Завьялов Илья (Поинт Пей) про производство интеллекта.

Продуктизация интеллекта — это превращение технологий, ИИ, алгоритмов, R&D и разработок в продукт, за который готовы платить бизнес-клиенты и обычные пользователи.

Сделать технологию продуктом — задача не из простых. Даже OpenAI потратили три года (2016–2019) только на исследования и строительство базовой технологии без какой-либо коммерциализации и выручки. Только в 2020 году с выходом GPT-2 и GPT-3 компания заключила первое крупное соглашение (с Microsoft) через API. До конца 2022-го доходы OpenAI были на уровне десятков миллионов долларов. Все изменилось после запуска ChatGPT: за несколько месяцев — 100+ млн пользователей, запуск ChatGPT Plus ($20/мес) и взрывной рост выручки: сотни миллионов в 2023-м, уже миллиарды — в 2024-м, к 2025-му — $12–13 млрд годового дохода.

Однако даже при таких успехах OpenAI теряет миллиарды ежегодно — итоговые издержки на вычисления для frontier AI-моделей колоссальны.

Bloomberg оценивает, что OpenAI выйдет в плюс только при выручке в $125 млрд в год (это в 10 раз больше текущих показателей!).

Преобразовать R&D в успешный продукт непросто, а делать это прибыльно — еще сложнее, даже для лидеров индустрии. В Web3 задача усложняется: спрос, рыночные ниши, монетизация менее очевидны. Децентрализация ИИ — это отдельный уровень вызовов для команд, которые собираются масштабировать продукты на базе своих наработок.

$1, потраченный на R&D, далеко не всегда приносит $1 дохода

Даже имея мощные open-source и закрытые модели, конкуренция не позволяет окупить вложения на равных. Тут проявляется уникальность DeAI-экосистем вроде Bittensor, где траты на разработки частично компенсируются токеном $TAO. Но и здесь продуктовая монетизация инфраструктуры и интеллекта — серьёзный вызов, даже несмотря на субсидии.

Если вынести ИИ за скобки, топ-3 темы Web3 — это:

• Криптотрейдинг (сотни миллиардов — триллионы долларов дневного объема)

• DeFi ($200+ млрд в TVL)

• Предсказательные рынки (Polymarket: $20–30 млн/день; Kalshi: $5–10 млн/день)

Несмотря на куда меньшие масштабы, предсказательные рынки стали самым массовым вертикалем после 2024, благодаря своей простоте и идеальному соответствию блокчейну — децентрализация, открытость, неизменяемость, отсутствие кастодиальной ответственности.

Интеграция ИИ и growth новых вертикалей

Число событий и данных на prediction markets растёт, что вместе с развитием AI/ML создаёт условия для появления нового типа продуктов — ИИ-систем, помогающих прогнозировать события и управлять ликвидностью. Уже сейчас команды (Allora, Bittensor subnets, CreatorBid, Billy Bets) показывают потенциал скорой коммерциализации решений на стыке ИИ и децентрализованных платформ.

Один из таких проектов — Macau: мобильное приложение «в стиле Tinder» для предсказательных рынков, где пользователи свайпают по интересным событиям и могут видеть аналитику (мнение моделей Infinite Games по вероятностям исходов), а затем делать ставки прямо с интерфейса.

Beyond predictions: федеративное обучение, приватность и корпоративные заказы

Другой тренд — приватный AI с помощью федеративного обучения (напр., Flock). Используя токены $FLOCK, проект привлекает таланты для разработки узкоспециализированных моделей без централизации и компрометации данных. Применения — от медицины (прогнозирование болезни и коллаборативное обучение между клиниками) до финтеха (приватные AI-ассистенты), от логистики до госсекторов.

Среди партнерств: крупнейшие медицинские и фармацевтические игроки, интеграции с Sui, коллаборации с Alibaba Qwen, стратегическое участие OОН в SDG Blockchain Accelerator (с фокусом на социально значимых проектах, моделировании климатических рисков, прозрачных энергетических и социальных цепях).

Запуск v3 tokenomics этих экосистем скоро позволит любому пользователю заказывать задачи и распределять вознаграждения талантам, что драйвит дальнейшее развитие и коммерциализацию.

Выводы (Q3 2025)

• DeFAI интегрируется в растущие сектора DeFi и токенизации

• AI/ML-системы проникают в prediction markets, помогая прогнозировать и создавать ликвидность

• Приватные, федеративные AI решают задачи для реальных секторов рынка и госструктур

Выжить и масштабироваться смогут не те, кто просто создаёт знания, а те, кто превращает знания в ценность через интерфейсы, доступ и конкретные результаты.