La fusion entre la crypto et l'IA : des ressources de puissance de calcul à l'économie des agents intelligents
Dans le contexte de l'essor mondial de l'intelligence artificielle, le domaine de la Crypto explore également activement les possibilités de combinaison avec l'IA. Ce voyage d'intégration a commencé par l'agrégation des ressources de Puissance de calcul décentralisées, puis a progressivement évolué vers le niveau d'application des agents IA (Agent), et s'oriente finalement vers la construction d'une économie d'agents intelligents.
Puissance de calcul décentralisée : premières tentatives
Au départ, la combinaison de la crypto et de l'IA était principalement axée sur l'intégration des ressources de puissance de calcul décentralisées. Le concept clé de cette phase était d'utiliser la technologie blockchain pour coordonner les ressources GPU et CPU inactives à l'échelle mondiale, réalisant ainsi un appariement de l'offre et de la demande, réduisant les coûts d'utilisation et fournissant aux contributeurs de ressources un mécanisme d'incitation transparent et équitable.
Les caractéristiques des projets de cette période sont distinctes :
Ciblant le marché de niche, comme IO.net qui agrège les ressources GPU distribuées, réduisant ainsi les barrières à l'inférence légère et à l'ajustement des modèles.
Mettre l'accent sur la flexibilité, comme Gensyn qui récompense les solveurs via des contrats intelligents, activant les GPU inactifs des utilisateurs individuels à participer à l'entraînement.
Explorer des mécanismes d'innovation, tels que l'introduction de la compétition de modèles et d'un mécanisme de sous-réseau dans un certain projet, combinant des ressources Web2 d'un certain réseau de rendu, ainsi que la fourniture de services de formation et d'inférence de modèles décentralisés d'un certain projet ML.
Combiner DePIN( avec un réseau d'infrastructure physique décentralisé), tel qu'un réseau de cartes décentralisé et un réseau de caméras en mode crowdsourcing, pour coordonner des dispositifs physiques via la blockchain et libérer l'efficacité du matériel en périphérie.
Cependant, les tentatives à ce stade ont également révélé des limites évidentes : la concurrence sur le marché de la puissance de calcul s'est engagée dans une guerre des prix, les performances de décentralisation de la couche d'inférence sont insuffisantes, et l'appariement de l'offre et de la demande manque de narration au niveau des applications. Crypto reste dans un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, n'ayant pas réussi à se connecter réellement au niveau de l'expérience utilisateur.
L'essor des agents IA : vers la couche d'application
Avec la stabilisation progressive du marché de la puissance de calcul décentralisée, l'exploration de la Crypto et de l'IA est passée des ressources de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Ce tournant est marqué par l'émergence des agents IA sur la chaîne, ravivant les attentes du marché vis-à-vis de la combinaison Crypto+IA.
Au départ, les jetons AI restaient au stade du phénomène culturel de type mème. De nombreux projets initiaux ont rapidement attiré l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes, complétant leur lancement grâce à la résonance communautaire et à la diffusion des émotions. Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les jetons AI ont commencé à acquérir des capacités d'interaction de base. Sur les plateformes sociales, l'AI a commencé à exécuter des tâches simples telles que la génération de contenu et la recherche d'informations en tant qu'agent léger, passant de la présentation passive à la réponse active.
Très rapidement, les agents IA s'immiscent dans des scénarios d'application plus verticaux. Des domaines tels que la finance sur blockchain, les NFT, l'analyse de données et l'accompagnement social ont engendré un grand nombre d'agents spécialisés. Les utilisateurs ne sont plus de simples spectateurs, mais peuvent désormais participer directement aux opérations sur blockchain, exécuter des stratégies et gérer des actifs à travers les agents.
Le véritable tournant est l'émergence des cadres d'agents et des protocoles d'exécution. Les équipes de projet ont réalisé que les agents intelligents à point unique avaient du mal à faire face à des besoins en ligne de plus en plus complexes, c'est ainsi que des cadres modulaires ont vu le jour. Ils supportent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la collaboration multi-agents, permettant aux agents intelligents en ligne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique.
En parallèle, l'économie d'agence commence à émerger sur la chaîne. Certains projets ont établi des normes pour l'émission autonome de jetons par des agents, la collaboration des protocoles et la diffusion sociale grâce à l'AI Launchpad, favorisant ainsi la naissance d'une "économie native à l'IA".
Vers la collaboration et la normalisation : MCP et ses nouvelles directions
Avec le retrait de l'engouement initial, Crypto+AI subit une profonde restructuration. Le marché revient d'une chasse aux récits à une quête d'un véritable ajustement produit-marché (PMF). Dans ce contexte, le MCP(Modèle de Contexte de Protocole), en tant que protocole standard ouvert conçu pour les applications d'IA, devient le nouveau catalyseur le plus adapté aux besoins actuels.
