💰 Токеномика и фандрейзинг в Web3: как привлечь инвестиции и не утонуть в токенах?
Но как грамотно построить экономику проекта? Как сделать так, чтобы инвесторы вложились, а сообщество поддержало?
Сегодня разберёмся, как устроена токеномика, какие методы привлечения инвестиций существуют и какие ошибки могут привести к краху проекта.
🔹 Что такое токеномика и почему она важна?
Представь, что ты создаёшь Web3-проект. У тебя есть идея, команда, первые пользователи… но как удержать их? Как сделать так, чтобы они были заинтересованы в развитии платформы не только сейчас, но и через год?
Здесь и вступает в игру токеномика — набор правил, определяющих, как будут распределяться и использоваться токены внутри проекта.
Ключевые элементы токеномики:
✅ Утилитарность токена – зачем его покупать и держать? Например, в Ethereum (ETH) он используется для оплаты газа, а в Uniswap (UNI) – для голосования.
✅ Эмиссия – сколько токенов будет выпущено? Если слишком много – цена рухнет, если слишком мало – не хватит ликвидности.
✅ Распределение – кто получит токены? Инвесторы? Команда? Ранние пользователи? Какой процент уйдёт в комьюнити?
✅ Антиинфляционные механизмы – как избежать обесценивания токена? Например, Ethereum сжигает часть комиссий, а Binance (BNB) проводит регулярные buyback & burn.
📌 Пример: Когда Axie Infinity запустил свой токен AXS, всё было идеально – игроки зарабатывали реальные деньги. Но спустя год из-за переизбытка токенов на рынке цена рухнула, и экономика проекта начала рушиться.
Вывод: Хорошая токеномика мотивирует держать токен, а не просто продать его сразу после получения.
🚀 Какие способы привлечения инвестиций существуют?
Когда экономика продумана, пора привлекать финансирование. В Web3 это происходит не так, как в традиционных стартапах – здесь нет венчурных раундов в привычном понимании. Есть ICO, IDO, IEO, DAO и даже NFT-продажи.
🔹 ICO (Initial Coin Offering)
Классический метод, когда команда продаёт токены до запуска проекта.
Работает с 2017 года, но из-за мошенников и регуляторов почти исчез.
📌Пример: Ethereum в 2015 году собрал $18 млн через ICO – и теперь это крупнейший блокчейн после Биткоина.
🔹 IDO (Initial DEX Offering)
Токены выпускаются сразу на децентрализованных биржах (DEX), а не продаются напрямую.
Быстрая ликвидность, но высокая волатильность.
📌 Пример: Solanium (проект в экосистеме Solana) собрал $1.5 млн через IDO за считаные часы.
🔹 IEO (Initial Exchange Offering)
Продажа токенов через централизованные биржи, такие как Binance.
Биржа проверяет проект, но за листинг нужно платить.
📌 Пример: BitTorrent провёл IEO на Binance и за 15 минут собрал $7.2 млн.
🔹 DAO и краудфандинг
Сообщество само решает, кому и сколько денег дать.
Больше контроля для инвесторов, но сложная организация.
📌 Пример: ConstitutionDAO в 2021 году собрал $47 млн, чтобы купить копию Конституции США, но не смог победить на аукционе.
🔹 NFT-фандрейзинг
Не просто токены, а цифровые активы с уникальной ценностью.
Работает для игровых и медиа-проектов.
📌 Пример: Yuga Labs (создатели Bored Ape Yacht Club) привлекли $450 млн, продавая NFT земли в метавселенной Otherside.
🛠 Полезные инструменты и платформы. Где запускать Web3-фандрейзинг?
🔹 Для IDO:
Balancer LBP – распределяет токены "по справедливости"
Polkastarter – мультичейн-IDO
🔹 Для DAO-фандрейзинга:
Juicebox – сбор средств в DAO
Gnosis Safe – управление казначейством
🔹 Для грантов и инвестиций:
Gitcoin – финансирование open-source
Polygon Grants – гранты на Web3
📢 Итоги
Финансирование Web3-проекта – это не просто "выпустить токен". Важно понимать экономику, продумывать эмиссию, выбирать правильный метод фандрейзинга и не забывать о регуляторных рисках.
🔗 Как выбрать стратегию фандрейзинга? Читать здесь
👇 А ты когда-нибудь участвовал в IDO, DAO? Делись в комментариях! 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
В мире Web3 деньги – это не просто инструмент для финансирования проектов. Они встроены в саму структуру экосистемы: токены служат не только средством обмена, но и способом управления, мотивации участников и даже защиты от спекуляций.
Но как грамотно построить экономику проекта? Как сделать так, чтобы инвесторы вложились, а сообщество поддержало?
Сегодня разберёмся, как устроена токеномика, какие методы привлечения инвестиций существуют и какие ошибки могут привести к краху проекта.
🔹 Что такое токеномика и почему она важна?
Представь, что ты создаёшь Web3-проект. У тебя есть идея, команда, первые пользователи… но как удержать их? Как сделать так, чтобы они были заинтересованы в развитии платформы не только сейчас, но и через год?
Здесь и вступает в игру токеномика — набор правил, определяющих, как будут распределяться и использоваться токены внутри проекта.
Ключевые элементы токеномики:
✅ Утилитарность токена – зачем его покупать и держать? Например, в Ethereum (ETH) он используется для оплаты газа, а в Uniswap (UNI) – для голосования.
✅ Эмиссия – сколько токенов будет выпущено? Если слишком много – цена рухнет, если слишком мало – не хватит ликвидности.
✅ Распределение – кто получит токены? Инвесторы? Команда? Ранние пользователи? Какой процент уйдёт в комьюнити?
✅ Антиинфляционные механизмы – как избежать обесценивания токена? Например, Ethereum сжигает часть комиссий, а Binance (BNB) проводит регулярные buyback & burn.
📌 Пример: Когда Axie Infinity запустил свой токен AXS, всё было идеально – игроки зарабатывали реальные деньги. Но спустя год из-за переизбытка токенов на рынке цена рухнула, и экономика проекта начала рушиться.
Вывод: Хорошая токеномика мотивирует держать токен, а не просто продать его сразу после получения.
🚀 Какие способы привлечения инвестиций существуют?
Когда экономика продумана, пора привлекать финансирование. В Web3 это происходит не так, как в традиционных стартапах – здесь нет венчурных раундов в привычном понимании. Есть ICO, IDO, IEO, DAO и даже NFT-продажи.
🔹 ICO (Initial Coin Offering)
Классический метод, когда команда продаёт токены до запуска проекта.
Работает с 2017 года, но из-за мошенников и регуляторов почти исчез.
📌Пример: Ethereum в 2015 году собрал $18 млн через ICO – и теперь это крупнейший блокчейн после Биткоина.
🔹 IDO (Initial DEX Offering)
Токены выпускаются сразу на децентрализованных биржах (DEX), а не продаются напрямую.
Быстрая ликвидность, но высокая волатильность.
📌 Пример: Solanium (проект в экосистеме Solana) собрал $1.5 млн через IDO за считаные часы.
🔹 IEO (Initial Exchange Offering)
Продажа токенов через централизованные биржи, такие как Binance.
Биржа проверяет проект, но за листинг нужно платить.
📌 Пример: BitTorrent провёл IEO на Binance и за 15 минут собрал $7.2 млн.
🔹 DAO и краудфандинг
Сообщество само решает, кому и сколько денег дать.
Больше контроля для инвесторов, но сложная организация.
📌 Пример: ConstitutionDAO в 2021 году собрал $47 млн, чтобы купить копию Конституции США, но не смог победить на аукционе.
🔹 NFT-фандрейзинг
Не просто токены, а цифровые активы с уникальной ценностью.
Работает для игровых и медиа-проектов.
📌 Пример: Yuga Labs (создатели Bored Ape Yacht Club) привлекли $450 млн, продавая NFT земли в метавселенной Otherside.
🛠 Полезные инструменты и платформы. Где запускать Web3-фандрейзинг?
🔹 Для IDO:
Balancer LBP – распределяет токены "по справедливости"
Polkastarter – мультичейн-IDO
🔹 Для DAO-фандрейзинга:
Juicebox – сбор средств в DAO
Gnosis Safe – управление казначейством
🔹 Для грантов и инвестиций:
Gitcoin – финансирование open-source
Polygon Grants – гранты на Web3
📢 Итоги
Финансирование Web3-проекта – это не просто "выпустить токен". Важно понимать экономику, продумывать эмиссию, выбирать правильный метод фандрейзинга и не забывать о регуляторных рисках.
🔗 Как выбрать стратегию фандрейзинга? Читать здесь
👇 А ты когда-нибудь участвовал в IDO, DAO? Делись в комментариях! 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍4🔥1
🤖 Как ИИ проникает в Web3 и что это значит для разработчиков?
Искусственный интеллект и Web3 — два самых хайповых направления в IT, но что если их объединить? 🤯 Оказывается, ИИ уже меняет децентрализованные сервисы, создаёт новых пользователей блокчейна и даже управляет смарт-контрактами.
Сегодня разберёмся, как именно ИИ интегрируется в Web3 и что это значит для разработчиков.
🔹 ИИ как новый пользователь Web3
В традиционном интернете пользователи — это люди. В Web3 всё иначе: аккаунтом может владеть смарт-контракт, DAO или… искусственный интеллект.
ИИ-агенты могут:
✅ Создавать кошельки и управлять криптоактивами.
✅ Подписывать транзакции и участвовать в DAO-голосованиях.
✅ Самостоятельно торговать на децентрализованных биржах.
✅ Анализировать данные в блокчейне и предлагать оптимальные решения.
📌 Пример: Агенты, работающие с децентрализованными биржами (DEX), уже анализируют котировки и заключают сделки без участия человека. Это позволяет делать трейдинг более эффективным и минимизировать ошибки.
⚡ Как ИИ влияет на Web3-сервисы?
ИИ внедряется не только в трейдинг, но и в децентрализованные приложения (dApps), улучшая их функционал:
🔸 NFT и цифровое искусство – ИИ-алгоритмы создают NFT, а нейросети помогают подбирать коллекции по вкусам пользователей. Пример: Bicasso от Binance – генератор NFT на основе ИИ.
🔸 Кибербезопасность – анализирует смарт-контракты, выявляя уязвимости. Пример: CertiK использует ИИ для аудита кода блокчейн-проектов.
🔸 Автоматизация DAO – ИИ может предлагать решения для голосования и управлять фондами децентрализованных автономных организаций. Пример: AI-driven DAO в DeFi-проектах.
🔸 Персонализация контента – ИИ анализирует действия пользователей в Web3-приложениях и адаптирует интерфейс, рекламу и контент под их интересы.
📌 Реальный кейс: В Uniswap внедрили ИИ-алгоритмы для оптимизации маршрутизации сделок. Теперь пользователи получают лучшие условия обмена, даже не зная, что за этим стоит искусственный интеллект.
👨💻 Возможности для разработчиков
Если ты работаешь в Web3, то ИИ открывает перед тобой новые перспективы:
🛠 Автоматизация рутинных задач – смарт-контракты, написанные при поддержке ИИ, требуют меньше ручного тестирования.
🔎 Анализ данных в блокчейне – можно использовать нейросети для поиска аномалий, мошенничества и оптимизации работы DeFi-протоколов.
🎨 Создание цифрового контента – разработка NFT-коллекций и уникального игрового контента с помощью генеративных моделей.
⚡ Интеллектуальные смарт-контракты – код, который адаптируется к изменяющимся условиям в сети.
📌 Хотите изучить тему глубже? Взгляните на проекты:
Fetch.ai – блокчейн для децентрализованных ИИ-агентов.
SingularityNET – маркетплейс для искусственного интеллекта в Web3.
Ocean Protocol – децентрализованная платформа для торговли данными.
📢 Обсуждение
ИИ уже становится неотъемлемой частью Web3, и дальше его влияние будет только расти.
