Dalam perlombaan untuk meningkatkan skalabilitas blockchain dan mendesentralisasi AI, satu hambatan terus muncul: komputasi. Apakah itu biaya yang semakin tinggi untuk pembuatan zero-knowledge (ZK) proof atau infrastruktur AI inference yang tertutup, para pengembang kini semakin terhambat oleh daya komputasi yang terpusat, mahal, dan seringkali sulit diakses.

Salah satu protokol yang mencoba mengatasi hambatan ini adalah Cysic, sebuah marketplace komputasi terdesentralisasi yang dibuat untuk menyediakan ZK proof dan inference AI yang terverifikasi. Hari ini, mereka resmi meluncurkan mainnet alpha, dengan lebih dari 260.000 node yang sudah terdaftar serta integrasi dengan ekosistem Scroll, Succinct, dan NetworkNoya. Dengan kesuksesan awal ini, tim menyebut perubahan ini sebagai era ‘ComputeFi‘, yaitu era di mana komputasi menjadi sumber daya yang bisa diverifikasi secara on-chain, dan komputasi itu sendiri menjadi sumber daya on-chain yang terverifikasi.

Perkembangan ini terjadi di saat sektor blockchain dan AI sedang mengalami transformasi besar. Perpindahan Ethereum menuju arsitektur ZK-native, munculnya tumpukan modular, serta berkembangnya AI agents, semuanya berkontribusi mendorong permintaan tinggi terhadap komputasi terdesentralisasi. Proyek seperti zkSync, yang belakangan naik 150% berkat infrastruktur ZK baru dan integrasi privasi, menunjukkan bahwa minat investor dan pengembang kini menyatu pada komputasi yang dapat diverifikasi, sebagai fondasi utama, bukan hanya fitur tambahan. 

Tren terbaru seperti munculnya Proof-of-AI, pasar GPU terdesentralisasi, dan tokenisasi komputasi menandakan perubahan besar menuju lapisan infrastruktur yang dapat diverifikasi dan diprogram. Dengan gangguan seperti downtime AWS baru-baru ini yang menyoroti kerentanan backend terpusat, builder kini semakin memilih alternatif yang lebih tahan gangguan dan transparan.

Mengapa compute kini menjadi perhatian utama dalam infrastruktur

Permintaan komputasi dari peningkatan skalabilitas blockchain dan integrasi AI sama-sama meningkat pesat, tapi infrastruktur tradisional kesulitan memenuhi kebutuhan unik sistem terdesentralisasi seperti ini:

• Pembuatan ZK Proof: Zero-knowledge proof menjadi pusat dari banyak strategi scaling, karena memungkinkan privasi dan validasi tanpa harus membeberkan data dasarnya. Tetapi, pembuatan proof ini memerlukan daya komputasi khusus yang besar, yang sering kali hanya bisa dilakukan oleh segelintir provider terpusat — situasi ini membatasi desentralisasi dan bisa membuat biaya semakin mahal.
• Verifikasi AI: Saat model AI mulai diintegrasikan ke alur kerja on-chain dan agen otonom, kebutuhan bukan hanya sekadar hasil komputasi, tapi hasil yang bisa diverifikasi juga semakin meningkat agar bisa diaudit atau dibuktikan sesuai logika tertentu. API cloud tradisional memang menawarkan performa, tapi tidak menawarkan kemampuan verifikasi native saat dikaitkan dengan logika blockchain.

Tekanan tersebut mencerminkan perubahan besar dalam pola pikir pengembang tentang infrastruktur: menjalankan komputasi saja tidak lagi cukup, karena aplikasi kini juga menuntut jaminan kriptografi tentang bagaimana komputasi itu dijalankan.

Peran Cysic di Ekonomi Komputasi Baru

Mainnet Cysic hadir ketika komputasi yang dapat diverifikasi mulai beralih dari janji teoretis menjadi kebutuhan ekosistem. Alih-alih bergantung pada server terpusat atau API yang tidak transparan, jaringan ini mendistribusikan tugas pembuktian ZK dan inference AI ke seluruh dunia, mulai dari GPU rumahan hingga hardware ASIC khusus, membentuk marketplace untuk komputasi yang bisa dibuktikan.

