L'IA envahit le monde, pourquoi Crypto + AI est-il si morose ?

撰文：Ekko an、Ryan Yoon

编译：Chopper，Foresight News

TL;DR

Dans le contexte de l'essor de l'intelligence artificielle, nous devons évaluer l'industrie de la blockchain du point de vue de la demande : quels problèmes résout-elle que les systèmes existants ne peuvent pas résoudre, et quelles capacités uniques apporte-t-elle ?

Le calcul décentralisé et le stockage décentralisé reposent sur des logiques raisonnables telles que la souveraineté des données et les avantages de coût, mais n'ont pas encore développé d'avantages techniques absolument convaincants pour inciter les entreprises déjà fortement liées aux fournisseurs de services cloud traditionnels à prendre le risque de changer.

La validation des modèles et les technologies de cryptage de la vie privée ne peuvent pas résoudre les problèmes urgents actuels des entreprises ; celles-ci ne les adopteront pas à grande échelle de manière proactive. La demande dans ce domaine suivra probablement les réglementations, comme le montre l'AI Act de l'UE : d'abord les normes, puis la demande du marché.

Le goulot d'étranglement de l'infrastructure de base des agents IA ne réside pas dans la technologie. Actuellement, les grandes entreprises se concentrent sur l'automatisation des processus internes, tandis que les projets blockchain développent des infrastructures pour la prochaine étape ; la maturité de la demande du marché ne suit pas le rythme du développement technologique.

Le paiement des agents IA est le seul domaine où la blockchain et la finance traditionnelle sont sur un pied d'égalité ; aucun des deux n'a encore résolu les problèmes de l'industrie, et c'est également le seul sous-secteur actuellement capable de concurrencer directement.

Dans l'ensemble, le dilemme du secteur blockchain + IA ne réside pas dans une contradiction logique entre les deux, mais dans un grave déséquilibre entre l'offre et la demande. Les quatre sous-secteurs ont chacun des problèmes de demande uniques, et seul le sous-secteur du paiement des agents IA est actuellement en mesure de participer directement à la concurrence sur le marché.

L'IA a explosé, mais la blockchain est loin derrière

L'industrie de l'IA connaît une vague d'investissements sans précédent dans les infrastructures et les capitaux. Les grands modèles construits par les géants de la technologie imprègnent la vie quotidienne et la production industrielle. L'industrie de la cryptographie évolue rapidement pour trouver des points de convergence technologique avec l'IA.

Les premières orientations de recherche se concentraient sur la complétion et la réplication des maillons de la chaîne industrielle traditionnelle de l'IA : offre décentralisée de puissance de calcul GPU, droits de propriété des données, validation cryptographique des modèles. Récemment, l'accent s'est déplacé vers la résolution des problèmes que l'architecture centralisée a du mal à surmonter, notamment les interactions autonomes des agents IA sur la chaîne et le règlement automatisé en temps réel entre machines.

Regrouper grossièrement tout cela sous le terme « IA + blockchain » ne ferait que masquer les différences réelles entre les sous-secteurs. Nous devons effectuer une analyse rigoureuse du côté de la demande : quel problème chaque sous-secteur vise-t-il ? Les solutions natives de la blockchain offrent-elles des alternatives véritablement différenciées ?

Quatre sous-secteurs

Puissance de calcul décentralisée

Le marché actuel du cloud dépend fortement de quelques grandes entreprises technologiques qui contrôlent les ressources de calcul. L'acquisition de GPU haute performance est difficile et coûteuse, et les startups d'IA et les instituts de recherche incapables de construire de grandes infrastructures font face à des barrières d'entrée élevées.

Les plateformes centralisées privilégient les grands clients, et la vaste puissance de calcul GPU inutilisée sur le marché manque de canaux neutres pour être allouée.

La puissance de calcul décentralisée résout les problèmes de concentration des ressources et d'inefficacité selon deux modes. Le modèle d'économie de partage agrège les ressources GPU inutilisées des particuliers et des petits centres de données, construit un réseau de calcul unifié, contourne le monopole des géants de la technologie et crée un système d'offre élastique.

Le modèle de calcul distribué permet aux utilisateurs de louer de la puissance de calcul à l'échelle mondiale, sans dépendre du matériel d'un seul fournisseur de services, améliorant ainsi l'utilisation du matériel inactif et abaissant le seuil d'accès à la puissance de calcul haute performance.

