Un nouveau chapitre de la fusion entre la crypto et l'IA
Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le secteur des cryptomonnaies cherche également activement des moyens de se combiner avec elle. Au départ, cette combinaison se manifestait principalement par l'agrégation des ressources de calcul décentralisées. Grâce à la technologie blockchain, les ressources GPU et CPU inactives à travers le monde peuvent être efficacement coordonnées, permettant une mise en relation de l'offre et de la demande, une réduction des coûts, et fournissant aux contributeurs de ressources un mécanisme d'incitation transparent et équitable.
Dans un contexte où les services cloud centralisés sont coûteux et où les ressources sont exclusives, la demande de puissance de calcul flexible et à faible barrière d'entrée par les petits et moyens développeurs ainsi que par le marché de la longue traîne augmente de jour en jour. Les caractéristiques décentralisées des cryptomonnaies deviennent un point de rupture. L'exploration à ce stade présente des caractéristiques distinctes :
Ciblant le marché de la longue traîne
Mettre l'accent sur la flexibilité
Explorer des mécanismes d'innovation
Combiner les infrastructures physiques décentralisées (DePIN)
Parmi eux, certains projets réduisent le seuil d'entrée pour l'inférence légère et le réglage de modèle en agrégeant des ressources GPU distribuées. D'autres activent la participation des utilisateurs individuels à l'entraînement en récompensant l'utilisation de GPU inactifs grâce à des mécanismes de récompense basés sur des contrats intelligents. D'autres projets introduisent une compétition de modèles et un mécanisme de sous-réseau, ou combinent des ressources Web2 pour offrir des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés.
À ce stade, un projet innovant module les services d'IA grâce à une structure de sous-réseau novatrice, chaque sous-réseau disposant de sa propre communauté de mineurs et de validateurs. Son jeton sert de carburant principal de l'écosystème, permettant aux utilisateurs de participer à la construction de l'écosystème et d'en tirer des bénéfices de diverses manières.
Cependant, cette phase d'essai a également révélé des limites évidentes : la concurrence sur le marché de la puissance de calcul est tombée dans une guerre des prix, la performance de décentralisation de la couche d'inférence est insuffisante, et l'appariement de l'offre et de la demande manque de narration au niveau de l'application. Les cryptomonnaies restent encore dans un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, sans réussir à réellement améliorer l'expérience utilisateur.
Cette fusion semble préparer le terrain pour l'avenir. Ce qui a véritablement enflammé ce domaine, c'est l'émergence des récits d'agent AI - permettant aux agents de passer sur la chaîne, donnant au protocole lui-même la capacité d'apprentissage autonome et d'interaction, poussant à une révolution fondamentale des formes d'application.
L'essor des agents IA : fusion des couches d'application entre les cryptomonnaies et l'IA
Avec la stabilisation progressive du marché de la puissance de calcul décentralisée, l'exploration de la fusion entre les cryptomonnaies et l'IA est passée des ressources de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Ce changement est marqué par l'émergence des agents IA sur la chaîne, ravivant les attentes du marché concernant la combinaison des deux.
Au début, les jetons AI étaient principalement dans la phase des phénomènes culturels de mèmes. De nombreux projets initiaux ont rapidement attiré l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes, complétant le démarrage à froid grâce à la résonance communautaire et à la diffusion émotionnelle. Parmi eux, certains projets ont rapidement "évolué" en peu de temps, passant de simples publications sur la chaîne et création de contenu à la création de jetons, la construction de récits, la diffusion sociale, et même attirant l'attention d'investisseurs renommés, propulsant ainsi le changement narratif de "l'Agent AI passant de l'interface Web2 au substitut Web3."
Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les tokens AI commencent à acquérir des capacités d'interaction préliminaires. Sur les principales plateformes sociales, l'IA agit en tant qu'agent léger pour exécuter des tâches simples telles que la génération de contenu et la recherche d'informations, passant d'une présentation passive à une réponse active. Certains projets tentent d'améliorer leur expérience d'interaction grâce à l'IA, comme permettre aux utilisateurs d'obtenir des informations sur les projets via un système de questions-réponses, faisant de l'AI Agent un moteur d'assistance pour les projets sur la blockchain.