Sebelum mainnet resmi, protokol ini telah memproses lebih dari 10 juta ZK proof, menggaet lebih dari 260.000 node, dan menarik 1,4 juta wallet selama fase uji coba. Sekarang, mereka sudah terintegrasi dengan proyek seperti Scroll, Succinct, dan Polygon CDK, menunjukkan adanya adopsi nyata, bukan sekadar hype spekulatif.

Jaringan ini bertujuan menyediakan komputasi yang skalabel dan bisa diverifikasi dengan biaya lebih rendah. Dalam konteks AI, mitra seperti NetworkNoya mencatat peningkatan kecepatan lebih dari 70% dan pengurangan biaya hingga 91% menggunakan infrastruktur Cysic. Di lingkungan ZK, tim seperti Succinct dan Scroll memanfaatkan jaringan prover Cysic untuk meningkatkan efisiensi pada beban kerja nyata.

Proyek ini menempatkan pendekatannya sebagai upaya agar komputasi lebih terbukti, terdesentralisasi, dan dapat diprogram.

Decentralized compute adalah tren ekosistem, bukan sprint terpisah

Peluncuran Cysic adalah bagian dari tren yang lebih luas di Web3 dan sistem terdesentralisasi. Meski tiap proyek berbeda dalam pendekatannya, tantangan mendasar yang mereka atasi tetap sama: mengurangi ketergantungan pada penyedia komputasi terpusat dan menciptakan infrastruktur yang lebih terpercaya serta mudah diakses.

Contohnya:

• Jaringan komputasi AI terdesentralisasi seperti NodeGoAI sedang mencari cara untuk memonetisasi perangkat keras idle untuk tugas AI di lingkungan terdistribusi.
• Jaringan sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh gerakan DePIN berupaya mendorong berbagi daya komputasi dalam skala besar — tema ini semakin diperhatikan usai gangguan AWS yang berdampak ke beberapa bagian infrastruktur Web3.
• Diskusi yang semakin luas soal infrastruktur AI terdesentralisasi menandakan bahwa kepercayaan, verifikasi, dan auditabilitas kini menjadi perhatian utama, bukan lagi hanya topik penelitian khusus. 

Sinyal-sinyal ini menunjukkan bahwa komputasi terdesentralisasi bukan sekedar ide sesaat, melainkan respons struktural terhadap keterbatasan nyata dalam penyediaan, penetapan harga, dan kepercayaan di layanan komputasi saat ini.

Langkah Selanjutnya: ZK, AI, dan Lebih Jauh Lagi

Walau Ethereum rollup merupakan titik masuk yang alami, ambisi Cysic melampaui narasi skalabilitas blockchain. Jaringan ini sudah digunakan untuk mendukung inference AI yang bisa diverifikasi — kemampuan yang memungkinkan smart contract dan agen otonom memverifikasi bahwa suatu output benar berasal dari model yang spesifik dan berizin. Use case ini sangat relevan saat konten buatan AI makin banyak dan tuntutan jaminan sumber makin kuat.

Cysic juga menargetkan beban kerja komputasi ilmiah, termasuk genomik dan simulasi iklim, yang sangat memerlukan keterulangan dan transparansi. Secara paralel, jaringan ini mendukung kelas perangkat dua fungsi seperti DogeBox1, yang dapat berganti fungsi antara mining dan zero-knowledge proving sesuai kondisi pasar real-time, sehingga pemilik infrastruktur bisa mengoptimalkan hasil secara dinamis.

Bersama, semua use case ini mengarah ke perubahan lebih luas: komputasi kini bukan sebatas infrastruktur. Kini, komputasi menjadi bisa diprogram, diverifikasi, dan likuid, membentuk fondasi dari apa yang Cysic sebut dengan ekonomi ComputeFi.

