Кими, Zhipu, Doupack собрались на криптографическом хакатоне: что разработчики ИИ построили на Monad?

Автор: DeepChao TechFlow

Хакатоны давно стали стандартной частью развития экосистемы публичных блокчейнов. В отличие от шумных «организаций мероприятий», гораздо важнее — что именно эти мероприятия «оставляют в экосистеме».

21 марта 2026 года, с объявлением победителей, успешно завершился хакатон Monad Rebel in Paradise AI.

В условиях, когда AI уже стал неотъемлемой частью криптоэкосистемы и важным «спасательным кругом», этот хакатон особенно заслуживает повторного анализа. Не только потому, что как проект уровня топовых L1, после выпуска токенов Monad продолжает активно развивать экосистему, что постоянно вызывает вопросы у сообщества, а также потому, что сообщество трудно не заметить партнеров этого мероприятия:

В числе которых Kimi, Zhipu, Doubao и другие известные компании, работающие с крупными языковыми моделями (LLM).

Это придает событию значение, выходящее за рамки «соревнования разработчиков на блокчейне». Оно посылает сигнал о том, что крипто как ключевой компонент интегрируется с более широкими сценариями, а также способствует объединению больших моделей AI и инфраструктуры блокчейна:

с одной стороны — высокопроизводительный публичный блокчейн Monad, предоставляющий среду для выполнения на цепочке, с другой — крупные модели, инструменты и ресурсы разработки от традиционных компаний, а также разработчики, стремящиеся превратить идеи в продукты.

В эпоху экономики интеллектуальных агентов, базовые сети должны поддерживать более частые и сложные взаимодействия и обмен ценностями. Как показывает Monad, насколько хорошо реализована эта идея?

И в рамках такого хакатона, что именно разработчики создали вокруг темы AI на Monad?

Давайте через призму победных проектов этого хакатона углубимся в AI-стратегию экосистемы Monad.

Мощный состав и насыщенные ресурсы: хакатон с сильной командой и большим объемом ресурсов

Когда агент перестает быть просто диалоговым инструментом, а приобретает исполнительские функции, — в какие направления стоит вкладываться разработчикам?

Ответ на этот вопрос дает сам хакатон Monad Rebel in Paradise AI.

В рамках конкурса акцент сделан на три ключевых направления, наиболее полно отражающих ценность агента: платежи агентам, интеллектуальные рынки и инновации в приложениях.

Чтобы сделать результаты более впечатляющими, Monad не пожалел ресурсов: участники могли напрямую общаться с лидерами в области LLM, инфраструктуры и интеллектуальных агентов, а также получать призовой фонд свыше 40 000 долларов США, из которых 20 000 — наличными, и еще 20 000 — в виде поддержки идей и ресурсов, включая бесплатное тестирование передовых моделей, инструментов разработки и инфраструктуры.

Это первый в регионе крупный хакатон, посвященный AI-агентам в финансовой сфере. Цель — продемонстрировать глубокое интегрирование высокопроизводительного параллельного EVM и ведущих LLM, а также провести тренировочные лагеря в Пекине и Шэньчжэне, объединяя разработчиков, модели, инфраструктуру и инвесторов в единую экспериментальную площадку.

Жюри из ведущих венчурных фондов, таких как Delphi Ventures, Pantera Capital, CoinFund, Vertex, Enlight, создало уникальную возможность для участников показать свои проекты перед ведущими производителями моделей, инфраструктурными компаниями и топовыми инвесторами.

Кроме того, в мероприятии приняли участие крупные AI-компании — Kimi, Zhipu AI, Doubao, Zheyue Xingchen, Silicon Flow, YouWare и другие, предоставляя поддержку через API моделей, вычислительные ресурсы, техническое руководство и экспертное оценивание.

Такой состав участников вызывает интерес к причинам сотрудничества, и понять их несложно:

Когда производители LLM ищут новые рынки и точки роста, они видят в крипто-экосистеме свойства децентрализации, доверия и проверяемых стимулов. Monad стала платформой, которую крупные компании выбрали для реализации своих идей.

Интенсивное привлечение ресурсов создает необходимую базу для высокого качества проектов. А какие продукты первыми нашли свою нишу и реализовали идеи?

Обзор 11 победных проектов: от платежей до генерации сериалов

Гранд-победитель: OpenAlice

OpenAlice — это агент для транзакций, который можно запускать локально. Он объединяет процессы исследования, стратегического планирования, исполнения и риск-менеджмента в прозрачную, совместно используемую панель.

Архитектура OpenAlice основана на конфигурациях Markdown + JSON, полностью управляемых человеком. Все действия агента описаны в читаемом формате Markdown и структурированном JSON, что обеспечивает прозрачность логов и удобство совместной работы и итераций. Также проект поддерживает локальную установку, что повышает уровень приватности и контроля.

【Посмотреть демо】

Особая награда NVIDIA Super Compute: Orbit AI

Orbit AI — децентрализованное облако AI, использующее спутниковые GPU-кластерные системы для сценариев агента. Основные преимущества — повышенная физическая изоляция и устойчивость к вмешательствам, что делает высоконадежные вычисления доступными по всему миру.

【Посмотреть демо】

Первое место в категории платежей и инфраструктуры: Libra

Libra — это «новый Git» для эпохи агентов, решающий проблему взрыва записей после автоматического написания кода, сложностей чтения истории и потери намерений.

Проект перерабатывает выражение намерений, параллельное сотрудничество, аудит и отладку, возвращая процесс к более дружелюбному для человека состоянию.

【Посмотреть демо】

Второе место в категории платежей и инфраструктуры: Agora-mesh

Agora-mesh предназначен для более гладкого обнаружения сервисов агентами и расчетов на цепочке через MON, что значительно снижает порог входа для оплаты агентами и обеспечивает бесшовную торговлю машин-машина.

