Dans cet article, nous explorerons les opportunités de collaboration entre les Cryptoactifs et l'IA grand public. L'article est divisé en trois parties :
Pourquoi choisir Cryptoactifs x IA grand public ?
Aperçu de l'IA grand public traditionnelle
Cryptoactifs x opportunités en matière d'IA grand public
Pourquoi choisir Cryptoactifs x IA grand public ?
Au cours de la dernière année, la combinaison de l'IA et des cryptoactifs est devenue un sujet chaud suivi par les consommateurs, stimulant le lancement de nombreux nouveaux projets. La plupart des suiveurs et des fonds ont afflué vers les infrastructures d'IA, telles que la capacité de calcul, la formation, le raisonnement, les modèles intelligents et les infrastructures de données.
Bien que ces projets soient ambitieux et puissent entraîner des résultats à grande échelle, la technologie n'est pas encore suffisamment mature pour être largement appliquée, et une commercialisation à court terme est peu probable. Cela laisse un vide sur le marché au niveau des consommateurs, ce qui nécessite des applications technologiques plus directement impactantes.
L'IA grand public fait référence aux produits d'intelligence artificielle conçus pour les utilisateurs ordinaires, plutôt que pour les entreprises ou les applications métier spécifiques. Ces produits comprennent des assistants généraux, des systèmes de recommandation, des outils de création et des logiciels de création alimentés par l'IA. Avec le développement rapide de la technologie de l'IA, les applications grand public deviennent plus intuitives, personnalisées et faciles à utiliser pour les utilisateurs ordinaires.
Les applications d'IA grand public populaires actuelles
Contrairement à l'IA d'entreprise qui nécessite des résultats précis et certains, l'IA grand public se concentre davantage sur la flexibilité, la créativité et l'adaptabilité, des domaines dans lesquels l'IA excelle.
Bien qu'il soit encore à un stade précoce, la combinaison de cryptomonnaie et d'IA grand public est très attrayante. Il est rare de voir deux technologies évoluer en même temps. Par conséquent, ce domaine mérite d'être exploré en profondeur, même si les résultats sont difficiles à prévoir.
Dans le domaine des cryptoactifs, il est urgent de disposer de plus d'applications orientées vers les consommateurs, afin de fournir un moyen novateur et attractif d'interagir avec sa technologie sous-jacente. Au cours des dix dernières années, les investissements dans la Blockchain ont permis de faire un bond en avant dans l'infrastructure, en offrant des temps de génération de blocs plus rapides, des frais de gas plus bas, une meilleure expérience utilisateur, et ont réussi à surmonter de nombreux obstacles à l'entrée que nous avons rencontrés il y a quelques années.
Il vous suffit d'essayer des applications comme Moonshot pour acheter instantanément des jetons Meme via Apple Pay et ressentir les avancées de l'industrie. Cependant, il manque encore des fondateurs et des développeurs prêts à résoudre les problèmes intéressants des consommateurs en matière de cryptoactifs.
Pendant ce temps, l'IA grand public est prête à entrer sur le marché, offrant aux développeurs une excellente opportunité de combiner ces deux technologies pour construire des applications qui façonnent notre interaction avec les actifs numériques et les systèmes intelligents de synthèse, ainsi que notre possession et participation.
Aperçu du marché traditionnel de l'IA grand public
Tout d'abord, nous utiliserons deux ressources pour nous aider à comprendre les derniers développements dans le domaine de l'IA grand public traditionnelle (non cryptée) :
Le produit de consommation le plus élevé en trafic Internet, troisième édition, par a16z
Le projet d'incubation d'entreprise lancé par Y Combinator à l'hiver 2024
Les applications de consommation les plus populaires en termes de trafic Internet selon a16z
Le rapport a16z vise à classer tous les six mois les produits grand public AI les plus visités en examinant les données de trafic réseau.
En analysant ces données, ils peuvent identifier les tendances de la façon dont les consommateurs utilisent activement la technologie d'IA grand public, quelles catégories gagnent en suivi, quelles catégories sont en déclin et quels projets sont les gagnants précoces dans chaque catégorie.
Voici les 100 premiers produits de consommation AI jusqu'en août 2024, classés par catégories de réseaux et d'applications mobiles.
Il est évident que les outils de génération et d'édition de contenu occupent une position de leader dans l'IA grand public.
Ces applications représentent actuellement 52% des 50 principales applications Web et 36% des 100 principales applications mobiles. Il est à noter que ce type d'application s'étend de la simple texte à l'image, en passant par la vidéo et la musique, élargissant ainsi le potentiel de l'expression créative basée sur l'IA.
Des catégories populaires telles que les assistants universels, les compagnons et les outils de productivité maintiennent une position stable dans le top 100, reflétant une demande continue sur le marché. La troisième édition du rapport a16z a ajouté la catégorie 'Esthétique et rendez-vous', avec trois projets figurant sur la liste.
Il est à noter qu'un projet de chiffrement se démarque également dans la catégorie transversale. Yodayo (maintenant Moescape AI), une application partenaire d'anime, se classe 22e dans le classement des applications Web.
Moescape AI
Comparing a16z's latest report with previous reports, it can be seen that although the core consumer AI category remains stable, about 30% of the top 100 projects are new, highlighting the ongoing evolution of the industry.
Le projet d'incubation d'entreprise lancé par Y Combinator à l'hiver 2024
Ensuite, nous avons examiné un programme d'incubation de startups lancé par Y Combinator à l'hiver 2024 pour identifier de nouveaux projets d'IA grand public et des catégories émergentes qui n'ont peut-être pas encore assez de suivi dans le top 100 du réseau a16z.
Ici, nous espérons que ces informations nous aideront à prédire les tendances en matière d'IA grand public au cours des 6 à 12 prochains mois, bien que l'incertitude persiste quant à la demande réelle de ces produits.
Sur les 235 lots de projets récents, 63% se concentrent sur l'IA, dont 70% sont construits sur la couche d'application. Seulement environ 14% des projets de la couche d'application sont identifiés comme étant destinés aux consommateurs.
Voici notre tentative de classification des projets d'IA grand public.
De même, la génération de contenu reste l'une des catégories les plus populaires parmi les fondateurs, de nouveaux projets élargissant constamment les limites de la créativité.
La dernière cohorte de YC explore des types de contenu avancés similaires à ceux mentionnés dans le rapport a16z, comprenant des récits, la génération de scripts en films, la musique, la vidéo et un contenu axé sur les présentations.
Comme les tendances du rapport a16z, le dernier projet de Y Combinator explore des types de contenu plus avancés, notamment des récits, la génération de scripts à partir de films, de la musique, de la vidéo et de présentations.
Enfin, les catégories telles que les jeux, l'auto-assistance, le marché et les médias en streaming apparaissent dans ce lot, ce qui marque une nouvelle direction, absente dans le rapport de a16z.
Les opportunités de chiffrement et d'IA grand public
Après avoir compris les tendances du marché traditionnel de l'IA grand public, nous nous tournons vers l'IA grand public chiffrement.
