Сфера штучного інтелекту швидко консолідується. П’ять провідних лабораторій (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta та xAI) контролюють більшість найпотужніших у світі моделей, власні дані, на яких їх було навчено, а також обчислювальні кластери, необхідні для подальшого навчання. Децентралізований штучний інтелект — це відповідь, що ґрунтується на технології блокчейну.
Децентралізований штучний інтелект, або DeAI, ґрунтується на ідеї, що ті самі компоненти, які забезпечують функціонування сучасного штучного інтелекту, можуть координуватися за допомогою блокчейнів та токенів-стимулів замість однієї компанії. Його мета не полягає в тому, щоб перевершити OpenAI за допомогою кластера графічних процесорів вартістю 10 мільярдів доларів, а в тому, щоб створити відкриті альтернативи на тих рівнях, де децентралізація дійсно працює.
Що таке децентралізований штучний інтелект?
Децентралізований штучний інтелект, який часто скорочують як DeAI, — це системи штучного інтелекту, побудовані на основі інфраструктури блокчейну та координовані за допомогою токенів-стимулів, що передбачає розподіл обчислювальних потужностей, даних, моделей та прийняття рішень між багатьма учасниками, а не однією компанією.
Абревіатура «DeAI» (з великої літери D та великої літери AI) на сьогодні є загальноприйнятою в цій галузі; у цьому тексті ми вживаємо її як синонім терміна «децентралізований штучний інтелект». Цей термін є ширшим за будь-який окремий проєкт. Він охоплює стек (ринки обчислювальних потужностей внизу, мережі даних і моделей посередині, фреймворки агентів зверху), з’єднаний координаційними шарами блокчейну.
DeAI існує для того, щоб протидіяти трьом тенденціям. По-перше, це концентрація передових технологій ШІ у п’яти лабораторіях, внутрішні рішення яких щодо узгодженості, безпеки та ціноутворення впливають на всіх. По-друге, непрозорість закритих моделей, навчених на даних, які громадськість не може бачити і на використання яких вона не давала згоди. По-третє, невідповідність між лабораторіями ШІ та користувачами, на даних яких вони навчалися: цінність рухається в один бік, при цьому ніякі токени, акції чи доходи не повертаються до тих, хто їх створив.
Жодна з цих проблем не вирішується повністю завдяки впровадженню блокчейну. Проте кожна з них стає легшою для вирішення, коли питання власності, платежів та підтверджень можна координувати в системі без дозволів.
Децентралізований штучний інтелект проти федеративного навчання
Терміни «децентралізований штучний інтелект» та «федеративне навчання» звучать схоже, але вирішують зовсім різні завдання. Федеративне навчання — це метод машинного навчання, що забезпечує захист персональних даних і використовується провідними технологічними компаніями; DeAI — це крипто-нативний рух, побудований на основі блокчейнів і токенів.
У федеративному навчанні модель навчається на багатьох пристроях (вашому телефоні, серверах лікарні, базі даних банку) без того, щоб необроблені дані покидали кожен із цих пристроїв. Передаються лише оновлення моделі. Google Gboard використовує цю технологію для передбачення наступного слова; Apple — для навчання на пристрої; медичні консорціуми — для навчання діагностичних моделей без розкриття медичних записів пацієнтів. Усе координує центральна сторона, зазвичай компанія, яка володіє моделлю.
DeAI — це протилежність централізованій координації. Обчислювальні потужності, дані, а іноді й сама модель перебувають у власності та під управлінням багатьох незалежних суб’єктів. Їхню взаємодію координує блокчейн, а корисний внесок винагороджується токенами.
Ці два підходи можна поєднувати, оскільки методи федеративного навчання можуть застосовуватися в системах DeAI для забезпечення конфіденційності. Однак саме по собі федеративне навчання не є DeAI. Федеративне навчання стосується того, як здійснюються математичні обчислення. DeAI стосується того, кому належить система.
Як працює децентралізований штучний інтелект
DeAI — це не окрема технологія, а цілий стек. Важливу роль відіграють чотири рівні, кожен із яких має власні проекти.
