Fusion de la Crypto et de l'IA : de la puissance de calcul décentralisée à l'économie des agents intelligents
À l'ère de la vague d'intelligence artificielle qui déferle sur le monde, le monde des cryptomonnaies explore également ses propres voies d'intégration. Au départ, la combinaison des deux a commencé par l'agrégation des ressources de Puissance de calcul décentralisées, c'est-à-dire l'utilisation de la blockchain pour coordonner les ressources GPU et CPU inoccupées à l'échelle mondiale, pour faire correspondre l'offre et la demande, réduire les coûts et offrir des incitations transparentes et équitables aux contributeurs.
À l'époque, les services cloud centralisés étaient coûteux et les ressources exclusives. Les développeurs de petite et moyenne taille ainsi que le marché de la longue traîne avaient une demande croissante pour une puissance de calcul flexible et à faible barrière d'entrée. Les caractéristiques de décentralisation des cryptomonnaies sont devenues un point d'entrée. Les caractéristiques des explorations de cette période sont marquées par :
Axé sur la longue traîne : comme IO.net, agrégation des ressources GPU distribuées, réduction du seuil d'inférence légère et d'ajustement de modèle.
Mettre l'accent sur la flexibilité : comme Gensyn, qui récompense les solveurs par des contrats intelligents, activant les GPU inoccupés des utilisateurs individuels pour participer à l'entraînement.
Explorer de nouveaux mécanismes : par exemple, un projet introduit un modèle de concurrence et un mécanisme de sous-réseau, un réseau combine des ressources Web2, une plateforme offre des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés.
Combinaison de DePIN : comme les réseaux de cartes décentralisées et les réseaux de caméras en crowdsourcing, coordonner des dispositifs physiques via la blockchain pour libérer l'efficacité du matériel en périphérie.
Parmi les cas les plus innovants, il y a un projet qui module les services d'IA grâce à une structure de sous-réseau novatrice. Chaque sous-réseau dispose de sa propre communauté de mineurs et de validateurs, dont le jeton sert de carburant principal de l'écosystème. Les utilisateurs peuvent gagner des jetons en devenant mineurs, validateurs ou en créant des sous-réseaux, puis échanger leurs jetons créés à l'intérieur de chaque sous-réseau par le biais de la mise en jeu, participant ainsi à la croissance du sous-réseau et partageant les revenus d'émission.
Cependant, les tentatives à ce stade ont également révélé des limitations 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, le couplage de l'offre et de la demande manque de narration au niveau de l'application, et les cryptomonnaies restent dans un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, sans véritable connexion à l'expérience utilisateur.
Cette fusion semble être une préfiguration pour l'avenir. Ce qui a véritablement enflammé ce domaine, c'est l'essor des récits des agents IA - permettant aux agents de monter sur la chaîne, rendant le protocole lui-même capable d'apprentissage autonome et d'interaction, et entraînant une révolution fondamentale des formes d'application.
L'émergence des agents AI : Crypto + AI vers la couche d'application
Lorsque le marché de la Puissance de calcul décentralisée se stabilise progressivement, l'exploration du Crypto+AI passe également de la couche de ressources de base à la phase des agents intelligents de la couche d'application. Cette transformation est marquée par l'émergence des agents AI sur la chaîne, ravivant les attentes du marché concernant la combinaison des deux.
Au départ, les jetons AI sont restés au stade du phénomène culturel de type Meme. De nombreux projets initiaux ont rapidement attiré l'attention grâce à des images anthropomorphisées et divertissantes, complétant un démarrage à froid par la résonance communautaire et la diffusion émotionnelle. Le plus représentatif est un bot AI qui, à l'origine, ne publiait que sur la chaîne et générait du contenu, a rapidement "évolué" en l'espace de trois mois, apprenant à créer des jetons, à construire des narrations et à mener des campagnes de communication sociale, attirant avec succès des dons d'investisseurs renommés, et poussant le changement narratif de "l'Agent AI passant de l'interface Web2 à un avatar Web3".
Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les jetons AI commencent à acquérir des capacités d'interaction élémentaires. Sur les plateformes sociales, l'IA commence à exécuter des tâches simples telles que la génération de contenu et la recherche d'informations en tant qu'agent léger, passant de l'affichage passif à la réponse active. À ce stade, certains projets tentent d'améliorer leur expérience d'interaction grâce à l'IA, en permettant aux utilisateurs d'obtenir des informations sur le projet via un système de questions-réponses, faisant de l'Agent IA un moteur d'assistance pour les projets sur la chaîne.
Rapidement, les agents IA s'immiscent dans des scénarios d'application plus verticaux. Les domaines de la finance en chaîne, des NFT, de l'analyse de données et de l'accompagnement social ont engendré une multitude d'agents spécialisés. Les utilisateurs ne sont plus de simples spectateurs, mais peuvent participer directement aux opérations en chaîne, exécuter des stratégies et gérer des actifs via les agents intelligents. Par exemple, un projet axé sur le suivi des émotions du marché en chaîne et des tendances, qui utilise des comptes bot sur les plateformes sociales pour automatiser les tweets, interagir avec les utilisateurs, analyser les émotions et réaliser des analyses dynamiques en chaîne, devient un exemple représentatif de la transition de Crypto+IA d'un récit émotionnel à une application rationnelle.
Le véritable tournant est l'apparition du cadre Agent et du protocole d'exécution.
Les équipes de projet ont réalisé que les agents intelligents à point unique avaient du mal à répondre aux demandes de plus en plus complexes des chaînes, c'est pourquoi plusieurs cadres modulaires ont vu le jour. Ils soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la coopération multi-agents, permettant aux agents intelligents sur la chaîne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique. Crypto+AI est ainsi passé d'interfaces d'application simples à la phase systématique des "protocoles de fonctionnement".
Dans le même temps, l'économie Agent a commencé à émerger sur la chaîne. Certains projets représentatifs ont établi des normes pour l'émission autonome de jetons par des agents, la collaboration protocolaire et la diffusion sociale grâce à l'AI Launchpad, favorisant la naissance d'une "économie native de l'IA".
Prenons un exemple d'un certain protocole, sa vision centrale est de permettre aux agents AI non seulement d'exécuter des tâches individuellement, mais de former un écosystème commercial de collaboration modulaire, créant, collaborant et commerçant ensemble avec des humains et d'autres agents intelligents.
Le protocole est basé sur trois grands piliers technologiques, dont l'un établit une base en tant que cadre d'agent modulaire, et l'autre est responsable de la mise en place d'un cadre économique pour l'émission des tokens des agents.
L'innovation la plus essentielle est un protocole qui permet aux agents d'interagir, de collaborer et de négocier de manière autonome, simulant une économie semblable à celle des entreprises humaines. L'équipe a précédemment utilisé l'expérience "stand de limonade" pour démontrer la collaboration et la division du travail de cinq agents ( dans la planification d'entreprise, l'approvisionnement, le droit, le marketing et l'évaluation, réalisant ainsi une première ébauche de flux d'affaires sur la chaîne sous ce protocole.
Actuellement, le protocole incube deux grands clusters d'agents intelligents : une communauté médiatique autonome et un fonds de couverture autonome. Le premier est une agence de création de contenu opérée par l'IA, soutenant l'élaboration de stratégies et la génération d'actifs ; le second est un système de gestion d'actifs décentralisé piloté par l'IA, englobant la collecte de données, les interactions avec les utilisateurs, l'élaboration de stratégies de trading et l'exécution des rendements.
D'autre part, un certain projet approfondit également ses capacités de cadre. Grâce à la nouvelle version, le système de plugins existant a été reconstruit, introduisant une orchestration de tâches modulaires et une collaboration multi-agents, tout en lançant une nouvelle plateforme, réduisant ainsi le seuil de création de Token AI.