Tout d'abord, nous pouvons discuter brièvement de la façon dont l'IA ajoute de la valeur aux produits de chiffrement, ou inversement, comment la technologie de chiffrement bénéficie aux produits d'IA grand public.
Le chiffrement et l'IA offrent chacun une valeur positionnement totalement différente.
On peut dire que ces deux technologies entrent en conflit sur le plan des valeurs dans une certaine mesure - la technologie de chiffrement met l'accent sur la Décentralisation, la vie privée et la propriété individuelle, tandis que l'IA tend à concentrer le pouvoir et le contrôle entre les mains de ceux qui développent et possèdent les modèles les plus avancés.
Avec l'émergence de la Décentralisation et de l'Open Source AI, cette frontière commence à devenir floue.
Dans le contexte des produits de consommation, l'innovation centrale de l'IA réside dans la simulation et l'extension de la créativité humaine en générant du contenu original, en apprenant à partir de vastes ensembles de données, en utilisant des architectures de réseaux neuronaux avancées pour modéliser des relations complexes et produire des sorties de haute qualité.
Les premiers signes indiquent que les applications d'IA ont un fort potentiel de rétention et de monétisation des utilisateurs. Cependant, ils sont également confrontés au soi-disant "problème des visiteurs", c'est-à-dire que le taux de conversion des utilisateurs gratuits en utilisateurs payants est inférieur aux attentes malgré un nombre élevé de visites.
D'un autre côté, la technologie de chiffrement est un espace de conception avec les caractéristiques de la Décentralisation, des incitations économiques chiffrées et une ultra-financiarisation. Il s'agit d'un grand livre distribué, capable de stocker de manière transparente et attribuable la valeur de tout objet numérique.
La technologie de chiffrement se distingue par sa capacité à coordonner les activités, à intégrer l'infrastructure de décentralisation et à créer de nouveaux marchés sans friction. Cependant, en dehors de l'infrastructure financière, la technologie de chiffrement n'a pas encore développé une application grand public attrayante et durable.
L'IA pourrait être un élément clé pour libérer plus largement le potentiel de chiffrement. Une récente étude a montré que l'adoption de l'IA générative se fait à un rythme très rapide, dépassant celui de l'ordinateur personnel et d'Internet - environ 32% des résidents américains utilisent désormais l'IA chaque semaine. Compte tenu de cette rapide évolution, il serait très bénéfique pour les développeurs de technologies de chiffrement grand public de mener des expériences et des innovations en parallèle avec l'application rapide de l'IA.
Nous croyons que les applications de consommation innovantes tireront parti de la puissance de l'IA, du chiffrement, de la décentralisation et des capacités uniques du réseau financé, apportant ainsi un développement révolutionnaire.
Analyse du marché
Dans le domaine de la combinaison de chiffrement et d'IA, il y a encore relativement peu de projets axés sur les consommateurs. Selon nos recherches, il existe environ 28 projets de ce type, mais ce chiffre n'est pas certain.
Dans ce marché Décentralisation AI construit par crowdsourcing, la catégorie des consommateurs ne représente qu'environ 13% du marché total de l'IA Décentralisation, ce qui montre le potentiel de hausse énorme dans ce domaine. En comparaison, environ 60 à 70% des produits de la couche d'application sont dans le marché technologique, dont environ 70 à 80% sont des applications destinées aux consommateurs.
Bien que ce rapport ne couvre qu'une petite partie des projets, nous avons déjà identifié quelques premières observations.
Nous avons résumé quelques idées préliminaires des équipes concernant l'intégration du chiffrement et de l'IA. Ces insights ont été condensés en des cas d'utilisation plus larges, parmi lesquels certains montrent de bonnes perspectives tandis que d'autres pourraient ne pas être durables.
Mécanisme d'incitation : Utiliser la technologie de chiffrement pour inciter et récompenser les utilisateurs pour leurs activités sur la plateforme ou l'application AI. Par exemple, le Token local de Wayfinder est utilisé pour récompenser les agents et les participants créant des chemins de valeur pour les agents AI off-chain. Botto, cet artiste AI autonome, récompense la participation de la communauté à ses créations artistiques en allouant une partie des revenus de la vente de ses œuvres sous forme de jetons $BOTTO.
La financiarisation : la capacité de faire du trading off-chain, de posséder et de générer des revenus à partir d'actifs AI. Par exemple, le protocole Virtuals offre une plateforme où tout le monde peut acheter, posséder une partie d'un agent d'intelligence artificielle et bénéficier des revenus générés par les agents de confiance. La propriété est représentée par des TOKEN.
Vesting de droits d'auteur : permet aux détenteurs de droits de propriété intellectuelle de suivre, de vérifier et de réclamer des redevances sur le bloc off-chain. Par exemple, des projets tels que Oh.xyz génèrent des jetons non fongibles en utilisant la technologie de chiffrement pour créer des jumeaux numériques qui vérifient l'authenticité du contenu et réclament des redevances à l'avenir.
Économie intégrée ou dans le jeu : utiliser Cryptoactifs comme monnaie dans les applications ou les jeux. Par exemple, les jeux tels que Parallel et Today auront un système économique intégré dans le jeu, où les joueurs et leurs agents d'intelligence artificielle peuvent échanger des ressources en utilisant leurs jetons respectifs.
Décentralisation: Réalisation de la Décentralisation de réseau, de service et de modèle. Par exemple, BitMind est un sous-réseau sur le réseau Bittensor et construit le premier système de détection de faux Depth décentralisé. Grâce à Bittensor, ils peuvent encourager la concurrence ouverte entre les développeurs d'IA pour développer ensemble le meilleur modèle de détection de faux Depth.
Résistance à l'examen : lever les restrictions sur la création de contenu AI génératif. Par exemple, Venice est un assistant AI génératif privé et non autorisé construit sur le réseau d'agents intelligents généraux Décentralisation Morpheus. Contrairement aux assistants AI traditionnels, Venice n'est pas soumis à un examen AI et ne télécharge pas les conversations des utilisateurs.
Système de membre : utiliser Cryptomonnaie comme moyen d'accéder aux fonctionnalités avancées. Par exemple, le jeton de l'écosystème MyShell a plusieurs utilisations, dont l'une est de fournir aux détenteurs l'accès aux fonctionnalités avancées.
Assistant intelligent : Utilisation de l'IA pour simplifier l'interaction entre les gens et la technologie de chiffrement. Par exemple, Wayfinder, Fere AI, Fungi et PAAL AI sont des assistants ou des robots généraux conçus pour l'industrie du chiffrement, visant à simplifier l'expérience de chiffrement des utilisateurs finaux.
Contenu contextuel�������: Utilisation de l'IA pour la contextualisation et la personnalisation du contenu sur le Blocoff-chain. Par exemple, Unofficial pr��voit de construire un moteur de d��couverte sociale off-chain sur Farcaster en utilisant zkTLS et RAG.
