Lorsque les applications d'IA deviendront réellement complexes et nécessiteront une collaboration inter-plateforme et inter-écosystème, l'opportunité des solutions décentralisées Crypto se présentera.
Rédigé par : Haotian
Chaque fois qu'on évoque AI + Crypto, il y a toujours des gens qui se demandent instinctivement si l'IA a besoin de la crypto ? Le sous-entendu est que ceux qui s'occupent de crypto devraient se concentrer sur l'émission de jetons, sans chercher à profiter de l'engouement autour de l'IA, et même les professionnels de web2AI montrent du mépris dès qu'on parle de la combinaison avec la crypto. Pourquoi ?
En fin de compte, je pense que cela vient des trois désalignements dans le développement de web3AI et web2AI. Ce n'est pas que la direction soit erronée, mais que le timing ne soit pas le bon !
——Première déséquilibre : la fourmi secoue le grand arbre, essayant de rejoindre la course à l'armement de la puissance de calcul
L'année dernière, lorsque OpenAI, Google et Meta se livraient à une compétition folle sur la puissance de calcul, le secteur de la crypto a vu émerger une multitude de projets de « puissance de calcul décentralisée », la logique est simple : inciter les particuliers à contribuer avec des GPU grâce à des tokens, à un coût plus bas, afin de renverser le cloud computing traditionnel.
Alors, OpenAI dépense des dizaines de millions de dollars pour chaque entraînement, et vous demandez à une « milice » composée de RTX4090 de s'opposer directement à un cluster H100 ? Ce n'est pas un combat d'insecte contre une voiture ? Le timing est complètement erroné. À ce stade, l'IA web2 mise sur l'efficacité centralisée et la puissance financière, l'avantage décentralisé de la crypto ne peut tout simplement pas s'exprimer.
——Deuxième décalage : les infrastructures ne sont pas encore prêtes, mais on se précipite pour améliorer l'expérience utilisateur
Lorsque Deepseek a contre-attaqué avec les performances parfaites de R1, qu’Anthropic a proposé le protocole MCP pour briser l’effet de silo, et que les performances LLM back-end de web2AI et de l’application Agent front-end étaient toutes en train d’exploser, le cercle Crypto a sorti le grand récit de « l’émission d’actifs », en concurrence pour être une rampe de lancement, en se battant pour une pile technologique d’agent en un clic, et souhaitant donner à l’industrie web3AI un agent cambrien « marée d’émission de pièces ».
La question est, à quoi bon avoir tant de pièces sans valeur d'application réelle ? Votre infrastructure est-elle prête ? Par exemple, le protocole MCP lui-même est en fait une interface USB, un programmeur code dans Cursor, puis il suffit d'une autorisation pour le connecter à GitHub en un clic, les applications sont toutes matures, il suffit de donner les droits d'accès pour une intégration transparente.
Cependant, si vous essayez de faire en sorte que l’agent d’IA lise les données on-chain, vous constaterez que la plupart des données on-chain sont du bruit, la charge de travail requise pour filtrer et analyser les données, le coût de stockage requis pour que les nœuds analysent les données, les obstacles de maintenance après l’arrêt de l’appel RPC et la complexité des différentes normes de données dans l’environnement inter-chaîne.
D'un côté, il y a le plug-and-play des applications matures, de l'autre, le dur labeur des infrastructures à construire depuis zéro. Dans ces conditions d'infrastructure, essayer désespérément d'imiter le web2 pour innover au niveau des applications, c'est comme conduire une voiture de F1 sur une route boueuse, ce qui ne peut finalement aboutir qu'à une pléthore d'agents de faible qualité inondant le marché, avec une expérience utilisateur tellement médiocre qu'elle ternit la réputation de l'ensemble de l'AI + Crypto.
——Troisième décalage : les tâches complexes multimodales sont une tendance, mais ce ne sont certainement pas de simples briques LEGO
Lorsque GPT-4V est capable de comprendre des images et de générer du code, que Sora est capable de créer des vidéos à partir de texte et que Claude est capable d’analyser des documents complexes et de générer des applications interactives, l’IA web2 est entrée dans les eaux profondes des tâches complexes multimodales. Qu’y a-t-il derrière cela ? Des années d’entraînement de modèles, d’annotation massive de données, d’optimisation d’algorithmes complexes et d’innombrables débogages itératifs.
Cependant, le cercle Crypto a vu la performance de Manus hors du commun et a également pensé à diviser les modules pour les Agents, tentant de combiner des Agents pour l'analyse, la prise de décision, l'exécution, etc., afin de construire des scénarios d'application tels que DeFAi et GameFAI.
Le problème est que vous pensez qu'une tâche complexe consiste simplement à assembler des modules simples ?