In the race to scale blockchain and decentralize AI, one barrier continues to surface: compute. Whether it’s the rising cost of zero-knowledge (ZK) proof generation or the opaque infrastructure behind AI inference, developers are increasingly bottlenecked by centralized, expensive, and often inaccessible compute power.

One protocol trying to end this bottleneck is Cysic, a decentralized compute marketplace built to provide ZK proofs and verified AI inference. It officially launched its mainnet alpha today, with over 260,000 nodes already onboarded and integrations with Scroll, Succinct, and NetworkNoya ecosystems. With such early success, the team characterizes this shift as the emerging ‘ComputeFi‘ era, in which computation becomes a verifiable, on-chain resource where computation itself becomes a verifiable, onchain resource.

The development comes at a time of significant transformation in both the blockchain and AI sectors. Ethereum’s shift toward ZK-native architectures, the rise of modular stacks, and the proliferation of AI agents have all contributed to a surge in demand for decentralized compute. Projects like zkSync, which recently surged 150% on the back of the new ZK infrastructure and privacy integrations, show how investors and developer interest is converging around verifiable computation as a foundational layer, not just a feature. 

Recent trends such as the emergence of Proof-of-AI, decentralized GPU markets, and compute tokenization mark a larger shift toward verifiable, programmable infrastructure layers. With outages like AWS’s recent downtime highlighting the fragility of centralized backends, builders are increasingly seeking more resilient and transparent alternatives.

Why Compute Has Become a Core Infrastructure Concern

Blockchain scaling and AI integration are both rapidly increasing compute demand, but traditional infrastructure struggles to meet the unique needs of decentralized systems:

• ZK Proof Generation: Zero‑knowledge proofs are central to many scaling strategies, enabling privacy and validation without exposing underlying data. But generating these proofs requires significant specialized compute, often handled by a handful of centralized providers — an arrangement that limits decentralization and can inflate costs.
• AI Verification: As AI models are integrated into onchain workflows and autonomous agents, there’s a growing need not just for compute output, but verifiable results that can be audited or proven to follow specified logic. Traditional cloud APIs deliver performance but lack native verifiability when tied to blockchain logic.

These pressures reflect a broader shift in how developers think about infrastructure: it’s no longer enough to just execute compute as applications increasingly demand cryptographic assurances about how that compute was performed.

Cysic’s Role in the New Compute Economy

Cysic’s mainnet goes live as verifiable compute moves from theoretical promise to ecosystem necessity. Rather than relying on centralized servers or opaque APIs, the network distributes ZK proving and AI inference tasks across a global node base, from consumer GPUs to custom ASIC hardware, forming a marketplace for provable computation.

Ahead of mainnet, the protocol processed over 10 million ZK proofs, onboarded 260,000+ nodes, and attracted 1.4 million wallets through test phases. It now integrates with projects like Scroll, Succinct, and Polygon CDK, signaling real adoption rather than speculative hype.

The network aims to provide scalable, verifiable compute at lower cost. In AI contexts, partners like NetworkNoya report over 70% speed boosts and 91% cost reductions using Cysic’s infrastructure. In ZK environments, teams like Succinct and Scroll have used its prover networks to improve efficiency on live workloads.

The project positions its approach as an effort to make compute more provable, decentralized, and programmable.

Decentralized Compute Is an Ecosystem Trend, Not an Isolated Sprint

Cysic’s launch is one piece of a larger pattern in Web3 and decentralized systems. While projects vary in approach, the underlying challenge they tackle is consistent: reducing dependency on centralized compute providers and enabling more trustable, accessible infrastructure.

For example:

• Decentralized AI compute networks like NodeGoAI are exploring ways to monetize idle hardware for AI tasks in distributed environments.
• Decentralized resource networks captured by the DePIN movement aim to incentivize compute sharing at scale — a theme that has come into sharper focus following disruptions like the AWS outage that affected parts of Web3 infrastructure.
• Broader discussions of decentralized AI infrastructure signal that trust, verification, and auditability are now core concerns, not niche research topics. 

These ecosystem signals suggest that decentralized compute isn’t a one‑off idea but a structural response to real world limitations in how compute is provisioned, priced, and trusted.

