Компания Grayscale заявляет, что ИИ-агентам понадобятся блокчейны

Агенты искусственного интеллекта уже умеют писать код, бронировать поездки и вести календарь. Чего они не могут — по крайней мере, в рамках традиционного банковского счета — так это тратить деньги без того, чтобы человек нажал кнопку «подтвердить». В Grayscale Research считают, что этот пробел скоро будет устранен. По их мнению, именно публичные блокчейны позволят это сделать.

В аналитической заметке, опубликованной в конце февраля, руководитель отдела исследований Grayscale Зак Пандл (Zach Pandl) утверждал, что ИИ и криптовалюты на самом деле не являются конкурентами, хотя рынки и торгуют ими именно так. Акции компаний-разработчиков программного обеспечения только что пережили резкое падение из-за волатильности, вызванной искусственным интеллектом, и криптовалюты упали в цене вместе с ними. Пандл отметил, что эта корреляция скрывает нечто другое: по его словам, блокчейны становятся той финансовой инфраструктурой, которую на самом деле используют агенты искусственного интеллекта.

Логика здесь довольно проста. Сегодня у чат-бота нет банковского счета. Чтобы открыть его, нужен человек, номер социального страхования и подпись. Для адреса блокчейна ничего этого не требуется. Любое программное обеспечение может сгенерировать такой адрес и начать совершать транзакции за считанные секунды, круглосуточно, без предварительного разрешения банка. Если агенты ИИ будут самостоятельно оплачивать вызовы API, вычислительные ресурсы или подписки на данные, кошельки станут естественным интерфейсом, и Пандл ожидает, что рост объёмов мелких автоматизированных платежей в стабильных монетах станет первым признаком того, что эта гипотеза находит подтверждение.

Кошельки, идентичность и вопрос о том, кто контролирует модели?

Аргументация Grayscale делится на три части, и первая из них — самая конкретная: движение денег. Программируемые кошельки уже работают. Стандарт Ethereum ERC-4337 в сочетании с более новым обновлением EIP-7702 позволяет кошельку устанавливать лимиты расходов, списки утвержденных адресов и сессионные ключи с ограниченным сроком действия. Теоретически именно это делает безопасным предоставление агенту карты с установленным лимитом, а не доступа ко всему счету. MetaMask именно на этом и сделала акцент, когда в июне открыла ранний доступ к своему собственному кошельку Agent Wallet, соединив режим «Guard» для строго ограниченных торговых операций с более свободным режимом «Beast», предоставляющим агентам больше пространства для импровизации. Компания сделала объявление в X, представив его как возможность для агентов торговать позициями DeFi в различных цепочках EVM, в то время как пользователи сохраняют свои ключи. Coinbase выпустила аналогичную платформу «Agentic Wallets» несколькими месяцами ранее.

Вторая часть вопроса сложнее: идентичность и репутация. Если кошелек может принадлежать боту, интернету нужен надёжный способ отличить человека от программного обеспечения. Агент, управляющий чужими деньгами, должен иметь историю действий, на которую он может сослаться, прежде чем кто-либо доверит ему реальную покупку. Стандарт Ethereum ERC-8004, разработанный совместно с участниками из MetaMask, Google и Coinbase, пытается решить эту проблему, занося идентичность и репутацию агента в ончейн-реестры, а не оставляя это на усмотрение той платформы, на которой случайно работает агент.

Третий аспект — это то, к чему Grayscale постоянно возвращается: сама децентрализация. Аргумент Пандла заключается в том, что концентрация весов моделей ИИ, вычислительных ресурсов и управления в руках нескольких компаний представляет собой структурный риск, а не просто конкурентный. Он более резко высказал эту точку зрения в июне, после того как правительство США временно ограничило доступ к недавно выпущенным моделям Fable 5 и Mythos 5 компании Anthropic. По его словам, это был реальный пример того, что происходит, когда небольшое число компаний и одно правительственное решение могут перекрыть доступ к ИИ для всех последующих участников цепочки. Сети, подобные Bittensor, существуют именно для того, чтобы обойти подобные узкие места.

Цифры, стоящие за презентацией

Bittensor заслуживает более пристального внимания, поскольку его концепция — это не столько теоретическая гипотеза, сколько реальные результаты, уже проявляющиеся в цепочке. В настоящее время сеть насчитывает более 128 активных подсетей, каждая из которых представляет собой открытый рынок, выплачивающий TAO тому, кто генерирует наиболее полезные результаты ИИ по конкретной задаче: обучение моделей, инференция, сворачивание белков, обнаружение мошенничества. В марте подсеть Templar завершила обучение языковой модели Covenant с 72 миллиардами параметров, созданной совместными усилиями более 70 независимых участников на стандартном оборудовании без каких-либо разрешений. На этой новости курс TAO подскочил примерно на 90%. Станет ли это чем-то, что действительно сможет составить конкуренцию OpenAI или Anthropic, пока остается открытым вопросом. По имеющимся данным, одна подсеть приносит 52 млн долларов в год за счет эмиссии токенов при внешнем доходе всего в 2,4 млн долларов, что свидетельствует о том, что система стимулирования на данный момент значительно опережает реальный спрос.

Ethereum и Solana фигурируют в тезисе Grayscale по более простой причине: именно там уже существует инфраструктура кошельков. Сама Grayscale перечислила на X потенциальных бенефициаров: недорогие цепочки с высокой пропускной способностью, такие как SOL, BASE и NEAR; эмитенты стейблкоинов, такие как MKR; и протоколы DeFi, такие как UNI. Этот пост со временем превратился в нечто похожее на чек-лист для торговли.

Ничто из этого не обходится без подводных камней, и об этом прямо говорится в собственном отчете Grayscale. Инструменты, которые расширяют возможности ИИ-агентов — распознавание шаблонов в больших масштабах, автоматизированный ревью кода — имеют как положительные, так и отрицательные стороны. Усовершенствованное программное обеспечение для мониторинга затрудняет сохранение конфиденциальности в цепочке. Агенты, выявляющие ошибки в смарт-контрактах, одинаково эффективны как для злоумышленников, так и для защитников, что отчасти объясняет, почему OpenAI недавно запустила EVMbench — проект, направленный на использование ИИ для обнаружения и устранения этих уязвимостей до того, как это сделает кто-то другой.

В конечном итоге ставка проста: каждая задача, переданная человеком агенту ИИ, — это задача, которая в конечном счете должна окупиться. Grayscale считает, что это задача блокчейна. Будет ли всё так гладко — по собственному признанию компании — пока остаётся открытым вопросом, но кошельки, стандарты идентификации и децентрализованные вычислительные сети уже создаются так, как будто ответ — «да».