Onchain AI – это системы искусственного интеллекта, функционирующие в блокчейн-среде, через смарт-контракты. Оптимизация производительности критически важна, поскольку переход к Generative AI (GenAI) перегружает существующую инфраструктуру, вызывая рост затрат и энергопотребления.
24 марта 2025 года было объявлено о фокусе на оптимизации исполнения слоев AI, после развертывания инфраструктуры. 15 сентября 2025 года подчеркивалось, что оптимизации перестают давать значительный эффект.
Важно отметить, что Onchain AI начинает масштабироваться в 2025 году, требуя всегда-включенного мониторинга для обеспечения безопасности и поддержки крупных масштабов.
Что такое Onchain AI и почему это важно?
Onchain AI представляет собой революционный подход к искусственному интеллекту, интегрируя его непосредственно в блокчейн-экосистему. По сути, это искусственные интеллекты или агенты, которые функционируют внутри блокчейна, используя смарт-контракты для выполнения задач и принятия решений децентрализованным и прозрачным образом. Это принципиально отличается от традиционных моделей AI, которые обычно работают на централизованных серверах.
Согласно информации от 30 июня 2025 года, Onchain AI открывает новые возможности для держателей криптовалют, позволяя им использовать свои активы более эффективно. Это достигается за счет создания децентрализованных приложений (dApps), которые используют AI для автоматизации процессов, улучшения безопасности и повышения эффективности транзакций.
Почему это важно? Во-первых, Onchain AI обеспечивает повышенную безопасность и надежность. Благодаря неизменяемости блокчейна, решения, принятые AI-агентами, не могут быть изменены или подвергнуты цензуре. Во-вторых, это способствует большей прозрачности и подотчетности. Все действия AI-агента записываются в блокчейн, что позволяет любому желающему проверить их.
В-третьих, Onchain AI открывает новые возможности для инноваций в различных областях, таких как DeFi (децентрализованные финансы), управление цепочками поставок и голосование. Например, AI-агенты могут использоваться для автоматического управления ликвидностью в DeFi-протоколах, оптимизации маршрутов доставки в цепочках поставок или обеспечения честности и прозрачности в системах голосования. Развитие Onchain AI, как отмечается, является ключевым трендом 2025 года, и инфраструктура для него активно создается.
Кроме того, Onchain AI может помочь решить проблемы, связанные с MEV (Maximal Extractable Value), путем оптимизации времени транзакций и настройки комиссий за газ. Это делает блокчейн более устойчивым к манипуляциям и повышает его эффективность.
Инфраструктура Onchain AI: Текущее состояние и перспективы
Текущее состояние инфраструктуры Onchain AI находится на ранней стадии развития, но демонстрирует значительный прогресс. Ключевым элементом является создание permissionless Onchain AI стека, позволяющего разработчикам создавать и развертывать AI-агентов без необходимости получения разрешений; Это способствует децентрализации и инновациям.
Shinkai, open-source платформа для создания и обмена автономными AI-агентами, выпустила версию 1.0, готовую к производственному использованию, с поддержкой USDC. Это демонстрирует растущую зрелость инструментов для разработки Onchain AI. Однако, инфраструктура все еще сталкивается с проблемами, связанными с масштабируемостью и стоимостью вычислений.
Переход к Generative AI (GenAI) оказывает значительное давление на существующую инфраструктуру, приводя к росту затрат и энергопотребления. Для решения этих проблем необходимы новые подходы к вычислениям и хранению данных. В частности, возрастает потребность в использовании blockchain privacy tools, таких как zero-knowledge (ZK) proofs, для защиты данных пользователей в эпоху AI;
Перспективы развития инфраструктуры Onchain AI связаны с несколькими ключевыми направлениями. Во-первых, это разработка более эффективных алгоритмов и архитектур AI, которые могут выполняться на блокчейне с минимальными затратами. Во-вторых, это создание новых решений для масштабирования, таких как layer-2 решения и шардинг. В-третьих, это интеграция Onchain AI с другими технологиями, такими как IoT и edge computing.
Кроме того, важным направлением является развитие инструментов для мониторинга и управления AI-агентами. Vertiv укрепляет свой портфель digital infrastructure solutions с помощью AI-based infrastructure monitoring и predictive services. Это позволяет обеспечить надежную и безопасную работу Onchain AI в производственной среде.
Оптимизация производительности Onchain AI
Оптимизация производительности Onchain AI является критически важной задачей, учитывая ограниченные вычислительные ресурсы блокчейна и высокую стоимость транзакций. Необходимо находить баланс между сложностью AI-моделей и их эффективностью при выполнении на блокчейне.
Согласно данным от 15 сентября 2025 года, дальнейшие оптимизации перестают приносить значительное улучшение в производительности, что указывает на необходимость поиска новых подходов. Это может включать в себя использование более компактных моделей AI, разработку специализированных аппаратных ускорителей для блокчейна или применение методов сжатия и квантования моделей.
Одним из перспективных направлений является Direct Preference Optimization with an Offset (ODPO), расширение DPO для согласования языковых моделей. Это позволяет улучшить качество генерируемого текста и снизить вычислительные затраты. Кроме того, важно оптимизировать код смарт-контрактов, чтобы минимизировать потребление газа и повысить скорость выполнения операций.
Vertiv предлагает AI-based infrastructure monitoring и predictive services, которые могут помочь в оптимизации производительности Onchain AI. Эти инструменты позволяют выявлять узкие места в инфраструктуре и прогнозировать потенциальные проблемы, что позволяет принимать превентивные меры.