Après avoir analysé le marché actuel du chiffrement et de l'IA grand public, y compris les applications du chiffrement et de l'IA, ainsi que l'état des catégories établies et émergentes de l'IA grand public traditionnelle, la prochaine partie explorera les espaces de conception les plus prometteurs de ce domaine de convergence.
Jeux et agents/intelligents compagnons
Les jeux et les compagnons / partenaires intelligents sont les deux domaines les plus populaires pour les entrepreneurs dans ce domaine croisé, car ils offrent un environnement idéal pour l'expérimentation de la technologie AI et de chiffrement.
Les jeux et les agents intelligents fonctionnent généralement dans des mondes fictifs, principalement dans le but de divertir les consommateurs. Les résultats ne doivent donc pas être décisifs et ont peu d'impact sur la vie réelle. Cela crée donc d'excellentes conditions pour les expérimentations.
L'environnement de jeu de Today
Actuellement, des jeux tels que Parallel Colony et Today intègrent l'IA en tant qu'expérience centrale du produit, c'est-à-dire que les personnages non joueurs (PNJ) d'IA dans le jeu se comportent comme de vraies personnes, avec autonomie et capacité de dialogue.
La technologie de chiffrement est utilisée comme infrastructure financière pour les paiements en jeu, les paiements entre intelligences artificielles ou pour débloquer les droits de propriété des personnages.
La clé est que cette nouvelle économie numérique offre un avantage concurrentiel par rapport à de nombreux jeux IA à venir pour ces jeux de chiffrement.
L'IA est une technologie révolutionnaire, sans aucun doute, elle devient un élément clé du développement de jeux et de l'expérience de jeu future - mais nous croyons que les équipes qui ont déjà pris en compte l'économie numérique native lors du développement de jeux IA auront finalement un avantage concurrentiel.
Les intelligences artificielles dans le jeu sont très intéressantes, alors que la technologie de chiffrement a introduit pour la première fois un système simulant l'expérience économique humaine dans le jeu. Les PNJ du jeu ne peuvent pas ouvrir de compte bancaire, effectuer des transactions ou prendre de véritables décisions économiques. Cela pourrait entraîner de nombreux comportements et opportunités inédits.
Comme l'a dit Kalos, fondateur de Parallel, sur Twitter :
Cette idée est plus évidente dans l'environnement virtuel actuel, comme dans les jeux.
Le projet de développement d'agents et de compagnons intelligents AI utilise également la technologie de chiffrement AI et comme fondement financier. Cependant, contrairement aux jeux, les agents intelligents opèrent dans un environnement limité, permettant plus d'interactions complexes, mais ayant peu d'impact sur la vie réelle. Actuellement, les agents et les compagnons intelligents sont principalement limités à des relations un à un ou un à plusieurs.
Par exemple, avec MyShell, Virtuals Protocol ou MoeMate, les utilisateurs peuvent interagir avec des robots de chat AI via des fonctionnalités de chat ou de voix - cette interaction est limitée aux utilisateurs et aux robots de chat (ou autres médias). Les robots de chat sont des enveloppeurs de grands modèles linguistiques avec des fonctionnalités limitées, qui peuvent être personnalisées par les créateurs de robots, telles que le ton de la communication, l'apparence de l'agent intelligent, etc. Par conséquent, l'interaction des utilisateurs avec ces robots de chat est également limitée en termes de créativité.
Expérience de chatbot Draco Malfoy AI de MoeMate
Bien que similaire à ses concurrents, ai16z adopte une approche Open Source et ascendante pour construire une infrastructure d'agent d'IA sur chaîne, offrant des outils pour les futurs systèmes multi-agents. Vous pouvez consulter les projets connexes sur leur Github.
Dans les domaines du jeu et de l'intelligence artificielle, il existe encore de nombreuses orientations à explorer, telles que l'expérience d'interaction multi-agents ou les modes de jeu infinis. Bien que l'expérience des consommateurs impliquant l'interaction entre plusieurs agents IA et des humains soit complexe, elle pourrait apporter une expérience plus dynamique et attrayante, ainsi qu'un système économique de chiffrement plus complexe. Ces aspects n'ont pas encore été suffisamment explorés en dehors de l'environnement du jeu.
Nous croyons toujours que c'est l'un des domaines de construction les plus prometteurs pour les entrepreneurs, et nous sommes impatients de voir son développement futur.
Assistant universel et génération de contenu
Les assistants virtuels et les outils de génération de contenu dominent le marché traditionnel de l'IA grand public. Cependant, en raison de la concurrence féroce et des coûts élevés d'entrée sur ce marché, cela explique pourquoi ces catégories sont moins représentées sur le marché du chiffrement et occupent une position dominante sur le marché traditionnel de l'IA.
Malgré cela, la demande pour ces outils reste forte, ils restent en tête de l'analyse du trafic réseau de a16z. Pour les entrepreneurs situés à l'intersection du chiffrement et de l'IA, ces catégories restent prometteuses, en particulier pour les produits conçus spécifiquement pour les utilisateurs de chiffrement. En se concentrant sur les besoins spécifiques du chiffrement, il est possible de créer une valeur unique sans concurrencer directement le marché traditionnel.
Voici quelques exemples :
Assistant de chiffrement alimenté par l'IA : Le domaine de chiffrement est généralement considéré comme difficile à naviguer. Il y a beaucoup d'obstacles à surmonter que ce soit pour l'achat ou l'échange de TOKEN off-chain, ou pour répondre aux exigences de participation à des jeux ou à des activités sociales.
Êtes-vous sur le bon réseau ? Comment changer de réseau ? Avez-vous le bon TOKEN Gas ? Comment transférer des fonds sur le bon réseau ?
Pour les Débutant, la courbe d'apprentissage est très raide. Même pour ceux qui sont familiers avec la technologie de chiffrement, ces tâches peuvent prendre du temps.
Malgré les efforts considérables de l'industrie jusqu'à présent dans l'abstraction de compte, la conception d'intentions et d'autres améliorations UI/UX, l'IA est plus susceptible d'intégrer ces avancées et de stimuler le changement. Des équipes telles que Wayfinder, Fungi, PAAL AI et Fere AI explorent déjà des solutions, bien qu'elles n'aient pas encore suscité une attractivité significative sur le marché, laissant ainsi place à une concurrence et une spécialisation accrues.
La première exploration de l'assistant de chiffrement de Wayfinder
Les besoins des développeurs Solidity expérimentés peuvent être très différents de ceux des débutants. Nous pensons que les équipes qui se concentrent sur des groupes d'utilisateurs spécifiques (en personnalisant complètement l'expérience pour ce groupe), offrent une expérience utilisateur raffinée (en utilisant les derniers développements en matière d'abstraction de compte et de conception intentionnelle) et fournissent des services personnalisés (basés sur l'historique des activités off-chain des utilisateurs) ont plus de chances de réussir.
Génération d'actifs pilotée par l'IA : dans le domaine du chiffrement, la génération de contenu peut être considérée comme la génération d'actifs. À travers les normes ERC20, ERC721, ERC1155 et autres, il est possible de générer des actifs presque illimités. Tout comme Midjourney et DALL-E génèrent des images ou que SUNO crée de la musique, l'IA peut jouer un rôle important dans la génération d'actifs de chiffrement.