💬 Как ты считаешь, сможет ли ИИ полностью заменить людей в управлении Web3-проектами? Или ему всегда нужна будет поддержка разработчиков? Делись своим мнением в комментариях! 👇
🔗 Источник: CoinDesk: AI Agents Are the Web3 Users We’ve Been Waiting For
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Искусственный интеллект и Web3 — два самых хайповых направления в IT, но что если их объединить? 🤯 Оказывается, ИИ уже меняет децентрализованные сервисы, создаёт новых пользователей блокчейна и даже управляет смарт-контрактами.
Сегодня разберёмся, как именно ИИ интегрируется в Web3 и что это значит для разработчиков.
🔹 ИИ как новый пользователь Web3
В традиционном интернете пользователи — это люди. В Web3 всё иначе: аккаунтом может владеть смарт-контракт, DAO или… искусственный интеллект.
ИИ-агенты могут:
✅ Создавать кошельки и управлять криптоактивами.
✅ Подписывать транзакции и участвовать в DAO-голосованиях.
✅ Самостоятельно торговать на децентрализованных биржах.
✅ Анализировать данные в блокчейне и предлагать оптимальные решения.
📌 Пример: Агенты, работающие с децентрализованными биржами (DEX), уже анализируют котировки и заключают сделки без участия человека. Это позволяет делать трейдинг более эффективным и минимизировать ошибки.
⚡ Как ИИ влияет на Web3-сервисы?
ИИ внедряется не только в трейдинг, но и в децентрализованные приложения (dApps), улучшая их функционал:
🔸 NFT и цифровое искусство – ИИ-алгоритмы создают NFT, а нейросети помогают подбирать коллекции по вкусам пользователей. Пример: Bicasso от Binance – генератор NFT на основе ИИ.
🔸 Кибербезопасность – анализирует смарт-контракты, выявляя уязвимости. Пример: CertiK использует ИИ для аудита кода блокчейн-проектов.
🔸 Автоматизация DAO – ИИ может предлагать решения для голосования и управлять фондами децентрализованных автономных организаций. Пример: AI-driven DAO в DeFi-проектах.
🔸 Персонализация контента – ИИ анализирует действия пользователей в Web3-приложениях и адаптирует интерфейс, рекламу и контент под их интересы.
📌 Реальный кейс: В Uniswap внедрили ИИ-алгоритмы для оптимизации маршрутизации сделок. Теперь пользователи получают лучшие условия обмена, даже не зная, что за этим стоит искусственный интеллект.
👨💻 Возможности для разработчиков
Если ты работаешь в Web3, то ИИ открывает перед тобой новые перспективы:
🛠 Автоматизация рутинных задач – смарт-контракты, написанные при поддержке ИИ, требуют меньше ручного тестирования.
🔎 Анализ данных в блокчейне – можно использовать нейросети для поиска аномалий, мошенничества и оптимизации работы DeFi-протоколов.
🎨 Создание цифрового контента – разработка NFT-коллекций и уникального игрового контента с помощью генеративных моделей.
⚡ Интеллектуальные смарт-контракты – код, который адаптируется к изменяющимся условиям в сети.
📌 Хотите изучить тему глубже? Взгляните на проекты:
Fetch.ai – блокчейн для децентрализованных ИИ-агентов.
SingularityNET – маркетплейс для искусственного интеллекта в Web3.
Ocean Protocol – децентрализованная платформа для торговли данными.
📢 Обсуждение
ИИ уже становится неотъемлемой частью Web3, и дальше его влияние будет только расти.
💬 Как ты считаешь, сможет ли ИИ полностью заменить людей в управлении Web3-проектами? Или ему всегда нужна будет поддержка разработчиков? Делись своим мнением в комментариях! 👇
🔗 Источник: CoinDesk: AI Agents Are the Web3 Users We’ve Been Waiting For
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
CoinDesk
AI Agents Are the Web3 Users We’ve Been Waiting For
Crypto has sometimes struggled for real users. AI might finally provide them. Startups should get ready, says Jasper De Maere, Head of Research, Outlier Ventures.
🔥2👍1
🎓 Образование в эпоху Web3: как блокчейн меняет систему обучения
Образование — одна из самых консервативных сфер, но даже здесь блокчейн переворачивает привычные процессы. Дипломы в виде NFT, децентрализованные реестры достижений, учебные DAO — всё это не фантастика, а реальность, которая уже развивается.
Сегодня разберём, как Web3 меняет систему образования и почему ведущие университеты мира активно внедряют блокчейн.
🔹 Дипломы и сертификаты на блокчейне: конец подделкам?
Одна из главных проблем образования — проверка подлинности документов. Подделка дипломов и сертификатов — распространённое явление, особенно в онлайн-обучении.
Блокчейн решает эту проблему с помощью децентрализованных реестров:
✅ Дипломы и сертификаты записываются в блокчейн и существуют в неизменном виде.
✅ Любой работодатель может проверить их подлинность без посредников.
✅ Доступ к дипломам сохраняется даже через 10-20 лет после выпуска.
📌 Пример: Массачусетский технологический институт (MIT) уже выдаёт цифровые дипломы на блокчейне. Университеты в Европе и Азии следуют их примеру.
🚀 Web3 и новые форматы обучения
🟢 Децентрализованные образовательные платформы (EdTech 3.0)
Вместо централизованных курсов (Udemy, Coursera) появляются DAO-университеты, где сообщество решает, какие курсы нужны и кто их будет вести.
🟢 Учёба за крипту
Некоторые платформы уже дают возможность оплачивать обучение криптовалютой или получать токены за успешное прохождение курсов.
🟢 NFT-достижения
Вместо скучных сертификатов можно получать NFT-бейджи, которые подтверждают ваши знания и добавляют геймификацию в процесс обучения.
📌 Пример: LearnWeb3DAO — децентрализованная академия, где студенты учат Web3-разработку, а лучшие выпускники получают офферы от топовых компаний.
🏛 Как ведущие университеты готовят Web3-специалистов?
💡 Стэнфорд, MIT, Гарвард, Оксфорд — топовые университеты уже запустили курсы по блокчейну, криптографии и Web3-разработке.
🔹 MIT — преподаёт блокчейн-технологии с 2015 года.
🔹 Стэнфорд — исследует DeFi, DAOs и токеномику.
🔹 Оксфорд — предлагает MBA-программы с акцентом на Web3.
🔹 Беркли — проводит хакатоны по созданию dApps.
📌 В России тоже появляются Web3-курсы: ВШЭ, МФТИ и СПбГУ включают блокчейн в образовательные программы.
📢 Дискуссия
Как ты думаешь, получат ли NFT-дипломы признание в компаниях? А может, традиционные университеты вскоре вообще потеряют актуальность в Web3-мире?
Делись своим мнением в комментариях! 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Образование — одна из самых консервативных сфер, но даже здесь блокчейн переворачивает привычные процессы. Дипломы в виде NFT, децентрализованные реестры достижений, учебные DAO — всё это не фантастика, а реальность, которая уже развивается.
Сегодня разберём, как Web3 меняет систему образования и почему ведущие университеты мира активно внедряют блокчейн.
🔹 Дипломы и сертификаты на блокчейне: конец подделкам?
Одна из главных проблем образования — проверка подлинности документов. Подделка дипломов и сертификатов — распространённое явление, особенно в онлайн-обучении.
Блокчейн решает эту проблему с помощью децентрализованных реестров:
✅ Дипломы и сертификаты записываются в блокчейн и существуют в неизменном виде.
✅ Любой работодатель может проверить их подлинность без посредников.
✅ Доступ к дипломам сохраняется даже через 10-20 лет после выпуска.
📌 Пример: Массачусетский технологический институт (MIT) уже выдаёт цифровые дипломы на блокчейне. Университеты в Европе и Азии следуют их примеру.
🚀 Web3 и новые форматы обучения
🟢 Децентрализованные образовательные платформы (EdTech 3.0)
Вместо централизованных курсов (Udemy, Coursera) появляются DAO-университеты, где сообщество решает, какие курсы нужны и кто их будет вести.
🟢 Учёба за крипту
Некоторые платформы уже дают возможность оплачивать обучение криптовалютой или получать токены за успешное прохождение курсов.
🟢 NFT-достижения
Вместо скучных сертификатов можно получать NFT-бейджи, которые подтверждают ваши знания и добавляют геймификацию в процесс обучения.
📌 Пример: LearnWeb3DAO — децентрализованная академия, где студенты учат Web3-разработку, а лучшие выпускники получают офферы от топовых компаний.
🏛 Как ведущие университеты готовят Web3-специалистов?
💡 Стэнфорд, MIT, Гарвард, Оксфорд — топовые университеты уже запустили курсы по блокчейну, криптографии и Web3-разработке.
🔹 MIT — преподаёт блокчейн-технологии с 2015 года.
🔹 Стэнфорд — исследует DeFi, DAOs и токеномику.
🔹 Оксфорд — предлагает MBA-программы с акцентом на Web3.
🔹 Беркли — проводит хакатоны по созданию dApps.
📌 В России тоже появляются Web3-курсы: ВШЭ, МФТИ и СПбГУ включают блокчейн в образовательные программы.
📢 Дискуссия
Как ты думаешь, получат ли NFT-дипломы признание в компаниях? А может, традиционные университеты вскоре вообще потеряют актуальность в Web3-мире?
Делись своим мнением в комментариях! 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
❤2🔥2
Как меняется разработка Web3-приложений: тренды 2025 🚀
Web3-разработка стремительно эволюционирует: новые технологии, инструменты и подходы меняют то, как создаются децентрализованные приложения.
Что будет актуально в 2025 году? Разбираемся в ключевых трендах.
🔹 Какие технологии выходят на первый план?
✅ Zero-Knowledge Proofs (ZK) – приватность становится приоритетом, а технологии доказательства с нулевым разглашением всё чаще используются в DeFi, DID (децентрализованной идентификации) и игровых приложениях.
✅ Modular Blockchains – проекты переходят от монолитных блокчейнов к модульным решениям (Celestia, EigenLayer), что упрощает масштабирование.
✅ Account Abstraction (AA) – новые стандарты управления кошельками (ERC-4337) делают Web3 более удобным для пользователей, избавляя их от необходимости управлять seed-фразами.
🔹 Почему растёт популярность no-code платформ?
Ещё недавно Web3-разработка казалась сложной и доступной только опытным программистам. Но с появлением no-code инструментов ситуация меняется:
🛠 Thirdweb, Moralis, Alchemy – позволяют легко интегрировать смарт-контракты, API и NFT.
🎨 No-code DAO-платформы – делают управление сообществами проще (например, Aragon, Colony).
📲 Dapp-создатели – упрощают создание Web3-приложений без знаний Solidity (например, Hyperverse).
🔹 Какие блокчейны предлагают лучшие условия для девелоперов?
🏆 Ethereum & L2 – по-прежнему лидер с развитой инфраструктурой, но высокая конкуренция.
⚡ Solana – быстрая, дешёвая, но сложная в освоении для новых разработчиков.
🛠 Cosmos – даёт гибкость в создании кастомных блокчейнов.
🔵 TON – активно развивается и привлекает новую аудиторию через Telegram.
🔹 Как AI помогает в разработке Web3?
🤖 AI-разработчики (DeAI) – проекты, где смарт-контракты управляют AI-моделями.
⚡ AI для смарт-контрактов – автоматический аудит кода и поиск уязвимостей (OpenZeppelin Defender).
📊 Генерация кода – инструменты вроде ChatGPT, Codeium помогают писать смарт-контракты быстрее.
👉 А какие тренды ты считаешь ключевыми для Web3-разработки в 2025? Делись в комментариях! 💬
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Web3-разработка стремительно эволюционирует: новые технологии, инструменты и подходы меняют то, как создаются децентрализованные приложения.
Что будет актуально в 2025 году? Разбираемся в ключевых трендах.
🔹 Какие технологии выходят на первый план?
✅ Zero-Knowledge Proofs (ZK) – приватность становится приоритетом, а технологии доказательства с нулевым разглашением всё чаще используются в DeFi, DID (децентрализованной идентификации) и игровых приложениях.
✅ Modular Blockchains – проекты переходят от монолитных блокчейнов к модульным решениям (Celestia, EigenLayer), что упрощает масштабирование.