La puissance du web2AI en multimodalité réside dans l'alignement sémantique profond entre les différentes modalités, des mécanismes d'attention précis et une fusion complexe des caractéristiques. Ce n'est pas une simple combinaison de plusieurs modules indépendants, mais plutôt un ingénierie systémique de bout en bout.
Mais en revanche, l'Agent d'exécution Crypto consiste essentiellement à emballer des API existantes sous différents Agents, certains n'étant même pas suffisamment ajustés. L'Agent d'analyse du marché appelle CoinGecko, l'Agent d'exécution des transactions appelle l'interface DEX, l'Agent de contrôle des risques définit quelques seuils simples, puis déclare que c'est un « système d'investissement AI décentralisé », ce qui est très éloigné de la réalité.
Cela a finalement conduit à dire que des applications comme DeFAI, GameFAI, etc. sont effectivement la voie de web3AI, c'est vrai, les scénarios d'application sont effectivement illimités, mais pour le moment, en ce qui concerne leur mise en œuvre concrète, cela ne fonctionne pas du tout, c'est vraiment décevant.
Enfin, vous vous demandez sûrement quel est le bon timing ? Une très bonne idée est de : se préparer à l'avance en suivant l'évolution du web2AI.
Lorsque l'IA web2 se dirige vers le calcul en périphérie, les petits modèles et l'inférence hors ligne, l'infrastructure distribuée de la crypto trouve son utilité.
Il ne s'agit pas de défier les géants du cloud computing maintenant, mais de construire solidement les infrastructures pour la répartition de la puissance de calcul en périphérie, la synchronisation des données et la collaboration inter-appareils. Quand l'IA aura vraiment besoin d'architectures distribuées, le secteur crypto sera déjà prêt.
Lorsque les goulets d'étranglement de la mémoire des LLMs, l'authentification et la collaboration multi-agents deviennent des besoins essentiels, l'ancienne expertise de la blockchain en matière de stockage décentralisé, de gestion des identités et d'incitation par token sera enfin utile.
Aujourd’hui, l’IA web2 est toujours immergée dans le dividende d’efficacité de la centralisation. Les problèmes de confidentialité, les problèmes d’incitation aux données, les problèmes de collaboration vérifiable, etc., semblent négligeables. Mais lorsque les applications d’IA deviendront vraiment complexes et nécessiteront une collaboration multiplateforme et inter-écosystèmes, l’opportunité des solutions distribuées Crypto se présentera.
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AI+Crypto trois décalages révélateurs : ne pas s'accrocher à un mauvais moment, le véritable point de rupture se cache à la périphérie
Rédigé par : Haotian
Chaque fois qu'on évoque AI + Crypto, il y a toujours des gens qui se demandent instinctivement si l'IA a besoin de la crypto ? Le sous-entendu est que ceux qui s'occupent de crypto devraient se concentrer sur l'émission de jetons, sans chercher à profiter de l'engouement autour de l'IA, et même les professionnels de web2AI montrent du mépris dès qu'on parle de la combinaison avec la crypto. Pourquoi ?
En fin de compte, je pense que cela vient des trois désalignements dans le développement de web3AI et web2AI. Ce n'est pas que la direction soit erronée, mais que le timing ne soit pas le bon !
——Première déséquilibre : la fourmi secoue le grand arbre, essayant de rejoindre la course à l'armement de la puissance de calcul
L'année dernière, lorsque OpenAI, Google et Meta se livraient à une compétition folle sur la puissance de calcul, le secteur de la crypto a vu émerger une multitude de projets de « puissance de calcul décentralisée », la logique est simple : inciter les particuliers à contribuer avec des GPU grâce à des tokens, à un coût plus bas, afin de renverser le cloud computing traditionnel.
Alors, OpenAI dépense des dizaines de millions de dollars pour chaque entraînement, et vous demandez à une « milice » composée de RTX4090 de s'opposer directement à un cluster H100 ? Ce n'est pas un combat d'insecte contre une voiture ? Le timing est complètement erroné. À ce stade, l'IA web2 mise sur l'efficacité centralisée et la puissance financière, l'avantage décentralisé de la crypto ne peut tout simplement pas s'exprimer.
——Deuxième décalage : les infrastructures ne sont pas encore prêtes, mais on se précipite pour améliorer l'expérience utilisateur
Lorsque Deepseek a contre-attaqué avec les performances parfaites de R1, qu’Anthropic a proposé le protocole MCP pour briser l’effet de silo, et que les performances LLM back-end de web2AI et de l’application Agent front-end étaient toutes en train d’exploser, le cercle Crypto a sorti le grand récit de « l’émission d’actifs », en concurrence pour être une rampe de lancement, en se battant pour une pile technologique d’agent en un clic, et souhaitant donner à l’industrie web3AI un agent cambrien « marée d’émission de pièces ».
