Top 10 companii de inteligență artificială care dezvoltă modele lingvistice extinse pentru criptomonede
Inteligența artificială și criptomonedele nu se mai dezvoltă în colțuri separate ale industriei tehnologice. Pe măsură ce aplicațiile blockchain devin mai complicate, dezvoltatorii și utilizatorii au din ce în ce mai mult nevoie de sisteme de inteligență artificială care să înțeleagă contractele inteligente, tokenomica, activitatea on-chain, finanțele descentralizate și limbajul specific al... Web3.
Aici încep să facă diferența modelele de limbaj extins specifice criptomonedelor. Modelele cu scop general pot explica ce este un blockchain, dar pot avea dificultăți atunci când li se cere să interpreteze o tranzacție complexă, să evalueze o DeFi protocol sau să înțeleagă relația dintre activitatea portofelului și condițiile pieței. Modelele axate pe criptomonede sunt antrenate, ajustate sau conectate la seturi de date care le oferă o înțelegere mult mai solidă a acestor medii.
Piața este încă relativ tânără și nu fiecare proiect descris drept o „companie de inteligență artificială criptografică” construiește un model de bază de la zero. Unele își antrenează propriile modele, în timp ce altele ajustează modelele open-source existente sau construiesc o infrastructură specializată în jurul LLM-urilor. Chiar și așa, aceste companii și platforme contribuie la împingerea industriei către sisteme de inteligență artificială care pot face mai mult decât să vorbească despre criptomonede.
LanţGPT
LanţGPT este printre cele mai clare exemple de companii care construiesc inteligență artificială special în jurul nevoilor Web3 industrie. Sale Web3 AI LLM este conceput în jurul datelor blockchain, contractelor inteligente, DeFi, NFTs și tokenomica, în loc să se bazeze exclusiv pe cunoștințele generale găsite în modelele cu uz general.
Unul dintre cele mai interesante aspecte ale lanțuluiGPTAbordarea modelului constă în conectarea la informații live. Documentația sa precizează că modelul poate funcționa cu date on-chain, informații de piață, știri și fluxuri sociale, permițând dezvoltatorilor să construiască aplicații care necesită un context mai actual decât poate oferi un model de limbaj static.
Asta face ca tehnologia să fie utilă pentru orice, de la cercetarea cripto și asistența pentru clienți până la asistența în tranzacționare și analiza contractelor inteligente.GPT și-a pus, de asemenea, modelul disponibil prin API-uri și SDK-uri, oferind alte Web3 companiilor o modalitate de a adăuga inteligență artificială criptografică fără a fi nevoite să dezvolte singure o întreagă stivă de modele.
Fetch.ai
Fetch.ai a ales o cale ușor diferită, concentrându-se pe modele de inteligență artificială care pot funcționa ca parte a sistemelor de agenți autonomi. În februarie 2025, Fetch.ai a introdus ASI-1 Mini, pe care l-a descris ca fiind un Web3-model nativ de limbaj extins, construit pentru fluxuri de lucru cu inteligență artificială agentială.
Distincția importantă este că ASI-1 Mini nu este poziționat pur și simplu ca un alt chatbot antrenat să răspundă la întrebări despre criptomonede. Fetch.ai l-a conceput în jurul raționamentului, luării deciziilor și fluxurilor de lucru autonome, cu moduri multiple de raționament menite să echilibreze viteza și profunzimea.
Această abordare este importantă deoarece următoarea fază a inteligenței artificiale criptografice va implica probabil agenți care pot interacționa efectiv cu rețelele blockchain. În loc să întrebe o inteligență artificială ce token are cel mai mare randament și apoi să execute manual o tranzacție, utilizatorii ar putea în cele din urmă să delege părți ale acelui proces către sisteme autonome. Modele precum ASI-1 Mini sunt dezvoltate având în vedere această viziune mai largă.
CryptoGPT
CryptoGPT este un alt proiect care a încercat să construiască o infrastructură de inteligență artificială special pentru sectoarele criptomonedelor și blockchain-ului. Scopul său declarat se extinde dincolo de un simplu chatbot cu inteligență artificială la aplicații precum generarea de contracte inteligente, auditarea, asistența la tranzacționare și altele. Web3-instrumente aferente.
