En 2025, la narration autour de "AI + Web3" reste toujours aussi chaude. Selon le dernier rapport publié par Grayscale en mai 2025, la capitalisation boursière globale du secteur AI Crypto a atteint 21 milliards de dollars, enregistrant une croissance de près de cinq fois par rapport aux 4,5 milliards de dollars du premier trimestre 2023.
Derrière cette vague, s'agit-il d'une véritable fusion technologique ou d'un nouvel emballage conceptuel ?
D'un point de vue macroéconomique, l'écosystème traditionnel de l'IA révèle de plus en plus de problèmes structurels : seuil d'entrée élevé pour l'entraînement des modèles, absence de protection de la vie privée des données, monopole élevé sur la puissance de calcul, processus d'inférence en boîte noire, déséquilibre des mécanismes d'incitation... Et ces points de douleur correspondent parfaitement aux avantages natifs du Web3 : décentralisation, mécanisme de marché ouvert, vérifiable sur la chaîne, souveraineté des données des utilisateurs, etc.
La combinaison de l'IA et du Web3 n'est pas simplement une superposition de deux termes à la mode, mais un complément technologique structurel. Commençons par les principales douleurs auxquelles l'IA est actuellement confrontée, et analysons en profondeur ces projets Web3 qui résolvent effectivement des problèmes, pour vous faire comprendre la valeur et la direction du secteur de l'IA Crypto.
Le seuil d'accès aux services d'IA est trop élevé et coûteux.
Les services d'IA actuels sont généralement coûteux, l'accès aux ressources d'entraînement est difficile, ce qui représente un obstacle élevé pour les PME et les développeurs individuels ; de plus, ces services sont souvent techniquement complexes et nécessitent des connaissances spécialisées pour être utilisés. Le marché des services d'IA est hautement concentré, les utilisateurs manquent de choix diversifiés, les coûts d'appel ne sont pas transparents, le budget est difficile à prévoir et il existe même des problèmes de monopole sur la puissance de calcul.
La solution Web3 consiste à briser les barrières des plateformes de manière décentralisée, en construisant un marché GPU ouvert et un réseau de services de modèles, en soutenant la planification flexible des ressources inutilisées, et en encourageant davantage de participants à contribuer à la puissance de calcul et aux modèles grâce à la planification des tâches sur la chaîne et à un mécanisme économique transparent, réduisant ainsi les coûts globaux et améliorant l'accessibilité des services.
Représenter le projet
Render Network : axé sur le rendu GPU décentralisé, prend également en charge l'inférence et l'entraînement AI, utilisant un modèle « paiement à l'utilisation », aidant les développeurs à accéder à la génération d'images et aux services AI à faible coût.
Gensyn : construire un réseau d'entraînement en apprentissage profond décentralisé, utilisant un mécanisme de Proof-of-Compute pour valider les résultats d'entraînement, et faire passer l'entraînement de l'IA d'une centralisation de plateforme à une collaboration ouverte.
Akash Network : une plateforme de cloud computing décentralisée basée sur la technologie blockchain, permettant aux développeurs de louer des ressources GPU à la demande pour déployer et exécuter des applications d'IA, c'est la « version décentralisée du cloud computing ».
0G Labs : une couche 1 native d'IA décentralisée qui réduit considérablement le coût et la complexité de l'exécution des modèles d'IA sur la chaîne grâce à une architecture innovante de séparation du stockage et du calcul.
Les contributeurs de données manquent d'incitations
Les données de haute qualité sont le carburant essentiel des modèles d'IA, mais dans le modèle traditionnel, il est difficile pour les contributeurs de données d'être récompensés. L'absence de transparence sur les sources de données, la forte redondance et le manque de retours sur les modes d'utilisation rendent l'écosystème des données inefficace sur le long terme.
Web3 offre un tout nouveau paradigme de solution : grâce à la signature cryptographique, à la confirmation sur la chaîne et aux mécanismes économiques combinables, il établit un cercle de collaboration et d'incitation clair entre les contributeurs de données, les développeurs de modèles et les utilisateurs.
Représenter un projet
OpenLedger : une innovation propose le concept de « Payable AI », combinant la contribution de données, l'appel de modèles et les incitations économiques, pour promouvoir la formation d'un réseau économique de données collaboratif sur la blockchain AI.
Bittensor : adopte un système complet d'incitation basé sur des récompenses TAO, un mécanisme de consensus Yuma, des incitations précises par sous-réseau et la collaboration des connaissances, liant directement la contribution de données aux résultats de l'exécution du modèle, afin d'améliorer la contribution globale de valeur.