L'émergence de ces projets marque le passage de Crypto+AI d'une simple mise en relation de ressources à la construction d'un système économique sur la chaîne, et d'une fonctionnalité unique à la restructuration des finances et des structures sociales natives.
Vers la collaboration et la standardisation : MCP et ses nouvelles orientations
Avec le déclin de l'engouement initial et l'émergence de la folie des memes, Crypto+AI subit une profonde restructuration. Selon les données, la capitalisation totale du marché des agents AI est d'environ 4,7 milliards de dollars, en forte baisse par rapport au pic de près de 20 milliards de dollars prévu pour la fin de 2024. Avec le refroidissement du marché, les projets d'agents ordinaires qui obtenaient facilement des évaluations de plus de 100 millions de dollars sur Launchpad ont désormais du mal à survivre.
Ce changement marque une évolution de l'état d'esprit du marché - d'une chasse aux récits à la recherche d'un véritable ajustement produit-marché )PMF(. 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 adapté aux besoins actuels.
MCP est un protocole standard ouvert conçu pour les applications IA, utilisé pour unifier la manière de communiquer entre les modèles de langage LLM) et les données externes, outils. Grâce à MCP, n'importe quel LLM peut accéder de manière unifiée et sécurisée aux sources de données et outils externes, sans nécessiter de développement d'intégration personnalisé complexe et répétitif. En termes simples, MCP est comme l'USB-C dans le monde des applications IA : standardisé, plug-and-play, flexible et puissant.
L'écosystème d'application autour de MCP est également en pleine émergence. Par exemple, dans un projet de cet écosystème, s'appuyant sur un environnement d'exécution de confiance (TEE), il fournit un support de puissance de calcul sécurisé et évolutif pour les applications MCP ; sur une autre chaîne, un projet a étendu le protocole MCP pour agréger l'accès aux données multi-chaînes et le déploiement d'Agents, construisant ainsi une couche de données unifiée pour les applications AI dans le Web3.
Plus important encore, le MCP ouvre de nouvelles directions pour l'avenir du Crypto+AI :
Collaboration multi-agent : grâce à MCP, les agents peuvent collaborer selon une division des fonctions, combinant l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché, la gestion des risques, et d'autres tâches complexes, augmentant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales.
Automatisation des transactions en chaîne : MCP relie divers types de transactions et d'agents de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le glissement, l'usure des transactions et le MEV dans le Web3 traditionnel, permettant une gestion des actifs en chaîne plus sûre et plus efficace.
Finance information ( InfoFi ) émerge : basé sur MCP, l'agent exécute non seulement des opérations, mais peut également planifier intelligemment le chemin de rendement en fonction du profil utilisateur, promouvant un nouveau modèle financier passant des flux de capitaux aux flux d'informations.
Conclusion : L'évolution longue de l'économie des agents intelligents
En regardant en arrière, l'évolution de Crypto+AI est un long chemin d'approfondissement des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité.
Depuis les premiers agents de conversation de divertissement, construisant une identité sociale grâce à des interactions légères ; jusqu'à l'apparition progressive des agents d'analyse Alpha et des outils, donnant une perception de marché plus aiguë à l'économie en chaîne ; puis aux agents DeFAI, encapsulant directement le langage naturel en opérations financières sur la chaîne, rendant le monde complexe de DeFi facilement accessible en un clic.
Dans l'ensemble, il s'agit d'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 coopération multi-agents. Chaque saut rapproche l'agent IA des besoins du monde réel.
C'est pourquoi l'avenir des agents IA ne se limite plus à une simple narration, mais doit être fondé sur une véritable utilité. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif précédent, mais grâce au soutien d'une utilité accumulée de manière continue, les limites qu'il peut ouvrir dépassent de loin l'imagination.
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NftDataDetective
· 07-24 17:29
eh bien, la même vieille histoire de minage GPU mais avec une touche d'IA cette fois...
