Наступив період штучного інтелекту, чи мають веб3-стартапери переходити на AI?

«Ви виростили раків?» Останнім часом багато Web3-учасників так вітаються — майже кожен другий.

На початку 2026 року, після того як китайський новорічний телемарафон з роботами зірвав усі аплодисменти, нове покоління AI-агентів, представлене OpenClaw, стало новою іграшкою для технологічної спільноти. Хтось використовує AI для обслуговування клієнтів, хтось пише код, а деякі вже намагаються створити цілі “цифрові команди” за допомогою агентів. Останнім часом у різних інтернет-ресурсах активно обговорюється концепція “одинока компанія” — коли один людина через AI-робочий процес може виконувати завдання, раніше доступні лише команді.

Звісно, у Web3 також не сидять склавши руки. Якщо уважно стежити за галузевими медіа, можна помітити, що багато проектів починають будувати навколо AI-агентів. Деякі досліджують, як агент може безпосередньо викликати активи або смарт-контракти в блокчейні, інші працюють над платіжними системами, ідентифікацією або фінансовою інфраструктурою. Обговорюється “екосистема агентів”, щоб AI міг брати участь у мережі як користувач, а ще з’являються заклики до “Web4.0” — нової ери інтернету.

Здається, тут виникає знайоме відчуття.

Кажуть, що мода циклічна, і технологічна сфера (або криптоіндустрія) — не виняток. Пам’ятаєте, як у 2022 році під час кризи, що почалася, ChatGPT раптово став хітом, і AI одразу ж став головною темою для обговорень? Web3 теж не залишився осторонь. Швидко з’явилися нові концепції: AI-агенти, автоматичні трейдери, стратегії автоматизації — все, що так чи інакше пов’язане з AI, почали розповідати нові історії. Але ця хвиля швидко згасла. Коли ринок криптовалют знову піднявся, увага знову повернулася до самих крипто.

У другій половині 2025 року ринок знову пішов у спад, і Web3 почав шукати нові концепції для підхоплення.

Однак, на думку Portal Labs, саме тут і криється проблема. Коли якась ідея стає популярною, багато Web3-стартапів не займаються технічним або бізнес-аналізом, а просто слідують за трендом: що популярне — те й роблять. І часто потім зазнають невдачі:

Багато команд, намагаючись просунути проект, швидко створюють концепцію, але реалізувати продукт — набагато складніше. Де користувачі? Які конкретні сценарії? Як забезпечити стабільний дохід? Чи зможуть залучити інвестиції? Ці питання зазвичай стають очевидними лише через деякий час.

Коли інтерес згасає, на ринку залишаються переважно незавершені проекти. Деякі зупинилися на етапі демонстрації, інші запустилися, але не мають користувачів, а деякі просто зникають разом із трендом. Спершу здається, що відкривається новий шлях, але з часом стає зрозуміло, що справжніх успіхів мало.

Тому постає питання: чи продовжувати глибше розвивати крипто, чи переключитися на AI. Вибір перше — ризиковане, оскільки ринок не стабільний, а інвестиції — не гарантовані. Вибір друге — без підґрунтя. Технології AI, кадровий склад і конкуренція тут суттєво відрізняються від Web3. Багато команд, що роками накопичували технічний досвід, продукти та ресурси спільноти у криптоіндустрії, при повному переході до AI опиняються у новій, незнайомій галузі. Від моделей, даних до інженерних команд — все потрібно створювати заново.

Ще один важливий момент — сама галузь AI вже дуже насичена. Величезні компанії, традиційні інтернет-гіганти і безліч стартапів вкладають у неї значні ресурси. Для стартапу у Web3, що раптом вирішив перейти у цю сферу через тренд, дуже легко виявити, що він не має технічних переваг і не володіє галузевими ресурсами.

Насправді, для багатьох Web3-команд існує шлях, що можна реалізувати без повного переходу у AI. Не обов’язково змінювати напрямок, а можна й далі розвивати Web3, одночасно аналізуючи, які можливості крипто може додати до AI-систем.

Якщо уважно подивитися на сучасний розвиток AI, то багато ключових аспектів досі залишаються нерозв’язаними.

Найбільша проблема — дані. Моделі стають все потужнішими, але звідки брати тренувальні дані? Чи є вони надійними і легальними? Як зробити так, щоб AI-агенти могли налаштовуватися під конкретного користувача? Ці питання досі не мають чітких механізмів. Для AI, що залежить від великих обсягів даних, це довгострокова проблема.

Ще один аспект — ідентифікація та співпраця. Коли AI-агенти починають виконувати завдання, автоматизувати торгівлю або управляти операціями, їм потрібні ідентифікація, права доступу та правила взаємодії. Хто може викликати конкретного агента? Як агенти співпрацюють між собою? Як відбувається оплата за виконані завдання? Всі ці питання стосуються відкритої мережі, її ідентифікації та розподілу цінностей.

Ще одна важлива тема — платіжні системи. Якщо AI-агенти почнуть самостійно викликати сервіси, отримувати дані або виконувати операції, їм потрібна система автоматичних мікроплатежів. У традиційному інтернеті таку систему важко реалізувати через відсутність відповідної інфраструктури.

Хоча ці проблеми здаються суто AI, багато рішень вже існує у технологіях Crypto. Це і мережі стимулювання даних, і системи ідентифікації в блокчейні, і відкриті платіжні мережі — все це напрямки, які Web3 досліджує вже кілька років.

Якщо Web3-команди справді хочуть рухатися цим шляхом, їм потрібно врахувати кілька важливих моментів.

Перш за все — технічний рівень команди. Різні проекти мають різний рівень технічної підготовки. Деякі спеціалізуються на протоколах, інші — на мережах даних, треті — на застосунках. Якщо команда роками працює з інфраструктурою даних — збором, обробкою, ринками даних — їй буде легше розвивати AI-даний напрямок, наприклад, створювати мережі внесків даних, верифіковані джерела або ринки даних для моделей. Якщо ж команда зосереджена на протоколах або базовій інфраструктурі — вона може зосередитися на створенні середовища для роботи AI-агентів: ідентифікації, управлінні правами, протоколах виконання завдань або автоматичних платежах. А для команд, що працюють у застосунках — AI може бути додатковою функціональністю: покращення аналітики, автоматизація операцій, виконання рутинних задач.

Наступний важливий аспект — реальні бізнес-сценарії. Багато AI-проектів швидко зникають не через технічні проблеми, а через відсутність конкретних застосувань. Концепції “AI + Web3”, “екосистема агентів”, “AI-трейдери” звучать масштабно, але якщо глибше — користувачів, що платять, дуже мало. Навпаки, потреби, що не так “круто” звучать, — автоматизація, обробка даних, фільтрація інформації — мають довгий життєвий цикл у реальних бізнесах. Тому, оцінюючи можливість входу у AI, важливо спершу зрозуміти, чи існує стабільний сценарій, чи є платоспроможні користувачі, і чи може AI реально підвищити ефективність.

Ще один важливий момент — ресурси. Чи є у команди доступ до даних, розробників, застосунків, що можуть інтегруватися у цю систему? Адже без реальних ресурсів і партнерів важко створити екосистему, що буде працювати.

Загалом, для Web3-команд важливо не просто оцінити технічний потенціал, а й зрозуміти, чи може команда стати частиною цієї мережі. Наявність даних, партнерів і застосунків — ключ до успіху у впровадженні AI-інфраструктури, а не лише концепція.