«Умные» стейблкоины: как ИИ управляет риском и помогает избежать депега

Весной 2025 года общая капитализация криптовалют выросла на 10,8%. Эксперты связывают это с временной паузой в действии торговых тарифов, объявленной правительством США.

Но инвесторы с трейдерами вели себя осторожно: на рынке сказывались геополитическая нестабильность и неопределенная экономическая ситуация. На этом фоне из США пришли новости о послаблениях со стороны регуляторов. Налоговая служба (IRS) освободила DeFi-платформы от обязательной отчетности, а банки получили больше свободы — теперь им не нужно предоставлять ФРС данные о криптоактивности.

Рыночный подъем вместе с ослаблением регулирования создали благоприятную среду для активов с низкой волатильностью. Они сейчас играют роль связующего звена между традиционными финансами и DeFi: упрощают расчеты и регулируют ликвидность на рынке. На этом фоне на рынке заговорили о новом формате активов – ИИ-стейблкоинах.

Но вместе с их влиянием, как это всегда происходит, выросли риски. Потеря доступа эмитента к резервам или массовый вывод средств могут привести к отвязке токена от фиата. Не стоит забывать также про ошибки в управлении ликвидностью, непрозрачность резервов и киберугрозы.

Поэтому криптоэнтузиасты начали задействовать ИИ. Подробнее поговорим о том, как внедрение AI-моделей в управление стейблкоинами помогает контролировать риски.

Риски стейблкоинов и эффект depeg

Стейблкоины — вид криптовалют, цена которых привязана к стабильным активам, чаще всего к доллару. За счет чего они удобны для трейдеров, DeFi-проектов и компаний, которым нужны менее волатильные инструменты внутри крипторынка. Но поддерживать стабильность таких активов куда сложнее, чем может показаться.

Депривязка (depeg) — момент, когда стейблкоин отклоняется от своей целевой цены, обычно $1. Причины бывают разные: недостаточные резервы, ошибки в алгоритмах или внешние шоки.

В качестве популярного примера можем привести ситуацию в марте 2023 года, когда USDC опустился до $0,87 после краха Silicon Valley Bank. Банк хранил значительную часть резервов валюты, поэтому его банкротство вызвало кратковременную потерю доверия к токену.

По данным BIS, потеря привязки даже одним крупным стейблкоином может мгновенно повысить волатильность на всем крипторынке. А колебания стейблкоинов уже отражаются на доходности краткосрочных облигаций США. Это наглядно показывает, насколько тесно связаны стейблкоины с ликвидностью в DeFi.

Проблема «отвязки» не сводится к одному токену. Когда сбой происходит у крупного эмитента, падает доверие ко всей категории. Особенно тяжело приходится небольшим проектам, у которых не хватает резервов и ликвидности, чтобы выдержать давление рынка. Возникает замкнутый цикл: слабая устойчивость ведет к оттоку ликвидности, что вызывает еще большую нестабильность.

Еще одним источником риска становится фрагментация ликвидности. Когда пользователи массово переводят средства в другие стейблкоины или выводят их в фиат, рынок расслаивается на множество отдельных пулов. В 2025 году ужесточение регулирования USDC с USDT в ЕС только усилило этот процесс: инвесторы начали искать альтернативы.

Как ИИ управляет рисками и ликвидностью стейблкоинов

AI-системы могут анализировать сотни показателей в реальном времени, включая объемы торгов, структуры резервов, активности смарт-контрактов и даже настроений на рынке.

Сила ИИ — в способности предугадывать проблемы. Он замечает первые сигналы возможного де-пега, когда токен рискует потерять привязку к фиату. Тогда подает предупреждающие сигналы: проверить резервы, скорректировать выпуск или изменить стратегию хеджирования.

В сети уже можно встретить десятки ИИ-технологии на основе ML, NLP и блокчейн-аналитики для управления рисками. Вместе они формируют своего рода «раннее предупреждение» для стейблкоинов — систему, способную вовремя заметить отклонения и предотвратить проблемы до того, как они станут критическими.

Применение стейблкоинов: мгновенные платежи и интеграции в приложения

В 2024-25 годах блокчейны, кошельки с AI-инструментами заметно продвинулись. Сети, вроде Avalanche, Ethereum и Solana, повысили пропускную способность за счет решений уровня 2 (L2), а также обновленных механизмов консенсуса.

Это позволило:

• снять нагрузку с основной сети,
• снизить комиссии,
• ускорить транзакции,
• расширить применение стейблкоинов.

Институциональные криптокошельки (Fireblocks, Copper) внедрили MPC, аппаратное хранение ключей, а также многоуровневые права доступа с возможностью коллективного подписания транзакций. При грамотной операционнке нововведения могут заметно снизить риск утечки данных.

Пользовательские кошельки (Ledger, MetaMask) улучшили механизмы восстановления и сделали управление активами более понятным и похожим на привычные финтех-сервисы.

