Fusion de l'IA et du Web3 : des infrastructures aux applications pratiques

L'IA et le Web3, en tant que deux grandes forces d'innovation technologique ces dernières années, poussent l'humanité vers une nouvelle période de croissance technologique. Avec ChatGPT offrant une expérience IA révolutionnaire, l'IA sur blockchain passe rapidement du concept à une infrastructure réelle, devenant ainsi la voie de développement durable la plus prometteuse dans le domaine du Web3.

Lors de la conférence Consensus Hong Kong 2025 qui vient de se terminer, la fusion de l'IA et du Web3 est devenue un sujet brûlant, traversant de nombreuses discussions dans la salle principale et les sessions parallèles. Voyons quels sont les derniers développements dans ce domaine.

I. Infrastructure de l'IA

1. Plateforme et cadre de lancement d'Agent IA

Au cours des six derniers mois, la construction d'infrastructures de plateformes de lancement et de cadres pour les agents AI a suscité beaucoup d'attention. Ces projets ont fourni aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible barrière d'entrée pour utiliser les agents AI, devenant l'une des directions clés de cette nouvelle vague de projets AI.

• 0G Labs : le premier système d'exploitation d'intelligence artificielle décentralisé (deAIOS), qui construit un Layer 1 propriétaire pour l'IA, connectant les ressources de calcul, les données et les modèles, et créant un écosystème de développement d'IA distribué.

• DeAgentAI : une plateforme innovante axée sur les agents AI décentralisés, dédiée à promouvoir le développement des systèmes multi-agents. Les utilisateurs peuvent créer, gérer et coordonner un réseau d'agents AI, appliqué à l'automatisation des affaires, à l'analyse des données et à d'autres scénarios.

• Autonomys Network : une pile d'infrastructure décentralisée conçue pour réaliser une collaboration homme-machine sécurisée et autonome. Les utilisateurs peuvent créer des agents IA dédiés pour exécuter des services de réservation, gérer des fonds et d'autres tâches.

• Gaia Network : plateforme d'infrastructure AI décentralisée, prenant en charge le développement et l'exécution distribués des agents et applications AI, intégrant le stockage distribué, le calcul et la validation des données via la technologie blockchain.

• Questflow : un réseau décentralisé de multiples agents IA, où les utilisateurs n'ont qu'à décrire leurs besoins, et le réseau d'agents IA peut accomplir les tâches de manière autonome, atteignant une efficacité et une vitesse inaccessibles par un seul modèle IA ou par les humains.

2. Intelligence Artificielle Décentralisée

L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la blockchain. Actuellement, de nombreux projets s'efforcent d'améliorer la puissance de calcul, les données, les modèles, etc., dans l'espoir de briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM par le biais de la décentralisation, afin d'aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.

• Vana : s'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, transformant les données personnelles en actifs financiers. Grâce à la conception des Data Liquidity Pools (DLP), les utilisateurs peuvent contribuer et vérifier des données, générant des actifs tokenisés pour l'entraînement des modèles d'IA.

• Hyperbolic : une plateforme cloud AI à accès ouvert, intégrant des ressources de calcul mondiales, offrant aux utilisateurs des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs. Prend en charge les services d'inférence AI, l'accès GPU à la demande et la monétisation du matériel inutilisé.

• OpenLedger : se concentre sur le réseau de prochaine génération axé sur l'IA et la blockchain, fournissant une infrastructure économique décentralisée. Il soutient les développeurs dans l'acquisition de données de haute qualité, le réglage fin des modèles de langage dédiés (SLM) et leur déploiement en tant que service payant.

• IO.NET : plateforme de calcul décentralisée, offrant un accès à la demande aux services de clusters GPU et CPU. Grâce à un réseau d'infrastructure physique décentralisé (IOG Network), les utilisateurs peuvent accéder instantanément à des clusters GPU distribués.

• Aethir : une plateforme innovante offrant une infrastructure de cloud computing distribué. Aethir Earth est conçu pour les tâches de calcul AI, tandis qu'Aethir Atmosphere optimise le réseau GPU cloud pour l'industrie du jeu.

• MinionLab : réseau d'agents intelligents autonomes décentralisés, ces agents sont appelés "Minions", fonctionnant sur les appareils des utilisateurs pour l'extraction de données Internet en temps réel.

• GAIB : Solution économique dans le domaine de l'IA et du calcul haute performance, créant de nouvelles classes d'actifs et systèmes économiques par la financiarisation et la tokenisation des ressources GPU.

• Kite AI : une plateforme de blockchain décentralisée de Layer 1 conçue pour l'économie de l'intelligence artificielle, qui débloque un accès équitable et des récompenses pour les actifs d'IA grâce à un mécanisme de consensus innovant appelé Proof of AI (PoAI).