Par exemple, le jeton $GOAT de Truth Terminal, l'agent de déploiement d'actifs de Wayfinder, le marché de génération d'actifs gamifiés en cours de développement par Swan et le tableau de bord d'agents AI de Virtuals Protocol sont tous des exemples précoces de chiffrement d'actifs pilotés par AI.
Il y a une vidéo de démonstration ici qui montre comment créer des actifs avec Wayfinder.
En plus de générer des actifs, l'IA peut également façonner le récit, promouvoir les actifs et leur donner une «voix». Pour des types d'actifs spécifiques tels que les memecoins (qui n'ont aucune dépendance externe), l'IA peut simplifier efficacement tout le processus de développement d'actifs.
Dans un monde où un agent d'intelligence artificielle peut générer de manière transparente des actifs de chiffrement illimités, les opportunités pour les développeurs résident dans la reconnaissance des directions de valeur et d'attention potentielles. Par exemple, le protocole Virtuals estime que la spéculation se tournera vers le niveau des créateurs, permettant aux consommateurs de spéculer sur la capacité des agents d'intelligence artificielle à attirer l'attention et à créer des actifs intéressants.
Nous sommes actuellement au début d'une nouvelle réalité émergente, dans laquelle l'IA peut générer une valeur financière réelle sous forme de chiffrement, à laquelle les gens peuvent profiter et spéculer. Bien que l'avenir de ce développement soit difficile à prévoir, il y a de nombreux domaines expérimentaux intéressants à suivre de près.
Autres domaines
Au carrefour de la technologie de chiffrement et de l'IA des consommateurs, de nombreux domaines restent à explorer. Avec les progrès rapides de l'IA, ces domaines pourraient rapidement s'étendre et évoluer. Bien que certains domaines puissent avoir une durée de vie plus courte et que les domaines adaptés à la combinaison avec la technologie de chiffrement soient rares, il reste un espace expérimental suffisant - nous vous souhaitons la bienvenue !
Une façon de penser consiste à envisager des versions de chiffrement de certains projets d'IA traditionnels pour les consommateurs, qui ne sont généralement pas associés à la technologie de chiffrement. Par exemple, nous avons appliqué la technologie de chiffrement à deux catégories de la liste a16z et YC, et en avons ajouté une supplémentaire.
La technologie éducative (Edtech) est une catégorie d'IA grand public populaire qui peut bénéficier de la technologie de chiffrement à différents niveaux de la pile technologique. L'éducation couvre la région, le sujet, la langue, le niveau d'éducation et les méthodes d'enseignement. Plutôt que d'adopter une approche centralisée, la technologie éducative pourrait bénéficier du développement Open Source de contributeurs mondiaux. Dans ce cas, un sous-réseau axé sur la technologie éducative sur Bittensor peut aider à construire ces modèles.
La technologie de chiffrement peut également être appliquée dans le domaine des incitations des applications de technologie éducative. Au-delà des stratégies de gamification traditionnelles telles que les séries de victoires quotidiennes de Duolingo, les enseignants et les élèves peuvent être récompensés des deux côtés de l'offre et de la demande grâce à la technologie de chiffrement.
Dans le domaine de l'auto-assistance, la technologie de chiffrement pourrait être attrayante en termes de propriété des données et de monétisation. En raison des coûts, de la stigmatisation, du manque de sensibilisation et de pénurie de professionnels, les services de santé mentale restent difficiles d'accès. Des projets tels que Sonia et Maia (de récents projets d'incubation de Y Combinator) montrent les prémices de solutions abordables de thérapeutes pilotées par l'IA. Traditionnellement, les notes des thérapeutes sont souvent stockées dans des dossiers physiques ou numériques au bureau, rendant les données difficilement accessibles. Cependant, avec l'émergence de thérapeutes pilotés par l'IA, les données peuvent être stockées en toute confidentialité en ligne, débloquant de nouveaux scénarios d'application à partir de vos données de santé mentale.
Imaginez si vous pouviez réellement posséder les données de vos séances de thérapie par l’IA. Vous pouvez choisir de les garder privées, de les monétiser ou de contribuer de manière anonyme à un réseau de données de santé pour soutenir des recherches significatives. Les projets natifs du chiffrement comme Vana permettent cela au niveau du réseau, en donnant aux gens le contrôle de leurs données.
Dans le domaine du divertissement, des projets tels que Unlonely essaient de proposer des diffusions en direct chiffrées, permettant aux utilisateurs de spéculer et d'influencer le résultat de la diffusion en utilisant des jetons sur la plateforme de trading. Pour l'instant, ce modèle est limité aux événements réels, mais il pourrait également s'étendre à du contenu généré par une IA à l'avenir. Cela permettrait une diffusion en direct 24h/24, et les utilisateurs pourraient contrôler le récit de la diffusion dans une plus grande mesure. MineTard AI est un exemple récent précoce. Il s'agit d'un agent d'IA qui diffuse Minecraft en direct sur la plateforme Kick, et les utilisateurs qui détiennent des $MTard peuvent influencer l'agent intelligent.
L'année dernière, une tendance virale est apparue sur TikTok, où les créateurs se font passer pour des PNJ et effectuent des actions spécifiques en fonction des 'cadeaux' qu'ils reçoivent. Bien que ce type de contenu soit de courte durée, il montre clairement l'intérêt des consommateurs pour une expérience de diffusion en direct interactive. Avec les progrès de la technologie des PNJ alimentée par l'IA, des interactions similaires et ludiques pourraient convenir à la diffusion en direct native, où les PNJ IA peuvent répondre en temps réel aux entrées des utilisateurs.
Ce ne sont que des idées préliminaires sur la façon d'appliquer le chiffrement et l'IA aux applications grand public. Il y a beaucoup d'autres idées qui ne sont pas mentionnées dans ce rapport, et nous prévoyons l'émergence de plus d'applications novatrices à mesure que l'industrie évolue rapidement.
Conclusion
Comme vous l'avez probablement remarqué, nous sommes très enthousiastes à l'égard de l'intersection entre le chiffrement et l'IA des consommateurs. Les projets développés dans ce domaine ne représentent qu'une petite partie du potentiel actuel.
Avec la maturité synchronisée de ces deux technologies, les entrepreneurs ont une opportunité unique de créer une nouvelle vague d'applications de consommation qui pourraient changer radicalement notre façon d'interagir avec les actifs numériques et l'intelligence synthétique.
Nous encourageons ceux qui innovent dans ce domaine à continuer de repousser les limites et à explorer les applications non traditionnelles de ces technologies. Nous espérons que cet article sera une ressource utile pour ceux qui commencent ce voyage.
Si vous êtes un créateur travaillant à ce carrefour de développement, nous aimerions beaucoup échanger avec vous !
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Quels projets et directions valent la peine de suivre lorsque les applications d'IA grand public rencontrent le chiffrement ?
