(00:00:00) Александр Селезнев: Привет, с вами подкаст «Базовый Блок», подкаст про блокчейн. Сегодня мы собрались, сжали зубы в кулак и записываем заключительный выпуск, посвящённый отчёту аналитической компании Messari с прогнозами на 2026 год для криптоиндустрии. Этот выпуск будет посвящён DeAI, DePIN и, возможно, ещё чему-то. Я не успел перед выпуском дочитать отчёт до конца, поэтому часть его для меня навсегда осталась покрытой тайной. Это выпуск номер 217. Сегодня к нам присоединился Евгений Пономарев, CEO компании Fluence, нашего замечательного спонсора, про которого я чуть позже зачитаю спонсорский текст. Женя — из всех моих знакомых, пожалуй, самый экспертный человек в сфере DePIN, поэтому я горячо надеюсь, что он поможет нам по возможности избежать буллшита из отчёта и максимизировать правду на этом выпуске. Но прежде чем мы начнём, я хотел бы поблагодарить наших спонсоров.

(00:01:06) Александр Селезнев: Это Zerion API — мощный инструмент для Web3-разработчиков. С его помощью можно в реальном времени получать данные о кошельках, токенах, DeFi-позициях и NFT на более чем 24 блокчейнах, включая Ethereum, Solana и прочее. Аптайм Zerion API — 99,9%, им пользуется огромное количество сильных компаний. Зная команду Zerion, я на 100% уверен, что это прекрасный продукт.

(00:01:29) Александр Селезнев: Также нас поддерживает Fluence. Это облачная платформа на базе децентрализованной инфраструктуры, которая предоставляет более дешёвую отказоустойчивую альтернативу традиционным облачным решениям, таким как AWS, DigitalOcean и Hetzner. С помощью Fluence вы получаете доступ к глобальной сети независимых провайдеров, можете быстро запускать виртуальные серверы и разворачивать рабочие нагрузки по всему миру. При этом вы значительно снижаете расходы и не зависите от одного провайдера.

(00:01:55) Александр Селезнев: Также нас поддерживает GOSH, core-разработчик блокчейна Acki Nacki, основанного на новом протоколе, достигающем консенсуса за две итерации — самом быстром из теоретически возможных. GOSH уже запустил Mainnet, в коммьюнити — какие-то страшные миллионы участников. В GOSH заключены партнёрства с Oracle и Amper Computing, основные направления развития сети — мобильный гейминг, biodiversity-активы, мемкоины и DePIN, про который мы будем сегодня говорить.

(00:02:12) Александр Селезнев: И last but not least нас поддерживает 1inch, ведущий DeFi-проект, который вооружает пользователей Web3 передовыми технологиями. 23 миллиона пользователей, миллиард суточного объёма, по данным The Block — около 60% свопов на всём рынке агрегаторов. Если вы работаете с токенами, вы знаете: скорость, ликвидность и безопасность имеют значение. А 1inch — это быстрые и простые кроссчейн-свопы с MEV-защитой и лучшими курсами. Также спасибо тем, кто поддерживает нас на patreon.com/basicblockradio и boosty.to/basicblockradio. Спасибо вам огромное.

(00:02:47) Александр Селезнев: Начнём с темы децентрализованного искусственного интеллекта. Передаю слово Сергею: он из всех нас внимательнее всех прочитал отчёт.

(00:02:50) Сергей Тихомиров: Да, спасибо. Всем привет, слушателям привет. Женя, привет, Саша. Продолжим обсуждение доклада. Надо сказать мета-наблюдение, которое, возможно, придётся к теме самой темы — децентрализованному AI. Мне показалось, что последние части доклада в большей степени похожи на сгенерированные искусственным интеллектом при минимальной человеческой супервизии, чем первые главы. К сожалению, может быть, и к счастью. Довольно часто здесь присутствуют привычные многим из нас пункты из докладов с жирными терминами и потом расшифровкой, или параграфы аккуратно сформулированного, немного корпоративного языка, старающегося никого не обидеть, опять-таки с выделением главных терминов. Я надеюсь, что мы какой-то смысл успеем разглядеть за этими, возможно, слишком развесистыми формулировками. Начиная обзор главы про децентрализованный искусственный интеллект: что отмечают авторы на первых страницах, где приводится summary всей последующей главы? Конечно, 2025 год — это год искусственного интеллекта, спрос на compute просто бьёт все рекорды, и децентрализованные проекты пытаются встроиться в этот рынок, развиваться и получить свою долю. Авторы доклада отмечают, что очень бурно растёт фондовый рынок, всё, что связано с искусственным интеллектом, растёт очень бурно. С релиза ChatGPT в 2022 году котировки акций AI-компаний выросли аж на 165%, тогда как прочие акции — всего на 24%. Сделки с искусственным интеллектом составляют 63% VC-фандинга в Соединённых Штатах. Всё это звучит очень оптимистично, но следующий же параграф берёт более минорную ноту. В нём авторы отмечают, что несмотря на этот бум в искусственном интеллекте, именно децентрализованный аспект далеко не так хорошо себя показывает. Доля децентрализованных AI-проектов от общего криптовенчурного финансирования в 2024 году была 16%, в 2025 упала до 9%. Не так всё радужно. Я бы в этом месте передал микрофон Жене и спросил про общий сентимент: как тебе кажется, насколько позитивным или негативным был ушедший 2025 год для децентрализованного AI и, может быть, чуть шире для децентрализованных DePIN-овых вещей, потому что грань между ними довольно зыбкая.

(00:05:21) Евгений Пономарев: Да, привет всем. Спасибо, ребят, что позвали. Меня удивляют даже цифры про 16% или 9% от фандинга AI, относящегося к Web3. Мне кажется, должно быть сильно меньше, потому что AI — бесконечно огромный рынок, там уже триллионы долларов, а Web3, если смотреть из AI-мира или в целом из технологического мира, этого AI вообще не видно. С моей перспективы всё, что сейчас происходит в крипте касательно AI, — очень маленькие эксперименты. Где-то есть какой-то traction, но в масштабах глобального AI-рынка всё это… Думаю, в 2024 году в крипто-Web3 рынке было сильно больше восхищения и экспериментов: появились агенты, чат-боты, помните ai16z, Virtuals — вся эта штука. Это влияло на капитализацию проектов, привлекало ещё больше внимания, как-то самораскручивалось. А в 2025 году всё это спало в более реалистичный масштаб в терминах рыночных оценок. Оказалось, что почти нигде нет revenue, и опять у нас в крипте новый сегмент полностью на спекуляциях построен. Так, я сразу решил зайти со скепсиса.

(00:07:03) Сергей Тихомиров: Скепсис, мне кажется, вполне понятен. Мне ещё показалось интересным: я пролистываю первые несколько страниц этой главы, и авторы отмечают тренды, которые, на мой дилетантский взгляд, действительно происходят. Авторы отмечают, например, что данные для тренировки моделей подходят к концу, и всё, что можно было высосать из интернета, уже высосано. Они отмечают, что мы достигаем каких-то пределов скейлинга на этапе претренинга моделей, что нужно скейлить inference, и что появляются опенсорсные модели среднего размера, которые заполняют ниши, на которые гиганты вроде OpenAI, может быть, не так обращают внимание. Я это всё читаю и думаю: да, тренды действительно такие. Только при чём здесь блокчейн, при чём здесь децентрализация? Как она здесь может помочь? У меня пока нет внятного ответа.

(00:07:51) Евгений Пономарев: Да, вообще ни при чём. Кажется, мой основной поинт на сегодняшнем эпизоде будет в том, а точно ли во всех этих решениях нужен блокчейн как технология. Мы дальше пойдём говорить про примеры AI-проектов и DePIN-проектов. Понятно, что там часто речь идёт о краудсорсинге, sharing economy, о таких штуках, где у тебя много участников, они что-то контribьютят, надо распределять value и платежи. Был период в развитии блокчейн-мира, когда оказалось, что когда у тебя много контribьюторов, блокчейн удобен: можешь слать им выплаты дёшево on-chain в любые страны. За какое-то время появились стейблкоины и настолько глубоко проникли в экономику, что теперь, если у тебя задача рассылать кучу денег куче участников за работу, ты можешь просто слать в стейблкоинах. Тебе не обязательно для этого поднимать свой блокчейн или что-то такое городить. Часто есть вопрос: этот блокчейн здесь за уши притянут или он действительно был нужен как правильное технологическое решение?

(00:09:12) Александр Селезнев: У меня касательно технической целесообразности подключения блокчейна, наверное, наиболее перпендикулярно этот вопрос встал, когда в докладе обсуждались межагентские платежи. Если честно, я просто не понял мотивационную часть, где было написано, что по мере появления 402-го кода в интернете, встроенных платежей в HTTP, подразумевается, что агенты будут совершать друг с другом экономические действия, покупки в интернете и так далее. Дальше в докладе говорится, что наши финансы для этого не приспособлены, нам нужен блокчейн. И вот, слава богу, Coinbase в том году презентовал проект x402, который призван эту проблему решить. Я, если честно, не понял из доклада, почему нам не подходят текущие финтех-рельсы и зачем для этого блокчейн. Чем блокчейн агентам удобнее, чем не блокчейн? Я могу, наверное, от себя что-то придумать. Известна ли кому-нибудь из присутствующих мотивация, которая стоит за проектом x402?

(00:10:30) Сергей Тихомиров: Я так понимаю, что это не блокчейн сам по себе. Это просто какой-то стандарт, описание формата запросов и платежей, которые агенты могут друг другу посылать. Не то чтобы какое-то готовое решение — скорее стандартизация, чем выкатывание конкретного продукта.

