Wintermute: 3 новых перспективных направления на стыке AI × крипто, в которые мы верим

Автор: Wintermute

Подготовил: TechFlow

Обзор от TechFlow: Wintermute публикует отраслевой манифест: борьба за инфраструктуру в криптопространстве завершилась, и следующим полем битвы станет не DeFi, а экономика машин. Когда ИИ-агенты, складские роботы и автоматизированные системы проведения экспериментов становятся полноправными экономическими субъектами, фундаментальное допущение традиционных финансовых сетей о том, что «контрагентом является человек», полностью перестает работать — в то время как особенность крипто-сетей, где «на другой стороне код», вместо того чтобы быть недостатком, превращается в ключевое преимущество. Три направления, заслуживающие внимания: слой агентной экономики, физический ИИ и исследования, инициируемые машинами.

Старые проблемы ушли в прошлое, новые возникают сейчас

Криптоиндустрии уже более десяти лет. L1-сети запущены, за ними последовали L2, DeFi достиг зрелости, стейблкоины стали основой инфраструктуры. На каждой площадке — биржи, кредитование, бессрочные фьючерсы и рынки прогнозов — каждая категория перенасыщена, и кажется, что все очевидные идеи уже кем-то реализованы.

Значит ли это, что в криптоиндустрии больше нечего строить?

Многие разработчики здесь сдаются. Они ошибаются — не потому, что ответ «ничего нового нет», а потому, что сам вопрос сформулирован неверно.

На протяжении большей части истории криптоиндустрии по-настоящему интересным вопросом было то, смогут ли сети выдержать нагрузку: смогут ли они проводить расчеты за несколько секунд, массово переводить стейблкоины и функционировать под реальной нагрузкой. На эти вопросы теперь даны ответы. Инфраструктура уже работает, и следующий интересный вопрос находится совсем в другой плоскости.

Настоящие изменения происходят во всем вокруг этой инфраструктуры. Модели могут действовать автономно, а не просто реагировать; роботы обучаются на видео с участием людей, а не полагаются на написанный вручную код; формируются открытые стандарты для платежей и идентификации агентов. Ни одно из этого не относится напрямую к криптоиндустрии, но каждый из этих факторов расширяет границы финансовой и доверительной инфраструктуры, созданной для людей.

Вопрос, который стоит задавать, теперь не «что может сделать криптоиндустрия», а «что этот мир ждет от криптоиндустрии».

Ответ становится все яснее — экономика машин.

Машины — не инструменты, а экономические субъекты

Когда мы говорим об «экономике машин», мы имеем в виду не машины как инструменты — те, что используются для отправки писем или написания кода. Речь идет именно о машинах как экономических субъектах.

Этот сдвиг незаметен на первый взгляд, но последствия его масштабны. Инструменты ждут команд; субъекты владеют контекстом, принимают решения, участвуют в сделках и действуют автономно в цифровом и физическом мирах. Современные модели достаточно хороши и дешевы, чтобы реализовать это в промышленных масштабах.

Практические примеры:

Агент бронирует вам рейс, торгуется по цене, оплачивает услуги продавцу, оформляет возвраты — без вашего участия на любом этапе.

Складской робот берет задания поштучно, самостоятельно заряжается, оплачивает вычислительные мощности и маршрутизирует доходы оператору.

Исследовательская система автономно проектирует эксперименты ночью, закупает реактивы и запускает замкнутый цикл работы — без присутствия аспирантов.

Наша существующая финансовая и доверительная инфраструктура почти целиком построена на допущении, что на другой стороне находится человек или компания — объект, которого можно идентифицировать и привлечь к ответственности. Это допущение теряет силу в тот момент, когда контрагентом становится автономный субъект, а наши нынешние сети для платежей, идентификации, авторизации, разрешения споров и расчетов не были созданы для подобных ситуаций.

А это место как раз находится на пересечении криптоиндустрии, финтеха, ИИ, робототехники и квантовых вычислений.

