Виталик Бутерин недавно опубликовал новое исследовательское предложение, но вместо того чтобы ответить на наиболее часто задаваемый вопрос — могут ли блокчейны напрямую запускать модели ИИ — выбран иной подход.
В исследовании утверждается, что Ethereum может стать слоем платежей и расчетов, обеспечивающим приватность при использовании ИИ и API по модели оплаты за использование. Статья, написанная Виталиком Бутериным совместно с Давиде Краписом на Ethereum Research, подчеркивает, что настоящая возможность не в переносе моделей LLM на цепочку.
Вместо этого, шанс заключается в создании инфраструктуры, которая позволит пользователям и агентам ИИ оплачивать тысячи вызовов API, не раскрывая личность и не создавая следы слежки через данные о платежах.
Ключевой момент — когда агентный ИИ (AI agent) переходит из стадии тестирования к внедрению на уровне предприятий. Gartner прогнозирует, что к концу 2026 года около 40% корпоративных приложений будут интегрировать специализированных AI-агентов по задачам, что значительно превышает менее 5% в 2025 году.
Gartner прогнозирует, что использование корпоративных приложений с агентами ИИ по задачам вырастет с менее 5% в 2025 году до 40% к концу 2026 года.## Внедрение AI-агентов становится массовым
Этот сдвиг подразумевает мир, в котором программное обеспечение автоматически генерирует огромное количество вызовов API. Тогда система оплаты по использованию перестает быть вспомогательной инфраструктурой и становится стратегическим слоем.
Современные системы измерения и тарификации требуют от пользователей выбора между двумя моделями:
Механизм ZK API usage credits
Предлагается внедрить ZK API usage credits — механизм оплаты и защиты от злоупотреблений на базе Rate-Limiting Nullifiers (RLN).
RLN — это инструмент с нулевым разглашением, предназначенный для предотвращения спама в анонимных системах. В этом исследовании RLN повторно используется для доступа к платным сервисам по модели оплаты за использование.
Рабочий процесс:
Пример:
Дизайн ориентирован на модель «много вызовов за одну загрузку», то есть увеличение активности on-chain пропорционально числу аккаунтов и частоте расчетов, а не объему AI-выводов.
Система также поддерживает переменные расходы: пользователь предварительно оплачивает максимум за вызов, сервер возвращает подписанный билет на неиспользованный остаток, а пользователь может приватно накапливать возвраты для увеличения лимита без дополнительных платежей.
Готовая инфраструктура платежей
Предложение появилось на фоне значительного развития инфраструктуры on-chain.
Дизайн сознательно избегает переноса LLM на цепочку. Блокчейн не конкурирует по вычислительной мощности или скорости вывода, а выступает в роли нейтрального расчетного слоя, программируемого залога и проверяемого механизма исполнения.
Выводы ИИ обрабатываются off-chain, а блокчейн обеспечивает надежные платежи, измерения и разрешение споров без необходимости доверия к отдельным поставщикам или раскрытия личности.
Если поставщики ИИ согласятся на депозиты и будут использовать смарт-контракты на Ethereum или Layer 2 для обработки залогов, возвратов и споров, эта сеть может стать слоем исполнения для AI-коммерции — аналогично тому, как она стала слоем расчетов для стейблкоинов и DeFi.
Вопрос метаданных и вызовы внедрения
Хотя механизм оплаты может не иметь криптографической связи, существует риск корреляции метаданных. Серверы могут связать пользователей по шаблонам времени, количеству токенов, частоте кеш-хитов и другим признакам поведения.
Некоторые предлагают механизм ценообразования по «ведрам» с фиксированными входами/выходами, чтобы снизить утечку информации. Конфликт между криптографической приватностью и метаданными поведения — ключевой фактор, определяющий, достигается ли действительно анонимность.
Что касается внедрения, RLN в настоящее время не поддерживается активно в проекте Privacy and Scaling Explorations. Внедрение ZK API usage credits в промышленную среду может потребовать форка или разработки новых инструментов.
Бенчмарки RLNJS показывают:
Это лишь начальные тесты производительности; остаются вопросы по мобильным устройствам и масштабируемости ZK-цепочек.
Помимо технических аспектов, есть и вопрос координации рынка. Провайдеры API Web2 уже имеют развитую инфраструктуру платежей и четкую правовую основу для транзакций с идентификацией. Чтобы убедить их перейти на модель ZK, необходимо продемонстрировать преимущества по стоимости или открыть новые сегменты клиентов, для которых приватность — обязательное условие.
Потенциальное влияние на Ethereum
Если эта модель будет принята, ценностное позиционирование Ethereum сместится в сторону роли нейтрального слоя исполнения для цифровой коммерции, а не универсальной вычислительной платформы.
Блокчейн станет слоем расчетов, где экономические правила реализуются проверяемым образом, а не платформой для прямого выполнения приложений.
Возможные последствия:
Возможность заключается в обслуживании групп пользователей, для которых приватность платежей — первостепенное условие: компании, опасающиеся утечки данных через логирование платежей; разработчики инструментов AI, которым нужна проверяемая, но не наблюдаемая инфраструктура; и продвинутые пользователи, желающие получать услуги с высокой частотой в анонимной форме.
Предполагается, что Ethereum сможет реализовать механизмы исполнения платежных соглашений, разрешения споров и предоставления платного доступа без раскрытия личности — что сложно реализовать в традиционной инфраструктуре. Реализация этой идеи зависит от решения вопросов корреляции метаданных, надежной поддержки ZK и демонстрации экономической ценности для интеграции провайдеров.
Ван Тянь