Auteur: Karen Shen
Compilation: DeepTide TechFlow
Dans cet article, nous explorerons les opportunités de collaboration entre les Cryptoactifs et l'IA grand public. L'article est divisé en trois parties :
Pourquoi choisir Cryptoactifs x IA grand public ?
Aperçu de l'IA grand public traditionnelle
Cryptoactifs x opportunités en matière d'IA grand public
Pourquoi choisir Cryptoactifs x IA grand public ?
Au cours de la dernière année, la combinaison de l'IA et des cryptoactifs est devenue un sujet chaud suivi par les consommateurs, stimulant le lancement de nombreux nouveaux projets. La plupart des suiveurs et des fonds ont afflué vers les infrastructures d'IA, telles que la capacité de calcul, la formation, le raisonnement, les modèles intelligents et les infrastructures de données.
Bien que ces projets soient ambitieux et puissent entraîner des résultats à grande échelle, la technologie n'est pas encore suffisamment mature pour être largement appliquée, et une commercialisation à court terme est peu probable. Cela laisse un vide sur le marché au niveau des consommateurs, ce qui nécessite des applications technologiques plus directement impactantes.
L'IA grand public fait référence aux produits d'intelligence artificielle conçus pour les utilisateurs ordinaires, plutôt que pour les entreprises ou les applications métier spécifiques. Ces produits comprennent des assistants généraux, des systèmes de recommandation, des outils de création et des logiciels de création alimentés par l'IA. Avec le développement rapide de la technologie de l'IA, les applications grand public deviennent plus intuitives, personnalisées et faciles à utiliser pour les utilisateurs ordinaires.
Les applications d'IA grand public populaires actuelles
Contrairement à l'IA d'entreprise qui nécessite des résultats précis et certains, l'IA grand public se concentre davantage sur la flexibilité, la créativité et l'adaptabilité, des domaines dans lesquels l'IA excelle.
Bien qu'il soit encore à un stade précoce, la combinaison de cryptomonnaie et d'IA grand public est très attrayante. Il est rare de voir deux technologies évoluer en même temps. Par conséquent, ce domaine mérite d'être exploré en profondeur, même si les résultats sont difficiles à prévoir.
Dans le domaine des cryptoactifs, il est urgent de disposer de plus d'applications orientées vers les consommateurs, afin de fournir un moyen novateur et attractif d'interagir avec sa technologie sous-jacente. Au cours des dix dernières années, les investissements dans la Blockchain ont permis de faire un bond en avant dans l'infrastructure, en offrant des temps de génération de blocs plus rapides, des frais de gas plus bas, une meilleure expérience utilisateur, et ont réussi à surmonter de nombreux obstacles à l'entrée que nous avons rencontrés il y a quelques années.
Il vous suffit d'essayer des applications comme Moonshot pour acheter instantanément des jetons Meme via Apple Pay et ressentir les avancées de l'industrie. Cependant, il manque encore des fondateurs et des développeurs prêts à résoudre les problèmes intéressants des consommateurs en matière de cryptoactifs.
Pendant ce temps, l'IA grand public est prête à entrer sur le marché, offrant aux développeurs une excellente opportunité de combiner ces deux technologies pour construire des applications qui façonnent notre interaction avec les actifs numériques et les systèmes intelligents de synthèse, ainsi que notre possession et participation.
Aperçu du marché traditionnel de l'IA grand public
Tout d'abord, nous utiliserons deux ressources pour nous aider à comprendre les derniers développements dans le domaine de l'IA grand public traditionnelle (non cryptée) :
Le produit de consommation le plus élevé en trafic Internet, troisième édition, par a16z
Le projet d'incubation d'entreprise lancé par Y Combinator à l'hiver 2024
Les applications de consommation les plus populaires en termes de trafic Internet selon a16z
Le rapport a16z vise à classer tous les six mois les produits grand public AI les plus visités en examinant les données de trafic réseau.
En analysant ces données, ils peuvent identifier les tendances de la façon dont les consommateurs utilisent activement la technologie d'IA grand public, quelles catégories gagnent en suivi, quelles catégories sont en déclin et quels projets sont les gagnants précoces dans chaque catégorie.
Voici les 100 premiers produits de consommation AI jusqu'en août 2024, classés par catégories de réseaux et d'applications mobiles.
Il est évident que les outils de génération et d'édition de contenu occupent une position de leader dans l'IA grand public.
Ces applications représentent actuellement 52% des 50 principales applications Web et 36% des 100 principales applications mobiles. Il est à noter que ce type d'application s'étend de la simple texte à l'image, en passant par la vidéo et la musique, élargissant ainsi le potentiel de l'expression créative basée sur l'IA.
Des catégories populaires telles que les assistants universels, les compagnons et les outils de productivité maintiennent une position stable dans le top 100, reflétant une demande continue sur le marché. La troisième édition du rapport a16z a ajouté la catégorie 'Esthétique et rendez-vous', avec trois projets figurant sur la liste.
Il est à noter qu'un projet de chiffrement se démarque également dans la catégorie transversale. Yodayo (maintenant Moescape AI), une application partenaire d'anime, se classe 22e dans le classement des applications Web.
Moescape AI
Comparing a16z's latest report with previous reports, it can be seen that although the core consumer AI category remains stable, about 30% of the top 100 projects are new, highlighting the ongoing evolution of the industry.
Le projet d'incubation d'entreprise lancé par Y Combinator à l'hiver 2024
Ensuite, nous avons examiné un programme d'incubation de startups lancé par Y Combinator à l'hiver 2024 pour identifier de nouveaux projets d'IA grand public et des catégories émergentes qui n'ont peut-être pas encore assez de suivi dans le top 100 du réseau a16z.
Ici, nous espérons que ces informations nous aideront à prédire les tendances en matière d'IA grand public au cours des 6 à 12 prochains mois, bien que l'incertitude persiste quant à la demande réelle de ces produits.
Sur les 235 lots de projets récents, 63% se concentrent sur l'IA, dont 70% sont construits sur la couche d'application. Seulement environ 14% des projets de la couche d'application sont identifiés comme étant destinés aux consommateurs.
Voici notre tentative de classification des projets d'IA grand public.
De même, la génération de contenu reste l'une des catégories les plus populaires parmi les fondateurs, de nouveaux projets élargissant constamment les limites de la créativité.
La dernière cohorte de YC explore des types de contenu avancés similaires à ceux mentionnés dans le rapport a16z, comprenant des récits, la génération de scripts en films, la musique, la vidéo et un contenu axé sur les présentations.
Comme les tendances du rapport a16z, le dernier projet de Y Combinator explore des types de contenu plus avancés, notamment des récits, la génération de scripts à partir de films, de la musique, de la vidéo et de présentations.
Enfin, les catégories telles que les jeux, l'auto-assistance, le marché et les médias en streaming apparaissent dans ce lot, ce qui marque une nouvelle direction, absente dans le rapport de a16z.
