Sektor sztucznej inteligencji szybko się konsoliduje. Pięć wiodących laboratoriów (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta i xAI) kontroluje większość najpotężniejszych modeli na świecie, zastrzeżone dane, na których zostały one wytrenowane, oraz klastry obliczeniowe niezbędne do dalszego uczenia. Zdecentralizowana sztuczna inteligencja stanowi odpowiedź opartą na technologii kryptograficznej.
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja, czyli DeAI, opiera się na założeniu, że te same elementy, które sprawiają, że współczesna sztuczna inteligencja działa, mogą być koordynowane przez łańcuchy bloków i systemy motywacyjne oparte na tokenach, a nie przez jedną firmę. Nie chodzi tu o to, by prześcignąć OpenAI w zakresie uczenia maszynowego na klastrze procesorów graficznych wartym 10 miliardów dolarów, ale o stworzenie otwartych alternatyw na tych poziomach, na których decentralizacja faktycznie się sprawdza.
Czym jest zdecentralizowana sztuczna inteligencja?
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja, często określana skrótem DeAI, to systemy sztucznej inteligencji oparte na infrastrukturze blockchain i koordynowane za pomocą zachęt w postaci tokenów – w których obliczenia, dane, modele i procesy decyzyjne są rozdzielane między wielu uczestników, a nie skupione w rękach jednej firmy.
Skrót „DeAI” (duże D, duże AI) stał się obecnie standardem w tej branży; w całym tekście używamy go zamiennie z terminem „zdecentralizowana sztuczna inteligencja”. Termin ten ma szerszy zakres niż jakikolwiek pojedynczy projekt. Obejmuje on stos (rynki mocy obliczeniowej na dole, sieci danych i modeli w środku, frameworki agentów na górze) połączony warstwami koordynacyjnymi opartymi na blockchainie.
DeAI powstało, by przeciwdziałać trzem tendencjom. Po pierwsze, koncentracji przełomowych technologii AI w pięciu laboratoriach, których wewnętrzne decyzje dotyczące spójności, bezpieczeństwa i cen mają wpływ na wszystkich. Po drugie, nieprzejrzystość zamkniętych modeli szkolonych na danych, których opinia publiczna nie może zobaczyć i na których wykorzystanie nie wyraziła zgody. Po trzecie, brak zgrania między laboratoriami zajmującymi się sztuczną inteligencją a użytkownikami, na których danych je szkolono: wartość przepływa w jedną stronę, a żadne tokeny, udziały ani przychody nie wracają do osób, które wniosły swój wkład.
Żadnego z tych problemów nie da się w pełni rozwiązać poprzez wprowadzenie technologii blockchain. Jednak każdy z nich staje się łatwiejszy do rozwiązania, gdy kwestie własności, płatności i potwierdzeń można koordynować w systemie bez zezwoleń.
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja a uczenie federacyjne
„Zdecentralizowana sztuczna inteligencja” i „uczenie federacyjne” brzmią podobnie, ale rozwiązują zupełnie inne problemy. Uczenie federacyjne to technika uczenia maszynowego zapewniająca ochronę prywatności, stosowana przez największe firmy technologiczne; DeAI to ruch oparty na technologii kryptograficznej, skupiony wokół łańcuchów bloków i tokenów.
W uczeniu federacyjnym model jest trenowany na wielu urządzeniach (telefonie, serwerach szpitala, bazie danych banku), a surowe dane nigdy nie opuszczają poszczególnych urządzeń. Przesyłane są jedynie aktualizacje modelu. Google Gboard wykorzystuje tę technologię do przewidywania następnego słowa; Apple używa jej do uczenia się na urządzeniu; konsorcja medyczne wykorzystują ją do szkolenia modeli diagnostycznych bez ujawniania dokumentacji pacjentów. Wszystko koordynuje podmiot centralny, zazwyczaj firma będąca właścicielem modelu.
DeAI stanowi przeciwieństwo scentralizowanej koordynacji. Obliczenia, dane, a czasem nawet sam model są własnością wielu niezależnych podmiotów i są przez nie obsługiwane. Koordynacją zajmuje się łańcuch bloków, a za użyteczny wkład przyznawane są tokeny.
Można je połączyć, ponieważ techniki uczenia federacyjnego mogą działać w ramach systemów DeAI w celu ochrony prywatności. Jednak samo uczenie federacyjne nie stanowi jeszcze DeAI. W uczeniu federacyjnym chodzi o to, jak przebiega obliczenia. W DeAI chodzi o to, kto jest właścicielem systemu.
Jak działa zdecentralizowana sztuczna inteligencja
DeAI to nie pojedyncza technologia, lecz zestaw rozwiązań. Istotne znaczenie mają cztery warstwy, z których każda obejmuje własne projekty.
