IA

Nesa (NES) представляет собой сеть инфраструктуры ИИ, предназначенную для конфиденциальных, верифицируемых вычислений и децентрализованного исполнения. Благодаря использованию Equivariant Encryption (EE), HSS-EE и распределенной архитектуры инференса она позволяет моделям ИИ выполнять задачи инференса без раскрытия данных или содержимого модели.

NAVER (035420) — одна из ведущих интернет-платформенных компаний Южной Кореи, которая обеспечивает ключевую инфраструктуру в цифровой экосистеме страны. В сферу деятельности компании входят поисковые системы, контент-платформы, облачные вычисления, ИИ-модели и цифровые финансовые услуги.

NAVER — крупнейшая интернет- и технологическая платформа Южной Кореи. Компания реализует стратегию перехода от классических поисковых и контентных сервисов к инфраструктуре ИИ, построенной на масштабных моделях и хэшрейте. Благодаря HyperCLOVA X и передовым облачным технологиям NAVER формирует новую цифровую экосистему.

Meta Platforms сделала ИИ своим ключевым стратегическим приоритетом прежде всего потому, что её бизнес-модель — это по своей сути «алгоритмическая экономика внимания». Ценность платформы напрямую зависит от времени удержания пользователя и точности подбора контента, а ИИ — это та технология, которая позволяет добиваться улучшений в обеих областях.

Компания Meta Platforms была основана в 2004 году, когда Марк Цукерберг запустил социальную сеть Facebook из своей комнаты в гарвардском общежитии, поставив главной целью объединение людей по всему миру. С бурным ростом мобильного интернета Facebook быстро превратился в одну из крупнейших социальных платформ мира, а после приобретения Instagram (2012) и WhatsApp (2014) компания создала полноценную социальную экосистему, охватывающую самые разные категории пользователей.

Meta строит экосистему генеративного ИИ вокруг Llama, интегрируя ИИ в свои социальные продукты, рекламные системы и умные устройства. Это позволяет компании занять уникальную конкурентную позицию относительно Google, OpenAI и других игроков.

Meta Smart Glasses — это категория носимых вычислительных устройств, в основе которых лежит мультимодальный ИИ. Их задача — объединить большие языковые модели с системами визуального восприятия для взаимодействия в реальном мире, давая пользователям возможность мгновенно получать информацию и выполнять действия с помощью голоса, изображений и анализа окружающей обстановки. Тем самым ИИ превращается из «прикладного инструмента» в «амбиентный интеллектуальный слой».

DeepNode (DN) — децентрализованная инфраструктурная сеть ИИ, созданная специально для эпохи открытого интеллекта. Её главная задача — объединить разработчиков моделей, поставщиков вычислительных мощностей, поставщиков данных и конечных пользователей, формируя открытую, проверяемую и не требующую разрешений экосистему ИИ-коллаборации, основанную на блокчейн-стимулах. В отличие от традиционных платформ ИИ, подконтрольных нескольким технологическим гигантам, DeepNode нацелен на децентрализацию обучения моделей, сервисов инференса, предоставления данных и распределения ценности.

Marvell Technology (MRVL) является глобальной полупроводниковой компанией, специализирующаяся на разработке чипов для инфраструктуры данных. Её ключевые направления включают высокоскоростные соединительные чипы, заказные ASIC, оптические коммуникации и сетевые решения для дата-центров. Это позволяет компании выступать в роли критически важного «уровня связности» в архитектуре ИИ-дата-центров.

Специализированные ASIC — это интегральные схемы, созданные для решения конкретных задач. Их ключевое преимущество — глубокая аппаратная оптимизация вычислительных процессов, обеспечивающая более высокую производительность и эффективность при меньшем энергопотреблении по сравнению с чипами общего назначения. С ускорением спроса на обучение и вывод больших моделей ИИ вычислительная мощность уже не сводится к простому понятию «более мощная» — она претерпевает структурный сдвиг в сторону большей эффективности и специализации.

FET — это основной токен сети Fetch.ai. Он обеспечивает обмен ценностями, выполнение протоколов и расчеты на блокчейне между автономными экономическими агентами (AEA). Это дает машинам и программному обеспечению возможность самостоятельно вести экономическую деятельность без участия централизованных платформ.

На конференции NVIDIA GTC 2026 Дженсен Хуанг назвал дата-центр «фабрикой токенов», подчеркнув переход ИИ от конкуренции моделей к экономике, ориентированной на инференцию. В статье подробно анализируются экономика токенов ИИ, бизнес-модели вычислительных мощностей и структурные динамики, которые формируют рынок с капитализацией в триллион долларов.

Fetch.ai — децентрализованная сеть, сочетающая искусственный интеллект (ИИ) и технологии блокчейна. В ее основе лежит архитектура Autonomous Economic Agents (AEA): программное обеспечение и устройства способны самостоятельно выполнять задачи, обмениваться данными и осуществлять расчеты стоимости без централизованных платформ. Такой принцип создает интеллектуальную экономическую экосистему, где ключевое значение имеет участие машин.

USWR (United States Water Reserve) — криптоактивный проект на базе Solana, созданный в рамках макронарратива «Водные ресурсы × ИИ-инфраструктура». Благодаря ончейн-токенам и подходу, основанному на данных, стратегическая ценность воды в эпоху искусственного интеллекта превращается в торгуемый цифровой актив. Как указано на официальном сайте, USWR рассматривает воду как ключевое ограничение для работы ИИ-инфраструктуры и стремится финансово отобразить этот дефицит ресурсов через ончейн-механизмы и рыночные процессы.

Почему в инфраструктуре ИИ так важны водные ресурсы? USWR (United States Water Reserve) — это ончейн-токен с нарративом, построенный на стыке «инфраструктуры вычислений ИИ» и «ограничений водных ресурсов». Его основная логика превращает незаменимый спрос на воду для охлаждения дата-центров в нарративный фреймворк цифрового актива, который рынок может сформулировать. Благодаря этому водные ресурсы становятся не просто природным ресурсом, а критической переменной в структуре затрат на эксплуатацию систем ИИ.