Топ-5 AI токенов: кто настоящий король вычислительной мощности?

Question

## Обзор текущей ситуацииПо состоянию на август 2024 года, пять проектов AI+Chain с наибольшей капитализацией занимают следующие места: NEAR($4.68 миллиарда), ICP($3.64 миллиарда), ASI($2.8 миллиарда), Render($2.04 миллиарда) и Bittensor($2.03 миллиарда). Эти пять проектов имеют совершенно разные стратегии, но все они пытаются внедрить возможности ИИ в блокчейн.## Разбор маршрутов компаний**NEAR** следует маршруту инфраструктуры — технология шардирования Nightshade позволяет обрабатывать тысячи транзакций в секунду, и сейчас она использует ИИ для оптимизации расписания валидаторов и помощи разработчикам в автоматической генерации кода смарт-контрактов. Проще говоря: она ускоряет DApp и одновременно снижает порог для разработчиков.**ICP** обладает большим размахом — напрямую выполняет модели ИИ на блокчейне, не полагаясь на централизованные облачные сервисы. Это особенно полезно для DeFi, где ИИ может в реальном времени оптимизировать торговые стратегии, предупреждать о рисках и даже автоматически выполнять финансовую логику.**ASI** является альянсом: Fetch.ai + SingularityNET + Ocean Protocol объединились с целью создания экосистемы «автономные агенты + открытый AGI + обмен данными». Основное преимущество заключается в том, что AI-агенты могут сами вести переговоры, исполнять контракты и оптимизировать распределение ресурсов — по сути, это «машинные работники» на блокчейне.**Render** самый простой — это превращение неиспользуемых видеокарт в облако рендеринга. Здесь роль ИИ заключается в умном распределении задач GPU, оптимизации параметров рендеринга и повышении качества изображения. Для создателей это значительно снижает барьер входа.**Bittensor** самый радикальный — вся протокол построен на ИИ, майнеры вносят вычислительную мощность и данные для обучения моделей, протокол оценивает качество вклада с помощью ИИ и распределяет награды TAO. Это эквивалентно созданию децентрализованной фабрики ИИ.## Основные различия здесьЭти пять проектов по сути отвечают на разные вопросы: NEAR и ICP спрашивают "как сделать цепочку быстрее и мощнее"; ASI спрашивает "как сделать ИИ автономным"; Render спрашивает "как демократизировать вычислительную мощность"; Bittensor спрашивает "как децентрализовать обучение".Кто победит? Это зависит от того, в каком направлении рынок в конечном итоге оценит ИИ — эффективность инфраструктуры, применение на практике или идею децентрализации.