Proiectul a subliniat, de asemenea, planuri pentru o infrastructură blockchain axată pe inteligență artificială prin intermediul AIVM-ului său, menită să sprijine execuția, instruirea și furnizarea de resurse de calcul pentru modelele de inteligență artificială on-chain.
Există însă o distincție importantă aici. CriptomonedeGPTDocumentația proprie a lui precizează că modelele sale de inteligență artificială nu sunt open source, în timp ce accesul este destinat să fie furnizat prin API-uri și SDK-uri. Acest lucru face ca strategia sa să fie mai apropiată de un furnizor de infrastructură de inteligență artificială decât de un laborator de cercetare deschis.
Pentru utilizatorii de criptomonede, atracția este destul de simplă. În loc să forțeze un sistem general de inteligență artificială să învețe terminologia blockchain de la zero, CryptoGPT încearcă să integreze cunoștințele din domeniu în produs.
BytomDAO
BytomDAO a adoptat una dintre cele mai directe abordări pentru a crea un model lingvistic axat pe criptomonede. Modelul său CryptoGPT Inițiativa se bazează pe CryptoInstruct, un set de date care conține milioane de exemple de instrucțiuni concepute în jurul informațiilor și sarcinilor legate de criptomonede.
Proiectul spune că a fost perfecționat Llama 3 folosind setul de date CryptoInstruct pentru a produce CryptoGPT modele la diferite scări de parametri. Ideea din spatele acestei abordări este deosebit de relevantă pentru industria cripto, deoarece informațiile blockchain sunt extrem de specializate și se schimbă în mod constant.
În loc să încerce să concureze cu cele mai mari modele de uz general în fiecare domeniu posibil, un model specializat își poate concentra capacitățile pe domenii precum informații despre proiect, concepte blockchain și sarcini specifice criptomonedelor.
Acesta este unul dintre cele mai clare exemple ale motivului pentru care instruirea specifică domeniului ar putea deveni importantă în Web3Un model mai mic, care înțelege criptomonedele în profunzime, poate fi uneori mai util pentru o aplicație blockchain decât un model mult mai mare, care știe câte ceva despre toate.
IndexAI
IndexAI este un alt proiect construit în jurul ideii că modelele lingvistice ar trebui să poată interacționa direct cu rețelele blockchain. Platforma își descrie modelul fundamental ca un LLM open-source, instruit pe baza cunoștințelor despre blockchain.
Ambiția sa merge dincolo de simpla soluționare a întrebărilor. IndexAI susține că tehnologia sa permite agenților de inteligență artificială să citească informații pe mai multe blockchain-uri și, cu capacitățile adecvate, să scrie în aceste rețele prin semnarea tranzacțiilor, executarea tranzacțiilor și efectuarea de swap-uri.
Această distincție este semnificativă. Adevărata oportunitate în cadrul programelor de masterat în limbaj lord (LLM) specifice criptomonedelor s-ar putea să nu fie conversațiile mai bune despre Bitcoin sau Ethereum. Ar putea fi capacitatea de a transforma instrucțiunile din limbaj natural în acțiuni blockchain sigure și verificabile.
Un utilizator ar putea în cele din urmă să descrie un obiectiv în limbaj obișnuit, în timp ce un sistem de inteligență artificială gestionează interacțiunile blockchain subiacente. Acest lucru necesită o conștientizare a domeniului considerabil mai mare decât un chatbot convențional.
DMind
DMind se poziționează ca o organizație de cercetare AGI open-source, axată în special pe finanțele digitale. Activitatea sa include modele lingvistice ample, seturi de date, benchmark-uri și instrumente destinate domeniului financiar și Web3 aplicatii.
Modelele DMind-3 ale companiei sunt deosebit de interesante deoarece sunt concepute în funcție de realitățile execuției financiare în... Web3DMind spune că modelele sunt destinate să abordeze situații în care o singură acțiune a utilizatorului poate trece prin mai multe contracte inteligente, poate declanșa lichidări sau poate expune fonduri executării adverse.
