Technologie

Les compétences des agents IA deviennent un pilier essentiel de l'infrastructure intelligente dans le secteur crypto. Ces modules, qui couvrent aussi bien l'analyse des données que l'exécution automatique, renforcent considérablement l'efficacité décisionnelle et accélèrent l'automatisation des opérations de trading et on-chain.

Ondo Finance est une plateforme financière on-chain spécialisée dans les actifs du monde réel (RWA) et les titres tokenisés. Sur son site officiel, elle met en avant des produits et des infrastructures tels que USDY, OUSG, Ondo Global Markets et Ondo Chain. USDY intègre désormais l’écosystème Ondo Global Markets, tandis que OUSG reste une solution d’exposition à court terme aux bons du Trésor américain destinée aux investisseurs qualifiés.

ONDO constitue le token central de gouvernance et de captation de valeur de l’écosystème Ondo Finance. Il vise principalement à exploiter les mécanismes d’incitation par token afin d’intégrer de façon fluide les actifs financiers traditionnels (RWA) à l’écosystème DeFi, soutenant ainsi la croissance à grande échelle de la gestion d’actifs et des produits de rendement on-chain.

Le protocole Constellation développé par Anza intègre le mécanisme Multi-Proposer Concurrency (MCP) à Solana, transformant l’ordonnancement des transactions, la résistance à la censure et la répartition du MEV. Cette innovation fait entrer la finance on-chain dans l’ère du trading à haute fréquence.

Zebec est un protocole reposant sur la blockchain, conçu pour les paiements en temps réel et la gestion des flux de trésorerie. En s’appuyant sur des mécanismes de paiement par flux et de règlement continu, il permet le transfert de fonds de façon ininterrompue à la seconde, éliminant le recours aux règlements par lots périodiques classiques.

Bittensor, Fetch.ai et SingularityNET recourent à des incitations via des jetons pour favoriser l’offre de ressources en intelligence artificielle, telles que les modèles, la puissance de calcul et les services, tout en construisant des réseaux ouverts qui abaissent les barrières à l’adoption de l’IA et remettent en question la domination des plateformes centralisées traditionnelles. Toutefois, ces trois projets présentent des différences majeures dans leurs couches techniques et leurs mécanismes de captation de valeur. Ils n’entrent pas en concurrence directe sur le même segment ; chacun privilégie l’un des trois piliers essentiels de l’IA décentralisée : la production de modèles, l’exécution des tâches et la distribution des services.

Le sous-réseau Bittensor constitue un marché autonome de tâches d’IA au sein du réseau. Chaque sous-réseau élabore des mécanismes d’incitation spécifiques pour des applications telles que la génération de texte, la reconnaissance d’images ou la prédiction. En offrant aux Miners la possibilité de proposer des modèles, aux Validators d’évaluer leur qualité et en assurant une distribution dynamique des tokens TAO/Alpha, le sous-réseau permet la création et la tarification décentralisées de l’intelligence artificielle.

TAO constitue le jeton natif du réseau Bittensor et occupe une position centrale dans la distribution des incitations, la sécurisation du réseau ainsi que la captation de valeur au sein de l’écosystème d’intelligence artificielle décentralisé. Grâce à une émission inflationniste, à des mécanismes de staking et à un modèle d’incitation basé sur les sous-réseaux, TAO a instauré un système économique orienté vers la compétition et l’évaluation des modèles d’IA.

Walrus est un protocole de stockage de données décentralisé conçu sur la blockchain Sui. Il vise à transformer les données, passant du stockage passif classique à une ressource on-chain vérifiable, programmable et échangeable, offrant une infrastructure fondamentale pour les applications de Finance décentralisée (DeFi) et d'intelligence artificielle (IA).

Walrus (WAL) constitue le jeton principal des réseaux de stockage de données décentralisés. Il est principalement utilisé pour le paiement des services de stockage on-chain, l’incitation à l’exploitation des nœuds du réseau ainsi que la participation à la gouvernance du protocole. En associant le marché des ressources de stockage, les récompenses des nœuds validateurs et la tokenomics, Walrus établit une infrastructure de données distribuée structurée autour du cycle de valeur central de WAL.

Bittensor (TAO) est un réseau décentralisé qui associe la blockchain à l’intelligence artificielle. Grâce à sa structure en sous-réseaux, les modèles d’IA peuvent se concurrencer et obtenir des récompenses sur un marché ouvert.

Bittensor est un réseau d’intelligence artificielle décentralisé qui établit un marché ouvert de l’apprentissage automatique grâce aux Subnets, aux Miners et aux Validators, en utilisant le mécanisme de consensus Yuma pour l’évaluation des modèles et la distribution des incitations TAO. À la différence des plateformes d’IA centralisées classiques, Bittensor convertit les capacités des modèles en actifs dotés d’une valeur mesurable.

Les agents IA employés dans la recherche de marché sont des systèmes automatisés développés pour collecter, traiter et analyser d’importants volumes de données, facilitant ainsi la prise de décision. Dans la recherche de marché, ces agents associent des données structurées à des sources d’informations en temps réel, notamment Gate News et Gate Info, afin d’identifier les tendances, d’évaluer le sentiment et de produire des analyses exploitables. Avec l’évolution du marché des actifs numériques, l’intégration multi-couches des données s’impose comme un élément clé pour appréhender la dynamique du marché. Mieux comprendre le fonctionnement de ces systèmes permet de mesurer leur rôle dans les workflows actuels d’analyse financière.

Gate Exchange for AI offre un accès aux systèmes de trading d'une plateforme centralisée, alors que Gate DEX for AI met en relation directe les agents d'IA avec des environnements de finance décentralisée sur la blockchain. Ces deux modes d'exécution se distinguent par les circuits de trading, les modèles de conservation des actifs et les méthodes de contrôle opérationnel. Maîtriser le fonctionnement de ces architectures d'exécution permet de comprendre comment les agents d'IA interagissent avec les infrastructures financières centralisées et décentralisées au sein de l'écosystème crypto actuel.

Le routage de modèles d’IA est un mécanisme technique qui sélectionne dynamiquement le modèle le plus approprié parmi un ensemble de modèles d’IA pour répondre aux requêtes reçues. On le désigne aussi couramment sous les termes de routeur de modèles d’IA ou de routeur LLM. Grâce à un système de routage de modèles, les applications d’IA peuvent automatiquement choisir entre différents grands modèles de langage (LLM) selon la complexité de la tâche, le coût ou encore le temps de réponse, établissant ainsi un équilibre entre performance et coût.