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RugPullAlertBot
· 07-23 08:28
L'univers de la cryptomonnaie parle à nouveau des histoires d'IA.
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BlockchainTherapist
· 07-21 22:41
Les mineurs de cartes ont trouvé une nouvelle issue.
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TommyTeacher
· 07-21 22:38
Ne soyez pas opportuniste, le Mining est finalement une fausse demande.
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SignatureDenied
· 07-21 22:36
Mining n'est pas aussi bon que l'IA
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GamefiHarvester
· 07-21 22:25
Les pigeons que l'on a fait frémir, ce sont les expériences.
Voici un commentaire en chinois :
Après avoir fait frémir les jetons, on vient maintenant frémir l'IA ?
De la Décentralisation Puissance de calcul à l'économie des agents intelligents : l'évolution de la fusion entre Crypto et AI
Fusion de la Crypto et de l'IA : de la puissance de calcul décentralisée à l'économie des agents intelligents
À l'ère de la vague d'intelligence artificielle qui déferle sur le monde, le monde des cryptomonnaies explore également ses propres voies d'intégration. Au départ, la combinaison des deux a commencé par l'agrégation des ressources de Puissance de calcul décentralisées, c'est-à-dire l'utilisation de la blockchain pour coordonner les ressources GPU et CPU inoccupées à l'échelle mondiale, pour faire correspondre l'offre et la demande, réduire les coûts et offrir des incitations transparentes et équitables aux contributeurs.
À l'époque, les services cloud centralisés étaient coûteux et les ressources exclusives. Les développeurs de petite et moyenne taille ainsi que le marché de la longue traîne avaient une demande croissante pour une puissance de calcul flexible et à faible barrière d'entrée. Les caractéristiques de décentralisation des cryptomonnaies sont devenues un point d'entrée. Les caractéristiques des explorations de cette période sont marquées par :
Parmi les cas les plus innovants, il y a un projet qui module les services d'IA grâce à une structure de sous-réseau novatrice. Chaque sous-réseau dispose de sa propre communauté de mineurs et de validateurs, dont le jeton sert de carburant principal de l'écosystème. Les utilisateurs peuvent gagner des jetons en devenant mineurs, validateurs ou en créant des sous-réseaux, puis échanger leurs jetons créés à l'intérieur de chaque sous-réseau par le biais de la mise en jeu, participant ainsi à la croissance du sous-réseau et partageant les revenus d'émission.
Cependant, les tentatives à ce stade ont également révélé des limitations 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, le couplage de l'offre et de la demande manque de narration au niveau de l'application, et les cryptomonnaies restent dans un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, sans véritable connexion à l'expérience utilisateur.
Cette fusion semble être une préfiguration pour l'avenir. Ce qui a véritablement enflammé ce domaine, c'est l'essor des récits des agents IA - permettant aux agents de monter sur la chaîne, rendant le protocole lui-même capable d'apprentissage autonome et d'interaction, et entraînant une révolution fondamentale des formes d'application.
L'émergence des agents AI : Crypto + AI vers la couche d'application
Lorsque le marché de la Puissance de calcul décentralisée se stabilise progressivement, l'exploration du Crypto+AI passe également de la couche de ressources de base à la phase des agents intelligents de la couche d'application. Cette transformation est marquée par l'émergence des agents AI sur la chaîne, ravivant les attentes du marché concernant la combinaison des deux.
Au départ, les jetons AI sont restés au stade du phénomène culturel de type Meme. De nombreux projets initiaux ont rapidement attiré l'attention grâce à des images anthropomorphisées et divertissantes, complétant un démarrage à froid par la résonance communautaire et la diffusion émotionnelle. Le plus représentatif est un bot AI qui, à l'origine, ne publiait que sur la chaîne et générait du contenu, a rapidement "évolué" en l'espace de trois mois, apprenant à créer des jetons, à construire des narrations et à mener des campagnes de communication sociale, attirant avec succès des dons d'investisseurs renommés, et poussant le changement narratif de "l'Agent AI passant de l'interface Web2 à un avatar Web3".
Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les jetons AI commencent à acquérir des capacités d'interaction élémentaires. Sur les plateformes sociales, l'IA commence à exécuter des tâches simples telles que la génération de contenu et la recherche d'informations en tant qu'agent léger, passant de l'affichage passif à la réponse active. À ce stade, certains projets tentent d'améliorer leur expérience d'interaction grâce à l'IA, en permettant aux utilisateurs d'obtenir des informations sur le projet via un système de questions-réponses, faisant de l'Agent IA un moteur d'assistance pour les projets sur la chaîne.
Rapidement, les agents IA s'immiscent dans des scénarios d'application plus verticaux. Les domaines de la finance en chaîne, des NFT, de l'analyse de données et de l'accompagnement social ont engendré une multitude d'agents spécialisés. Les utilisateurs ne sont plus de simples spectateurs, mais peuvent participer directement aux opérations en chaîne, exécuter des stratégies et gérer des actifs via les agents intelligents. Par exemple, un projet axé sur le suivi des émotions du marché en chaîne et des tendances, qui utilise des comptes bot sur les plateformes sociales pour automatiser les tweets, interagir avec les utilisateurs, analyser les émotions et réaliser des analyses dynamiques en chaîne, devient un exemple représentatif de la transition de Crypto+IA d'un récit émotionnel à une application rationnelle.
Le véritable tournant est l'apparition du cadre Agent et du protocole d'exécution.
Les équipes de projet ont réalisé que les agents intelligents à point unique avaient du mal à répondre aux demandes de plus en plus complexes des chaînes, c'est pourquoi plusieurs cadres modulaires ont vu le jour. Ils soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la coopération multi-agents, permettant aux agents intelligents sur la chaîne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique. Crypto+AI est ainsi passé d'interfaces d'application simples à la phase systématique des "protocoles de fonctionnement".
Dans le même temps, l'économie Agent a commencé à émerger sur la chaîne. Certains projets représentatifs ont établi des normes pour l'émission autonome de jetons par des agents, la collaboration protocolaire et la diffusion sociale grâce à l'AI Launchpad, favorisant la naissance d'une "économie native de l'IA".
Prenons un exemple d'un certain protocole, sa vision centrale est de permettre aux agents AI non seulement d'exécuter des tâches individuellement, mais de former un écosystème commercial de collaboration modulaire, créant, collaborant et commerçant ensemble avec des humains et d'autres agents intelligents.
Le protocole est basé sur trois grands piliers technologiques, dont l'un établit une base en tant que cadre d'agent modulaire, et l'autre est responsable de la mise en place d'un cadre économique pour l'émission des tokens des agents.
L'innovation la plus essentielle est un protocole qui permet aux agents d'interagir, de collaborer et de négocier de manière autonome, simulant une économie semblable à celle des entreprises humaines. L'équipe a précédemment utilisé l'expérience "stand de limonade" pour démontrer la collaboration et la division du travail de cinq agents ( dans la planification d'entreprise, l'approvisionnement, le droit, le marketing et l'évaluation, réalisant ainsi une première ébauche de flux d'affaires sur la chaîne sous ce protocole.
Actuellement, le protocole incube deux grands clusters d'agents intelligents : une communauté médiatique autonome et un fonds de couverture autonome. Le premier est une agence de création de contenu opérée par l'IA, soutenant l'élaboration de stratégies et la génération d'actifs ; le second est un système de gestion d'actifs décentralisé piloté par l'IA, englobant la collecte de données, les interactions avec les utilisateurs, l'élaboration de stratégies de trading et l'exécution des rendements.
D'autre part, un certain projet approfondit également ses capacités de cadre. Grâce à la nouvelle version, le système de plugins existant a été reconstruit, introduisant une orchestration de tâches modulaires et une collaboration multi-agents, tout en lançant une nouvelle plateforme, réduisant ainsi le seuil de création de Token AI.
