Активность разработчиков в криптопроектах упала на 75% на фоне роста интереса к ИИ. Новости IT и AI для криптоиндустрии | Bitbanker Space

Активность разработчиков в криптовалютных проектах резко снизилась: число коммитов кода сократилось примерно на 75%, а количество активных разработчиков — на 56%. Одной из ключевых причин аналитики называют перераспределение инженерных ресурсов в сторону проектов искусственного интеллекта.

Активность разработчиков в криптопроектах упала на 75% на фоне роста интереса к ИИ

Активность разработчиков в блокчейн-экосистемах резко снизилась за последний год. По данным аналитической платформы Artemis, количество коммитов кода в криптовалютных репозиториях сократилось примерно на 75% с начала 2025 года, а число активных разработчиков уменьшилось на 56%. Одновременно значительная часть инженерных ресурсов перемещается в проекты, связанные с искусственным интеллектом.

На платформе GitHub фиксируется заметный рост активности в репозиториях, связанных с разработкой систем искусственного интеллекта. Особенно быстро растут проекты, использующие большие языковые модели (LLM), а также инфраструктурные инструменты для их разработки — включая Jupyter Notebooks и Dockerfiles.

По данным Artemis, число репозиториев, импортирующих SDK для разработки LLM-моделей, увеличилось примерно на 178%. Проекты генеративного ИИ сегодня привлекают более одного миллиона разработчиков ежемесячно, что делает этот сегмент одним из самых быстрорастущих в программной индустрии.

Падение активности разработчиков наблюдается практически во всех крупных блокчейн-сетях. Снижение числа коммитов зафиксировано в проектах, связанных с такими экосистемами, как Ethereum, Solana и Base.

При этом структура активности изменилась: большую часть коммитов теперь делают более опытные разработчики, что может свидетельствовать о консолидации отрасли и сокращении числа новых участников.

Аналитики связывают сокращение активности в криптопроектах с ростом интереса к технологиям искусственного интеллекта. Разработка моделей генеративного ИИ, инструментов машинного обучения и инфраструктуры для обучения нейросетей сегодня привлекает значительные инвестиции и человеческий капитал.

В то же время эксперты отмечают, что блокчейн-экосистемы продолжают активно использоваться в финансовых и инфраструктурных проектах, а активность разработчиков может вновь вырасти при следующем цикле роста криптовалютного рынка.

Источник: Coindesk

technologies

Похожие материалы

Grammarly отключила функцию AI-копирования экспертов

Grammarly отключила функцию AI Expert Review, которая предлагала рекомендации по редактированию текста якобы на основе подходов известных авторов и экспертов. Компания заявила, что пересматривает механизм и намерена внедрить систему, при которой специалисты смогут сами контролировать использование своих знаний в AI-инструментах.

AI-платформа Lovable заявила о росте выручки на $100 млн за месяц

AI-платформа Lovable, развивающая инструменты для разработки программного обеспечения с помощью генеративного ИИ, заявила о резком росте бизнеса: за последний месяц компания добавила около $100 млн выручки, а ее годовой повторяющийся доход достиг $400 млн. Среди клиентов сервиса — Klarna и HubSpot.

Ford представила AI-ассистента для управления автопарками

Ford представила AI-ассистента Ford Pro AI для управления коммерческими автопарками. Система анализирует телематические данные автомобилей и помогает компаниям отслеживать безопасность водителей, расход топлива и эффективность эксплуатации техники.

Edge AI и умная инфраструктура: почему 2026 год стал временем «умных вещей» без интернета

Рост объемов промышленных данных к 2026 году привел к пересмотру классических облачных стратегий в пользу децентрализованных вычислений. Внедрение Edge AI позволило крупному бизнесу в СНГ радикально сократить операционные расходы на передачу трафика и снять избыточную нагрузку на магистральные сети. Перенос аналитических процессов непосредственно на исполнительные устройства — от сенсоров в цехах до логистических терминалов — стал ключевым инструментом повышения отказоустойчивости систем и минимизации времени отклика в критических бизнес-процессах.