“Ти вирощуєш лобстерів?” Останнім часом, коли Web3-учасники вітаються, ймовірно, у дев’яти випадках із десяти звучить саме ця фраза.
На початку 2026 року, після того як на китайському новорічному телебаченні робот-виконавець зірвав аплодисменти, нове покоління AI-агентів, представлене OpenClaw, стало новою забавкою для технічної спільноти. Хтось використовує AI для обслуговування клієнтів, хтось пише код за допомогою AI, а деякі навіть починають експериментувати з агентами для імітації цілого “цифрового працівника”. Останнім часом на різних інтернет-платформах все частіше згадується концепція “одиночної компанії” — це коли один людина за допомогою AI-робочого потоку може виконати роботу, раніше доступну лише команді з кількох людей.
Звісно, і у Web3 не сидять склавши руки. Якщо уважніше дивитись на галузеві медіа, можна помітити, що багато проектів починають робити акцент на AI-агентах. Деякі досліджують, як агент може безпосередньо викликати активи або смарт-контракти в блокчейні, інші працюють над платіжними системами, ідентифікацією або фінансовою інфраструктурою для агентів, хтось обговорює “економіку агентів”, щоб AI міг брати участь у мережі так само, як і користувачі, а деякі вже починають кричати про новий слоган “Web4.0”.
Здається, тут виникає дуже знайоме відчуття.
Кажуть, що мода — це коло, і неочікувано, що й технологічна сфера (або крипто-сфера) теж таке саме. Пам’ятаєте, як у 2022 році під час кризи на ринку, коли ChatGPT раптово став вірусним, AI миттєво став головною темою для обговорень? У Web3 теж не сиділи склавши руки: швидко з’явилися нові концепції — AI-агенти, AI-трейдери, автоматизовані стратегії — здається, що будь-яка ідея, пов’язана з AI, може стати новою історією. Але ця хвиля швидко згасла. Коли ринок криптовалют знову почав зростати, увага знову повернулася до самого крипто.
А тепер, у другій половині 2025 року, коли ринок знову демонструє тенденцію до спаду, Web3 шукає нові концепції для підхоплення.
Однак, на думку Portal Labs, саме тут і полягає проблема. Коли якась ідея стає популярною, багато стартапів у Web3 насправді не займаються технічним або бізнес-аналізом — вони просто слідують за трендом: яка концепція популярна — цю й розвиватимуть. І часто це закінчується провалом —
Багато команд, намагаючись просунути проект, раптом усвідомлюють, що концепція швидко може бути зібрана разом, але реалізувати продукт — дуже складно. Де користувачі? Які конкретні сценарії? Як забезпечити стабільний дохід? Чи зможуть залучити інвестиції? Ці питання зазвичай стають очевидними лише через деякий час після початку роботи над проектом.
Коли ж інтерес згасає, на ринку залишається здебільшого безліч незавершених проектів. Деякі з них зупинилися на етапі демонстраційної версії, інші ледве запустилися і не знаходять користувачів, а деякі просто зникають разом із трендом. Зовні здається, що відкривається новий шлях, але з часом стає зрозуміло, що справжніх успіхів досягли лише одиниці.
Тому постає питання: чи продовжувати глибше розвивати крипто, чи переключитися на AI — і це стає справжньою дилемою. Обрати перше — ринок поганий, інвестиції не гарантовані; обрати друге — немає достатньої бази. Технологічний поріг входу в AI, структура кадрів і конкуренція тут суттєво відрізняються від Web3. Багато команд за останні роки накопичили технічний стек, досвід у продуктах і ресурси спільноти, які базуються на крипто-системі. Якщо ж повністю перейти до AI, це означає починати з нуля — потрапити у зовсім інший, незнайомий шлях. Від моделей і даних до інженерних команд — майже все потрібно будувати заново.
Ще більш реалістична проблема — сама сфера AI вже дуже насичена. Величезні компанії, що розробляють великі моделі, традиційні інтернет-компанії та безліч стартапів вкладають у цю галузь величезні ресурси. Для стартапу у Web3, що просто переключився на AI через тренд, дуже легко виявити, що він не має технічних переваг і не володіє галузевими ресурсами.
Насправді, для багатьох Web3-команд існує ще один шлях. Не обов’язково змінювати напрямок і ставати AI-компанією — можна й далі розвивати свою Web3-стратегію, одночасно розмірковуючи, які можливості крипто може додати до AI-системи.
Якщо уважно подивитися на нинішній розвиток AI, стане очевидним, що багато ключових аспектів ще не вирішені.
