Упродовж одного тижня квітня 2026 року два важливі оголошення сколихнули сектор крипто-ШІ. По-перше, Gensyn — децентралізована мережа обчислень для штучного інтелекту, яку підтримує a16z crypto, — офіційно запустила свій флагманський продукт Delphi у основній мережі. Delphi — це інформаційна маркетплейс-платформа для ринків прогнозів із розрахунком за допомогою ШІ, яка дозволяє творцям запускати власні ринки та отримувати 1,5% від торгового обігу як дохід. По-друге, децентралізований протокол навчальних даних для ШІ Reppo Foundation оголосив про стратегічне фінансування у розмірі 20 мільйонів доларів від Bolts Capital для розвитку своєї інфраструктури навчальних даних, що керується ринками прогнозів.
Ці майже одночасні події вказують на один і той самий фронтир — перетин штучного інтелекту та ринків прогнозів. Проте детальніший аналіз показує, що кожен проєкт підходить до цієї сфери з різних позицій, має відмінні архітектури та конкурентні ніші. Це не просто оновлення про два проєкти; це відображення структурного розмежування у новій галузі верифікації даних для ШІ: з одного боку — ринки перевіреної інформації для людей, з іншого — мережі перевірки навчальних даних для машин.
Щомісячний торговий обіг у сфері ринків прогнозів уже перевищує мільярди доларів, а традиційні платформи стикаються зі зростаючим регуляторним тиском. Delphi та Reppo можуть відкривати новий конкурентний ландшафт. Присутність провідних інвесторів у кожному з проєктів ще більше підвищує ставки у цій динамічній боротьбі.
Від великої ставки a16z до резонансу двох проєктів
На макрорівні ринок навчальних даних для ШІ швидко зростає. За даними Slator, світовий ринок Data-for-AI досягне 930 мільйонів доларів у 2026 році та зросте до 2,15 мільярда доларів до 2031 року із середньорічним темпом зростання близько 18%. Інший галузевий звіт оцінює, що ринок навчальних датасетів для ШІ виросте з приблизно 320 мільйонів доларів у 2025 році до 1,632 мільярда доларів у 2033 році.
Попит ринку на дані зміщується з «кількості» на «якість» і «верифікованість». Традиційне маркування даних базується на централізованих постачальниках, що призводить до нестабільної якості, високих витрат і слабких стимулів. Впровадження блокчейну та механізмів ринків прогнозів пропонує альтернативу — учасники можуть «ставити» капітал на якість даних, формуючи через економічні стимули якісніші й більш достовірні сигнали даних.
З інвестиційного боку, a16z подвоїла свою активність у крипто-ШІ з 2023 року. У червні 2023 року a16z очолила раунд Series A на 43 мільйони доларів для Gensyn за участі CoinFund, Protocol Labs та інших. У 2025 році a16z здійснила 31 інвестицію у криптосфері, зосередившись на ринках прогнозів, конвергенції ШІ та крипто, блокчейнах приватності та стейблкоїнах, включно з двома інвестиціями у платформу ринків прогнозів Kalshi.
У прогнозі a16z на 2026 рік прямо зазначено, що ринки прогнозів стануть більшими, ширшими та складнішими. До кінця 2025 року сукупний торговий обіг на Polymarket та Kalshi сягнув 28 мільярдів доларів, що свідчить про еволюцію ринків прогнозів із нішевих експериментів у сектор макрорівня.
У грудні 2025 року Gensyn запустила Delphi у тестовій мережі, а згодом провела публічний продаж токенів AI на платформі Sonar, реалізувавши 300 мільйонів токенів із максимальною оцінкою у 1 мільярд доларів — на рівні оцінки Series A під керівництвом a16z. У квітні 2026 року обидва проєкти досягли ключових рубежів в один тиждень: запуск основної мережі Gensyn і велике фінансування Reppo. Така синхронність підкреслює одночасний імпульс у секторі.