Rapidement, l'Agent AI s'immisce dans des scénarios d'application plus verticaux. Les domaines de la finance sur blockchain, des NFT, de l'analyse de données et de l'accompagnement social ont donné naissance à de nombreux agents spécialisés. Les utilisateurs ne sont plus de simples spectateurs, mais peuvent directement participer aux opérations sur blockchain, exécuter des stratégies et gérer des actifs grâce aux agents intelligents. Par exemple, certains projets se concentrent sur le suivi des émotions du marché sur blockchain et des tendances chaudes, réalisant automatiquement des publications, des interactions avec les utilisateurs, des analyses d'émotions et des analyses dynamiques sur blockchain via des plateformes sociales, devenant ainsi un représentant de la transition entre le récit émotionnel de la cryptomonnaie et l'application rationnelle de l'IA.
Le véritable tournant est l'émergence du cadre Agent et des protocoles d'exécution. Les équipes de projet ont réalisé qu'un agent isolé avait du mal à répondre à des besoins de plus en plus complexes sur la chaîne, ce qui a conduit à la naissance de plusieurs cadres modulaires. Ceux-ci soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la collaboration multi-agents, permettant aux agents sur la chaîne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique, et la fusion de la cryptomonnaie et de l'IA est ainsi passée d'interfaces d'application simples à une phase systématique de "protocole de fonctionnement".
En même temps, l'économie des agents a commencé à germer sur la chaîne. Certains projets ont établi des normes pour l'émission autonome de jetons par des agents, la collaboration des protocoles et la diffusion sociale grâce à l'AI Launchpad, favorisant la naissance du "système économique natif de l'IA".
La vision centrale de ces projets est de permettre aux agents IA de ne pas se contenter d'exécuter des tâches de manière isolée, mais de former un écosystème commercial collaboratif et modulaire, en créant, collaborant et échangeant avec des humains et d'autres agents intelligents. Ils reposent sur plusieurs piliers technologiques, y compris un cadre d'agents modulaires, un cadre économique d'émission de tokens, ainsi que des normes de protocole régissant les contrats, les échanges et l'accumulation de réputation entre les agents IA.
Ces innovations permettent aux agents d'interagir, de collaborer et de commercer de manière autonome, simulant une économie semblable à celle des entreprises humaines. Certains projets ont déjà commencé à incuber des groupes d'agents, tels que des communautés médiatiques autonomes et des fonds de couverture autonomes, montrant les prémices de systèmes de création de contenu et de gestion d'actifs décentralisés pilotés par l'IA.
Ces développements marquent la transition de la fusion entre les cryptomonnaies et l'IA d'une simple mise en relation de ressources vers la construction d'un système économique sur la blockchain, passant d'une fonctionnalité isolée à une refonte des structures financières et sociales.
Vers la collaboration et la normalisation : MCP et ses nouvelles orientations
Avec le déclin de l'engouement des débuts et l'émergence de la folie des mèmes, la fusion des cryptomonnaies et de l'IA subit une profonde recomposition. La capitalisation boursière totale a fortement chuté par rapport à son pic, et le nombre de nouveaux projets créés a également considérablement diminué. Ce changement marque une évolution de la mentalité du marché — un retour d'une quête de narration vers la recherche d'un véritable ajustement produit-marché (PMF).
Dans ce contexte, le Modèle de Protocole de Contexte (Model Context Protocol, MCP), en tant que norme ouverte créée pour les applications d'IA, devient le nouveau catalyseur le plus adapté aux besoins actuels. Le MCP vise à unifier la manière dont les grands modèles de langage communiquent avec les données et outils externes, permettant à n'importe quel modèle linguistique d'accéder de manière unifiée et sécurisée aux sources de données et aux outils externes, sans avoir besoin de développements d'intégration personnalisés complexes et répétitifs.
L'écosystème d'application autour de MCP est en pleine émergence. Certains projets s'appuient sur des environnements d'exécution de confiance (TEE) pour fournir un support de calcul sécurisé et évolutif pour les applications MCP, tandis que d'autres étendent le protocole MCP, agrégeant l'accès aux données multi-chaînes et le déploiement d'agents, pour construire une couche de données unifiée pour les applications AI dans le Web3.