Почему именно сейчас

Три недавних изменения, которые несколько лет назад казались маловероятными.

Модели могут действовать, а не только отвечать

Модели больше не просто отвечают на вопросы, они способны к автономным действиям при крайне низкой стоимости, позволяющей вести работу в беспилотном режиме. Единицы стоимости цифровой работы стремительно снижаются, делая рентабельными задачи, которые раньше считалось невыгодным выполнять человеку вручную, — причем в объемах и на суммах, для которых никогда не создавались существующие системы.

Открытые стандарты выходят на новый уровень развития

Стейблкоины стали по-настоящему надежной расчетной сетью. Протоколы вроде x402, MPP и AP2 предоставляют агентам способы оплаты. Более быстрые блокчейн-сети и фиатные платежные системы начинают сходиться посередине. Открытые визуальные языковые и моторные модели позволяют роботам обучаться на человеческих видео и в симуляциях, не полагаясь на программирование под конкретную задачу. Стандарты позволяют разработчикам компоновать решения, а не создавать их с нуля — и именно это ускоряет прогресс в каждой категории.

Агенты способны работать непрерывно

В отличие от привычных нам инструментов, заточенных под узкие и контролируемые сценарии использования, агенты сохраняют контекст и работают в беспилотном режиме на протяжении длительного времени. Это меняет экономику автоматизации и объем активности, которую должны поглощать любые системы.

Ни один из этих факторов сам по себе не является убедительным аргументом. Но в совокупности они ими становятся.

Криптоиндустрия не умерла — она сместила поле боя

Когда большинство крипто-основателей спрашивают «что еще можно построить», они упускают одну вещь:

Следующее поколение перспективных компаний будет основано не на противостоянии крипто против ИИ или крипто против роботов. Основателям, которым мы доверяем больше всего, не придется выбирать между этими технологиями — они будут их объединять.

Вы больше не строите исключительно в сфере крипто. Вы создаете crypto + AI, crypto + робототехнику, crypto + автономную науку.

Традиционные финансовые сети построены вокруг человеческого подотчета: здесь есть верифицируемая личность, намерения, которые можно оспорить, и люди, которых можно привлечь к ответственности при возникновении проблем. Крипто-сети опираются на совершенно другое: код, который можно проверить аудиторским путем, публичные записи в блокчейне, доступные любому, и правила, обеспечиваемые силой сети.

Когда на той стороне находится автономный субъект, эта разница перестает быть недостатком — она становится ключевой. По мере роста активности, генерируемой машинами, крипто-инфраструктура оказывается гораздо лучше адаптирована под такие потребности, чем сети, рассчитанные на людей: она открыта, программируема, не требует разрешений, обеспечивает мгновенные расчеты и использует идентичность без посредников.

Шанс для крипто-разработчиков заключается не в конкуренции с участниками предыдущего цикла, а в том, чтобы стать фундаментальной базой для следующего поколения ИИ, робототехники и физической автономии.

А крупнейшие платформы уже вовсю наращивают темпы. Coinbase, Robinhood и Binance за последние месяцы запустили собственные инфраструктуры для торговли через агентов: агенты управляют кошельками и совершают сделки автономно — Robinhood даже создал для этого новую отдельную сеть. Это больше не маргинальная дискуссия в крипто-среде, это происходит на одной из крупнейших платформ розничных пользователей в мире.

Типичные сценарии неудач сегодня

Основная ставка заключается в следующем: открытая, программируемая сеть лучше подходит для автономных субъектов, чем инфраструктура, созданная для людей. Эта ставка пока не подтверждена в промышленном масштабе, и два сценария неудач уже демонстрируют, почему предстоит еще большая работа:

Безопасность: кошельки агентов стали новой точкой уязвимости

В мае 2026 года злоумышленник использовал атаку типа injection через подсказки, стилизованные под азбуку Морзе, чтобы заставить Grok сгенерировать команду на перевод средств; после этого автоматический торговый агент выполнил ее в блокчейне — было переведено около 150–200 тысяч долларов, значительная часть суммы впоследствии была возвращена (SlowMist).

