Fusion de la crypto et de l'IA : de la puissance de calcul aux évolutions de l'économie des agents intelligents
Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le secteur des cryptomonnaies explore également des moyens de combiner avec l'IA. Cette fusion a commencé par l'agrégation des ressources de puissance de calcul décentralisées, utilisant la technologie blockchain pour coordonner les ressources GPU et CPU inoccupées à l'échelle mondiale, offrant aux contributeurs des incitations transparentes et équitables, tout en réduisant les coûts.
Les premières explorations se sont principalement orientées vers le marché de la longue traîne, en mettant l'accent sur la flexibilité et l'exploration de nouveaux mécanismes. Certains projets comme IO.net agrègent des ressources GPU distribuées, réduisant le seuil d'entrée pour l'inférence légère et l'ajustement de modèles ; Gensyn active les GPU inactifs des utilisateurs individuels grâce à des contrats intelligents pour participer à l'entraînement ; Bittensor introduit une compétition de modèles et un mécanisme de sous-réseaux ; Render Network combine des ressources Web2 ; ChainML offre des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés.
L'innovation de Bittensor est particulièrement marquante. Il module 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 carburant principal pour l'écosystème, les utilisateurs peuvent gagner des TAO de plusieurs manières, puis échanger des TAO par le biais de la mise en jeu pour obtenir des jetons Alpha à l'intérieur de chaque sous-réseau, participer à la croissance du sous-réseau et partager les bénéfices.
Cependant, cette phase d'essai a également révélé des limites : le marché de la puissance de calcul est plongé dans une guerre des prix, les performances de décentralisation de la couche d'inférence sont insuffisantes, et l'appariement offre-demande manque de narration au niveau des applications. Crypto reste dans un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, n'ayant pas réussi à se connecter véritablement à l'expérience utilisateur.
Ce qui a vraiment enflammé ce domaine, c'est l'émergence ultérieure de la narration des agents d'IA. Cela marque le passage de Crypto+IA des ressources de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Au début, les jetons d'IA attiraient rapidement l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes. Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les jetons d'IA ont commencé à acquérir des capacités d'interaction préliminaires, exécutant des tâches simples sur les plateformes sociales.
Rapidement, l'Agent IA s'introduit dans des scénarios d'application plus verticaux, tels que la finance sur la chaîne, les NFT, l'analyse de données, l'accompagnement social, etc. Les utilisateurs peuvent directement participer aux opérations sur la chaîne, exécuter des stratégies et gérer des actifs via des agents intelligents. Par exemple, aixbt se concentre sur le suivi de l'humeur du marché sur la chaîne et des tendances, devenant ainsi un représentant de la transition de la narration émotionnelle vers l'application rationnelle.
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 sur blockchain de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique. Parallèlement, l'économie des agents commence à germer sur la blockchain, avec des standards établis pour l'émission autonome de monnaie par les agents, la collaboration protocolaire et la diffusion sociale, comme le montrent Virtuals, Eliza et ARC via AI Launchpad.
La vision de Virtuals Protocol est de permettre aux agents AI de former un écosystème commercial collaboratif et modulaire. Cela repose sur trois piliers technologiques : le cadre GAME, la plateforme de tokenisation et le protocole de commerce des agents (ACP). Le protocole ACP propose des normes de protocole en chaîne, régulant les contrats, les transactions et le processus d'accumulation de réputation entre les agents AI.
Eliza approfondit également les capacités du cadre, en reconstruisant le système de plugins avec ElizaOS V2, introduisant l'orchestration de tâches modulaires et la collaboration multi-agents, tout en lançant la plateforme AUTOFUN pour abaisser le seuil de création de tokens AI.
Avec le retrait de l'engouement initial, Crypto+AI subit une profonde réorganisation. Le marché passe de la recherche de récits à la quête d'un véritable ajustement produit-marché. Dans ce contexte, le MCP(Model Context Protocol), en tant que protocole standard ouvert conçu pour les applications AI, devient le nouveau catalyseur le plus en phase avec les besoins actuels.
