Cours du Render Token

Auteur : Mere X La combinaison IA + Crypto n’est pas seulement une « innovation d’infrastructure », mais aussi une tentative de mettre à niveau le modèle de gouvernance. Il défie les limites de l’imagination de la société humaine des « systèmes intelligents » et du « contrôle du pouvoir » pendant des décennies. Une fois que l’IA est décentralisée, est-ce toujours l’IA d’origine ? Comment allons-nous freiner un agent sans société, sans adresse légale, qui peut « avoir un testament » ? L’IA et la Crypto, deux des directions technologiques les plus transformatrices du 21ème siècle, accélèrent leur convergence pour donner naissance à un nouveau domaine disruptif : l’IA Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Il représente non seulement l’évolution de la prochaine génération d’infrastructure Web3, mais redéfinit également le modèle de collaboration intelligente dans l’Internet de la valeur. Cet article analysera de manière exhaustive l’état actuel du développement de la piste IA + Crypto, les projets représentatifs, les moteurs de croissance, les risques de défi et les prévisions de tendance pour 2030. 1. Vue d’ensemble du marché : les prémices d’une croissance exponentielle Selon un rapport de recherche de Market.us, le marché mondial de l’IA et des crypto-monnaies est évalué à environ 3,7 milliards de dollars en 2024, et ce chiffre devrait dépasser 47 milliards de dollars d’ici 2034, avec un taux de croissance annuel composé stupéfiant de 28,9 %. Grayscale a proposé en 2024 de suivre « AI Crypto » en tant que classe d’actifs autonome. La capitalisation boursière du secteur est passée d’environ 4,5 milliards de dollars en 2023 à plus de 21 milliards de dollars en 2025 et est divisée en trois sous-voies : Infrastructure d’entraînement de modèles d’IA (par exemple, Bittensor, Nous) Écosystèmes de données et d’agents on-chain (par exemple, The Graph, Fetch.ai) Réseaux de puissance de rendu et de calcul GPU (par exemple, Render Network, Akash) Selon une étude de The Business Research Company, le marché de « l’IA générative dans la crypto » connaît une croissance particulièrement rapide, devant atteindre 3,3 milliards de dollars d’ici 2029, avec un taux de croissance annuel de plus de 34 %. 2. Pilotes : Pourquoi ce morceau a-t-il explosé ? La principale force motrice de l’intégration de l’IA et de la blockchain réside dans leur réponse conjointe au goulot d’étranglement de l'« intelligence centralisée » et à la nécessité de « l’informatique collaborative ». 1. Alternative décentralisée à l’intelligence cloud Web2 Les grands modèles de langage (tels que GPT, Claude, Gemini) sont principalement des services centralisés, mais le Web3 nécessite une « source intelligente » ouverte, vérifiable et résistante à la censure. Le système d’entraînement de réseau neuronal de Bittensor complète l’inférence décentralisée grâce à des mécanismes d’incitation blockchain, résolvant ainsi le problème de monopole des clouds Web2. 2. L’essor de l’écosystème des agents d’IA on-chain Des projets tels que Fetch.ai et Autonolas construisent des « exécuteurs automatiques on-chain » capables de réaliser des applications d’IA d’auto-décision, d’auto-déploiement et d’auto-apprentissage dans la DeFi, la gouvernance des DAO, la gestion des actifs et d’autres scénarios, améliorant ainsi considérablement l’intelligence des applications on-chain. 3. L’évolution de l’IA dans la DeFi et la TradFi De plus en plus de plateformes de trading (telles que dYdX, GMX) introduisent des systèmes de prédiction par IA pour le contrôle des risques et l’ajustement de la stratégie. L’IA générative est utilisée pour générer des rapports financiers structurés, des portraits d’actifs on-chain et des simulateurs de LP. 4. Double entraînement de sécurité et de conformité L’IA est en train de devenir le moteur central des outils de conformité on-chain (tels que le module d’IA Chainalysis, la lecture de code OpenZeppelin), aidant les entreprises à répondre à des besoins de conformité de haut niveau tels que la lutte contre le blanchiment d’argent, la détection des contrats intelligents et l’analyse des modèles comportementaux. 