Fusion de la Crypto et de l'IA : de la Puissance de calcul décentralisée à l'économie des agents intelligents

Alors que la vague d'intelligence artificielle déferle sur le monde, le secteur des cryptomonnaies explore également des moyens de combiner avec l'IA. Au départ, cette combinaison se manifestait principalement par l'agrégation des ressources de puissance de calcul décentralisées. Grâce à la technologie blockchain, les ressources GPU et CPU inutilisées à l'échelle mondiale peuvent être efficacement coordonnées, réalisant un ajustement entre l'offre et la demande, réduisant les coûts et offrant aux contributeurs de ressources un mécanisme d'incitation transparent et équitable.

Cette phase d'exploration est principalement axée sur le marché de niche, mettant l'accent sur la flexibilité et les mécanismes d'innovation. Certains projets comme IO.net agrègent des ressources GPU distribuées, abaissant le seuil d'entrée pour l'inférence légère et le réglage de modèle. Gensyn récompense les solveurs via des contrats intelligents, activant les utilisateurs individuels dont les GPU sont inactifs pour participer à l'entraînement. Bittensor introduit la compétition de modèles et le mécanisme de sous-réseau, Render Network combine des ressources Internet traditionnelles, ChainML offre des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés.

Parmi ces projets, l'innovation de Bittensor est particulièrement marquante. Il modularise les services d'IA grâce à une structure de sous-réseau, chaque sous-réseau ayant sa propre communauté de mineurs et de validateurs. Son jeton $TAO sert de principal combustible écologique, et les utilisateurs peuvent participer et obtenir des bénéfices de diverses manières.

Cependant, les tentatives à ce stade ont également révélé des limites évidentes : la concurrence sur le marché de la puissance de calcul est tombée dans une guerre des prix, les performances de décentralisation du niveau d'inférence sont insuffisantes, et l'appariement de l'offre et de la demande manque de narration au niveau des applications. Crypto reste un acteur d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, sans vraiment améliorer l'expérience utilisateur.

Avec la stabilisation progressive du marché de la puissance de calcul décentralisée, la fusion entre Crypto et l'IA commence à progresser vers la couche d'application. Ce changement est marqué par l'émergence des agents IA sur la chaîne, ravivant les attentes du marché quant à la combinaison des deux.

Au début, les jetons AI restaient principalement au stade du phénomène culturel, attirant rapidement l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes. Par la suite, les agents AI ont commencé à acquérir des capacités d'interaction de base, exécutant des tâches simples sur les plateformes sociales. Rapidement, les agents AI se sont infiltrés dans des scénarios d'application plus verticaux, tels que la finance sur chaîne, les NFT, l'analyse de données, etc.

Le véritable tournant est l'émergence du cadre Agent et du protocole d'exécution. Des cadres modulaires tels qu'Eliza, GAME, Rig et Swarms soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la collaboration multi-agents, permettant aux agents en chaîne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systémique. Parallèlement, l'économie des agents commence à germer sur la chaîne, des projets comme Virtuals, Eliza et ARC établissant des standards d'émission de jetons autonomes, de collaboration protocolaire et de diffusion sociale grâce à l'AI Launchpad.

La vision centrale du Virtuals Protocol est de permettre aux agents AI de former un écosystème commercial de collaboration modulaire. Il repose sur trois piliers technologiques : le cadre GAME, la plateforme de tokenisation et le protocole Agent Commerce (ACP). ACP permet aux agents d'interagir, de collaborer et de commercer de manière autonome, simulant ainsi une économie similaire à celle des entreprises humaines.

Cependant, alors que l'engouement initial s'estompe, la fusion de Crypto et de l'IA subit un profond remaniement. Le marché passe de la chasse aux récits à la recherche d'un véritable ajustement produit-marché. Dans ce contexte, le MCP (Model Context Protocol), en tant que protocole standard ouvert conçu pour les applications d'IA, devient le nouveau catalyseur le plus en phase avec les besoins actuels.

MCP est un protocole standard ouvert conçu pour les applications d'IA, servant à unifier les modes de communication entre les grands modèles de langage et les données et outils externes. L'écosystème d'application autour de MCP est également en pleine émergence, comme le projet DARK dans l'écosystème Solana et le projet SKYAI sur la chaîne BNB.

MCP ouvre de nouvelles perspectives pour la fusion de la Crypto et de l'IA, y compris la collaboration multi-agents, l'automatisation des transactions sur la chaîne et l'essor de la finance informationnelle (InfoFi).

En examinant l'évolution de la fusion entre la Crypto et l'IA, nous constatons un long chemin de profondeur fonctionnelle et d'amélioration de l'utilité. Des agents de conversation de divertissement, aux agents outils, puis aux agents d'exécution de transactions et à la couche d'abstraction DeFAI, chaque saut rapproche l'Agent IA des besoins du monde réel.

L'avenir des agents IA doit être construit sur la base d'une utilité réelle. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif précédent, mais grâce à un soutien d'utilité accumulée en continu, les limites qu'il peut ouvrir dépassent de loin l'imagination.