Аналіз архітектури: позиціонування, токени та фінансування — два різних шляхи
Попри те, що і Delphi, і Reppo називають себе «ринками прогнозів», обидва пов’язані з ШІ й обидва мають на меті вирішення проблеми перевірки інформації, їхня базова логіка принципово різниться.
Delphi від Gensyn позиціонується як «інформаційний ринок» — будь-хто може створити ринок прогнозів для будь-якої публічної події, яку можна перевірити, а результати визначаються моделями ШІ. Творці обирають модель ШІ для розрахунку, параметри якої фіксуються під час створення ринку і не можуть бути змінені. Зовнішні учасники можуть скористатися «середовищем відтворюваного виконання» від Gensyn, щоб повторно запустити інференс моделі й перевірити достовірність розрахунку.
Reppo, навпаки, не є платформою для «ставок на події» для людей, а інфраструктурою для розробників ШІ для перевірки навчальних даних. Reppo створює спеціалізовану «мережу даних», яка перетворює людські оцінки на верифіковані ончейн-сигнали для навчання моделей ШІ. Її «події» — це не результати виборів чи спортивних матчів, а питання на кшталт «Чи є маркування цього датасету коректним?» або «Чи покращує цей сегмент даних продуктивність моделі?»
Основні відмінності можна підсумувати так:
| Вимір | Gensyn Delphi | Reppo |
|---|---|---|
| Позиціонування на ринку | Загальний інформаційний ринок (прогнозування публічних подій) | Інфраструктура для валідації навчальних даних ШІ |
| Основні користувачі | Творці контенту та трейдери інформації | Розробники ШІ та маркувальники даних |
| Визначення результату | Модель ШІ виконує ончейн-розрахунок | Стейкінг спільноти для перевірки якості даних |
| Потік даних | Орієнтація на людей — перетворення публічної інформації на торгові сигнали | Орієнтація на машини — надання якісних навчальних даних для моделей ШІ |
| Цільовий ринок | Економіка творців (прогноз понад 500 млрд дол. до 2030 року) | Ринок Data-for-AI (приблизно 930 млн дол. у 2026 році) |
З економічної точки зору, Delphi побудовано навколо нативного токена AI. Протокол стягує комісію 0,5% з усього торгового обігу для викупу токена AI. Із доходу протоколу 70% назавжди вилучається з обігу через механізм buy-and-burn, 29% надходить до скарбниці спільноти, а 1% — виконавцям скарбниці. Творці ринків отримують 1,5% торгового обігу як дохід у стейблкоїнах.
Reppo базується на токені REPPO, а стимули зосереджені на точності валідації даних, а не на обсязі торгів. Учасники отримують винагороду за правильне передбачення того, чи покращить датасет продуктивність моделі ШІ; винагорода надається, якщо прогноз співпадає з реальним результатом. Така модель на економічному рівні стримує подачу неякісних даних.
Щодо фінансування, Gensyn залучила понад 50 мільйонів доларів у трьох раундах, причому Series A від a16z забезпечив найвищий рівень довіри. Reppo отримала стратегічне фінансування у 20 мільйонів доларів від Bolts Capital, а раніше її підтримували Protocol Labs та інші. Варто зазначити, що a16z також є інвестором Kalshi, що свідчить про багатовекторність її стратегії у цьому секторі.
Конкуренція у галузі під знаком інформаційного ринку
Gensyn чітко зазначає: її стратегія — не пряма конкуренція з Polymarket чи Kalshi, а «відкриття абсолютно нової категорії ринку, що належить творцям». Такий наратив покликаний відрізнити Delphi від традиційних ринків прогнозів, особливо на тлі посилення регуляторного контролю у США.
Наратив Reppo зосереджений на «вирішенні вузького місця даних для ШІ», прогнозуючи, що загальний адресний ринок ринків прогнозів може досягти 1 трильйона доларів щорічного торгового обігу до кінця десятиліття, виходячи за межі спорту та світових подій у сферу інформації та думок.
