Прошел год с начала эпохи AI-агентов в четвертом квартале 2024 года, когда @ virtuals_io запустил концепцию “токенизации AI-агентов”: приложения и агенты на искусственном интеллекте сочетались с честно выпущенным токеном.
Время летит незаметно.
За этот короткий год в Crypto AI произошли фундаментальные перемены: движение за открытый исходный код в AI, появление новых инструментов, позволяющих как разработчикам, так и обычным пользователям быстро создавать свои решения.
То, что начиналось как продукт на AI с токеном, честно запущенным по низкой оценке и построенным независимыми разработчиками и небольшими командами, стало зрелой индустрией Crypto AI с сотнями профессиональных коллективов, реализующих собственные модели и стратегии.
В этой статье, на фоне актуального ажиотажа вокруг нарратива x402, рассмотрим современный ландшафт, разберемся в ключевых изменениях, оценим позиции ведущих игроков и, главное, выясним, куда движется рынок и какова настоящая роль Crypto AI-агентов.
Погружаемся ↓
Если, как и я, вы интересуетесь AI, то наверняка заметили — прогресс здесь стремителен. Каждый месяц появляются новые интересные продукты: от простых развлечений вроде Ghiblifi до профессиональных AI-видео и агентов, которые по продуктивности превосходят среднестатистического младшего разработчика.
В криптовалютной индустрии это работает не всегда так. В прошлом году, когда стартовал нарратив AI-агентов, вирусный эффект обеспечили:
Развлекательный мотив был главным в начале, НО… новых форм развлечения от AI-агентов не появлялось довольно давно (что, возможно, и хорошо, но магия начального этапа ушла).
Сегодня фокус сместился на вертикали, где крипто действительно сильна — финансовые кейсы, то есть заработок и минимизация рисков.
Оценка a16z в $30 трлн для экономики агентов в их свежем отчете “The State of Crypto” выглядит преувеличенной, если учитывать, что мировой рынок AI в 2030 году оценивается всего в несколько триллионов долларов.
Тем не менее, представить агентскую экономику с капитализацией в триллионы — реально. Генеративные AI-инструменты и вертикальные AI повышают продуктивность, корпоративное внедрение растет, появляются эффективные AI-централизованные процессы.
В криптоиндустрии аналогично, но с гиперфокусом на заработке: процессы будут нацелены на получение прибыли, выделяются отдельные сегменты:
(i) Defi — ключевой рыночный продукт криптовалюты
Максимальный TAM: более $150 млрд TVL и более $300 млрд капитализации стейблкоинов. Рост нормативной прозрачности и институционального внедрения приводит к увеличению капитала на блокчейне, а всплеск спроса на стейблкоины — к притоку компаний и стартапов на крипто-инфраструктуру.
В этих условиях автоматизация — инфраструктура и инструменты для бэкенда, пока компании/стартапы выступают фронтендом, привлекая обычных пользователей — становится ключевым драйвером нового этапа внедрения.
Агенты, которые могут упростить работу с Defi, облегчить выполнение операций и/или улучшить ключевые аспекты Defi (управление рисками, ребалансировка, подбор стратегий), способны захватить значительную часть ценности, поступающей в Defi-протоколы.
Ключевые игроки рынка:
(ii) DeAI/Darwinian AI — основной рыночный продукт Crypto AI
(iii) Prediction Markets x AI — самый динамично растущий сегмент Crypto
Углубляться в (ii) и (iii) не будем, эти темы подробно разобраны в прошлых статьях.
Если следить за рынком, видно: в сегменте Defi x AI изменений мало. Причина в том, что Defi-процессы крайне сложны. Просто внедрить AI недостаточно, необходима ответственно построенная архитектура и ограничения, чтобы агенты не выходили за рамки.
Изначальный ландшафт AI-агентов — это Virtuals и проекты внутри их экосистемы (и немного CreatorBid и их агентов), а фреймворк ai16z (ныне ElizaOS) упростил создание “агентов” или X-ботов, способных вызывать разные инструменты, плюс множество других фреймворков и инструментов: Arc, Pippin и др.