(00:10:55) Евгений Пономарев: Да, это стандартизация протокола: как запихать реквесты на оплату и acknowledge оплаты в HTTP-протокол, в HTTP-реквесты. x402, если я правильно понимаю, — про то, как в существующий HTTP-протокол, который во всех браузерах, клиентах и так далее везде поддержан, добавить типы сообщений о платежах. В этом типе сообщений, так же как в блокчейне, есть подпись о том, что платёж был совершён, и получатель может её как-то проверить. Дальше куча деталей: что такое подпись, как он её проверяет, что в ней написано, подпись с какого-то чейна или не с чейна. Думаю, там может быть много разных абстракций. Есть момент: если агенты — просто ботики с LLM, где-то исполняющиеся, то оперировать криптокошельком с приватным ключом на этом же девайсе довольно удобно. В целом у тебя может быть и приватный ключ от кредитной карты, и приватный ключ от FIDO-девайса, холодной подписи стандартного финтеха. Поэтому крипта здесь выглядит native как рельсы для платежей. Просто кажется, мы на таком этапе, когда эти рельсы будут строиться решениями больших компаний типа Coinbase, или OpenAI что-нибудь своё сделает, свой блокчейн запустит, и на нём будут ходить платежи между агентами на open-source коде OpenAI — что-нибудь такое.

(00:12:39) Александр Селезнев: Я улыбнулся, когда прочитал абзац, в котором сначала победоносно говорится, что x402 просто начал пользоваться огромной популярностью в крипто-коммьюнити, и количество дневных транзакций увеличилось с 5000 до почти 4 миллионов 3 ноября, так как всё это происходило в крипто-нативной экосистеме. И дальше без паузы в том же абзаце они пишут: но этот взлёт популярности был связан со спекуляционной активностью, так как люди торговали мемкоинами, которые минтились через этот протокол. Мне здесь вспоминается наш предыдущий выпуск с Лёхой из cp0x, где мы обсуждали, как рисуются объёмы новым блокчейн-протоколом. Забавно, что DeAI последовал по этому бизнес-фреймворку.

(00:13:43) Евгений Пономарев: Тут даже мне кажется, что в крипте всё уже так смешано. Если ты выпускаешь новый протокол и хочешь привлечь к нему внимание, ты в целом заинтересован, чтобы через мемкоины или дешёвую инсентивизацию у тебя взлетели цифры, и люди обратили на тебя внимание таким образом. Иногда это возникает самоорганически, но как будто люди уже сами строят это как маркетинг-стратегию, чтобы все о тебе говорили.

(00:14:09) Сергей Тихомиров: Я вернулся ещё немного назад по докладу. Мне показалось интересным: упоминаются несколько проектов, которые синтезируют децентрализованные сети для сбора данных. Интересно, какие именно данные нужны современным AI-компаниям или другим потребителям этих данных. Во-первых, это данные о том, как люди решают задачи. В частности, упоминается проект, который платит USDC за то, что пользователи записывают экран, пока выполняют задачу — например, что-то делают в Excel — и делятся записью, получая за это выплаты. Это один аспект. Второй — то, что обозначают аббревиатурой Gameplay Action Pair или GAP: люди играют в игры и «скармливают» искусственному интеллекту сочетание нажатых кнопок и того, что при этом произошло на экране, чтобы модель научилась взаимодействиям в играх и виртуальных мирах. Для тех, кто глубоко следит за AI, это не новость, но здесь сверху навернули ещё токены. Fair enough.

(00:15:25) Евгений Пономарев: Рынок сбора данных — хороший пример краудсорсинга. Если DeAI — это про краудсорсинг, потому что многим людям можно заплатить крипту, то сбор данных — сильный сегмент. Единственное: существенная часть обучения сейчас — синтетические данные. Как в долгосрочной перспективе будет выглядеть этот рынок и не умрут ли вертикали, где мы собираем данные от людей за копейку? Вопрос в том, когда это закончится — когда их данные перестанут быть нужны, потому что уже хватит LLM, которые сами играют в эти игры через эмуляцию клавиатуры или без неё и получают тот же обученный результат.

(00:16:24) Сергей Тихомиров: Следующий параграф в этой же главе привлёк моё внимание: авторы пишут про децентрализованное обучение моделей. В частности, упоминают Prime Intellect, которая обучила несколько моделей в децентрализованной сети, и эти модели якобы показывают приемлемые результаты на каких-то бенчмарках. Я глубоко не вникал, чтобы оценить, что эти бенчмарки на самом деле говорят. Там, как я понимаю, целая вселенная бенчмарков и попыток их хакнуть или обойти конкурентов с аналогично обученными моделями. Пока такими моделями не пользуются с такой уж огромной популярностью по сравнению с популярными open-source моделями. Но мне показалось очень интересным — не знаю, что вы можете прокомментировать. Я почему-то думал, что обучение модели связано с плотной интеграцией огромного числа серверов в одном географическом дата-центре, чтобы данные очень быстро летали между частями этой распределённой системы. Оказывается, людям удаётся размазать это по миру среди случайных участников где-то там — и всё равно это достаточно хорошо работает. Для меня это был сюрприз: так можно.

(00:17:39) Евгений Пономарев: Про decentralized learning — раньше его часто называли federated learning — было достаточно много ресёрча. Я не очень близко следил: в какой-то момент там ничего не работало и не имело смысла, но в репорте есть несколько примеров, что кто-то натренировал модельки на агрегированных GPU. Конечно, надо смотреть и проверять, где эти GPU стояли, действительно ли они были далеко друг от друга, какие модели и алгоритмы тренинга использовались. В целом все большие модели, которые тренируют OpenAI и прочие, живут в огромных дата-центрах с «живыми» проводами между видеокартами — иначе тренировать будут двести лет. Не случайно главные игроки вливают миллиарды долларов именно в строительство новых дата-центров. Казалось бы, у Google уже много дата-центров — можно было бы поставить GPU там, но нет: их собирают в одном месте, где-то в техасской пустыне или где они их строят.

(00:18:54) Евгений Пономарев: Там много разных аспектов. Я ещё думаю, что речь всё-таки о том, что эти проекты зафайнтюнили модели: взяли foundational-модель, добавили сверху датасет и подогнали под задачи. Fine-tuning — сильно более лёгкая операция, чем тренинг новой модели, и теоретически это может работать в распределённой сети, где можно ждать, пока байты летают между континентами. Хотя всё это пока всё равно выглядит как некоторая утопия.

(00:19:21) Сергей Тихомиров: Чтобы добить эту подглаву, упомяну также — как же это произносить? DeFAI. Как DeFi, но с AI-подоплёкой. Имеется в виду, что есть или, видимо, будут проекты, где AI-агент постоянно мониторит условный Twitter или информацию из интернета и на этой основе решает, чем потрейдить, что купить, что продать. Якобы это может стать моделью, и этот DeFi станет Silent Backend Services — окей. На мой дилетантский взгляд, это не что-то принципиально новое: то же самое 20–30 лет назад могли написать про систему аналитики, которая читает новости, первой ловит заголовки New York Times и трейдит на Нью-Йоркской бирже по сентименту. То же самое, только через LLM.

(00:20:22) Евгений Пономарев: На определённом уровне абстракции ты можешь сказать, что любой софт сейчас — это LLM. LLM появляются в каждом юз-кейсе, в каждом SaaS, в каждом бэкенде, чтобы задачи решались эффективнее. Здесь предлагают: давайте трейдинг-ботов на LLM — или ботов на других ML-моделях — плюс автоматический liquidity management назовём DeFAI. Я видел проекты, у которых вроде получается менеджить ликвидность, в том числе кросс-чейн, но в итоге всё это для чего? Чтобы пользователь зарабатывал побольше APR на активы. Если есть алгоритм, который делает это эффективнее, держит больше сигналов в контексте и правильно перекладывает ликвидность, мы пользователю больше заработали — значит, есть шанс кого-то на рынке обойти. В целом конструктивная история, но она полностью про финансовый менеджмент он-чейн, asset management и трейдинг с помощью LLM. Может быть, не только LLM — здесь я не эксперт.

(00:21:50) Сергей Тихомиров: Далее авторы доклада, как мне кажется, повторяются уже второй, а может, и третий, если не четвёртый год и шилят нам Bittensor. Они придумали новое обозначение: Darwinian Networks. Это концепция открытых соревнований по метрике: сеть привлекает лучших, которые строят системы, максимизирующие метрику, и выживают только сильнейшие — как в эволюции — и мы получаем лучший результат. Bittensor упоминается как экосистема независимых сетей, сабнетов, где задания распределяются и решаются. Мне показался интересным тейк, который, кажется, в прошлогоднем докладе тоже звучал: у криптоиндустрии не лучшая репутация в более широкой IT-индустрии, многие топовые таланты не хотят к нам, а хотят куда-то ещё. Darwinian Networks якобы могут переломить тенденцию и привлечь топовый талант. Лучшие ресёрчеры — я немного додумываю от себя, но, кажется, авторы хотели сказать именно это — вместо OpenAI или Anthropic пойдут как независимые ресёрчеры на Bittensor, запилят штуку, которая максимизирует метрику, заработают много токенов и превратят Bittensor в одну из топовых AI-лаб.

(00:23:32) Александр Селезнев: Они сравнивают сентимент этого года с прошлогодним докладом — я его тоже хорошо помню — и сами говорят, что проблема Bittensor и вообще похожих децентрализованных систем в том, что зарабатывать деньги, сопоставимые с зарплатой инженера в компании, там почти невозможно, и поэтому не идут реально сильные специалисты. В этом докладе они говорят, что за год это поменялось. Поправьте, если я подзапамятовал: появились серьёзные open-source модели, структурный прогресс куда-то проник настолько, что стало возможным привлекать на Bittensor крутые таланты — для них это стало интереснее, чем работа за зарплату. Две стороны: идеологически-этическая и чисто финансовая одной модели. Они поверили, что Bittensor дальше сможет привлекать таланты, сопоставимые с передовыми в индустрии.

(00:24:42) Евгений Пономарев: Ты прав: в 2025 году появились хорошие большие open-source модели. Можно аргументировать, что они уже достаточно качественные, и среднему дата-сайентисту интереснее заниматься их fine-tuning, чем более примитивными моделями: отрыв корпоративных проприетарных моделей от open-source снизился по сравнению с тем, что было раньше. Если хочешь быть independent-ресёрчером и веришь во всё хорошее, на этих open-source моделях можно натренировать их на разных датасетах или пооптимизировать внутренние параметры. Я, наверное, согласен с твоим аргументом: прогресс в качестве open-source моделей даёт Bittensor больше шансов на будущий успех.