Grass : Réseau de données AI qui collecte les données de comportement de navigation des utilisateurs via des plugins, contribuant à l'entraînement du moteur de recherche sur la blockchain. Les utilisateurs reçoivent des récompenses en fonction de la qualité des données, créant un mécanisme de partage de données piloté par la communauté.
Modèle en boîte noire, inférence AI impossible à vérifier
Le processus d'inférence des modèles d'IA dominants actuels est hautement opaque, rendant difficile pour les utilisateurs de vérifier la justesse et la fiabilité des résultats, en particulier dans des domaines à haut risque comme la finance et la santé, où le problème est encore plus marqué. De plus, les modèles peuvent être sujets à des attaques telles que la manipulation ou l'empoisonnement, ce qui complique la traçabilité ou l'audit.
Pour cela, les projets Web3 tentent d'introduire les preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), le chiffrement homomorphe complet (FHE) et les environnements d'exécution de confiance (TEE), afin de rendre le processus d'inférence des modèles vérifiable et auditable, tout en améliorant l'interprétabilité et la confiance des systèmes d'IA.
Représenter le projet
Sentient : Assure la traçabilité des comportements d'appel grâce à une technologie innovante de reconnaissance d'empreintes digitales, améliorant la transparence de l'utilisation des modèles et la capacité de résistance à la falsification.
Modulus Labs : utiliser la technologie ZK pour effectuer une vérification cryptographique du processus d'inférence du modèle, réalisant ainsi un nouveau paradigme de « AI de confiance ».
Giza : Utiliser la cryptographie à connaissance nulle pour mettre en chaîne le calcul d'inférence de l'apprentissage automatique, afin d'améliorer la transparence et la confiance dans le déploiement des modèles d'IA.
Risques de confidentialité et de sécurité
Le processus d'entraînement de l'IA implique souvent une grande quantité de données sensibles, exposant ainsi à des risques tels que la fuite de données personnelles, l'abus ou l'attaque des modèles, et le manque de transparence dans les décisions. De plus, la définition de la propriété des données et des modèles est floue, ce qui accroît les risques de sécurité.
Grâce à l'immutabilité de la blockchain, aux techniques de calcul cryptographique (telles que ZK, FHE), aux environnements d'exécution de confiance, etc., garantir la sécurité et le contrôle des données et des modèles des systèmes d'IA tout au long du processus d'entraînement, de stockage et d'appel.
Représenter le projet
Phala Network : fournit un environnement d'exécution de confiance (TEE) qui encapsule les calculs critiques dans du matériel sécurisé, empêchant ainsi les fuites de données et le vol de modèles.
ZAMA : se concentre sur la technologie de cryptographie homomorphe complète (FHE), permettant l'entraînement et l'inférence de modèles en état chiffré, réalisant « le calcul sans nécessiter de texte en clair ».
Mind Network : Construire une plateforme de partage et d'inférence de données décentralisée soutenue par la protection de la vie privée, en réalisant un partage sécurisé des données et un calcul de la vie privée grâce à des technologies de cryptage de pointe (comme le cryptage homomorphe, les preuves à divulgation nulle de connaissance, etc.).
Vana : une application de génération d'identité AI conçue pour permettre aux utilisateurs de reprendre la propriété et le contrôle de leurs propres données, garantissant la confidentialité et la sécurité des données.
Litiges de droits d'auteur et de propriété intellectuelle des modèles d'IA
Les modèles d'IA actuels utilisent massivement des données provenant d'Internet, mais souvent sans autorisation, ce qui entraîne de fréquents litiges juridiques. Parallèlement, la question de la propriété des droits d'auteur des contenus générés par l'IA n'est pas claire, et la répartition des droits entre les créateurs, les développeurs de modèles et les utilisateurs manque de mécanismes de transparence. Les cas de copie malveillante et de vol des modèles sont également fréquents, rendant la protection de la propriété intellectuelle difficile.
Web3 utilise des mécanismes de certification on-chain pour enregistrer des informations telles que la date de création du modèle, la source des données d'entraînement et les informations sur les contributeurs, et utilise des outils tels que les NFT et les contrats intelligents pour identifier la propriété des droits d'auteur sur le modèle ou le contenu.
