Czym są AI-tokeny
AI-tokeny to kryptowaluty, które łączą dwa światy, sztuczną inteligencję i blockchain. Ich idea polega na tym, by każdy mógł stać się częścią ekosystemów, w których algorytmy uczą się, tworzą i współpracują z ludźmi. W praktyce taki token to coś więcej niż cyfrowa moneta, to bilet do przyszłości, w której dane, modele i moc obliczeniowa są współdzielone w sposób przejrzysty i uczciwy.
Wyobraź sobie projekt, w którym twój komputer pomaga trenować model AI, a ty w zamian otrzymujesz wynagrodzenie w tokenach. Albo platformę, która dzięki blockchainowi rozlicza twórców treści generowanych przez sztuczną inteligencję bez pośredników. AI-tokeny niosą w sobie odrobinę nadziei, że technologia nie musi należeć tylko do gigantów, ale może stać się wspólnym dobrem, z którego korzystamy wszyscy. AI-tokeny można łatwo podzielić na cztery główne kategorie, które poniżej opiszemy.
Cztery kategorie AI-tokenów
Pierwszą, fundamentalną kategorią są projekty obliczeniowe. Tokeny tego typu otwierają dostęp do mocy GPU i CPU niezbędnych do renderingu czy trenowania modeli. Render Network pozwala artystom i deweloperom korzystać z kart graficznych innych użytkowników, a rozliczenia odbywają się tokenem RNDR. W praktyce działa to jak zdecentralizowana chmura obliczeniowa, tyle, że zamiast serwerowni Amazona mamy karty graficzne zwykłych użytkowników.
Sprawdź polecane oferty
Allegro 1200 - Wyciągnij nawet 1200 zł do Allegro!
Citi Handlowy
Telewizor - Z kartą Simplicity możesz zyskać telewizor LG!
Citi Handlowy
RRSO 20,77%
Druga bardzo ważna kategoria to rynki danych. Ocean Protocol tokenizuje zbiory danych, a każdy z nich można sprzedać, opakowując go w specjalny token. Dzięki temu modele AI mogą trenować na cudzych danych bez ich ujawniania. Podobne rozwiązania dostarcza Covalent, który udostępnia dane on-chain i pozwala zasilać nimi sieci sztucznej inteligencji.
Trzecim nurtem są tokeny agentów. Wspierają autonomiczne programy, które samodzielnie wykonują zadania, np. analizują rynek, prowadzą handel czy zarządzają portfelem. Fetch.ai i SingularityNET stawiają na sieci właśnie takich agentów. Tokeny w tych ekosystemach działają jak paliwo, klucz dostępu do usług i narzędzie do zarządzania społecznością.
Czwarta kategoria to tzw. provenance, czyli śledzenie pochodzenia danych i modeli. Blockchain umożliwia transparentne rejestrowanie ścieżki, jaką przebył model podczas treningu. To szczególnie ważne, bo nowe regulacje w Europie wymagają ujawniania źródeł danych używanych przez algorytmy generatywne. Problemem pozostaje jednak ochrona prywatności, ponieważ dane osobowe nie mogą wylądować w publicznym blockchainie, więc projekty łączą księgi publiczne z przechowywaniem off-chain.
Najciekawsze projekty
W świecie AI-tokenów naprawdę działających projektów nie jest wiele, ale Render Network można bez wahania zaliczyć do tej grupy. To ekosystem, który od lat dostarcza twórcom multimediów to, czego najbardziej brakuje, czyli moc obliczeniową. Artyści, animatorzy czy graficy 3D wynajmują w nim zasoby GPU, płacąc tokenem RENDER, który po migracji na Solanę zyskał drugie życie. Sieć działa w oparciu o model Burn & Mint Equilibrium, w którym tokeny użyte do zapłaty są spalane, a nowe trafiają do tych, którzy udostępniają moc. W praktyce oznacza to, że system sam dba o utrzymanie równowagi między popytem a podażą, a wartość tokena nie wynika z pustej spekulacji, tylko z realnej pracy wykonanej w sieci. Podobnie oryginalne podejście ma Bittensor, uczestnicy dodają do niego własne modele sztucznej inteligencji, a konsensus nagradza te, które wnoszą największą wartość. Z połączenia setek mniejszych modeli powstaje coś w rodzaju żywego organizmu, który uczy się, ewoluuje i sam ocenia jakość swoich komponentów. Token TAO ma ograniczoną podaż, a jego emisja trafia głównie do aktywnych uczestników sieci, co zwiększa wiarygodność projektu i ogranicza pokusę czystej spekulacji.