(00:25:48) Сергей Тихомиров: Я бы ещё добавил к вопросу легитимации криптоиндустрии. Помимо Bittensor здесь упоминаются Numerai и CrunchDAO. Авторы пишут, что Numerai — хедж-фонд на краудсорсной сети дата-сайентистов: они привлекали столько-то денег тогда-то, столько-то тогда-то. В августе 2025 года они вступили в договорённость с JP Morgan Asset Management: до 500 миллионов долларов — в тексте secured a commitment, что именно это значит, мне не очень ясно, но JP Morgan якобы занесёт много денег под управление этого хедж-фонда. По CrunchDAO: сеть ML-инженеров, которые решают челленджи. 9 декабря центр Эрика и Венди Шмидт — видимо, благотворительная организация; Эрик Шмидт из Google, его жена, предполагаю — запустили competition, obesity ML competition, про решение проблемы ожирения с помощью, видимо, медицинского моделирования.

(00:26:51) Сергей Тихомиров: Между строк я читаю так: Трамп разрешил — и все пошли. Пришёл Трамп, большие организации сказали: можно инвестировать в такие штуки, делать коммитменты на полмиллиарда. Легитимация подтянулась. То есть это не так уж связано напрямую с качеством моделей или техническими усовершенствованиями самих сетей. Просто начальство сказало: можно. Вот и легитимность.

(00:27:20) Евгений Пономарев: Есть ещё разница между этими проектами, если я правильно их понимаю. Numerai всегда выглядел как хедж-фонд, где участники, как я понимаю, могут контрибьютить улучшения к модели, но это не про совершенствование самих моделей как таковых. Bittensor больше про создание новых моделей, улучшение моделей или сбор датасетов — компоненты пайплайна. Numerai — про трейдинг и алгоритмы asset-менеджмента.

(00:27:56) Сергей Тихомиров: Bittensor, как я понимаю, в принципе агностичен: можно запускать сабнеты и про улучшение моделей, и про применение моделей, и про что-то несвязанное. Про Numerai авторы пишут прямо: участники строят модели, чтобы прогнозировать финансовые показатели. Видимо, они их обучают и комбинируют по своему вкусу, чтобы максимизировать прибыль. Так я это понимаю.

(00:28:31) Александр Селезнев: В этой подглаве почему-то упоминается безопасность смарт-контрактов. Знаете, как в известном меме с Томом и Джерри: ребята, я в этом шарю. Мы как раз в прошлом выпуске обсуждали эту тему с Игорем Гуламовым — отсылаю к предыдущему выпуску. Здесь говорится, что AI уже очень сильно влияет на то, как мы воспринимаем безопасность смарт-контрактов. Не «подействует когда-нибудь», а действует уже сейчас. Просто ещё не все это осознали. Осознание расходится волнами, постепенно. Упоминается, что компания Anthropic недавно сделала бенчмарк: туда положили 405 смарт-контрактов с уязвимостями, которые реально эксплуатировали за последние пять лет, с 2020 по 2025 год. Оказалось, что десять моделей — сейчас, я так понимаю, это frontier-модели — коллективно нашли 51% таких уязвимостей. То есть по состоянию на сейчас эти модели в сумме «украли» бы примерно полмиллиарда долларов. Становится немного не по себе держать огромные миллиарды в DeFi на смарт-контрактах, зная, насколько далеко зашли AI-модели. Авторы говорят, что представление о блокчейн-безопасности в ближайшее время должно сильно измениться. Раньше протокол делал несколько аудитов, деплоился и более-менее рассчитывал, что всё будет хорошо. Теперь придётся интегрировать много AI-решений сразу, возможно в несколько точек жизни протокола. Уже всем, думаю, очевидно использовать AI-тулы во время security-аудитов. Ещё упоминают тулы для AI-driven, AI-native фазинга — по сути AI-пентесты. И, возможно, в этом году и дальше наконец придёт время мониторинга, чтобы предотвращать взломы на лету. Может, слово AI, которым все пичкали питчдеки в 2023 году для подобных тулов, наконец станет обоснованным. Тогда, вероятно, впервые за много лет модель безопасности блокчейн-проектов — она раньше строилась только на статическом анализе до деплоя смарт-контракта — станет многоступенчатой, в каком-то смысле зрелой и больше похожей на то, что происходит в Web2.

(00:31:29) Сергей Тихомиров: Я ожидал здесь шиллинг Pessimistic. Вы были впереди своего времени.

(00:31:33) Александр Селезнев: Да, мы опередили время на три года с мониторингом.

(00:31:37) Сергей Тихомиров: Я сразу подумал про усилия Pessimistic в этом направлении, когда прочитал слова «мониторинг он-чейн активити».

(00:31:43) Александр Селезнев: Я подумал, что пора, может быть, стряхнуть пыль с питчдека и в этом году таки поднять.

(00:31:49) Сергей Тихомиров: Только AI не забудьте прикрутить — и вперёд, инвесторы ваши. Обсудим, может быть, рынки предсказаний, prediction markets. Поскольку разные главы доклада писали разные аналитики, одна и та же тема всплывает в разных частях и контекстах. Polymarket мы уже обсуждали в одном из предыдущих выпусков, но здесь он упоминается ещё раз — обсудим снова. Не будем делать работу редактора, который, видимо, отсутствует и смержил бы повторяющиеся темы в единое повествование. Так или иначе: про prediction-маркеты все говорят, это стало очень популярным нарративом, в том числе в мейнстриме. Я недавно удивился — не помню, из доклада это или откуда-то ещё — что в американских новостях наряду с биржевыми котировками показывают, как prediction market оценивает вероятность, скажем, свержения иранского режима в столько-то процентов. Это вышло в такой мейнстрим, что техасские реднеки с пивком у телевизора видят цифры с Polymarket и других рынков на экране. С одной стороны так. С другой авторы отмечают: по сравнению с DeFi капитала в рынках предсказаний довольно мало. Всего TVL во всех рынках предсказаний около 370 миллионов долларов — меньше 1% всего капитала в DeFi. Как вы прокомментируете такой контраст, если он есть?

(00:33:20) Александр Селезнев: В докладе упоминается некоторая проблема дизайна Polymarket. Я, к сожалению, сильно не вникал и не смогу прокомментировать. Хотел бы заметить, что лично я в разных крипточатах видел: периодически от людей, которые занимаются дегенством, фармингом и трейдингом, проскакивают сообщения вроде «я вложился в этот токен, но ещё захеджировался на всякий случай на Polymarket от его обвала». Показалось прикольно, что Polymarket становится легитимной частью жизни трейдера. Я не думал о нём в таком контексте.

(00:34:05) Евгений Пономарев: Как это работает? Как именно ты хеджируешься на Polymarket?

(00:34:10) Александр Селезнев: Я сильно не вникал, но, кажется, ты встаёшь в лонг по биткоину и параллельно ставишь, что биткоин обвалится до 31 декабря 2026 года. Может быть, как-то так.

(00:34:32) Евгений Пономарев: Да, но это, наверное, работает для биткоина: можно ставить на события вроде «Трамп сделает что-то, что обвалит биткоин», и так хеджироваться. Сложно представить то же для менее ликвидной монеты, не из топ-5. Какой спор должен напрямую повлиять на цену и где ещё будет ликвидность? Самое сложное — чтобы в этих челленджах была ликвидность, чтобы выигрыш был заметным.

(00:35:05) Александр Селезнев: Дорогие дегены, если вам есть что сказать на эту тему, зайдите в наш чат в телеграме и поправьте меня, если я что-то неправильно понял.

(00:35:16) Евгений Пономарев: Кстати, мы наконец живём в будущем. Помню 2016–2017 год и разговоры о prediction-маркетах, DAO и прочем — сколько всего настроили, ничего не работало, никому не было нужно. И вот Polymarket по телевизору для реднеков — логично, потому что ставки на спорт были всё это время, а теперь ставки на спорт на Polymarket, что в целом очень даже логично.

(00:35:49) Сергей Тихомиров: И не только на спорт — на любое событие. Где-то, сходу цитату не извлеку, вроде Polymarket или один из конкурентов внедрил фичу: можно промптом создать новый маркет. Пишешь «хочу рынок на такое-то событие», и AI прописывает все поля — точные параметры разрешения, даты и прочее — чтобы делать это быстрее и удобнее.

(00:36:22) Сергей Тихомиров: Авторы посвящают здесь целых четыре страницы тому, насколько AI и как именно может повлиять на рынки предсказаний. Они отмечают проблемы ликвидности, особенно когда срок разрешения ставки близко, времени мало и исход уже понятен. Как я понял из доклада, люди просто выводят деньги, когда исход становится очевидным, и ликвидность падает. По мысли авторов, здесь могут помочь AI-агенты. Я не полностью убеждён, но, кажется, агенты, которые рулят каким-то объёмом денег, будут автоматически выискивать неэффективности и не стесняться заходить в рынок, который вот-вот разрешится. Так я для себя интерпретирую. Ставка на то, что война России с Украиной закончится завтра: отличить вероятность 1% от 0,01% человеку очень сложно — вроде и та маленькая. Жонглировать такими супермаленькими вероятностями сложно. Робот всё посчитает, проанализирует, чётко поставит и принесёт ликвидность туда, где она нужна. Так я вижу мысль авторов. Насколько вам кажется, AI и AI-агенты здесь помогут, или это беспочвенная надежда?

(00:37:35) Евгений Пономарев: Это мало чем отличается от трейдинга. Там те же трейдинг-боты, которые рубятся за доли процента: пока revenue больше costs, есть смысл торговать и что-то перекладывать. Если мы про максимизацию прибыли, такие же боты будут скакать по prediction-маркетам, чтобы наращивать капитал. AI здесь — просто алгоритм.

(00:38:09) Александр Селезнев: У меня тоже ощущение, что вся глава про prediction market упоминает AI скорее как дающий инкрементальный прогресс. В терминах биологии это не ароморфоз, а идиоадаптация: просто всё станет чуть эффективнее, но принципиально горы этим не свернёшь. Сбор информации, оптимизация рынков и так далее. В целом люди уже делают то же самое, может быть, уже с помощью AI. Просто станет чуть более native.