К тому же, сотни компаний сейчас работают с ИИ-стейблкоинами для более точного анализа данных. Например, Chainalysis, Elliptic и TRM Labs, которые специализируются на блокчейн-аналитике, отслеживают поведение пользователей, оценивают риски, выявляют подозрительные адреса и помогают проводить AML. Подобные системы позволяют оперативнее обнаруживать потенциальные угрозы, что тоже отражается на работе стейблокинов.

Ончейн платежи и токенизация депозитов

Стейблкоины начинают использовать для ончейн расчетов. К этому подключается больше банков и финансовых организаций, который уже проводят операции на блокчейне. По данным Artemis, всего за год объем операций с цифровыми долларами вырос примерно на 70%.

Хороший пример — JPM Coin от JPMorgan. Это токенизированные депозиты, которые банк использует для быстрых расчетов между институциональными клиентами. Ежедневный объем транзакций достигает $1 млрд.

Параллельно развивается инфраструктуры, вроде Partior, которые помогают банкам перемещать стоимость в режиме реального времени между разными внутренними системами и регионами.

Активность заметна и на уровне центральных банков:

• Проект Guardian (MAS, DBS, HSBC, Standard Chartered) — тестирование стейблкоинов для трансграничной торговли валютой и ценными бумагами;
  
• Проект mBridge (ЦБ Китая, Гонконга, Таиланда и ОАЭ) — платформа для международных расчетов с использованием токенизированных денег ЦБ;
  
• Проект Helvetia (BIS, SIX, SNB) — испытания расчетов по финансовым активам с использованием цифровых денег.

Хотя проекты и корпоративные, они сейчас формируют основу для будущей ончейн-экономики.

AI-алерты: мониторинг и оповещения об угрозах

Уязвимости смарт-контрактов, атаки на инфраструктуру — по-прежнему критичные проблемы для протоколов стейблкоинов. AI-системы помогают снижать эти угрозы, отслеживая неожиданный выпуск токенов, крупные или нестандартные снятия средств, а также транзакции с участием потенциально вредоносных адресов.

При выявлении аномалий система сразу отправляет уведомления (алерты), позволяя разработчикам с операторами протоколов быстро реагировать и предотвращать возможные кризисные ситуации.

Как ИИ улучшает мониторинг угроз:

• алгоритмы автоматически анализируют блокчейн-транзакции на подозрительную активность;
  
• модели ML изучают историю транзакций для соответствия нормативным требованиям;
  
• умные контракты помечают подозрительные действия;
  
• NLP анализирует изменения в законодательстве и нормативной базе;.
  
• AI-системы проверяют резервы, ликвидность и достаточность обеспечения, чтобы гарантировать стабильность токенов;
  
• ИИ формирует отчеты о соответствии для регулирующих органов и заинтересованных сторон.

Например, алгоритмы ИИ могут выявлять неожиданную чеканку токенов, необычно крупные снятия средств или транзакции с участием вредоносных адресов. Так, Chainalysis Hexagate в июне 2025 года подключила систему мониторинга стейблкоинов в режиме реального времени: она отслеживала движение токенов, выявляла риски в нескольких блокчейн-сетях.

А компания Moody’s Analytics запустила ИИ-сервис Digital Asset Monitor (DAM), который прогнозирует риск потери привязки стейблкоинов к фиатным валютам. По словам Moody’s, DAM использует модели ML для анализа динамики рынка, качества резервов эмитентов, активов кастодианов, где хранятся токены, а также прозрачности раскрытия информации.

Сервис формирует ИИ-алерты, предупреждая о возможном депеге в течение 24 часов. Сейчас инструмент работает с 25 фиатно-обеспеченными стейблкоинами, включая USDT, USDC и PayPal Coin.

Кейсы: как стейблкоины используют ИИ для управления рисками

Эмитенты тоже внедряют AI-технологии, чтобы отслеживать подозрительные активности, анализировать рыночные сигналы и предсказывать потенциальные угрозы.

• Circle (USDC). Эмитент популярного стейблкоина USDC использует AI для мониторинга рынка и выявления мошенничества или манипуляций. Алгоритмы анализируют новости, публикации и обсуждения USDC в соцсетях. При подозрительном росте активности вокруг токена Circle предпринимает меры.
  
• Компания Paxos применяет ИИ для отслеживания потоков средств в системах. AI-система выявляет крупные переводы и случаи, когда несколько адресов управляются одним участником. При обнаружении аномалий компания быстро реагирует, защищая ликвидность.
  
• MakerDAO, выпускающая DAI, использует AI для анализа залогов, поддерживающих стабильность токена. Если система фиксирует, что актив становится рискованным, алгоритмы предлагают уменьшить объем DAI. Это помогает поддерживать стабильность.

Заключение

Интеграция AI-аналитики, автоматизированных алертов и ончейн-мониторинга позволяют использовать стейблкоины более безопасно и эффективно. Если темп роста сохранится, операции с цифровыми валютами могут в ближайшие 5-10 лет обойти по объемам традиционные платежные системы.

Но пользователям не стоит забывать про высокие риски криптоактивов и внимательно подходить к выбору проектов.