2 липня 2026 року (за пекінським часом) ринкові дані Gate свідчать: DATA (Data Network) торгується на рівні $0,3028, що на 3,73% вище за останні 24 години, ринкова капіталізація становить близько 107 мільйонів доларів США, а рейтинг ринкових настроїв залишається нейтральним. За цією динамікою ціни стоїть стрімко розвивається галузевий наратив: інфраструктурний рівень децентралізованої економіки даних переходить від концепції до реального впровадження.
Лише тиждень тому Story Protocol офіційно змінила бренд на DATA Foundation, повністю переорієнтувавши свою стратегію на послуги з підготовки даних для штучного інтелекту. Ця трансформація не є одиничною подією. У другому кварталі 2026 року капітал крипторинку змістив фокус із загальних AI-токенів на фундаментальні протоколи інфраструктури даних. Такі проєкти, як Pyth Network, Ocean Protocol та JasmyCoin, розвиваються у взаємодоповнюваних напрямках у своїх нішах. У міру розвитку модульних архітектур блокчейнів рівень доступності даних став одним із чотирьох ключових модулів публічних блокчейнів.
Усі ці сигнали вказують на одне: дані стають найважливішим виробничим чинником епохи штучного інтелекту, а блокчейн-технологія створює нову основу для обігу, ціноутворення та управління цим активом.
Глобальний ринок великих даних та штучного інтелекту, за прогнозами, зросте з 45,45 мільярда доларів США у 2025 році до 53,648 мільярда у 2026 році зі складним річним темпом зростання (CAGR) 18,0%. Ринок датасетів для навчання AI очікує розширення з 3,19 мільярда доларів у 2025 році до 3,87 мільярда у 2026 році. Тим часом середньодобове споживання токенів у Китаї зросло з приблизно 100 мільярдів на початку 2024 року до 1,4 квадрильйона у березні 2026 року. Безпрецедентна швидкість генерації даних та невгамовний апетит AI до даних докорінно змінюють логіку побудови інфраструктури даних.
У цій статті системно аналізується, чому децентралізована економіка даних стає одним із найструктурніших наративів крипторинку 2026 року. Розгляд ведеться за чотирма напрямами: вибухове зростання попиту на AI-дані, тренд активізації даних, шлях до ончейн-ринку даних та конвергенція AI й інфраструктури даних.
Експоненціальне зростання попиту на AI-дані
Моделі штучного інтелекту стають дедалі більш залежними від даних — і ця залежність зростає майже неконтрольовано. Для навчання великих мовних моделей потрібні корпуси розміром у петабайти. Мультимодальні системи AI мають одночасно обробляти різнорідні дані: текст, зображення, аудіо та відео. Кожне автономне рішення AI-агента створює нові записи даних.
З ринкової точки зору, ринок Data Contracts for AI має зрости з 1,28 мільярда доларів у 2025 році до 1,57 мільярда у 2026 році (CAGR 23,1%), потенційно досягнувши 3,64 мільярда до 2030 року. Ринок управління AI-даними оцінюється у 44,71 мільярда доларів у 2025 році й очікує зростання до 54,8 мільярда у 2026 році (CAGR 22,98%), з прогнозом у 190,29 мільярда до 2032 року.
Ці цифри демонструють фундаментальний дисбаланс попиту та пропозиції: попит AI на дані зростає експоненціально, але пропозиція якісних, верифікованих і відстежуваних даних залишається вкрай недостатньою.
Традиційні моделі постачання даних стикаються з трьома основними вузькими місцями. Перше — проблема ізольованості даних: провідні технологічні компанії та установи володіють величезними масивами даних, але через комерційну конкуренцію та вимоги до приватності ці масиви важко легально й ефективно використовувати для навчання AI. Друге — питання якості даних: згідно з опитуванням Precisely у листопаді 2024 року, 64% респондентів назвали якість даних головною проблемою цілісності даних (у 2023 році — 50%), а питання управління даними зросли з 27% у 2023 році до 51% у 2024 році. Третє — походження та комплаєнс даних: Акт ЄС про AI набуде чинності в серпні 2026 року. Організації, які не зможуть довести походження даних для високоризикових AI-рішень, ризикують отримати штрафи до 35 мільйонів євро або 7% глобального обороту.
На цьому тлі децентралізовані мережі даних на блокчейні потрапили у фокус інфраструктурних лідерів. Їхня ключова цінність — у використанні криптографічної верифікації та розподіленого реєстру для забезпечення верифікованих ончейн-записів походження, якості та прав використання даних для навчання AI.
Активізація даних: від інформації до активу, що торгується
Головне питання активізації даних: як перетворити дані з "побічного продукту" на оцінюваний, такий, що підлягає торгівлі й аудиту, актив?
У традиційній інтернет-моделі платформи збирають, зберігають і використовують дані. Користувачі, які є виробниками даних, не мають впливу на розподіл їхньої цінності. У добу AI ця модель стикається з дедалі більшими юридичними й етичними викликами. Нечітке право власності на дані, відсутність стандартної оцінки та непрозорість транзакцій — основні бар’єри для ринкового обігу даних як виробничого чинника.