✅ Account Abstraction (AA) – новые стандарты управления кошельками (ERC-4337) делают Web3 более удобным для пользователей, избавляя их от необходимости управлять seed-фразами.
🔹 Почему растёт популярность no-code платформ?
Ещё недавно Web3-разработка казалась сложной и доступной только опытным программистам. Но с появлением no-code инструментов ситуация меняется:
🛠 Thirdweb, Moralis, Alchemy – позволяют легко интегрировать смарт-контракты, API и NFT.
🎨 No-code DAO-платформы – делают управление сообществами проще (например, Aragon, Colony).
📲 Dapp-создатели – упрощают создание Web3-приложений без знаний Solidity (например, Hyperverse).
🔹 Какие блокчейны предлагают лучшие условия для девелоперов?
🏆 Ethereum & L2 – по-прежнему лидер с развитой инфраструктурой, но высокая конкуренция.
⚡ Solana – быстрая, дешёвая, но сложная в освоении для новых разработчиков.
🛠 Cosmos – даёт гибкость в создании кастомных блокчейнов.
🔵 TON – активно развивается и привлекает новую аудиторию через Telegram.
🔹 Как AI помогает в разработке Web3?
🤖 AI-разработчики (DeAI) – проекты, где смарт-контракты управляют AI-моделями.
⚡ AI для смарт-контрактов – автоматический аудит кода и поиск уязвимостей (OpenZeppelin Defender).
📊 Генерация кода – инструменты вроде ChatGPT, Codeium помогают писать смарт-контракты быстрее.
👉 А какие тренды ты считаешь ключевыми для Web3-разработки в 2025? Делись в комментариях! 💬
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥4
🤖 Как AI меняет Web3 — не хайп, а новые роли и возможности 🌐
Когда слышим “AI + Web3”, у многих в голове сразу всплывает buzzword-бинго. Но за модными терминами кроется настоящая трансформация: AI не просто внедряется в Web3 — он становится его активным участником.
Реальные кейсы:
• Autonolas — автономных AI-агентов, которые работают в Web3.
• Fetch.ai — соединяет AI и блокчейн в единой инфраструктуре для агентных систем.
• Ocean Protocol — использует AI для обработки децентрализованных дата-маркетплейсов.
Что это значит для разработчиков и айтишников? 🧑💻
• Новые роли: от “AI prompt engineer for smart contracts” до “дата-аналитика ончейн-моделей”.
• Ускорение разработки: AI уже помогает создавать контрактную логику, генерировать код, тесты и документацию.
• Этические и юридические вызовы: кто будет нести ответственность за действия AI в Web3?
Куда копать:
• Попробовать ChatGPT + Ethers.js, чтобы писать контракты.
• Ознакомиться с Autonolas SDK — для создания автономных AI-агентов.
• Изучить Ocean Protocol и его подход к управлению данными.
🤔 Как вы думаете, через сколько лет AI будет управлять DAO лучше, чем люди? Или уже?
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Когда слышим “AI + Web3”, у многих в голове сразу всплывает buzzword-бинго. Но за модными терминами кроется настоящая трансформация: AI не просто внедряется в Web3 — он становится его активным участником.
AI теперь — не только инструмент, но и “пользователь” Web3
С появлением автономных AI-агентов они могут сами взаимодействовать с децентрализованными приложениями: подписывать транзакции, голосовать в DAO, даже участвовать в NFT-экономике. Это уже не фантастика — это рабочие PoC в DeFi и DAO-среде.
Реальные кейсы:
• Autonolas — автономных AI-агентов, которые работают в Web3.
• Fetch.ai — соединяет AI и блокчейн в единой инфраструктуре для агентных систем.
• Ocean Protocol — использует AI для обработки децентрализованных дата-маркетплейсов.
Что это значит для разработчиков и айтишников? 🧑💻
• Новые роли: от “AI prompt engineer for smart contracts” до “дата-аналитика ончейн-моделей”.
• Ускорение разработки: AI уже помогает создавать контрактную логику, генерировать код, тесты и документацию.
• Этические и юридические вызовы: кто будет нести ответственность за действия AI в Web3?
Куда копать:
• Попробовать ChatGPT + Ethers.js, чтобы писать контракты.
• Ознакомиться с Autonolas SDK — для создания автономных AI-агентов.
• Изучить Ocean Protocol и его подход к управлению данными.
🤔 Как вы думаете, через сколько лет AI будет управлять DAO лучше, чем люди? Или уже?
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥6
🧠 Что должен уметь AI/Web3-специалист в 2025 году? 💼
AI и Web3 развиваются молниеносно — и если ты хочешь быть востребован(а) в этой связке, пора прокачивать гибридные скиллы. Старые роли эволюционируют, а новые только появляются.
Вот над чем стоит задуматься уже сейчас:
1. Понимание децентрализации ⛓️
Знать не только, как работает блокчейн, но и как AI может взаимодействовать с DAO, ончейн-данными и NFT. Это основа.
2. Навыки работы с ончейн-данными 📊
AI хорош тогда, когда у него есть данные. А Web3 — это сокровищница открытых данных. SQL для блокчейнов, subgraphs, dune/sqlalchemy, BigQuery for Ethereum — must-have инструменты.
3. Prompt-инжиниринг, но с Web3-контекстом 🤓
Умение “разговаривать” с AI так, чтобы он помог в анализе смарт-контрактов, генерации документации, создании токеномики или даже написании Solidity-кода.
4. Комбинирование фреймворков 🔄
Работа с AI API (OpenAI, Anthropic) + Web3-библиотеки (Ethers.js, Web3.py, wagmi). Чем ближе к продакшену — тем ценнее твои навыки.
5. Понимание рынков и юзкейсов 🧩
Какие задачи решает AI в NFT? В DeFi? В DAO? Это не просто техно-скиллы, а умение мыслить продуктово.
⸻
AI/Web3-роли, которые будут на хайпе в ближайшие 2 года:
• Smart Contract Developer с AI-навыками
• Data Scientist по ончейну
• Product Manager AI/Web3
• AI Agent Architect
• DAO Tooling Engineer
Обсудим?👇
Если бы ты начинал(а) сегодня — какой стек бы прокачивала(-л)? Или может, ты уже совмещаешь AI + Web3 в своей работе?
🔗 Pangea.ai — 7 Trends Shaping AI in Web3 & Fintech
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
AI и Web3 развиваются молниеносно — и если ты хочешь быть востребован(а) в этой связке, пора прокачивать гибридные скиллы. Старые роли эволюционируют, а новые только появляются.
Вот над чем стоит задуматься уже сейчас:
1. Понимание децентрализации ⛓️
Знать не только, как работает блокчейн, но и как AI может взаимодействовать с DAO, ончейн-данными и NFT. Это основа.
2. Навыки работы с ончейн-данными 📊
AI хорош тогда, когда у него есть данные. А Web3 — это сокровищница открытых данных. SQL для блокчейнов, subgraphs, dune/sqlalchemy, BigQuery for Ethereum — must-have инструменты.
3. Prompt-инжиниринг, но с Web3-контекстом 🤓
Умение “разговаривать” с AI так, чтобы он помог в анализе смарт-контрактов, генерации документации, создании токеномики или даже написании Solidity-кода.
4. Комбинирование фреймворков 🔄
Работа с AI API (OpenAI, Anthropic) + Web3-библиотеки (Ethers.js, Web3.py, wagmi). Чем ближе к продакшену — тем ценнее твои навыки.
5. Понимание рынков и юзкейсов 🧩
Какие задачи решает AI в NFT? В DeFi? В DAO? Это не просто техно-скиллы, а умение мыслить продуктово.
⸻
AI/Web3-роли, которые будут на хайпе в ближайшие 2 года:
• Data Scientist по ончейну
• Product Manager AI/Web3
• AI Agent Architect
• DAO Tooling Engineer
Обсудим?👇
Если бы ты начинал(а) сегодня — какой стек бы прокачивала(-л)? Или может, ты уже совмещаешь AI + Web3 в своей работе?
🔗 Pangea.ai — 7 Trends Shaping AI in Web3 & Fintech
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍4
👨💻Как AI помогает разработчикам Web3 — реальные юзкейсы, которые сэкономят тебе часы работы⚙️
Если ты уже кодишь в Web3 или только начинаешь — знай: искусственный интеллект становится полноценным партнёром в разработке. Особенно там, где раньше уходили часы на рутину или ресёрч.
Вот топ-5 задач, где AI помогает Web3-девелоперам быстрее, проще и умнее:
1. Быстрый старт с шаблонов смарт-контрактов
AI может сгенерировать каркас смарт-контракта по твоему описанию. Например:
"Create a basic ERC-20 token with mint and burn functions"
GPT не просто напишет код — он добавит комментарии, пояснит структуру и даже подскажет, где могут быть уязвимости.
Профит: Это идеальный старт, особенно если ты только осваиваешь Solidity или хочешь быстро протестировать гипотезу.
2. Объяснение чужого кода или багов
Подсунул контракт на 200 строк? AI объяснит, что происходит.
Баг с gas limit или проблемой в логике — сэкономь вечер дебага и спроси у модели:
"Почему этот контракт падает при вызове transfer()"
— GPT раскроет вероятные причины и предложит исправления.
3. Пишем тесты без боли
Забыл, как писать unit-тесты на Hardhat или Foundry?
Дай кусок контракта — AI сгенерирует минимальный набор тестов, а дальше адаптируй под свой кейс.
Фишка: Тесты сгенерированы по логике твоего кода, а не просто скопированы с шаблона.
4. Автоматизация dev-рутину
Написать скрипт миграции?
Обновить контракт под новую версию OpenZeppelin?
Сгенерировать ABI или подписать транзакцию локально?
Всё это можно делегировать AI. Просто сформулируй задачу на естественном языке — и получай подсказки, команды CLI или готовые куски скриптов на JS/TS.
5. UI-прототипы и дизайн Web3 dApp’ов
Ты backend-инженер, но нужно быстро показать фронт?
AI может сгенерировать каркас UI на React/Next.js или даже подбросить идею интерфейса NFT-маркетплейса или DAO-дашборда.
Фишка: Некоторые инструменты умеют превращать Figma-дизайн в код — подключи и AI, и no-code, и ускорь вёрстку в разы.
📌 Итог: что даёт тебе AI как Web3-девелоперу?
Меньше времени на рутину и ресёрч
Больше времени на архитектуру и фичи
Возможность запускать pet-проекты даже в соло
Освобождение мозга от лишней “инфо-боли”
Быстрый рост в новых технологиях
💬А теперь делись!
Ты уже используешь AI в Web3-разработке?
Что помогло, что не зашло? Или хочешь попробовать, но не знаешь, с чего начать?
🔗 LeewayHertz — AI in Web3: Use Cases for Developers
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Если ты уже кодишь в Web3 или только начинаешь — знай: искусственный интеллект становится полноценным партнёром в разработке. Особенно там, где раньше уходили часы на рутину или ресёрч.
Вот топ-5 задач, где AI помогает Web3-девелоперам быстрее, проще и умнее:
1. Быстрый старт с шаблонов смарт-контрактов
AI может сгенерировать каркас смарт-контракта по твоему описанию. Например:
"Create a basic ERC-20 token with mint and burn functions"
GPT не просто напишет код — он добавит комментарии, пояснит структуру и даже подскажет, где могут быть уязвимости.
Профит: Это идеальный старт, особенно если ты только осваиваешь Solidity или хочешь быстро протестировать гипотезу.
2. Объяснение чужого кода или багов
Подсунул контракт на 200 строк? AI объяснит, что происходит.
Баг с gas limit или проблемой в логике — сэкономь вечер дебага и спроси у модели:
"Почему этот контракт падает при вызове transfer()"
— GPT раскроет вероятные причины и предложит исправления.
3. Пишем тесты без боли
Забыл, как писать unit-тесты на Hardhat или Foundry?
Дай кусок контракта — AI сгенерирует минимальный набор тестов, а дальше адаптируй под свой кейс.