Les opportunités de chiffrement et d'IA grand public
Après avoir compris les tendances du marché traditionnel de l'IA grand public, nous nous tournons vers l'IA grand public chiffrement.
Tout d'abord, nous pouvons discuter brièvement de la façon dont l'IA ajoute de la valeur aux produits de chiffrement, ou inversement, comment la technologie de chiffrement bénéficie aux produits d'IA grand public.
Le chiffrement et l'IA offrent chacun une valeur positionnement totalement différente.
On peut dire que ces deux technologies entrent en conflit sur le plan des valeurs dans une certaine mesure - la technologie de chiffrement met l'accent sur la Décentralisation, la vie privée et la propriété individuelle, tandis que l'IA tend à concentrer le pouvoir et le contrôle entre les mains de ceux qui développent et possèdent les modèles les plus avancés.
Avec l'émergence de la Décentralisation et de l'Open Source AI, cette frontière commence à devenir floue.
Dans le contexte des produits de consommation, l'innovation centrale de l'IA réside dans la simulation et l'extension de la créativité humaine en générant du contenu original, en apprenant à partir de vastes ensembles de données, en utilisant des architectures de réseaux neuronaux avancées pour modéliser des relations complexes et produire des sorties de haute qualité.
Les premiers signes indiquent que les applications d'IA ont un fort potentiel de rétention et de monétisation des utilisateurs. Cependant, ils sont également confrontés au soi-disant "problème des visiteurs", c'est-à-dire que le taux de conversion des utilisateurs gratuits en utilisateurs payants est inférieur aux attentes malgré un nombre élevé de visites.
D'un autre côté, la technologie de chiffrement est un espace de conception avec les caractéristiques de la Décentralisation, des incitations économiques chiffrées et une ultra-financiarisation. Il s'agit d'un grand livre distribué, capable de stocker de manière transparente et attribuable la valeur de tout objet numérique.
La technologie de chiffrement se distingue par sa capacité à coordonner les activités, à intégrer l'infrastructure de décentralisation et à créer de nouveaux marchés sans friction. Cependant, en dehors de l'infrastructure financière, la technologie de chiffrement n'a pas encore développé une application grand public attrayante et durable.
L'IA pourrait être un élément clé pour libérer plus largement le potentiel de chiffrement. Une récente étude a montré que l'adoption de l'IA générative se fait à un rythme très rapide, dépassant celui de l'ordinateur personnel et d'Internet - environ 32% des résidents américains utilisent désormais l'IA chaque semaine. Compte tenu de cette rapide évolution, il serait très bénéfique pour les développeurs de technologies de chiffrement grand public de mener des expériences et des innovations en parallèle avec l'application rapide de l'IA.
Nous croyons que les applications de consommation innovantes tireront parti de la puissance de l'IA, du chiffrement, de la décentralisation et des capacités uniques du réseau financé, apportant ainsi un développement révolutionnaire.
Analyse du marché
Dans le domaine de la combinaison de chiffrement et d'IA, il y a encore relativement peu de projets axés sur les consommateurs. Selon nos recherches, il existe environ 28 projets de ce type, mais ce chiffre n'est pas certain.
Dans ce marché Décentralisation AI construit par crowdsourcing, la catégorie des consommateurs ne représente qu'environ 13% du marché total de l'IA Décentralisation, ce qui montre le potentiel de hausse énorme dans ce domaine. En comparaison, environ 60 à 70% des produits de la couche d'application sont dans le marché technologique, dont environ 70 à 80% sont des applications destinées aux consommateurs.
Bien que ce rapport ne couvre qu'une petite partie des projets, nous avons déjà identifié quelques premières observations.
Nous avons résumé quelques idées préliminaires des équipes concernant l'intégration du chiffrement et de l'IA. Ces insights ont été condensés en des cas d'utilisation plus larges, parmi lesquels certains montrent de bonnes perspectives tandis que d'autres pourraient ne pas être durables.
Mécanisme d'incitation : Utiliser la technologie de chiffrement pour inciter et récompenser les utilisateurs pour leurs activités sur la plateforme ou l'application AI. Par exemple, le Token local de Wayfinder est utilisé pour récompenser les agents et les participants créant des chemins de valeur pour les agents AI off-chain. Botto, cet artiste AI autonome, récompense la participation de la communauté à ses créations artistiques en allouant une partie des revenus de la vente de ses œuvres sous forme de jetons $BOTTO.
La financiarisation : la capacité de faire du trading off-chain, de posséder et de générer des revenus à partir d'actifs AI. Par exemple, le protocole Virtuals offre une plateforme où tout le monde peut acheter, posséder une partie d'un agent d'intelligence artificielle et bénéficier des revenus générés par les agents de confiance. La propriété est représentée par des TOKEN.
Vesting de droits d'auteur : permet aux détenteurs de droits de propriété intellectuelle de suivre, de vérifier et de réclamer des redevances sur le bloc off-chain. Par exemple, des projets tels que Oh.xyz génèrent des jetons non fongibles en utilisant la technologie de chiffrement pour créer des jumeaux numériques qui vérifient l'authenticité du contenu et réclament des redevances à l'avenir.
Économie intégrée ou dans le jeu : utiliser Cryptoactifs comme monnaie dans les applications ou les jeux. Par exemple, les jeux tels que Parallel et Today auront un système économique intégré dans le jeu, où les joueurs et leurs agents d'intelligence artificielle peuvent échanger des ressources en utilisant leurs jetons respectifs.
Décentralisation: Réalisation de la Décentralisation de réseau, de service et de modèle. Par exemple, BitMind est un sous-réseau sur le réseau Bittensor et construit le premier système de détection de faux Depth décentralisé. Grâce à Bittensor, ils peuvent encourager la concurrence ouverte entre les développeurs d'IA pour développer ensemble le meilleur modèle de détection de faux Depth.
Résistance à l'examen : lever les restrictions sur la création de contenu AI génératif. Par exemple, Venice est un assistant AI génératif privé et non autorisé construit sur le réseau d'agents intelligents généraux Décentralisation Morpheus. Contrairement aux assistants AI traditionnels, Venice n'est pas soumis à un examen AI et ne télécharge pas les conversations des utilisateurs.
Système de membre : utiliser Cryptomonnaie comme moyen d'accéder aux fonctionnalités avancées. Par exemple, le jeton de l'écosystème MyShell a plusieurs utilisations, dont l'une est de fournir aux détenteurs l'accès aux fonctionnalités avancées.
Assistant intelligent : Utilisation de l'IA pour simplifier l'interaction entre les gens et la technologie de chiffrement. Par exemple, Wayfinder, Fere AI, Fungi et PAAL AI sont des assistants ou des robots généraux conçus pour l'industrie du chiffrement, visant à simplifier l'expérience de chiffrement des utilisateurs finaux.
Contenu contextuel�������: Utilisation de l'IA pour la contextualisation et la personnalisation du contenu sur le Blocoff-chain. Par exemple, Unofficial pr��voit de construire un moteur de d��couverte sociale off-chain sur Farcaster en utilisant zkTLS et RAG.