Галузеві оглядачі залишаються обережними. Edgen.tech зазначає, що запуск Delphi збігається з регуляторним тиском на ринки прогнозів, а її модель розрахунку за допомогою ШІ може запропонувати нові підходи. Науковий радник a16z Енді Голл підкреслює, що майбутнє залежить не лише від кількості контрактів, а й від удосконалення «методів визначення істини» — централізований арбітраж більше не відповідає потребам ринків великого масштабу.
Чи може розрахунок за допомогою ШІ бути справді децентралізованим? Технологія REE від Gensyn дозволяє зовнішню перевірку інференсу моделі, але залишаються питання щодо упередженості моделей, незмінності зафіксованих ваг і контролю над вибором моделі. Для Reppo також залишаються виклики безпеки та надійності децентралізованих мереж — постійні вразливості у DeFi досі стримують інституційні інвестиції, як це було у випадку з атакою на KelpDAO на 292 мільйони доларів.
Структурний вплив: переосмислення ланцюга цінності даних для ШІ
Паралельний прогрес Delphi та Reppo свідчить, що «верифікація даних для ШІ» формується як окремий сектор. Підходячи до однієї сфери з різних боків, ці проєкти разом створюють інфраструктурний рівень для децентралізованої перевірки даних.
Економічна основа цього сектору очевидна: чим потужніша модель ШІ, тим вищі вимоги до якісних та перевірених даних. Традиційна індустрія маркування даних конкурує за «вартістю», а децентралізована валідація зміщує конкуренцію у площину «довіри» — стимулюючи валідаторів ставити власний капітал на якість даних. Це може змінити розподіл цінності у ланцюгу постачання навчальних даних для ШІ.
Для індустрії ринків прогнозів традиційні платформи зосереджені на «подіях». Delphi та Reppo розширюють межі «прогнозованих подій»: Delphi включає «будь-яке питання, що має розв’язок», а Reppo робить «якість даних» самостійним об’єктом прогнозування. Це не просто боротьба за існуючу частку ринку; це створення цілком нових типів ринків. Передбачений a16z «ширший і складніший» ландшафт ринків прогнозів матеріалізується саме через ці проєкти.
Вплив на крипто-ШІ екосистему також значний: капітал швидко спрямовується у валідацію даних, традиційне маркування даних для ШІ стикається зі структурною конкуренцією, а наратив «дані як актив» набирає обертів.
Висновок
У цей тиждень квітня 2026 року два оголошення освітили сектор ринків прогнозів для ШІ. Одне презентувало нову парадигму торгівлі на інформаційних ринках; інше показало, як механізми ринків прогнозів просуваються вгору по ланцюгу цінності навчальних даних для ШІ.
Обидва проєкти використовують економічні стимули та криптографічні механізми для переосмислення поняття «надійних даних» — один для споживання інформації людьми, інший для продукування даних машинами. Ця дуальність вказує на ширшу тенденцію: залежність систем ШІ від якісних даних поглиблюється, а перевірка даних стає фундаментальною інфраструктурою для економіки ШІ.
Станом на 24 квітня 2026 року Delphi перейшла з тестової мережі в основну, а Reppo завершила новий раунд фінансування. Обидва перебувають на критичній стадії переходу від концептуального доведення до масштабних операцій. Наступними викликами стануть утримання реальних користувачів в основній мережі, формування довіри до механізмів розрахунку за допомогою ШІ та пошук сталих шляхів до відповідності регуляторним вимогам в умовах невизначеності.
Ринки прогнозів можуть передбачити майже все — окрім власної долі. Але одне вже очевидно: сектор верифікації даних для ШІ перетворився з розмитої ідеї на напрямок індустрії, підкріплений капіталом, технологіями та реальними продуктами.