The Road Ahead: ZK, AI, and Beyond

While Ethereum rollups are a natural entry point, Cysic’s ambitions extend far beyond the blockchain scalability narrative. The network is already being used to support verifiable AI inference — a capability that enables smart contracts and autonomous agents to verify that an output came from a specific, authorized model. This use case is particularly relevant as AI-generated content proliferates and demands stronger provenance guarantees.

Cysic is also targeting workloads in scientific computing, including genomics and climate simulations, where reproducibility and transparency are critical. In parallel, the network supports a class of dual-purpose devices like the DogeBox1, which can toggle between mining and zero-knowledge proving based on real-time market conditions, allowing infrastructure owners to dynamically optimize for yield.

Together, these use cases point to a broader shift: computation is no longer just infrastructure. It’s becoming programmable, verifiable, and liquid, now the backbone of what Cysic coins the ComputeFi economy.

The post As Verifiable Compute Bottlenecks Grow, Cysic Mainnet Launches Into a Broader Infrastructure Shift appeared first on BeInCrypto.

Lanskap DeFi telah ditandai oleh pertumbuhan yang mengesankan, namun volatilitas yang terus-menerus tetap menjadi ciri utama saat tahun 2025 akan berakhir. Ekosistem ini mencapai rekor US$237 miliar dalam total value locked (TVL) di Q3 2025, tapi antusiasme tersebut tidak bertahan lama. Pada akhir November, total TVL menyusut sebesar US$55 miliar, turun menjadi US$123 miliar.

Meski terjadi fluktuasi tajam ini, partisipasi dalam DeFi tidak hanya bertahan, tetapi juga meningkat signifikan. Lebih dari 14,2 juta wallet terlibat dalam ekosistem sepanjang tahun ini, dan Ethereum terus menangkap sekitar 63% dari semua aktivitas DeFi.

Tingkat partisipasi yang tinggi ini bisa dilihat sebagai bukti potensi DeFi. Namun, menurut beberapa ahli, volatilitas telah mengungkap tantangan mendasar: kebutuhan untuk terus-menerus bereaksi terhadap kondisi pasar, membuat kesuksesan sulit dicapai bagi sebagian besar pengguna.

Pengguna diharapkan untuk terus memantau rentang likuiditas, menyesuaikan posisi, dan menavigasi peluang arbitrase yang terus berubah. Hal ini menciptakan paradoks di mana, meskipun ada klaim bahwa uang dapat tumbuh secara otomatis, peserta DeFi sebenarnya terbebani dengan tugas manual yang memakan waktu untuk mengoptimalkan hasil mereka.

Salah satu contoh pandangan ini adalah Ron Bodkin, mantan eksekutif Google yang sekarang memimpin tim untuk AI Agent Protocol Theoriq. Bodkin mengklaim bahwa ia telah melihat beban pada pengguna sehari-hari meningkat seiring dengan skala DeFi.

“Kebanyakan orang datang ke DeFi dengan harapan uang mereka bekerja untuk mereka,” ujar Bodkin.

“Tapi entah bagaimana berubah menjadi mereka bekerja untuk uang mereka: memeriksa grafik di tengah malam, menyesuaikan rentang di antara pertemuan. Ini semacam terbalik dan melelahkan pengguna.”

Menurut Bodkin, kepasifan sejati tidak akan datang dari meminta pengguna melakukan lebih banyak, melainkan dari memikirkan kembali bagaimana yield dikelola secara keseluruhan. Ini terdengar kurang seperti pengejaran yield di masa lalu, dan lebih seperti pencarian alat yang tidak bergantung pada pengguna untuk terus-menerus memeriksa wallet mereka.

Membawa AI ke dalam DeFi Tanpa Masalah Black Box

Protokol baru dari Theoriq, AlphaVault, berada dalam pergeseran yang lebih luas menuju bentuk manajemen DeFi yang lebih otonom. Dalam setahun terakhir, lebih banyak proyek mulai bereksperimen dengan tumpang tindih antara DeFi dan AI (kadang disebut DeFAI), menggunakan agen untuk membantu mengotomatisasi keputusan rutin dan mengikuti pasar yang bergerak cepat.