Stockage décentralisé

Le système de stockage de données existant est presque entièrement dépendant des fournisseurs de services cloud centralisés comme Google et Meta. Une fois les données téléchargées, la propriété réelle des données est transférée à la plateforme. Les données d'entraînement de l'IA sont monopolisées à long terme par les géants. Parallèlement, l'architecture centralisée comporte des risques opérationnels : les changements de politique, les interruptions de service et les pannes de plateforme peuvent entraîner l'inaccessibilité, voire la perte permanente des données.

Le stockage décentralisé résout ces problèmes structurels de deux manières. Le modèle d'économie de partage, représenté par Filecoin et Arweave, regroupe l'espace de stockage inactif de divers participants en un réseau capable de remplacer le cloud centralisé actuel.

Le modèle de stockage permanent sauvegarde les données en plusieurs exemplaires sur des nœuds distribués, insensible à l'état opérationnel d'un seul serveur, réduisant ainsi la dépendance à une plateforme unique.

Marché des données en chaîne

La recherche et le développement en IA nécessitent d'énormes quantités de données d'entraînement, mais le marché actuel de la circulation des données est très fermé. Hugging Face et les principaux fournisseurs de cloud monopolisent les revenus et le pouvoir de fixation des prix. Les créateurs de données reçoivent peu de bénéfices, et les mécanismes d'incitation à la contribution des données manquent de transparence.

Le marché en chaîne utilise des contrats intelligents pour éliminer les intermédiaires et établir des règles de transaction transparentes. Dans le modèle de transaction directe d'Ocean Protocol, les propriétaires de données et les développeurs d'IA effectuent des transactions directement via des contrats intelligents, et les récompenses sont distribuées de manière transparente. Dans le modèle de récompense de contribution de Grass, les particuliers connectent leur bande passante inutilisée à la collecte de données d'IA et reçoivent des récompenses en fonction de la valeur de leur contribution.

Vérification de l'inférence de modèle et protection de la vie privée

L'IA traditionnelle est un système en boîte noire : il est impossible de vérifier de l'extérieur si les calculs du modèle sont conformes ou si les données sensibles des utilisateurs sont traitées de manière sécurisée.

Le Machine Learning à connaissance nulle (ZKML) ajoute un mécanisme de validation cryptographique au niveau de l'inférence de l'IA, réalisant à la fois la protection de la vie privée et la traçabilité de l'audit. Le calcul du modèle est toujours effectué hors chaîne, mais un certificat cryptographique est généré pendant le calcul, prouvant que l'ensemble du processus respecte strictement les règles prédéfinies.

Cette preuve est enregistrée sur la chaîne, et non les données sous-jacentes. Par exemple, dans le scénario de remboursement automatique des assurances médicales, l'hôpital télécharge uniquement le certificat de conformité des calculs de l'IA, sans avoir à télécharger l'intégralité du dossier médical du patient ; la compagnie d'assurance vérifie l'authenticité du certificat pour effectuer le remboursement, sans jamais accéder aux données médicales privées originales.

Cadre d'agents IA

Les agents IA deviennent progressivement le cœur du flux et de la création de valeur, passant d'outils à des entités économiques autonomes. Le système financier actuel est conçu en fonction du comportement de consommation humain et n'est naturellement pas adapté aux scénarios de paiement dominés par les machines.

L'économie des agents nécessite des transactions de faible valeur à haute fréquence en millisecondes et un règlement en temps réel transfrontalier, ce que l'infrastructure financière traditionnelle a du mal à supporter.

L'infrastructure des agents sur chaîne résout ce problème par deux mécanismes. Le mécanisme d'exécution et de contrôle autonome attribue un portefeuille et une identité uniques à l'agent IA, lui permettant de signer directement des transactions, avec des limites de dépenses configurables et des mesures de sécurité pour prévenir les comportements imprévus.

Le mécanisme de règlement basé sur un protocole utilise des protocoles de paiement en stablecoins (par exemple x402) pour régler en temps réel les micro-transactions et les paiements à haute fréquence, contournant les conversions de devises et les processus d'approbation.

Différences entre blockchain + IA et la chaîne industrielle traditionnelle de l'IA

La logique de capital de la chaîne industrielle traditionnelle de l'IA tourne autour de « briser les goulots d'étranglement du développement ». À mesure que la demande d'IA augmente, la mémoire vidéo, l'électricité et la bande passante de transmission de données deviennent des goulets d'étranglement. Les entreprises capables de résoudre rapidement ces problèmes (comme les fabricants de mémoire à large bande passante et les entreprises d'infrastructure électrique) reçoivent d'énormes financements et une augmentation de leur capitalisation boursière. Le marché est prêt à payer cher pour des solutions qui éliminent les goulots d'étranglement de croissance.

