OpenClaw“带货”Венеция, какие еще активы есть в сегменте приватности AI?

Оригинал | Odaily星球日报（@OdailyChina）

Автор | Dingdang（@XiaMiPP）

Когда популярная платформа OpenClaw начала поддерживать приватный AI, кажется, что «отчаявшиеся крипто-рыбки» снова нашли новое направление для спекуляций.

Именно в таком нарративном контексте ряд проектов, связанных с приватными вычислениями и инфраструктурой AI Agent, начали вновь выходить на рынок. Обзор Odaily星球日报 выявил, что в процессе усиления обсуждений уже несколько проектов стали потенциальными выгодоприобретателями.

VVV（#133）

Venice — это платформа для генерации AI, ориентированная на отсутствие цензуры и приватность, позиционирующаяся как децентрализованная версия ChatGPT. Источник начала шумихи вокруг приватного AI — именно Venice. Потому что OpenClaw ранее в официальной документации выделял Venice как рекомендуемый проект, но уже через 24 часа быстро убрал его из списка. Хотя рекомендацию можно было убрать, этот шаг привлек больше внимания к Venice и её приоритету на приватность.

В отличие от большинства AI-проектов, основная нарративная линия Venice — это не возможности модели AI, а сама приватность. На фоне постепенного усиления цензуры контента на ведущих платформах AI, споров о утечках данных и обучении моделей, позиционирование продукта как «не записывающего, не цензурирующего» как раз попадает в самые чувствительные ценности криптосообщества.

В эпоху быстрого распространения тренда AI Agent Venice как раз попала в этот «трендовый момент». Более того, команда Venice активно сокращает предложение токенов VVV для снижения инфляции. Рост спроса при сокращении предложения усиливает положительный фидбэк по токену VVV.

Обзор: «OpenClaw поддерживает Venice.ai, за месяц токен VVV вырос более чем на 500%»

NEAR（#43）

Near Protocol — это старый проект блокчейна, славившийся высокой производительностью, который в условиях волны AI активно ищет пути самоспасения. Он уже перестал быть просто «традиционным L1» с высокой TPS и низкими комиссиями, а постепенно смещает нарратив в сторону инфраструктуры для исполнения и расчетов в эпоху AI Agent, пытаясь найти новые идеи роста в новом технологическом цикле.

С 2025 года активно продвигается система NEAR Intents — это система намерений, позволяющая пользователям или AI-агентам выражать только «желаемый конечный результат», а система автоматически выполняет сложные операции через более чем 35 цепочек без необходимости ручных мостов, смены кошельков или маршрутизации.

25 февраля 2026 года NEAR официально обновил систему намерений, запустив Confidential Intents. В этой версии в существующую систему добавлены возможности приватных вычислений, объединяя механизм приватных шардингов NEAR с доверенной средой выполнения (TEE), что позволяет скрывать важные детали при межцепочечных транзакциях, такие как путь обмена, объем сделки или конкретная стратегия. Однако это не означает, что все транзакции становятся обязательными для приватности, как в Zcash или Monero, а скорее — добавляется опциональный уровень защиты приватности для выполнения намерений. Основная цель — не анонимизация транзакций, а защита от MEV, фронт-раннинга и атак типа «сэндвич», чтобы обеспечить более безопасное выполнение транзакций.

В будущем AI-агенты могут стать основными «пользователями» блокчейна, самостоятельно владеть активами, осуществлять межцепочечные транзакции, реализовывать стратегии и даже взаимодействовать друг с другом. В таком сценарии блокчейн должен не только обрабатывать высокочастотные транзакции, но и предоставлять возможности верифицируемого исполнения, приватных вычислений и межцепочечной координации.

Текущая стратегия Near — это именно развитие в этом направлении. Она пытается построить открытую сеть, которая сможет поддерживать автоматическое выполнение сложных задач AI-агентами и одновременно обеспечивать проверяемость и безопасность процессов. В условиях постоянных волн AI-революции такой переход можно воспринимать как активное принятие новых нарративов или как переосмысление старого блокчейн-проекта в новом цикле.

SAHARA（#295）

Sahara AI ставит своей целью создание децентрализованной, прозрачной и безопасной экосистемы AI, делая процессы разработки, обучения, развертывания и коммерциализации AI более справедливыми и заслуживающими доверия. Проект решает текущие проблемы индустрии AI — утечку данных, предвзятость алгоритмов, неопределенность прав собственности на модели.