Обчислювальний рівень
Графічні процесори (GPU) та інше обладнання, необхідне для навчання та запуску моделей штучного інтелекту. Саме в цьому DeAI безпосередньо перетинається з DePIN. Такі мережі, як Render, Akash та io.net, надають в оренду децентралізовані обчислювальні потужності GPU для завдань штучного інтелекту — від окремих ентузіастів, які виконують завдання інференції, до стартапів, що здійснюють масштабне точне налаштування. Дефіцит графічних процесорів у 2024–2026 роках зробив цей рівень найактивнішою частиною екосистеми DeAI.
Рівень даних
Набори даних, необхідні для навчання моделей. Децентралізовані біржі даних дають змогу власникам даних отримувати прибуток від наборів даних, не втрачаючи при цьому контролю над ними. Мережі для зберігання даних, такі як Filecoin та Arweave, використовуються для розміщення ваг моделей, навчальних наборів даних та результатів. Обсяги тут поки що невеликі порівняно з централізованими брокерами даних, але інфраструктура працює.
Рівень моделі
Моделі з відкритим кодом, які будь-хто може запускати, налаштовувати або модифікувати. Мережі навчання з токен-стимулюванням, серед яких найвідомішою є Bittensor, винагороджують учасників за внесок у вдосконалення моделей для виконання конкретних завдань. Зверніть увагу, що сама по собі «відкрита вага» (Llama від Meta, моделі Mistral) не є DeAI. Це відкрите програмне забезпечення. DeAI додає координацію блокчейну та економіку токенів на додаток до відкритості.
Рівень виведення та агентів
Після створення моделі хтось повинен її запустити. Децентралізовані мережі інференції розподіляють цю роботу між багатьма операторами вузлів. Над цим рівнем розташований рівень агентів штучного інтелекту — автономні програми, які діють від імені користувача, дедалі частіше здійснюючи розрахунки в криптовалюті. Найбільш відомими проектами в цій сфері є Olas та Virtuals Protocol, обидва з яких ще перебувають на стадії розвитку.
Найкращі проекти у сфері DeAI, про які варто знати у 2026 році
DeAI — це категорія, а не окремий конкурент OpenAI. Групуйте проекти за тим, чим вони насправді займаються.
Блокчейни, побудовані на базі штучного інтелекту, та навчальні мережі
Найчастіше наводять приклад Bittensor (TAO). Ця платформа підтримує 128 активних «підмереж», кожна з яких є спеціалізованим ринком для виконання певного завдання в галузі штучного інтелекту: попереднє навчання мовних моделей, вбудовування зображень, фінансове прогнозування, обробка мовлення, пошук.
Майнери змагаються в кожній підмережі за винагороду у вигляді токенів, розмір якої залежить від якості вироблених блоків. У першому кварталі 2026 року компанія NVIDIA вклала 420 мільйонів доларів, а Polychain Capital — 200 мільйонів доларів, завдяки чому загальний обсяг інституційних інвестицій перевищив 620 мільйонів доларів. Дохід мережі в останньому кварталі склав 43 мільйони доларів.
Альянс ASI
У 2024 році Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol та (пізніше) CUDOS об’єдналися, утворивши Альянс штучного надрозуму (Artificial Superintelligence Alliance), об’єднавши свої токени в FET із планами перейменувати його на ASI. Повний ребрендинг так і не був завершений на біржах, тому більшість із них досі торгують токеном FET.
У жовтні 2025 року Ocean Protocol офіційно вийшов зі складу альянсу через суперечки щодо управління. Решта членів (Fetch.ai, SingularityNET та CUDOS) продовжують випускати продукти, зокрема ASI-1 mini — нативну для Web3 велику мовну модель (LLM) з 7 мільярдами параметрів, а також запланований шар 1 під назвою ASI Chain.
Агенти
Olas зосереджується на економіці автономних агентів: незалежних програмах, які здійснюють взаємні платежі, координують свою діяльність та виконують завдання. Virtuals Protocol зосереджується на споживчих агентах штучного інтелекту, особливо в ігровій та соціальній сферах. Цей рівень є найновішим і все ще перебуває на стадії становлення.