Фишка: Тесты сгенерированы по логике твоего кода, а не просто скопированы с шаблона.
4. Автоматизация dev-рутину
Написать скрипт миграции?
Обновить контракт под новую версию OpenZeppelin?
Сгенерировать ABI или подписать транзакцию локально?
Всё это можно делегировать AI. Просто сформулируй задачу на естественном языке — и получай подсказки, команды CLI или готовые куски скриптов на JS/TS.
5. UI-прототипы и дизайн Web3 dApp’ов
Ты backend-инженер, но нужно быстро показать фронт?
AI может сгенерировать каркас UI на React/Next.js или даже подбросить идею интерфейса NFT-маркетплейса или DAO-дашборда.
Фишка: Некоторые инструменты умеют превращать Figma-дизайн в код — подключи и AI, и no-code, и ускорь вёрстку в разы.
📌 Итог: что даёт тебе AI как Web3-девелоперу?
Меньше времени на рутину и ресёрч
Больше времени на архитектуру и фичи
Возможность запускать pet-проекты даже в соло
Освобождение мозга от лишней “инфо-боли”
Быстрый рост в новых технологиях
💬А теперь делись!
Ты уже используешь AI в Web3-разработке?
Что помогло, что не зашло? Или хочешь попробовать, но не знаешь, с чего начать?
🔗 LeewayHertz — AI in Web3: Use Cases for Developers
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍4
DAO vs AI-агенты: кто главнее в будущем Web3? 🧠🆚👥
Мы привыкли, что DAO (децентрализованные автономные организации) — это сердце Web3. Но тут подкрался AI. Не просто как тул или подсказчик. А как новый тип пользователя и даже “гражданина” Web3.
Давайте разберёмся: что будет, если DAO встретит AI-агентов? 🤯
🤖 AI-агенты уже становятся пользователями Web3
AI-агент может:
подписывать транзакции от своего имени,
принимать решения в DAO (например, голосовать за пропозалы),
автоматизировать участие в фарминге, трейдинге или even гейминг-экономиках.
И всё это — на смарт-контрактах, без вмешательства человека.
📊 Кто они такие?
AI-агенты — это программы, которые могут наблюдать, анализировать и взаимодействовать с ончейном как полноценные участники. Пример:
"AI-биржевой агент", который сам решает, когда свапать токены по заданной стратегии.
👥 А что тогда DAO?
DAO — это люди + правила.
Но теперь в DAO могут быть и AI-участники, которые:
анализируют пропозалы,
предсказывают исход голосований,
даже предлагают решения.
В некоторых проектах AI уже помогает модераторам фильтровать спам, предлагать корректные формулировки предложений или находить узкие места в управлении.
🧩 Сотрудничество, не конкуренция
На самом деле, AI и DAO не заменяют друг друга, а усиливают:
DAO остаётся этическим и идейным ядром — с визией, ценностями и кураторами.
AI — ускоряет процессы, убирает хаос и делает принятие решений точнее.
🧠 Но есть и риски:
Кто будет нести ответственность за действия AI-агента?
Можно ли “обмануть” DAO, внедрив вредоносного AI-члена?
Как обеспечить прозрачность принятия решений, если это делает ИИ?
Эти вопросы только начинают обсуждаться — и чем раньше мы начнём искать ответы, тем устойчивее будет Web3 в будущем.
А теперь делимся!
Ты бы доверил AI право голосовать в DAO, в котором участвуешь?
💬 Пиши в комменты: “Да / Нет / Зависит” — обсудим вместе!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Мы привыкли, что DAO (децентрализованные автономные организации) — это сердце Web3. Но тут подкрался AI. Не просто как тул или подсказчик. А как новый тип пользователя и даже “гражданина” Web3.
Давайте разберёмся: что будет, если DAO встретит AI-агентов? 🤯
🤖 AI-агенты уже становятся пользователями Web3
AI-агент может:
подписывать транзакции от своего имени,
принимать решения в DAO (например, голосовать за пропозалы),
автоматизировать участие в фарминге, трейдинге или even гейминг-экономиках.
И всё это — на смарт-контрактах, без вмешательства человека.
📊 Кто они такие?
AI-агенты — это программы, которые могут наблюдать, анализировать и взаимодействовать с ончейном как полноценные участники. Пример:
"AI-биржевой агент", который сам решает, когда свапать токены по заданной стратегии.
👥 А что тогда DAO?
DAO — это люди + правила.
Но теперь в DAO могут быть и AI-участники, которые:
анализируют пропозалы,
предсказывают исход голосований,
даже предлагают решения.
В некоторых проектах AI уже помогает модераторам фильтровать спам, предлагать корректные формулировки предложений или находить узкие места в управлении.
🧩 Сотрудничество, не конкуренция
На самом деле, AI и DAO не заменяют друг друга, а усиливают:
DAO остаётся этическим и идейным ядром — с визией, ценностями и кураторами.
AI — ускоряет процессы, убирает хаос и делает принятие решений точнее.
🧠 Но есть и риски:
Кто будет нести ответственность за действия AI-агента?
Можно ли “обмануть” DAO, внедрив вредоносного AI-члена?
Как обеспечить прозрачность принятия решений, если это делает ИИ?
Эти вопросы только начинают обсуждаться — и чем раньше мы начнём искать ответы, тем устойчивее будет Web3 в будущем.
А теперь делимся!
Ты бы доверил AI право голосовать в DAO, в котором участвуешь?
💬 Пиши в комменты: “Да / Нет / Зависит” — обсудим вместе!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥3
🧩 No-code + AI = новый вход в Web3? 🧩
Как запускать Web3-продукты без разработчиков и кучи кода
Если раньше запуск Web3-проекта был как экспедиция на Марс — нужны блокчейн-разработчики, понимание Solidity, знание инфраструктуры и куча времени — то теперь всё быстрее, проще и… реально доступно.
AI и no-code платформы резко снижают входной порог.
Хочешь протестить идею, собрать децентрализованное приложение, запустить токен или NFT-дроп — не обязательно быть девом.
🚀 В чём сила этой связки?
Комбо no-code + AI — это когда ты буквально описываешь словами свой проект,
а алгоритмы превращают это в смарт-контракт или интерфейс.
Без ручного кодинга, без боли с документацией и без «ждать две недели, пока освободится Solidity-дев».
📦 Что можно собрать на этом стеке?
✅ NFT-коллекцию с вайтлистом, роялти, минтом и сайтом
✅ Простой DAO с системой голосования и кастомной логикой
✅ Utility-токен с базовой экономикой и условиями обращения
✅ Дроп-платформу с интерактивным фронтом
✅ DApp, подключённый к кошельку (через WalletConnect, MetaMask и т.д.)
💡 Важно: пока это больше MVP и early-stage, но за последние 6 месяцев инструменты сильно прокачались.
🛠 Какие инструменты реально работают?
Вот проверенный стек, который уже можно использовать:
🔹 Thirdweb
– позволяет собрать интерфейс + подключить готовые блокчейн-модули (дропы, marketplace, governance и т.д.)
– есть визуальный редактор контрактов
– интеграция с кошельками и деплой на разные сети в 2 клика
🔹 Moralis
– backend для Web3-приложений: можно быстро подключить авторизацию, базы данных, аналитические дашборды
– теперь добавили Moralis Copilot — AI, который помогает генерировать и деплоить контракты
🔹 AskTheCode / SuperAGI
– генерация смарт-контрактов и тестов на основе текстового описания
– GPT-поддержка: можно задать “сделай NFT с лимитом 500, включи minting и запрети повторную покупку” — и он соберёт всё сам
🔹 FlowGPT + Code Interpreter + Hardhat Playground
– кастомные AI-пайплайны для генерации контрактов и деплоя с минимальным ручным трудом
👀 Кому это особенно полезно?
🧠 Продукт-менеджерам и дизайнерам, которые хотят MVP
🚀 Фаундерам, которым нужно собрать пилот и пойти к инвестору
📚 Начинающим девам, чтобы пощупать Web3 вживую
📣 Маркетологам и комьюнити-лидам, которые хотят сделать NFT-дропы или промо
🧪 Хакатонщикам, чтобы не тратить 2 дня на написание boilerplate
🤯 Куда это всё движется?
AI становится блокчейн-ассистентом: через Copilot или GPT ты можешь просто “сказать” идею.
No-code превращается в DAO-каркас — запуск токеномики или governance будет как создание группы в Telegram.
Hyper-fast MVP development — ты можешь протестить 10 идей за неделю, и только потом кодить «по-взрослому».
💬 А ты уже пробовал собирать Web3-приложения без кода?
Или есть идеи, которые хочется реализовать руками AI?
Делись в комментах — интересно, на чём сейчас экспериментируют девы!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Как запускать Web3-продукты без разработчиков и кучи кода
Если раньше запуск Web3-проекта был как экспедиция на Марс — нужны блокчейн-разработчики, понимание Solidity, знание инфраструктуры и куча времени — то теперь всё быстрее, проще и… реально доступно.
AI и no-code платформы резко снижают входной порог.
Хочешь протестить идею, собрать децентрализованное приложение, запустить токен или NFT-дроп — не обязательно быть девом.
🚀 В чём сила этой связки?
Комбо no-code + AI — это когда ты буквально описываешь словами свой проект,
а алгоритмы превращают это в смарт-контракт или интерфейс.
Без ручного кодинга, без боли с документацией и без «ждать две недели, пока освободится Solidity-дев».
📦 Что можно собрать на этом стеке?
✅ NFT-коллекцию с вайтлистом, роялти, минтом и сайтом
✅ Простой DAO с системой голосования и кастомной логикой
✅ Utility-токен с базовой экономикой и условиями обращения
✅ Дроп-платформу с интерактивным фронтом
✅ DApp, подключённый к кошельку (через WalletConnect, MetaMask и т.д.)
💡 Важно: пока это больше MVP и early-stage, но за последние 6 месяцев инструменты сильно прокачались.
🛠 Какие инструменты реально работают?
Вот проверенный стек, который уже можно использовать:
🔹 Thirdweb
– позволяет собрать интерфейс + подключить готовые блокчейн-модули (дропы, marketplace, governance и т.д.)
– есть визуальный редактор контрактов
– интеграция с кошельками и деплой на разные сети в 2 клика
🔹 Moralis
– backend для Web3-приложений: можно быстро подключить авторизацию, базы данных, аналитические дашборды
– теперь добавили Moralis Copilot — AI, который помогает генерировать и деплоить контракты
🔹 AskTheCode / SuperAGI
– генерация смарт-контрактов и тестов на основе текстового описания
– GPT-поддержка: можно задать “сделай NFT с лимитом 500, включи minting и запрети повторную покупку” — и он соберёт всё сам
🔹 FlowGPT + Code Interpreter + Hardhat Playground
– кастомные AI-пайплайны для генерации контрактов и деплоя с минимальным ручным трудом
👀 Кому это особенно полезно?
🧠 Продукт-менеджерам и дизайнерам, которые хотят MVP
🚀 Фаундерам, которым нужно собрать пилот и пойти к инвестору
📚 Начинающим девам, чтобы пощупать Web3 вживую
📣 Маркетологам и комьюнити-лидам, которые хотят сделать NFT-дропы или промо
🧪 Хакатонщикам, чтобы не тратить 2 дня на написание boilerplate
🤯 Куда это всё движется?
AI становится блокчейн-ассистентом: через Copilot или GPT ты можешь просто “сказать” идею.
No-code превращается в DAO-каркас — запуск токеномики или governance будет как создание группы в Telegram.
Hyper-fast MVP development — ты можешь протестить 10 идей за неделю, и только потом кодить «по-взрослому».
💬 А ты уже пробовал собирать Web3-приложения без кода?
Или есть идеи, которые хочется реализовать руками AI?
Делись в комментах — интересно, на чём сейчас экспериментируют девы!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥2
🔐🧠 Как Web3 помогает ИИ выйти из-под контроля Big Tech 🔓🧠
Когда мы говорим "искусственный интеллект", большинство сразу думает про OpenAI, Google, Meta.