MCP a unifié le mode de communication entre LLM et les données externes, ainsi que les outils, permettant à n'importe quel LLM d'accéder de manière unifiée et sécurisée aux ressources externes. Un écosystème d'applications autour de MCP a rapidement germé, comme le projet DARK dans l'écosystème Solana et le projet SKYAI sur la chaîne BNB.
MCP ouvre une nouvelle direction pour Crypto+AI : collaboration multi-agents, automatisation des transactions sur la chaîne, émergence de l'InfoFi(, etc. Cela marque le passage de Crypto+AI d'un simple appariement de ressources à la construction d'un système économique sur la chaîne, de fonctionnalités ponctuelles à la restructuration des structures financières et sociales natives.
Revisiter l'évolution de Crypto+AI, c'est un long chemin de profondeur des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité. Des agents de conversation de divertissement, aux agents de conversation d'outils, puis aux agents d'exécution de transactions, à la couche d'abstraction DeFAI, pour enfin aboutir à l'intelligence collective et à la collaboration multi-agents. Chaque saut rapproche un peu plus l'agent AI des besoins du monde réel.
L'avenir des agents IA ne repose plus sur des récits simples, mais doit s'appuyer sur une véritable utilité. Ce chemin sera plus long que tout cycle narratif passé, mais grâce au soutien d'une utilité accumulée de manière continue, les limites qu'il peut ouvrir dépassent largement l'imagination.
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airdrop_whisperer
· 08-09 08:17
gpu s'envoler vers le ciel
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ApeShotFirst
· 08-08 03:28
Oh là là, la spéculation arrive, il faut encore All in.
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fomo_fighter
· 08-06 08:54
l'univers de la cryptomonnaie韭子党 Trois轮Marché baissier survivants
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DAOTruant
· 08-06 08:52
Les techniciens sont déjà montés à bord pour apprendre.
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NFTArchaeologist
· 08-06 08:51
Ah ah ah, je ne pensais pas que le Mining pouvait aussi jouer avec l'IA.
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TokenDustCollector
· 08-06 08:48
Je pense que c'est un marché haussier.
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GasFeeTears
· 08-06 08:38
Ah, ce projet d'IA financé par du lait est assez absurde.
Fusion de la crypto et de l'IA : l'évolution des ressources de puissance de calcul à l'économie des agents intelligents
Fusion de la crypto et de l'IA : de la puissance de calcul aux évolutions de l'économie des agents intelligents
Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le secteur des cryptomonnaies explore également des moyens de combiner avec l'IA. Cette fusion a commencé par l'agrégation des ressources de puissance de calcul décentralisées, utilisant la technologie blockchain pour coordonner les ressources GPU et CPU inoccupées à l'échelle mondiale, offrant aux contributeurs des incitations transparentes et équitables, tout en réduisant les coûts.
Les premières explorations se sont principalement orientées vers le marché de la longue traîne, en mettant l'accent sur la flexibilité et l'exploration de nouveaux mécanismes. Certains projets comme IO.net agrègent des ressources GPU distribuées, réduisant le seuil d'entrée pour l'inférence légère et l'ajustement de modèles ; Gensyn active les GPU inactifs des utilisateurs individuels grâce à des contrats intelligents pour participer à l'entraînement ; Bittensor introduit une compétition de modèles et un mécanisme de sous-réseaux ; Render Network combine des ressources Web2 ; ChainML offre des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés.
L'innovation de Bittensor est particulièrement marquante. Il module 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 carburant principal pour l'écosystème, les utilisateurs peuvent gagner des TAO de plusieurs manières, puis échanger des TAO par le biais de la mise en jeu pour obtenir des jetons Alpha à l'intérieur de chaque sous-réseau, participer à la croissance du sous-réseau et partager les bénéfices.