Технологія блокчейн пропонує технічний шлях вирішення цих проблем. Смартконтракти можуть автоматизувати програмування та виконання прав на використання даних. Невзаємозамінні токени (NFT) забезпечують унікальні ончейн-ідентифікатори та підтвердження прав власності на датасети. Децентралізоване зберігання гарантує безпеку й доступність даних під час транзакцій.
У червні 2026 року DATA Foundation завершила інтеграцію з Kled — маркетплейсом AI-даних на основі згоди користувачів, що містить близько 1,1 мільярда записів даних. DATA Foundation надає блокчейн-мережу для реєстрації, ліцензування та верифікації походження. Галузеве значення цієї інтеграції полягає в тому, що вперше великомасштабні, авторизовані користувачами дані для навчання AI системно з’єднані з блокчейн-мережею управління правами власності.
Інший шлях активізації даних — через децентралізовані протоколи зберігання. У листопаді 2025 року Filecoin оголосив про повний перехід до стратегії "Onchain Cloud", позиціонуючи себе як "верифікована, належна розробникам інфраструктура". На початку 2026 року понад 100 команд будували на Filecoin Onchain Cloud, обробляючи понад 6 500 платіжних маршрутів. Децентралізоване зберігання еволюціонує з "резервного рішення" у стратегічну інфраструктуру цифрового суверенітету, що підтримує корпоративний інтелект, наукові обчислення та збереження глобальних знань.
Ончейн-ринок даних: інфраструктура набуває форми
Ринковий обіг ончейн-даних базується на скоординованому розвитку трьох інфраструктурних рівнів.
Перший рівень: рівень доступності даних. У 2026 році публічні блокчейни переходять від монолітних архітектур до модульних, де консенсус, виконання, доступність даних та розрахунки розділені. Завдяки виокремленню рівня доступності даних рішення Celestia, EigenLayer та Polygon CDK досягають зрілості. Цикли розгортання нових ланцюгів скоротилися з шести місяців до двох тижнів, а витрати зменшилися на 85%. Світовий ринок рівня доступності даних очікує зростання з 1,97 мільярда доларів у 2025 році до 2,41 мільярда у 2026 році (CAGR 22,4%).
Другий рівень: рівень індексації та запитів даних. Ринок платформ індексації даних Web3 має зрости з 2,12 мільярда доларів у 2025 році до 2,68 мільярда у 2026 році (CAGR 25,9%), потенційно досягнувши 6,77 мільярда до 2030 року. У 2026 році The Graph опублікував детальну технічну дорожню карту, плануючи трансформувати протокол з мережі, орієнтованої на індексацію, у модульний багатосервісний хребет даних. SubQuery Network вже надає децентралізовані послуги індексації даних та dRPC тисячам DApp у майже 300 блокчейн-мережах.
Третій рівень: рівень розподілу цінності даних. Це найновіший рівень, що наразі формується. Децентралізовані мережі даних дозволяють контриб’юторам встановлювати дозволи, повідомляти, ділитися й монетизувати датасети через смартконтракти. Користувачі можуть безпосередньо брати участь у створенні цінності в AI-економіці даних, а їхні права на внесок прозоро відстежуються ончейн і зрештою конвертуються у винагороди та розрахунки.
Синергія цих трьох рівнів забезпечує повний замкнений цикл для ончейн-даних: від "доступних для запиту" до "верифікованих" і далі до "торгованих".
Конвергенція AI та інфраструктури даних: формується новий трек
У другому кварталі 2026 року увага крипторинку змістилася з загальних AI-токенів на фундаментальні протоколи інфраструктури даних. Логіка цього зсуву очевидна: тоді як конкуренція на рівні AI-моделей здебільшого зосереджена серед кількох технологічних гігантів, інфраструктурний рівень даних для підтримки роботи AI залишається "незайманим полем".
Конвергенція AI та інфраструктури даних розгортається у кількох вимірах.
На боці збору даних децентралізовані мережі дозволяють користувачам авторизувати свої персональні дані для навчання AI та отримувати винагороду, руйнуючи традиційну схему, коли цінність даних привласнюють лише платформи. На боці підготовки даних виникають блокчейн-ринки маркування та верифікації якості: через розподілене краудсорсинг і криптоекономічні стимули знижуються витрати на отримання якісних навчальних даних. На боці доступу до даних формується децентралізований шар пам’яті для AI-агентів — у міру того, як AI-агенти еволюціонують із простих чат-інструментів у автономних цифрових сутностей, здатних до міжплатформної співпраці, довготривалої пам’яті, управління ідентичністю та міжагентської комунікації, саме ці функції стають ключовими вузькими місцями.
Децентралізовані обчислювальні мережі стали основою AI-токен-сектору. Такі платформи стимулюють глобальних учасників надавати надлишкові обчислювальні потужності, знижуючи бар’єри для розробників і зменшуючи концентрацію AI у руках небагатьох гігантів. Як upstream-ланка обчислювального шару, стратегічне значення шару даних у 2026 році було переосмислене ринком.