Но что, если ИИ мог бы жить и развиваться не под контролем корпораций, а в децентрализованной экосистеме?
📦 В мире Web3 это уже происходит.
Проекты вроде Ocean Protocol и SingularityNET строят платформы, где ИИ может обучаться, делиться данными и даже продавать свои модели — без посредников.
Тут каждый разработчик может добавить свой кирпичик в общее ИИ-решение, а пользователи — выбирать, кому доверять.
🟢 Зачем вообще это нужно?
Централизованные ИИ-системы — это black box: ты не знаешь, как они устроены, кто контролирует данные, какие цели стоят за алгоритмами.
В Web3 всё иначе:
✔️ Код и модели доступны на смарт-контрактах
✔️ Решения принимаются DAO, а не топ-менеджментом
✔️ Участники получают вознаграждение за вклад
⚠️ Но есть и минусы.
Децентрализация = гибкость, но не всегда скорость.
Сложнее масштабировать, больше рисков фрагментации.
А главное — нужна сильная комьюнити и хорошие протоколы безопасности, иначе такой ИИ может стать хаосом.
💬 А как думаешь ты:
Какой ИИ безопаснее — централизованный (OpenAI) или децентрализованный (SingularityNET)? Пиши в комменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Когда мы говорим "искусственный интеллект", большинство сразу думает про OpenAI, Google, Meta.
Но что, если ИИ мог бы жить и развиваться не под контролем корпораций, а в децентрализованной экосистеме?
📦 В мире Web3 это уже происходит.
Проекты вроде Ocean Protocol и SingularityNET строят платформы, где ИИ может обучаться, делиться данными и даже продавать свои модели — без посредников.
Тут каждый разработчик может добавить свой кирпичик в общее ИИ-решение, а пользователи — выбирать, кому доверять.
🟢 Зачем вообще это нужно?
Централизованные ИИ-системы — это black box: ты не знаешь, как они устроены, кто контролирует данные, какие цели стоят за алгоритмами.
В Web3 всё иначе:
✔️ Код и модели доступны на смарт-контрактах
✔️ Решения принимаются DAO, а не топ-менеджментом
✔️ Участники получают вознаграждение за вклад
⚠️ Но есть и минусы.
Децентрализация = гибкость, но не всегда скорость.
Сложнее масштабировать, больше рисков фрагментации.
А главное — нужна сильная комьюнити и хорошие протоколы безопасности, иначе такой ИИ может стать хаосом.
💬 А как думаешь ты:
Какой ИИ безопаснее — централизованный (OpenAI) или децентрализованный (SingularityNET)? Пиши в комменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍3
🛡️AI против скама: как искусственный интеллект очищает Web3 от мошенников
Разработчики реагируют. Один из главных инструментов в арсенале — искусственный интеллект. Он не просто автоматизирует поиск уязвимостей — он помогает анализировать поведение и предугадывать скам.
💡 Что делает AI в этой войне?
🔍 1. Ончейн-анализ в реальном времени
Web3 — это огромный поток данных: тысячи транзакций ежеминутно. Ручной анализ тут невозможен.
AI-мониторинг от проектов вроде Forta и Chainalysis позволяет отслеживать аномалии:
– неожиданное перемещение средств из контрактов
– резкое снижение ликвидности
– манипуляции в DAO-голосованиях
– фишинговые адреса и токены-клоны
Forta, например, анализирует поведение смарт-контрактов и децентрализованных приложений, выявляя потенциальные угрозы ещё до взлома. У них даже есть библиотека "агентов", которые обучены находить конкретные типы атак.
🧠 2. AI как умный аудит
Раньше аудит смарт-контрактов делался только вручную, что занимало недели.
Теперь ИИ-системы вроде CertiK Skynet и OpenZeppelin Defender позволяют:
– запускать статический анализ кода
– тестировать поведение в разных сценариях
– проверять уязвимости по базе известных эксплойтов
Хотя AI ещё не заменяет аудиторов, он сильно снижает нагрузку на команды и повышает базовый уровень безопасности для небольших проектов с ограниченным бюджетом.
🔎 3. Поиск и отслеживание мошеннических сетей
Chainalysis использует AI для построения графов связей между адресами. Это помогает:
– выявлять “мулов” (адреса-перенаправители)
– отслеживать отмывание средств
– определять связи между скам-проектами
– сотрудничать с правоохранительными органами
По их данным, более 25% всех украденных в Web3 средств проходят через одни и те же “хабы” кошельков.
📌 Что важно понимать?
AI в Web3 — это не просто модный тренд. Это необходимость.
Мошенники совершенствуются, а у разработчиков наконец появился инструмент, который может работать 24/7 и реагировать в реальном времени.
💬 А ты что думаешь?
Нужен ли каждому Web3-проекту AI-аудит?
Или старый добрый ручной аудит по-прежнему незаменим?
👇Поделись мнением в комментах — обсудим!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Мир Web3 растёт — но вместе с ним растёт и число атак. Только в 2023 году убытки от скама и хаков в криптоиндустрии превысили $1,7 млрд. Это и взломы смарт-контрактов, и эксплойты в DeFi-протоколах, и банальный rug pull.
Разработчики реагируют. Один из главных инструментов в арсенале — искусственный интеллект. Он не просто автоматизирует поиск уязвимостей — он помогает анализировать поведение и предугадывать скам.
💡 Что делает AI в этой войне?
🔍 1. Ончейн-анализ в реальном времени
Web3 — это огромный поток данных: тысячи транзакций ежеминутно. Ручной анализ тут невозможен.
AI-мониторинг от проектов вроде Forta и Chainalysis позволяет отслеживать аномалии:
– неожиданное перемещение средств из контрактов
– резкое снижение ликвидности
– манипуляции в DAO-голосованиях
– фишинговые адреса и токены-клоны
Forta, например, анализирует поведение смарт-контрактов и децентрализованных приложений, выявляя потенциальные угрозы ещё до взлома. У них даже есть библиотека "агентов", которые обучены находить конкретные типы атак.
🧠 2. AI как умный аудит
Раньше аудит смарт-контрактов делался только вручную, что занимало недели.
Теперь ИИ-системы вроде CertiK Skynet и OpenZeppelin Defender позволяют:
– запускать статический анализ кода
– тестировать поведение в разных сценариях
– проверять уязвимости по базе известных эксплойтов
Хотя AI ещё не заменяет аудиторов, он сильно снижает нагрузку на команды и повышает базовый уровень безопасности для небольших проектов с ограниченным бюджетом.
🔎 3. Поиск и отслеживание мошеннических сетей
Chainalysis использует AI для построения графов связей между адресами. Это помогает:
– выявлять “мулов” (адреса-перенаправители)
– отслеживать отмывание средств
– определять связи между скам-проектами
– сотрудничать с правоохранительными органами
По их данным, более 25% всех украденных в Web3 средств проходят через одни и те же “хабы” кошельков.
📌 Что важно понимать?
AI в Web3 — это не просто модный тренд. Это необходимость.
Мошенники совершенствуются, а у разработчиков наконец появился инструмент, который может работать 24/7 и реагировать в реальном времени.
💬 А ты что думаешь?
Нужен ли каждому Web3-проекту AI-аудит?
Или старый добрый ручной аудит по-прежнему незаменим?
👇Поделись мнением в комментах — обсудим!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥3
🛠️ Как ChatGPT превращается в DevTool для Web3-разработчиков: гайд с примерами
🔸 1. Генерация смарт-контрактов на Solidity
Задача: нужно быстро собрать шаблон для DAO, NFT или DeFi-протокола.
Как использовать GPT:
Промпт:
"Напиши смарт-контракт на Solidity для DAO с голосованием. Участники должны вносить токены, чтобы иметь право голосовать. Побеждает предложение с наибольшим числом голосов. Объясни каждую функцию."
Что получишь: каркас, функции vote(), propose(), логику подсчета голосов, часто — с комментариями.
⚠️ Проверь совместимость с нужной версией Solidity. GPT иногда вставляет устаревшие методы.
🔸 2. Чтение и ревью чужих контрактов
Пример: кто-то прислал контракт на 500 строк — и нужно понять, где логика DAO, а где администрирование.
Решение: скопируй часть кода и попроси:
"Поясни, что делает этот смарт-контракт. Есть ли здесь уязвимости или нестандартная логика?"
GPT разбивает код по частям и комментирует, что делает каждая функция, где могут быть уязвимости (reentrancy, неправильное управление доступом и т.п.).
🔸 3. Генерация тестов для Foundry / Hardhat
Промпт:
"Сгенерируй юнит-тесты на Foundry для смарт-контракта, в котором пользователь может создать и удалить предложение в DAO. Добавь проверки доступа и edge-case’ы."
GPT выдаёт тесты с использованием vm.prank, assertEq, expectRevert — почти готовые к вставке.
🧠 Инсайт: даже если код требует доработки, вы получаете структуру тестов и идеи на проверку крайних случаев.
🔸 4. Автогенерация документации
Не хочешь писать Readme вручную?
Дай GPT описание функций или весь контракт, и он сгенерирует Markdown-документацию, описания входов/выходов, общую архитектуру.
Также можно запросить Swagger/OpenAPI спецификацию, если строишь API к Web3-бэкенду.
🔸 5. Бонус — AI Dev Agents (если хочется автоматизации)
Примеры инструментов, где GPT-интеграция уже встроена:
⚙️ Autonomous GPT Agents (AutoGPT + Hardhat/Forta)
⚙️ AI + Thirdweb — пиши, что ты хочешь, и получай готовый фронт и контракт
⚙️ AI Code Companion от Moralis — работает как Copilot, но заточен под Web3
⚠️ Ограничения
GPT не знает всех нюансов Web3-безопасности (нет threat modeling, он не заменит аудитора).
Иногда генерирует невалидный код (особенно для нестабильных библиотек или новых EVM-фич).
Работает в контексте — длинный контракт может не влезть в один промпт.
🗨 Вопрос к вам:
А ты уже используешь GPT как DevTool?
Пиши в комментах, какие задачи ты делегировал ИИ — и какие были фейлы или успехи 🔽
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
ИИ — больше не игрушка. Всё чаще его используют как реального ассистента в пайплайне Web3-разработки: от генерации контрактов до юнит-тестов и ревью чужого кода. Ниже — практический гайд, как ChatGPT уже встраивается в рабочий процесс.
🔸 1. Генерация смарт-контрактов на Solidity
Задача: нужно быстро собрать шаблон для DAO, NFT или DeFi-протокола.
Как использовать GPT:
Промпт:
"Напиши смарт-контракт на Solidity для DAO с голосованием. Участники должны вносить токены, чтобы иметь право голосовать. Побеждает предложение с наибольшим числом голосов. Объясни каждую функцию."
Что получишь: каркас, функции vote(), propose(), логику подсчета голосов, часто — с комментариями.
⚠️ Проверь совместимость с нужной версией Solidity. GPT иногда вставляет устаревшие методы.
🔸 2. Чтение и ревью чужих контрактов
Пример: кто-то прислал контракт на 500 строк — и нужно понять, где логика DAO, а где администрирование.
Решение: скопируй часть кода и попроси:
"Поясни, что делает этот смарт-контракт. Есть ли здесь уязвимости или нестандартная логика?"
GPT разбивает код по частям и комментирует, что делает каждая функция, где могут быть уязвимости (reentrancy, неправильное управление доступом и т.п.).
🔸 3. Генерация тестов для Foundry / Hardhat
Промпт:
"Сгенерируй юнит-тесты на Foundry для смарт-контракта, в котором пользователь может создать и удалить предложение в DAO. Добавь проверки доступа и edge-case’ы."
GPT выдаёт тесты с использованием vm.prank, assertEq, expectRevert — почти готовые к вставке.
🧠 Инсайт: даже если код требует доработки, вы получаете структуру тестов и идеи на проверку крайних случаев.
🔸 4. Автогенерация документации
Не хочешь писать Readme вручную?
Дай GPT описание функций или весь контракт, и он сгенерирует Markdown-документацию, описания входов/выходов, общую архитектуру.
