10 найкращих компаній зі штучного інтелекту, що розробляють великі мовні моделі для криптовалют
Штучний інтелект і криптовалюта більше не розвиваються в окремих сферах технологічної індустрії. Оскільки блокчейн-додатки стають складнішими, розробникам і користувачам дедалі більше потрібні системи штучного інтелекту, які розуміють смарт-контракти, токеноміку, активність у мережі, децентралізовані фінанси та своєрідну мову... Web3.
Саме тут починають змінюватися криптоспецифічні моделі великих мов програмування. Моделі загального призначення можуть пояснити, що таке блокчейн, але їм може бути важко інтерпретувати складну транзакцію, оцінити DeFi протокол або зрозуміти зв'язок між активністю гаманця та ринковими умовами. Моделі, орієнтовані на криптовалюту, навчаються, налаштовуються або підключаються до наборів даних, що дає їм набагато краще розуміння цих середовищ.
Ринок ще відносно молодий, і не кожен проект, який описується як «крипто-компанія ШІ», будує базову модель з нуля. Деякі навчають власні моделі, інші ж удосконалюють існуючі моделі з відкритим кодом або створюють спеціалізовану інфраструктуру навколо LLM. Незважаючи на це, ці компанії та платформи допомагають просувати галузь до систем ШІ, які можуть робити більше, ніж просто говорити про криптовалюту.
ЛанцюгGPT
ЛанцюгGPT є одним із найяскравіших прикладів компанії, яка створює штучний інтелект саме для потреб Web3 промисловість. Її Web3 AI LLM розроблено на основі даних блокчейну, смарт-контрактів, DeFi, NFTs та токеноміку, а не покладатися виключно на широкі знання, що містяться в моделях загального призначення.
Один з найцікавіших аспектів ChainGPTПідхід полягає в його зв'язку з інформацією в реальному часі. У документації зазначено, що модель може працювати з даними в мережі, ринковою інформацією, новинами та стрічками соціальних мереж, що дозволяє розробникам створювати додатки, яким потрібен більш актуальний контекст, ніж може надати статична мовна модель.
Це робить технологію корисною для всього: від крипто-досліджень та підтримки клієнтів до допомоги в торгівлі та аналізу смарт-контрактів.GPT також зробила свою модель доступною через API та SDK, надаючи іншим Web3 компаніям спосіб додавати криптосвідомий штучний інтелект без необхідності самостійно розробляти цілий стек моделей.
Fetch.ai
Fetch.ai пішла дещо іншим шляхом, зосередившись на моделях штучного інтелекту, які можуть працювати як частина автономних агентних систем. У лютому 2025 року Fetch.ai представила ASI-1 Mini, яку вона описала як Web3-нативна модель великої мови, створена для агентних робочих процесів штучного інтелекту.
Важлива відмінність полягає в тому, що ASI-1 Mini не просто позиціонується як черговий чат-бот, навчений відповідати на запитання про криптовалюту. Fetch.ai розробив його з урахуванням міркувань, прийняття рішень та автономних робочих процесів, з кількома режимами міркування, призначеними для балансу швидкості та глибини.
Такий підхід важливий, оскільки наступний етап розвитку крипто-штучного інтелекту, ймовірно, включатиме агентів, які зможуть фактично взаємодіяти з блокчейн-мережами. Замість того, щоб запитувати у штучного інтелекту, який токен має найвищу прибутковість, а потім вручну виконувати транзакцію, користувачі зрештою можуть делегувати частину цього процесу автономним системам. Такі моделі, як ASI-1 Mini, розробляються з урахуванням цього ширшого бачення.
CryptoGPT
CryptoGPT – це ще один проєкт, який намагався побудувати інфраструктуру штучного інтелекту спеціально для секторів криптовалют та блокчейну. Його заявлена спрямованість поширюється не лише на простого чат-бота зі штучним інтелектом, а й на такі додатки, як генерація смарт-контрактів, аудит, допомога в торгівлі та інші. Web3- пов'язані інструменти.
Проєкт також окреслив плани щодо створення блокчейн-інфраструктури, орієнтованої на штучний інтелект, через свою AIVM, призначену для підтримки виконання, навчання та надання обчислювальних ресурсів для моделей штучного інтелекту в мережі.
Однак тут є важлива відмінність. КриптовалютаGPTУ власній документації йдеться про те, що моделі штучного інтелекту не є відкритими, тоді як доступ до них має надаватися через API та SDK. Це робить його стратегію ближчою до постачальника інфраструктури штучного інтелекту, ніж до відкритої дослідницької лабораторії.
Для користувачів криптовалют привабливість досить проста. Замість того, щоб змушувати загальну систему штучного інтелекту вивчати термінологію блокчейну з нуля, CryptoGPT намагається впровадити ці знання предметної області в продукт.