Это было интересно, но не соответствовало истинному определению AI-агентов. Настоящий агент — это AI, который понимает среду, свои роли, задачи, принимает инициативные решения и действует для достижения целей с минимальным участием человека.
На практике более 95% рынка этому не соответствуют: это программное обеспечение, генеративные AI-продукты или наработки на пути к автономным AI-агентам.
Я не критикую никого — просто констатирую: мы на очень раннем этапе, и большинство еще не определились с эффективной моделью.
Те, кто уже нашли рабочую модель (или близки к этому), чаще всего классифицируются как AI-проекты, а не “AI-агенты”.
Ажиотаж вокруг x402 вызвал переток капитала и интерес к Crypto AI, но новый ландшафт сильно отличается от прежнего.
Ранее фреймворки были критически важны: они упрощали старт, сокращали время на изучение и написание кода, проектирование процессов. MCP расширяет возможности агентов по вызову и обработке API, ERC-8004 формирует реестр и закрепляет Ethereum как слой доверия и расчетов, Google A2A и AP2 становятся стандартом для девелоперов, n8n AI builder привлекает и разработчиков, и обычных пользователей.
В результате ажиотаж вокруг фреймворков угасает, многие делают pivot: @ arcdotfun переключился на конструктор drag-and-drop workflow, @ openservai изначально позиционировался как “swarm”, теперь также ориентирован на workflow builder и инструменты для создания Web3 AI-бизнеса, рассчитанного на конкретные пользовательские группы (например, prediction market workflows).
Фреймворки по-прежнему важны, но с ростом числа Web2 AI-фреймворков и инструментов, а также внедрением Web3-инфраструктуры, ажиотаж по Web3-фреймворкам стихает.
Модель честного launchpad хороша для небольших инвесторов (и самого launchpad), НО командам сложно масштабироваться. Это также создает среду для инди-разработчиков, которые делают проекты ради краткосрочного хайпа, а не долгосрочного AI-бизнеса.
В этом контексте развитие Virtuals с Agents Commerce Protocol (ACP) выглядит оправданно. x402 становится платёжной инфраструктурой для агентов, формирует систему доверия и репутации, определяет взаимодействие и взаиморасчеты между агентами — всё это важно для формирования агентской экономики.
Но ключевой вопрос остаётся: “Есть ли востребованные и качественные сервисы, за которые пользователи реально готовы платить?”
Если большинство бесполезны, зачем использовать Web3 AI-сервисы вместо Web2? Какой смысл объединять Web3-агентов?
Чтобы построить устойчивый AI-бизнес с доходом в 7-8 знаков, нужны инвестиции, таланты и время. Модель честного launchpad для этого не годится.
Вместо этого растет популярность средних и крупных AI-команд, которые привлекают инвестиции от ангелов и венчурных фондов и выходят на рынок через community round — на Kaito Launchpad, Legion или Echo.
Такие команды обычно предлагают более качественные продукты и услуги благодаря наличию ресурсов, что часто приводит к более успешной динамике их токенов.
Управление AI-продуктом с токеном требует двух разных компетенций и тонкой интеграции, чтобы ускорить рост продукта и расширить пользовательскую базу (например, airdrop токенов целевой аудитории ➔ конвертация пользователей в платящих ➔ оплата и пользование продуктом ➔ получение новых токенов, выравнивающих долгосрочные интересы (доля дохода, buyback, управление и др.) ➔ и запускается flywheel).
На деле реализовать это сложно. Большинство небольших команд AI-агентов отдают 30-80% токеномики на рынок, не оставляя ресурса для запуска flywheel.
Обычно используется модель подписки SaaS или оплата по использованию/кредитам плюс опция оплаты в крипто-токене со скидкой. Часть выручки направляется на buyback токена и/или сжигание токенов, которыми оплачивается сервис.
Buyback за счет подписки возможен, но требование оплаты только токеном или для получения скидки мешает масштабированию.
Криптотокены очень волатильны, использовать их как средство платежа неудобно (цена может вырасти на 20% или упасть на 30% за день — невозможно планировать расходы).
Появляются реальные метрики и конкурсы с настоящими ставками, что привлекает внимание аудитории и создает качественный контент.
Darwinian AI — это решение проблемы капитала и стимул для инноваций в Crypto AI.
