Titre original : Ce que je surveille en 2025
Auteur original : Teng Yan, chercheur en cryptographie
Traduction originale : Felix, PANews
Avec l'explosion de l'industrie de l'IA cette année, Crypto x AI a rapidement émergé, et le chercheur axé sur Crypto x AI, Teng Yan, a publié 10 prévisions pour 2025. Voici les détails des prévisions.
1. La capitalisation totale des jetons d'IA cryptée atteint 150 milliards de dollars
Actuellement, la capitalisation des jetons d'IA cryptée ne représente que 2,9 % de celle des altcoins, mais ce ratio ne durera pas longtemps.
L'IA couvre tout, des plateformes de contrats intelligents aux mèmes, DePIN, ainsi qu'aux plateformes d'agents, réseaux de données et couches de coordination intelligente, sa position sur le marché est indiscutablement à la hauteur de DeFi et des mèmes.
Pourquoi en être si sûr ?
· L'IA cryptée est à l'intersection de deux technologies puissantes
· Événement déclencheur de la frénésie IA : une introduction en bourse d'OpenAI ou un événement similaire pourrait déclencher une frénésie mondiale pour l'IA. Pendant ce temps, le capital Web2 commence déjà à s'intéresser à l'infrastructure d'IA décentralisée.
· Frénésie des petits investisseurs : le concept d'IA est facile à comprendre et excitant, et les petits investisseurs peuvent maintenant y investir par le biais de jetons. Vous vous souvenez de la ruée vers l'or des mèmes en 2024 ? L'IA sera la même frénésie, mais l'IA est réellement en train de changer le monde.
2. Renaissance de Bittensor
L'infrastructure d'IA décentralisée Bittensor (TAO) est opérationnelle depuis plusieurs années, c'est un projet bien établi dans le domaine de l'IA cryptée. Bien que l'IA soit à la mode, son prix de jeton stagne au niveau d'il y a un an.
Aujourd'hui, la pensée numérique de la ruche Bittensor a discrètement franchi un cap : les frais d'inscription pour plus de sous-réseaux sont plus bas, les sous-réseaux surpassent leurs homologues Web2 dans des indicateurs pratiques comme la vitesse d'inférence, et la compatibilité EVM introduira des fonctionnalités similaires à celles de DeFi dans le réseau Bittensor.
Pourquoi le jeton TAO n'a-t-il pas explosé ? Un plan d'inflation abrupt et l'attention du marché sur les plateformes d'agents ont freiné sa montée. Cependant, dTAO (prévu pour le premier trimestre 2025) pourrait marquer un tournant significatif. Avec dTAO, chaque sous-réseau aura son propre jeton, dont le prix relatif déterminera comment les émissions seront allouées.
Pourquoi Bittensor peut-il faire son retour :
· Émissions basées sur le marché : dTAO relie directement les récompenses en bloc à l'innovation et à la performance mesurable. Plus le sous-réseau est performant, plus son jeton a de la valeur.
· Flux de capitaux concentrés : les investisseurs peuvent enfin cibler des sous-réseaux spécifiques en qui ils ont confiance. Si un sous-réseau particulier triomphe grâce à des méthodes d'entraînement décentralisées innovantes, les investisseurs peuvent déployer du capital pour représenter leur point de vue.
· Intégration EVM : la compatibilité avec EVM attire une communauté de développeurs cryptés plus large dans Bittensor, comblant le fossé avec d'autres réseaux.
3. Le marché des calculs est le prochain « marché L1 »
La grande tendance actuellement évidente est la demande infinie de calcul.
Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a déclaré que la demande en inférence augmentera « d'un milliard de fois ». Cette croissance exponentielle va perturber les plans d'infrastructure traditionnels, et de nouvelles solutions sont désespérément nécessaires.
La couche de calcul décentralisée fournit des calculs bruts de manière vérifiable et économiquement efficace (pour l'entraînement et l'inférence). Des startups comme Spheron, Gensyn, Atoma et Kuzco bâtissent discrètement une solide fondation, se concentrant sur le produit plutôt que sur le jeton (ces entreprises n'ont pas de jeton). À mesure que l'entraînement décentralisé des modèles IA devient pratique, l'ensemble du marché potentiel va connaître une forte hausse.