Общий сценарий — как x402: сначала цена, затем оплата на цепочке, и в конце — доставка результата.

【Посмотреть демо】

Третье место в категории платежей и инфраструктуры: TickPay

TickPay фокусируется на высокочастотных, мелких потоковых платежах, подходит для видео по подписке, AI API по вызову и других сценариев. Используя механизм авторизации через аккаунт-абстракцию, платёжные права можно включать и отключать по необходимости, а расчет — автоматический.

【Посмотреть демо】

Первое место в категории «сосуществование с агентами»: Kimi-swarm

Kimi-swarm — это открытая IDE для совместной работы нескольких агентов, разработанная компанией Kimi. Поддерживает вставки и вмешательства в диалог как в чатах. Благодаря графам и панелям контекста, весь процесс Swarm становится наблюдаемым и отлаживаемым, перестает быть «черным ящиком».

【Посмотреть демо】

Второе место в категории «сосуществование с агентами»: A2A IntentPool Protocol

A2A IntentPool Protocol — это «слой расчетов задач» для взаимодействия машин с машинами, позволяющий автоматизированным агентам обнаруживать задачи, выполнять их, подтверждать результаты и получать оплату прямо на цепочке. Цель — снизить посредничество, издержки API и ручной учет.

【Посмотреть демо】

Третье место в категории «сосуществование с агентами»: Anime AI Studio

Anime AI Studio — это комплексный агент для генерации коротких анимационных сериалов, объединяющий весь цикл — от идеи, сценария, раскадровки и ключевых кадров до видеосъемки. Поддерживает сегментное откатывание и локальную переработку, что позволяет изменять отдельные сцены без перезапуска всей цепочки.

【Посмотреть демо】

Победитель в категории «инновации в приложениях»: AgentVerse

AgentVerse — это «карта» с миллионом участков, поддерживающая нативный протокол x402. Агент может покупать участки, создавать домашние страницы и привлекать внимание извне. Объединяет идентификацию, платежи и демонстрацию, позволяя агентам не только показывать себя, но и торговать.

【Посмотреть демо】

Второе место в категории «инновации в приложениях»: campfire

campfire — это социальная площадка, объединяющая людей и агентов. Пользователи могут выполнять задания, участвовать в рыночных взаимодействиях или соревноваться в Agent Arena. Акцент — на высокочастотных взаимодействиях и измеримых результатах, что делает опыт похожим на реальный продукт, а не просто демонстрацию.

【Посмотреть демо】

Третье место в категории «инновации в приложениях»: игра по квантовой торговле Web3

Игра по квантовой торговле Web3 — это обучающий продукт, где можно учиться Web3-торговле через прохождение уровней. Пользователи собирают стратегии, перетаскивая модули, и запускают их прямо в процессе игры, понимая логику квантовых стратегий. Каждое задание сопровождается диагностикой и обратной связью, чтобы понять ошибки и способы их исправления.

【Посмотреть демо】

AI-экосистема Monad: больше, чем один хакатон

На самом деле, помимо этого хакатона, Monad не впервые фокусируется на AI.

На сайте Monad в разделе «Центр приложений» AI выделен отдельной категорией. Там представлено 12 приложений, из которых 3 получили поддержку программы Monad Momentum. Хотя эти данные пока не выглядят насыщенными, они дают представление о том, что Monad всерьез заинтересована в AI.

В рамках укрепления инфраструктуры и расширения экосистемы Monad уже предприняла ряд инициатив.

Ранее в документации Monad были опубликованы руководства по платежам x402 и регистрации ERC-8004 (Trustless Agents), что позволяет интегрировать платежные цепочки: AI-агенты не только умеют думать, но и самостоятельно находить предложения, совершать платежи и доставлять результаты — практически без участия человека.

В декабре 2025 года Monad запустила программу AI Blueprint, предоставляющую всестороннюю поддержку AI-приложений: ресурсы, инфраструктуру, помощь в создании, запуске и масштабировании проектов. Основные направления — децентрализованные сети рассуждений, автономные кластеры агентов, цепочные генеративные AI, системы проверяемой памяти и приватные вычисления с распределенными аппаратными средствами.

В феврале 2026 года Monad совместно с Moltiverse провела Hackathon, используя популярность OpenClaw, с акцентом на разработку приложений и инструментов монетизации агентов, подчеркивая автономное взаимодействие, микроплатежи и цепочные вычисления.

Такие меры показывают, что AI уже стал одним из ключевых направлений развития экосистемы Monad.

Конечно, ставка на AI обусловлена не только его популярностью:

Во-первых, инфраструктура Monad изначально подходит для сценариев с высокой частотой и низкой задержкой, требующих постоянных взаимодействий.

Благодаря архитектуре Optimistic параллельного выполнения, Pipelined и MonadDB, система обеспечивает более 10 000 TPS, время блока 0,4 секунды и очень низкую стоимость газа. Это создает условия для реализации автономных сделок, расчетов и сотрудничества, делая Monad достаточно быстрой, дешевой и стабильной платформой для исполнения.

Во-вторых, богатая и надежная DeFi-экосистема Monad предоставляет AI-агентам доступ к финансовым инструментам, ликвидности и сценариям доходности, что позволяет им самостоятельно находить возможности, торговать, рассчитываться и реинвестировать, превращая их из чат-ботов в самостоятельных экономических субъектов на цепочке.

Эта перспектива будущего AI-финансов открывает новые горизонты и отличает Monad от многих концептуальных Crypto AI-проектов. Возможно, именно это станет важной точкой отсчета для дальнейшего внимания к развитию экосистемы Monad после завершения этого AI-хака.