Après avoir analysé le marché actuel du chiffrement et de l'IA grand public, y compris les applications du chiffrement et de l'IA, ainsi que l'état des catégories établies et émergentes de l'IA grand public traditionnelle, la prochaine partie explorera les espaces de conception les plus prometteurs de ce domaine de convergence.
Jeux et agents/intelligents compagnons
Les jeux et les compagnons / partenaires intelligents sont les deux domaines les plus populaires pour les entrepreneurs dans ce domaine croisé, car ils offrent un environnement idéal pour l'expérimentation de la technologie AI et de chiffrement.
Les jeux et les agents intelligents fonctionnent généralement dans des mondes fictifs, principalement dans le but de divertir les consommateurs. Les résultats ne doivent donc pas être décisifs et ont peu d'impact sur la vie réelle. Cela crée donc d'excellentes conditions pour les expérimentations.
L'environnement de jeu de Today
Actuellement, des jeux tels que Parallel Colony et Today intègrent l'IA en tant qu'expérience centrale du produit, c'est-à-dire que les personnages non joueurs (PNJ) d'IA dans le jeu se comportent comme de vraies personnes, avec autonomie et capacité de dialogue.
La technologie de chiffrement est utilisée comme infrastructure financière pour les paiements en jeu, les paiements entre intelligences artificielles ou pour débloquer les droits de propriété des personnages.
La clé est que cette nouvelle économie numérique offre un avantage concurrentiel par rapport à de nombreux jeux IA à venir pour ces jeux de chiffrement.
L'IA est une technologie révolutionnaire, sans aucun doute, elle devient un élément clé du développement de jeux et de l'expérience de jeu future - mais nous croyons que les équipes qui ont déjà pris en compte l'économie numérique native lors du développement de jeux IA auront finalement un avantage concurrentiel.
Les intelligences artificielles dans le jeu sont très intéressantes, alors que la technologie de chiffrement a introduit pour la première fois un système simulant l'expérience économique humaine dans le jeu. Les PNJ du jeu ne peuvent pas ouvrir de compte bancaire, effectuer des transactions ou prendre de véritables décisions économiques. Cela pourrait entraîner de nombreux comportements et opportunités inédits.
Comme l'a dit Kalos, fondateur de Parallel, sur Twitter :
Cette idée est plus évidente dans l'environnement virtuel actuel, comme dans les jeux.
Le projet de développement d'agents et de compagnons intelligents AI utilise également la technologie de chiffrement AI et comme fondement financier. Cependant, contrairement aux jeux, les agents intelligents opèrent dans un environnement limité, permettant plus d'interactions complexes, mais ayant peu d'impact sur la vie réelle. Actuellement, les agents et les compagnons intelligents sont principalement limités à des relations un à un ou un à plusieurs.
Par exemple, avec MyShell, Virtuals Protocol ou MoeMate, les utilisateurs peuvent interagir avec des robots de chat AI via des fonctionnalités de chat ou de voix - cette interaction est limitée aux utilisateurs et aux robots de chat (ou autres médias). Les robots de chat sont des enveloppeurs de grands modèles linguistiques avec des fonctionnalités limitées, qui peuvent être personnalisées par les créateurs de robots, telles que le ton de la communication, l'apparence de l'agent intelligent, etc. Par conséquent, l'interaction des utilisateurs avec ces robots de chat est également limitée en termes de créativité.
Expérience de chatbot Draco Malfoy AI de MoeMate
Bien que similaire à ses concurrents, ai16z adopte une approche Open Source et ascendante pour construire une infrastructure d'agent d'IA sur chaîne, offrant des outils pour les futurs systèmes multi-agents. Vous pouvez consulter les projets connexes sur leur Github.
Dans les domaines du jeu et de l'intelligence artificielle, il existe encore de nombreuses orientations à explorer, telles que l'expérience d'interaction multi-agents ou les modes de jeu infinis. Bien que l'expérience des consommateurs impliquant l'interaction entre plusieurs agents IA et des humains soit complexe, elle pourrait apporter une expérience plus dynamique et attrayante, ainsi qu'un système économique de chiffrement plus complexe. Ces aspects n'ont pas encore été suffisamment explorés en dehors de l'environnement du jeu.
Nous croyons toujours que c'est l'un des domaines de construction les plus prometteurs pour les entrepreneurs, et nous sommes impatients de voir son développement futur.
Assistant universel et génération de contenu
Les assistants virtuels et les outils de génération de contenu dominent le marché traditionnel de l'IA grand public. Cependant, en raison de la concurrence féroce et des coûts élevés d'entrée sur ce marché, cela explique pourquoi ces catégories sont moins représentées sur le marché du chiffrement et occupent une position dominante sur le marché traditionnel de l'IA.
Malgré cela, la demande pour ces outils reste forte, ils restent en tête de l'analyse du trafic réseau de a16z. Pour les entrepreneurs situés à l'intersection du chiffrement et de l'IA, ces catégories restent prometteuses, en particulier pour les produits conçus spécifiquement pour les utilisateurs de chiffrement. En se concentrant sur les besoins spécifiques du chiffrement, il est possible de créer une valeur unique sans concurrencer directement le marché traditionnel.
Voici quelques exemples :
Assistant de chiffrement alimenté par l'IA : Le domaine de chiffrement est généralement considéré comme difficile à naviguer. Il y a beaucoup d'obstacles à surmonter que ce soit pour l'achat ou l'échange de TOKEN off-chain, ou pour répondre aux exigences de participation à des jeux ou à des activités sociales.
Êtes-vous sur le bon réseau ? Comment changer de réseau ? Avez-vous le bon TOKEN Gas ? Comment transférer des fonds sur le bon réseau ?
Pour les Débutant, la courbe d'apprentissage est très raide. Même pour ceux qui sont familiers avec la technologie de chiffrement, ces tâches peuvent prendre du temps.
Malgré les efforts considérables de l'industrie jusqu'à présent dans l'abstraction de compte, la conception d'intentions et d'autres améliorations UI/UX, l'IA est plus susceptible d'intégrer ces avancées et de stimuler le changement. Des équipes telles que Wayfinder, Fungi, PAAL AI et Fere AI explorent déjà des solutions, bien qu'elles n'aient pas encore suscité une attractivité significative sur le marché, laissant ainsi place à une concurrence et une spécialisation accrues.
La première exploration de l'assistant de chiffrement de Wayfinder
Les besoins des développeurs Solidity expérimentés peuvent être très différents de ceux des débutants. Nous pensons que les équipes qui se concentrent sur des groupes d'utilisateurs spécifiques (en personnalisant complètement l'expérience pour ce groupe), offrent une expérience utilisateur raffinée (en utilisant les derniers développements en matière d'abstraction de compte et de conception intentionnelle) et fournissent des services personnalisés (basés sur l'historique des activités off-chain des utilisateurs) ont plus de chances de réussir.