Les projets blockchain + IA ciblent effectivement des problèmes réels de l'industrie, mais n'ont jamais réussi à obtenir une attention comparable du marché. Si ces problèmes étaient vraiment urgents, le marché aurait déjà vu une transformation à grande échelle.

Même si des secteurs comme la puissance de calcul décentralisée et les droits de propriété des données ont une valeur raisonnable, ils ont du mal à attirer les capitaux traditionnels. Le problème central réside dans le décalage entre l'offre technologique et les besoins des acheteurs détenant des fonds.

L'industrie de l'IA évolue rapidement ; les acheteurs (principalement les grandes entreprises technologiques et les clients entreprises) investissent massivement dans des solutions qui peuvent résoudre le plus rapidement leurs goulots d'étranglement opérationnels actuels. Ils ne perdent pas de temps à évaluer des infrastructures non éprouvées. Leurs priorités sont les performances de calcul, la fiabilité de l'infrastructure et un retour sur investissement mesurable.

Par exemple : lorsque la vitesse de transfert des données devient un goulot d'étranglement pour l'entraînement des modèles, des fonds massifs affluent vers les infrastructures en fibre optique pour remplacer le cuivre. Lorsque la bande passante mémoire devient la contrainte principale, SK Hynix et Samsung Electronics ont résolu le problème en fournissant de la mémoire à large bande passante, gagnant ainsi une renommée mondiale. Ce modèle est constant : le capital suit les entreprises qui peuvent éliminer les facteurs limitants et stimuler le progrès.

Le problème fondamental de la blockchain + IA est un mauvais positionnement. Les entreprises disposant de budgets importants ne recherchent que des améliorations de performances à court terme et des réductions de coûts ; tandis que les projets blockchain IA se concentrent sur des questions à long terme que les entreprises considèrent comme secondaires et éloignées. La vision technologique de l'offre ne correspond pas aux besoins opérationnels immédiats de la demande.

La vision technologique de l'offre ne correspond pas aux besoins opérationnels immédiats de la demande.

Technologie insuffisante

De nombreux projets prouvent le potentiel et la conception de l'infrastructure décentralisée par des benchmarks, mais n'ont pas réalisé de percée technologique disruptive suffisante pour ébranler les fournisseurs de cloud centralisés bien établis (AWS, GCP, etc.).

Les plateformes cloud centralisées disposent déjà de fonds massifs et d'infrastructures matures. Pour conquérir des parts de marché, une nouvelle technologie doit offrir des performances écrasantes qui justifient le coût du changement pour les entreprises. Apple est passé des puces Intel à ses propres puces M1, prenant un risque considérable de plantage logiciel, mais la décision a été soutenue par un triple gain d'efficacité énergétique, suffisant pour couvrir le coût de la transition.

Actuellement, la blockchain + IA ne peut pas offrir aux clients entreprises ayant besoin de synchronisation de données au niveau du pétaoctet et d'une latence ultra-faible une logique de retour sur investissement suffisamment convaincante pour qu'ils acceptent le risque de migration.

Déséquilibre structurel entre l'offre et la demande

Certains projets de puissance de calcul décentralisée proposent des accords de niveau de service pour réduire les risques des entreprises, mais celles-ci restent en attente. La racine du problème n'est pas dans le contrat, mais dans la structure sous-jacente : les principaux fournisseurs de cloud peuvent offrir des salles isolées dédiées ; les réseaux blockchain dépendent de nœuds dispersés et anonymes pour fournir la puissance de calcul.

Si un nœud tombe en panne, interrompant un entraînement de modèle valant des centaines de millions, les remboursements en jetons ou en espèces ne peuvent pas compenser le temps perdu et les opportunités commerciales. Dans une industrie hautement compétitive, la stabilité du système est une ligne rouge non négociable. Même avec des outils de couverture des risques, les entreprises n'ont aucune incitation à assumer l'incertitude inhérente aux réseaux décentralisés.

Marché pas encore mûr

Les cadres d'agents blockchain sont conçus pour un écosystème mature de coopération autonome entre plusieurs agents, mais le marché dominant est loin d'atteindre cette vision.

