La voie de la fusion entre la crypto et l'IA : de l'intégration des ressources à l'économie des agents intelligents

Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le monde des cryptomonnaies explore également de nouvelles voies de combinaison avec l'IA. Cette phase initiale de fusion se concentre principalement sur l'intégration des ressources de puissance de calcul décentralisées, en utilisant la technologie blockchain pour coordonner les ressources GPU et CPU inactives dans le monde, afin de réaliser un équilibre entre l'offre et la demande, réduire les coûts et fournir aux fournisseurs de ressources un mécanisme d'incitation transparent et équitable.

Cette phase d'exploration présente plusieurs caractéristiques marquées : visant le marché de longue traîne, comme IO.net qui agrège des ressources GPU distribuées, réduisant le seuil d'entrée pour l'inférence légère et le réglage de modèles ; mettant l'accent sur la flexibilité, comme Gensyn qui incite les utilisateurs individuels à participer à l'entraînement via des contrats intelligents ; explorant des mécanismes innovants, comme Bittensor qui introduit la compétition entre modèles et un mécanisme de sous-réseaux, Render Network combinant des ressources Web2, ChainML proposant des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés ; combinant des infrastructures physiques décentralisées (DePIN), comme Hivermapper et Natix Network qui coordonnent des dispositifs physiques via la blockchain, libérant l'efficacité du matériel de périphérie.

Bittensor modularise les services d'IA grâce à une structure de sous-réseau novatrice, chaque sous-réseau ayant sa propre communauté de mineurs et de validateurs. Son token sert de carburant principal pour l'écosystème, et les utilisateurs peuvent participer à l'écosystème de différentes manières pour obtenir des revenus. Au 26 avril 2025, le prix du token du projet est de 342,41 dollars et sa capitalisation boursière atteint 2,97 milliards de dollars, avec une activité écologique élevée.

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 de la couche d'inférence sont insuffisantes, et l'appariement de l'offre et de la demande manque de narration au niveau des applications. Les cryptomonnaies restent un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, sans véritablement toucher à l'expérience utilisateur.

Avec la stabilisation progressive du marché de la puissance de calcul décentralisée, l'exploration de la Crypto et de l'IA est passée des ressources de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Ce tournant est marqué par l'émergence des agents IA sur la chaîne, ravivant les attentes du marché concernant la combinaison des deux.

Au départ, les jetons AI en étaient encore à un stade de phénomène culturel, de nombreux projets initiaux attiraient rapidement l'attention avec des images anthropomorphiques et divertissantes. Avec l'augmentation de la demande d'interaction des utilisateurs, les jetons AI ont commencé à posséder des capacités d'interaction de base, exécutant des tâches simples sur les plateformes de médias sociaux en tant qu'agents légers.

Rapidement, les agents AI s'infiltrent dans des scénarios d'application plus verticaux. Des domaines tels que la finance sur blockchain, les NFT, l'analyse de données et l'accompagnement social ont engendré une multitude d'agents spécialisés. Les utilisateurs peuvent directement participer aux opérations sur blockchain, exécuter des stratégies et gérer des actifs grâce aux agents. Prenons l'exemple du suivi des émotions et des tendances du marché sur blockchain, certains projets réalisent des publications automatiques, des interactions avec les utilisateurs, des analyses des émotions et des analyses dynamiques sur blockchain via des comptes bot sur les plateformes sociales, devenant ainsi des représentants de la transition du récit émotionnel vers l'application rationnelle.

Le véritable tournant est l'apparition du cadre Agent et du protocole d'exécution. Les équipes de projet ont réalisé qu'un agent unique avait du mal à répondre aux besoins complexes de la chaîne, et ainsi des cadres modulaires ont vu le jour. Ces cadres soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la collaboration multi-agents, permettant aux agents de la chaîne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systémique.

En même temps, l'économie Agent 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 AI Launchpad, favorisant la naissance des premières formes de "l'économie native à l'IA".

Prenons un exemple de protocole, sa vision centrale est de permettre aux agents IA de former un écosystème commercial de collaboration modulaire. Ce protocole repose sur trois piliers technologiques : un cadre d'agents modulaires, un cadre économique d'émission de jetons, et une norme de protocole en chaîne qui régule les contrats, les transactions et le processus d'accumulation de réputation entre les agents IA.

Ces innovations permettent aux agents d'interagir, de collaborer et de négocier de manière autonome, simulant une économie semblable à celle des entreprises humaines. Actuellement, le protocole est en train d'incuber deux grands clusters d'agents autonomes : les communautés de médias autonomes et les fonds de couverture autonomes, couvrant plusieurs domaines tels que la production de contenu et la gestion d'actifs.

Cependant, avec le déclin de l'engouement initial, la combinaison de la Crypto et de l'IA subit un profond remaniement. Le marché passe de la chasse aux récits à la recherche d'une véritable adéquation produit-marché. Dans ce contexte, le protocole de contexte de modèle (MCP), 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 ouvert standard conçu pour les applications d'IA, utilisé pour unifier la manière dont les grands modèles de langage communiquent avec des données et des outils externes. Grâce à MCP, n'importe quel modèle de langage peut accéder de manière unifiée et sécurisée à des sources de données et des outils externes, sans avoir besoin de développements d'intégration personnalisés complexes et répétitifs.

L'écosystème d'application autour de MCP est également en pleine émergence. Certains projets s'appuient sur des environnements d'exécution de confiance pour fournir un soutien de calcul sécurisé et évolutif aux applications MCP ; d'autres, en élargissant le protocole MCP, agrègent 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'intégration future de la Crypto et de l'IA : collaboration multi-agents, automatisation des transactions sur la chaîne, émergence de la finance informationnelle, etc. Ces innovations favoriseront davantage la fusion profonde des deux domaines.

En examinant l'évolution de la fusion entre la crypto et l'IA, on peut voir un long chemin d'évolution qui approfondit les fonctionnalités et améliore l'utilité : passant des agents de dialogue de divertissement aux agents de dialogue d'outils, puis aux agents d'exécution de transactions, couche abstraite DeFi, pour finalement atteindre l'intelligence collective et la coopération multi-agents. Chaque saut rapproche l'agent IA des besoins du monde réel.

À l'avenir, le développement des agents AI ne sera plus simplement guidé par la narration, mais devra être basé sur une véritable utilité pratique. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif passé, mais grâce à un soutien pratique accumulé en continu, les limites qu'il pourra ouvrir dépasseront de loin l'imagination.