Aceasta este o problemă diferită de simpla generare a unui răspuns coerent. În finanțele descentralizate, un sistem de inteligență artificială poate influența tranzacțiile care implică bani reali. Prin urmare, înțelegerea mediului de execuție înconjurător, a riscurilor și a interacțiunilor dintre contracte devine la fel de importantă ca producerea unui text fluent.
Abordarea open-source a DMind ar putea, de asemenea, să facă munca sa utilă dezvoltatorilor care doresc să inspecteze, să adapteze și să se bazeze pe modele specializate de inteligență artificială financiară, în loc să se bazeze în totalitate pe sisteme comerciale închise.
Laboratoarele Nexis
Nexis Labs lucrează la intersecția dintre modelele lingvistice mari, agenții autonomi și execuția blockchain prin intermediul platformei sale Nex-T1. Compania descrie Nex-T1 ca un sistem de inteligență artificială de nivel enterprise, conceput pentru a conecta LLM-uri avansate cu execuția blockchain acționabilă.
Accentul său este deosebit de relevant pentru DeFi, unde sistemele autonome trebuie să interpreteze informațiile de piață și apoi să ia măsuri. Nexis Labs își descrie activitatea în jurul orchestrării multi-agent, autonome DeFi tranzacționare și controale umane (human-in-the-loop).
Aceasta evidențiază o evoluție importantă pe piața cripto-inteligentei artificiale. Modelul în sine este doar o piesă a puzzle-ului. Pentru ca un sistem de inteligență artificială să devină cu adevărat util în finanțele descentralizate, are nevoie de un strat de orchestrare, acces la informații fiabile despre blockchain și garanții în jurul execuției.
Prin urmare, Nexis Labs abordează problema din perspectiva agentului, unde un LLM devine parte a unui sistem mai amplu, capabil să raționeze asupra informațiilor financiare și să interacționeze cu infrastructura blockchain.
0G
0G construiește un ecosistem descentralizat de inteligență artificială mai amplu, care include propria infrastructură de modele. Platforma sa listează în prezent modele precum 0GM-1.0-35B-A3B, alături de alte modele disponibile prin intermediul... AI grămadă.
Obiectivul mai amplu al companiei este de a aduce calculul, stocarea și inferența bazate pe inteligență artificială mai aproape de infrastructura blockchain. Rețeaua sa este descrisă ca fiind compatibilă complet cu inteligența artificială on-chain, calculul verificabil și inferența privată.
Asta face ca 0G să fie relevant pentru conversația LLM specifică criptomonedelor, chiar dacă ambiția sa se extinde dincolo de un anumit model lingvistic. Compania lucrează efectiv la infrastructura necesară pentru ca modelele de inteligență artificială să funcționeze în aplicații descentralizate.
Acest lucru s-ar putea dovedi la fel de important ca modelele în sine. Rularea unor sisteme sofisticate de inteligență artificială necesită resurse enorme de calcul și stocare, în timp ce aplicațiile blockchain necesită transparență și verificabilitate. Combinarea acestor două cerințe este una dintre cele mai mari provocări tehnice ale industriei.
Nous Research
Nous Research se situează oarecum diferit față de celelalte nume de pe această listă, deoarece modelele sale lingvistice nu sunt concepute exclusiv pentru criptomonede. Importanța sa provine din munca companiei în domeniul inteligenței artificiale open-source și al antrenării descentralizate a modelelor.
Laboratorul dezvoltă modele lingvistice cu ponderi deschise, inclusiv familia Hermes, lucrând totodată la infrastructura pentru instruire distribuită. Cercetările sale în domeniul inteligenței artificiale descentralizate au inclus utilizarea coordonării bazate pe blockchain și a calculului distribuit.
Prin urmare, legătura cu criptomonedele se referă mai puțin la crearea unui „chatbot Bitcoin” și mai mult la schimbarea modului în care pot fi antrenate și operate modele lingvistice puternice. Această distincție devine din ce în ce mai importantă, pe măsură ce proiectele cripto explorează alternative descentralizate la infrastructura centralizată de inteligență artificială, dominată de un grup relativ mic de companii de tehnologie.