(00:38:47) Сергей Тихомиров: У меня ещё вопрос: как участнику рынка предсказаний, что больше пользы приносит — продвинутая AI-система или старый добрый инсайдерский доступ к информации? Это один из аргументов, которые разработчики prediction-маркетов упоминали ещё в ранних версиях: мол, раз у инсайдеров будет денежное вознаграждение, это побудит их раскрывать информацию, и у всех будет максимально полная картина будущего. Некоторые недавние события показали, что так и работает. Были истории про Мадуро: за несколько часов до американской спецоперации скакнул рынок предсказаний — видимо, кто-то в курсе на этом заработал. Про Нобелевскую премию, по-моему, похожая история: за несколько часов скакнули акции будущей лауреатки.

(00:39:42) Александр Селезнев: Дорогие инсайдеры, если можете, зайдите в комментарии и напишите, что вам больше помогает — инсайдерская информация или владение AI-алгоритмами.

(00:39:50) Александр Селезнев: Интересно, могут ли AI-алгоритмы заранее находить инсайдеров и копировать их поведение. Это наверняка принесёт прибыль.

(00:39:59) Александр Селезнев: Сейчас же сильно развиты анализ графов, chain analysis, chain-расследование: можно связывать кластеры кошельков, связанных с Пентагоном, и смотреть, куда они ставят.

(00:40:16) Сергей Тихомиров: Многие слышали про пицца-индекс. А вы слышали про него?

(00:40:20) Александр Селезнев: Я слышал про человека, который хотел разместить очень много заказов в пиццериях вокруг Пентагона и одновременно сделать ставку на Polymarket, чтобы заработать кучу денег.

(00:40:36) Сергей Тихомиров: Так победим. На криптобудущее, к которому мы шли все эти годы.

(00:40:43) Евгений Пономарев: Я хотел буквально пару моментов подсветить. Когда, мне кажется, появился термин decentralized AI, люди в первую очередь думали: можем ли мы создать невероятно могущественный распределённый искусственный разум, или он как-то распределённо будет существовать и работать. По факту мы видим, что здесь нет сущностей, с которыми ты можешь сказать: да, вот я взаимодействую с очень распределённой сущностью, я спрашиваю, она отвечает — как ведёт себя искусственный интеллект. Это некое глобальное видение куда-то растворилось, его здесь нет. Здесь обсуждаются очень утилитарные прикладные примеры. Verifiable Inference — часть идеи сделать нейтральный искусственный интеллект: любой запрос к модели как-то проверялся и аппрувился. Здесь пишут, что есть три варианта: через ZK-proof, через optimistic-алгоритмы и через secure enclave и trusted execution environments, то есть железо. Мне всегда было интересны юз-кейсы для этих штук, потому что мы смотрим вокруг и видим, что весь AI существует без verified inference — ничего не верифицируется. По факту, так же как в HTTP-протоколах, ты отправляешь запрос в модельку и получаешь ответ от какого-то сервера и веришь тому, что он сказал. Люди в целом говорят, что цензура плохая, DeepSeek не говорит ничего плохого про Китай, у OpenAI какие-то байасы, но при этом кажется, что глобально всем пофиг. Здесь приведён пример EigenCloud, который раньше был EigenLayer: они вроде как сделали verified inference, и приводятся примеры, где это может использоваться. Это в контексте блокчейновых юз-кейсов — prediction-маркетов и трейдинг-агентов. Это логично, потому что это примерно тот же юз-кейс, что и, например, oracle. Oracle — off-chain штука, которая приносит данные в смарт-контракт, а смарт-контракту надо сделать транзакцию на большие деньги, и oracle не должен соврать: если oracle соврёт, можно потерять большие деньги. Поэтому в oracle нужен verifiable алгоритм. Здесь так же: AI и инференс существуют вне блокчейна, есть блокчейновые юз-кейсы, связанные с перемещением денег или торговлей — появляется смысл в верификации. За пределами этих on-chain юз-кейсов у verifiable inference, как будто, не обнаруживается других юз-кейсов. Мы это видим из того, что здесь больше ни о чём не написано — только об этих юз-кейсах как о существующих. Я, наверное, с этим согласен. Мне казалось важным про это сказать, потому что для меня лично децентрализованный AI долго состоял в том, как сделать сервис, где люди знают, что модель им не врёт, или что модель натренирована на определённых данных и не на других. Как будто мир не считает это очень важным.

(00:44:53) Сергей Тихомиров: На тему верифицируемого инференса мне первым в голову приходит такой юз-кейс. Если я пользуюсь сервисом, и он говорит, что у меня под капотом вот такая модель, мне хочется быть уверенным, что действительно этой модели скормили мой запрос, а не какой-то другой, более дёшевый. В этом смысле врать могут все модели. Я ожидаю недетерминистичного ответа, ответа, который может быть неточным, но мне хочется, чтобы он происходил из модели, за которую я заплатил.

(00:45:25) Александр Селезнев: Я помню, ещё в 2017 году, кажется, впервые к нам пришли люди с вопросом проконсультировать их: как удостовериться, что если мы отдаём запрос в децентрализованную сеть по расчётам — тогда про AI речи не шло — они на самом деле всё посчитали, а не просто выплюнули цифру. С AI это, мне кажется, вполне… Они тоже пишут про децентрализованные сети. Это ставит запрос в полный рост, потому что кому-то может быть просто зачем нагружать дорогую модель, когда можно выплюнуть что-то дешёвое, получить токены, слить в стакан и убежать.

(00:46:08) Евгений Пономарев: Это вопрос к дизайну этих сетей — как они верифицируют своих поставщиков моделей, GPU или чего-то такого. Для кастомера всё очень просто. Если он получил ответ или качество сервиса, которое его не удовлетворило, он пошёл в другой сервис — если у тебя не какой-то невероятный уникальный сервис, который больше никто в мире не оказывает. К аргументу Серёжи: если я хочу знать, что меня вернула именно эта модель, даже если ты не знаешь, что это точно эта модель, ты можешь по куче других причин быть недоволен ответом от сервиса и тогда просто пойдёшь в другой сервис. Люди принимают решение в основном не на уровне моделей, а на уровне поставщиков этих моделей. Ты можешь в OpenRouter сказать: мне нужна какая-то модель, которая есть у разных поставщиков. С одного поставщика пришёл плохой ответ — ты его заблоклистил и больше с ним не работаешь. С точки зрения кастомера в реальном мире так решается, и какая-то крипто-инновация в этом смысле не сильно помогает.

(00:47:38) Александр Селезнев: Сейчас я, может быть, немножко невнимательно слушал, с чего ты начал, но мне кажется, они про это и говорят: именно для сервиса, по сути, три способа решать эту проблему качества. ZK — генерация proof, который легко проверить, что именно вот это посчитали из того, что ты им дал. Схема с Watcher, optimistic-схема. И схема выполнения в trusted execution environment. Это как раз адресует проблему для сервиса.

(00:48:17) Евгений Пономарев: Да. Это способы адресации. Важно, что это, как будто, внутренняя задача DePIN-протоколов или DeAI-протоколов — как именно они верифицируют своих провайдеров.

(00:48:40) Сергей Тихомиров: Для меня неочевидно. Я понимаю, что это целая область научного знания, и соответствующая фраза ведёт на блогпост на сайте Thinking Machines про недетерминизм в инференсе LLM. Мне совершенно неочевидно и про ZK, и про optimistic-подходы — как именно они будут работать в свете недетерминистичного ответа. Мы же не знаем, что мы хотели получить и что ожидали получить от LLM. Что именно мы будем доказывать в ZK, и уж тем более что будут опровергать challengers? Я понял, что не понимаю, как это может работать. В TEE ещё более-менее понятно: можно приписать, что вот модель, вот хэш — значит, файлы этой модели, вот мы такую-то строку подали на вход в качестве промпта, и она что-то вернула. Я, конечно, даже не начинал разбираться в этой теме. Наверняка умные люди много чего придумали.

(00:49:30) Евгений Пономарев: В optimistic-схеме ты можешь представить алгоритм, который говорит: вот эти два похожих ответа — действительно один ответ, и таким образом считать, что это корректный ответ. Наша задача — отличить корректный от некорректного, найти того, кто читит. В optimistic, наверное, можно придумать такой алгоритм. В ZK я согласен: я тоже, кстати, не знаю, есть ли сейчас ZKML для LLM. Раньше были упражнения в сторону ZKML для более простых моделей, и у людей что-то получалось. С LLM не знаю.

(00:50:20) Александр Селезнев: Пока Женя говорил, я вспомнил комментарий под одним из видео: мы используем слишком много англоязычных терминов, и слушателям, которые говорят по-русски, далеко не всегда понятно, что мы такого щебечем на языке потенциального противника. Когда Женя сказал «ZKML для LLM», я подумал, что мы уже близки к сингулярности — когда просто англоязычными аббревиатурами друг с другом разговариваем.

(00:50:44) Евгений Пономарев: Мы ещё сдерживаем себя.

(00:50:46) Сергей Тихомиров: Я пытался говорить «рынки предсказаний» вместо prediction market. Получалось примерно в 50% случаев.

(00:50:51) Александр Селезнев: Да, кстати. Я думаю, мы сейчас перейдём к теме про DePIN. Когда читал ключевые темы для DePIN, продирался через кучу новых слов: DePIN, DeFAI, InfraFi и так далее. Думал: господи, что вообще происходит? Чувствую себя старым. Почему каждый год появляется по десять новых непонятных аббревиатур?

(00:51:26) Евгений Пономарев: Давайте переведём их все на русский.

(00:51:29) Александр Селезнев: Мне кажется, часть из них не переводится на русский — они построены на созвучиях. DeFAI — это DeFi плюс AI. Кажется, он на созвучии построен, у него как будто нет буквальной расшифровки.

(00:51:48) Евгений Пономарев: Теперь ты понимаешь, как сложно переводчикам фильмов в прокат: им нужно вывести новый фильм, и они по-русски пишут какое-то дурацкое название вместо оригинального.

(00:51:58) Александр Селезнев: «Крипто-братва» — назовём этот подкаст.

