ИИ-агенты вскрыли схему на 100 миллионов

Пока разработчики LLM спорят, заменит ли GPT инженеров, в крипте уже произошёл момент, который стоит изучить каждому ИИ-специалисту. Аналитический сервис Lookonchain, построенный на алгоритмах машинного обучения и графовом анализе ончейн-данных, размотал многомиллионную схему вокруг основателя Curve Finance. Это редкий публичный кейс, когда автономные модели для отслеживания транзакций оказались точнее любого аудитора и любого журналиста.

Суть истории такова. В 2023 году Майкл Егоров, создатель Curve Finance, набрал 100 миллионов долларов в стейблкоинах через Aave, Frax, Inverse и Abracadabra. Залогом служили 427 миллионов токенов CRV, что соответствовало 47 процентам циркулирующего предложения собственного протокола. Параллельно Lookonchain зафиксировал движение 31 миллиона долларов с его адресов на биржу Bitfinex. Через месяц супруга Егорова приобрела особняк в Мельбурне за 41 миллион долларов, рядом с домом, купленным годом ранее за 18 миллионов.

Для ИИ-инженера в этой истории интересна не сама драма, а инфраструктура раскрытия. Современные системы вроде Arkham, Nansen и того же Lookonchain работают как многоуровневые конвейеры. Сначала графовые нейросети кластеризуют адреса по поведенческим паттернам и определяют, что десятки кошельков принадлежат одному бенефициару. Затем модели последовательностей анализируют тайминги переводов и сопоставляют их с публичными событиями вроде покупки недвижимости или взлома. Финальный слой это языковая модель, которая собирает всё в человекочитаемое расследование за минуты, а не за недели работы аналитиков.

Дальше события развивались по сценарию, который такие модели обычно и предсказывают. В июле 2023 года Curve взломали через уязвимость в компиляторе Vyper, протокол потерял 70 миллионов долларов, и позиция Егорова едва не ушла в принудительную ликвидацию. Чтобы избежать каскадного банкротства DeFi, он продал 106 миллионов CRV в OTC-сделках по 40 центов за токен покупателям, среди которых оказались Джастин Сан, Майкл Патрин и DWF Labs. В апреле 2024 года последовала вторая волна продаж на 63 миллиона долларов, а в июне он всё-таки получил полную ликвидацию на 140 миллионов долларов и оставил сообществу 10 миллионов плохого долга.

Главный вывод здесь не про крипту, а про то, как выглядит будущее Due Diligence в любой цифровой индустрии. Если автономные ИИ-агенты уже сегодня умеют связывать кошельки, ипотеки и взломы в один связанный сюжет, то завтра они будут так же работать с корпоративной отчётностью, цепочками поставок и репозиториями кода. Для специалистов по машинному обучению это означает несколько вещей. Спрос на графовые архитектуры и temporal GNN растёт быстрее, чем на классические трансформеры. Качество датасета ончейн-разметки становится новым нефтяным месторождением. А агентные системы из связки RAG плюс tool use перестают быть демкой и превращаются в инструмент, который двигает рынки на сотни миллионов долларов.

Эрик Коннер, разработчик Ethereum, подвёл итог одной фразой: основатель вытащил 100 миллионов в стейблах из позиции в 140 миллионов CRV и просто перенёс риск на сообщество. Любопытно, что обнаружили это не регуляторы и не аудиторы, а ИИ-пайплайны, читающие блокчейн в реальном времени. Через пару лет такие же системы начнут читать ваши коммиты, тикеты и логи продакшена. И это, пожалуй, главная новость недели для всех, кто работает с данными.

Источник: https://x.com/0xSweep/status/2048464950105190804