3. Analyse de projets représentatifs (sélectionné) Actuellement, il existe plusieurs projets dans l’écosystème AI Crypto qui se démarquent au niveau technique et commercial. Parmi eux, Bittensor est un pionnier dans la construction d’un réseau d’IA décentralisé, formant un système ouvert pour la formation continue et l’inférence en incitant les nœuds de modèle contributifs. Fetch.ai a déployé un système d’agent intelligent on-chain pour fournir des capacités d’exécution automatisées pour l’IoT et les transactions financières, et a déjà coopéré avec des entreprises physiques telles que Bosch ; Render Network se concentre sur le partage décentralisé des ressources de rendu GPU, et son réseau peut prendre en charge l’entraînement de modèles d’IA et les applications AR/VR, et est techniquement compatible avec la plate-forme Apple Vision. Le graphique fournit des services d’accès structuré pour les données on-chain, formant la mémoire de données et la prise en charge de l’indexation de l’agent AI. Nous Research est en train de construire un marché de formation collaborative multi-modèles pour fournir une gestion du cycle de vie complet et des incitations économiques pour les LLM open source. Autonolas propose le concept de « protocole autonome multi-agents », en tentant d’intégrer étroitement l’agent IA aux mécanismes de gouvernance des DAO pour construire un système intelligent autonome véritablement on-chain. Nom du projet : Positionnement de la fonction de jeton, coopération/caractéristiques clésLe réseau décentralisé formé par le modèle BittensorTAOAI, imite l’architecture d’apprentissage profond et fournit des services de partage et d’inférence de modèles incitatifs à l’exploitation minièreFetch.aiFETTon-chain AI Agent Platform coopère avec Bosch et Datarella, en se concentrant sur l’IoT et les paiements mobilesLe service de rendu GPU décentralisé RNDRRest compatible avec Apple Vision et est largement déployé sur AR/VR & AILa couche d’indexation des données blockchain GraphGRT prend en charge la mémoire de l’agent, l’acquisition de données d’entraînement et le flux de données inter-chaînes Marché du modèle d’IA et plate-forme de formation collaborative La dernière valorisation dépasse 1 milliard de dollars, et il construit un système de « supermarché de l’IA »AutonolasLe protocole autonome multi-agent (MAA) OLAS met l’accent sur la combinaison de l’IA + DAO et explore le modèle « agent d’entreprise » sur la chaîne. 4. Tendances macroéconomiques et prévisions de la feuille de route 2025-2034 Non seulement au sein de l’industrie de la blockchain, mais aussi les entreprises technologiques grand public tracent progressivement cette voie d’intégration. NVIDIA ouvre non seulement la chaîne d’outils CUDA pour s’adapter à l’entraînement des modèles on-chain, mais favorise également la croissance de plusieurs projets d’IA décentralisés grâce à des investissements stratégiques ; OpenAI et Filecoin explorent conjointement des « réseaux de stockage de données vérifiables », dans le but de résoudre les problèmes de transparence et d’audit des données d’entraînement des modèles ; Meta AI s’engage à étudier le mécanisme de traçabilité des LLM on-chain afin d’améliorer l’équité du modèle et la résistance aux biais. Dans le même temps, la régulation mondiale réagit aussi rapidement à l’évolution technologique : la Securities and Exchange Commission (SEC) des États-Unis a lancé début 2025 le projet « Project Crypto » pour étudier le cadre de conformité des contrats autonomes et la logique décisionnelle de l’IA ; La première version du projet de l’UE MiCA 2.0 exige clairement le mécanisme d’interprétabilité et de divulgation des risques des systèmes d’IA on-chain. Singapour et les Émirats arabes unis sont relativement ouverts, prenant l’initiative de reconnaître légalement le statut d’agence des « agents on-chain » pour aider les entreprises à piloter l’innovation de manière conforme. Au cours de la prochaine décennie, l’intégration de l’IA et de la blockchain devrait passer par cinq étapes clés. En 2025, la première génération d’agents on-chain commencera à être largement déployée, notamment dans les écosystèmes Gnosis Chain et OP Stack, avec l’émergence d’un grand nombre d’applications expérimentales. En 2026, les modèles d’IA commenceront à être profondément intégrés aux réseaux de couche 2, et des mécanismes tels que zkML peuvent mettre en œuvre une logique d’inférence d’IA on-chain. D’ici 2027-2028, les agents inter-chaînes seront interconnectés et favoriseront la formation d’un système d'« employés numériques » sur la chaîne. Après 2030, les agents d’IA dotés de mémoire, de raisonnement et de capacités d’exécution seront en mesure de mener à bien de manière indépendante une collaboration sur la chaîne, marquant ainsi la formation initiale d’économies autonomes. D’ici 2034, l’ensemble du marché des crypto-monnaies IA devrait dépasser les 47 milliards de dollars, devenant ainsi le nouveau cœur de l’économie intelligente. Chronologie : Jalons attendusChangements dans l’industrie2025La génération originale d’agents d’IA sera déployée sur la chaîne, la Gnosis Chain et la pile OP feront évoluer le cadre de l’agent2026Intégration du réseau L2 et du modèle d’IAZKLe ML deviendra populaire et la logique d’inférence de l’IA sera exécutée sur la chaîne2027-2028Généralisation de l’agent inter-chaînesSystèmes d’IA collaboratifs multi-chaînes et « employés numériques » sur la chaîne2030+ économies autonomes réaliseront initialement des DAO pilotées par l’IA/ La taille du marché du développement institutionnel DAO-as-a-Service 2034 dépasse les 47 milliards de dollars, les modèles d’IA et la gestion d’actifs entièrement intégrée. 