La question est, à quoi bon avoir tant de pièces sans valeur d'application réelle ? Votre infrastructure est-elle prête ? Par exemple, le protocole MCP lui-même est en fait une interface USB, un programmeur code dans Cursor, puis il suffit d'une autorisation pour le connecter à GitHub en un clic, les applications sont toutes matures, il suffit de donner les droits d'accès pour une intégration transparente.
Cependant, si vous essayez de faire en sorte que l’agent d’IA lise les données on-chain, vous constaterez que la plupart des données on-chain sont du bruit, la charge de travail requise pour filtrer et analyser les données, le coût de stockage requis pour que les nœuds analysent les données, les obstacles de maintenance après l’arrêt de l’appel RPC et la complexité des différentes normes de données dans l’environnement inter-chaîne.
D'un côté, il y a le plug-and-play des applications matures, de l'autre, le dur labeur des infrastructures à construire depuis zéro. Dans ces conditions d'infrastructure, essayer désespérément d'imiter le web2 pour innover au niveau des applications, c'est comme conduire une voiture de F1 sur une route boueuse, ce qui ne peut finalement aboutir qu'à une pléthore d'agents de faible qualité inondant le marché, avec une expérience utilisateur tellement médiocre qu'elle ternit la réputation de l'ensemble de l'AI + Crypto.
——Troisième décalage : les tâches complexes multimodales sont une tendance, mais ce ne sont certainement pas de simples briques LEGO
Lorsque GPT-4V est capable de comprendre des images et de générer du code, que Sora est capable de créer des vidéos à partir de texte et que Claude est capable d’analyser des documents complexes et de générer des applications interactives, l’IA web2 est entrée dans les eaux profondes des tâches complexes multimodales. Qu’y a-t-il derrière cela ? Des années d’entraînement de modèles, d’annotation massive de données, d’optimisation d’algorithmes complexes et d’innombrables débogages itératifs.
Cependant, le cercle Crypto a vu la performance de Manus hors du commun et a également pensé à diviser les modules pour les Agents, tentant de combiner des Agents pour l'analyse, la prise de décision, l'exécution, etc., afin de construire des scénarios d'application tels que DeFAi et GameFAI.
Le problème est que vous pensez qu'une tâche complexe consiste simplement à assembler des modules simples ?
La puissance du web2AI en multimodalité réside dans l'alignement sémantique profond entre les différentes modalités, des mécanismes d'attention précis et une fusion complexe des caractéristiques. Ce n'est pas une simple combinaison de plusieurs modules indépendants, mais plutôt un ingénierie systémique de bout en bout.
Mais en revanche, l'Agent d'exécution Crypto consiste essentiellement à emballer des API existantes sous différents Agents, certains n'étant même pas suffisamment ajustés. L'Agent d'analyse du marché appelle CoinGecko, l'Agent d'exécution des transactions appelle l'interface DEX, l'Agent de contrôle des risques définit quelques seuils simples, puis déclare que c'est un « système d'investissement AI décentralisé », ce qui est très éloigné de la réalité.
Cela a finalement conduit à dire que des applications comme DeFAI, GameFAI, etc. sont effectivement la voie de web3AI, c'est vrai, les scénarios d'application sont effectivement illimités, mais pour le moment, en ce qui concerne leur mise en œuvre concrète, cela ne fonctionne pas du tout, c'est vraiment décevant.
Enfin, vous vous demandez sûrement quel est le bon timing ? Une très bonne idée est de : se préparer à l'avance en suivant l'évolution du web2AI.
Lorsque l'IA web2 se dirige vers le calcul en périphérie, les petits modèles et l'inférence hors ligne, l'infrastructure distribuée de la crypto trouve son utilité.
Il ne s'agit pas de défier les géants du cloud computing maintenant, mais de construire solidement les infrastructures pour la répartition de la puissance de calcul en périphérie, la synchronisation des données et la collaboration inter-appareils. Quand l'IA aura vraiment besoin d'architectures distribuées, le secteur crypto sera déjà prêt.
Lorsque les goulets d'étranglement de la mémoire des LLMs, l'authentification et la collaboration multi-agents deviennent des besoins essentiels, l'ancienne expertise de la blockchain en matière de stockage décentralisé, de gestion des identités et d'incitation par token sera enfin utile.
Aujourd’hui, l’IA web2 est toujours immergée dans le dividende d’efficacité de la centralisation. Les problèmes de confidentialité, les problèmes d’incitation aux données, les problèmes de collaboration vérifiable, etc., semblent négligeables. Mais lorsque les applications d’IA deviendront vraiment complexes et nécessiteront une collaboration multiplateforme et inter-écosystèmes, l’opportunité des solutions distribuées Crypto se présentera.