(00:52:00) Сергей Тихомиров: Обсудим DePIN. Мне показалась интересной общая мысль, которая авторам доклада кажется важной: раньше, в былые годы, в 2020–2023 годах DePIN-компаниям казалось, что нужно просто сделать рынок и продавать некоторые сырые услуги как коммодити, а покупатели найдутся. Выяснилось, что покупатели не особо находятся, и эта модель работает не так хорошо. Вместо этого нужно вертикально интегрироваться и продавать готовый продукт консюмерам. Тем более что консюмеры, как мы обсуждали в одной из прошлых частей, готовы переплачивать за удобство и довольно существенно. Как авторы доклада писали, а мы обсуждали: пока маркетмейкеры бьются на бэкендах за сотые доли процента, разработчики кошельков просто предлагают своп внутри кошелька с огромной наценкой, и пользователи всё равно пользуются, потому что не знают, что можно дешевле, или им всё равно. Так же, как будто, и в DePIN. Вместо того чтобы бодаться друг с другом и с централизованными поставщиками, видимо, лучше завернуть сразу в готовое решение для юзера и продавать это с большой наценкой. Я так прочитал мысль авторов доклада.

(00:53:14) Александр Селезнев: Раньше криптопротоколы очень оптимистично подходили к тому, что они строят: им казалось, что они сделают инфраструктуру, и к ним придёт большое количество разработчиков, которые начнут на этой инфраструктуре строить. В текущих реалиях, по крайней мере, приходится быть реалистами и самим строить на своей инфраструктуре какой-то проект, какой-то продукт, который уже можно состоятельно продавать пользователям.

(00:53:44) Евгений Пономарев: Да, это классическая история: все хотят строить платформы. Люди-инженеры любят строить платформу, чтобы она была большой, подходила всем, и все сами что-нибудь поверх неё настроили. Такой нарратив среди криптобилдеров много лет был. Мы увидели, что появилась куча Layer 1 и Layer 2 — абсолютно пустых чейнов, потому что туда прибегает ликвидность поспекулировать и потом убегает: нет дифференциатора или юз-кейса, который они уникально решают. С DePIN-ами, наверное, то же самое. Токенами можно засубсидировать толпу людей, они накрутят данных или сервисов, но это надо кому-то продать. Иначе, когда спекуляционное value токена исчезнет и нет покупателя, который приносит revenue системе, почему эта система будет кому-то нужна и интересна? Почему люди продолжат предоставлять свои услуги в эту систему? Конечно, ты должен строить продукт в первую очередь, а во вторую — у краудсорса собирать данные или сервисы, необходимые для этого продукта.

(00:55:19) Александр Селезнев: Мне ещё показалось интересным в этой главе, что в контексте того, что в 2025 году медианный перформанс крипто-токена был что-то типа минус 79%, у DePIN-протоколов не лучше, а даже почти всегда хуже. Достаточно любопытно, что в этой части доклада они говорят: зато, в отличие от большой части криптопроектов, у DePIN-проектов есть некоторый floor, некоторая фундаментальная обоснованность. Они генерят revenue, на самом деле. И это revenue даже видно он-чейн. Они говорят, что это новый нарратив: on-chain revenue всё более прозрачно делает DePIN-протоколы. Таким образом DePIN-протоколы выгодно отличаются от большого количества прочих криптопротоколов тем, что они связаны с реальным миром, действительно оказывают сервисы, и у них есть юзербейс, который платит за сервис, а не за возможность проспекулировать токеном протокола или другими токенами. Мне показалось, что это достаточно любопытная смена риторики.

(00:56:48) Сергей Тихомиров: Да, здесь авторы ещё делают упор. В параграфе про on-chain revenue они подчёркивают: когда рисуем эти графики, смотрим на on-chain revenue, а есть ещё и off-chain revenue, потому что у этих организаций какие-то свои сделки с кем-то ещё на какие-то суммы. Поскольку это всё непрозрачно, неверифицируемо и подвержено манипуляциям, мы эту информацию дисконтируем и смотрим только на on-chain.

(00:57:16) Евгений Пономарев: Здесь много разных компонентов. Мы, наверное, как раз являемся DePIN-проектом и попали в ту самую историю: тренд с токеном за прошлый год всё там укаталось очень сильно. Мы стараемся двигать нарратив о том, что прозрачный revenue лучше, чем непрозрачный. Есть предположение, что это в целом более сильная рыночная позиция. С точки зрения инвестора интереснее проект, который понятно, как работает, где видно, кто кому чего платит, откуда берётся revenue и как оно проходит, сколько зарабатывает протокол. В DeFi, например, это достаточно прозрачно: если разбираешься в конкретном DeFi-протоколе, ты тоже видишь прозрачное revenue. И в инфраструктурных проектах так должно быть. Но там действительно много нюансов. Если мы нашли кастомера, который хочет слать нам в евро на банковский счёт раз в месяц по инвойсу и заморачиваться с криптой не будет, почему мы должны ему отказать? Мы сами эти евро сконвертируем, переложим, и они появятся он-чейн от имени нашей компании, потому что нужна компания, которая на свой счёт примет деньги от клиента. Поэтому появляется off-chain revenue, и у некоторых проектов это основная часть или даже сто процентов revenue — off-chain revenue. Здесь не упомянут, например, проект Aethir, GPU-агрегатор; не знаю, его больше относят к AI или DePIN — как хотите, но суть в том, что их бизнес состоит в перепродаже GPU: они арендуют в одном месте, продают клиенту в другом. Они клеймят очень большие revenue, что-то больше ста миллионов якобы за прошлый год. Никто не знает, правда это или нет, потому что это не на чейне. Это такой дисконт. С другой стороны, большинство их кастомеров на чейн бы не загнали: это не Web3-ные кастомеры, крипту не хотят трогать. Поэтому двойственность: мы вроде хотим прозрачности и чтобы всё шло через чейн, а по факту, если клиенты сервиса — не Web3-native компании или люди, а у DePIN чаще всего энтерпрайзы, возникает вопрос, во-первых, нужно ли гонять деньги через чейн, а во-вторых, а нужно ли гонять деньги через чейн, если можно не гонять.

(01:00:18) Сергей Тихомиров: По твоим представлениям, по твоей информации, какие энтерпрайзы приходят к DePIN-ам? Что им нужно и почему они это не могут получить в более традиционном сетапе?

(01:00:30) Евгений Пономарев: Это зависит от конкретного проекта: тут сильно разные проекты, которые делают сильно разные продукты. Мы сидим в compute и точно так же продаём и сервера, и GPU и так далее. Основные клиенты на GPU — это либо AI-компании одни или другие; сейчас почти все уже стали AI-компаниями. Либо компании, которые делают инфраструктуру для AI: они у нас могут брать GPU, а своим клиентам продавать inference. Либо компаниям надо модельку натренировать — возьмут GPU на какой-то период, натренируют и отдадут. Серверы арендуют подо всё в интернете, всё на серверах, и поэтому наши клиенты — классические клиенты клауда. В других DePIN-проектах, например Hivemapper, они собирают данные с dashcams — это камеры, которые можно повесить в машину и собирать данные о панорамах, пока ездишь по городу. Они продают это компаниям, которые делают автономные машины: им нужны карты, чтобы тренировать машину на виртуальной местности, и похожим AI-конторам. Понятно, что все эти клиенты не из Web3. Точно так же пересекается и у нас: проект Grass и подобные собирают данные от пользователей, упаковывают их в датасет и продают AI-лабам и компаниям для обучения моделей.

(01:02:31) Сергей Тихомиров: Листаю доклад, пытаюсь глазом зацепиться за что-то, что можно дальше обсудить. Натыкаюсь на перечисление проектов: такой-то проект делает вот это, другой — вот это, ещё есть вот этот, и он делает вот то. Мне кажется, мы тоже на это бомбили в одном из предыдущих выпусков: когда не расставлены акценты, не подчёркнуто, на что обратить внимание, это выглядит как перечисление выжимок из пресс-релизов, и даже не очень понятно, что с этим сказать. Не будешь же вслух читать это всё.

(01:03:10) Александр Селезнев: Прикольным показалось, что они упоминают… Сейчас придумаю, как по-русски сказать. Упор на регуляторную прозрачность касательно того, как DePIN-протоколам себя вести и чувствовать себя со своими токенами: оплата происходит в токенах, люди вынуждены покупать токены и так далее. Это ценная бумага должна быть по закону США или нет? Какие должны применяться к DePIN-протоколам требования к той же прозрачности? Я одновременно несколько докладов читал, поэтому боюсь, что сейчас что-то из другого доклада скажу. Не помню, упоминается ли здесь Clarity Act. Так или иначе, Clarity Act, если не упоминается, точно где-то рядом должен быть. Сейчас в США большая регуляторная работа, и, насколько я понимаю, чем прозрачнее правила игры для DePIN-стартапов и DePIN-проектов, тем меньше рисков берут на себя фаундеры и тем меньше рисков берут люди, которые дают деньги этим проектам и пользуются ими. Для индустрии это очень хорошо. В этом году было несколько положительных сигналов от SEC. В нюансы американских юридических тонкостей вдаваться не буду, потому что не очень хорошо в них разбираюсь, но это подаётся как большой повод для оптимизма для всей DePIN-индустрии. Мне кажется, это вообще для всей криптоиндустрии применимо: чем прозрачнее правила игры, тем менее страшно в игру играть. Кстати, Женя, ты как раз представляешь проект с токеном, и ты, по мнению авторов доклада, должен был в этом году начать крепче спать. Скажи, стало крепче спаться или нет?

