Как криптовалютные тренды изменят рынки прогнозов, вычислительные технологии и медиа в 2026 году

По мере развития цифровых финансов криптовалютные тренды все больше формируют рынки предсказаний, облачные вычисления и медиа-ландшафт, создавая новые возможности и новые риски для создателей.

Рынки предсказаний расширяются и пересекаются с ИИ

Рынки предсказаний уже вышли на массовый уровень, и к 2026 году они станут более крупными, широкими и умными, пересекаясь с крипто и ИИ. Однако такое быстрое расширение также создаст новые и важные вызовы для разработчиков и регуляторов, которые необходимо решить ответственно.

Во-первых, в этом году будет размещено гораздо больше контрактов. Это означает доступ к актуальным коэффициентам не только для крупных выборов или геополитических событий, но и для более мелких исходов и сложных, пересекающихся событий. Более того, по мере появления новых контрактов, предоставляющих больше информации и подключающихся к более широкой новостной экосистеме, возникнут сложные вопросы о прозрачности, проверяемости и социальной ценности детальных прогнозов.

Для обработки значительно большего объема контрактов потребуется новые способы согласования истины. Централизованное разрешение платформ — было ли конкретное событие — остается важным, но спорные случаи выявили его ограничения. Тем не менее, для решения крайних случаев и масштабирования рынков предсказаний для более полезных приложений появляются новые виды децентрализованных моделей управления и оракулов на базе LLM, помогающих определить истину по спорным исходам.

ИИ также открывает возможности за пределами крупных языковых моделей для инфраструктуры рынка. Например, агенты ИИ, торгующие на этих платформах, могут просматривать публичные и приватные источники данных для поиска сигналов, обеспечивающих краткосрочное торговое преимущество. Однако эти агенты будут делать больше, чем просто выполнять сделки: их поведение может выявить новые способы мышления о мире и прогнозирования того, что произойдет дальше.

Помимо служения в роли сложных аналитиков, которых можно запрашивать для получения инсайтов, автономные агенты могут выявлять новые предикторы сложных общественных событий при анализе их эмерджентных стратегий. Более того, взаимодействие между человеческими трейдерами, автоматизированными системами и данными на блокчейне может создать богатую обратную связь для исследований прогнозирования и управления рисками.

Рынки предсказаний не заменяют опросы; скорее, они могут улучшить их, а информация из опросов — интегрировать обратно в рынки. На практике платформы предсказаний могут работать в тандеме с богатой экосистемой опросов, используя такие технологии, как ИИ для улучшения процесса опроса и крипто-механизмы для проверки, что респонденты — люди, а не боты.

Доказательства с нулевым разглашением выходят за пределы блокчейнов

На протяжении лет доказательства с нулевым разглашением — криптографические доказательства, позволяющие подтвердить вычисление без его повторного выполнения — в основном использовались в средах блокчейна. Перегрузка была слишком высокой: доказательство вычисления могло требовать в разы больше работы, чем его выполнение. Однако эта стоимость считалась приемлемой при amortization на множество валидаторов, но была непрактичной в других случаях.

Это скоро изменится. В 2026 году ожидается, что производительность zkVM-протестаторов достигнет примерно 10 000-кратной нагрузки при использовании памяти в сотни мегабайт. Более того, такой уровень производительности должен быть достаточно быстрым для работы на телефонах и достаточно дешевым для развертывания почти везде, расширяя использование далеко за пределы ончейн-верификации.

Одной из причин, почему 10 000-кратная нагрузка может иметь значение, является то, что высокопроизводительные GPU примерно в 10 000 раз превосходят по параллельной пропускной способности обычный ноутбучный CPU. К концу 2026 года один GPU сможет генерировать доказательства выполнения CPU в реальном времени, что кардинально изменит подход разработчиков к доверию к удаленным вычислениям.

Этот скачок в производительности может открыть путь к принятию проверяемых облачных вычислений. Если CPU-загрузки уже работают в облаке — потому что вычисление недостаточно тяжелое для GPU или из-за отсутствия экспертизы, или по наследственным причинам — криптографические доказательства корректности можно получить по разумной цене. Более того, доказательство может быть оптимизировано под GPU, при этом существующий код останется без изменений, что исключит дорогостоящие переписывания.

Такая модель позволит предприятиям, протоколам и даже отдельным пользователям получать надежные гарантии относительно внешних вычислений без полного доверия облачным провайдерам. Однако для широкого внедрения этой инфраструктуры потребуется значительная работа по инструментам, стандартам и обучению разработчиков.

От традиционных медиа к заложенным обязательствам

Трещины в традиционной модели медиа — с её заявленной объективностью — были заметны уже много лет. Интернет дал каждому голос, и все больше операторов, практиков и создателей теперь общаются напрямую с публикой, минуя наследственные посредники. Однако их взгляды связаны с их интересами, и аудитория часто уважает их не несмотря на эти интересы, а благодаря им.

Что нового сегодня, так это не просто рост социальных медиа, а появление криптографических инструментов, позволяющих людям делать публично проверяемые обязательства. По мере того, как ИИ позволяет генерировать практически неограниченный контент — утверждая что угодно с любой точки зрения или персоны, реальную или вымышленную — полагаться только на слова людей или ботов становится все менее достаточным.

Токенизированные активы, программируемые блокировки, ончейн-истории и другие крипто-примитивы создают более надежные основы для доверия. Например, комментатор может опубликовать аргумент и одновременно доказать, что он вкладывает в него деньги. Более того, подкастер может заблокировать токены на блокчейне, чтобы показать, что он не спекулирует или не пытается «разогнать и сбросить» позицию.

Аналитик также может связать прогнозы с рынками, которые закрываются публично, создавая проверяемый исторический след. Однако этот подход не устраняет предвзятость; вместо этого он делает стимулы явными и проверяемыми, чтобы аудитория могла оценивать заявления с учетом проверяемых финансовых рисков.

Появляется новая форма модели заложенного медиа: медиа, которое не только принимает участие в игре, но и предоставляет криптографические доказательства этих ставок. В этой модели доверие основано не на заявленной нейтральности, а на демонстрации прозрачных и проверяемых обязательств по результатам. Более того, эта концепция соответствует более широким трендам крипто-рынка 2025 года, где прозрачные стимулы и открытые данные — основные принципы дизайна.

Заложенное медиа не заменит другие формы журналистики или комментариев; оно скорее дополнит существующие модели, предлагая новый сигнал. Вместо того чтобы просить аудиторию поверить на слово «доверяйте мне, я нейтрален», создатели могут сказать, по сути: «вот что я готов рискнуть, и вот как вы можете проверить, что я говорю правду». Именно здесь сходятся многие будущие тренды крипто: согласование информации, стимулов и проверяемых ончейн-доказательств.

В целом, рынки предсказаний, вычисления на базе нулевых знаний и заложенное медиа указывают на мир, где крипто, ИИ и криптография выходят далеко за рамки финансов, меняя способы прогнозирования событий, аутсорсинга вычислений и построения доверия в публичных дискуссиях.