Ответственность: кто понесет последствия сбоя ИИ-системы

Даже если ИИ, специалисты по ручной проверке и участники голосования по управлению согласовали действия, вопрос о том, кто несет ответственность при отказе ИИ-интегрированной системы, остается открытым. В феврале 2026 года ошибка оракла в коде смарт-контракта Moonwell, доработанном с помощью ИИ, привела к образованию дебиторской задолженности на 1,78 млн долларов — ни один этап проверки в цепочке не смог выявить эту ошибку (rekt.news).

Три направления, на которые делает ставка Wintermute

В настоящее время основная активность сосредоточена на компонентном уровне: базовые модели, аппаратное обеспечение для роботов, стейблкоины, биржи. Эти рынки перенасыщены и хорошо обеспечены капиталом, так что возможности там не найти.

Возможности кроются в связующих элементах — инфраструктуре для обмена данными, координации и формирования доверия между машинами, которой пока не существует. Три направления выделяются особенно сильно:

Слой агентной экономики

Главная сложность заключается не в способности агентов осуществлять платежи, а в вопросах: кто сохраняет права доступа при ошибках агента? Кто берет на себя риски мошенничества? Как весь этот процесс интегрировать в работу с продавцами без необходимости перестраивать процессы оформления заказа?

Форматы бизнеса вокруг агентов все еще формируются: слои авторизации, идентификаторы агентов, нейтральная маршрутизация между сетями, рынки, где агенты покупают собственные вычислительные мощности, данные или доступ. Лучшие команды здесь берут плату за предоставление авторизации и снижение рисков, а не комиссию с объема транзакций — благодаря этому модель бизнеса становится жизнеспособной еще до того, как масштабы использования агентов достигнут критической массы.

Физический ИИ

Роботы набирают функциональность гораздо быстрее, чем растут в размерах бизнеса. Одна модель теперь способна применять навыки к различным задачам и формам роботов, и неспециалисту достаточно дать команду, чтобы изменить фокус работы аппарата. Однако роботы по-прежнему не могут оплачивать вычисления, электроэнергию или техобслуживание, а также получать вознаграждение за свою работу.

Проблема не в отсутствии манипуляторов, а в отсутствии кошельков. Мы делаем ставку на структурированные сценарии — склады, логистику и внутреннюю инфраструктуру ритейла, — где экономическая модель уже работает и существуют реальные развертывания, а не на бытовых гуманоидов.

Исследования, инициируемые машинами

Программное обеспечение для оркестровки лабораторий, автоматического проектирования экспериментов и замыкания циклов между гипотезами и результатами. Основатели проектов, строящих слой автономности для науки, уже ведут продажи в лаборатории по поиску новых материалов и лекарств. Квантовые технологии являются в этом направлении фактором неопределенности: симуляции и сенсоры могут кардинально изменить спектр открываемых данных, а постквантовая защита уже стала реальной потребностью на расчетном уровне. Сложно оценить страховые риски, победитель еще не ясен — но потенциал здесь огромный.

Ускоритель R[3]sidency × Construct

Инфраструктура, необходимая для экономики машин, еще не создана. Именно здесь кроется задача, которую ищет Wintermute.

Они готовы поддержать основателей, которые видят новые проблемы на стыке финансовых сетей, автономности и доверия — тех, кто способен внедрять продукты поверх существующей инфраструктуры, сохраняя гибкость по мере развития стандартов.

В этом цель программы R[3]sidency × Construct: 8 команд, грант 300 000 долларов США на каждую, 12 недель резидентства в Лондоне, 30+ менторов, дни демонстраций (Demo Day) в Лондоне и Нью-Йорке. Программа реализуется совместно с ведущими партнерами: Fabric Ventures, Solana и Coinbase.

Если вы создаете продукты для мира, где машины и люди будут параллельно осуществлять сделки и управлять операциями, — они готовы вас поддержать.