(01:05:11) Евгений Пономарев: Крипта всегда была серой зоной, и при Байдене всё как-то шло не в ту сторону. С Трампом и этой некой легализацией крипты все достаточно сильно расслабились. No Action Letters SEC по двум DePIN-проектам как раз вносят ясность: если вы выпускаете крипто-токен, связанный с каким-то физическим сервисом — продажей или арендой вычислительных мощностей, хранения энергии, сетевого трафика или ещё какой-то функциональности, связанной с чем-то физическим, серверами, девайсами и тому подобным, то SEC, вероятно, не будет рассматривать этот токен как security. Все же пытаются сделать так, чтобы их токен не был security, потому что это сильно усложняет, как ты должен токен рекламировать, кому продавать, кто может покупать, как именно могут засудить тебя или друг друга. Там тоже есть странные аспекты всей этой истории. В этом смысле no action letters действительно облегчили жизнь именно DePIN-сектора. Нужно понимать, насколько я понимаю то, что они пишут: если, например, Uber завтра выпустит токен — компания Uber централизованная — то в целом это тоже может считаться DePIN, потому что есть токен, и он как-то связан с сервисами. Должна быть связь, не просто выпустили как акцию: какая-то связь — может, что-нибудь оплатить, или если постейкал, тебе Uber Pass на месяц дают, что-нибудь такое, то, вероятно, это будет не security. С большими корпорациями иногда бывают отдельные случаи, как с TON в какой-то момент.

(01:07:31) Александр Селезнев: А что такое no action letter?

(01:07:34) Евгений Пономарев: Я точно не юрист и идеально тут не отвечу. Вкратце это означает, что мы вас не будем судить и не будем продолжать производство по делу против вас. Там сидят люди, которые смотрят на рынок и видят, как другие люди, потенциально законодательство вокруг того, как мы разрешаем пользоваться финансовой сферой. Если они это видят, они начинают исследовать определённые проекты и собирать своё мнение. Если их мнение состоит в том, что этот проект — security, его нужно признать security, или что есть ещё какие-то нарушения, дальше они идут в суд и судятся. Они выигрывали суды у всяких других проектов. Если посмотреть, у кого они выигрывали, это был откровенный скам и пирамиды. У меня память короткая, но я не помню, чтобы они создали кому-то из крупных проектов огромную нерешаемую проблему. Вроде всё, что происходило, решалось раньше. Я помню что-то с Uniswap, что-то с Filecoin, такие истории, но там вроде всё решилось. Здесь они сказали: мы изучили этот сектор, у нас прецедентное право, есть прецедент, что проекты с такой структурой бизнеса мы не считаем security.

(01:09:06) Александр Селезнев: Кстати, преследования в отношении Uniswap и ещё нескольких протоколов как раз закончились благодаря приходу Трампа. Новая метла по-новому метёт. Может быть, на следующий срок изберут демократического президента, и всё продолжится.

(01:09:24) Евгений Пономарев: Вполне может быть. Ветер меняет направление каждые четыре года, и это, конечно, не даёт скучать никому.

(01:09:34) Александр Селезнев: От себя скажу, что здесь действительно сложно за что-то зацепиться: как мне кажется, значительная часть информации пересекается с предыдущей частью. DePIN и DeAI сейчас близки как никогда, и даже если смотреть по ключевым темам, которые в начале главы вынесены, AI несколько раз вспоминается.

(01:09:59) Сергей Тихомиров: Это несколько напомнило мне наше рассуждение, или моё, по крайней мере: словосочетание real world assets звучит максимально широко, а на практике означает более-менее US Treasuries — я упрощаю для юмористического эффекта. DePIN тоже звучит максимально широко, а по сути означает рынок GPU. Понятно, что не только: в докладе упоминаются проекты про энергетику, что-то солнечное, батареи. Но мне кажется, большая часть соответствующих глав посвящена рынку compute в разном разрезе.

(01:10:32) Евгений Пономарев: Тут есть интересный факт. Здесь упомянуты годовые revenue разных проектов. Hivemapper, который мы упоминали, — у него 2 миллиона долларов годового revenue. Geodnet собирает геоданные, у них 5 миллионов revenue. Они здесь названы самыми большими из перечисленных по on-chain revenue. Я не знаю, почему здесь нет, например, Akash — они делают compute, перешли в GPU. Возможно, потому что он у них попадает в DeAI, но там тоже пара-тройка миллионов on-chain revenue. В целом выбранные сегменты в сумме выглядят очень маленькими по масштабу по сравнению с тем, что происходит в AI и на рынке GPU. Дальше идёт InfraFi. Мне хочется отметить аспект: они приводят пример главного, наверное, проекта в InfraFi — USD.AI. Он практически занимается тем, что даёт капитал взаймы тем, кто хочет зарабатывать на GPU. Есть провайдеры или компании, которым нужны GPU, чтобы обучать модели или запускать инференс. Они могут пойти занять деньги в банке, но если они не в той юрисдикции, или ключевая ставка не там, или ещё куча вопросов, они могут по сути взять взаймы под эти GPU. Я немного теряюсь в деталях, как именно у них работает модель, но, по-моему, получается что-то вроде лизинга: компании, которой нужны GPU, платят протоколу interest по времени. Фактически GPU владеет протокол, и компания получает эти GPU в кредит. Ликвидность предоставляет кто угодно, всё обёрнуто в стейблкоин, который зарабатывает свой APR за счёт платежей GPU-компаний — компаний, которые дальше пользуются GPU, сдают их в аренду или сами ими пользуются.

(01:13:03) Сергей Тихомиров: Наверное, стоит упомянуть термин из одной из предыдущих глав: они это называли exogenous yield — в том смысле, что стейблкоины могут приносить процентный доход не только за счёт ставки treasuries, которые лежат у выпускающей организации, но и за счёт кредитования организаций и получения процентных платежей от них.

(01:13:26) Евгений Пономарев: Да, я думаю, это как раз один из примеров: ты можешь, не покупая никакие активы в AI, просто держать капитал в этих стейблкоинах и получать yield за счёт AI-доходов, а доходы приходят именно от этой схемы с GPU в кредит. В целом схема интересная, у них там написан приличный TVL, но деталей я о них не знаю. Ещё здесь часть про Compute GPU Perps, то есть фьючерсы. Мы у себя тоже думали про финансовые инструменты поверх железа или compute, про токенизацию compute — где есть интересные opportunity, извините, по-русски только не получается. Тоже думали про фьючерсы, но не поняли до конца, будет ли это работать. С фьючерсами на compute такая штука: теоретически кажется интересно. У тебя есть компания, которая хочет купить определённый compute. Его можно делить по моделям GPU — H100, H200, которые выдают определённый перформанс. Сегодня на рынке он стоит, допустим, 2 доллара в час. Потом все бросились арендовать такие модели, они исчезают с рынка, и цена в моменте дорожает. Если ты купил фьючерс, ты можешь исполнить его по более низкой цене. Весь вопрос в том, как именно ты будешь его исполнять: нужны очень ответственные провайдеры, которые точно-точно дадут тебе этот compute. Либо фьючерс будет работать только в рамках платформы, которая агрегирует провайдеров и определённым образом их оценивает и заменит провайдера для клиента, если провайдер не сможет выдать compute, когда клиент этого потребует. Мы пока движемся в сторону compute-кредитов. Это похоже на фьючерсы, но работает немного по-другому: можно заранее купить аллокацию на compute и заредимить её позже. Мы делаем так, чтобы аллокация была публично торгуемой, но заредимить её ты всегда можешь по… Грубо говоря, ты всегда можешь заредимить как один доллар compute ту штуку, которую на рынке в какой-то момент можешь купить дешевле по определённой причине. Для тебя есть мотивация: если планируешь бюджет заранее и хочешь в будущем сэкономить, чуть заранее зарезервировать за собой бюджет — определённый compute, который заредимишь в будущем. Но там много проблем: будут возникать bottleneck, когда всё железо занято, а клиент хочет заредимить — что тогда делать? Много вопросов, но в целом интересная штука — токенизация GPU compute, потому что он достаточно типизируемый, его можно делить по категориям. Хотя и там много деталей: даже внутри одного типа, когда говоришь, что у тебя compute типа H100, могут быть очень разные физические сервера с разными процессорами, скоростью памяти и т. д., с одинаковой GPU-моделью, которые дают разный перформанс. И вопрос, чего хочет клиент и будет ли он удовлетворён, если держит фьючерс на определённую модель и хочет его исполнить.

(01:17:20) Сергей Тихомиров: Очень интересно. Я как раз про себя размышлял и хотел тебя спросить. Частично ты уже ответил. В чём именно измеряется единица compute? С одной стороны странно мерить её в долларах — это понятие не связано напрямую с вычислениями. А если мерить в каких-то гига… Хочется сказать гигагерцах, но тоже не то. В общем, в количестве циклов, которые машина прокрутит — тоже вопрос, какая машина и как именно. Может быть, есть какие-то бенчмарки на этот предмет? Может, это как-то нормировать на бенчмарк, что вот там…

(01:18:04) Евгений Пономарев: Есть какое-то сочетание бенчмарков, но задачи, которые ты на этих GPU будешь запускать, тоже отличаются. Мы на текущий момент не придумали уникальную метрику, по которой это всё можно типизировать. Понятно, что метрики и бенчмарки есть: можешь мерить в терафлопсах, грубо говоря, в операциях с плавающей…

(01:18:32) Сергей Тихомиров: Я искал слово «флопс» и забыл его.

(01:18:35) Евгений Пономарев: Но это всё равно не описывает целиком тот объект compute, который ты арендуешь или хочешь получить. Сейчас он описывается на уровне конфигурации железа и того, что люди знают: на определённой конфигурации нужные им бенчмарки показывают определённые значения, а если другой процессор — похуже будет. В целом весь GPU-рынок сейчас работает вручную. Есть on-demand рынок, где ты можешь за 2 доллара где-нибудь арендовать инстанс на несколько часов. Но все большие капиталы — в reserved instances: компании хотят много дорогих GPU на несколько месяцев, чтобы сделать большие задачи. Там обычная торговля: у нас такое железо — ну ладно, давайте на 5 центов дешевле в час. Пока не совсем понятно, получится ли что-то с этими фьючерсами, но поле интересное.

