Contenu en forte hausse, mais le système de valeur est en retard.

La production de contenu et de modèles à l'échelle mondiale s'expanse à une vitesse exponentielle. Selon les données d'IDC, la quantité totale de données dans le monde devrait atteindre 181ZB d'ici la fin de 2025, soit plus de trois fois celle de 2020 ; en même temps, la généralisation de l'IA générative a abaissé le seuil de création de contenu à son niveau le plus bas de l'histoire. Les interfaces ouvertes des plateformes de modèles comme OpenAI, Anthropic, Mistral, permettent la génération de texte, d'images, d'audio et de code sur des milliards de terminaux, créant un “flux de production de contenu” sans précédent. Dans ce processus, les frontières entre contenu, modèles et algorithmes deviennent de plus en plus floues, mais le système de répartition de valeur et de droits ne s'est pas développé en conséquence.

En fait, le modèle Web2 existant reste centré sur la plateforme. Les textes, vidéos ou modèles algorithmiques produits par les créateurs finissent par se retrouver dans des bases de données fermées de grandes plateformes de contenu ou de technologie. La plateforme détient le pouvoir dominant sur les données, les algorithmes et la répartition des revenus, tandis que les individus ne reçoivent qu'une exposition limitée ou une part des revenus.

Du côté des revenus, environ 72 % des revenus du marché mondial du contenu numérique sont concentrés sur moins de 5 % des écosystèmes de plateforme, tandis que la part des revenus des créateurs ou développeurs originaux reste à un chiffre depuis longtemps. Cette structure de concentration affaiblit les incitations à l'innovation et laisse la logique de “contenu égal actif” au niveau théorique.

Dans le même temps, l'évolution rapide des modèles d'IA a exacerbé la “fracture de valeur”. L'entraînement des modèles nécessite de s'appuyer sur un contenu et des données massifs, mais les contributeurs qui se cachent derrière sont presque incapables d'obtenir des droits ou des retours sur bénéfices. Par exemple, Stability AI a reconnu en 2023 que des milliards d'images non autorisées figuraient dans les données d'entraînement de son modèle Stable Diffusion, un événement qui met en lumière l'asymétrie structurelle entre “l'offre de contenu - les revenus des modèles”. Alors que le contenu devient le carburant de l'IA, sa valeur économique est absorbée par l'algorithme, mais il est difficile de la mesurer et de la restituer au sein du système.

RWA une nouvelle direction d'exploration

Nous voyons que ce dilemme a donné naissance à de nouvelles directions d'exploration, à savoir comment conférer aux contenus et aux modèles des propriétés d'actifs pouvant être certifiés, mesurés et rentabilisés.

La narration traditionnelle des RWA (Real World Asset) se concentre sur la mise en chaîne des obligations, de l'immobilier et des certificats de revenus, afin d'améliorer la circulation et la transparence des actifs financiers. Cependant, à l'intersection de l'IA et de l'économie de contenu, la signification des RWA est en train de s'étendre, passant des actifs physiques aux facteurs de production numériques. Les œuvres numériques, les corpus d'entraînement, les codes algorithmiques, et même les droits d'appel de modèles, sont tous en train d'être redéfinis comme des “nouvelles unités d'actifs” pouvant être certifiées, échangées et partagées.

La tendance susmentionnée présente des signes au niveau du capital et de la régulation. Deloitte, dans son rapport « Digital Asset Outlook » publié en 2024, indique qu'en 2030, environ 15 % du marché mondial des RWA sera constitué de contenus numériques, de droits de propriété intellectuelle et d'actifs de données, pour une taille totale pouvant atteindre 3,2 trillions de dollars. Cela signifie que « l'assetisation du contenu » passe de la phase conceptuelle à celle de la construction institutionnelle.

