web3.
Неделя, когда институциональные финансы пересекли Рубикон: рефлексия о токенизации банковских депозитов
рефлексия о токенизации банковских депозитов На прошлой неделе мой партнер по стартапу
AI-торрент: децентрализованная сеть, где твои GPU станут валютой для супер-AI
ИИ и автоматизация — это цунами, которое обрушится завтра, смывая отрасли и экономики. Его можно либо интегрировать в свои ресурсы, либо погрузиться в зависимость от облачных гигантов.Я столкнулся с этой болью: ИИ-inference стоит дорого. А почему мои неиспользуемые GPU от майнинга не могут стать платой за него?Концепция: P2P-инфраструктура на базе MoE"ИИ-торрент" — это децентрализованная P2P-сеть для inference ИИ-моделей. В её основе три ключевых принципа:BitTorrent-экономика.
Research про рынок AI Приложений от венчурного инвестора, сделавшего х20 на 8-figures капитал за ICO-хайп и DeFi Summer
Лендскейп ИИ-рынка прямо сейчас ( Q3 2025 ) очень похож на WEB3 2017-2018. LLM-гиганты, такие как OpenAI, Google, Antrhopic, X ( Grok ), Meta находятся в фазе притока максимального институционального капитала, инвестируют его в гонку мощностей, моделей и рекрутмента ( передаем привет Цукербергу ).Эта гонка очень похожа на инфраструктурную гонку L1 блокчейнов в 2017-18 годах. Ethereum, Solana, Avalanche, Binance Chain, ( а также зафейлившиеся EOS, ICX, Polygon, Fantom, Near и др. ) сначала привлекали сотни миллионов-милларды венчурного капитала, а затем соревновались в пропускной способности сети, скорости и стоимости транзакций.
Eurecable 2.0: Возрождение платформы для монетизации идей в эпоху Web3
Революционное возвращение после десятилетнего перерываВ эпоху, когда идеи становятся ключевым активом, платформа Eurecable совершила впечатляющий камбэк. После десятилетнего перерыва проект возродился в новом формате — как комплексная экосистема, объединяющая NFT-маркетплейс, собственный блокчейн и криптовалюту iDeal. Особое место в развитии платформы занял ИИ-ассистент Claude от Anthropic, который не только поддержал, но и значительно ускорил процесс трансформации.
Каким мы увидим Web4?
Помните, несколько лет назад, когда на хайпе была крипта, все говорили про Web3, мол, это интернет-революция, которая навсегда изменит положение вещей: децентрализация, свобода от платформ, равные права для всех участников. В итоге всё свелось к тому, что самые активные заработали миллионы на продаже своих NFT, кто-то использовал это для отмыва денег, а многие потеряли свои сбережения, надеясь, что эти NFT-штуки будут иметь какую-то цену, а не превратятся просто в картинки в интернете (чем они и были всю дорогу).
AI на блокчейне: Иллюзия Децентрализованного искусственного интеллекта?
Блокчейн и искусственный интеллект (AI) — две технологии, которые меняют мир, и их пути всё чаще пересекаются. Одним из результатов этого слияния стали AI-токены — цифровые активы, созданные для поддержки децентрализованных платформ, где можно заниматься вычислениями для AI, обмениваться данными и разворачивать модели.
Темпография, или будущее, которое (не) наступило
Криптография. Стеганография. Темпография.Благодаря (в том числе) статье на Хабре от 2010 года в 2011-2012 гг. плотно изучал, что такое блокчейн и криптовалюта.
ElizaOS v2: из мемного AI-фонда в полноценную систему для агентов
Помните ai16z, тот самый “хедж-фонд на ИИ” с отсылкой к Andreessen Horowitz? Так вот, из шутки он вырос в ElizaOS v2 — open-source фреймворк, который реально позволяет собирать автономных агентов.Сегодня это уже не набор скриптов, а полноценная операционная система для цифровых компаньонов: с собственной памятью, мозгом (LLM) и возможностью работать напрямую с Web3 и внешними сервисами. Короче, из бот-игрушки он превратился в инструмент для серьёзных автономных агентов в Web3. В этой статье я разберу архитектуру ElizaOS v2, покажу ключевые компоненты и объясню, зачем она нужна нам, разработчикам.ElizaOS
Безопасность AI-агентов в Web3. Часть 3: Скажи мне что-нибудь, и я скажу, кто ты
AI-агенты все чаще используются для принятия важных решений и даже управления активами на десятки миллионов долларов, встает вопрос возможности определения LLM модели по ее ответам - fingerprinting. Это нужно для анализа безопасности использования агента, о котором не известно технических деталей «чёрного ящика» и учета особенностей конкретных моделей, о чем мы писали в прошлых статьях (часть 1, часть 2
Безопасность AI-агентов в Web3. Часть 2: уязвимости современных LLM и соревновательный взлом
Современные методы джейлбрейков
