Auteur : Teng Yan, chercheur chez Delphi Digital Source : Chain Of Thought Traduction : Shan Ouba, Jinse Caijing
Cet article partagera quelques cadres de réflexion que nous utilisons pour comprendre l'IA et l'industrie de la cryptographie. C'est un domaine confus et en rapide évolution, et ces modèles peuvent nous aider à dissiper le brouillard et à percevoir les tendances. J'espère qu'ils pourront également vous offrir une perspective plus claire.
Nous sommes encore à un stade précoce
Non seulement du point de vue de la capitalisation boursière ou du niveau d'adoption par les développeurs, mais surtout le degré de compréhension et de fusion entre l'IA et la cryptographie reste encore très primaire.
La cryptographie s'est efforcée de construire des systèmes sans confiance au cours de la dernière décennie, évitant la coordination centralisée. Pendant ce temps, l'IA absorbe d'énormes quantités de données, apprend des modèles et commence à remplacer les humains pour prendre certaines décisions. Chacune de ces technologies est extrêmement disruptive.
Mais lorsqu'elles se heurtent et se combinent, cela engendre un "effet de second ordre" : de nouveaux modèles de comportement, de nouvelles formes de collaboration, et cela s'accompagne bien sûr d'un certain chaos.
Un nouveau paradigme émerge, l'ancienne hypothèse s'effondre.
Pour maintenir notre sens de l'orientation, nous avons utilisé quelques modèles de pensée simples mais efficaces. Ils ne sont pas destinés à prédire l'avenir, mais à nous aider à identifier ce qui fonctionne, ce qui est du bruit, et d'où proviennent les véritables signaux forts.
Maintenant, nous partageons ces modèles avec vous, en espérant qu'ils pourront également vous être utiles.
À l'intersection de l'IA et de la cryptographie, deux forces principales émergent :
L'IA rend la cryptographie plus accessible
Les agents intelligents et les interfaces de type ChatGPT réduisent les frictions pour les utilisateurs lors des opérations sur la chaîne. Pas besoin de comprendre les portefeuilles, les phrases de récupération ou des outils complexes sur la chaîne, les personnes ordinaires peuvent également participer sans barrière.
Améliorer la crédibilité de l'IA cryptographique
Il fournit une base systémique transparente pour la prise de décision par l'IA. Des données vérifiables, une infrastructure ouverte et des mécanismes de coordination ouverts établissent des "limites" pour les modèles d'IA qui étaient auparavant des boîtes noires.
La plupart des projets de start-up tendent à résoudre l'un de ces deux axes.
L'IA améliore la cryptographie
Le monde de la cryptographie a toujours eu le problème de mauvaise expérience utilisateur, et l'IA intervient rapidement pour résoudre ce problème. Nous avons constaté un élan précoce dans les trois domaines suivants :
▪️ Agent de transaction
En raison de la forte volatilité et de la forte décentralisation du marché des cryptomonnaies, il devient un terreau fertile pour les stratégies alimentées par l'IA. Les agents intelligents peuvent traiter les données en temps réel, s'adapter rapidement aux changements du marché et découvrir des modèles de trading imperceptibles pour les humains.
▪️ Sécurité et détection des menaces
L'agent IA peut surveiller en temps réel les activités sur la blockchain, détecter les attaques de phishing ou les vulnérabilités des contrats intelligents, ajoutant ainsi une couche de défense en temps réel évolutive au système.
▪️ Assistant développeur / Assistant utilisateur
Les assistants AI tels que Wayfinder, Giza, Fungi et Orbit aident les utilisateurs à échanger des devises, à trouver les meilleurs rendements, et même à exécuter automatiquement des opérations sur la chaîne. Ces outils abaissent considérablement les barrières, permettant à un plus grand nombre de personnes d'utiliser facilement les services de cryptomonnaie.
Nous ne sommes pas étrangers à ce modèle : la complexité est d'abord abstraite, bénéficiant d'abord aux utilisateurs expérimentés, puis s'étend au marché de masse.
En regardant vers l'avenir, nous verrons des agents autonomes interagir directement avec des contrats intelligents, la valeur sera transférée de machine à machine, sans intervention humaine, le marché s'ajustera automatiquement. La tendance est déjà très claire : l'IA devient rapidement l'infrastructure de la prochaine étape de la cryptographie.
La cryptographie renforce l'IA
Le développement de l'IA progresse à une vitesse fulgurante, les modèles deviennent de plus en plus puissants et commencent même à acquérir des capacités d'autonomie. De nombreux problèmes qui étaient autrefois considérés comme théoriques deviennent désormais réels :
Qui possède les données ?
