Потрібна ретельна оцінка AI-криптопроєктів перед запуском, оскільки приблизно 98,6% токенів, запущених на платформах AI-агентів, зазнають невдачі, згідно з дослідженням, на яке посилаються в галузевому аналізі. Electric Capital повідомила про 55% річне зростання кількості розробників, які активно створюють у межах AI-криптопроєктів, тоді як 40 центів з кожного долара венчурного капіталу, інвестованого в криптокомпанії у 2025 році, пішли фірмам, що одночасно розробляють AI-продукти — це більш ніж удвічі порівняно з 18 центами роком раніше. Прірва між легітимними інфраструктурними проєктами на кшталт Bittensor, NEAR Protocol і Chainlink та спекулятивними AI-брендованими токенами розширилася, адже сектор оперує капіталізаціями на суму в кілька мільярдів доларів, роблячи структуровані фреймворки due diligence критично важливими для відокремлення реальної корисності від спекуляцій, підживлюваних наративом.
AI криптоінфраструктурні рівні потребують окремих підходів до оцінювання
AI-криптопроєкти працюють на різних інфраструктурних рівнях, тож потребують окремих критеріїв оцінювання. Обчислювальні мережі на кшталт Render, Akash і io.net агрегують GPU-ресурси для AI-навантажень. Маркетплейси моделей на кшталт Bittensor створюють конкурентні умови, де майнери генерують AI-виходи, а валідатори оцінюють якість. Протоколи даних на кшталт Ocean Protocol дають змогу монетизувати набори даних для AI-тренувань із збереженням приватності. Платформи агентів на кшталт Virtuals Protocol і екосистема Fetch.ai розгортають автономних агентів, які здійснюють транзакції on-chain.
У обчислювальних мереж найчіткіші метрики оцінювання: кількість GPU-завдань, які були відправлені, безперебійність (uptime) провайдерів, ціни відносно централізованих альтернатив на кшталт AWS і Google Cloud, а також показники впровадження на рівні підприємств. Маркетплейси моделей потребують розуміння графіків емісії, стимулів для валідаторів і того, чи є виходи вимірюваним зовнішнім попитом. Платформи агентів оцінити найскладніше, бо більшість із них — на ранніх стадіях із заявами про спекулятивну корисність.
П’ять питань дослідження перед запуском визначають легітимність проєкту
Криптозвіт Silicon Valley Bank виявив, що 40 центів із кожного венчурного долара спрямовувалися на AI-інтегровані проєкти. Ентоні Васалло, старший віцепрезидент з криптовалюти в SVB, розповів CoinDesk, що інституційне прийняття стимулює більші венчурні чеки, а інвестори надають пріоритет проєктам вищої якості. Фреймворк оцінювання зводиться до п’яти питань: чи є в проєкту вимірюваний попит поза токенними стимулами через оплату користувачів, наявність навантажень, активність розробників, комісії та інтеграції; що саме включає перевірюваний послужний список команди; як токен фактично функціонує в межах протоколу; який передбачено графік емісії та розблокувань; і чи стикається проєкт із централізованою конкуренцією, яка може відтворити його пропозицію.
Bittensor заснували колишній інженер Google Джейкоб Стієвз і він підтримується Polychain Capital, яка інвестувала понад 200 мільйонів доларів. Цей тандем технічної довіри й інституційної підтримки задає базову планку легітимності. Проєкти з анонімними засновниками та відсутністю інституційних інвесторів несуть суттєво вищий ризик незалежно від їхніх технічних заяв. У Bittensor є жорсткий ліміт у 21 мільйон токенів, що віддзеркалює модель дефіцитності Bitcoin, тоді як інші проєкти зберігають безлімітну інфляцію.
Типові провали досліджень і сигнали “червоних прапорців”
У 2025 році за оцінками було втрачено 17 мільярдів доларів на криптоскемах і шахрайстві. Дві основні загрозні лінії домінують саме в AI-крипті. Атаки отруєння даних спрямовані на децентралізовані AI-конвеєри навчання, “згодовуючи” зіпсовані дані навчальним моделям. Ін’єкції в промпт (prompt injection) використовуються, щоб маніпулювати AI-агентами та змусити їх виконувати неавторизовані транзакції. Обидва ризики посилюються в проєктах, які поспішають із виходом на ринок до того, як було проведено достатнє тестування безпеки, за даними галузевої оцінки ризиків.
Типові провали досліджень включають трактування ринкової капіталізації як індикатора якості, плутання високої залученості в соцмережах із реальним впровадженням продукту та ігнорування різниці між AI як базовою функцією і AI як маркетинговим ярликом. Проєкт, який додає AI до назви без зміни базової функціональності, має викликати скепсис. Метрики активності розробників — зокрема GitHub-коміти та кількість учасників, які, як повідомляє Electric Capital, — дають більш надійний сигнал реального створення, ніж ціна токена чи кількість підписників у соцмережах.
Регуляторні фреймворки охоплюють перетин AI та крипто
AI і крипто стикаються з окремими регуляторними перевірками, а їхній перетин досі значною мірою не розглянутий чинними фреймворками. Майбутнє регулювання може вимагати ліцензування для децентралізованих провайдерів обчислень або накладати вимоги до роботи з даними, які конфліктують із архітектурами відкритих мереж. Фреймворк SEC Reg Crypto може класифікувати певні AI-токени як цінні папери, якщо вони функціонують як інвестиційні контракти. Подання Grayscale форми S-1 для конверсії TAO у ETF сигналізує, що регуляторна інтеграція просувається для провідних проєктів цього сектору.
Інституційні події сигналізують про дозрівання ринку
Ключова промова NVIDIA на березневому GTC спрогнозувала попит на чипи на 1 трильйон доларів до 2027 року. У Grayscale та Bitwise є подані заявки на spot ETF для TAO Bittensor, що може відкрити традиційні входи капіталу в AI-криптосектор. ASI Alliance прагне запустити mainnet ASI Chain до кінця 2026 року, щоб об’єднати децентралізовані AI-сервіси в одному інфраструктурному рівні. Chainlink забезпечує роботу пілота з токенізації від Swift для кількох банків, а Render обслуговує обчислювальні навантаження для Apple та Meta.
FAQ
Який відсоток токенів AI-агентів, запущених на платформах, зрештою зазнає невдачі?
Дослідження, на яке посилаються галузеві аналітики, свідчить, що приблизно 98,6% токенів, запущених на платформах AI-агентів, зазнають невдачі, тому ретельні дослідження перед запуском є вкрай важливими для управління ризиками.
Скільки венчурного капіталу спрямували на AI-інтегровані криптопроєкти у 2025 році?
40 центів із кожного долара венчурного капіталу, інвестованого в криптокомпанії у 2025 році, пішли фірмам, що одночасно будують AI-продукти — це більш ніж удвічі більше, ніж 18 центів роком раніше.
Яку інституційну підтримку має Bittensor?
Bittensor (TAO) підтримується Polychain Capital у розмірі понад 200 мільйонів доларів і був заснований колишнім інженером Google Джейкобом Стієвзом, тоді як Grayscale подала S-1 для конверсії TAO у ETF.