Также можно запросить Swagger/OpenAPI спецификацию, если строишь API к Web3-бэкенду.
🔸 5. Бонус — AI Dev Agents (если хочется автоматизации)
Примеры инструментов, где GPT-интеграция уже встроена:
⚙️ Autonomous GPT Agents (AutoGPT + Hardhat/Forta)
⚙️ AI + Thirdweb — пиши, что ты хочешь, и получай готовый фронт и контракт
⚙️ AI Code Companion от Moralis — работает как Copilot, но заточен под Web3
⚠️ Ограничения
GPT не знает всех нюансов Web3-безопасности (нет threat modeling, он не заменит аудитора).
Иногда генерирует невалидный код (особенно для нестабильных библиотек или новых EVM-фич).
Работает в контексте — длинный контракт может не влезть в один промпт.
🗨 Вопрос к вам:
А ты уже используешь GPT как DevTool?
Пиши в комментах, какие задачи ты делегировал ИИ — и какие были фейлы или успехи 🔽
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥2
🤖 AI-инструменты, которые можно внедрить в dApp прямо сейчас
ИИ в Web3 — это не только хайп. Уже сегодня ты можешь интегрировать в свой dApp реальные AI-фичи: от умных ассистентов на фронте до анализа ончейн-данных через open-source модели.
Вот подборка рабочих направлений и инструментов для Web3-разработчиков.
🔹 AI-модели на фронте: чаты, ассистенты, голос
Если у тебя есть фронт (React, Next.js, Vue), ты можешь:
• встроить чат-ассистента, который объясняет, как работает твой dApp, какие риски у контракта, что делает конкретная функция и т.д.
• сделать voice-to-text для управления через голос, особенно удобно для мобильных интерфейсов (используй OpenAI Whisper, AssemblyAI)
• добавить natural language input, где пользователь вводит запрос типа “отправить 0.1 ETH на адрес X”, а ИИ превращает его в транзакцию
📦 Что использовать:
• LangChain + OpenAI / Claude
• Whisper API
• Vocode (open-source voice interface)
• ChatUI или свой кастомный ассистент с LLM
🔹AI для анализа поведения пользователей (ончейн + оффчейн)
ИИ отлично справляется с анализом:
• активности кошельков: кто часто взаимодействует с твоим dApp, кто чей альт
• рисков: через поведенческие паттерны можно предсказать, кто потенциально может заскамить протокол или смачно свопнуться на пул
🔍 Примеры:
• кластеризация пользователей (как делает Nansen)
• anomaly detection в on-chain действиях (на Python с Sklearn или через Forta)
🔹Встраивание open-source AI-моделей через API
Если не хочешь платить OpenAI — бери open-source:
• HuggingFace Spaces / Models: любой NLP/LLM, fine-tuned на твой use case
• Replicate — как AppStore для ML. Один API-запрос — и ты уже разворачиваешь SDXL, Llama3, TTS, OCR, что угодно
🔹Кейсы на GitHub: ищем вдохновение
📁 Некоторые годные репы:
• airstack-ai-chat — чат-ассистент с доступом к ончейн данным через Airstack API
• thirdweb-ai — генерация и деплой контрактов с помощью ChatGPT
• forta-bot — создание AI-ботов для мониторинга угроз в смарт-контрактах
• web3-gpt-agent — автономный GPT-агент для взаимодействия с Web3 через ethers.js
⚡ Идеи для внедрения:
• Ассистент в DeFi-протоколе, который объясняет APY и стратегии.
• NFT-генератор с AI + Replicate SDXL.
• dApp, который сам генерирует контракт на основе промпта пользователя.
• Автоаудит подозрительных взаимодействий.
🧠 Вопрос к тебе:
А какие AI-интеграции ты бы хотел увидеть в dApp?
Или уже что-то сделал? Делись в комментах или кидай гитхаб
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
ИИ в Web3 — это не только хайп. Уже сегодня ты можешь интегрировать в свой dApp реальные AI-фичи: от умных ассистентов на фронте до анализа ончейн-данных через open-source модели.
Вот подборка рабочих направлений и инструментов для Web3-разработчиков.
🔹 AI-модели на фронте: чаты, ассистенты, голос
Если у тебя есть фронт (React, Next.js, Vue), ты можешь:
• встроить чат-ассистента, который объясняет, как работает твой dApp, какие риски у контракта, что делает конкретная функция и т.д.
• сделать voice-to-text для управления через голос, особенно удобно для мобильных интерфейсов (используй OpenAI Whisper, AssemblyAI)
• добавить natural language input, где пользователь вводит запрос типа “отправить 0.1 ETH на адрес X”, а ИИ превращает его в транзакцию
📦 Что использовать:
• LangChain + OpenAI / Claude
• Whisper API
• Vocode (open-source voice interface)
• ChatUI или свой кастомный ассистент с LLM
🔹AI для анализа поведения пользователей (ончейн + оффчейн)
ИИ отлично справляется с анализом:
• активности кошельков: кто часто взаимодействует с твоим dApp, кто чей альт
• рисков: через поведенческие паттерны можно предсказать, кто потенциально может заскамить протокол или смачно свопнуться на пул
🔍 Примеры:
• кластеризация пользователей (как делает Nansen)
• anomaly detection в on-chain действиях (на Python с Sklearn или через Forta)
🔹Встраивание open-source AI-моделей через API
Если не хочешь платить OpenAI — бери open-source:
• HuggingFace Spaces / Models: любой NLP/LLM, fine-tuned на твой use case
• Replicate — как AppStore для ML. Один API-запрос — и ты уже разворачиваешь SDXL, Llama3, TTS, OCR, что угодно
🔹Кейсы на GitHub: ищем вдохновение
📁 Некоторые годные репы:
• airstack-ai-chat — чат-ассистент с доступом к ончейн данным через Airstack API
• thirdweb-ai — генерация и деплой контрактов с помощью ChatGPT
• forta-bot — создание AI-ботов для мониторинга угроз в смарт-контрактах
• web3-gpt-agent — автономный GPT-агент для взаимодействия с Web3 через ethers.js
⚡ Идеи для внедрения:
• Ассистент в DeFi-протоколе, который объясняет APY и стратегии.
• NFT-генератор с AI + Replicate SDXL.
• dApp, который сам генерирует контракт на основе промпта пользователя.
• Автоаудит подозрительных взаимодействий.
🧠 Вопрос к тебе:
А какие AI-интеграции ты бы хотел увидеть в dApp?
Или уже что-то сделал? Делись в комментах или кидай гитхаб
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
GitHub
GitHub - thirdweb-dev/ai
Contribute to thirdweb-dev/ai development by creating an account on GitHub.
👍1
💻 AI-помощники для написания и анализа смарт-контрактов
Вот инструменты и подходы, которые уже работают:
🔧 Генерация смарт-контрактов: быстро и на удивление неплохо
ИИ-помощники не заменят понимание архитектуры, но ускорят типовые задачи:
• создание токенов (ERC-20/721/1155),
• сборы, DAO, голосования,
• простая бизнес-логика.
📦 Что использовать:
• ChatGPT + хороший промпт (лучше с уточнением версии Solidity)
• OpenZeppelin Contracts Wizard — полу-AI генератор, простой и безопасный старт
• Thirdweb Contract AI — сгенерируй контракт на основе описания (например, “NFT коллекция с розыгрышем каждую неделю”)
• SmarTestAI — AI для генерации и проверки контрактов, работает в IDE
✍️ Пример промпта для GPT:
“Write a Solidity contract for a staking system where users lock ERC20 tokens and get rewarded based on time staked. Use Solidity 0.8.19.”
🔍 AI как аудит и ревьюер
ИИ сегодня не заменяет ручной аудит, но может:
• находить очевидные уязвимости (reentrancy, overflow, public/private ошибки)
• объяснять, что делает функция и где риски
• служить как автотест/ревью перед пушем
📌 Что работает:
• GPT-Solidity (модель, обученная на Solidity-контрактах)
• SmarTestAI (highlight потенциальных проблем)
• OpenAI Code Interpreter (для анализа логики и предложений)
⚠️ Даже ChatGPT 4 может найти:
• неэффективный gas usage
• плохие модификаторы доступа
• логические ошибки
🔁 Как внедрить в пайплайн: CI/CD + AI
Для серьёзной разработки важно автоматизировать не только тесты, но и AI-ревью.
Ты можешь связать GPT или SmarTest с GitHub Actions:
🛠 Пример:
• Каждый push в main → запуск AI-скрипта
• Анализ кода → коммент к PR с выводами
• Возможность флагать PR как “требует ручной аудит”
Некоторые компании уже экспериментируют с этим: AI как первый этап ревью, до ревью инженеров.
💡 Примеры интеграции
• Hackless — использует AI для анализа аномального поведения контрактов.
• Forta — AI-агенты для мониторинга в реальном времени.
• Thirdweb AI — генерация кастомных контрактов без кода.
🗨 Вопрос к тебе:
Пробовал ли ты использовать AI для генерации или анализа смарт-контрактов?
Что понравилось, что сломалось? Или хочешь протестить в новом проекте?
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Смарт-контракты — сердце Web3. Но даже опытные девелоперы знают: писать безопасный и читаемый код на Solidity — задача не из простых.
ИИ начинает сильно менять этот процесс — от генерации до аудита.
Вот инструменты и подходы, которые уже работают:
🔧 Генерация смарт-контрактов: быстро и на удивление неплохо
ИИ-помощники не заменят понимание архитектуры, но ускорят типовые задачи:
• создание токенов (ERC-20/721/1155),
• сборы, DAO, голосования,
• простая бизнес-логика.
📦 Что использовать:
• ChatGPT + хороший промпт (лучше с уточнением версии Solidity)
• OpenZeppelin Contracts Wizard — полу-AI генератор, простой и безопасный старт
• Thirdweb Contract AI — сгенерируй контракт на основе описания (например, “NFT коллекция с розыгрышем каждую неделю”)
• SmarTestAI — AI для генерации и проверки контрактов, работает в IDE
✍️ Пример промпта для GPT:
“Write a Solidity contract for a staking system where users lock ERC20 tokens and get rewarded based on time staked. Use Solidity 0.8.19.”
🔍 AI как аудит и ревьюер
ИИ сегодня не заменяет ручной аудит, но может:
• находить очевидные уязвимости (reentrancy, overflow, public/private ошибки)
• объяснять, что делает функция и где риски
• служить как автотест/ревью перед пушем
📌 Что работает:
• GPT-Solidity (модель, обученная на Solidity-контрактах)
• SmarTestAI (highlight потенциальных проблем)
• OpenAI Code Interpreter (для анализа логики и предложений)
⚠️ Даже ChatGPT 4 может найти:
• неэффективный gas usage
• плохие модификаторы доступа
• логические ошибки
🔁 Как внедрить в пайплайн: CI/CD + AI
Для серьёзной разработки важно автоматизировать не только тесты, но и AI-ревью.
Ты можешь связать GPT или SmarTest с GitHub Actions:
🛠 Пример:
• Каждый push в main → запуск AI-скрипта
• Анализ кода → коммент к PR с выводами
• Возможность флагать PR как “требует ручной аудит”
Некоторые компании уже экспериментируют с этим: AI как первый этап ревью, до ревью инженеров.
💡 Примеры интеграции
• Hackless — использует AI для анализа аномального поведения контрактов.
• Forta — AI-агенты для мониторинга в реальном времени.
• Thirdweb AI — генерация кастомных контрактов без кода.
🗨 Вопрос к тебе:
Пробовал ли ты использовать AI для генерации или анализа смарт-контрактов?
Что понравилось, что сломалось? Или хочешь протестить в новом проекте?
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Openzeppelin
OpenZeppelin Contracts Wizard
An interactive smart contract generator based on OpenZeppelin Contracts.
☁️ AI-инфраструктура на блокчейне: как это работает на практике?
Давай разберёмся, как работают AI-сети на блокчейне — и зачем это может быть полезно именно тебе, как разработчику.
⚙️ Что такое децентрализованная AI-сеть?
