Методология AI-таксономии
Текущая версия методологии: 3.4.
AI-таксономия AI Coin Map описывает не размер проекта и не перспективу его токена, а место проекта в AI-криптоиндустрии. Она нужна для сопоставимых сегментов, рыночных срезов и AI Score. Классификация проводится консервативно по публичным источникам и не является техническим аудитом, одобрением проекта или инвестиционной рекомендацией.
Четыре измерения таксономии
AI Relevance — роль AI в проекте
- Core AI Protocol
- AI-Native Layer-1 / Blockchain
- AI Infrastructure
- Applied AI / Agentic Applications
- AI-Enabled / Peripheral
- Non-AI / Remove
AI Relevance обязателен. Non-AI / Remove — внутреннее состояние исключения: такие проекты не должны попадать в публичный AI-каталог как самостоятельная категория.
AI Industry — прикладная отрасль
- DeFi / Finance
- Gaming & Entertainment
- Enterprise & Business Tools
- Healthcare & Biotech
- Media / Content Generation
- DeSci / Research
- Cybersecurity & Defense
- Social / Creator Platforms
- Robotics & Physical AI
AI Stack — место в технологическом стеке
- Decentralized Compute / GPU DePIN
- Inference Networks / Model Serving
- Model Training & Fine-tuning Networks
- Data Marketplaces & Labeling
- AI Agents & Autonomous Platforms
- Developer Tools / AI Middleware
- Indexing, Search & Retrieval (RAG)
- Privacy, ZKML & Secure AI
- Consumer & Application Layer AI
AI Technique — подтверждённые AI-подходы
- Large Language Models (LLMs)
- Multimodal AI
- On-chain AI / Verifiable AI
- RAG / Retrieval-Augmented Generation
- Agentic AI / Autonomous Agents
- Decentralized Training & Federated Learning
- Generative AI
- ZKML & Cryptographic AI
Новые термины не создаются под отдельный проект. Обычно достаточно 2–4 подтверждённых тегов; большее число тегов само по себе не означает более сильную AI-составляющую.
Источники и проверка
Приоритет имеют официальная документация, whitepaper, технические материалы и репозитории GitHub. Официальные сайты, блоги, Medium и другие публикации используются как дополнительные источники. Описание на агрегаторе, маркетинговый пост, партнёрство или обещание в roadmap не считаются достаточным техническим доказательством.
- Извлечение фактов: из доступных источников выделяются проверяемые утверждения.
- Предложение классификации: факты сопоставляются только с терминами закрытых словарей.
- Критическая проверка: отдельный этап ищет завышенную роль AI и слабые доказательства.
- Итоговое решение: спорные признаки разрешаются в пользу более консервативной категории.
- Ручная проверка: требуется при низкой уверенности, противоречиях или неполных источниках.
Ключевые ограничения классификации
- AI-Native Layer-1 / Blockchain требует AI-ориентированной архитектуры: выполнения, обучения, inference, слоя данных или проверяемого AI. Партнёрств и roadmap недостаточно.
- Applied AI / Agentic Applications требует собственной значимой AI-логики. Обычный интерфейс к сторонней модели чаще относится к AI-Enabled / Peripheral.
- Agentic AI требует автономного планирования, выполнения действий, рабочих процессов или агентного фреймворка, а не только слова «agent».
- Robotics & Physical AI используется только при прямой связи с робототехникой, embodied AI, компьютерным зрением для физических систем, дронами или автоматизацией.
- GPU DePIN с документированной AI-нагрузкой может относиться к AI Infrastructure, даже если проект не разрабатывает собственную модель.
- При отсутствии технических подтверждений проект получает Non-AI / Remove, а остальные AI-теги очищаются.
Данные, описания и публичный каталог
В описаниях фиксируются устойчивые сведения о назначении и архитектуре. Цена, капитализация, предложение, точные показатели мощности, партнёры, планы и GitHub-счётчики не встраиваются в постоянный текст: они меняются и выводятся отдельно из обновляемых структурированных данных.
В публичных списках и агрегатах участвуют только опубликованные и валидные AI-проекты. Страницы сегментов с менее чем пятью опубликованными проектами получают noindex и исключаются из sitemap, чтобы поисковые системы не индексировали малоинформативные страницы.
Ограничения
Публичные источники могут быть неполными, устаревшими или противоречивыми. Классификация отражает доступные доказательства на момент последнего пересмотра и может измениться. Она не подтверждает безопасность, качество команды, токеномику или будущую доходность. Дополнительные условия приведены в дисклеймере.