MCP ouvre de nouvelles perspectives pour la fusion des cryptomonnaies et de l'IA dans le futur :
Collaboration multi-agents : Grâce à MCP, les agents peuvent collaborer en fonction de leurs fonctions, combinant pour réaliser des tâches complexes telles que l'analyse de données en chaîne, la prévision du marché et la gestion des risques, augmentant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales.
Automatisation des transactions sur la chaîne : MCP relie divers types de transactions et d'agents de gestion des risques, résolvant les problèmes de glissement, d'usure des transactions, de MEV, etc. dans le Web3 traditionnel, permettant une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et efficace.
L'essor de la finance informationnelle (InfoFi) : basé sur le MCP, les agents non seulement exécutent des opérations, mais peuvent également planifier intelligemment les chemins de rendement en fonction des profils des utilisateurs, favorisant ainsi un nouveau modèle financier allant des flux de fonds aux flux d'informations.
Conclusion : L'évolution lente de l'économie des agents
En regardant en arrière, l'évolution de la fusion entre les cryptomonnaies et l'IA est un long chemin de approfondissement des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité. Des agents de conversation ludiques initiaux, aux agents analytiques Alpha et outils qui apparaissent progressivement, jusqu'aux agents qui encapsulent directement le langage naturel en opérations financières sur la chaîne, chaque saut réduit la distance entre l'agent IA et les besoins du monde réel.
C'est un fil conducteur clair et progressif : agent de dialogue de divertissement → agent de dialogue d'outils → agent d'exécution de transactions → couche d'abstraction DeFAI → intelligence collective et collaboration multi-agents. C'est pourquoi l'avenir des agents AI ne se limitera plus à une simple narration, mais devra être fondé sur une véritable utilité. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif passé, mais grâce à un soutien pratique accumulé en continu, le potentiel qu'il peut ouvrir dépasse de loin l'imagination.
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BoredApeResistance
· 08-12 06:21
Tout est mélangé.
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BearMarketLightning
· 08-12 06:21
Encore parler de la combinaison de l'IA et de la crypto, pourquoi ne pas jouer à un jeu ?
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DaoGovernanceOfficer
· 08-12 06:14
*soupir* empiriquement parlant, c'est juste defi summer 2.0 avec des mots à la mode sur l'IA...
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ser_we_are_ngmi
· 08-12 06:10
Classiques discours pour se faire prendre pour des cons
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BloodInStreets
· 08-12 06:10
pigeons prendre les gens pour des idiots, c'est au tour de GPU ? J'en peux plus...
Voir l'originalRépondre0
FlashLoanLord
· 08-12 06:07
Puissance de calcul ressources doivent To the moon.
Cryptoactifs et fusion avec l'IA : du marché de la puissance de calcul à l'économie des agents intelligents
Un nouveau chapitre de la fusion entre la crypto et l'IA
Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le secteur des cryptomonnaies cherche également activement des moyens de se combiner avec elle. Au départ, cette combinaison se manifestait principalement par l'agrégation des ressources de calcul décentralisées. Grâce à la technologie blockchain, les ressources GPU et CPU inactives à travers le monde peuvent être efficacement coordonnées, permettant une mise en relation de l'offre et de la demande, une réduction des coûts, et fournissant aux contributeurs de ressources un mécanisme d'incitation transparent et équitable.
Dans un contexte où les services cloud centralisés sont coûteux et où les ressources sont exclusives, la demande de puissance de calcul flexible et à faible barrière d'entrée par les petits et moyens développeurs ainsi que par le marché de la longue traîne augmente de jour en jour. Les caractéristiques décentralisées des cryptomonnaies deviennent un point de rupture. L'exploration à ce stade présente des caractéristiques distinctes :
Parmi eux, certains projets réduisent le seuil d'entrée pour l'inférence légère et le réglage de modèle en agrégeant des ressources GPU distribuées. D'autres activent la participation des utilisateurs individuels à l'entraînement en récompensant l'utilisation de GPU inactifs grâce à des mécanismes de récompense basés sur des contrats intelligents. D'autres projets introduisent une compétition de modèles et un mécanisme de sous-réseau, ou combinent des ressources Web2 pour offrir des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés.