Это инфраструктура, в которой:
• хостинг моделей,
• вычисления,
• оценка качества,
• и оплата —
происходят не на серверах Big Tech, а в распределённой сети узлов.
Каждый участник может:
• предоставлять мощности (GPU, память)
• загружать и выполнять ML-модели
• проверять корректность работы других узлов
• получать награду в токенах
📦 Примеры таких сетей
1. SingularityNET (AGIX)
Платформа-маркетплейс, где ИИ-сервисы работают как модули.
Можно “вызвать” чужую модель — распознавание речи, перевод, анализ — через API.
2. Bittensor (TAO)
Похож на Proof-of-Stake, но валидация идей, а не блоков.
Ноды обучают и оценивают нейросети друг друга. Чем полезнее модель — тем выше её рейтинг и награда.
3. Gensyn
Фокус на тренировку моделей: распределяет задачи по GPU-узлам, валидация происходит ончейн.
Подходит для DL-задач, LLM и кастомных моделей.
🛠 Как работает “AI as a service” на Web3?
Представь, что ты хочешь встроить генеративный AI в свой dApp:
— В Web2 ты бы вызвал API GPT-4, заплатив Stripe-ом.
— В Web3 ты вызываешь модель с децентрализованной платформы (например, SingularityNET), платишь токенами, а код — на смарт-контрактах.
Примеры задач:
• генерация текста, речи, изображений
• анализ данных
• модерация контента
• автоматизированные ассистенты в DAO и метавселенных
🧠 Что это значит для разработчика?
Главное отличие от Web2 ML:
• Ты не зависишь от лицензий OpenAI или Meta
• Можешь запускать модели децентрализованно (даже приватные)
• Сам создаёшь и обучаешь модель → загружаешь в сеть → получаешь доход
• Аудит работы модели публичен (можно верифицировать, как и на чём она была обучена)
Это даёт:
• больше контроля
• меньше цензуры
• новые возможности для монетизации
⚠️ А что с проблемами?
• Скорость может быть ниже, чем в централизованных решениях
• Валидация качества — открытый вызов (особенно для сложных моделей)
• Не все платформы подходят под enterprise-нагрузку
Но комьюнити активно работает над этим. Появляются “гибридные” решения: часть AI-инфры на Web3, часть — в offchain-облаках.
🗨 Хочешь разбор глубже?
Напиши, если интересно разобрать архитектуру Bittensor или Gensyn в отдельном посте.
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Если ты привык к классической ML-инфраструктуре (Google Colab, AWS, HuggingFace), децентрализованный подход покажется… другим.
Но именно он может стать основой новой модели — AI без монополий и с открытым доступом.
Давай разберёмся, как работают AI-сети на блокчейне — и зачем это может быть полезно именно тебе, как разработчику.
⚙️ Что такое децентрализованная AI-сеть?
Это инфраструктура, в которой:
• хостинг моделей,
• вычисления,
• оценка качества,
• и оплата —
происходят не на серверах Big Tech, а в распределённой сети узлов.
Каждый участник может:
• предоставлять мощности (GPU, память)
• загружать и выполнять ML-модели
• проверять корректность работы других узлов
• получать награду в токенах
📦 Примеры таких сетей
1. SingularityNET (AGIX)
Платформа-маркетплейс, где ИИ-сервисы работают как модули.
Можно “вызвать” чужую модель — распознавание речи, перевод, анализ — через API.
2. Bittensor (TAO)
Похож на Proof-of-Stake, но валидация идей, а не блоков.
Ноды обучают и оценивают нейросети друг друга. Чем полезнее модель — тем выше её рейтинг и награда.
3. Gensyn
Фокус на тренировку моделей: распределяет задачи по GPU-узлам, валидация происходит ончейн.
Подходит для DL-задач, LLM и кастомных моделей.
🛠 Как работает “AI as a service” на Web3?
Представь, что ты хочешь встроить генеративный AI в свой dApp:
— В Web2 ты бы вызвал API GPT-4, заплатив Stripe-ом.
— В Web3 ты вызываешь модель с децентрализованной платформы (например, SingularityNET), платишь токенами, а код — на смарт-контрактах.
Примеры задач:
• генерация текста, речи, изображений
• анализ данных
• модерация контента
• автоматизированные ассистенты в DAO и метавселенных
🧠 Что это значит для разработчика?
Главное отличие от Web2 ML:
• Ты не зависишь от лицензий OpenAI или Meta
• Можешь запускать модели децентрализованно (даже приватные)
• Сам создаёшь и обучаешь модель → загружаешь в сеть → получаешь доход
• Аудит работы модели публичен (можно верифицировать, как и на чём она была обучена)
Это даёт:
• больше контроля
• меньше цензуры
• новые возможности для монетизации
⚠️ А что с проблемами?
• Скорость может быть ниже, чем в централизованных решениях
• Валидация качества — открытый вызов (особенно для сложных моделей)
• Не все платформы подходят под enterprise-нагрузку
Но комьюнити активно работает над этим. Появляются “гибридные” решения: часть AI-инфры на Web3, часть — в offchain-облаках.
🗨 Хочешь разбор глубже?
Напиши, если интересно разобрать архитектуру Bittensor или Gensyn в отдельном посте.
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍1🔥1
🛡️ Как AI может мониторить и тестировать Web3-продукт
Разработал контракт, задеплоил — и молишься, чтобы всё работало?
А если бы AI следил за контрактом 24/7, автоматически тестировал его, анализировал поведение юзеров и даже блокировал подозрительные действия?
Это не фантастика. Это AIOps для Web3.
👁️ AI-агенты для мониторинга смарт-контрактов
Forta — один из самых известных примеров.
Это децентрализованная сеть агентов, которые “слушают” блокчейн и срабатывают при:
• неожиданных транзакциях
• взломах, флеш-лёнах
• аномальном поведении DAO
Forta использует ML-модели, чтобы анализировать поведение адресов и контрактов в реальном времени.
Результат? — Уведомление + автоматическая реакция (например, блокировка функции через governance или паузу контракта).
✅ AI + автотесты при деплое
Вместо ручных чеков и рутинных скриптов можно подключить:
• ChatGPT или GPT-Solidity для генерации юнит-тестов
• AI-интеграцию в CI/CD: проверка уязвимостей, gas-оптимизация, антипаттерны
• AutoPR-ботов: если контракт не проходит ML-анализ — пуш отклоняется
Некоторые команды уже используют open-source-агентов от Forta или пишут свои на Python с ML-библиотеками.
📊 Метрики поведения пользователей
AI может анализировать:
• Ончейн-поведение: частота вызовов, аномалии, ретенции
• Подозрительную активность: автоматические мейнинг-циклы, MEV-атаки
• Эффективность UX (особенно в dApps, GameFi, NFT)
ML-классификаторы обучаются на этих данных и могут запускать алерты, рекомендовать изменения или даже блокировать контракты в экстренных случаях.
🛠 MVP-подход: как собрать своё решение?
1. Настроить индексаторы (The Graph, Alchemy, custom parser)
2. Подключить open-source ML-библиотеки (scikit-learn, anomaly-detection пакеты)
3. Написать простые агенты-алерты (на Python или Node)
4. Встроить в pipeline: CI/CD или бот, пушащий репорт в Discord
Да, это не заменит аудит, но может предотвратить катастрофу на проде.
🗨 А ты бы доверил ИИ?
Если бы AI-агент предложил временно заморозить контракт — ты бы дал ему право это сделать?
Пиши в комментах, интересно услышать реальные мнения девов.
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Разработал контракт, задеплоил — и молишься, чтобы всё работало?
А если бы AI следил за контрактом 24/7, автоматически тестировал его, анализировал поведение юзеров и даже блокировал подозрительные действия?
Это не фантастика. Это AIOps для Web3.
👁️ AI-агенты для мониторинга смарт-контрактов
Forta — один из самых известных примеров.
Это децентрализованная сеть агентов, которые “слушают” блокчейн и срабатывают при:
• неожиданных транзакциях
• взломах, флеш-лёнах
• аномальном поведении DAO
Forta использует ML-модели, чтобы анализировать поведение адресов и контрактов в реальном времени.
Результат? — Уведомление + автоматическая реакция (например, блокировка функции через governance или паузу контракта).
✅ AI + автотесты при деплое
Вместо ручных чеков и рутинных скриптов можно подключить:
• ChatGPT или GPT-Solidity для генерации юнит-тестов
• AI-интеграцию в CI/CD: проверка уязвимостей, gas-оптимизация, антипаттерны
• AutoPR-ботов: если контракт не проходит ML-анализ — пуш отклоняется
Некоторые команды уже используют open-source-агентов от Forta или пишут свои на Python с ML-библиотеками.
📊 Метрики поведения пользователей
AI может анализировать:
• Ончейн-поведение: частота вызовов, аномалии, ретенции
• Подозрительную активность: автоматические мейнинг-циклы, MEV-атаки
• Эффективность UX (особенно в dApps, GameFi, NFT)
ML-классификаторы обучаются на этих данных и могут запускать алерты, рекомендовать изменения или даже блокировать контракты в экстренных случаях.
🛠 MVP-подход: как собрать своё решение?
1. Настроить индексаторы (The Graph, Alchemy, custom parser)
2. Подключить open-source ML-библиотеки (scikit-learn, anomaly-detection пакеты)
3. Написать простые агенты-алерты (на Python или Node)
4. Встроить в pipeline: CI/CD или бот, пушащий репорт в Discord
Да, это не заменит аудит, но может предотвратить катастрофу на проде.
🗨 А ты бы доверил ИИ?
Если бы AI-агент предложил временно заморозить контракт — ты бы дал ему право это сделать?
Пиши в комментах, интересно услышать реальные мнения девов.
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥3
🧠⚙️ 10 GitHub-репозиториев по теме AI + Web3
1. Forta
Что это: SDK для создания AI-агентов мониторинга ончейна
Почему интересно: можно писать кастомных ботов для анализа транзакций и аномалий
2. OpenZeppelin Defender Autotasks
Что это: автоматизация управления контрактами через AI-триггеры
Попробовать: написать задачу, которая срабатывает при определённой ончейн-метрике
3. ChainML
Что это: инфраструктура для запуска ML-моделей внутри Web3-окружения
Фишка: совместимость с Ethereum и IPFS
4. Ocean Protocol AI Datasets
Что это: индексация и публикация AI-датасетов через Web3
Подходит для: изучения, как децентрализованно торговать ML-данными
5. GPT-Solidity
Генератор Solidity-контрактов с помощью GPT
Совет: поиграйтесь с промптами, чтобы изучить, как ИИ справляется с edge-кейсами
6. TensorFlow.js Blockchain Proof-of-Concept
ML на клиенте + блокчейн-верификация
Интересно: идея, как можно использовать верифицированный inference без сервера
7. Bittensor
Что это: сеть для запуска и валидации AI-моделей на блокчейне
Поиграться: нода + miner, посмотреть как “майнится интеллект”
8. AI Auditor for Solidity
AI-анализатор безопасности контрактов
Реально помогает: находить потенциальные уязвимости и паттерны
9. Replicate API Examples
Хостинг open-source моделей с Web3-интеграцией через API
Можно: встроить генеративный AI в dApp
10. AI DAO examples (SingularityNET)
Децентрализованные AI-агенты, DAO-управление ИИ
Идеи: как собирать ИИ-сервисы и продавать их через токены
🗨 А что ты бы добавил?
Знаешь крутые репы по теме AI + Web3?
Пиши в комментах — соберём часть 2 этой подборки!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Подборка must-have инструментов, фреймворков и SDK для тех, кто хочет прокачаться в связке AI и Web3.
Каждый реп — с коротким комментарием, зачем смотреть и что попробовать.