BytomDAO
BytomDAO застосувала один із найбільш прямих підходів до створення криптоорієнтованої мовної моделі. Її крипто...GPT Ініціатива базується на CryptoInstruct, наборі даних, що містить мільйони прикладів інструкцій, розроблених навколо інформації та завдань, пов'язаних з криптовалютою.
У проекті стверджують, що його допрацювали Llama 3 використання набору даних CryptoInstruct для створення криптографіїGPT моделі на різних масштабах параметрів. Ідея цього підходу особливо актуальна для криптоіндустрії, оскільки інформація про блокчейн є вузькоспеціалізованою та постійно змінюється.
Замість того, щоб намагатися конкурувати з найбільшими моделями загального призначення з усіх можливих предметів, спеціалізована модель може зосередити свої можливості на таких областях, як інформація про проекти, концепції блокчейну та завдання, пов'язані з криптовалютою.
Це один із найяскравіших прикладів того, чому навчання за предметною областю може стати важливим у Web3Менша модель, яка глибоко розуміє криптовалюту, іноді може бути кориснішою для блокчейн-застосунку, ніж набагато більша модель, яка знає трохи про все.
Індекс ШІ
IndexAI – це ще один проєкт, побудований на ідеї, що мовні моделі повинні мати можливість безпосередньо взаємодіяти з блокчейн-мережами. Платформа описує свою базову модель як магістр права з відкритим кодом, навчений на знаннях блокчейну.
Його амбіції виходять за рамки простих відповідей на запитання. IndexAI стверджує, що його технологія дозволяє агентам штучного інтелекту зчитувати інформацію з кількох блокчейнів і, маючи відповідні можливості, записувати дані в ці мережі, підписуючи транзакції, виконуючи угоди та здійснюючи свопи.
Ця відмінність є суттєвою. Реальна можливість у криптоспецифічних LLM може полягати не в кращих розмовах про Bitcoin чи Ethereum. Можливо, це здатність перетворювати інструкції природною мовою на безпечні, перевірені дії блокчейну.
Користувач зрештою зможе описати мету звичайною мовою, тоді як система штучного інтелекту оброблятиме базові взаємодії з блокчейном. Це вимагає значно більшої обізнаності в предметній області, ніж звичайний чат-бот.
DMind
DMind позиціонує себе як дослідницька організація з відкритим кодом, що спеціалізується на штучному інтелекті (ЗІІ), що спеціалізується на цифрових фінансах. Її робота включає великі мовні моделі, набори даних, бенчмарки та інструменти, спрямовані на фінансову та Web3 додатків.
Моделі DMind-3 компанії особливо цікаві, оскільки вони розроблені з урахуванням реалій фінансового виконання в Web3DMind стверджує, що моделі призначені для вирішення ситуацій, коли одна дія користувача може пройти через кілька смарт-контрактів, спровокувати ліквідацію або наразити кошти на ризик зловмисного виконання.
Це зовсім інша проблема, ніж просто генерування послідовної відповіді. У децентралізованих фінансах система штучного інтелекту потенційно може впливати на транзакції, що включають реальні гроші. Як результат, розуміння навколишнього середовища виконання, ризиків та взаємодії між контрактами стає таким же важливим, як і створення вільного тексту.
Підхід DMind до відкритого коду також може зробити його роботу корисною для розробників, які хочуть перевіряти, адаптувати та будувати на спеціалізованих моделях фінансового штучного інтелекту, а не повністю покладатися на закриті комерційні системи.
Лабораторії Nexis
Nexis Labs працює над поєднанням моделей великих мов програмування, автономних агентів та виконання блокчейну за допомогою своєї платформи Nex-T1. Компанія описує Nex-T1 як систему штучного інтелекту корпоративного рівня, розроблену для поєднання передових LLM з практичним виконанням блокчейну.
Його зосередженість особливо актуальна для DeFi, де автономні системи повинні інтерпретувати ринкову інформацію, а потім потенційно вживати заходів. Nexis Labs описує свою роботу з багатоагентної оркестрації, автономного DeFi торгівля та контроль з участю людини.
Це підкреслює важливу еволюцію на ринку криптовалютного штучного інтелекту. Сама модель — це лише один елемент пазлу. Щоб система штучного інтелекту стала справді корисною в децентралізованих фінансах, їй потрібен рівень оркестрації, доступ до надійної інформації про блокчейн та гарантії щодо виконання.
Таким чином, Nexis Labs підходить до вирішення проблеми з боку агента, де LLM стає частиною більшої системи, здатної обробляти фінансову інформацію та взаємодіяти з інфраструктурою блокчейну.
0G
0G створює ширшу децентралізовану екосистему штучного інтелекту, яка включає власну інфраструктуру моделей. Наразі на її платформі представлені такі моделі, як 0GM-1.0-35B-A3B, а також інші моделі, доступні через її... AI стек
Ширша мета компанії — наблизити обчислення, зберігання та логічний висновок штучного інтелекту до інфраструктури блокчейну. Вона описує свою мережу як таку, що повністю підтримує штучний інтелект в мережі, перевірені обчислення та приватний логічний висновок.