Ini adalah jenis eksperimen yang perlahan-lahan bergeser dari rasa ingin tahu hackathon menjadi sesuatu yang tim protokol sekarang bahas sebagai bagian dari roadmap jangka panjang. Bodkin menambahkan:

“Kami melihat lebih banyak minat pada AI di seluruh DeFi, tapi tantangan sebenarnya adalah memastikan orang bisa memahami dan mempercayai apa yang dilakukan agen-agen itu. Transparansi harus tumbuh seiring dengan otomatisasi, atau ini tidak akan berkembang sesuai harapan banyak orang.”

AlphaVault adalah salah satu vault DeFi yang bereksperimen dengan menggunakan agen AI khusus untuk mengelola modal pengguna secara langsung. Alih-alih mengandalkan alat penggabungan berbasis aturan sederhana, ini menggunakan sistem multi-agen yang dibangun untuk menyesuaikan dengan kondisi pasar yang berubah. Pengaturan ini diuji di bawah tekanan nyata selama testnet Theoriq, yang memproses lebih dari 65 juta permintaan agen di 2,1 juta wallet.

Menurut tim, salah satu perbedaan utama dengan protokol AI Agent lainnya adalah bagaimana menangani transparansi dan keamanan. Upaya sebelumnya sering dikritik karena menyembunyikan cara pengambilan keputusan.

AlphaVault mendekati ini dengan “kandang kebijakan”, yaitu aturan smart contract yang menentukan apa yang dapat dilakukan agen, mulai dari jenis aset hingga ukuran posisi. Batasan ini dimaksudkan untuk memberi pengguna pemahaman yang lebih jelas tentang cara kerja sistem dan mengurangi risiko yang terlihat dalam eksperimen AI sebelumnya.

Saat peluncuran, AlphaVault terintegrasi dengan mitra terpercaya di ruang yield Ethereum. Ini termasuk vault stRATEGY Lido yang dikurasi oleh Mellow Protocol, dan MEV Max dari Chorus One yang didukung oleh StakeWise.

Kemitraan ini memungkinkan AlphaVault untuk mengalokasikan modal ke strategi yield Ethereum yang telah digunakan di seluruh ekosistem. Idenya adalah memberikan pengguna cara untuk mendapatkan hasil tanpa harus terus-menerus memeriksa atau menyesuaikan posisi mereka, meskipun seberapa baik ini berfungsi dalam praktik akan tergantung pada kinerja jangka panjang sistem.

Memulai Likuiditas Seperti yang Banyak Proyek DeFi Lakukan Sekarang

Di seluruh DeFi, program partisipasi awal telah menjadi cara umum bagi proyek untuk membangun likuiditas dan menetapkan basis awal total value locked (TVL), memberi ruang sistem baru untuk beroperasi di bawah kondisi nyata. AlphaVault mengambil rute serupa.

Untuk memulai vault, Theoriq telah meluncurkan fase bootstrap yang diberikan insentif di mana komunitas dapat mengunci ETH dan mendapatkan poin yang diubah menjadi hadiah $THQ. Seiring fase ini berjalan, TVL secara bertahap bergerak dari modal terkunci ke modal live yang dikelola di dalam AlphaVault oleh agen otonomnya.

Ini adalah pola yang sudah dikenal di DeFi, namun dalam kasus ini modal tidak hanya diam tetapi menjadi bahan bakar bagi sistem yang dirancang untuk beroperasi dengan pengawasan manual minimal, klaim tim.

Yang menjadi lebih menarik adalah bagaimana $THQ dimaksudkan untuk berfungsi ke depannya. Alih-alih hanya berfungsi sebagai insentif, Theoriq berencana agar itu menjadi token reputasi yang memungkinkan pengguna menaruh taruhan di belakang agen AI yang mereka percaya berkinerja baik.

Jika agen bertindak buruk atau gagal memenuhi harapan, taruhan tersebut dapat dipotong sebagian. Mekanisme ini bertujuan mempertahankan kualitas tinggi dan mencegah perilaku ceroboh.