• Automata : fournit une couche intermédiaire de protection de la vie privée et de calcul sans traçage pour les applications décentralisées (DApps), garantissant la confidentialité des données et l'autonomie des utilisateurs.

• Public AI : S'engage à créer une plateforme de données AI ouverte et transparente, soutenant la collecte et l'annotation de données multimodales, fournissant des services d'annotation de données assistés par AI efficaces et à faible coût.

3. AI vérifiable

Un des défis majeurs auxquels le développement de l'IA est confronté est le manque de transparence du processus d'entraînement, ainsi que la difficulté à garantir l'exactitude des résultats produits par l'IA. Actuellement, plusieurs projets s'efforcent d'atteindre la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA grâce à des technologies telles que ZKP et TEE, garantissant ainsi la fiabilité des résultats fournis par l'IA.

• Phala Network : plateforme de cloud computing décentralisée, fournissant des services de calcul privé et d'inférence AI fiables pour les applications en chaîne. Réseau de calcul confidentiel basé sur un environnement d'exécution de confiance (TEE), prenant en charge les contrats intelligents, l'entraînement et l'inférence de modèles AI, ainsi que la protection de la vie privée des données.

• Brevis : moteur de calcul décentralisé, fournissant une IA et un calcul blockchain hors chaîne vérifiables, combinant des preuves à zéro connaissance (ZKP) pour améliorer la confidentialité et l'efficacité, se concentrant sur la protection de la vie privée des données financières.

• Verisense Network : une plateforme innovante axée sur la validation décentralisée des données et l'IA de confiance, aidant les développeurs à valider les sources de données pour garantir l'authenticité et l'intégrité des données d'entraînement. Elle prend en charge l'audit et la validation des processus décisionnels de l'IA, fournissant des données d'entraînement et des processus de raisonnement transparents pour les modèles d'IA.

II. Cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes

Comparé à l'infrastructure AI riche, les cas d'utilisation réels de l'IA qui se démarquent sont encore relativement rares. En plus des bots Twitter bien connus, quelques nouvelles applications AI ont attiré l'attention :

• Narra : plateforme d'Agent Gamefi AI sur Berachain, utilisant un moteur AI pour générer du contenu narratif dynamique en temps réel, interagissant avec les joueurs, faisant avancer l'histoire et offrant une expérience personnalisée. Prend en charge la génération et l'interaction des AI-NFT.

• AI Travel : Assistant de voyage alimenté par l'IA, qui aide les utilisateurs à personnaliser automatiquement leurs plans de voyage via un chat, offrant des services de réservation d'hôtels et de comparaison de prix, etc.

• HeyTracyAI : un agent d'IA de commentaire sportif dans le domaine du basketball, impliquant le champion de la NBA Tristan Thompson, fournissant des analyses en temps réel et des perspectives prédictives pour les matchs.

• AskJimmy : une plateforme d'agent AI axée sur le domaine financier et de la négociation, visant à créer un fonds de couverture décentralisé à multiples stratégies géré de manière autonome par des agents AI.

Trois, transformation des projets traditionnels vers l'IA

S'adaptant à la tendance, de nombreux projets Web3 traditionnels commencent également à adopter l'IA et annoncent leurs plans de transition vers l'IA :

• Les anciennes blockchains comme Sui, Near, Flow et Aptos participent activement à des conférences liées à l'IA, affirmant que les agents IA contribuent à simplifier les processus d'interaction complexes de la blockchain, attirant ainsi plus d'utilisateurs dans le monde Web3. Ces blockchains ont toutes déclaré qu'elles soutiendraient pleinement le développement de l'IA à partir de l'architecture de base, de l'innovation des comptes, etc., et encourageraient les développeurs à innover dans les applications IA sur la chaîne à travers des événements comme des hackathons.

• Eigenlayer, qui se concentre initialement sur les services de Restaking, déclare qu'il construit une couche de confiance décentralisée (Decentralized Trust), offrant des services cloud vérifiables (Verifiable Cloud), fournissant des preuves on-chain pour des calculs hors chaîne tels que l'entraînement, le raisonnement et la prédiction de l'IA, contribuant ainsi au développement d'agents IA vérifiables.

Quatre, défis et avenir

Bien que l'intégration de l'IA et du Web3 offre des perspectives prometteuses, le développement actuel de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, notamment le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des mots-clés, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis engendrent non seulement des problèmes techniques, mais aussi de grandes opportunités d'innovation.

À long terme, l'industrie est pleine d'espoir pour le développement de l'IA sur la blockchain. Grâce à l'amélioration continue des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire, la fusion de l'IA et du Web3 s'acheminera vers un avenir plus prospère.