Топ AI криптовалютних проектів: еволюція ринку та список для спостереження за інвестиціями

Перетин штучного інтелекту та технології блокчейн кардинально змінив підхід криптоінвесторів і розробників до цифрових активів. За останні два роки проєкти у сфері AI-криптовалют зазнали значних змін на ринку: деякі піднялися в популярності, інші зазнали корекцій. Цей гід аналізує ландшафт криптовалют, що базуються на машинному навчанні, та як сектор розвинувся з 2024 року.

Революція AI та блокчейну: що змінилося з 2024 року

Коли запустили ChatGPT і він привернув світову увагу, це спричинило ланцюгову реакцію у криптовалютній індустрії. Проєкти у сфері AI-криптовалют отримали безпрецедентний інтерес, оскільки інвестори побачили трансформаційний потенціал поєднання штучного інтелекту з технологією блокчейн. Ринкова капіталізація сектору станом на жовтень 2023 року становила приблизно 6,3 мільярда доларів, але подальший розвиток був складним і багатогранним.

На початку 2026 року ландшафт став більш вибірковим. Деякі AI-криптовалютні проєкти закріпили свої позиції, інші зазнали значних корекцій ринкової вартості. Це свідчить про зрілість ринку, який віддає перевагу проєктам із справжньою корисністю та технологічними інноваціями, а не спекулятивним токенам на тему AI.

Токени машинного навчання, що переосмислюють інфраструктуру блокчейну

Кілька фундаментальних AI-криптовалютних проєктів зберігають важливі позиції в екосистемі:

Fetch.ai (FET) — платформа автономних агентів

Колись оцінюваний у 917 мільйонів доларів у лютому 2024 року, Fetch.ai зосередився на створенні автономних агентів, що забезпечують децентралізовану цифрову економіку. Відкритий код платформи дозволяє виконувати складні завдання, включаючи розвинену аналітику та прогнозне моделювання. Станом на лютий 2026 року ринкова оцінка відображає фазу корекції, і FET торгується у більш консервативному діапазоні, ніж у піковий 2024 рік. Внутрішній токен платформи залишається необхідним для транзакцій в екосистемі.

The Graph (GRT) — протокол індексування даних

The Graph був одним із найбільших AI-криптовалютних проєктів за ринковою капіталізацією на початку 2024 року — близько 2,6 мільярда доларів. Цей протокол індексування та запитів даних еволюціонував для обслуговування тисяч децентралізованих додатків і бірж. До лютого 2026 року ринок переоцінив цінності сектору. Незважаючи на коливання цін, The Graph продовжує обробляти важливі дані блокчейну через свою інфраструктуру субграфів, і розробники залишаються значною мірою залежними від протоколу для функціональності DApp.

Injective (INJ) — блокчейн для фінансів

Як “блокчейн, створений для фінансів”, Injective зберігає актуальність завдяки своїй архітектурі Layer 1, спеціально розробленій для створення децентралізованих фінансових додатків. З ринковою капіталізацією у 3,59 мільярда доларів у лютому 2024 року, проєкт робить акцент на модулі “підключи та грай”, що прискорюють цикли розробки. Платформа продовжує залучати розробників, які створюють інноваційні децентралізовані біржі та фінансові інструменти у секторі AI-криптовалют.

Спеціалізовані рішення AI у блокчейні

Крім універсальних платформ, кілька AI-криптовалютних проєктів зайняли нішеві позиції у конкретних застосуваннях:

SingularityNET (AGIX) — маркетплейс AI-сервісів

Ця платформа залишається однією з найвизначніших AI-токенів у криптосфері. SingularityNET — міжнародний маркетплейс, де розробники можуть створювати, ділитися та монетизувати AI-послуги. Токен AGIX забезпечує всі транзакції в екосистемі, створюючи прямий зв’язок між постачальниками AI-послуг і користувачами.

Ocean Protocol (OCEAN) — монетизація даних

Побудований на мережі Ethereum, Ocean Protocol дозволяє фізичним і юридичним особам монетизувати дані, зберігаючи при цьому право власності та контроль. Проєкт стає дедалі актуальнішим через зростання питань конфіденційності у Web3. Токени OCEAN, структуровані як ERC-20, забезпечують механізми обміну даними у мережі.