З точки зору інституційного капіталу, децентралізоване зберігання та інфраструктура даних нині порівнюються з цифровими "суспільними благами", а моделі довгострокової оцінки відходять від короткострокових цінових коливань. Логіка проста: незалежно від того, як розвиватиметься рівень AI-моделей, попит на зберігання, верифікацію, індексацію та торгівлю даними залишиться стабільно високим і лише зростатиме.
Висновок: від суверенітету даних до економіки даних
Індустріальна логіка децентралізованої економіки даних формулюється як чіткий еволюційний ланцюг: вибуховий попит на AI-дані → інституційні та технічні вимоги до активізації даних → формування ончейн-інфраструктури даних → глибока інтеграція AI та шару даних.
Станом на 2 липня 2026 року (за пекінським часом) DATA (Data Network), що торгується на рівні $0,3028 із капіталізацією $107 мільйонів і нейтральним настроєм, перебуває на ранній стадії комерціалізації цього еволюційного ланцюга. Ринок інфраструктури Web3-даних, за прогнозами, зросте з 5,41 мільярда доларів у 2025 році до 7,55 мільярда у 2026 році (CAGR 39,6%). Загальний ринок інфраструктури Web3 очікує розширення з 14,12 мільярда доларів у 2026 році до 194,52 мільярда до 2036 року.
Ці дані вказують на чітку галузеву тенденцію: дані еволюціонують із "побічного продукту інтернету" у "ядровий актив" епохи AI, а блокчейн-технологія надає безпрецедентну інфраструктуру для обігу цього активу.
Повернення суверенітету над даними, перерозподіл цінності даних і прозорість транзакцій із даними — це не лише технічні питання, а й структурні зміни в управлінні цифровою економікою. Чи зможуть децентралізовані мережі даних перейти від технічної верифікації до масштабного впровадження у 2026–2030 роках, залежатиме від трьох ключових змінних: стійкого зростання попиту на AI-дані, сумісності регуляторних рамок із ончейн-транзакціями даних і того, чи зможе користувацький досвід та цінова конкурентоспроможність інфраструктури відповідати традиційним хмарним сервісам.
Незалежно від підсумку, одне вже очевидно: децентралізована парадигма економіки даних — це вже не віддалене бачення, а трансформація, що відбувається просто зараз.
FAQ
Q1: Який зв’язок між DATA (Data Network) та децентралізованою економікою даних?
DATA (Data Network) — це децентралізований протокол інфраструктури даних, що спеціалізується на побудові ончейн-мережі для обміну даними та співпраці AI, надаючи розробникам сервіси зі зберігання, верифікації та кросдодаткового доступу до даних. Раніше відомий як Story Protocol, у червні 2026 року проєкт завершив ребрендинг і стратегічний перехід, зосередившись на ринку AI-даних для навчання й використовуючи блокчейн для відстеження прав контриб’юторів і розподілу цінності.
Q2: Як децентралізовані мережі даних вирішують питання якості й відповідності AI-даних для навчання?
Децентралізовані мережі даних використовують незмінність блокчейну для забезпечення верифікованих ончейн-записів походження кожної одиниці даних. Контриб’ютори, час збору, дозволи на використання та оцінки якості можуть фіксуватися ончейн. Це стає особливо важливим після набуття чинності Акту ЄС про AI у серпні 2026 року — установи повинні мати змогу довести походження та відповідність даних, на які спираються високоризикові AI-рішення.
Q3: Який розмір ринку інфраструктури ончейн-даних?
Ринок платформ індексації даних Web3 має зрости з 2,12 мільярда доларів у 2025 році до 2,68 мільярда у 2026 році (CAGR 25,9%), потенційно досягнувши 6,77 мільярда до 2030 року. Ринок рівня доступності даних очікує зростання з 1,97 мільярда доларів у 2025 році до 2,41 мільярда у 2026 році (CAGR 22,4%). Загальний ринок інфраструктури Web3 прогнозується до розширення з 14,12 мільярда доларів у 2026 році до 194,52 мільярда до 2036 року.
Q4: Які основні напрями інтеграції AI та блокчейн-шару даних?
Виділяють три ключові напрями: (1) децентралізовані ринки збору та маркування даних, що дозволяють користувачам авторизувати свої персональні дані для навчання AI й отримувати винагороду; (2) децентралізовані шари пам’яті для AI-агентів, які забезпечують довготривалу пам’ять та управління ідентичністю для автономних AI-сутностей; (3) блокчейн-контракти даних, що використовують машинно-читані протоколи для автоматизації перевірки якості, авторизації використання та комплаєнсу даних.
Q5: Які основні ризики стоять перед децентралізованою економікою даних?
Основні ризики включають: децентралізовані сервіси зберігання й індексації поки що поступаються централізованим хмарним провайдерам на кшталт AWS за продуктивністю; низькі цінові стратегії деяких проєктів тримаються на субсидіях, що ставить під сумнів їхню довгострокову життєздатність; регуляторні вимоги до транскордонного ончейн-обігу даних залишаються невизначеними; користувацьке впровадження інфраструктури може не досягти очікуваного рівня, що обмежить мережевий ефект.