À ce stade, un projet innovant module les services d'IA grâce à une structure de sous-réseau novatrice, chaque sous-réseau disposant de sa propre communauté de mineurs et de validateurs. Son jeton sert de carburant principal de l'écosystème, permettant aux utilisateurs de participer à la construction de l'écosystème et d'en tirer des bénéfices de diverses manières.
Cependant, cette phase d'essai a également révélé des limites évidentes : la concurrence sur le marché de la puissance de calcul est tombée dans une guerre des prix, la performance de décentralisation de la couche d'inférence est insuffisante, et l'appariement de l'offre et de la demande manque de narration au niveau de l'application. Les cryptomonnaies restent encore dans un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, sans réussir à réellement améliorer l'expérience utilisateur.
Cette fusion semble préparer le terrain pour l'avenir. Ce qui a véritablement enflammé ce domaine, c'est l'émergence des récits d'agent AI - permettant aux agents de passer sur la chaîne, donnant au protocole lui-même la capacité d'apprentissage autonome et d'interaction, poussant à une révolution fondamentale des formes d'application.
L'essor des agents IA : fusion des couches d'application entre les cryptomonnaies et l'IA
Avec la stabilisation progressive du marché de la puissance de calcul décentralisée, l'exploration de la fusion entre les cryptomonnaies et l'IA est passée des ressources de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Ce changement est marqué par l'émergence des agents IA sur la chaîne, ravivant les attentes du marché concernant la combinaison des deux.
Au début, les jetons AI étaient principalement dans la phase des phénomènes culturels de mèmes. De nombreux projets initiaux ont rapidement attiré l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes, complétant le démarrage à froid grâce à la résonance communautaire et à la diffusion émotionnelle. Parmi eux, certains projets ont rapidement "évolué" en peu de temps, passant de simples publications sur la chaîne et création de contenu à la création de jetons, la construction de récits, la diffusion sociale, et même attirant l'attention d'investisseurs renommés, propulsant ainsi le changement narratif de "l'Agent AI passant de l'interface Web2 au substitut Web3."
Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les tokens AI commencent à acquérir des capacités d'interaction préliminaires. Sur les principales plateformes sociales, l'IA agit en tant qu'agent léger pour exécuter des tâches simples telles que la génération de contenu et la recherche d'informations, passant d'une présentation passive à une réponse active. Certains projets tentent d'améliorer leur expérience d'interaction grâce à l'IA, comme permettre aux utilisateurs d'obtenir des informations sur les projets via un système de questions-réponses, faisant de l'AI Agent un moteur d'assistance pour les projets sur la blockchain.
Rapidement, l'Agent AI s'immisce dans des scénarios d'application plus verticaux. Les domaines de la finance sur blockchain, des NFT, de l'analyse de données et de l'accompagnement social ont donné naissance à de nombreux agents spécialisés. Les utilisateurs ne sont plus de simples spectateurs, mais peuvent directement participer aux opérations sur blockchain, exécuter des stratégies et gérer des actifs grâce aux agents intelligents. Par exemple, certains projets se concentrent sur le suivi des émotions du marché sur blockchain et des tendances chaudes, réalisant automatiquement des publications, des interactions avec les utilisateurs, des analyses d'émotions et des analyses dynamiques sur blockchain via des plateformes sociales, devenant ainsi un représentant de la transition entre le récit émotionnel de la cryptomonnaie et l'application rationnelle de l'IA.
Le véritable tournant est l'émergence du cadre Agent et des protocoles d'exécution. Les équipes de projet ont réalisé qu'un agent isolé avait du mal à répondre à des besoins de plus en plus complexes sur la chaîne, ce qui a conduit à la naissance de plusieurs cadres modulaires. Ceux-ci soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la collaboration multi-agents, permettant aux agents sur la chaîne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique, et la fusion de la cryptomonnaie et de l'IA est ainsi passée d'interfaces d'application simples à une phase systématique de "protocole de fonctionnement".
En même temps, l'économie des agents a commencé à germer sur la chaîne. Certains projets ont établi des normes pour l'émission autonome de jetons par des agents, la collaboration des protocoles et la diffusion sociale grâce à l'AI Launchpad, favorisant la naissance du "système économique natif de l'IA".