Появление AI-агентов создает новую проблему: кому принадлежат данные, модели и возможности, которыми они пользуются? В существующей структуре AI-индустрии этот вопрос пока не решен должным образом. Данные для обучения часто собираются у множества разрозненных участников, но прибыль концентрируется у немногих крупных компаний; разработчики моделей, обладая техническими навыками, зачастую зависят от платформенной экосистемы; а с появлением автономных AI-агентов, которые могут самостоятельно вызывать модели, данные и инструменты, вся цепочка стоимости усложняется. Без четких механизмов подтверждения прав и распределения прибыли экономика AI может повторить путь Web2: данные принадлежат пользователям, а ценность присваивается платформам.

Sahara AI пытается установить новые правила в этом сегменте. Их система безопасности ClawGuard обеспечивает проверяемую защиту AI-агентов, гарантируя их безопасную работу в рамках заданных правил. Платформа Data Service Platform (DSP) позволяет пользователям получать токены за маркировку и вклад в обучение AI, постепенно формируя децентрализованный рынок данных. В рамках этой системы участники не только участвуют в обучении моделей, но и получают постоянный доход при использовании данных, а платформа обеспечивает качество и приватность данных через блокчейн.

PHA（#601）

Phala Network — это платформа для приватных смарт-контрактов на базе Substrate, предназначенная для предоставления проверяемых приватных вычислений для Web3-приложений. Чтобы понять, почему Phala выигрывает от тренда AI-агентов, нужно ответить на более фундаментальный вопрос: какие инфраструктурные компоненты необходимы для работы AI-агентов?

Если разбить текущую экосистему AI-агентов, то её технологический стек можно условно разделить на несколько уровней. Верхний — это модели, такие как крупные языковые модели или inference-модели, например OpenAI, Claude и открытые аналоги; ниже — фреймворки для агентов, такие как LangChain, AutoGPT, OpenClaw, отвечающие за организацию задач, управление моделями и вызов внешних инструментов; далее — среда выполнения, где агенты запускают код, вызывают API и автоматизируют задачи; также есть уровни платежей и идентификации для обработки транзакций между агентами, системы репутации; и, наконец, самый нижний уровень — вычислительные ресурсы и приватность, обеспечивающие доверие к вычислениям и безопасность данных.

С этой структурой Phala занимает позицию, охватывающую как среду выполнения, так и уровень приватных вычислений. Их ключевая технология — это сеть конфиденциальных вычислений на базе TEE (доверенной среды выполнения), которая позволяет AI-агентам безопасно запускать программы вне цепочки, при этом обеспечивая проверяемость вычислений и безопасность данных. Это особенно важно в экономике AI-агентов.

В практическом применении Phala уже начала интеграцию с проектами AI-агентов. Например, совместно с ai16z они создали TEE-компонент для их многоагентского фреймворка Eliza, внедрив доверенные вычисления прямо в среду выполнения агента; также некоторые проекты выпуска токенов AI-агентов (например, aiPool) используют TEE-технологии Phala для управления приватными ключами и активами на цепочке.

В будущем, когда AI-агенты начнут эволюционировать из «чат-инструментов» в полноценные цифровые субъекты, владеющие средствами, осуществляющие транзакции и управляющие протоколами, безопасная среда выполнения станет фундаментальной инфраструктурой этого мира, а Phala стремится занять именно эту позицию.

Заключение

Обратный анализ этих проектов показывает интересный факт: рост их токенов начался еще до появления недавних рекомендаций. То есть, еще до того, как Venice вывел «приватный AI» на передний план, часть рынка уже заранее обратила внимание на это направление, просто не было достаточного триггера для формирования общего нарратива. Рекламная кампания OpenClaw стала лишь искрой, зажегшей интерес.

На самом деле, и a16z, и Delphi Digital в своих годовых аналитических отчетах за 2025 год называли приватность и AI ключевыми направлениями 2026 года. Но когда эти макро-тенденции начинают реализовываться в рынке, зачастую нужен конкретный случай, чтобы запустить массовое признание. И в начале 2026 года приватность и AI соединились именно так, как мы видим сейчас.

Будет ли это долгосрочной тенденцией или очередным краткосрочным трендом — покажет время.