Warstwa obliczeniowa
Procesory graficzne (GPU) i inny sprzęt niezbędny do szkolenia i uruchamiania modeli sztucznej inteligencji. Właśnie w tym obszarze DeAI bezpośrednio pokrywa się z DePIN. Sieci takie jak Render, Akash i io.net wynajmują zdecentralizowaną moc obliczeniową procesorów graficznych na potrzeby zadań związanych ze sztuczną inteligencją – od indywidualnych hobbystów wykonujących zadania wnioskowania po start-upy zajmujące się dostrajaniem modeli na dużą skalę. Niedobór procesorów graficznych w latach 2024–2026 sprawił, że ta warstwa stała się najbardziej aktywną częścią ekosystemu DeAI.
Warstwa danych
Zbiory danych niezbędne do szkolenia modeli. Zdecentralizowane platformy wymiany danych umożliwiają właścicielom danych czerpanie zysków ze zbiorów danych bez utraty kontroli nad nimi. Sieci pamięci masowej, takie jak Filecoin i Arweave, przechowują wagi modeli, zbiory danych szkoleniowych oraz wyniki. Objętość danych jest tu wciąż niewielka w porównaniu z centralnymi brokerami danych, ale infrastruktura działa.
Warstwa modelu
Modele typu „open-weight”, które każdy może uruchamiać, dostrajać lub modyfikować. Sieci szkoleniowe oparte na systemie motywacji tokenowej, z których najbardziej znaną jest Bittensor, wynagradzają uczestników za wnoszenie użytecznych ulepszeń modeli w zakresie konkretnych zadań. Należy pamiętać, że sama „otwarta waga” (modele Llama firmy Meta, modele Mistral) nie oznacza DeAI. To jest open source. DeAI dodaje koordynację opartą na blockchainie i ekonomię tokenów do otwartości.
Warstwa wnioskowania i agentów
Gdy model już istnieje, ktoś musi go uruchomić. Zdecentralizowane sieci wnioskowania rozdzielają tę pracę między wielu operatorów węzłów. Nad nimi znajduje się warstwa agentów AI – autonomicznych programów, które działają w imieniu użytkownika, coraz częściej rozliczając płatności w kryptowalutach. Najczęściej wymienianymi projektami w tym obszarze są Olas i Virtuals Protocol, które wciąż się rozwijają.
Najważniejsze projekty z zakresu DeAI, o których warto wiedzieć w 2026 roku
DeAI to kategoria, a nie pojedynczy konkurent OpenAI. Projekty należy grupować według tego, czym się faktycznie zajmują.
Łańcuchy bloków oparte na sztucznej inteligencji i sieci szkoleniowe
Najczęściej przytaczanym przykładem jest Bittensor (TAO). Obsługuje on 128 aktywnych „podsieci”, z których każda stanowi wyspecjalizowany rynek przeznaczony dla jednego zadania związanego ze sztuczną inteligencją: wstępnego szkolenia modeli językowych, osadzania obrazów, prognoz finansowych, przetwarzania mowy oraz wyszukiwania.
Górnicy rywalizują w każdej podsieci o nagrody w postaci tokenów, których wysokość zależy od jakości wydobytych tokenów. W pierwszym kwartale 2026 roku firma NVIDIA zainwestowała 420 milionów dolarów, a Polychain Capital dołożyło 200 milionów dolarów, dzięki czemu łączny napływ środków od inwestorów instytucjonalnych przekroczył 620 milionów dolarów. Przychody sieci wyniosły w ostatnim kwartale 43 miliony dolarów.
Sojusz ASI
W 2024 roku Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol oraz (później) CUDOS połączyły się, tworząc Sojusz Sztucznej Superinteligencji (Artificial Superintelligence Alliance), konsolidując swoje tokeny w token FET i planując zmianę jego nazwy na ASI. Pełna zmiana nazwy nie została jednak wdrożona na wszystkich giełdach, dlatego większość z nich nadal notuje token FET.
W październiku 2025 roku Ocean Protocol oficjalnie wycofał się z sojuszu w wyniku sporów dotyczących zarządzania. Pozostali członkowie (Fetch.ai, SingularityNET i CUDOS) nadal dostarczają produkty, w tym ASI-1 mini, natywny dla Web3 model LLM o 7 miliardach parametrów, oraz planowaną warstwę 1 o nazwie ASI Chain.
Agenci
Olas koncentruje się na gospodarce opartej na autonomicznych agentach: niezależnych programach, które dokonują między sobą płatności, koordynują działania i realizują zadania. Virtuals Protocol skupia się na agentach AI przeznaczonych dla konsumentów, zwłaszcza w branży gier i serwisów społecznościowych. Ta warstwa jest najnowsza i wciąż się rozwija.