Dans ce contexte, l'industrie a besoin d'une infrastructure de base qui permette de certifier le contenu, les modèles et les algorithmes de manière fiable, de mesurer de manière transparente et de réaliser une distribution des revenus entre les différentes applications et parties prenantes. CodexField apparaît à ce tournant historique, cherchant à résoudre le problème de la rupture entre l'assetisation et l'institutionnalisation des contenus par une voie technologique.

Narration RWA de CodexField

Dans le cadre de la tendance à la restructuration de la chaîne de valeur du contenu, CodexField tente d'établir une infrastructure d'actifs natifs Web3 destinée aux créateurs et aux développeurs, avec pour objectif de permettre aux contenus structurés d'être certifiés, appelables et monétisables. Le projet se concentre sur des unités de contenu hautement réutilisables telles que le code, les modèles, les prompts, les corpus et les images, et propose des normes unifiées d'emballage de données et d'appel d'autorisation, permettant à ces contenus d'être certifiés, suivis sur la chaîne, et de mapper les revenus via des contrats intelligents, favorisant ainsi le processus de normalisation du “contenu en tant qu'actif”.

L'architecture de CodexField couvre l'ensemble du processus, du stockage, de l'autorisation à la facturation et à la distribution des bénéfices. Le système est compatible avec les écosystèmes multi-chaînes tels que BSC, Ethereum, Solana, Greenfield, ainsi qu'avec les réseaux de stockage principaux, et prend en charge la définition de l'accès au contenu et des stratégies commerciales via des contrats intelligents, permettant le règlement et la distribution automatiques sur la chaîne pour des actions telles que l'appel de contenu, l'abonnement, et l'entraînement de modèles. Ce mécanisme permet aux créateurs et aux collaborateurs de participer directement aux voies de revenu, garantissant la traçabilité de l'utilisation des données et la transparence de la distribution des bénéfices.

En tant que couche intermédiaire clé dans le processus d'assetisation du contenu, CodexField s'adresse non seulement aux créateurs indépendants et aux développeurs de modèles d'IA, mais offre également aux plateformes des interfaces standardisées de “contenu en tant que service”, facilitant ainsi la circulation et la combinaison des actifs de contenu entre l'écosystème Web3 et l'IA. Son objectif est d'établir, sur le système de contenu actuel fragmenté, un protocole économique de contenu transparent, vérifiable et doté de propriétés financières, fournissant un soutien fondamental pour l'avenir de l'“économie de contenu mesurable”.

Innovation technologique et voies de réalisation

L'architecture système de CodexField repose sur une hypothèse claire : si l'on veut que le contenu possède réellement des attributs d'actif, il est impératif qu'il dispose d'une vérifiabilité technique et d'une mesurabilité économique à chaque étape de la reconnaissance, de l'appel et du règlement. Cette logique est davantage une conception d'ingénierie systématique inter-niveaux, unifiant la logique d'enregistrement des actifs de Web3, le mécanisme de traçabilité des appels d'IA et la pensée comptable de la finance traditionnelle sur un chemin technologique en boucle fermée.

de la cartographie structurée du contenu aux actifs

CodexField utilise la “capsule de contenu” comme structure de données centrale, encapsulant de manière structurée des unités de création multitypes telles que texte, image, poids de modèle, corpus, Prompt et modules de code. Chaque capsule est accompagnée d'un identifiant d'actif unique lors de sa génération, et enregistre l'identité du créateur, les informations de version, les relations de référence et les horodatages, formant ainsi sur la chaîne des unités atomiques d'actif avec la capacité de droit indépendant.

Cette structure n'est pas simplement un enregistrement par hachage, mais plutôt un système de “droits calculables”, qui permet aux actifs d'être partiellement appelés, mis à jour de manière incrémentale et combinés par référence.