Génération d'actifs pilotée par l'IA : dans le domaine du chiffrement, la génération de contenu peut être considérée comme la génération d'actifs. À travers les normes ERC20, ERC721, ERC1155 et autres, il est possible de générer des actifs presque illimités. Tout comme Midjourney et DALL-E génèrent des images ou que SUNO crée de la musique, l'IA peut jouer un rôle important dans la génération d'actifs de chiffrement.
Par exemple, le jeton $GOAT de Truth Terminal, l'agent de déploiement d'actifs de Wayfinder, le marché de génération d'actifs gamifiés en cours de développement par Swan et le tableau de bord d'agents AI de Virtuals Protocol sont tous des exemples précoces de chiffrement d'actifs pilotés par AI.
Il y a une vidéo de démonstration ici qui montre comment créer des actifs avec Wayfinder.
En plus de générer des actifs, l'IA peut également façonner le récit, promouvoir les actifs et leur donner une «voix». Pour des types d'actifs spécifiques tels que les memecoins (qui n'ont aucune dépendance externe), l'IA peut simplifier efficacement tout le processus de développement d'actifs.
Dans un monde où un agent d'intelligence artificielle peut générer de manière transparente des actifs de chiffrement illimités, les opportunités pour les développeurs résident dans la reconnaissance des directions de valeur et d'attention potentielles. Par exemple, le protocole Virtuals estime que la spéculation se tournera vers le niveau des créateurs, permettant aux consommateurs de spéculer sur la capacité des agents d'intelligence artificielle à attirer l'attention et à créer des actifs intéressants.
Nous sommes actuellement au début d'une nouvelle réalité émergente, dans laquelle l'IA peut générer une valeur financière réelle sous forme de chiffrement, à laquelle les gens peuvent profiter et spéculer. Bien que l'avenir de ce développement soit difficile à prévoir, il y a de nombreux domaines expérimentaux intéressants à suivre de près.
Autres domaines
Au carrefour de la technologie de chiffrement et de l'IA des consommateurs, de nombreux domaines restent à explorer. Avec les progrès rapides de l'IA, ces domaines pourraient rapidement s'étendre et évoluer. Bien que certains domaines puissent avoir une durée de vie plus courte et que les domaines adaptés à la combinaison avec la technologie de chiffrement soient rares, il reste un espace expérimental suffisant - nous vous souhaitons la bienvenue !
Une façon de penser consiste à envisager des versions de chiffrement de certains projets d'IA traditionnels pour les consommateurs, qui ne sont généralement pas associés à la technologie de chiffrement. Par exemple, nous avons appliqué la technologie de chiffrement à deux catégories de la liste a16z et YC, et en avons ajouté une supplémentaire.
La technologie éducative (Edtech) est une catégorie d'IA grand public populaire qui peut bénéficier de la technologie de chiffrement à différents niveaux de la pile technologique. L'éducation couvre la région, le sujet, la langue, le niveau d'éducation et les méthodes d'enseignement. Plutôt que d'adopter une approche centralisée, la technologie éducative pourrait bénéficier du développement Open Source de contributeurs mondiaux. Dans ce cas, un sous-réseau axé sur la technologie éducative sur Bittensor peut aider à construire ces modèles.
La technologie de chiffrement peut également être appliquée dans le domaine des incitations des applications de technologie éducative. Au-delà des stratégies de gamification traditionnelles telles que les séries de victoires quotidiennes de Duolingo, les enseignants et les élèves peuvent être récompensés des deux côtés de l'offre et de la demande grâce à la technologie de chiffrement.
Dans le domaine de l'auto-assistance, la technologie de chiffrement pourrait être attrayante en termes de propriété des données et de monétisation. En raison des coûts, de la stigmatisation, du manque de sensibilisation et de pénurie de professionnels, les services de santé mentale restent difficiles d'accès. Des projets tels que Sonia et Maia (de récents projets d'incubation de Y Combinator) montrent les prémices de solutions abordables de thérapeutes pilotées par l'IA. Traditionnellement, les notes des thérapeutes sont souvent stockées dans des dossiers physiques ou numériques au bureau, rendant les données difficilement accessibles. Cependant, avec l'émergence de thérapeutes pilotés par l'IA, les données peuvent être stockées en toute confidentialité en ligne, débloquant de nouveaux scénarios d'application à partir de vos données de santé mentale.
Imaginez si vous pouviez réellement posséder les données de vos séances de thérapie par l’IA. Vous pouvez choisir de les garder privées, de les monétiser ou de contribuer de manière anonyme à un réseau de données de santé pour soutenir des recherches significatives. Les projets natifs du chiffrement comme Vana permettent cela au niveau du réseau, en donnant aux gens le contrôle de leurs données.
Dans le domaine du divertissement, des projets tels que Unlonely essaient de proposer des diffusions en direct chiffrées, permettant aux utilisateurs de spéculer et d'influencer le résultat de la diffusion en utilisant des jetons sur la plateforme de trading. Pour l'instant, ce modèle est limité aux événements réels, mais il pourrait également s'étendre à du contenu généré par une IA à l'avenir. Cela permettrait une diffusion en direct 24h/24, et les utilisateurs pourraient contrôler le récit de la diffusion dans une plus grande mesure. MineTard AI est un exemple récent précoce. Il s'agit d'un agent d'IA qui diffuse Minecraft en direct sur la plateforme Kick, et les utilisateurs qui détiennent des $MTard peuvent influencer l'agent intelligent.
L'année dernière, une tendance virale est apparue sur TikTok, où les créateurs se font passer pour des PNJ et effectuent des actions spécifiques en fonction des 'cadeaux' qu'ils reçoivent. Bien que ce type de contenu soit de courte durée, il montre clairement l'intérêt des consommateurs pour une expérience de diffusion en direct interactive. Avec les progrès de la technologie des PNJ alimentée par l'IA, des interactions similaires et ludiques pourraient convenir à la diffusion en direct native, où les PNJ IA peuvent répondre en temps réel aux entrées des utilisateurs.
Ce ne sont que des idées préliminaires sur la façon d'appliquer le chiffrement et l'IA aux applications grand public. Il y a beaucoup d'autres idées qui ne sont pas mentionnées dans ce rapport, et nous prévoyons l'émergence de plus d'applications novatrices à mesure que l'industrie évolue rapidement.
Conclusion
Comme vous l'avez probablement remarqué, nous sommes très enthousiastes à l'égard de l'intersection entre le chiffrement et l'IA des consommateurs. Les projets développés dans ce domaine ne représentent qu'une petite partie du potentiel actuel.
Avec la maturité synchronisée de ces deux technologies, les entrepreneurs ont une opportunité unique de créer une nouvelle vague d'applications de consommation qui pourraient changer radicalement notre façon d'interagir avec les actifs numériques et l'intelligence synthétique.
Nous encourageons ceux qui innovent dans ce domaine à continuer de repousser les limites et à explorer les applications non traditionnelles de ces technologies. Nous espérons que cet article sera une ressource utile pour ceux qui commencent ce voyage.
Si vous êtes un créateur travaillant à ce carrefour de développement, nous aimerions beaucoup échanger avec vous !
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