Детальний огляд Fetch.ai: революція «агентів» у добу децентралізованого ШІ

Основний біль: OpenAI та Google монополізували AI, стартапи й малі компанії не можуть конкурувати. Fetch.ai прагне це змінити.

Що це таке

Просто кажучи, Fetch.ai = децентралізований маркетплейс AI-додатків + мережа автономних інтелектуальних агентів. Використовує блокчейн, щоб кожен міг розгортати AI-додатки без необхідності вкладати сотні мільйонів доларів у GPU-кластери.

Заснований у Кембриджі в 2017 році, головна мережа запущена в 2019-му, наразі залучено $40 млн фінансування (лідер — DWF Labs, оцінка компанії $250 млн). Загальна емісія токену FET — 1,15 млрд, зараз в обігу 848 млн.

Як працюють три основні компоненти

1. Агенти (Agents)

• Схожі на “роботів-співробітників”, автоматично виконують завдання, взаємодіють між собою
• Розробники можуть розгортати публічних або приватних AI-агентів під свої задачі
• Можуть навчатися та оптимізуватися, підтримують міжпротокольну комунікацію

2. Хмарна платформа Agentverse

• Аналог AWS, але спеціально для AI, розгортання з нульовою вартістю
• Зібрано велику бібліотеку публічних агентів — підключай та користуйся
• Вирішує проблему “занадто дорогого обладнання” для традиційного AI

3. AI Engine (велика мовна модель)

• Розуміє природньомовні запити, розбиває на підзавдання
• Автоматично підбирає відповідних агентів для виконання
• За потреби об’єднує кількох агентів для складних процесів

Для чого ця екосистема

Впроваджені додатки:

• Resonate.social: децентралізована соцмережа, AI автоматично чистить спам і сміття
• AXIM: платформа для обробки даних, користувачі завантажують дані, запускають ML-алгоритми для отримання цінності
• Медична діагностика: під час COVID точність аналізу рентгену грудної клітки — 90%, співпраця з Познанським суперкомп’ютерним центром для ранньої діагностики раку

Важливі партнери:

• Bosch: спільні дослідження застосувань AI+Web3 для промислових процесів
• Deutsche Telekom: дочірня компанія MMS стала валідатором мережі
• IOTA: інтеграція потоків IoT-даних, користувачі можуть анонімно монетизувати свої IoT-дані

Токеноміка

Переваги та недоліки

✅ Переваги:

• Демократизує розробку AI, ламає монополію великих корпорацій
• Відкритий код + децентралізація, стійкість до цензури
• Collective Learning між агентами забезпечує справедливість

❌ Обмеження:

• Початковий поріг — потрібні базові знання програмування
• На відміну від OpenAI, реальних кейсів поки небагато
• Завжди існують регуляторні ризики

З ким конкурує

Bittensor також займається децентралізованим навчанням ML, але унікальність Fetch.ai — автономне виконання агентами: не лише тренування моделей, а й автономна дія AI-агентів у мережі. Це відкриває нові горизонти для Web3+AI.

Головна ідея: у епоху AI з’явився “децентралізований AWS”. Якщо вірите у синергію AI та блокчейну, варто придивитись до агентної парадигми Fetch.ai.