Par exemple, un modèle peut n'appeler qu'une partie des corpus d'un certain ensemble de données, ou référencer des segments spécifiques d'algorithmes d'autres personnes, et le système retracera automatiquement son chemin de dépendance lors de l'appel et générera le poids de référence correspondant. Cela fait que la certification du contenu ne dépend plus de l'attribution totale, mais se tourne vers une annotation structurée plus granulaire, qui est le préalable technique à la “financiarisation du contenu”.

programmable et vérifiable autorisé

Dans l'écosystème de contenu traditionnel, l'autorisation dépend souvent de contrats et de vérifications manuelles, manquant d'une base d'exécution vérifiable. CodexField a réalisé la standardisation et l'expression programmatique des relations d'autorisation grâce à LexDL et CapToken (certificat de capacité).

LexDL est un langage de licence lisible par l'homme et exécutable par la machine, capable de décrire des conditions telles que le champ d'accès, les restrictions géographiques, les types d'utilisation et les dimensions temporelles. Le système génère à partir de cela un CapToken — un certificat d'accès lié aux règles d'autorisation. Chaque appel de contenu ou formation de modèle nécessite le CapToken correspondant pour passer la vérification du contrat et est automatiquement inscrit dans un reçu de consommation après exécution. Cette méthode transforme “l'autorisation” d'une clause sur papier en une condition préalable nécessaire à l'exécution technique, garantissant à la fois les limites de revenus des créateurs et permettant aux entreprises ou aux plateformes d'assurer une gestion de la conformité automatisée.

Il est important de noter que ce mécanisme est particulièrement crucial dans un environnement de collaboration entre plusieurs parties : l'entraînement des modèles d'IA implique généralement différentes sources de données et contributeurs d'algorithmes, et les méthodes traditionnelles peinent à définir les droits de chaque partie. En revanche, la structure de licence basée sur LexDL + CapToken peut remplacer le “jugement humain” par la “confiance machine”, offrant ainsi une base institutionnelle pour l'entraînement inter-institutions et la collaboration sur les données à l'avenir.

génération d'événements économiques vérifiables

La valeur des contenus et des modèles dans le système CodexField est davantage quantifiée par le comportement objectif d'« utilisation ». Le système génère un enregistrement vérifiable pour chaque appel réel, appelé reçu d'utilisation, abrégé en UR.

Chaque reçu contient les informations clés de la tâche : le rôle appelé, le contenu appelé, la durée, l'efficacité d'exécution et la consommation de ressources. Cela équivaut à un certificat numérique d'un événement économique, qui peut être suivi et calculé en temps réel par le système de la chaîne. Ainsi, la valeur du contenu ne dépend plus des prix fixés par la plateforme ou de l'orientation du trafic, mais est automatiquement mesurée en fonction de la fréquence et de la profondeur d'utilisation.

Ces reçus constituent la “couche de comptabilité de valeur” de CodexField. Lorsque le contenu ou le modèle est utilisé, le système calcule la distribution des revenus en fonction des données d'appel et envoie directement la part des bénéfices aux créateurs, aux collaborateurs et aux fournisseurs de données concernés via un contrat intelligent. L'ensemble du processus est transparent, vérifiable et ne nécessite pas la participation d'une plateforme centralisée.

Dans des scénarios plus complexes, par exemple lorsqu'un modèle fait appel à plusieurs algorithmes, ensembles de données ou scripts, CodexField suivra les relations de citation à l'aide d'un “graphique de royalties”, décomposant automatiquement les proportions de revenus. Ce graphique enregistre les relations d'héritage et de dérivation entre les contenus, et lorsque qu'un nœud est utilisé, le système peut répartir précisément les retours à tous les contributeurs le long du chemin.

Ce mécanisme permet à la répartition des revenus de contenu de ne plus se limiter à la signature de contrats ou aux règles de la plateforme, mais de devenir un acte économique “d'exécution protocolée”. Chaque appel, chaque entraînement, chaque collaboration, laissera une trace de valeur claire sur la chaîne. En fin de compte, CodexField confère aux flux de valeur, tels que la production de contenu et l'entraînement de modèles, une mesurabilité et une crédibilité similaires à celles des actifs financiers — c'est une étape clé pour faire passer la “capitalisation des contenus” d'un concept à une institution.