Найяскравіший приклад — дані. Моделі стають все потужнішими, але звідки брати тренувальні дані? Чи є вони надійними та легальними? Особливо важливо — як реалізувати персоналізованих AI-агентів для 1-на-1 налаштувань? Ці питання досі не мають чітких механізмів. Для AI, що залежить від великих обсягів даних, це довгострокова проблема.
Ще один важливий аспект — ідентифікація та співпраця. Коли AI-агенти починають виконувати завдання, автоматизовувати торгівлю або приймати управлінські рішення, їм потрібні ідентифікація, права доступу та правила співпраці. Хто може викликати конкретного агента? Як агенти між собою ділять обов’язки? Як відбувається оплата за виконані завдання? Всі ці питання — по суті, питання ідентифікації та розподілу цінностей у відкритій мережі.
Ще одна важлива тема — платежі. Якщо AI-агенти починають самостійно викликати сервіси, отримувати дані або виконувати завдання, їм потрібна система автоматичних мікроплатежів. У традиційних інтернет-системах така структура дуже складна для реалізації.
Здається, що всі ці проблеми — виключно AI-специфічні, але багато рішень вже існує у технологіях Crypto. Мережі стимулювання даних, ідентифікація в блокчейні, відкриті платіжні системи — це напрями, які Web3 досліджує вже кілька років.
Якщо команда з Web3 справді планує рухатися цими напрямами, потрібно врахувати кілька важливих моментів.
Перш за все — технічні можливості команди. Різні проєкти у Web3 мають різний рівень технічної підготовки. Хтось спеціалізується на протоколах у блокчейні, хтось довго працює з мережами даних, а інші — на приклад, на орієнтації на застосунки. Якщо команда останні кілька років займалася інфраструктурою даних — збором, обробкою або ринками даних — то розширення у сферу AI-даних буде природним, наприклад, створення мережі внесків даних, верифікованих джерел або ринків даних із мотивацією. Якщо ж команда зосереджена на протоколах або базовій інфраструктурі — можна зосередитися на створенні середовища для роботи AI-агентів: ідентифікація в мережі, управління правами, протоколи виконання завдань або автоматичні системи оплати. А для команд, що вже працюють у сфері застосунків — торгових платформ, контент-майданчиків, спільнот або сервісів — AI може стати додатковою функціональністю: покращити аналітику, автоматизувати операції або виконувати функції, що раніше виконувалися вручну.
Наступний важливий аспект — реальні бізнес-сценарії. Багато AI-проектів швидко зникають не через технічні недоліки, а через відсутність чітких сценаріїв застосування. Концепція може бути популярною, але де саме потрібен цей продукт? Чому користувачі його використовуватимуть і за що платитимуть? Ці питання часто залишаються без відповіді. Деякі ідеї активно обговорюються у галузі — “AI + Web3”, “економіка агентів”, “AI-трейдери” — звучать грандіозно, але за фактом стабільних користувачів дуже мало. Навпаки, більш приземлені потреби — обробка даних, автоматизація, фільтрація інформації, виконання завдань — мають довгу історію застосування у реальному бізнесі. Тому, оцінюючи перспективи входу у ту чи іншу AI-нішу, важливо спершу зосередитися на сценарії: чи це довгострокова проблема бізнесу, чи вже є платники, і чи може AI реально підвищити ефективність у цьому процесі. Якщо так — цей напрямок має шанс перетворитися з тренду у продукт.
Ще один важливий аспект — ресурси, які є у Web3-команди для роботи у цих сферах.
Дані, ідентифікація, платіжні системи — це не просто технічні питання, а питання мережевих ресурсів.
Наприклад, мережі стимулювання даних: якщо у команди немає стабільних джерел даних і активної спільноти, яка їх постійно додає, — навіть якщо техніка буде зроблена, важко буде створити справжній мережевий ефект. Аналогічно, для створення системи ідентифікації або співпраці агентів потрібно залучення реальних розробників, застосунків або самих агентів — інакше протокол не зможе сформувати екосистему. Платіжні системи — теж саме. Якщо агенти почнуть автоматично викликати сервіси, отримувати дані або виконувати завдання, — мікроплатежі стануть частими. Але без великої кількості активних агентів і сервісів ця модель залишиться технічним модулем без широкого застосування.
Отже, для багатьох команд Web3 головне — не стверджувати, що “ця сфера має перспективи”, а зрозуміти, чи зможуть вони стати частиною цієї мережі. Чи вже є у них дані, спільнота або застосунки, які дозволять їм увійти у базовий рівень AI-інфраструктури, а не залишатися на рівні концепцій.