Représenter le projet
Story Protocol : Construire un protocole de propriété intellectuelle sur la chaîne, permettant aux contenus, codes, modèles AI, etc., d'être certifiés, combinés et autorisés de manière modulaire, réalisant ainsi le mécanisme « création = certification, appel = paiement ».
Alethea AI : génère des modèles d'IA génératifs (comme des personnages, des voix, etc.) liés à des identités sur la chaîne et à des NFT, chaque personnage d'IA ayant des informations claires sur le créateur et les droits d'auteur, évitant ainsi les abus et le plagiat.
Absence de gouvernance décentralisée de l'IA
Le développement et l'évolution des modèles d'IA actuels dépendent fortement des grandes entreprises technologiques ou des équipes fermées. Le rythme des mises à jour des modèles est opaque, et les biais de valeur sont difficiles à corriger, ce qui peut conduire à des biais algorithmiques, à l'abus et à une tendance à la « féodalité technologique ». Les communautés et les utilisateurs ne peuvent généralement pas intervenir dans le chemin de mise à jour des modèles, l'ajustement des paramètres ou les limites de comportement, et il manque des mécanismes pour superviser et corriger efficacement les systèmes d'IA.
Les avantages de Web3 résident dans la gouvernance programmable et le mécanisme de collaboration ouverte. Grâce à la gouvernance sur la chaîne, au mécanisme DAO et à la structure d'incitation, des étapes clés telles que la conception des modèles d'IA, les objectifs de formation et la mise à jour des paramètres peuvent progressivement intégrer le consensus de la communauté, améliorant ainsi la démocratie, la transparence et la diversité du développement des modèles.
Représenter le projet
Fetch.ai : Introduire des agents économiques autonomes (AEA) et un mécanisme de gouvernance ouvert, permettant aux actions des agents AI d'être soumises aux règles de la communauté et de coordonner la coopération entre les agents grâce à des incitations économiques.
SingularityNET : encapsuler les services d'IA en modules on-chain composables, permettant aux utilisateurs de choisir ou de remplacer des modèles sur un marché ouvert, et le mécanisme de gouvernance de la plateforme soutient l'évaluation de la qualité des modèles et des propositions d'amélioration des services.
Problèmes de collaboration AI inter-chaînes
Dans un environnement multichaîne, les agents IA et les modèles peuvent être répartis sur différentes blockchains, ce qui rend difficile l'unification de l'état, du contexte ou de la logique d'appel, entraînant une expérience utilisateur fragmentée, un développement complexe et une synchronisation des données difficile.
Certains projets explorent le « protocole AI multi-chaînes », tentant de promouvoir la continuité et la cohérence du fonctionnement des agents AI à travers les chaînes grâce au partage de contexte, à la communication inter-chaînes et aux mécanismes de synchronisation d'état.
Représenter un projet
OpenPond : utilise le protocole inter-chaînes MCP pour connecter des modèles d'IA et des agents sur différentes chaînes, permettant la synchronisation des états d'appel et le partage de contexte, simplifiant ainsi les scénarios de collaboration multi-chaînes.
Lava Network : fournit des services RPC inter-chaînes et des ponts de données, ouvrant des canaux de communication sous-jacents pour les systèmes AI multi-chaînes, prenant en charge la synchronisation des données des agents et l'exécution unifiée des tâches.
Protocoles Virtuels : Grâce à l'ACP (Agent Commerce Protocol), un protocole de collaboration intelligent, il prend en charge les demandes inter-agents, la négociation, l'exécution et le processus de règlement. Sa technologie de « Parallel Hypersynchronicity » permet aux agents AI de fonctionner en parallèle sur plusieurs plateformes, synchronisant en temps réel les comportements et la mémoire.
Conclusion
L'essor de l'IA Crypto n'est pas un discours vide, mais une reconstruction systémique ascendante : il brise les chaînes de la centralisation à l'ère des grands modèles, et construit progressivement, sur des dimensions telles que la puissance de calcul, les données, les incitations, la sécurité et la gouvernance, un nouveau paradigme de l'IA qui est transparent, fiable et basé sur la collaboration, où chacun peut participer.
Ce domaine est désormais passé de la phase conceptuelle à celle de la mise en œuvre de produits concrets. Je suis convaincu que les projets AI Crypto qui peuvent réellement créer de la valeur ajoutée et résoudre les problèmes clés auront l'opportunité de mener la prochaine vague de développement de l'ère de l'IA, en propulsant la technologie de l'intelligence artificielle vers une direction plus ouverte, équitable et fiable.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Le vent est-il une fausse question ? Quelle est la valeur du secteur AI + Web3 ?