Pouvons-nous faire confiance aux résultats de l'IA ?
Que se passerait-il si le système était entièrement automatisé, sans intervention humaine ?
Crypto fournit un ensemble de primitives pour répondre à ces questions :
▪️ Vérification AI et traçabilité des modèles
Un grand défi de l'IA est : comment prouver qu'une sortie de modèle est correcte et justifiée ? Surtout lorsque le système n'a pas d'opérateur centralisé, il est plus difficile d'établir la confiance.
Les méthodes natives de cryptographie tentent de combler ce vide :
Preuve à divulgation nulle de connaissance peut vérifier qu'un modèle a été exécuté sur une entrée spécifique, mais sans divulguer de données.
Système de validation peut comparer les résultats de sortie entre plusieurs nœuds pour garantir la cohérence.
▪️ AI de protection de la vie privée
Les protocoles tels que Nillion et Atoma permettent à l'IA d'effectuer des calculs sur des données cryptées, sans exposer les données des utilisateurs pendant les processus d'entraînement et d'inférence.
▪️ Réseau et marché AI décentralisés
Au lieu de dépendre des laboratoires centraux pour construire des modèles, le nouveau protocole promeut un mécanisme d'entraînement en réseau :
Les fournisseurs de données, les contributeurs de puissance de calcul et les formateurs de modèles peuvent tous obtenir des incitations grâce aux mécanismes on-chain, réalisant un contrôle et une propriété partagés.
Ce n'est pas seulement un concept de conception, mais aussi un besoin réel de répartition des ressources : à mesure que les modèles deviennent de plus en plus volumineux et que les coûts d'entraînement augmentent, dépendre des ressources GPU inutilisées des petits et moyens centres de données ou des particuliers deviendra une méthode pratique et nécessaire.
Des enjeux plus élevés : la cryptographie comme infrastructure de l'IA
Notre point de vue principal :
Nous croyons que la plus grande opportunité potentielle et durable est de faire de la cryptographie l'infrastructure sous-jacente de l'IA.
D'ici 2030, le marché de l'IA devrait atteindre 1,8 trillion de dollars. Même si cela ne représente que 5 % de la part de marché, cela signifie une opportunité potentielle de 60 milliards de dollars. Suffisant pour donner naissance à toute une nouvelle catégorie de produits : réseaux de raisonnement vérifiables, systèmes d'enregistrement de modèles décentralisés, plateformes d'échange de données tokenisées.
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Cadre de pensée de l'intelligence artificielle et du chiffrement
Auteur : Teng Yan, chercheur chez Delphi Digital Source : Chain Of Thought Traduction : Shan Ouba, Jinse Caijing
Cet article partagera quelques cadres de réflexion que nous utilisons pour comprendre l'IA et l'industrie de la cryptographie. C'est un domaine confus et en rapide évolution, et ces modèles peuvent nous aider à dissiper le brouillard et à percevoir les tendances. J'espère qu'ils pourront également vous offrir une perspective plus claire.
Nous sommes encore à un stade précoce
Non seulement du point de vue de la capitalisation boursière ou du niveau d'adoption par les développeurs, mais surtout le degré de compréhension et de fusion entre l'IA et la cryptographie reste encore très primaire.
La cryptographie s'est efforcée de construire des systèmes sans confiance au cours de la dernière décennie, évitant la coordination centralisée. Pendant ce temps, l'IA absorbe d'énormes quantités de données, apprend des modèles et commence à remplacer les humains pour prendre certaines décisions. Chacune de ces technologies est extrêmement disruptive.
Mais lorsqu'elles se heurtent et se combinent, cela engendre un "effet de second ordre" : de nouveaux modèles de comportement, de nouvelles formes de collaboration, et cela s'accompagne bien sûr d'un certain chaos.
Un nouveau paradigme émerge, l'ancienne hypothèse s'effondre.
Pour maintenir notre sens de l'orientation, nous avons utilisé quelques modèles de pensée simples mais efficaces. Ils ne sont pas destinés à prédire l'avenir, mais à nous aider à identifier ce qui fonctionne, ce qui est du bruit, et d'où proviennent les véritables signaux forts.
Maintenant, nous partageons ces modèles avec vous, en espérant qu'ils pourront également vous être utiles.
À l'intersection de l'IA et de la cryptographie, deux forces principales émergent :
L'IA rend la cryptographie plus accessible
Les agents intelligents et les interfaces de type ChatGPT réduisent les frictions pour les utilisateurs lors des opérations sur la chaîne. Pas besoin de comprendre les portefeuilles, les phrases de récupération ou des outils complexes sur la chaîne, les personnes ordinaires peuvent également participer sans barrière.
