Аналитическая компания Santiment опубликовала данные, демонстрирующие наиболее активные криптопроекты в сферах искусственного интеллекта и больших данных на основе анализа активности в GitHub за последние 30 дней. Методология исследования фокусируется на значимых вкладах в код, а не на общем количестве коммитов, что позволяет точнее оценить устойчивые инженерные усилия.
Лидером рейтинга с существенным отрывом стал Filecoin (FIL). Его высокая активность отражает постоянную работу над децентрализованной инфраструктурой хранения данных, которая является ключевым элементом для обеспечения доступности данных для ИИ и масштабируемых вычислительных решений.
На второй позиции расположился Chainlink (LINK), что подчеркивает его сохраняющуюся роль критически важного промежуточного звена (middleware) для приложений, работающих с большими объемами данных и использующих ИИ. Устойчивый интерес разработчиков поддерживается постоянными обновлениями оракулов и инструментов для кросс-чейн взаимодействия.
Верхнюю часть списка также занимают Internet Computer (ICP) и NEAR Protocol (NEAR). Активность ICP сигнализирует о продолжающихся инвестициях в полноценную блокчейн-инфраструктуру, способную напрямую размещать AI-приложения в сети. NEAR демонстрирует стабильные темпы разработки, связанные с его удобными для ИИ инструментами и масштабируемой архитектурой.
Среди других заметных проектов, вошедших в топ-10, аналитики выделили Oasis Network (ROSE), Livepeer (LPT) и Bittensor (TAO), которые работают в сферах конфиденциальности, медиа и децентрализованного обучения ИИ. Это подтверждает тезис о том, что крипторазработки, связанные с ИИ, выходят далеко за рамки традиционных блокчейнов первого уровня. Замыкают список The Graph (GRT), Injective (INJ) и Recall, показавшие измеримую, но сравнительно меньшую интенсивность разработки.
Эксперты Santiment отмечают, что метрики активности разработчиков часто рассматриваются как опережающие индикаторы долгосрочного здоровья сети. Устойчивая активность в GitHub предполагает, что команды активно поставляют код, поддерживают инфраструктуру и готовятся к будущим циклам внедрения, что особенно важно в секторах ИИ и больших данных, где критична техническая глубина. В то время как ценовое движение может расходиться с этими показателями в краткосрочной перспективе, подобные данные показывают, на чем в настоящее время сосредоточены создатели, и дают обоснованное представление о том, какие экосистемы, связанные с ИИ, развиваются в фоновом режиме.