1. Forta
Что это: SDK для создания AI-агентов мониторинга ончейна
Почему интересно: можно писать кастомных ботов для анализа транзакций и аномалий
2. OpenZeppelin Defender Autotasks
Что это: автоматизация управления контрактами через AI-триггеры
Попробовать: написать задачу, которая срабатывает при определённой ончейн-метрике
3. ChainML
Что это: инфраструктура для запуска ML-моделей внутри Web3-окружения
Фишка: совместимость с Ethereum и IPFS
4. Ocean Protocol AI Datasets
Что это: индексация и публикация AI-датасетов через Web3
Подходит для: изучения, как децентрализованно торговать ML-данными
5. GPT-Solidity
Генератор Solidity-контрактов с помощью GPT
Совет: поиграйтесь с промптами, чтобы изучить, как ИИ справляется с edge-кейсами
6. TensorFlow.js Blockchain Proof-of-Concept
ML на клиенте + блокчейн-верификация
Интересно: идея, как можно использовать верифицированный inference без сервера
7. Bittensor
Что это: сеть для запуска и валидации AI-моделей на блокчейне
Поиграться: нода + miner, посмотреть как “майнится интеллект”
8. AI Auditor for Solidity
AI-анализатор безопасности контрактов
Реально помогает: находить потенциальные уязвимости и паттерны
9. Replicate API Examples
Хостинг open-source моделей с Web3-интеграцией через API
Можно: встроить генеративный AI в dApp
10. AI DAO examples (SingularityNET)
Децентрализованные AI-агенты, DAO-управление ИИ
Идеи: как собирать ИИ-сервисы и продавать их через токены
🗨 А что ты бы добавил?
Знаешь крутые репы по теме AI + Web3?
Пиши в комментах — соберём часть 2 этой подборки!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
GitHub
GitHub - OpenZeppelin/defender-autotask-examples: Example snippets for Defender Autotasks
Example snippets for Defender Autotasks. Contribute to OpenZeppelin/defender-autotask-examples development by creating an account on GitHub.
❤3🔥3
#вакансия
UX/UI-дизайнер для преподавания (AI/Web3)
Кто нам нужен:
🔹 Опыт работы в UX/UI-дизайне, особенно в Web3/блокчейн-проектах (желательно зарубежные кейсы без NDA);
🔹 Преподаватель с опытом ведения курсов, буткампов или менторства;
🔹 Умение разрабатывать методологию и учебные планы для дизайнеров;
🔹 Практика работы с AI-инструментами в дизайне (генерация UI, оптимизация UX, визуализация и др.).
Задачи:
— Создание и проведение курса для UX/UI-дизайнеров с фокусом на Web3 и AI;
— Поддержка студентов в формате буткампа;
— Возможная адаптация программы под разные уровни и рынки.
📍 Удалённо, проектная занятость.
💰 Оплата по результатам собеседования.
👉 Контакт @Julia_shukurova
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
UX/UI-дизайнер для преподавания (AI/Web3)
Ищем UX/UI-дизайнера с опытом преподавания для запуска образовательной программы в Web3-буткампе.
Кто нам нужен:
🔹 Опыт работы в UX/UI-дизайне, особенно в Web3/блокчейн-проектах (желательно зарубежные кейсы без NDA);
🔹 Преподаватель с опытом ведения курсов, буткампов или менторства;
🔹 Умение разрабатывать методологию и учебные планы для дизайнеров;
🔹 Практика работы с AI-инструментами в дизайне (генерация UI, оптимизация UX, визуализация и др.).
Задачи:
— Создание и проведение курса для UX/UI-дизайнеров с фокусом на Web3 и AI;
— Поддержка студентов в формате буткампа;
— Возможная адаптация программы под разные уровни и рынки.
📍 Удалённо, проектная занятость.
💰 Оплата по результатам собеседования.
👉 Контакт @Julia_shukurova
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍2
🤖 SingularityNET: как DAO управляет искусственным интеллектом
📌 В чём идея?
Это децентрализованная сеть, где:
• Разработчики выкладывают свои AI-модели и сервисы (от NLP до CV)
• Пользователи подключают и используют их через API
• Всё работает через смарт-контракты и токен AGIX
🎯 Чем полезно Web3-разработчику:
• Можно подключать AI как сервисы в dApp — через REST API или SDK
• Писать свои микросервисы и зарабатывать AGIX, если они полезны
• Участвовать в DAO: апгрейдить сеть, голосовать за улучшения, запускать сабпродукты (есть целая экосистема)
🧠 Технологии под капотом:
• Ethereum + Layer 2 (и поддержка Cardano)
• Модули на Python (Flask) для интеграции AI
• Система “agoras” — распределённого голосования и стимулов
💡 Интересный факт:
Один из сооснователей — Бен Герцель, философ и AI-учёный, тот самый, кто создал Софи́ю — знаменитого робота-гуманоида 🤖
🗨 Вовлечение:
Слышал про SingularityNET раньше? Как думаешь, реально ли DAO управлять развитием искусственного интеллекта — или снова всё уедет в централизованные руки?
Пиши в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Что если бы OpenAI был не стартапом с венчурными деньгами, а DAO, где решения принимают пользователи, а не инвесторы?
Это и есть SingularityNET — маркетплейс AI-услуг, построенный на блокчейне.
📌 В чём идея?
Это децентрализованная сеть, где:
• Разработчики выкладывают свои AI-модели и сервисы (от NLP до CV)
• Пользователи подключают и используют их через API
• Всё работает через смарт-контракты и токен AGIX
🎯 Чем полезно Web3-разработчику:
• Можно подключать AI как сервисы в dApp — через REST API или SDK
• Писать свои микросервисы и зарабатывать AGIX, если они полезны
• Участвовать в DAO: апгрейдить сеть, голосовать за улучшения, запускать сабпродукты (есть целая экосистема)
🧠 Технологии под капотом:
• Ethereum + Layer 2 (и поддержка Cardano)
• Модули на Python (Flask) для интеграции AI
• Система “agoras” — распределённого голосования и стимулов
💡 Интересный факт:
Один из сооснователей — Бен Герцель, философ и AI-учёный, тот самый, кто создал Софи́ю — знаменитого робота-гуманоида 🤖
🗨 Вовлечение:
Слышал про SingularityNET раньше? Как думаешь, реально ли DAO управлять развитием искусственного интеллекта — или снова всё уедет в централизованные руки?
Пиши в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥5❤1
🧬 Bittensor: децентрализованный мозг для машинного обучения
📌 Что это вообще?
Bittensor — это нейросетевой субстрат: платформа, где каждый узел — это AI-модель.
Узлы не просто валидируют блоки — они обмениваются знаниями, и за это получают токены TAO.
🔥 В чём фишка:
• Все участники обучают модели и соревнуются: чей output полезнее — тот и получает вознаграждение
• Нет единого хозяина: саморегулируемая сеть, работающая по принципу «survival of the smartest»
• Open-source и написан на Python (вся логика на Substrate и собственной нейросетевой структуре)
👨💻 Почему это интересно Web3-разработчику:
• Можно запустить свой узел и подключить модель (например, LLM или классификатор)
• Можно использовать чужие модели как API
• Это новый тип сетевой архитектуры, где данные и вычисления живут в peer-to-peer сетке
🧪 Юзкейсы уже есть:
• Динамическое создание LLM с обучением в сети
• Генерация ответов в чате от самых “умных” узлов
• Потенциал использования в DAO, децентрализованных ассистентах и модерации контента
📍 Факт для галочки:
У Bittensor нет классической “токеномики” — всё построено на reputation-based mining: больше пользы = больше TAO.
🗨 Обсуждение:
Bittensor — это будущее открытого AI или пока ещё R&D-песочница?
Ты бы попробовал подключить свою модель в такую сеть?
Пиши мнение в комменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Если бы нейросети могли майнить, они бы делали это в Bittensor. Это не просто блокчейн — это живая экосистема нейросетей, которые обучаются, общаются и получают вознаграждение за пользу системе.
📌 Что это вообще?
Bittensor — это нейросетевой субстрат: платформа, где каждый узел — это AI-модель.
Узлы не просто валидируют блоки — они обмениваются знаниями, и за это получают токены TAO.
🔥 В чём фишка:
• Все участники обучают модели и соревнуются: чей output полезнее — тот и получает вознаграждение
• Нет единого хозяина: саморегулируемая сеть, работающая по принципу «survival of the smartest»
• Open-source и написан на Python (вся логика на Substrate и собственной нейросетевой структуре)
👨💻 Почему это интересно Web3-разработчику:
• Можно запустить свой узел и подключить модель (например, LLM или классификатор)
• Можно использовать чужие модели как API
• Это новый тип сетевой архитектуры, где данные и вычисления живут в peer-to-peer сетке
🧪 Юзкейсы уже есть:
• Динамическое создание LLM с обучением в сети
• Генерация ответов в чате от самых “умных” узлов
• Потенциал использования в DAO, децентрализованных ассистентах и модерации контента
📍 Факт для галочки:
У Bittensor нет классической “токеномики” — всё построено на reputation-based mining: больше пользы = больше TAO.
🗨 Обсуждение:
Bittensor — это будущее открытого AI или пока ещё R&D-песочница?
Ты бы попробовал подключить свою модель в такую сеть?
Пиши мнение в комменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍4
⚙️ Gensyn: децентрализованный кластер для обучения нейросетей
📌 В чём суть?
Gensyn — это протокол распределённого машинного обучения, работающий на блокчейне.
Он объединяет свободные GPU-ресурсы разработчиков и дата-центров по всему миру в единую сеть.
💡 Как это работает:
• Ты загружаешь задачу на обучение (например, fine-tune LLM или обучить модель с нуля)
• Gensyn распределяет вычисления между узлами (валидированными исполнителями)
• Обучение проходит децентрализованно, а результат — верифицируется через криптографию
🔥 Фишки проекта:
• Нет зависимости от Big Tech и hyperscalers вроде AWS или Google Cloud
• Более низкая стоимость обучения благодаря децентрализованной конкуренции
• Возможность монетизировать свои idle GPU — майнинг, но полезный
🛠 Что даёт Web3-разработчику:
• Возможность строить продукты с AI без гигантских счетов за клауд
• Потенциал интеграции в dApps: генерация, обучение, fine-tuning прямо на децентрализованной инфраструктуре
• Стейкинг и репутационная модель: сеть стимулирует надёжных исполнителей
📍 Интересный факт:
Верификация результатов обучения в Gensyn — отдельная наука. Они используют zero-knowledge доказательства, чтобы проверить, что работа сделана честно и правильно.
🗨 Обсуждение:
Теоретически — это путь к Web3-native клауду.
Ты бы отдал свою нейросеть на обучение в децентрализованную сеть? Или всё ещё доверяешь только локальному TPU?
Делись в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Обучение ИИ стоит дорого. Особенно если ты стартап или независимый разработчик: аренда GPU, клауд-сервисы, очереди в Colab…
Gensyn предлагает радикальное решение: использовать распределённые вычисления в духе Web3.
📌 В чём суть?
Gensyn — это протокол распределённого машинного обучения, работающий на блокчейне.
Он объединяет свободные GPU-ресурсы разработчиков и дата-центров по всему миру в единую сеть.
💡 Как это работает:
• Ты загружаешь задачу на обучение (например, fine-tune LLM или обучить модель с нуля)
• Gensyn распределяет вычисления между узлами (валидированными исполнителями)
• Обучение проходит децентрализованно, а результат — верифицируется через криптографию
🔥 Фишки проекта:
• Нет зависимости от Big Tech и hyperscalers вроде AWS или Google Cloud
• Более низкая стоимость обучения благодаря децентрализованной конкуренции
• Возможность монетизировать свои idle GPU — майнинг, но полезный
🛠 Что даёт Web3-разработчику:
• Возможность строить продукты с AI без гигантских счетов за клауд
• Потенциал интеграции в dApps: генерация, обучение, fine-tuning прямо на децентрализованной инфраструктуре
• Стейкинг и репутационная модель: сеть стимулирует надёжных исполнителей
📍 Интересный факт:
Верификация результатов обучения в Gensyn — отдельная наука. Они используют zero-knowledge доказательства, чтобы проверить, что работа сделана честно и правильно.
🗨 Обсуждение:
Теоретически — это путь к Web3-native клауду.
Ты бы отдал свою нейросеть на обучение в децентрализованную сеть? Или всё ещё доверяешь только локальному TPU?
Делись в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
❤5🔥2