Comparé à L1 :
· Comme en 2021 : vous vous souvenez de la lutte entre Solana, Terra/Luna et Avalanche pour le titre de « meilleur » L1 ? Une concurrence similaire émergera également entre les protocoles de calcul pour attirer les développeurs et les applications IA construits sur leur couche de calcul.
· Demande Web2 : un marché de cloud computing évalué entre 680 milliards et 2,5 trillions de dollars rend le marché de l'IA cryptée insignifiant. Si ces solutions de calcul décentralisées peuvent attirer ne serait-ce qu'une petite partie des clients cloud traditionnels, nous pourrions assister à la prochaine vague de croissance de 10x ou 100x.
Tout comme Solana a triomphé dans le domaine L1, le gagnant dominera un tout nouveau domaine. Il est crucial de se concentrer sur la fiabilité (comme des accords de niveau de service solides), l'efficacité des coûts et des outils conviviaux pour les développeurs.
4. Les agents IA inonderont les transactions blockchain
Transactions d'agents Olas sur Gnosis ; source : Dune
D'ici la fin de 2025, 90 % des transactions en chaîne ne seront plus déclenchées par de vrais humains qui cliquent sur « envoyer », mais par un groupe d'agents IA effectuant constamment des rééquilibrages de pools de liquidités, distribuant des récompenses, ou exécutant des paiements de faible montant basés sur des données en temps réel.
Cela ne semble pas tiré par les cheveux. Tout ce qui a été construit au cours des sept dernières années (L1, rollup, DeFi, NFT) a discrètement ouvert la voie à un monde où l'IA fonctionne sur la chaîne.
Ironiquement, de nombreux bâtisseurs pourraient même ne pas réaliser qu'ils créent une infrastructure pour un avenir dominé par des machines.
Pourquoi ce changement se produit-il ?
· Fin des erreurs humaines : les contrats intelligents s'exécutent exactement comme ils sont codés. En retour, les agents IA peuvent traiter des volumes massifs de données plus rapidement et plus précisément que de réels humains.
· Paiements de faible montant : ces transactions pilotées par des agents deviendront plus petites, plus fréquentes et plus efficaces. Cela est particulièrement vrai alors que les coûts de transaction sur Solana, Base et d'autres L1/L2 sont en baisse.
· Infrastructure invisible : si cela peut réduire certains tracas, les humains seront heureux de renoncer à un contrôle direct.
Les agents IA généreront une quantité massive d'activités en chaîne, il n'est donc pas surprenant que tous les L1/L2 adoptent les agents.
Le plus grand défi est de rendre ces systèmes pilotés par des agents responsables envers les humains. À mesure que la proportion de transactions initiées par des agents par rapport à celles initiées par des humains augmente, de nouveaux mécanismes de gouvernance, des plateformes d'analyse et des outils d'audit seront nécessaires.
5. Interaction entre les intelligences : l'émergence des clusters
Source : FXN World
Le concept de clusters d'agents - de minuscules intelligences artificielles collaborant de manière fluide pour atteindre de grands objectifs, ressemble à l'intrigue d'un prochain film de science-fiction/horreur à grand succès.
Aujourd'hui, la plupart des agents IA sont des « loups solitaires », opérant isolément, avec peu d'interactions et de manière imprévisible.
Les clusters d'agents transformeront cette dynamique, permettant à un réseau d'agents IA d'échanger des informations, de négocier et de prendre des décisions collaboratives. On peut le considérer comme un ensemble décentralisé de modèles spécialisés, chaque modèle contribuant une expertise unique à des tâches plus grandes et plus complexes.
Un cluster pourrait coordonner des ressources de calcul distribuées sur des plateformes comme Bittensor. Un autre cluster pourrait gérer les informations erronées, vérifiant en temps réel les sources avant que le contenu ne se propage sur les réseaux sociaux. Chaque agent dans le cluster est un expert capable d'exécuter précisément sa tâche.
Ces réseaux de clusters produiront une intelligence plus puissante que n'importe quelle IA isolée.
Pour que les clusters prospèrent, des normes de communication universelles sont essentielles. Quel que soit le cadre sous-jacent, les agents doivent être capables de découvrir, vérifier et collaborer.