(01:19:41) Сергей Тихомиров: В большой степени темы повторяются с тем, что уже упоминалось, но давайте пробежимся. Упоминаются рынки предсказаний в очередной раз, упоминается то, что в одном из предыдущих докладов называлось DeSoc — социальные сети. Как я понял, одна из основных мыслей авторов этой главы в том, что время консюмерских приложений пришло, казалось бы, действительно. Но я так читаю: разные аспекты нашей крипто-вселенной уже входят или плотно вошли в обиход людей, в принципе далёких от нашей индустрии. Те же рынки предсказаний, те же мемкоины — и всё это потрясающе. Впрочем, авторы в подглаве про мемкоины пишут, что с точки зрения курсов не всё так радостно: суперцикл закончился. Дальше для меня, как для человека, не погружённого в мемкоины, была совершенно новая тема. Оказывается, есть NFT-проекты, и они выпускают свои токены. Авторы доклада рассуждают, что это приводит к проблемам: вместо того чтобы концентрировать внимание и капитал на одной вещи, человек, который хочет вложиться в этот мем в широком смысле, не понимает, что ему покупать — NFT или соответствующий NFT токен, или коллекцию из разных NFT. По мнению авторов, поскольку внимание и капитал так распыляются, отчасти поэтому у нас всё и упало. Пишут авторы доклада — я понятия не имею, что эти слова означают. Допустим, пользователь хочет получить exposure к Remilio. Он будет покупать Milady, или CULT, или вторичную коллекцию вроде Redacted Remilio Babies?

(01:21:51) Александр Селезнев: Хочется иногда превратиться в человека, у которого такие проблемы. Что ему купить?

(01:21:58) Сергей Тихомиров: Упоминается стандарт ERC-404 как потенциальное решение этой проблемы.

(01:22:02) Евгений Пономарев: Да, я думаю, речь про какие-то вторичные финансовые инструменты поверх NFT — или я ошибаюсь? Про то, чтобы под залог NFT получить что-нибудь другое, потратить где-нибудь ещё и там заработать какой-то yield. Наверное, об этом.

(01:22:25) Сергей Тихомиров: Возможно, отчасти, но не совсем. Я сейчас прочитаю близко к тексту, переводя на ходу: мемкоины и NFT соревновались друг с другом и таким образом вредили друг другу. Самый понятный пример, пишут авторы доклада, — волна NFT-коллекций, которые в конце года запускали свои собственные токены. Например, Milady и токен CULT, Pudgy Penguins и токен PENGU, Azuki и токен ANIME. Зловещая пауза в эфире.

(01:23:00) Евгений Пономарев: По-моему, речь о том, что людей соскамили своими NFT, но денег оказалось мало, и еще соскамили своими токенами, потому что жадны все эти люди, выпускающие токены и NFT.

(01:23:17) Сергей Тихомиров: В следующем параграфе приводится изменение курса соответствующих NFT и соответствующих токенов, там цифры вроде минус 86%, минус 96%, минус 87%. На этом фоне минус 61% у токена PENGU кажется даже неплохим результатом.

(01:23:34) Александр Селезнев: Нет, я тоже хотел сказать, что минус 80% в среднем по крипте в целом — не так уж и плохо.

(01:23:43) Евгений Пономарев: Точно неплохо. Это хороший результат. Почти стейблкоин.

(01:23:47) Александр Селезнев: Я просмотрел сейчас тезисы из этой главы и понял, что в целом части из этого мы уже обсуждали: это рынки предсказаний, а часть — скорее объекты для шуток, мемкоины и NFT. Мне было бы интересно сейчас спросить Сергея, что в этой главе они рассказывают про децентрализованные социальные сети. Потому что в моем окружении появилось ощущение, что там следующая альфа. В общем, что надо делать? Надо всем все бросать. Бросать стейблкоины. Стейблкоины уже поздно. А теперь надо делать децентрализованные социальные сети. Потому что недавно что произошло? MetaMask купил Lens, а кто-то другой купил Farcaster. И в общем это какой-то знак, что надо срочно что-то пилить в связи с этим Facebook. Сереж, что там говорится в докладе на эту тему?

(01:24:56) Сергей Тихомиров: Я сейчас перечитываю доклад. Подчеркнутое предложение, которое я сделал еще в ушедшем году: с одной стороны, авторы пишут, что в прошлых наших докладах мы говорили про DeSoc с философской точки зрения. Но теперь мы, пишут авторы доклада, становимся большими прагматиками и решили термин DeSoc вообще отправить в закат — retiring DeSoc term entirely. Потому что децентрализация, как они пишут, не достигла product-market fit. Но вместе с тем далее они отмечают, что проекты, которые претендуют на успех в этой области, должны сделать крипто-социальную платформу, которая будет максимально addictive, то есть вызывать привыкание, как, мне кажется, и все платформы пытаются сделать, а также полностью финансиализировать ваш социальный опыт. Звучит несколько дистопично, но давайте продолжим. Два проекта, которые авторы более-менее подробно обозревают в этом ключе, — Pump.fun и Zora. Pump.fun мы знаем как проект для запуска мемкоинов, про который мы много говорили год назад, когда на Solana выстрелили мемкоины. Многие из них запускались через Pump.fun. Оказывается, в ушедшем году Pump.fun решил попробовать свои силы в стриминге и запустил стриминговую платформу, где стримеры могли, видимо, как-то зарабатывать токены. Но успех этого проекта был довольно короток, и как только спекуляция стихла, авторы доклада пишут, там активность затухла. А вот проект, где активность не так сильно затухла и даже растет, — Zora. Zora — это тоже социальная сеть, где все финансиализировано, где у всего есть свой токен: каждый пост, каждый креатор и вообще все на свете. Все можно покупать и продавать. Они забросили свой собственный L2 и интегрировались на Base как на платформу, где это все работает. Авторы доклада, сравнивая эти два проекта, делают ставку на Zora — и потому что она интегрирована с Base, и потому что, сейчас я немного от себя пересказываю, но мое понимание такое: Pump.fun, мол, строил свои механики вокруг Solana и токена SOL, и как будто ценность, которую этот проект порождал, перетекала в SOL, а не аккумулировалась в самом проекте. Тогда как у Zora вроде и собственный токен, и все хитро устроено с криптоэкономической точки зрения: и у каждого креатора есть свой токен, чуть ли не у каждого поста, но вместе с тем они все завязаны на токен Zora, так что так называемый value capture, простите мой английский, все равно перетекает в токен Zora, а не утекает куда-то вовне.

(01:28:00) Александр Селезнев: Там, кажется, они торгуются к этой Zora, и поэтому, если ты хочешь купить токен creator, ты должен сперва купить токен Zora или одновременно купить токен Zora. Какая-то такая история: они строго связаны, без Zora не обойтись.

(01:28:12) Сергей Тихомиров: В общем, в этом контексте авторы возлагают надежды на Zora и говорят, что Zora — это пример application money model, то есть когда приложение делает собственные деньги, и эта монета аккумулирует в себе ценность, которую создает платформа. Возникло ли у вас желание купить токен Zora или стать креатором и продать свой токен кому-нибудь?

(01:28:37) Евгений Пономарев: Я единственное помню: когда Pump.fun запускал этих стримеров, там была кринжовая история — очень быстро стримеры стали творить какие-то страшные богомерзкие вещи и были готовы на все, лишь бы им денег накидали. Там что-то прям невероятное происходило. Кажется, эта штука может работать, но нужна хорошая модерация. И в целом, конечно, концептуально creators coin — много мы итераций этих сервисов видели. Так что пожелаем удачи им всем не сгинуть, как случилось с предыдущими поколениями, типа BitClout, если помните, или социальных сетей типа Golos, если помните.

(01:29:34) Александр Селезнев: Мне вспомнился Spankchain.

(01:29:36) Евгений Пономарев: Да, и такое было. Видно, что люди не устают в какой-то новой форме эти штуки делать. Наверное, действительно в какой-то момент, как случилось с Polymarket, найдется правильная конфигурация, и оно может заработать. В целом это же такой же гемблинг, как и все остальное: купить акции какого-нибудь стримера, пока он еще не сильно популярный, и продать их, когда он на хайпе.

(01:30:11) Александр Селезнев: Я вспомнил, как в свое время я вступил в контакт с сообществом «ШКЯ», когда там было порядка 300 участников. И вот если бы я тогда мог прикупить токен, я бы сейчас, может быть, на Polymarket ставил, не знаю. Вообще, давайте так: я скажу, что у меня на душе. Женя сейчас упомянул, что основатели этих проектов не устают из раза в раз, под разными углами и в разные упаковки, упаковывая эту идею, продавать этот продукт в надежде, что рано или поздно выстрелит. За последние 10 лет я лично видел, наверное, четыре итерации этих историй с децентрализованными социальными сетями. Я должен сказать, что, может быть, у меня нет той легкой социопатии фаундерской, которая должна быть у фаундера, чтобы верить в то, чтобы одно и то же делать: оно три раза уже провалилось — «нет, мы еще раз сделаем». Я просто не понимаю, откуда люди берут в себе уверенность в том, что «у меня-то теперь получится».

(01:31:43) Евгений Пономарев: Слушай, посмотри на меня: мы computing восемь лет делаем. Но у нас же получится когда-нибудь.

(01:31:50) Александр Селезнев: Дай бог.

(01:31:51) Сергей Тихомиров: Я упомяну, может быть, последнюю подглаву, чтобы уже постепенно подводить итог, где авторы пишут про экзотические real-world assets. В частности, упоминается такая вещь, как gacha-style pack openings. Вы знаете, что такое гача? Пойду погуглю прямо сейчас. I googled it for you. Гача-игра — это жанр компьютерных игр с механикой гасяпона или гача, капсульного торгового автомата. Идея в том, что ты покупаешь что-то непонятное, кота в мешке, потом открываешь, а там какая-то штуковина, какой-то приз. Элемент неожиданности привлекает людей и заставляет их такие штуки покупать. А гасяпон, открываю я статью на Википедии про этот элемент японской культуры, — это японские игрушки в яйцеобразных пластиковых упаковках. Я понял, что это же по сути киндер-сюрприз. Кто из нас не коллекционировал фигурки из киндер-сюрприза в детстве? Это просто пахнуло пабликом: вы выросли в 90-е. Если, конечно, у людей развлечения… Они эту механику принесли на блокчейн. Авторами доклада упоминаются множество маркетплейсов, которые торгуют такого рода вещами: что-то покупаешь, раскрываешь, а там что-то лежит внутри. Такого рода игры, онлайн-гача, пишут авторы доклада, находят сильный product-market fit.