MCP est un protocole standard ouvert conçu pour les applications d'IA, utilisé pour unifier la manière dont les grands modèles de langage LLM( communiquent avec les données et outils externes. Grâce à MCP, n'importe quel LLM peut accéder de manière unifiée et sécurisée aux sources de données et aux outils externes, sans avoir besoin de développements d'intégration personnalisés complexes et répétitifs.
MCP ouvre de nouvelles directions pour l'avenir de Crypto+AI :
Collaboration multi-agents : Grâce à MCP, les agents peuvent collaborer en se répartissant les fonctions, combinant ainsi des tâches complexes telles que l'analyse de données sur chaîne, la prévision de marché et la gestion des risques, améliorant l'efficacité et la fiabilité globales.
Automatisation des transactions sur la chaîne : MCP relie divers types de transactions et d'agents de gestion des risques, résolvant les problèmes de glissement, d'usure des transactions, de MEV, etc. dans le Web3 traditionnel, pour réaliser une gestion d'actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Finance d'information ) InfoFi ( émergence : basée sur MCP, les agents non seulement exécutent des opérations, mais peuvent également planifier intelligemment des chemins de revenus en fonction du profil utilisateur, favorisant un nouveau modèle financier passant des flux de fonds aux flux d'informations.
Résumé : L'évolution longue de l'économie des agents
En revenant sur l'évolution de Crypto+AI, nous pouvons voir un long chemin d'approfondissement des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité. De l'agent de conversation ludique initial, aux agents d'analyse Alpha et aux outils qui apparaissent progressivement, jusqu'aux agents DeFAI qui encapsulent directement le langage naturel en opérations financières sur la chaîne, chaque saut rapproche un peu plus les agents AI des besoins du monde réel.
C'est un fil conducteur clair et progressif : agent de dialogue de divertissement → agent de dialogue d'outils → agent d'exécution de transactions → couche d'abstraction DeFAI → intelligence collective et collaboration multi-agents. L'avenir des agents IA n'est plus simplement une narration poussée, mais doit être basé sur une véritable utilité. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif passé, mais grâce au soutien d'une utilité accumulée de manière continue, les limites qu'il peut ouvrir dépasseront de loin l'imagination.
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GasFeeDodger
· Il y a 4h
Il faut encore marcher longtemps sur ce chemin.
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LightningLady
· Il y a 17h
Puissance de calcul signifie richesse
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HashBrownies
· Il y a 23h
L'avenir à plein régime
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AirdropBuffet
· Il y a 23h
Mining fou, regarde ici
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CryptoSourGrape
· Il y a 23h
Apporter un petit tabouret pour attendre le grand spectacle
La fusion de la crypto et de l'IA : des ressources de puissance de calcul à l'économie des agents intelligents
La fusion entre la crypto et l'IA : des ressources de puissance de calcul à l'économie des agents intelligents
Dans le contexte de l'essor mondial de l'intelligence artificielle, le domaine de la Crypto explore également activement les possibilités de combinaison avec l'IA. Ce voyage d'intégration a commencé par l'agrégation des ressources de Puissance de calcul décentralisées, puis a progressivement évolué vers le niveau d'application des agents IA (Agent), et s'oriente finalement vers la construction d'une économie d'agents intelligents.
Puissance de calcul décentralisée : premières tentatives
Au départ, la combinaison de la crypto et de l'IA était principalement axée sur l'intégration des ressources de puissance de calcul décentralisées. Le concept clé de cette phase était d'utiliser la technologie blockchain pour coordonner les ressources GPU et CPU inactives à l'échelle mondiale, réalisant ainsi un appariement de l'offre et de la demande, réduisant les coûts d'utilisation et fournissant aux contributeurs de ressources un mécanisme d'incitation transparent et équitable.
Les caractéristiques des projets de cette période sont distinctes :
Ciblant le marché de niche, comme IO.net qui agrège les ressources GPU distribuées, réduisant ainsi les barrières à l'inférence légère et à l'ajustement des modèles.
Mettre l'accent sur la flexibilité, comme Gensyn qui récompense les solveurs via des contrats intelligents, activant les GPU inactifs des utilisateurs individuels à participer à l'entraînement.
Explorer des mécanismes d'innovation, tels que l'introduction de la compétition de modèles et d'un mécanisme de sous-réseau dans un certain projet, combinant des ressources Web2 d'un certain réseau de rendu, ainsi que la fourniture de services de formation et d'inférence de modèles décentralisés d'un certain projet ML.
Combiner DePIN( avec un réseau d'infrastructure physique décentralisé), tel qu'un réseau de cartes décentralisé et un réseau de caméras en mode crowdsourcing, pour coordonner des dispositifs physiques via la blockchain et libérer l'efficacité du matériel en périphérie.