Rédigé par : TinTinLand
En 2025, la narration autour de "AI + Web3" reste toujours aussi chaude. Selon le dernier rapport publié par Grayscale en mai 2025, la capitalisation boursière globale du secteur AI Crypto a atteint 21 milliards de dollars, enregistrant une croissance de près de cinq fois par rapport aux 4,5 milliards de dollars du premier trimestre 2023.
Derrière cette vague, s'agit-il d'une véritable fusion technologique ou d'un nouvel emballage conceptuel ?
D'un point de vue macroéconomique, l'écosystème traditionnel de l'IA révèle de plus en plus de problèmes structurels : seuil d'entrée élevé pour l'entraînement des modèles, absence de protection de la vie privée des données, monopole élevé sur la puissance de calcul, processus d'inférence en boîte noire, déséquilibre des mécanismes d'incitation... Et ces points de douleur correspondent parfaitement aux avantages natifs du Web3 : décentralisation, mécanisme de marché ouvert, vérifiable sur la chaîne, souveraineté des données des utilisateurs, etc.
La combinaison de l'IA et du Web3 n'est pas simplement une superposition de deux termes à la mode, mais un complément technologique structurel. Commençons par les principales douleurs auxquelles l'IA est actuellement confrontée, et analysons en profondeur ces projets Web3 qui résolvent effectivement des problèmes, pour vous faire comprendre la valeur et la direction du secteur de l'IA Crypto.
Le seuil d'accès aux services d'IA est trop élevé et coûteux.
Les services d'IA actuels sont généralement coûteux, l'accès aux ressources d'entraînement est difficile, ce qui représente un obstacle élevé pour les PME et les développeurs individuels ; de plus, ces services sont souvent techniquement complexes et nécessitent des connaissances spécialisées pour être utilisés. Le marché des services d'IA est hautement concentré, les utilisateurs manquent de choix diversifiés, les coûts d'appel ne sont pas transparents, le budget est difficile à prévoir et il existe même des problèmes de monopole sur la puissance de calcul.
La solution Web3 consiste à briser les barrières des plateformes de manière décentralisée, en construisant un marché GPU ouvert et un réseau de services de modèles, en soutenant la planification flexible des ressources inutilisées, et en encourageant davantage de participants à contribuer à la puissance de calcul et aux modèles grâce à la planification des tâches sur la chaîne et à un mécanisme économique transparent, réduisant ainsi les coûts globaux et améliorant l'accessibilité des services.
Représenter le projet
Render Network : axé sur le rendu GPU décentralisé, prend également en charge l'inférence et l'entraînement AI, utilisant un modèle « paiement à l'utilisation », aidant les développeurs à accéder à la génération d'images et aux services AI à faible coût.
Gensyn : construire un réseau d'entraînement en apprentissage profond décentralisé, utilisant un mécanisme de Proof-of-Compute pour valider les résultats d'entraînement, et faire passer l'entraînement de l'IA d'une centralisation de plateforme à une collaboration ouverte.
Akash Network : une plateforme de cloud computing décentralisée basée sur la technologie blockchain, permettant aux développeurs de louer des ressources GPU à la demande pour déployer et exécuter des applications d'IA, c'est la « version décentralisée du cloud computing ».
0G Labs : une couche 1 native d'IA décentralisée qui réduit considérablement le coût et la complexité de l'exécution des modèles d'IA sur la chaîne grâce à une architecture innovante de séparation du stockage et du calcul.
Les contributeurs de données manquent d'incitations
Les données de haute qualité sont le carburant essentiel des modèles d'IA, mais dans le modèle traditionnel, il est difficile pour les contributeurs de données d'être récompensés. L'absence de transparence sur les sources de données, la forte redondance et le manque de retours sur les modes d'utilisation rendent l'écosystème des données inefficace sur le long terme.
Web3 offre un tout nouveau paradigme de solution : grâce à la signature cryptographique, à la confirmation sur la chaîne et aux mécanismes économiques combinables, il établit un cercle de collaboration et d'incitation clair entre les contributeurs de données, les développeurs de modèles et les utilisateurs.
Représenter un projet
OpenLedger : une innovation propose le concept de « Payable AI », combinant la contribution de données, l'appel de modèles et les incitations économiques, pour promouvoir la formation d'un réseau économique de données collaboratif sur la blockchain AI.
