Technologie

Le sous-réseau Bittensor agit comme un marché autonome de tâches d’IA au sein du réseau. Chaque sous-réseau met en place des mécanismes d’incitation spécifiques pour des cas d’usage tels que la génération de texte, la reconnaissance d’images ou la prédiction. Les mineurs fournissent les modèles, les validateurs en évaluent la qualité et les tokens TAO/Alpha sont distribués de façon dynamique. Ce modèle favorise la production et la tarification décentralisées de l’intelligence artificielle.

TAO constitue le token natif du réseau Bittensor, et représente un moteur essentiel pour la distribution des incitations, la sécurité du réseau et la captation de valeur dans l’écosystème IA décentralisé. En s’appuyant sur l’émission inflationniste, les mécanismes de staking et les modèles d’incitation des sous-réseaux, TAO a mis en place un cadre économique visant à encourager la compétition et l’évaluation entre les modèles d’IA.

Bittensor est un réseau d’intelligence artificielle décentralisé qui met en place un marché ouvert du machine learning grâce aux Subnets, aux Miners et aux Validators. Il s’appuie sur le mécanisme de consensus Yuma pour évaluer les modèles et distribuer les incitations TAO. À la différence des plateformes d’IA centralisées classiques, Bittensor convertit les capacités des modèles en actifs susceptibles d’être valorisés.

Bittensor (TAO) est un réseau décentralisé associant blockchain et intelligence artificielle. Grâce à son architecture de sous-réseaux, les modèles d’IA peuvent rivaliser sur un marché ouvert et obtenir des récompenses.

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

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

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

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

Le routage de modèles d’IA est un mécanisme technique permettant de sélectionner dynamiquement, parmi plusieurs options, le modèle d’IA le plus adapté pour traiter une requête. On parle aussi d’AI Model Router ou de LLM Router. Un tel système permet aux applications d’IA de choisir automatiquement différents grands modèles de langage (LLMs) en fonction de la complexité de la tâche, du coût et de la rapidité de réponse, afin d’optimiser l’équilibre entre performance et coût.

L’API Agent IA constitue un mécanisme permettant aux agents IA d’interagir avec des modèles d’IA ou des services externes via une interface de programmation d’applications (API). Par le biais des API, les agents IA accèdent à de grands modèles de langage, à des services de données et à des applications blockchain, leur offrant ainsi la possibilité d’automatiser des tâches complexes.

Le protocole x402 constitue une solution de paiement API Web3 destinée aux Agents IA, spécifiquement élaborée pour répondre aux difficultés de paiement rencontrées lors de l'accès aux API par des programmes automatisés. Inspiré par le statut 402 Payment Required de la norme HTTP et s'appuyant sur les mécanismes de paiement par blockchain, ce protocole permet aux programmes d'automatiser les processus de paiement et de règlement lors des requêtes API. Cette démarche pose les bases d'une nouvelle infrastructure dédiée aux transactions de services entre machines (M2M).

GateRouter agit comme routeur de modèles d’IA et passerelle LLM au sein de l’écosystème Gate for AI. Il offre aux développeurs et aux agents d’IA un accès centralisé à divers grands modèles de langage, tels que GPT, Claude et Gemini, à travers une interface API unique.

GateRouter et OpenRouter évoluent tous deux dans le secteur des AI Model Router, en fournissant des interfaces unifiées qui offrent aux développeurs un accès à divers grands modèles de langage (LLM). S’ils partagent quelques similitudes fonctionnelles, leur positionnement technique et leurs cas d’usage diffèrent. OpenRouter cible principalement les plateformes traditionnelles d’agrégation d’API d’IA, tandis que GateRouter ambitionne de déployer une infrastructure de routage de modèles spécifiquement conçue pour l’écosystème Web3 et les agents IA.

Dans les systèmes financiers, un AI Agent désigne une plateforme logicielle capable de comprendre des objectifs, d’utiliser des outils externes, de collecter des données de marché et de déterminer les actions à entreprendre. À l’inverse, les bots de trading crypto sont généralement des programmes fondés sur des règles, qui exécutent automatiquement des transactions selon une logique prédéfinie. À mesure que le marché crypto se fragmente entre exchanges centralisés, exchanges décentralisés, portefeuilles, flux d’actualités et sources de données on-chain, les systèmes basés sur des agents suscitent un intérêt croissant. Des infrastructures de référence telles que Gate for AI illustrent cette évolution en connectant et en modulant les capacités de l’IA via le Model Context Protocol (MCP), ce qui permet aux systèmes d’IA d’accéder aux fonctionnalités de trading, de portefeuille, d’actualités et de données on-chain, au lieu de limiter l’automatisation à un unique script d’exécution. Cette distinction est détermin

Gate Pay for AI est une infrastructure de paiement destinée à offrir aux agents autonomes d’IA la capacité de réaliser des transactions économiques. Elle permet aux systèmes d’IA d’initier des paiements, de régler des transactions, d’effectuer des conversions d’actifs et d’accéder à des services payants au sein de workflows automatisés.