Cependant, les tentatives à ce stade ont également révélé des limites évidentes : la concurrence sur le marché de la puissance de calcul s'est engagée dans une guerre des prix, les performances de décentralisation de la couche d'inférence sont insuffisantes, et l'appariement de l'offre et de la demande manque de narration au niveau des applications. Crypto reste dans un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, n'ayant pas réussi à se connecter réellement au niveau de l'expérience utilisateur.
L'essor des agents IA : vers la couche d'application
Avec la stabilisation progressive du marché de la puissance de calcul décentralisée, l'exploration de la Crypto et de l'IA est passée des ressources de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Ce tournant est marqué par l'émergence des agents IA sur la chaîne, ravivant les attentes du marché vis-à-vis de la combinaison Crypto+IA.
Au départ, les jetons AI restaient au stade du phénomène culturel de type mème. De nombreux projets initiaux ont rapidement attiré l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes, complétant leur lancement grâce à la résonance communautaire et à la diffusion des émotions. Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les jetons AI ont commencé à acquérir des capacités d'interaction de base. Sur les plateformes sociales, l'AI a commencé à exécuter des tâches simples telles que la génération de contenu et la recherche d'informations en tant qu'agent léger, passant de la présentation passive à la réponse active.
Très rapidement, les agents IA s'immiscent dans des scénarios d'application plus verticaux. Des domaines tels que la finance sur blockchain, les NFT, l'analyse de données et l'accompagnement social ont engendré un grand nombre d'agents spécialisés. Les utilisateurs ne sont plus de simples spectateurs, mais peuvent désormais participer directement aux opérations sur blockchain, exécuter des stratégies et gérer des actifs à travers les agents.
Le véritable tournant est l'émergence des cadres d'agents et des protocoles d'exécution. Les équipes de projet ont réalisé que les agents intelligents à point unique avaient du mal à faire face à des besoins en ligne de plus en plus complexes, c'est ainsi que des cadres modulaires ont vu le jour. Ils supportent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la collaboration multi-agents, permettant aux agents intelligents en ligne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique.
En parallèle, l'économie d'agence commence à émerger sur la chaîne. Certains projets ont établi des normes pour l'émission autonome de jetons par des agents, la collaboration des protocoles et la diffusion sociale grâce à l'AI Launchpad, favorisant ainsi la naissance d'une "économie native à l'IA".
Vers la collaboration et la normalisation : MCP et ses nouvelles directions
Avec le retrait de l'engouement initial, Crypto+AI subit une profonde restructuration. Le marché revient d'une chasse aux récits à une quête d'un véritable ajustement produit-marché (PMF). Dans ce contexte, le MCP(Modèle de Contexte de Protocole), en tant que protocole standard ouvert conçu pour les applications d'IA, devient le nouveau catalyseur le plus adapté aux besoins actuels.
MCP est un protocole standard ouvert conçu pour les applications d'IA, utilisé pour unifier la manière dont les grands modèles de langage LLM( communiquent avec les données et outils externes. Grâce à MCP, n'importe quel LLM peut accéder de manière unifiée et sécurisée aux sources de données et aux outils externes, sans avoir besoin de développements d'intégration personnalisés complexes et répétitifs.
MCP ouvre de nouvelles directions pour l'avenir de Crypto+AI :
Collaboration multi-agents : Grâce à MCP, les agents peuvent collaborer en se répartissant les fonctions, combinant ainsi des tâches complexes telles que l'analyse de données sur chaîne, la prévision de marché et la gestion des risques, améliorant l'efficacité et la fiabilité globales.
Automatisation des transactions sur la chaîne : MCP relie divers types de transactions et d'agents de gestion des risques, résolvant les problèmes de glissement, d'usure des transactions, de MEV, etc. dans le Web3 traditionnel, pour réaliser une gestion d'actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Finance d'information ) InfoFi ( émergence : basée sur MCP, les agents non seulement exécutent des opérations, mais peuvent également planifier intelligemment des chemins de revenus en fonction du profil utilisateur, favorisant un nouveau modèle financier passant des flux de fonds aux flux d'informations.
Résumé : L'évolution longue de l'économie des agents
En revenant sur l'évolution de Crypto+AI, nous pouvons voir un long chemin d'approfondissement des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité. De l'agent de conversation ludique initial, aux agents d'analyse Alpha et aux outils qui apparaissent progressivement, jusqu'aux agents DeFAI qui encapsulent directement le langage naturel en opérations financières sur la chaîne, chaque saut rapproche un peu plus les agents AI des besoins du monde réel.
C'est un fil conducteur clair et progressif : agent de dialogue de divertissement → agent de dialogue d'outils → agent d'exécution de transactions → couche d'abstraction DeFAI → intelligence collective et collaboration multi-agents. L'avenir des agents IA n'est plus simplement une narration poussée, mais doit être basé sur une véritable utilité. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif passé, mais grâce au soutien d'une utilité accumulée de manière continue, les limites qu'il peut ouvrir dépasseront de loin l'imagination.