Bittensor : adopte un système complet d'incitation basé sur des récompenses TAO, un mécanisme de consensus Yuma, des incitations précises par sous-réseau et la collaboration des connaissances, liant directement la contribution de données aux résultats de l'exécution du modèle, afin d'améliorer la contribution globale de valeur.
Grass : Réseau de données AI qui collecte les données de comportement de navigation des utilisateurs via des plugins, contribuant à l'entraînement du moteur de recherche sur la blockchain. Les utilisateurs reçoivent des récompenses en fonction de la qualité des données, créant un mécanisme de partage de données piloté par la communauté.
Modèle en boîte noire, inférence AI impossible à vérifier
Le processus d'inférence des modèles d'IA dominants actuels est hautement opaque, rendant difficile pour les utilisateurs de vérifier la justesse et la fiabilité des résultats, en particulier dans des domaines à haut risque comme la finance et la santé, où le problème est encore plus marqué. De plus, les modèles peuvent être sujets à des attaques telles que la manipulation ou l'empoisonnement, ce qui complique la traçabilité ou l'audit.
Pour cela, les projets Web3 tentent d'introduire les preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), le chiffrement homomorphe complet (FHE) et les environnements d'exécution de confiance (TEE), afin de rendre le processus d'inférence des modèles vérifiable et auditable, tout en améliorant l'interprétabilité et la confiance des systèmes d'IA.
Représenter le projet
Sentient : Assure la traçabilité des comportements d'appel grâce à une technologie innovante de reconnaissance d'empreintes digitales, améliorant la transparence de l'utilisation des modèles et la capacité de résistance à la falsification.
Modulus Labs : utiliser la technologie ZK pour effectuer une vérification cryptographique du processus d'inférence du modèle, réalisant ainsi un nouveau paradigme de « AI de confiance ».
Giza : Utiliser la cryptographie à connaissance nulle pour mettre en chaîne le calcul d'inférence de l'apprentissage automatique, afin d'améliorer la transparence et la confiance dans le déploiement des modèles d'IA.
Risques de confidentialité et de sécurité
Le processus d'entraînement de l'IA implique souvent une grande quantité de données sensibles, exposant ainsi à des risques tels que la fuite de données personnelles, l'abus ou l'attaque des modèles, et le manque de transparence dans les décisions. De plus, la définition de la propriété des données et des modèles est floue, ce qui accroît les risques de sécurité.
Grâce à l'immutabilité de la blockchain, aux techniques de calcul cryptographique (telles que ZK, FHE), aux environnements d'exécution de confiance, etc., garantir la sécurité et le contrôle des données et des modèles des systèmes d'IA tout au long du processus d'entraînement, de stockage et d'appel.
Représenter le projet
Phala Network : fournit un environnement d'exécution de confiance (TEE) qui encapsule les calculs critiques dans du matériel sécurisé, empêchant ainsi les fuites de données et le vol de modèles.
ZAMA : se concentre sur la technologie de cryptographie homomorphe complète (FHE), permettant l'entraînement et l'inférence de modèles en état chiffré, réalisant « le calcul sans nécessiter de texte en clair ».
Mind Network : Construire une plateforme de partage et d'inférence de données décentralisée soutenue par la protection de la vie privée, en réalisant un partage sécurisé des données et un calcul de la vie privée grâce à des technologies de cryptage de pointe (comme le cryptage homomorphe, les preuves à divulgation nulle de connaissance, etc.).
Vana : une application de génération d'identité AI conçue pour permettre aux utilisateurs de reprendre la propriété et le contrôle de leurs propres données, garantissant la confidentialité et la sécurité des données.
Litiges de droits d'auteur et de propriété intellectuelle des modèles d'IA
Les modèles d'IA actuels utilisent massivement des données provenant d'Internet, mais souvent sans autorisation, ce qui entraîne de fréquents litiges juridiques. Parallèlement, la question de la propriété des droits d'auteur des contenus générés par l'IA n'est pas claire, et la répartition des droits entre les créateurs, les développeurs de modèles et les utilisateurs manque de mécanismes de transparence. Les cas de copie malveillante et de vol des modèles sont également fréquents, rendant la protection de la propriété intellectuelle difficile.
Web3 utilise des mécanismes de certification on-chain pour enregistrer des informations telles que la date de création du modèle, la source des données d'entraînement et les informations sur les contributeurs, et utilise des outils tels que les NFT et les contrats intelligents pour identifier la propriété des droits d'auteur sur le modèle ou le contenu.