(01:33:09) Александр Селезнев: Но это же по сути гемблинг. У меня ощущение, что я сам этим всем не увлекаюсь, но где-то на периферии сознания было ощущение, что это что-то связанное с гэмблом. Там, где люди в слоты играют, по сути то же самое: нажимаешь на кнопку, у тебя рандомные события происходят. Где-то на похожих сайтах были такие игры — «Открой сундук» или что-то такое. Какая-то гембла для геймеров: там, кажется, скин можно было себе таким образом открыть. Почему-то у меня ощущение, что эта идея уже очень-очень старая.

(01:33:58) Евгений Пономарев: Здесь это приведено в контексте RWA. Я думаю, ты все-таки можешь эти on-chain ассеты заредимить в какой-то физический предмет. То есть это больше про collectibles, про собирание карточек: у тебя есть редкие карточки или редкие игрушки в киндер-сюрпризе. Иначе это не RWA — иначе что здесь real?

(01:34:21) Сергей Тихомиров: Я так понимаю, там NFT внутри. Ты покупаешь коробочку с NFT, открываешь, а там NFT лежит. Это не то, что физическая игрушка тебе пришлется на почту или что-то в этом духе.

(01:34:42) Евгений Пономарев: А, может быть, тогда наоборот.

(01:34:46) Сергей Тихомиров: Даже авторы доклада пишут, что в отличие от традиционных гача-игр, которые ограничены медленной физической доставкой карточек и неликвидными вторичными рынками, соответствующие ончейн-игры дают практически мгновенную ликвидность: открыл коробочку, увидел NFT, не понравилось — продал. Что только люди не придумают.

(01:35:12) Евгений Пономарев: Но на этих сайтах с покемон-карточками, например, по картинке всё выглядит как 3D-модель настоящей карточки, и создаётся впечатление, что где-то есть настоящая карточка. Мне совершенно непонятно, что с ней происходит, когда NFT продано. Наверное, тут не хватает экспертизы в гемблинге.

(01:35:36) Александр Селезнев: Я подумал о том, что мы сейчас сидим и обсуждаем — не знаю даже, как это назвать, — и вспомнил, что год назад мы сидели и обсуждали Fartcoin. Примерно такие же чувства я тогда испытывал. Пока вы это обсуждали, я пошёл на CoinMarketCap посмотреть, как Fartcoin перформил в этом году. Оказалось, что по меркам общей крипты он не так плохо: всего лишь минус 78%. Год назад Fartcoin была вполне неплохой инвестицией.

(01:35:59) Сергей Тихомиров: Особенно если ты захеджировался на Polymarket.

(01:36:01) Сергей Тихомиров: Двигаясь к завершению, тут формально ещё две главы — просто упомяну их быстро. Мне кажется, смешно: редакторское усердие прямо заметно. В следующей главе авторы как-то неожиданно делают заход: «Мы придумали фреймворк, как оценивать L2 и их долгосрочный импакт». Выписали семь колонн disruption: прозрачность, customizability, долгосрочное мышление, open-sourceness и ещё несколько факторов. Семь факторов всего. Популярные L2 они оценили по этим факторам, вывели агрегированную метрику, и по ней Arbitrum One на первом месте с 70 баллами, потом Base — 67, OP Mainnet — 58. Как будто никто не просил, но мы решили выкатить метрику про разные L2. Когда я подробнее посмотрел на картинки, у Base по какой-то причине одна из характеристик, governance regulation, стоит в ноль. Мне кажется, это абсурд и ошибка: какой-то скрипт отработал неправильно. У Base, кажется, с регуляцией всё должно быть хорошо, поэтому доверие ко всем остальным цифрам у меня сразу упало почти до нуля. Если Base пересчитать с ненулевым значением в этой категории, он, скорее всего, выйдет на первое место. Кого ещё они посчитали странным методом — я не понял. Зачем? Почему?

(01:37:57) Александр Селезнев: Я думаю, они просто шилят какой-то свой продукт, вероятно, или это предшилинг такой предварительный. Давайте, наверное, не будем особо зацикливаться на этом.

(01:38:08) Сергей Тихомиров: Да. Дальше идёт глава про alumni-тезис: отдельные авторы, которые, видимо, раньше были связаны с Messari, а теперь работают где-то ещё, пишут про свой взгляд на индустрию. Это я уже прочитал довольно по диагонали. Ключевые слова те же: «Рынки предсказаний», TradFi, RWA, перпы, покемон-карты. Как будто это интересно в большей степени личным знакомым этих людей, чем случайным читателям. Обозрели.

(01:38:52) Александр Селезнев: Господа, поздравляю нас. Мы это сделали. Сколько там? 350 страниц впечатляющего контента. Думаю, пора начинать задумываться о том, чтобы уже самим эти отчёты писать.

(01:39:09) Сергей Тихомиров: Скоро реально писать отчёты, а ещё автоматически генерировать подкасты по этим отчётам — и мы уже станем ненужными. В 2027 году сингулярность же обещали, так что, возможно, это последние деньки с живыми ведущими и гостями.

(01:39:23) Александр Селезнев: Ты имеешь в виду живыми, а не мёртвыми — что терминаторы скоро начнут нас уничтожать?

(01:39:28) Сергей Тихомиров: Не заменёнными искусственным интеллектом.

(01:39:30) Александр Селезнев: Большое спасибо, Женя, что сегодня к нам присоединился. Если тебе сейчас есть что сказать или прорекламировать про Fluence или про тебя лично, мы просто обязаны дать тебе площадку — на любые темы, которые не противоречат законодательству Российской Федерации.

(01:39:48) Евгений Пономарев: И никакому другому законодательству тоже.

(01:39:49) Александр Селезнев: Желательно Соединённых Штатов тоже.

(01:39:51) Евгений Пономарев: Нет, наверное, мне нечего добавить. Спасибо большое, что позвали. Очень интересно. Сам я, наверное, никогда так детально это не прочитал бы, если бы не наша прекрасная дискуссия. Ты нас уже порекламировал — спасибо. Думаю, можно на этом заканчивать.

(01:40:20) Александр Селезнев: Слушай, в качестве эпилога скажи: как у тебя в целом ощущение, насколько то, что мы сейчас обозрели, совпадает с тем, куда было направлено конкретно твоё внимание? Когда мы прошлый выпуск делали с Лёхой про DeFi и прочие истории, он сказал, что зацикленность авторов на некоторых моментах его удивила: было ощущение, что они, в кавычках, шилят свои мешки или мешки крупных клиентов. Как у тебя? Мы в целом говорили о том, что реально интересно людям, или мы сейчас чьи-то мешки шилили?

(01:41:04) Евгений Пономарев: Я думаю, в крипте есть general-проблема: интерес людей связан со спекулятивными оценками активов. Там, где номинально большой рост или большие цифры капитализации, там массовый интерес. А есть интерес специалистов в отдельных областях, которые могут десятилетиями заниматься скучной темой — и в целом больше никому, кроме них, это неинтересно. Иногда это потом «стреляет» и превращается в большой рынок, иногда нет. Мне лично интересно смотреть на DePIN, DeAI. С другой стороны, у большинства проектов пока очень маленькие масштабы — небольшие проекты, как какой-нибудь SaaS в нормальном мире. Часто рыночные оценки в крипте не отражают их настоящего масштаба: они на самом деле сильно меньше. Сейчас в контексте AI, почему мы так много говорим про AI и GPU: с точки зрения массовости рынка, применения таланта и внимания множества людей всё смещается — внимание ушло в AI, в том числе из крипты. Рынок GPU, AI-моделей, open-source моделей — там много происходит, но большинству этого крипта не нужна. Грустное наблюдение для криптонов. Если ты всё время сидишь в пузыре крипты, кажется, что она нужна и там, и здесь, и для таких юз-кейсов, и для таких. По факту AI прекрасно двигает огромные рынки, совершенно не связанные с криптой, и без крипты продолжит это делать. Где-то пересекается чуть-чуть — вот это пересечение мы и увидели. В основном не пересекается.

(01:43:18) Александр Селезнев: Я ещё где-то видел мнение, что AI сейчас выгодно отличается от крипты тем, что чтобы заанбордиться в AI и как пользователь, и как разработчик, тебе гораздо меньше нужно знать и освоить, чем чтобы заанбордиться в крипту на примерно том же уровне. Действительно, в крипте нужно очень круто шарить во многих вещах, чтобы начать получать от неё пользу. Мы уже привыкли, что чтобы на сети Tron за деньги послать, нужно ещё и TRX где-то взять, бриджануть с другой сети и так далее. Для человека далёкого это чудовищная боль, сравнимая, наверное, со смертью от сжигания. А чтобы начать пользоваться Claude Code, наверное, не нужен даже головной мозг — достаточно спинного. Мне кажется, эта разница сейчас очень роляет.

(01:44:26) Евгений Пономарев: Тут важно сравнивать яблоки с апельсинами. Есть валюты и сервисы, которые абстрагируют от тебя кучу всего: ты просто заходишь и шлёшь пять долларов другому человеку. Что под капотом — куча крипты, блокчейнов, бриджей, — ты не знаешь, и как консюмер ты этим пользуешься, так же как ChatGPT. В крипте, на моё мнение, наверное, не уникальное, долгие годы именно регуляторика и сама тема «крипта — это финансы и деньги» тормозили развитие и не дали так легко добиться уровня абстракции для масс, чтобы всем было легко и понятно. Регуляторика сопротивлялась и продолжает сопротивляться. Понятно, по каким причинам, но индустрия такая.

(01:45:25) Александр Селезнев: Спасибо за это лирическое отступление. Также хочу поблагодарить всех, кто был с нами на протяжении всего обзора Messari. Спасибо вам, дорогие слушатели. Подписывайтесь на нас на всех платформах, подкаст-платформах, в Телеграме, на YouTube. Заходите в наш чат. И большое спасибо ещё раз нашим спонсорам. Это Zerion, Enterprise Grade Web3 API. Я сейчас ни одного русского слова не сказал. Fluence, децентрализованная облачная платформа. Acki Nacki, самый быстрый блокчейн из возможных. И 1inch, ведущая экосистема DeFi. Всем спасибо. Всех в последний раз с Новым годом.