Согласно данным аналитической платформы CryptoQuant, автономные агенты искусственного интеллекта создали около 90 000 ончейн-идентичностей с января 2025 года. Их непрерывная деятельность приводит к постоянному сжиганию эфира (ETH) через механизм EIP-1559, при этом сожжённые токены не возвращаются в обращение.
Резервы ETH на биржах сократились до 16,2 млн монет — минимального уровня с 2016 года. Для сравнения, более 37 млн ETH заблокировано в стейкинговых контрактах. Механизм сжигания базовой комиссии EIP-1559 был разработан для транзакций, инициируемых людьми, тогда как ИИ-агенты работают непрерывно, без остановок и не реагируют на колебания комиссий сети.
По данным Glassnode, чистая годовая эмиссия Ethereum в настоящее время составляет примерно -0,5%, что означает устойчивое дефляционное давление, поскольку сжигание опережает вознаграждения валидаторов. Этот дефляционный режим сохраняется уже 12 месяцев на фоне рекордных показателей сжигания.
Проекты, построенные на таких фреймворках, как Etherealize, а также автономные торговые системы, использующие токены ASI (FET) и RENDER, доминируют в активности на децентрализованных биржах (DEX) в периоды низкой ликвидности, особенно в выходные дни. Каждая их транзакция вызывает сжигание ETH. Ключевое отличие от прошлых всплесков спроса, например, от DeFi-бума, — в устойчивости: машинная экономика работает постоянно и не зависит от рыночных коррекций.
Параллельно, как отмечается в отчёте Liquidity Finder, к 2026 году искусственный интеллект будет управлять почти 89% глобального торгового объёма, включая крипторынок. В Ибероамерике, где Бразилия, Аргентина и Колумбия демонстрируют растущее внедрение криптовалют, ИИ-агенты снижают входные барьеры для инвесторов. Исследование, опубликованное в «Frontiers in Artificial Intelligence», показало, что стратегии на основе ИИ могут достигать совокупной доходности до 1640,32%, значительно опережая традиционные подходы.
Однако массовая автоматизация несёт риски, включая синхронизированные действия алгоритмов, способные усилить волатильность, а также проблемы с регулированием алгоритмической ответственности, которые только начинают обсуждаться в регионе.