Pendekatan ini mencerminkan upaya industri yang lebih luas untuk membawa lebih banyak akuntabilitas ke dalam sistem otomatis. Alih-alih mengandalkan klaim pemasaran atau laporan kinerja gelap, idenya adalah membiarkan reputasi terbentuk langsung dari cara agen-agen ini berperilaku seiring waktu.

Secara teori, itu menciptakan sistem di mana kepercayaan tidak didasarkan pada kepribadian atau janji, tetapi pada kinerja yang terlihat di blockchain, dan di mana komunitas memiliki peran langsung dalam membentuk agen-agen AI mana yang mendapatkan lebih banyak tanggung jawab.

Ke Mana DeFi Setelah Era Mengejar Hasil

Theoriq berharap mengalihkan percakapan industri dari mengejar APY yang lebih besar menuju mengurangi jumlah pekerjaan yang diharapkan oleh pengguna. Ini dirancang berdasarkan ide bahwa pengembang mencari cara untuk melepas pemantauan terus-menerus, keseimbangan ulang, dan pengambilan keputusan yang masih dilakukan kebanyakan orang secara manual.

Tujuannya bukan untuk mengeluarkan pengguna dari proses, tetapi membangun alat yang menangani bagian rutin dan sensitif waktu dari manajemen on-chain sehingga orang tidak harus memperlakukan DeFi seperti pekerjaan sampingan.

Menurut tim, ada minat yang semakin besar di antara pengguna pada sistem yang dapat beroperasi lebih konsisten di latar belakang, bereaksi terhadap kondisi pasar tanpa mengharuskan mereka untuk campur tangan setiap beberapa jam. Jenis otomatisasi ini semakin dilihat sebagai langkah berikutnya yang alami untuk sektor yang ingin matang, berkembang, dan menarik audiens yang lebih luas.

Dalam dorongan lebih luas untuk otomatisasi on-chain yang lebih dapat diandalkan dan transparan, Theoriq dan sistem AlphaVault-nya sepertinya masuk akal. Apakah vault yang dikelola AI akan menjadi standar atau masih menjadi eksperimen awal, masih menjadi pertanyaan terbuka, namun arah industri membuat kehadiran mereka terasa jauh dari kebetulan.

DeFi landscape has been marked by impressive growth, yet persistent volatility remains a defining feature as 2025 draws to a close. The ecosystem hit a record $237 billion in total value locked (TLV) in Q3 2025, but the exuberance was short-lived. By late November, the total TVL had contracted by $55 billion, falling to $123 billion.

Despite these sharp fluctuations, DeFi participation has not only held steady but has gone way up. Over 14.2 million wallets were engaged in the ecosystem this year, and Ethereum continues to capture around 63% of all DeFi activity.

This high level of participation can be seen as a testament to DeFi’s potential. However, according to some experts, the volatility has exposed a fundamental challenge: the constant need to react to market conditions, placing success out of reach for most users.

Users have been expected to continuously monitor liquidity ranges, adjust positions, and navigate shifting arbitrage opportunities. This has created a paradox where, despite the claim that money grows on its own, DeFi participants are actually burdened with time-consuming, manual tasks to optimize their returns.

One example of this view is Ron Bodkin, a former Google executive who now leads the team for AI Agent Protocol Theoriq. Bodkin claims that he has watched the burden on everyday users increase as DeFi has scaled.

“Most people came to DeFi hoping their money would work for them,” Bodkin says.

“But somehow it turned into them working for their money: checking charts at midnight, adjusting ranges in between meetings. It’s kind of backwards and wears users down.”

According to Bodkin, real passivity won’t come from asking users to do even more but from rethinking how yield is managed altogether. This sounds less like the yield-chasing days of past cycles and more like a search for tools that don’t depend on users being glued to their wallets.

Bringing AI Into DeFi Without the Black Box Problem

Theoriq’s new protocol, AlphaVault, fits into a broader shift toward more autonomous forms of DeFi management. In the past year, more projects have started experimenting with the overlap between DeFi and AI (sometimes called DeFAI), using agents to help automate routine decisions and keep up with fast-moving markets.