Bien que Microsoft, Salesforce et d'autres accélèrent le déploiement d'agents IA, ils se concentrent actuellement sur l'automatisation des processus internes au réseau. Les infrastructures développées par les projets blockchain servent la prochaine étape : des agents autonomes fonctionnant sur des réseaux externes interentreprises. La grande majorité des entreprises peinent encore à stabiliser leurs systèmes IA actuels et à mesurer leur retour sur investissement. La coopération multi-agents sur les réseaux n'est pas du tout dans la liste des priorités de planification des infrastructures d'entreprise.

À ce stade, la faible demande est un problème de cycle de développement, non un défaut technologique. L'infrastructure d'agents blockchain est mieux positionnée comme un investissement à long terme pour l'économie future des agents, plutôt qu'une activité de monétisation à court terme.

Réglementation

Les preuves à connaissance nulle et les technologies de chiffrement de la vie privée sont des solutions centrales pour construire une IA fiable, mais au début de la généralisation de l'IA, les entreprises ont très peu de demande proactive pour déployer des infrastructures de confidentialité. Il est difficile de compter sur les entreprises pour pousser volontairement à une adoption à grande échelle ; la demande de l'industrie sera probablement générée par les normes réglementaires, la technologie étant ensuite déployée pour répondre aux exigences de conformité.

Les réglementations mondiales telles que l'AI Act de l'UE, en s'affinant continuellement, apportent des avantages à ce secteur. Lorsque la traçabilité des données et la sécurité des données deviendront des exigences légales strictes, la capacité de vérification de la blockchain passera d'une fonction optionnelle à une exigence de conformité indispensable pour les entreprises déployant l'IA.

L'amélioration de la réglementation n'est pas une contrainte pour l'industrie, mais un catalyseur pour la formation du marché. Des réglementations claires réduisent l'incertitude de l'industrie et ouvrent une voie stable pour l'adoption de la blockchain + IA sur le marché institutionnel.

Absence de cas de référence

La combinaison de multiples contradictions structurelles engendre l'obstacle le plus fondamental : l'absence de cas de référence à grande échelle prouvant la valeur commerciale. L'industrie traditionnelle de l'IA a connu une boucle de croissance grâce à ChatGPT, un produit phare visible par tous, attirant des capitaux massifs et des talents en continu.

Le secteur blockchain + IA n'a pas encore connu de cas de correspondance produit-marché de cette ampleur. À l'exception d'un engouement précoce dans les communautés, aucun projet n'a pénétré les scénarios de production des entreprises ou de consommation quotidienne du grand public, ne parvenant pas à attirer l'attention des capitaux institutionnels traditionnels. L'absence de cas de référence est le plus grand obstacle qui dissuade les capitaux institutionnels conservateurs et retarde la généralisation de l'industrie.

La blockchain + IA a-t-elle une valeur à long terme ?

Au-delà de l'engouement du marché à court terme, la blockchain + IA n'a pas encore trouvé sa place dans la chaîne industrielle principale de l'IA, mais cela ne signifie pas que la combinaison des deux est sans valeur.

La raison principale de la baisse d'intérêt pour ce secteur n'est pas une contradiction logique dans la combinaison technologique, mais un décalage entre les besoins matures de l'industrie et la direction de l'offre technologique dans chaque sous-secteur.

Les demandes fondamentales de l'industrie traditionnelle de l'IA sont très claires : amélioration des performances à court terme, optimisation des coûts, stabilité extrême de l'infrastructure ; tandis que la grande majorité des solutions blockchain IA se concentrent sur la propriété des données, la transparence des calculs et la décentralisation.

Ce ne sont pas des goulots d'étranglement que l'industrie doit résoudre de toute urgence. Leur mise en œuvre implique souvent un sacrifice de performances, et le rapport coût-bénéfice a du mal à convaincre les entreprises.

Avant l'essor de l'IA, les entreprises d'infrastructure électrique étaient généralement classées comme matures et à croissance lente. La demande d'électricité générée par les centres de données a changé cette donne, attirant une attention massive du marché. L'indifférence actuelle envers la blockchain IA pourrait refléter un effet de retard similaire : la valeur de l'infrastructure n'est pas encore pleinement visible avant l'émergence d'un nouveau paradigme.

Pendant cette période de transition, il est important de voir comment l'industrie répond aux besoins réels du marché.

La voie à suivre se divise en deux directions : 1) s'adapter activement aux normes de la chaîne industrielle IA mature, en comblant les lacunes de performance à court terme ; 2) maintenir la trajectoire technique actuelle, en continuant à développer l'infrastructure à long terme adaptée à la prochaine génération de déploiement massif de l'IA.

La direction finale de la blockchain + IA dépendra de laquelle de ces deux voies correspondra aux besoins réels du marché à l'avenir.