Render Token (RNDR) — GPU-мережа

Запущений на Ethereum, Render — це мережа GPU, що з’єднує художників і творців із постачальниками обчислювальної потужності. Токени RNDR використовуються для оплати послуг рендерингу, а безпека гарантується через властивості Ethereum. Ескроу-система забезпечує випуск токенів лише після підтвердження завершення завдань.

iExec RLC (RLC) — ринок обчислювальних ресурсів

Ця платформа дозволяє користувачам монетизувати обчислювальну потужність через ринкові мережі, організовані на блокчейні. Постачальники ресурсів iExec — виконавці — вносять свої обчислювальні потужності і отримують RLC як нагороду. Платформа розширилася для підтримки застосунків у сферах AI, охорони здоров’я, рендерингу та фінансів.

Нові AI-криптовалютні проєкти, за якими слід стежити

Oasis Network (ROSE) — приватність та Layer 1

Спочатку оцінювався у 950 мільйонів доларів у лютому 2024 року, Oasis Network відокремлює виконання смарт-контрактів від механізмів консенсусу, дозволяючи створювати приватні DApps із високою пропускною здатністю за низькою ціною. Архітектура мережі робить її особливо придатною для застосунків Web3, що вимагають конфіденційності даних.

Cortex (CTXC) — виконання AI-моделей на блокчейні

Cortex вперше запровадив виконання машинного навчання безпосередньо в мережі, вирішуючи проблему, коли AI-розширені DApps раніше залежали від зовнішніх інференцій. Ця децентралізована платформа демократизує розвиток AI, дозволяючи розробникам створювати AI-застосунки безпосередньо на блокчейні.

Phala Network (PHA) — приватний хмарний обчислювальний сервіс

Пропонуючи децентралізовану альтернативу централізованим хмарним сервісам, Phala Network наголошує на конфіденційності даних і праві користувача. Платформа дозволяє конфіденційне виконання смарт-контрактів у TEE-оболонках CPU, залучаючи користувачів, які шукають альтернативи Google Cloud і Amazon AWS.

Covalent (CQT) — міжланцюгова агрегація даних

Як агрегатор даних із кількох блокчейнів, включаючи Avalanche, Ethereum і Polygon, Covalent дозволяє розробникам створювати DApps для вирішення проблем у сферах роздрібної торгівлі та фінансів. Конкурентна перевага платформи — у здатності агрегувати різноманітні дані з кількох ланцюгів, а не обмежуватися одним джерелом.

Artificial Liquid Intelligence (ALI) — генерація персонажів

ALI, що використовується платформою Alethea для генерації зображень, забезпечує CharacterGPT — протокол, що дозволяє створювати інтерактивних персонажів на основі текстових описів. Токени ERC-20 використовуються для створення NFT-персонажів, транзакцій і участі в управлінні.

Історичний контекст: додаткові гравці екосистеми

Numeraire (NMR) — AI-інвестиційний хедж-фонд

Numeraire започаткував AI-управління хедж-фондом ще у жовтні 2015 року, використовуючи прогнози розробників і моделі машинного навчання для формування торгових стратегій. Платформа на базі Ethereum об’єднує тисячі моделей у один “метамодель” для прогнозування ринку. Токени Numeraire, запроваджені у 2017 році, функціонують як активи для ставок, що винагороджують точні прогнози.

dKargo (DKA) і Hera Finance (HERA) — додаткові спеціалізовані проєкти: dKargo вирішує питання довіри у логістиці через блокчейн, а Hera Finance пропонує інструменти DeFi через аналіз ринкових даних за допомогою машинного навчання.

Основні спостереження: AI-криптовалютні проєкти у 2026 році

Два роки з початку 2024 до 2026 показали, які AI-криптовалютні проєкти мають справжню корисність, а які — спекулятивний інтерес. Оцінки ринкової вартості зазнали суттєвих корекцій — багато проєктів знизилися з рівня 2024 року, але деякі проявили стійкість через постійний розвиток і залучення користувачів.

Інтеграція штучного інтелекту з блокчейном продовжує зміцнюватися, хоча ринок став більш вибірковим. Проєкти із чітким застосуванням, активною розробкою і реальним застосуванням у світі зазвичай краще витримують ринкові корекції, ніж ті, що базуються лише на спекулятивному інтересі.

Ризики та перспективи

Ринок криптовалют залишається вкрай волатильним, незалежно від технологічної складності. AI-криптовалютні проєкти, попри інноваційний потенціал, мають торгові ризики, які потрібно враховувати. Поєднання AI і блокчейну відкриває цікаві можливості, але не усуває ринкову невизначеність і ризики конкретних проєктів.

Інвесторам, що досліджують AI-криптовалюти, слід проводити ґрунтовне дослідження, оцінювати фундаментальні показники проєктів і враховувати свою толерантність до ризику. Очікується, що партнерство штучного інтелекту і блокчейну поглибиться, створюючи нові можливості та виклики. Однак обережний підхід до інвестування залишається ключовим у цьому динамічному секторі.