Co faktycznie jest zdecentralizowane, a co nie
Technologia DeAI ma przed sobą świetlaną przyszłość, ale też boryka się z poważnymi niedociągnięciami. Oto rzetelna analiza, krok po kroku:
Szkolenie w modelu pionierskim: nadal scentralizowane
Wyszkolenie modelu na skalę GPT-5 wymaga setek milionów dolarów na skoordynowane zasoby obliczeniowe, zastrzeżone dane oraz scentralizowany zespół inżynierów. Żaden projekt z zakresu DeAI nie realizuje tego na tak przełomową skalę i w najbliższym czasie raczej nie będzie.
Nawet największe osiągnięcie techniczne Bittensora (przeprowadzony w marcu 2026 r. wspólny proces wstępnego szkolenia modelu Covenant AI o 72 miliardach parametrów) był o rzędy wielkości mniejszy od wysiłków podejmowanych w pionierskich laboratoriach. Covenant opuścił później sieć, nazywając decentralizację „teatrem” w związku ze sporami dotyczącymi zarządzania, co przypomina, że termin „zdecentralizowany” może opisywać matematykę, nie opisując jednak władzy.
Obliczenia: prawdziwa decentralizacja
Karty graficzne są zamienne, zadania są krótkie, a weryfikacja wyników jest prosta, dlatego właśnie udało się tutaj zapewnić odpowiednią podaż. Serwis Render przetwarza około 1,5 miliona klatek miesięcznie; firma Akash przekroczyła w pierwszym kwartale 2026 roku próg 5 milionów dolarów wydatków na moc obliczeniową; serwis io.net gromadzi karty graficzne z ponad 130 krajów. Ta sama karta, na której wieczorem uruchamia się grę wideo, następnego ranka może wykonać zadanie wnioskowania, a klient nie musi wiedzieć, kto jest jej właścicielem.
Wniosek: wykonalne i zyskujące na popularności
Wnioskowanie jest bezstanowe, zadania są niewielkie, a wyniki można zweryfikować – to naturalny kolejny etap decentralizacji po samych obliczeniach. Sieci wykorzystują procesory graficzne z kart konsumenckich i do gier, które w przeciwnym razie pozostawałyby niewykorzystane, dzięki czemu niewielki model o otwartej wadze, taki jak Llama-3-8B, często można uruchomić za połowę ceny w porównaniu z AWS lub Azure. Różnica zmniejsza się wraz ze wzrostem rozmiaru modelu; zdecentralizowane uruchamianie modelu o 400 miliardach parametrów jest nadal trudniejsze niż w przypadku hiper-skalera.
Rynki danych: wciąż w początkowej fazie, ale już realne
Sieci takie jak Vana (dane osobowe) i Grass (dane pozyskane z internetu) dowodzą, że zdecentralizowana wymiana danych jest technicznie możliwa. Trudniejsze pytanie dotyczy popytu. Laboratoria zajmujące się sztuczną inteligencją mają już to, czego potrzebują: dane z otwartej sieci oraz bezpośrednie umowy z dostawcami premium (Reddit–Google, NYT–OpenAI, Shutterstock). Zdecentralizowane rynki rozwiązują problem po stronie podaży, którego strona popytu jeszcze nie ma, choć sytuacja ta ulegnie zmianie, jeśli dane szkoleniowe staną się bardziej pożądane.
Badania i rozwój oparte na systemie motywacji tokenowej: działalność w wąskich niszach
Nagrody w postaci tokenów sprawdzają się w przypadku stopniowego ulepszania mierzalnych zadań (dokładność zamiany mowy na tekst, jakość osadzania, testy porównawcze klasyfikacji obrazów), a podsieci Bittensor tworzą konkurencyjne modele właśnie w tych niszach. Tokenami nie da się łatwo sfinansować przełomowych badań, które wymagają wieloletniego cierpliwego kapitału, kosztownych eksperymentów i tolerancji na porażki. Spory dotyczące zarządzania w Bittensorze rodzą również pytanie o charakter strukturalny: badania i rozwój oparte na tokenach działają tylko tak dobrze, jak protokół, który je otacza.
Wnioski
Ciekawe pytanie dotyczące DeAI w 2026 roku brzmi: które warstwy architektury wytrzymają, gdy nadejdzie czas szczegółowej analizy. Warstwy obliczeniowe i wnioskowania wykonują rzeczywistą, wymierną pracę dla płacących klientów.
Rynki danych i modeli rozwijają się, ale ich skuteczność nie została jeszcze potwierdzona. Warstwa zarządzania (czyli ta część, która decyduje, czy termin „zdecentralizowany” odnosi się do matematyki, czy do władzy) wciąż wywołuje kontrowersje, takie jak odejście firmy Ocean z ASI Alliance oraz firmy Covenant z Bittensor.
DeAI nie zastąpi OpenAI w 2026 roku i być może nigdy tego nie zrobi. Tworzy jednak realne alternatywy w środkowej i zewnętrznej warstwie architektury, a właśnie tam większość ludzi i tak w końcu będzie wchodzić w interakcję ze sztuczną inteligencją.