Améliorer la crédibilité de l'IA cryptographique
Il fournit une base systémique transparente pour la prise de décision par l'IA. Des données vérifiables, une infrastructure ouverte et des mécanismes de coordination ouverts établissent des "limites" pour les modèles d'IA qui étaient auparavant des boîtes noires.
La plupart des projets de start-up tendent à résoudre l'un de ces deux axes.
L'IA améliore la cryptographie
Le monde de la cryptographie a toujours eu le problème de mauvaise expérience utilisateur, et l'IA intervient rapidement pour résoudre ce problème. Nous avons constaté un élan précoce dans les trois domaines suivants :
▪️ Agent de transaction
En raison de la forte volatilité et de la forte décentralisation du marché des cryptomonnaies, il devient un terreau fertile pour les stratégies alimentées par l'IA. Les agents intelligents peuvent traiter les données en temps réel, s'adapter rapidement aux changements du marché et découvrir des modèles de trading imperceptibles pour les humains.
▪️ Sécurité et détection des menaces
L'agent IA peut surveiller en temps réel les activités sur la blockchain, détecter les attaques de phishing ou les vulnérabilités des contrats intelligents, ajoutant ainsi une couche de défense en temps réel évolutive au système.
▪️ Assistant développeur / Assistant utilisateur
Les assistants AI tels que Wayfinder, Giza, Fungi et Orbit aident les utilisateurs à échanger des devises, à trouver les meilleurs rendements, et même à exécuter automatiquement des opérations sur la chaîne. Ces outils abaissent considérablement les barrières, permettant à un plus grand nombre de personnes d'utiliser facilement les services de cryptomonnaie.
Nous ne sommes pas étrangers à ce modèle : la complexité est d'abord abstraite, bénéficiant d'abord aux utilisateurs expérimentés, puis s'étend au marché de masse.
En regardant vers l'avenir, nous verrons des agents autonomes interagir directement avec des contrats intelligents, la valeur sera transférée de machine à machine, sans intervention humaine, le marché s'ajustera automatiquement. La tendance est déjà très claire : l'IA devient rapidement l'infrastructure de la prochaine étape de la cryptographie.
La cryptographie renforce l'IA
Le développement de l'IA progresse à une vitesse fulgurante, les modèles deviennent de plus en plus puissants et commencent même à acquérir des capacités d'autonomie. De nombreux problèmes qui étaient autrefois considérés comme théoriques deviennent désormais réels :
Crypto fournit un ensemble de primitives pour répondre à ces questions :
▪️ Vérification AI et traçabilité des modèles
Un grand défi de l'IA est : comment prouver qu'une sortie de modèle est correcte et justifiée ? Surtout lorsque le système n'a pas d'opérateur centralisé, il est plus difficile d'établir la confiance.
Les méthodes natives de cryptographie tentent de combler ce vide :
▪️ AI de protection de la vie privée
Les protocoles tels que Nillion et Atoma permettent à l'IA d'effectuer des calculs sur des données cryptées, sans exposer les données des utilisateurs pendant les processus d'entraînement et d'inférence.
▪️ Réseau et marché AI décentralisés
Au lieu de dépendre des laboratoires centraux pour construire des modèles, le nouveau protocole promeut un mécanisme d'entraînement en réseau :
Les fournisseurs de données, les contributeurs de puissance de calcul et les formateurs de modèles peuvent tous obtenir des incitations grâce aux mécanismes on-chain, réalisant un contrôle et une propriété partagés.
Ce n'est pas seulement un concept de conception, mais aussi un besoin réel de répartition des ressources : à mesure que les modèles deviennent de plus en plus volumineux et que les coûts d'entraînement augmentent, dépendre des ressources GPU inutilisées des petits et moyens centres de données ou des particuliers deviendra une méthode pratique et nécessaire.
Des enjeux plus élevés : la cryptographie comme infrastructure de l'IA
Notre point de vue principal :
Nous croyons que la plus grande opportunité potentielle et durable est de faire de la cryptographie l'infrastructure sous-jacente de l'IA.
D'ici 2030, le marché de l'IA devrait atteindre 1,8 trillion de dollars. Même si cela ne représente que 5 % de la part de marché, cela signifie une opportunité potentielle de 60 milliards de dollars. Suffisant pour donner naissance à toute une nouvelle catégorie de produits : réseaux de raisonnement vérifiables, systèmes d'enregistrement de modèles décentralisés, plateformes d'échange de données tokenisées.