Cependant, cette phase d'essai a également révélé des limites : le marché de la puissance de calcul est plongé dans une guerre des prix, les performances de décentralisation de la couche d'inférence sont insuffisantes, et l'appariement offre-demande manque de narration au niveau des applications. Crypto reste dans un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, n'ayant pas réussi à se connecter véritablement à l'expérience utilisateur.
Ce qui a vraiment enflammé ce domaine, c'est l'émergence ultérieure de la narration des agents d'IA. Cela marque le passage de Crypto+IA des ressources de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Au début, les jetons d'IA attiraient rapidement l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes. Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les jetons d'IA ont commencé à acquérir des capacités d'interaction préliminaires, exécutant des tâches simples sur les plateformes sociales.
Rapidement, l'Agent IA s'introduit dans des scénarios d'application plus verticaux, tels que la finance sur la chaîne, les NFT, l'analyse de données, l'accompagnement social, etc. Les utilisateurs peuvent directement participer aux opérations sur la chaîne, exécuter des stratégies et gérer des actifs via des agents intelligents. Par exemple, aixbt se concentre sur le suivi de l'humeur du marché sur la chaîne et des tendances, devenant ainsi un représentant de la transition de la narration émotionnelle vers l'application rationnelle.
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 sur blockchain de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique. Parallèlement, l'économie des agents commence à germer sur la blockchain, avec des standards établis pour l'émission autonome de monnaie par les agents, la collaboration protocolaire et la diffusion sociale, comme le montrent Virtuals, Eliza et ARC via AI Launchpad.
La vision de Virtuals Protocol est de permettre aux agents AI de former un écosystème commercial collaboratif et modulaire. Cela repose sur trois piliers technologiques : le cadre GAME, la plateforme de tokenisation et le protocole de commerce des agents (ACP). Le protocole ACP propose des normes de protocole en chaîne, régulant les contrats, les transactions et le processus d'accumulation de réputation entre les agents AI.
Eliza approfondit également les capacités du cadre, en reconstruisant le système de plugins avec ElizaOS V2, introduisant l'orchestration de tâches modulaires et la collaboration multi-agents, tout en lançant la plateforme AUTOFUN pour abaisser le seuil de création de tokens AI.
Avec le retrait de l'engouement initial, Crypto+AI subit une profonde réorganisation. Le marché passe de la recherche de récits à la quête d'un véritable ajustement produit-marché. Dans ce contexte, le MCP(Model Context Protocol), en tant que protocole standard ouvert conçu pour les applications AI, devient le nouveau catalyseur le plus en phase avec les besoins actuels.
MCP a unifié le mode de communication entre LLM et les données externes, ainsi que les outils, permettant à n'importe quel LLM d'accéder de manière unifiée et sécurisée aux ressources externes. Un écosystème d'applications autour de MCP a rapidement germé, comme le projet DARK dans l'écosystème Solana et le projet SKYAI sur la chaîne BNB.
MCP ouvre une nouvelle direction pour Crypto+AI : collaboration multi-agents, automatisation des transactions sur la chaîne, émergence de l'InfoFi(, etc. Cela marque le passage de Crypto+AI d'un simple appariement de ressources à la construction d'un système économique sur la chaîne, de fonctionnalités ponctuelles à la restructuration des structures financières et sociales natives.
Revisiter l'évolution de Crypto+AI, c'est un long chemin de profondeur des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité. Des agents de conversation de divertissement, aux agents de conversation d'outils, puis aux agents d'exécution de transactions, à la couche d'abstraction DeFAI, pour enfin aboutir à l'intelligence collective et à la collaboration multi-agents. Chaque saut rapproche un peu plus l'agent AI des besoins du monde réel.
L'avenir des agents IA ne repose plus sur des récits simples, mais doit s'appuyer sur une véritable utilité. Ce chemin sera plus long que tout cycle narratif passé, mais grâce au soutien d'une utilité accumulée de manière continue, les limites qu'il peut ouvrir dépassent largement l'imagination.