Fetch.ai z kolei rozwija wizję świata, w którym nasze cyfrowe odpowiedniki, tak zwani inteligentni agenci, same negocjują, kupują i wymieniają dane. Sieć ma już ponad sto tysięcy aktywnych portfeli i miliony transakcji, a jej twórcy inwestują w infrastrukturę GPU, by zwiększyć moc obliczeniową. Token FET służy nie tylko do opłat i stakingu, ale stał się też częścią większego przedsięwzięcia o nazwie Artificial Superintelligence Alliance, w którym Fetch.ai połączył siły z innymi projektami z pogranicza blockchaina i AI. Ocean Protocol podchodzi do tematu od zupełnie innej strony, skupiając się na tym, co dla sztucznej inteligencji jest najcenniejsze, na danych. To rynek, na którym firmy i badacze mogą bezpiecznie sprzedawać i udostępniać swoje zbiory w formie tokenów, zachowując przy tym prywatność. Zastosowany w nim mechanizm Compute-to-Data pozwala modelom uczyć się na cudzych danych bez konieczności ich ujawniania. W ten sposób Ocean próbuje zbudować zaufanie w świecie, w którym transparentność i ochrona prywatności wciąż trudno idą ze sobą w parze.
Hype kontra rzeczywistość
Na rynku AI-tokenów są projekty z realnym produktem, jak Render czy Fetch.ai, ale też całe mnóstwo inicjatyw, które na razie istnieją tylko w prezentacjach. Przykładów start-upów, które zebrały miliony dolarów na autonomicznych agentów, którzy na dobrą sprawę dalej nie są autonomiczni, nie brakuje. Inwestorzy powinni więc sprawdzać, czy projekt ma działający produkt, czy tylko ładne slajdy i mocne hasła.
Co będzie dalej?
Największym wyzwaniem, przed jakim staje branża, jest dziś moc obliczeniowa. Popyt na karty graficzne rośnie w takim tempie, że nawet najwięksi dostawcy sprzętu mają problem z nadążeniem za rynkiem. Sztuczna inteligencja pochłania zasoby jak gąbka, a trenowanie modeli wymaga nieporównywalnie większej ilości energii i sprzętu niż jeszcze kilka lat temu. Nic więc dziwnego, że coraz więcej projektów blockchainowych inwestuje w rozproszone serwerownie i partnerstwa z firmami technologicznymi. Jeśli ten trend się utrzyma, w ciągu najbliższych dwóch lat możemy zobaczyć narodziny zdecentralizowanych chmur GPU, które będą realną konkurencją dla tradycyjnych centrów danych.
Równolegle rośnie znaczenie gospodarki danych, bo to właśnie dane stają się paliwem całej rewolucji AI. Wraz z nowymi regulacjami Unii Europejskiej coraz wyraźniej widać, że przyszłość sztucznej inteligencji to nie tylko innowacja, ale też transparentność. Blockchain może odegrać tu ważną rolę, umożliwiając audyt źródeł danych i modeli, które na nich bazują. Takie rozwiązania testuje już choćby Ocean Protocol, choć w praktyce wciąż trudno pogodzić wymóg przejrzystości z ochroną prywatności użytkowników.
Na to wszystko nakładają się regulacje, które w najbliższych latach zdefiniują ramy dla AI-tokenów. AI Act nakazuje publikowanie informacji o pochodzeniu danych oraz oznaczanie treści generowanych przez algorytmy, co tworzy naturalne pole do wykorzystania blockchaina jako narzędzia audytu. Z drugiej strony, mamy RODO, które zabrania przechowywania danych osobowych w publicznych rejestrach. Branża będzie więc musiała znaleźć delikatną równowagę — taką, w której przejrzystość nie kłóci się z prawem, a innowacja idzie w parze z odpowiedzialnością.
Czy to naprawdę działa?
AI-tokeny to na razie mieszanka prawdziwych innowacji i pustych obietnic. Z jednej strony mamy działające sieci GPU, rynki danych i inteligentnych agentów. Z drugiej strony roi się od projektów, które obiecują rewolucję, ale nie mają jeszcze nic poza nazwą i tokenem. W perspektywie najbliższych lat, okaże się co jest naprawdę użyteczne i przetrwa przyciągając partnerów z dużych firm. Reszta zniknie tak szybko, jak się pojawiła. Jedno jest pewne, blockchain i sztuczna inteligencja prędzej czy później znajdą wspólny język, a AI-tokeny są pierwszym, choć nie zawsze udanym, podejściem do tej fuzji.