La vision centrale de ces projets est de permettre aux agents IA de ne pas se contenter d'exécuter des tâches de manière isolée, mais de former un écosystème commercial collaboratif et modulaire, en créant, collaborant et échangeant avec des humains et d'autres agents intelligents. Ils reposent sur plusieurs piliers technologiques, y compris un cadre d'agents modulaires, un cadre économique d'émission de tokens, ainsi que des normes de protocole régissant les contrats, les échanges et l'accumulation de réputation entre les agents IA.
Ces innovations permettent aux agents d'interagir, de collaborer et de commercer de manière autonome, simulant une économie semblable à celle des entreprises humaines. Certains projets ont déjà commencé à incuber des groupes d'agents, tels que des communautés médiatiques autonomes et des fonds de couverture autonomes, montrant les prémices de systèmes de création de contenu et de gestion d'actifs décentralisés pilotés par l'IA.
Ces développements marquent la transition de la fusion entre les cryptomonnaies et l'IA d'une simple mise en relation de ressources vers la construction d'un système économique sur la blockchain, passant d'une fonctionnalité isolée à une refonte des structures financières et sociales.
Vers la collaboration et la normalisation : MCP et ses nouvelles orientations
Avec le déclin de l'engouement des débuts et l'émergence de la folie des mèmes, la fusion des cryptomonnaies et de l'IA subit une profonde recomposition. La capitalisation boursière totale a fortement chuté par rapport à son pic, et le nombre de nouveaux projets créés a également considérablement diminué. Ce changement marque une évolution de la mentalité du marché — un retour d'une quête de narration vers la recherche d'un véritable ajustement produit-marché (PMF).
Dans ce contexte, le Modèle de Protocole de Contexte (Model Context Protocol, MCP), en tant que norme ouverte créée pour les applications d'IA, devient le nouveau catalyseur le plus adapté aux besoins actuels. Le MCP vise à unifier la manière dont les grands modèles de langage communiquent avec les données et outils externes, permettant à n'importe quel modèle linguistique d'accéder de manière unifiée et sécurisée aux sources de données et aux outils externes, sans avoir besoin de développements d'intégration personnalisés complexes et répétitifs.
L'écosystème d'application autour de MCP est en pleine émergence. Certains projets s'appuient sur des environnements d'exécution de confiance (TEE) pour fournir un support de calcul sécurisé et évolutif pour les applications MCP, tandis que d'autres étendent le protocole MCP, agrégeant l'accès aux données multi-chaînes et le déploiement d'agents, pour construire une couche de données unifiée pour les applications AI dans le Web3.
MCP ouvre de nouvelles perspectives pour la fusion des cryptomonnaies et de l'IA dans le futur :
Collaboration multi-agents : Grâce à MCP, les agents peuvent collaborer en fonction de leurs fonctions, combinant pour réaliser des tâches complexes telles que l'analyse de données en chaîne, la prévision du marché et la gestion des risques, augmentant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales.
Automatisation des transactions sur la chaîne : MCP relie divers types de transactions et d'agents de gestion des risques, résolvant les problèmes de glissement, d'usure des transactions, de MEV, etc. dans le Web3 traditionnel, permettant une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et efficace.
L'essor de la finance informationnelle (InfoFi) : basé sur le MCP, les agents non seulement exécutent des opérations, mais peuvent également planifier intelligemment les chemins de rendement en fonction des profils des utilisateurs, favorisant ainsi un nouveau modèle financier allant des flux de fonds aux flux d'informations.
Conclusion : L'évolution lente de l'économie des agents
En regardant en arrière, l'évolution de la fusion entre les cryptomonnaies et l'IA est un long chemin de approfondissement des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité. Des agents de conversation ludiques initiaux, aux agents analytiques Alpha et outils qui apparaissent progressivement, jusqu'aux agents qui encapsulent directement le langage naturel en opérations financières sur la chaîne, chaque saut réduit la distance entre l'agent IA et les besoins du monde réel.
C'est un fil conducteur clair et progressif : agent de dialogue de divertissement → agent de dialogue d'outils → agent d'exécution de transactions → couche d'abstraction DeFAI → intelligence collective et collaboration multi-agents. C'est pourquoi l'avenir des agents AI ne se limitera plus à une simple narration, mais devra être fondé sur une véritable utilité. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif passé, mais grâce à un soutien pratique accumulé en continu, le potentiel qu'il peut ouvrir dépasse de loin l'imagination.