Це робить 0G актуальним для криптоспецифічної розмови про LLM, хоча його амбіції виходять за рамки однієї конкретної мовної моделі. Компанія ефективно працює над інфраструктурою, необхідною для функціонування моделей штучного інтелекту в децентралізованих застосунках.
Це може виявитися таким же важливим, як і самі моделі. Запуск складних систем штучного інтелекту вимагає величезних обчислювальних ресурсів та ресурсів зберігання даних, тоді як блокчейн-додатки вимагають прозорості та можливості перевірки. Поєднання цих двох вимог є одним з найбільших технічних викликів галузі.
Nous Research
Nous Research дещо відрізняється від інших компаній у цьому списку, оскільки її мовні моделі не розроблені виключно для криптовалюти. Її важливість пов'язана з роботою компанії над штучним інтелектом з відкритим кодом та децентралізованим навчанням моделей.
Лабораторія розробляє моделі мов програмування з відкритою вагою, включаючи сімейство Hermes, а також працює над інфраструктурою для розподіленого навчання. Її дослідження децентралізованого штучного інтелекту включали використання координації на основі блокчейну та розподілених обчислень.
Таким чином, зв'язок із криптовалютою полягає не стільки у створенні «біткойн-чат-бота», скільки у зміні способів навчання та експлуатації потужних мовних моделей. Ця відмінність стає дедалі важливішою, оскільки криптопроекти досліджують децентралізовані альтернативи централізованій інфраструктурі штучного інтелекту, в якій домінує відносно невелика група технологічних компаній.
Робота Nous Research демонструє, що криптоспецифічний штучний інтелект не обов'язково означає модель, навчену виключно на криптоданих. Це також може означати побудову моделей та інфраструктури, які природно вписуються в децентралізовані екосистеми.
Галадріель
Галадріель підходить до взаємозв'язку між LLM та блокчейном з іншого боку: робить висновки ШІ перевіреними.
Його проєкт Sentience дозволяє розробникам створювати автономні агенти штучного інтелекту, чиї висновки LLM можна перевірити за допомогою криптографічних доказів. Система використовує довірені середовища виконання для обробки запитів LLM та публікує атестації на Solana, дозволяючи програмам перевіряти, чи висновок було виконано належним чином.
Хоча Galadriel не просто створює власний крипто-чат-бот, її робота вирішує серйозну проблему для штучного інтелекту на основі блокчейну. Якщо агент штучного інтелекту приймає рішення, які можуть переміщувати гроші або виконувати транзакції, користувачам потрібно більше, ніж просто слово моделі про те, що процес було виконано правильно.
Перевірений ШІ зрештою може стати критично важливою частиною моделей криптомовних натив, особливо оскільки автономні агенти отримують більший контроль над гаманцями та фінансовими транзакціями.
Великі перегони – це більше, ніж просто чат-боти
Зростання популярності криптоспецифічних програм магістратури з ліцензування (LLM) вказує на ширші зміни в індустрії штучного інтелекту. Моделі загального призначення вже стали надзвичайно здатними пояснювати концепції блокчейну, писати код смарт-контрактів та узагальнювати новини криптовалют. Наступним завданням є забезпечення глибокого розуміння ШІ середовища блокчейну для безпечної роботи в ньому.
Це означає мати доступ до інформації в режимі реального часу в мережі, розуміння взаємодії смарт-контрактів, розпізнавання фінансових ризиків та знання того, коли дія може мати незворотні наслідки.
Компанії, що працюють у цій сфері, підходять до вирішення проблеми з різних боків. Деякі навчають моделі на криптоспецифічних наборах даних. Інші створюють Web3- нативні LLM, децентралізовані навчальні мережі, автономні агенти або системи верифікації, що роблять діяльність ШІ більш прозорою.
Ринок ще перебуває на ранній стадії, і кілька проектів, ймовірно, зникнуть, тоді як інші перетворяться на набагато більші компанії, що займаються інфраструктурою штучного інтелекту. Але напрямок стає зрозумілішим. Криптовалюті не обов'язково потрібен ще один чат-бот, який може пояснити, що таке біткойн. Їй потрібні системи штучного інтелекту, які розуміють, як насправді працюють децентралізовані ринки.
Якщо це станеться, найважливішими моделями крипто-штучного інтелекту зрештою можуть стати ті, які користувачі ледве помічатимуть. Вони будуть знаходитися за гаманцями, біржами, DeFi програми та автономні агенти, непомітно інтерпретуючи дані блокчейну та допомагаючи перетворювати інструкції природною мовою на дії в мережі.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, штучному інтелекті, інвестиціях та широкій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
інші статті
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, штучному інтелекті, інвестиціях та широкій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