Calcul de la confiance et de la cohérence inter-domaines

Le système d'exécution de CodexField est basé sur une architecture de validation multilayer, avec pour objectif principal de trouver un équilibre entre efficacité, crédibilité et évolutivité.

Dans des scénarios de tâches légères, tels que la recherche de contenu ou l'appel de modèles, le système génère des résultats vérifiables par le biais de preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), permettant aux nœuds externes de confirmer la véracité de l'exécution sans exposer les détails des données. En revanche, pour les tâches d'inférence ou d'entraînement de modèles à grande échelle, CodexField utilise un environnement d'exécution de confiance (TEE) combiné à un mécanisme de validation par un comité, tout en garantissant la sécurité tout en maintenant les performances de calcul.

Cette conception permet à CodexField de planifier les ressources de manière flexible pour des tâches de différentes intensités et sensibilités, tout en maintenant les résultats de calcul du système entièrement vérifiables et examinables. Pour les développeurs qui ont besoin de partager la puissance de calcul entre différentes institutions ou régions, cette architecture réduit considérablement les coûts de confiance et améliore la fiabilité globale de l'exécution.

Pour garantir davantage la fluidité de la collaboration inter-chaînes, CodexField a également introduit un “mécanisme de double pont”.

Le “pont de réception” est responsable de la synchronisation des résultats d'exécution et des données de règlement, tandis que le “pont miroir” est utilisé pour synchroniser l'état des actifs et les autorisations. Cette structure en couches permet de maintenir la cohérence des données et des états entre différents réseaux, sans sacrifier la performance en raison d'une synchronisation excessive.

Dans les scénarios de déploiement multichaîne et d'exécution interdomaines, il peut garantir la continuité et la traçabilité des comportements d'appel - peu importe où le contenu est stocké sur la chaîne, le processus d'autorisation et de règlement peut être entièrement enregistré et vérifié dans le cadre de CodexField.

D'un point de vue de la conception des systèmes, ce mécanisme offre la stabilité et la compatibilité nécessaires pour les futures applications de niveau institutionnel, tout en permettant aux actifs de contenu d'être échangés en toute sécurité dans un environnement blockchain plus large.

Interface développeur

Au-dessus de l'architecture globale de CodexField, la chaîne d'outils Gitd joue le rôle d'« entrée pour les développeurs ». Elle permet aux créateurs et aux ingénieurs de compléter directement la mise en chaîne du contenu ou des modèles, la définition des autorisations et l'attachement des revenus, le tout dans un flux de travail Git familier. En d'autres termes, lorsqu'un développeur soumet du code ou une version de modèle, le système peut automatiquement générer la « capsule de contenu » correspondante et les informations d'autorisation, et suivre automatiquement les revenus lors des appels ou des références futurs. Cela transforme la confirmation des droits de contenu et le partage des revenus d'un processus complexe passé en une partie intégrante de l'action de développement.

Pour les projets collaboratifs, ce mécanisme est particulièrement important. Plusieurs développeurs peuvent travailler dans le même dépôt, chaque soumission ou modification générant un enregistrement correspondant sur la chaîne. Lorsque le projet est appelé ou commercialisé, le système génère automatiquement des reçus de revenus en fonction de ces enregistrements et complète la répartition des bénéfices selon la proportion de contribution, sans nécessité de règlement supplémentaire ou de comptage manuel. Cela rend la collaboration transparente et confirme instantanément la valeur du travail de chaque participant.

En parallèle, CodexField intègre le processus de production des modèles et des agents dans le système d'actifs grâce à deux modules d'extension, Model Fabric et Agent Fabric. Le premier couvre l'ensemble du cycle de vie, de l'entraînement, du réglage fin à l'inférence et à l'évaluation ; le second se concentre sur l'exécution des tâches des agents et le cycle de rétroaction. Ensemble, ils réalisent la capitalisation de la “capacité de production AI”, transformant les modèles en unités économiques avec des droits de propriété, des mesures et des capacités de retour sur investissement, ne se limitant plus à être de simples outils appelés.