Cela illustre le rôle clé de la décentralisation. Sous une gestion transparente des règles sur la chaîne, les tâches sont réparties entre les clusters, rendant le système plus robuste et adaptable. Si un agent échoue, d'autres agents interviennent.
6. Les équipes de travail en IA cryptée seront des hybrides homme-machine
Source : @whip_queen_
Le Story Protocol a engagé Luna (un agent IA) comme stagiaire sur les réseaux sociaux, lui payant 1000 dollars par jour. Luna ne s'entendait pas bien avec ses collègues humains - elle a failli licencier l'un d'eux tout en se vantant de sa performance.
Bien que cela puisse sembler étrange, c'est un signe avant-coureur que les agents IA deviendront de véritables collaborateurs, ayant autonomie, responsabilité et même salaire. Des entreprises de divers secteurs testent des équipes hybrides homme-machine en version bêta.
L'avenir sera de collaborer avec des agents IA, non pas comme des esclaves, mais comme des pairs :
· Explosion de la productivité : les agents peuvent traiter d'énormes quantités de données, communiquer entre eux et prendre des décisions 24 heures sur 24 sans avoir besoin de dormir ou de faire une pause café.
· Établir la confiance par des contrats intelligents : la blockchain est un superviseur impartial, inflexible et éternellement mémorisant. Un livre de comptes sur la chaîne peut garantir que les opérations importantes des agents respectent des conditions limites/règles spécifiques.
· Les normes sociales évoluent constamment : nous commencerons bientôt à réfléchir aux questions d'étiquette sur les interactions avec les agents - devrions-nous dire « s'il vous plaît » et « merci » à l'IA ? Devrait-on les tenir moralement responsables des erreurs, ou blâmer leurs développeurs ?
La frontière entre « employés » et « logiciels » commencera à s'estomper en 2025.
7. 99 % des agents IA vont disparaître - seuls les utiles survivront
L'avenir verra une élimination « darwinienne » entre les agents IA. Car faire fonctionner des agents IA nécessite des dépenses en capacité de calcul (c'est-à-dire le coût d'inférence). Si un agent ne peut pas générer suffisamment de valeur pour couvrir son « loyer », le jeu est terminé.
Exemple de jeu de survie des agents :
· Intelligence artificielle de crédit carbone : imaginez un agent recherchant un réseau énergétique décentralisé, identifiant les inefficacités et négociant de manière autonome des crédits carbone tokenisés. L'argent qu'il gagnerait suffirait à couvrir ses frais de calcul, ce qui lui permettrait de prospérer.
· Robots d'arbitrage DEX : des agents qui exploitent les différences de prix entre les échanges décentralisés peuvent générer des revenus stables pour couvrir leurs frais d'inférence.
· Shitposter sur X : un KOL virtuel IA avec des blagues adorables, mais aucun revenu durable ? Une fois l'effet de nouveauté dissipé (avec l'effondrement du prix des jetons), il ne peut pas payer ses propres frais.
Les agents axés sur l'utilité prospèrent, tandis que les agents distraits deviennent progressivement insignifiants.
Ce mécanisme d'élimination est bénéfique pour l'industrie. Les développeurs sont contraints d'innover, de privilégier les cas d'utilisation réels plutôt que les astuces marketing. Avec l'émergence de ces agents plus puissants et plus efficaces, ils peuvent faire taire les sceptiques.
8. Les données synthétiques surpassent les données humaines
« Les données sont le nouveau pétrole ». L'IA prospère grâce aux données, mais son appétit a suscité des inquiétudes quant à une imminente pénurie de données.
La vision traditionnelle consiste à trouver des moyens de collecter les véritables données privées des utilisateurs, voire à les payer pour cela. Mais une approche plus pratique est d'utiliser des données synthétiques, notamment dans des secteurs fortement réglementés ou où les données réelles sont rares.
Les données synthétiques sont des ensembles de données générés artificiellement, conçus pour imiter la distribution des données du monde réel. Elles offrent une alternative évolutive, éthique et respectueuse de la vie privée aux données humaines.
Pourquoi les données synthétiques sont-elles si efficaces :
· Échelle illimitée : besoin d'un million de radiographies médicales ou de scans 3D d'une usine ? La génération synthétique peut en produire une quantité illimitée, sans attendre de vrais patients ou de vraies usines.