5. Lignes directrices sur les risques et les mesures à prendre Malgré son immense potentiel de marché, la piste IA + Crypto est confrontée à plusieurs défis clés. Tout d’abord, les résultats de la prise de décision de l’IA manquent de stabilité et de certitude, en particulier dans le domaine financier, où un seul raisonnement erroné peut entraîner des risques au niveau des actifs. Deuxièmement, les systèmes de contrats intelligents reposent fortement sur la vérification du comportement des modèles, et les mécanismes actuels tels que zkML sont encore assez immatures pour réaliser un audit efficace et une vérification on-chain. De plus, dans le contexte d’une réglementation unifiée dans plusieurs pays, il existe encore des zones ambiguës dans le statut juridique, l’attribution des responsabilités et la logique d’application de la loi des agents d’IA. Si la réglementation est renforcée ou que les restrictions éthiques sont renforcées à l’avenir, cela pourrait avoir un impact significatif sur la mise en œuvre du projet. Pour les investisseurs, l’agencement devrait s’articuler autour de trois lignes principales : l’infrastructure des modèles d’IA, les services de données on-chain et les systèmes d’agents intelligents. Vous pouvez envisager de combiner des jetons avec des effets de réseau réels, tels que TAO, RNDR, GRT, etc., pour éviter de poursuivre des projets sans atterrissage réel. Les développeurs doivent se concentrer sur le cadre d’exécution de l’agent d’IA et l’adaptation du module de données, et explorer les outils de développement fournis par Autonolas et Fetch.ai. Les responsables DAO peuvent essayer d’introduire des systèmes de gouvernance auxiliaires, tels que l’utilisation de l’IA pour fournir la notation des propositions, la modélisation budgétaire et d’autres fonctions pour améliorer l’efficacité opérationnelle de l’organisation. Les chercheurs universitaires et techniques peuvent participer à la construction d’un cadre de collaboration intelligent à l’ère du Web3 à partir du zkML, de l’IA vérifiable (VAI), de l’audit de contrats types, des mécanismes de souveraineté des données, etc. Le rôle recommande aux investisseurs de déployer des actifs d’infrastructure tels que TAO, RNDR, GRT, etc., pour éviter les projets spéculatifs uniques, les développeurs donnent la priorité à l’exploration des frameworks d’agents (tels que Autonolas), des sockets de modèles et des interfaces oracle d’IA Conclusion, l’IA + la Crypto sont-elles une convergence technologique ou une reconstruction des paradigmes de gouvernance ? Lorsque l’on parle d’intégration de l’IA et de la blockchain, on parle de bien plus que de l’épissage de deux technologies populaires. Nous sommes dans un jeu profond entre la « propriété intelligente » et la « structure de contrôle ». Les modèles d’IA traditionnels s’appuient sur des plateformes centralisées pour se développer, et les données des utilisateurs deviennent le carburant à former, à optimiser et à commercialiser. Mais la blockchain propose le fondement éthique opposé : la transparence, la vérifiabilité, l’auto-souveraineté. Alors, une fois que l’IA est décentralisée, est-ce toujours l’IA d’origine ? Comment allons-nous freiner un agent sans société, sans adresse légale, qui peut « avoir un testament » ? Si un agent on-chain peut programmer des fonds, émettre des contrats et participer à la gouvernance, doit-on lui donner la personnalité juridique ou la responsabilité ? Ces questions détermineront si nous pouvons vraiment construire une écologie intelligente guidée par les humains, plutôt que d’être gouvernés par eux à l’envers. Dans un sens, la combinaison de l’IA + de la crypto n’est pas seulement une « innovation d’infrastructure », mais aussi une tentative d’améliorer le modèle de gouvernance. Il défie les limites de l’imagination de la société humaine des « systèmes intelligents » et du « contrôle du pouvoir » pendant des décennies. Et nous sommes à l’entrée de cet avenir, non seulement pour embrasser le changement, mais aussi pour répondre à l’ère à venir de l’intelligence autonome avec un sens clair du risque et une imagination institutionnelle.