Munca Nous Research demonstrează că inteligența artificială specifică criptomonedelor nu înseamnă neapărat un model antrenat exclusiv pe baza datelor cripto. Poate însemna, de asemenea, construirea de modele și infrastructuri care se integrează în mod natural în ecosistemele descentralizate.
Galadriel
Galadriel abordează relația dintre LLM-uri și blockchain dintr-un alt unghi: făcând inferența AI verificabilă.
Proiectul său Sentience permite dezvoltatorilor să creeze agenți AI autonomi ale căror inferențe LLM pot fi verificate prin dovezi criptografice. Sistemul utilizează medii de execuție de încredere pentru a procesa cererile LLM și postează atestări pe Solana, permițând aplicațiilor să verifice dacă o inferență a fost executată așa cum a fost revendicată.
Deși Galadriel nu construiește doar un chatbot criptografic proprietar, munca sa abordează o problemă majoră pentru inteligența artificială bazată pe blockchain. Dacă un agent de inteligență artificială ia decizii care pot muta bani sau executa tranzacții, utilizatorii au nevoie de mai mult decât cuvântul unui model că procesul a fost gestionat corect.
Inteligența artificială verificabilă ar putea deveni în cele din urmă o parte critică a modelelor de limbaj cripto-nativ, în special pe măsură ce agenții autonomi dobândesc un control mai mare asupra portofelelor și tranzacțiilor financiare.
Cursa mai mare înseamnă mai mult decât chatboți
Creșterea numărului de modele LLM specifice criptomonedelor indică o schimbare mai amplă în industria inteligenței artificiale. Modelele de uz general au devenit deja remarcabil de capabile să explice conceptele blockchain, să scrie cod pentru contracte inteligente și să rezume știrile despre criptomonede. Următoarea provocare este să facă inteligența artificială să înțeleagă mediul blockchain suficient de profund pentru a acționa în siguranță în cadrul acestuia.
Asta înseamnă acces la informații în timp real, în lanțul de tranzacționare, înțelegerea interacțiunilor dintre contractele inteligente, recunoașterea riscurilor financiare și cunoașterea momentului în care o acțiune ar putea avea consecințe ireversibile.
Companiile care construiesc în acest domeniu abordează problema din direcții diferite. Unele antrenează modele pe seturi de date specifice cripto. Altele construiesc... Web3-LLM-uri native, rețele de instruire descentralizate, agenți autonomi sau sisteme de verificare care fac activitatea IA mai transparentă.
Piața este încă în stadiu incipient, iar mai multe proiecte vor dispărea probabil, în timp ce altele vor evolua în companii de infrastructură AI mult mai mari. Dar direcția devine din ce în ce mai clară. Criptomonedele nu au neapărat nevoie de un alt chatbot care să poată explica ce este Bitcoin. Ceea ce are nevoie sunt sisteme AI care să înțeleagă cum funcționează de fapt piețele descentralizate.
Dacă se întâmplă asta, cele mai importante modele de inteligență artificială cripto ar putea fi în cele din urmă cele pe care utilizatorii abia le observă. Acestea vor sta în spatele portofelelor, exchange-urilor, DeFi aplicații și agenți autonomi, interpretând în liniște datele blockchain și ajutând la transformarea instrucțiunilor în limbaj natural în acțiuni on-chain.
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Alisa, o jurnalistă dedicată la MPost, specializată în criptomonede, inteligență artificială, investiții și domeniul vast al Web3. Cu un ochi aprofundat pentru tendințele și tehnologiile emergente, ea oferă o acoperire cuprinzătoare pentru a informa și a implica cititorii în peisajul în continuă evoluție al finanțelor digitale.
Mai multe articole
Alisa, o jurnalistă dedicată la MPost, specializată în criptomonede, inteligență artificială, investiții și domeniul vast al Web3. Cu un ochi aprofundat pentru tendințele și tehnologiile emergente, ea oferă o acoperire cuprinzătoare pentru a informa și a implica cititorii în peisajul în continuă evoluție al finanțelor digitale.
