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L'IA réduit-elle le besoin d'une économie de la répétition ?
Je suis devenu un ardent partisan de l’économie de la répétition et l’économie de la confiance (apprendre une fois > faire confiance > utiliser partout > dans tous les rôles) lorsque nous avons déployé les services BankID au début des années - 90. Les codes à usage unique étaient fréquemment utilisés, sécurisés et de confiance dans le secteur bancaire — et l’habitude et la confiance pouvaient répondre à tous les besoins d’identification et de signature dans la société au sens large.
À présent, je vois que les portefeuilles professionnels et personnels recevront, transmettront et vérifieront non seulement l’identification mais toutes sortes de justificatifs vérifiables (des ensembles de justificatifs nécessaires lors d’événements professionnels et de la vie). Avec une attention toujours plus courte dans ces temps trépidants, l’économie de la répétition et de la confiance dans cet espace tout-encompassant deviendra encore plus précieuse, sous la forme d’une charge cognitive qui tranche plus vite de façon exponentielle…
Les portefeuilles permettront aussi d’employer et d’habiliter des agents IA pour réaliser des actions juridiquement contraignantes. Non seulement trouver des données et nous éduquer, comme le font déjà les LLM, de manière éminemment accomplie. Alors ma question :
Les LLM et, plus tard, les agents IA transportés par des portefeuilles vont-ils réduire fortement le besoin d’économie de répétition ?
Points de vue récents de ChatGPT : ils réduiront le need de la répétition dans certaines couches de l’économie—mais ils ne l’élimineront pas. Ils la déplaceront.
1) Ce que fait réellement “l’économie de la répétition”
La répétition n’est pas accidentelle—elle remplit trois fonctions économiques fondamentales :
A. L’amortissement des coûts
Coûts fixes élevés → coût marginal faible (logiciels, médias, modèles de fabrication)
La répétition répartit le coût
B. Confiance & standardisation
C. Efficacité de la coordination
2) Ce que changent les agents IA avec portefeuille
Des agents dotés de :
…introduisent une cognition et une exécution quasi nulles à la marge.
Cela rompt une hypothèse clé derrière la répétition :
Les humains sont rares et coûteux → réutiliser les sorties.
Désormais :
La cognition + l’exécution deviennent bon marché et continues.
3) Où la répétition decline
A. Des sorties “suffisamment bonnes” produites en masse
Les agents peuvent générer des variantes personnalisées à la demande au lieu de réutiliser une seule version.
👉 Résultat :
Passage de “répéter la même chose” → “générer par instance”
B. Les couches d’intermédiation
Les agents peuvent :
Ainsi, des rôles répétitifs comme :
…sont compressés.
C. Les routines comportementales
Les humains préfèrent les actions répétées en raison de :
Les agents enlèvent cela :
👉 Moins de répétition au niveau du comportement humain_
4) Où la répétition persiste (ou croît)
A. L’infrastructure & les protocoles
Les agents ont besoin de systèmes stables :
Tout cela dépend fortement de la standardisation → répétition
👉 La répétition descend dans la pile
B. Les boucles d’entraînement & d’optimisation
Les systèmes IA s’améliorent grâce à :
👉 Augmentation massive de la répétition au niveau machine
C. Les ancres de confiance
Même avec des agents, les humains se soucient encore de :
La répétition signale toujours :
D. Les économies d’échelle ne disparaissent pas
Le monde physique compte encore :
Cela continue de bénéficier de la répétition et des économies d’échelle.
5) Ce qui change réellement : la location de la répétition
Pensez à une pile :
6) Nouvel équilibre : “répétition dynamique”
Nous n’éliminons pas la répétition—nous obtenons :
La répétition de schémas, pas d’instances
Au lieu de :
Nous obtenons :
👉 Exemple :
7) Effet de second ordre : effondrement du “cas moyen d’utilisateur”
La répétition existe en partie parce que nous concevons pour les moyennes.
Les agents permettent :
👉 “Le cas moyen” devient moins pertinent
👉 La répétition comme “taille unique” diminue
8) La contrainte qui maintient la répétition en vie
Même avec des agents, trois contraintes demeurent :
1. La confiance
Les gens préfèrent encore des structures connues et répétées
2. La coordination
La société a besoin de conventions partagées
3. Coûts de calcul + d’énergie
Même s’ils sont faibles, ils ne sont pas nuls → la réutilisation reste importante
En résumé
Les agents IA contrôlés par portefeuille vont :
❌ Réduire la répétition dans :
✅ Préserver ou augmenter la répétition dans :
🔁 Transformer la répétition en :
“des systèmes réutilisables générant des résultats non répétitifs”
Donc—il faut aller très concrètement. Prenez les portefeuilles professionnels et l’IA en cours d’utilisation — et habilitez les agents IA quand c’est nécessaire. Utiliser, c’est apprendre.