Що насправді є децентралізованим, а що ні
У сфері DeAI спостерігається значний поступ, але є й реальні прогалини. Чесна оцінка, крок за кроком:
Навчання моделей Frontier: як і раніше, централізоване
Навчання моделі масштабу GPT-5 вимагає сотень мільйонів доларів на узгоджені обчислювальні потужності, власні дані та централізовану команду інженерів. Жоден проект у сфері DeAI не здійснює цього в таких масштабах і найближчим часом не зможе цього зробити.
Навіть найбільше технічне досягнення Bittensor (проведений у березні 2026 року спільний попередній тренінг моделі Covenant AI з 72 мільярдами параметрів) було на порядки меншим за результати передових лабораторій. Пізніше Covenant вийшов із мережі, назвавши децентралізацію «театром» через суперечки щодо управління, нагадавши, що «децентралізований» може описувати математику, не описуючи владу.
Обчислення: справжня децентралізація
Графічні процесори є взаємозамінними, завдання виконуються швидко, а перевірка результатів не викликає складнощів, саме тому в цій сфері з’явилася реальна пропозиція. Сервіс Render обробляє близько 1,5 мільйона кадрів на місяць; у першому кварталі 2026 року витрати компанії Akash на обчислювальні потужності перевищили 5 мільйонів доларів; io.net об’єднує графічні процесори у понад 130 країнах. Та сама відеокарта, на якій вночі запускається відеогра, наступного ранку може виконувати завдання інференції, і клієнту не потрібно знати, кому вона належить.
Висновок: це реально і набуває все більшого поширення
Інференція не потребує збереження стану, завдання є невеликими, а результати можна перевірити — це логічний наступний рівень децентралізації після обчислювальних ресурсів. Мережі використовують споживчі та ігрові графічні процесори, які в іншому випадку простоювали б, тому невелика модель з відкритою вагою, така як Llama-3-8B, часто може обслуговуватися за половину вартості порівняно з AWS або Azure. Розрив зменшується із зростанням розміру моделі; децентралізоване обслуговування моделі з 400 мільярдами параметрів все ще складніше, ніж на гіпермасштабованій платформі.
Ринки даних: ще на початковому етапі, але вже реальні
Такі мережі, як Vana для персональних даних та Grass для даних, зібраних із веб-ресурсів, доводять, що децентралізований обмін даними технічно здійсненний. Складніше з питанням попиту. Лабораторії штучного інтелекту вже мають усе необхідне: дані, зібрані з відкритого вебу, а також преміум-угоди на прямих умовах (Reddit–Google, NYT–OpenAI, Shutterstock). Децентралізовані ринки вирішують проблему з боку пропозиції, якої ще немає з боку попиту, хоча це зміниться, якщо дані для навчання стануть більш затребуваними.
Дослідження та розробки, стимульовані токенами: робота у вузьких нішах
Винагороди у вигляді токенів добре підходять для поступового вдосконалення у вимірюваних завданнях (точність перетворення мови в текст, якість вбудовування, тести класифікації зображень), і підмережі Bittensor створюють конкурентоспроможні моделі саме в цих нішах. Те, що токени не можуть легко фінансувати, — це проривні дослідження, які потребують років терплячого капіталу, дорогих експериментів та терпимості до невдач. Суперечки щодо управління Bittensor також піднімають структурне питання: науково-дослідна робота, орієнтована на токени, працює лише настільки добре, наскільки добре працює протокол навколо неї.
Висновок
Цікаве питання щодо DeAI у 2026 році полягає в тому, які рівні стеку витримають перевірку. Обчислювальні потужності та інференція виконують реальну, вимірювану роботу для платних клієнтів.
Ринки даних та моделей набирають обертів, але їхня надійність ще не доведена. Рівень управління (та частина, яка визначає, чи поняття «децентралізований» стосується математичних моделей чи розподілу повноважень) продовжує викликати суперечки, як-от вихід Ocean з альянсу ASI та вихід Covenant з Bittensor.
DeAI не замінить OpenAI у 2026 році і, можливо, ніколи цього не зробить. Але ця компанія створює реальні альтернативи на середньому та периферійному рівнях стеку, а саме саме там більшість людей зрештою і взаємодіятиме з ШІ.
