный поиск реальных бизнес-сценариев. Множество проектов в сфере ИИ быстро прекращают своё существование вовсе не из-за недостатка технологий, а вследствие отсутствия чёткого применения с самого старта. Нарратив может выглядеть невероятно привлекательно, но при этом никто не отвечает на главные вопросы: где именно находятся те, кому нужен данный инструмент, зачем они будут его использовать и почему согласятся платить. Многие отраслевые концепции вроде «ИИ + Web3», «экономика агентов» или «ИИ-трейдеры» звучат грандиозно, однако если копнуть глубже, окажется, что ядро активных и стабильных пользователей далеко не везде велико. Напротив, запросы, не всегда выглядящие «сексуально» с точки зрения маркетинга, такие как обработка данных, автоматизация рабочих процессов, фильтрация информации или выполнение конкретных задач, существуют в реальном бизнесе из поколения в поколение. Именно поэтому, выбираясь на новый вектор в ИИ, целесообразнее ориентироваться не на популярность концепций, а на специфику сценариев: является ли текущая боль долгосрочной задачей бизнеса, готовы ли клиенты уже платить за её решение и способна ли технология ИИ объективно повысить эффективность процесса. При соблюдении подобных условий у идеи появляется реальный шанс трансформироваться из абстрактного повествования в востребованный продукт.

И наконец, необходимо понять, владеет ли команда необходимыми ресурсами для реальной интеграции в указанные узловые процессы.

Направления, затронутые ранее — данные, идентификация и платежи — по своей природе представляют собой не столько чисто технические вызовы, сколько вопросы управления сетевыми ресурсами.

Возьмём для примера сеть данных: если у группы нет стабильных каналов поступления информации и базы пользователей, готовых регулярно её предоставлять, никакие технические достижения не способны породить настоящий сетевой эффект. Аналогично обстоит ситуация с созданием систем идентификации ИИ-агентов или сетей взаимодействия: для становления полноценной экосистемы потребуется привлечение реальных разработчиков, продуктовых решений и самих автономных сущностей. Без этого связующий протокол рискует остаться просто отдельным фрагментом кода. Те же принципы применяются к платёжным и расчётным платформам. По факту автоматизированные агенты, обращающиеся за сервисами, потребляющие данные или выполняющие алгоритмы внутри сети, генерируют огромный поток микротранзакций. Подобная инфраструктура платежей обретает ценность исключительно при одновременном наличии масштабного пула активных участников и сервисов; в противном случае она деградирует до уровня изолированного технического компонента.

Таким образом, для множества представителей индустрии Web3 критически важно оценивать не столько наличие технической ниши в выбранном направлении, сколько свою способность стать неотъемлемой частью формируемой сети. Наличие у команды готовых каналов поступления информации, развитой партнёрской среды разработчиков или подтверждённых сценариев потребления определяет, сможет ли конкретный продукт закрепиться в качестве фундамента искусственного интеллекта будущего, либо останется всего лишь очередной абстракцией без практики.