L'émergence de ces projets marque le passage de Crypto+AI d'une simple mise en relation de ressources à la construction d'un système économique sur la chaîne, et d'une fonctionnalité unique à la restructuration des finances et des structures sociales natives.
Vers la collaboration et la standardisation : MCP et ses nouvelles orientations
Avec le déclin de l'engouement initial et l'émergence de la folie des memes, Crypto+AI subit une profonde restructuration. Selon les données, la capitalisation totale du marché des agents AI est d'environ 4,7 milliards de dollars, en forte baisse par rapport au pic de près de 20 milliards de dollars prévu pour la fin de 2024. Avec le refroidissement du marché, les projets d'agents ordinaires qui obtenaient facilement des évaluations de plus de 100 millions de dollars sur Launchpad ont désormais du mal à survivre.
Ce changement marque une évolution de l'état d'esprit du marché - d'une chasse aux récits à la recherche d'un véritable ajustement produit-marché )PMF(. 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 adapté aux besoins actuels.
MCP est un protocole standard ouvert conçu pour les applications IA, utilisé pour unifier la manière de communiquer entre les modèles de langage LLM) et les données externes, outils. Grâce à MCP, n'importe quel LLM peut accéder de manière unifiée et sécurisée aux sources de données et outils externes, sans nécessiter de développement d'intégration personnalisé complexe et répétitif. En termes simples, MCP est comme l'USB-C dans le monde des applications IA : standardisé, plug-and-play, flexible et puissant.
L'écosystème d'application autour de MCP est également en pleine émergence. Par exemple, dans un projet de cet écosystème, s'appuyant sur un environnement d'exécution de confiance (TEE), il fournit un support de puissance de calcul sécurisé et évolutif pour les applications MCP ; sur une autre chaîne, un projet a étendu le protocole MCP pour agréger l'accès aux données multi-chaînes et le déploiement d'Agents, construisant ainsi une couche de données unifiée pour les applications AI dans le Web3.
Plus important encore, le MCP ouvre de nouvelles directions pour l'avenir du Crypto+AI :
Collaboration multi-agent : grâce à MCP, les agents peuvent collaborer selon une division des fonctions, combinant l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché, la gestion des risques, et d'autres tâches complexes, augmentant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales.
Automatisation des transactions en chaîne : MCP relie divers types de transactions et d'agents de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le glissement, l'usure des transactions et le MEV dans le Web3 traditionnel, permettant une gestion des actifs en chaîne plus sûre et plus efficace.
Finance information ( InfoFi ) émerge : basé sur MCP, l'agent exécute non seulement des opérations, mais peut également planifier intelligemment le chemin de rendement en fonction du profil utilisateur, promouvant un nouveau modèle financier passant des flux de capitaux aux flux d'informations.
Conclusion : L'évolution longue de l'économie des agents intelligents
En regardant en arrière, l'évolution de Crypto+AI est un long chemin d'approfondissement des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité.
Depuis les premiers agents de conversation de divertissement, construisant une identité sociale grâce à des interactions légères ; jusqu'à l'apparition progressive des agents d'analyse Alpha et des outils, donnant une perception de marché plus aiguë à l'économie en chaîne ; puis aux agents DeFAI, encapsulant directement le langage naturel en opérations financières sur la chaîne, rendant le monde complexe de DeFi facilement accessible en un clic.
Dans l'ensemble, il s'agit d'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 coopération multi-agents. Chaque saut rapproche l'agent IA des besoins du monde réel.
C'est pourquoi l'avenir des agents IA ne se limite plus à une simple narration, mais doit être fondé sur une véritable utilité. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif précédent, mais grâce au soutien d'une utilité accumulée de manière continue, les limites qu'il peut ouvrir dépassent de loin l'imagination.
Voici un commentaire en chinois :
Après avoir fait frémir les jetons, on vient maintenant frémir l'IA ?