Віталік Бутерін нещодавно опублікував нову дослідницьку пропозицію, але замість відповіді на найчастіше підняті питання — чи може блокчейн безпосередньо запускати моделі штучного інтелекту — цей підхід йде іншим шляхом.
У дослідженні стверджується, що Ethereum може стати шаром платежів і розрахунків, що забезпечує приватність при використанні AI та API за моделлю оплати за використання. Стаття, співавтором якої є Віталік Бутерін разом із Давіде Крапіс на Ethereum Research, наголошує, що справжня можливість не полягає у перенесенні моделей LLM у ланцюг.
Замість цього, можливість полягає у створенні інфраструктури, яка дозволить користувачам та агентам AI оплачувати тисячі викликів API без розкриття особистості або створення слідів моніторингу через платіжні дані.
Ключовий момент — коли агентний AI (AI-агенти) переходить від стадії тестування до впровадження на рівні підприємств. Gartner прогнозує, що до кінця 2026 року близько 40% корпоративних застосунків будуть інтегрувати спеціалізованих AI-агентів за задачами, що значно перевищує менше 5% у 2025 році.
Gartner прогнозує, що застосунки підприємств із використанням спеціалізованих AI-агентів зростуть з менш ніж 5% у 2025 році до 40% наприкінці 2026 року.## AI-агенти стають масовими
Ця зміна означає світ, у якому автоматизоване програмне забезпечення створює великий обсяг викликів API. Тоді система оплати за використання перестає бути допоміжною інфраструктурою і стає стратегічним шаром.
Сучасні системи вимірювання та оплати змушують користувачів обирати між двома моделями:
Пропонується ввести ZK API usage credits — механізм оплати та запобігання зловживанням, заснований на Rate-Limiting Nullifiers (RLN).
RLN — це інструмент з нульовим розкриттям, розроблений для запобігання спаму у анонімних системах. Це дослідження повторно використовує RLN для доступу до платних сервісів за моделлю оплати за використання.
Принцип роботи:
Приклад:
Дизайн орієнтований на модель «більше викликів за один депозит», тобто активність on-chain зростає відповідно до кількості акаунтів і частоти розрахунків, а не за обсягом AI-обчислень.
Система також підтримує змінні витрати: користувачі попередньо платять максимальну суму за кожен виклик, сервер повертає підписані квитки на невикористані послуги, а користувачі можуть приватно накопичувати повернення коштів для розширення ліміту без додаткового депозиту.
Пропозиція з’явилася на тлі значного масштабу інфраструктури платіжних систем on-chain.
Цей дизайн цілеспрямовано уникає перенесення LLM у ланцюг. Блокчейн не змагається за обчислювальну потужність або швидкість обчислень, а змагається у ролі нейтрального розрахункового шару, з можливістю програмного підпису та механізмів виконання, що можна перевірити.
Обчислення AI виконуються off-chain, тоді як блокчейн виконує роль гаранта платежів, вимірювань і вирішення спорів надійно, без необхідності довіряти кожному постачальнику або розкривати особистість.
Якщо постачальники AI приймуть заставні платежі та використовуватимуть смарт-контракти на Ethereum або layer 2 для обробки зменшення застави, повернення коштів і спорів, ця мережа може стати шаром виконання для AI-комерції — подібно до того, як вона стала шаром розрахунків для stablecoin і DeFi.
Хоча платіжний механізм можливо й не зможе бути криптографічно зв’язним, існує ризик кореляції метаданих. Сервер може зв’язати користувачів через часові мітки, кількість токенів, рівень кешу або інші ознаки поведінки.
Деякі пропонують механізм цін за «бакетами» з фіксованими вхідними/вихідними шарами для зменшення витоку інформації. Напруженість між приватністю на основі криптографії та метаданими поведінки визначатиме, чи досягне дизайн справжньої анонімності.
Що стосується впровадження, RLN наразі не підтримується активно у проекті Privacy and Scaling Explorations. Впровадження ZK API usage credits у виробниче середовище може вимагати форку або створення нових інструментів.
Бенчмарки RLNJS показують:
Це лише початкові тестування продуктивності; залишаються питання щодо мобільних пристроїв і масштабів ZK.
Крім технічних аспектів, існує й питання ринкової координації. Постачальники API Web2 вже мають інфраструктуру платежів і чіткі правові рамки для ідентифікованих транзакцій. Щоб переконати їх перейти на модель ZK, потрібно довести переваги з точки зору вартості або відкрити новий сегмент клієнтів, для яких приватність стане обов’язковою.
Якщо ця модель буде прийнята, цінність Ethereum суттєво зсунується у роль нейтрального шару виконання для цифрової торгівлі, а не як універсальної обчислювальної платформи.
Блокчейн розглядається як шар розрахунків, де економічні правила виконуються перевірено, а не як платформа для безпосереднього запуску застосунків.
Можливі наслідки:
Можливість полягає у обслуговуванні груп користувачів, для яких приватність платежів є пріоритетом: бізнеси, що бояться витоку даних через логування платежів, розробники інструментів AI-агентів, які потребують прозорого та контрольованого вимірювання без моніторингу, та активні користувачі, які прагнуть високочастотного доступу до сервісів анонімно.
Пропозиція стверджує, що Ethereum може виконувати платіжні угоди, вирішувати спори та підтримувати платний доступ без ідентифікації — що важко реалізувати у традиційній інфраструктурі. Чи стане це реальністю, залежить від вирішення проблеми кореляції метаданих, стабільної реалізації ZK та доведення економічної цінності для інтеграторів.
Пов'язані статті
Нещодавно ETF BlackRock перерахували на адресу певної CEX 2 200 BTC і 2 417 ETH, загальною вартістю приблизно 154 мільйони доларів
На блокчейні ETH після максимальної корекції довгих позицій знову повернувся до прибутку, обсяг позицій приблизно 144 мільйони доларів
Найбільш безумний Ethereum L2: L2, створений самостійно організованими AI-агентами
За останні 24 години у всій мережі було ліквідовано позицій на суму 314 мільйонів доларів, причому близько шести десятих припадає на ліквідацію довгих позицій
Solana досягла обсягу $650B у стабільних монетах у лютому, перевершила Ethereum та Tron