It’s the kind of experimentation that has slowly moved from hackathon curiosity to something protocol teams now discuss as part of long-term roadmaps. Bodkin adds: 

“We’re seeing more interest in AI across DeFi, but the real challenge is making sure people can understand and trust what those agents are doing. Transparency has to grow alongside automation, or none of this scales the way people hope.”

AlphaVault  is among the DeFi vaults experimenting with using specialized AI agents to manage user capital directly. Instead of relying on simple, rule-based compounding tools, it uses a multi-agent system built to adjust to changing market conditions. This setup was tested under real pressure during Theoriq’s testnet, which processed more than 65 million agent requests across 2.1 million wallets.

According to the team, one of the key differences with it and other AI Agent protocols is how it handles transparency and safety. Earlier attempts were often criticized for hiding how decisions were made.

AlphaVault approaches this with “policy cages”, which are smart-contract rules that define exactly what an agent is allowed to do, from asset types to position sizes. These boundaries are meant to give users a clearer sense of how the system operates and reduce the risks seen in earlier AI experiments.

At launch, AlphaVault is integrating with established, trusted partners in the Ethereum yield space. These include Lido’s stRATEGY vault, curated by Mellow Protocol, and Chorus One’s MEV Max, powered by StakeWise.

These partnerships allow AlphaVault to allocate capital into established Ethereum yield strategies that have been used across the ecosystem. The idea is to give users a way to earn returns without constantly checking or adjusting their positions, though how well this works in practice will depend on the system’s long-term performance.

Bootstrapping Liquidity the Way Many DeFi Projects Now Do

Across DeFi, early participation programs have become a common way for projects to build liquidity and establish an initial base of total value locked (TVL), giving new systems room to operate under real conditions. AlphaVault is taking a similar route.

To get the vault started, Theoriq has launched an incentivized bootstrapping phase where the community can lock ETH and earn points that convert into $THQ rewards. As this phase progresses, TVL gradually moves from being locked capital to live capital managed inside AlphaVault by its autonomous agents.

It’s a familiar pattern in DeFi, but in this case the capital doesn’t just sit but becomes fuel for a system designed to operate with minimal manual oversight, the team claims.

Where things get more interesting is in how $THQ is meant to function going forward. Instead of serving only as an incentive, Theoriq plans for it to become a reputation token that lets users stake behind AI agents they believe are performing well.

If an agent behaves poorly or fails to meet expectations, those stakes can be partially slashed. This mechanism aims to keep quality high and discourage reckless behavior.

This approach reflects a broader industry effort to bring more accountability into automated systems. Rather than relying on marketing claims or opaque performance reports, the idea is to let reputation form directly around how these agents behave over time.

In theory, that creates a system where trust isn’t based on personalities or promises, but on visible, on-chain performance, and where the community has a direct role in shaping which AI agents earn more responsibility. 

Where DeFi Goes After the Yield-Chasing Era

Theoriq hopes to shift the industry conversation away from chasing bigger APYs and toward reducing the amount of work users are expected to do. It is designed based on the idea that developers are looking for ways to offload the constant monitoring, rebalancing, and decision-making that most people still carry out manually.

The goal isn’t to remove users from the process, but to build tools that take care of the routine, time-sensitive parts of on-chain management so people don’t have to treat DeFi like a side job.

According to the team, there’s a growing interest among users in systems that can operate more consistently in the background, reacting to market conditions without requiring them to intervene every few hours. This type of automation is increasingly seen as a natural next step for a sector that wants to mature, scale, and bring in a broader audience.

It’s within this wider push for more dependable, transparent on-chain automation that Theoriq and its AlphaVault system may make sense. Whether AI-managed vaults become standard or remain early experiments is still an open question, but the direction of the industry makes their arrival feel far from accidental.

The post What 2025 Proved About Passive DeFi and Why AI Agent Systems Like Theoriq’s AlphaVault Are the Next Step appeared first on BeInCrypto.