Dans un tel système, les développeurs, les créateurs et les agents d'IA ne font plus partie d'écosystèmes différents, mais constituent ensemble un réseau économique de contenu vérifiable et partageable. CodexField rend ce processus indépendant des plateformes, mais dépendant du protocole lui-même, ce qui est l'une de ses innovations les plus structurelles.

Établir un nouvel ordre de capitalisation des contenus

CodexField est en train de remodeler de manière systématique l'ordre de valeur du contenu et des modèles, en faisant de la “conformité” une propriété systémique plutôt qu'une exigence externe, grâce à la certification sur chaîne et à l'exécution vérifiable comme éléments centraux. Chaque autorisation, appel et répartition de bénéfices entre créateurs et institutions est basée sur des certificats en chaîne, sans avoir besoin de dépendre d'audits centralisés ou de l'approbation de plateformes, ce qui est naturellement conforme au cadre réglementaire mondial concernant les actifs numériques, la circulation des données et les transactions de modèles d'IA.

Sur cette base, le système de valeur mesurable construit par CodexField, génère en temps réel des reçus d'appel et un modèle de partage automatisé, le système a pour cœur de sa tarification « l'utilisation », permettant ainsi à la valeur économique du contenu, des algorithmes et des modèles de ne plus dépendre de l'exposition sur la plateforme ou des négociations contractuelles, mais d'être directement déterminée par les appels réels. Ce mécanisme fait passer le concept de « contenu égal actif » d'une simple idée à une activité économique vérifiable.

D'un point de vue plus macro, le chemin pratique de CodexField pousse à la RWA (Real World Assetization) des facteurs de production numériques. Le code, les modèles, les corpus et les algorithmes peuvent ici exister de manière “certifiable, auditable et réglable”, devenant une nouvelle catégorie d'actifs vérifiables. Dans un contexte où l'économie de plateforme traditionnelle reste centrée sur le trafic et le contrôle décentralisé, CodexField montre une innovation de niveau institutionnel : remplacer les plateformes par des protocoles, reconstruire la confiance par des règles transparentes, permettant aux relations de production de l'économie numérique de posséder réellement les caractéristiques de l'assetisation et de l'autonomie.

De l'assetisation de contenu à l'infrastructure de la société intelligente

La signification à long terme de CodexField réside dans sa capacité à transformer la “création numérique” d'un acte individuel en une partie d'une infrastructure sociale. À une époque d'explosion de l'information et de large diffusion des modèles intelligents, le contenu, les algorithmes et les modèles ne sont plus seulement des outils ou des produits, mais de nouveaux facteurs de production. CodexField, avec des mécanismes centrés sur la reconnaissance des droits, la mesure et le règlement, permet à ces éléments d'être gérés, échangés et commercialisés de manière institutionnalisée. Tout comme l'électricité a rendu l'industrialisation possible, CodexField permet aux capacités intelligentes de posséder des attributs économiques mesurables, répartissables et accumulables, posant les bases de la prochaine étape de l'économie numérique.

Ce changement structurel transformera complètement la relation entre le contenu et les agents intelligents. Les modèles d'IA deviendront davantage des unités ouvertes pouvant être partagées, vérifiées et rémunérées ; les créateurs de contenu, les développeurs de modèles et les institutions ne seront plus dépendants des plateformes centralisées, mais pourront partager les bénéfices et les droits de gouvernance sur la chaîne selon des règles, formant ainsi une véritable “économie autonome de contenu”. Dans ce système, chaque appel, formation ou citation est un événement économique précieux et constitue également un comportement fondamental de répartition des ressources dans une société intelligente.