Représenter le projet
Story Protocol : Construire un protocole de propriété intellectuelle sur la chaîne, permettant aux contenus, codes, modèles AI, etc., d'être certifiés, combinés et autorisés de manière modulaire, réalisant ainsi le mécanisme « création = certification, appel = paiement ».
Alethea AI : génère des modèles d'IA génératifs (comme des personnages, des voix, etc.) liés à des identités sur la chaîne et à des NFT, chaque personnage d'IA ayant des informations claires sur le créateur et les droits d'auteur, évitant ainsi les abus et le plagiat.
Absence de gouvernance décentralisée de l'IA
Le développement et l'évolution des modèles d'IA actuels dépendent fortement des grandes entreprises technologiques ou des équipes fermées. Le rythme des mises à jour des modèles est opaque, et les biais de valeur sont difficiles à corriger, ce qui peut conduire à des biais algorithmiques, à l'abus et à une tendance à la « féodalité technologique ». Les communautés et les utilisateurs ne peuvent généralement pas intervenir dans le chemin de mise à jour des modèles, l'ajustement des paramètres ou les limites de comportement, et il manque des mécanismes pour superviser et corriger efficacement les systèmes d'IA.
Les avantages de Web3 résident dans la gouvernance programmable et le mécanisme de collaboration ouverte. Grâce à la gouvernance sur la chaîne, au mécanisme DAO et à la structure d'incitation, des étapes clés telles que la conception des modèles d'IA, les objectifs de formation et la mise à jour des paramètres peuvent progressivement intégrer le consensus de la communauté, améliorant ainsi la démocratie, la transparence et la diversité du développement des modèles.
Représenter le projet
Fetch.ai : Introduire des agents économiques autonomes (AEA) et un mécanisme de gouvernance ouvert, permettant aux actions des agents AI d'être soumises aux règles de la communauté et de coordonner la coopération entre les agents grâce à des incitations économiques.
SingularityNET : encapsuler les services d'IA en modules on-chain composables, permettant aux utilisateurs de choisir ou de remplacer des modèles sur un marché ouvert, et le mécanisme de gouvernance de la plateforme soutient l'évaluation de la qualité des modèles et des propositions d'amélioration des services.
Problèmes de collaboration AI inter-chaînes
Dans un environnement multichaîne, les agents IA et les modèles peuvent être répartis sur différentes blockchains, ce qui rend difficile l'unification de l'état, du contexte ou de la logique d'appel, entraînant une expérience utilisateur fragmentée, un développement complexe et une synchronisation des données difficile.
Certains projets explorent le « protocole AI multi-chaînes », tentant de promouvoir la continuité et la cohérence du fonctionnement des agents AI à travers les chaînes grâce au partage de contexte, à la communication inter-chaînes et aux mécanismes de synchronisation d'état.
Représenter un projet
OpenPond : utilise le protocole inter-chaînes MCP pour connecter des modèles d'IA et des agents sur différentes chaînes, permettant la synchronisation des états d'appel et le partage de contexte, simplifiant ainsi les scénarios de collaboration multi-chaînes.
Lava Network : fournit des services RPC inter-chaînes et des ponts de données, ouvrant des canaux de communication sous-jacents pour les systèmes AI multi-chaînes, prenant en charge la synchronisation des données des agents et l'exécution unifiée des tâches.
Protocoles Virtuels : Grâce à l'ACP (Agent Commerce Protocol), un protocole de collaboration intelligent, il prend en charge les demandes inter-agents, la négociation, l'exécution et le processus de règlement. Sa technologie de « Parallel Hypersynchronicity » permet aux agents AI de fonctionner en parallèle sur plusieurs plateformes, synchronisant en temps réel les comportements et la mémoire.
Conclusion
L'essor de l'IA Crypto n'est pas un discours vide, mais une reconstruction systémique ascendante : il brise les chaînes de la centralisation à l'ère des grands modèles, et construit progressivement, sur des dimensions telles que la puissance de calcul, les données, les incitations, la sécurité et la gouvernance, un nouveau paradigme de l'IA qui est transparent, fiable et basé sur la collaboration, où chacun peut participer.
Ce domaine est désormais passé de la phase conceptuelle à celle de la mise en œuvre de produits concrets. Je suis convaincu que les projets AI Crypto qui peuvent réellement créer de la valeur ajoutée et résoudre les problèmes clés auront l'opportunité de mener la prochaine vague de développement de l'ère de l'IA, en propulsant la technologie de l'intelligence artificielle vers une direction plus ouverte, équitable et fiable.