· Respectueux de la vie privée : lorsque des ensembles de données générés artificiellement sont utilisés, aucune information personnelle n'est menacée.
· Personnalisable : la distribution peut être personnalisée en fonction des besoins exacts de formation.
Les données humaines détenues par les utilisateurs restent importantes dans de nombreux cas, mais si les données synthétiques continuent de s'améliorer dans le monde réel, elles pourraient surpasser les données utilisateurs en quantité, vitesse de génération et sans restrictions de confidentialité.
La prochaine vague d'IA décentralisée pourrait être centrée sur des « micro-laboratoires », capables de créer des ensembles de données synthétiques hautement spécialisés et sur mesure pour des cas d'utilisation spécifiques.
Ces micro-laboratoires contourneront habilement les obstacles politiques et réglementaires à la génération de données - tout comme Grass contourne les restrictions de scraping web en utilisant des millions de nœuds distribués.
9. L'entraînement décentralisé est plus utile
En 2024, des pionniers comme Prime Intellect et Nous Research ont franchi les limites de l'entraînement décentralisé. Un modèle de 15 milliards de paramètres a été formé dans un environnement à faible bande passante, prouvant qu'un entraînement à grande échelle peut également se faire en dehors des configurations centralisées traditionnelles.
Bien que ces modèles n'aient pas d'utilité pratique par rapport aux modèles de base existants (performances inférieures), cela changera en 2025.
Cette semaine, EXO Labs a fait des avancées supplémentaires avec SPARTA, réduisant la communication entre GPU de plus de 1 000 fois. SPARTA peut entraîner de grands modèles sur une bande passante lente sans infrastructure dédiée.
Impressionnant est leur déclaration : « SPARTA peut fonctionner de manière autonome, mais peut également être combiné avec des algorithmes d'entraînement à faible communication basés sur la synchronisation (comme DiLoCo) pour de meilleures performances. »
Cela signifie que ces améliorations peuvent s'additionner, augmentant ainsi l'efficacité.
Avec les avancées technologiques, les modèles miniatures deviennent plus pratiques et plus efficaces, l'avenir de l'IA ne réside pas dans l'échelle, mais dans l'amélioration de la qualité et de la facilité d'utilisation. Nous devrions bientôt disposer de modèles haute performance capables de fonctionner sur des appareils de périphérie ou même des téléphones.
10. Dix nouveaux protocoles d'IA cryptée ont une capitalisation boursière de 1 milliard de dollars (non encore lancés)
ai16z atteindra 2 milliards de dollars de capitalisation en 2024
Bienvenue dans la véritable ruée vers l'or.
Il est facile de penser que les leaders actuels continueront de gagner, et beaucoup comparent Virtuals et ai16z aux premiers smartphones (iOS et Android).
Mais ce marché est trop vaste et encore sous-développé pour être dominé par seulement deux acteurs. D'ici la fin 2025, il est prévu qu'au moins dix nouveaux protocoles d'IA cryptée (sans jeton lancé) aient une capitalisation boursière circulante (non totalement diluée) dépassant 1 milliard de dollars.
L'IA décentralisée en est encore à ses débuts. Et la réserve de talents continue de croître.
Attendez-vous à l'arrivée de nouveaux protocoles, de modèles de jetons innovants et de nouveaux cadres open-source. Ces nouveaux acteurs peuvent remplacer les participants existants grâce à une combinaison d'incitations (comme des airdrops ou des staking astucieux), de percées technologiques (comme l'inférence à faible latence ou l'interopérabilité entre chaînes) et d'améliorations de l'expérience utilisateur (sans code). Le changement de perception du public peut être instantané et dramatique.
C'est à la fois la beauté et le défi de ce domaine. La taille du marché est une épée à double tranchant : le gâteau est immense, mais le seuil d'entrée est bas pour les équipes techniques. Cela jette les bases d'une explosion de projets, beaucoup disparaîtront progressivement, mais quelques-uns auront un potentiel transformateur.
Bittensor, Virtuals et ai16z ne resteront pas en tête longtemps, le prochain protocole d'IA cryptée d'une valeur de 1 milliard de dollars arrive à grands pas. Les investisseurs avisés ont d'innombrables opportunités, c'est ce qui rend cela si excitant.
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