Изучите статью о Darwinian AI, если еще не читали.
Все перечисленные пункты отражают возможности сабнетов.
Darwinian AI = формирование капитала (без VCs) + ускорение инноваций (AI/ML-инженеры как контрибьюторы) — именно это станет драйвером AI-агентского нарратива в 2026 году.
В Darwinian AI токеномика прозрачна, а система стимулов мотивирует участников: инвестировать, держать, участвовать в управлении и развитии.
Откровенно: есть продукты, которыми пользуюсь с удовольствием, НО пока ни один не готов оплачивать.
Grok — для ресёрча по X, ChatGPT — для общего анализа.
Для глубокого анализа читаю рассылки и отчеты Messari.
Для краткого обзора крипторынка использую @ elfa_ai Telegram-бот.
Для идей по prediction markets — @ AskBillyBets, @ Polysights, @ aion5100 и @ futuredotfun. (Жду @ sire_agent aVault — продукт пока не доступен).
В Defi обычно реализую стратегии самостоятельно, но периодически пользуюсь @ almanak и @ gizatechxyz, однако их нельзя считать “AI-агентами” — они не честно запущены, хотя сами продукты связаны с агентами.
В трейдинге использую @ DefiLlama для свопов на EVM и @ JupiterExchange для Solana. Перпами почти не занимаюсь, но если нужно — @ Cod3xOrg помогает с анализом и исполнением сделки.
В крипто всё обычно бесплатно, пользователи предпочитают бесплатные инструменты. Модели с токен-гейтом или платным доступом неработоспособны, НО если комиссия встроена в продукт, это работает. Outcome-based pricing эффективен: платить абонентскую плату не хочется, а потратить эквивалент на газ при транзакции — нормально.
Если продукт обеспечивает лучший результат (доходность, оптимальную цену сделки), никто не против небольшой комиссии при выгодном исходе.
Из личного опыта: лучший продукт сейчас — тот, который приносит деньги, а наиболее перспективная вертикаль — launchpad (и prediction markets), то есть onchain-казино с комиссионным доходом от трейдинга.
Реальные кейсы, которые получат массовое признание (то есть их будут использовать обычные AI-разработчики и люди вне Crypto Twitter), появятся в следующем году, скорее всего, из экосистем DeAI/Darwinian AI.
2026 год станет годом Crypto AI — кейсы Defi, инфраструктура DeAI, prediction markets выйдут на новый уровень.
Большинство небольших команд либо исчезнут, либо будут поглощены, либо перейдут к работе внутри Darwinian AI-экосистемы.
Crypto AI и AI-агенты сольются, обозначив четкое направление развития для рынка.
Launchpad останутся ядром Crypto Twitter, принося объемы и комиссии, но настоящие инновации будут там, где больше всего ресурсов — капитала, талантов, каналов распространения и внедрения.
Вот моя позиция.
Для честно запущенных “AI-агентов” задача — создать опыт трейдинга с элементом инвестиций в технологию, хотя по сути большинство — это просто LLM-обёртки с токеном.
В отдельных случаях обёртка может быть уникальной, если продукт решает реальные задачи. Но подобное встречается редко.
В большинстве это — способ для небольших инвесторов вложиться в спекулятивный актив “AI-агент” на раннем этапе и заработать.
Для других (команды, способные делать качественные продукты вне зависимости от модели запуска), суть нарратива Crypto AI-агентов — заложить фундамент для будущей агентской экономики, где блокчейн станет ключевой инфраструктурой.
Личное замечание: Благодарю за внимание! Эта версия статьи чуть короче, если хотите моих нефильтрованных мыслей — читайте Substack.
Если интересуют будущие проекты DeAI, которые мне кажутся перспективными — смотрите серию The After Hour на моём Substack.
Дисклеймер: Документ предоставлен исключительно для ознакомления и развлечения. Мнения, изложенные здесь, не являются инвестиционными рекомендациями. Перед инвестированием обязательно проводите собственную проверку с учетом ваших финансовых обстоятельств, целей и толерантности к риску (здесь не учитываются). Документ не является офертой или призывом купить/продать какие-либо активы, упомянутые в тексте.