Важным аспектом оптимизации является эффективное управление данными. Необходимо минимизировать объем данных, передаваемых в блокчейн, и использовать методы агрегации и фильтрации данных. Также важно оптимизировать алгоритмы обучения AI-моделей, чтобы снизить потребность в больших объемах данных. Использование full-scale экспериментов позволяет оценить эффективность различных алгоритмов и выбрать оптимальный вариант.
Масштабирование Onchain AI: Проблемы и решения
Масштабирование Onchain AI представляет собой серьезную проблему, поскольку блокчейны по своей природе имеют ограниченную пропускную способность и высокую стоимость транзакций. Увеличение количества AI-агентов и объема данных, обрабатываемых в блокчейне, может привести к перегрузке сети и снижению производительности.
Основной проблемой является необходимость обработки большого количества вычислений, связанных с AI-моделями, в децентрализованной и безопасной среде. Традиционные блокчейны не предназначены для таких задач, поэтому необходимо разрабатывать новые решения для масштабирования. Как отмечалось, 2025 год – это год начала масштабирования Onchain AI.
Одним из подходов является использование layer-2 решений, которые позволяют перенести часть вычислений за пределы основного блокчейна. Это снижает нагрузку на основной блокчейн и повышает пропускную способность системы. Другим подходом является шардинг, который разделяет блокчейн на несколько фрагментов (шардов), каждый из которых обрабатывает свою часть транзакций.
Кроме того, важно оптимизировать архитектуру AI-агентов, чтобы снизить их вычислительные требования. Это может включать в себя использование более компактных моделей AI, разработку специализированных аппаратных ускорителей для блокчейна или применение методов сжатия и квантования моделей. Также необходимо эффективно управлять данными, чтобы минимизировать объем данных, передаваемых в блокчейн.
Для обеспечения эффективного и динамичного управления необходим always-on мониторинг. Это позволяет оперативно выявлять и устранять проблемы, связанные с масштабированием. Развитие инфраструктуры Onchain AI, включая создание permissionless стека, является ключевым фактором для успешного масштабирования.
Применение Onchain AI для MEV защиты и оптимизации транзакций
Onchain AI обладает значительным потенциалом для защиты от MEV (Maximal Extractable Value) и оптимизации транзакций в блокчейне. MEV представляет собой прибыль, которую можно извлечь из включения, исключения или изменения порядка транзакций в блоке; AI-агенты могут использоваться для выявления и предотвращения MEV-атак.
Согласно информации от 4 апреля 2025 года, on-chain AI агенты способны реализовывать механизмы MEV защиты, оптимизируя время транзакций, настройки комиссий за газ и маршруты. Это позволяет снизить риск манипуляций и повысить эффективность транзакций. AI-агенты могут анализировать данные блокчейна в реальном времени и принимать решения о времени и размере комиссии за транзакцию, чтобы максимизировать вероятность ее включения в блок.
Кроме того, Onchain AI может использоваться для оптимизации маршрутов транзакций, выбирая наиболее эффективные пути для передачи активов между различными dApps. Это позволяет снизить комиссии за транзакции и ускорить процесс передачи активов. AI-агенты могут учитывать различные факторы, такие как пропускная способность сети, комиссии за газ и ликвидность, при выборе оптимального маршрута.
Для эффективной защиты от MEV и оптимизации транзакций необходимо использовать продвинутые алгоритмы машинного обучения, такие как reinforcement learning и deep learning. Эти алгоритмы позволяют AI-агентам обучаться на исторических данных и адаптироваться к изменяющимся условиям сети. Также важно обеспечить безопасность AI-агентов, чтобы предотвратить их взлом и использование для злонамеренных целей.
Стандартизация бенчмарков для Onchain AI: Необходимость в оценке задержки, точности и масштабируемости
Стандартизация бенчмарков для Onchain AI является критически важной для оценки и сравнения производительности различных систем и алгоритмов. В настоящее время отсутствует единый набор метрик и тестов, что затрудняет объективную оценку эффективности Onchain AI решений. Необходима четкая методология для измерения ключевых параметров, таких как задержка, точность и масштабируемость.
Оценка задержки (latency) важна для определения времени, необходимого AI-агенту для выполнения задачи в блокчейне. Высокая задержка может снизить эффективность Onchain AI в приложениях, требующих быстрого реагирования, таких как торговля на децентрализованных биржах. Точность (accuracy) определяет, насколько правильно AI-агент выполняет свою задачу. Например, в задачах классификации или прогнозирования важно оценить процент правильно предсказанных результатов.
Масштабируемость (scalability) показывает, насколько хорошо Onchain AI система справляется с увеличением нагрузки. Важно оценить, как производительность системы изменяется при увеличении количества AI-агентов, объема данных и сложности задач. Как отмечалось 23 мая 2025 года, существует необходимость в стандартизированных AI бенчмарках в блокчейне и DeFi, охватывающих задержку, точность и масштабируемость.
Для стандартизации бенчмарков необходимо разработать набор общих тестов и метрик, которые будут использоваться всеми участниками экосистемы Onchain AI. Эти тесты должны охватывать различные сценарии использования Onchain AI, такие как MEV защита, оптимизация транзакций и управление ликвидностью. Также важно обеспечить прозрачность и воспроизводимость результатов тестов.
Разработка стандартизированных бенчмарков позволит ускорить развитие Onchain AI, стимулируя инновации и повышая доверие к этой технологии. Это также поможет инвесторам и разработчикам принимать обоснованные решения о выборе Onchain AI решений.
