Rédigé par : Ekko an, Ryan Yoon
Compilé par : Chopper, Foresight News
TL;DR
- Dans le contexte de l'essor de l'intelligence artificielle, nous devons évaluer le secteur de la blockchain du point de vue de la demande : quels problèmes résout-il que les systèmes existants ne peuvent pas résoudre, et quelles capacités uniques apporte-t-il ?
- La puissance de calcul décentralisée et le stockage décentralisé présentent une logique raisonnable en termes de souveraineté des données et d'avantages de coût, mais ils n'ont pas encore constitué un avantage technologique absolument convaincant, insuffisant pour que les entreprises déjà profondément liées aux fournisseurs de services cloud traditionnels assument le risque de transition.
- La validation de modèles et les technologies de confidentialité par chiffrement ne résolvent pas les points douloureux opérationnels urgents des entreprises actuelles, celles-ci ne les déploieront donc pas activement à grande échelle ; la demande dans ce secteur sera probablement en retard par rapport à la promulgation des politiques de régulation, la loi européenne sur l'IA en est un exemple typique : d'abord des normes, puis la demande du marché suivra.
- Le goulot d'étranglement dans le secteur des infrastructures sous-jacentes pour les agents IA ne réside pas dans la technologie. L'objectif actuel des grandes entreprises est l'automatisation des processus internes, tandis que les projets blockchain développent l'infrastructure sous-jacente pour l'étape suivante, la maturité de la demande du marché ne suit pas la vitesse du développement technologique.
- Le paiement pour les agents IA est le seul secteur où la blockchain et la finance traditionnelle partent sur la même ligne de départ, aucune des deux n'ayant résolu de manière adéquate les points douloureux de l'industrie, c'est également le seul sous-secteur qui possède actuellement les conditions pour une concurrence directe.
- Dans l'ensemble, les difficultés du secteur Blockchain + IA ne sont pas dues à une contradiction logique intrinsèque de leur combinaison, mais à une inadéquation grave entre l'offre et la demande. Les quatre grands sous-secteurs présentent chacun des problèmes uniques de déficit de demande, seul le secteur du paiement pour les agents IA possède actuellement les conditions pour participer directement à la concurrence sur le marché.
L'IA explose de tous côtés, mais le secteur blockchain est largement distancé
Le secteur de l'IA connaît une vague d'investissements en capital et en infrastructure sans précédent. Les écosystèmes de grands modèles construits par les grandes entreprises technologiques pénètrent profondément la vie quotidienne et la production industrielle. L'industrie de la cryptographie évolue également rapidement, essayant de trouver des points de convergence technologique avec l'IA.
Les premières explorations se sont concentrées sur le fait de compléter et de reproduire les maillons de la chaîne industrielle traditionnelle de l'IA : fourniture décentralisée de puissance de calcul GPU, propriété des données, vérification cryptographique des modèles. Récemment, l'attention du secteur s'est tournée vers la résolution des points douloureux difficiles à surmonter avec une architecture centralisée, y compris l'interaction autonome des agents IA sur la chaîne et le règlement automatique en temps réel entre machines.
Utiliser vaguement « IA + Blockchain » pour résumer l'ensemble du secteur ne ferait que masquer les véritables différences entre les sous-secteurs, nous avons besoin d'une analyse rigoureuse du côté de la demande : sur quels problèmes chaque sous-secteur se concentre-t-il ? Les solutions natives à la blockchain peuvent-elles fournir de véritables solutions différenciées ?
Quatre sous-secteurs
Puissance de calcul décentralisée
Le marché du cloud actuel dépend fortement de quelques grandes entreprises technologiques qui contrôlent les ressources de calcul. L'acquisition de GPU haute performance est difficile et coûteuse, les équipes de start-up et les institutions de recherche en IA n'ayant pas les moyens de construire de grandes infrastructures font face à des barrières d'entrée très élevées.
Les ressources des plateformes centralisées sont orientées vers les grands clients, et l'énorme quantité de puissance de calcul GPU inutilisée sur le marché manque de canaux neutres pour être répartie.
La puissance de calcul décentralisée résout les problèmes de concentration des ressources et d'inefficacité grâce à deux modèles. Le modèle d'économie de partage agrège les ressources de cartes graphiques inutilisées des particuliers et des petits centres de données, construit un réseau de calcul unifié, contourne le monopole des géants technologiques et crée un système d'approvisionnement élastique.
Le modèle de calcul distribué permet aux utilisateurs de louer de la puissance de calcul dans le monde entier, sans dépendre du matériel d'un seul fournisseur de services, améliorant ainsi le taux d'utilisation du matériel inutilisé et réduisant le seuil d'utilisation de la puissance de calcul haute performance.
Stockage décentralisé
Le système de stockage de données existant est presque entièrement dépendant des fournisseurs de services cloud centralisés comme Google, Meta, etc. Après le téléchargement des données par les utilisateurs, la propriété réelle des données est transférée à la plateforme, les données d'entraînement de l'IA sont monopolisées à long terme par les géants. De plus, l'architecture centralisée présente des risques opérationnels : les changements de politiques, les interruptions de service, les défaillances de plateforme peuvent toutes entraîner l'indisponibilité des données, voire leur perte permanente.
Le stockage décentralisé résout ces problèmes structurels de deux manières. Le modèle d'économie de partage, représenté par Filecoin et Arweave, rassemble les espaces de stockage inutilisés des différents participants dans un réseau unique, capable de remplacer le cloud centralisé existant.
Le modèle de stockage permanent effectue des sauvegardes multiples des données sur des nœuds distribués, n'est pas affecté par l'état opérationnel d'un serveur unique et réduit la dépendance à une plateforme unique.
Marchés de transaction de données sur chaîne
Le développement de l'IA nécessite d'énormes quantités de données d'entraînement, mais les marchés de circulation des données existants sont très fermés, Hugging Face, les grands fournisseurs de cloud monopolisant les revenus et le pouvoir de fixation des prix. Les créateurs de données perçoivent des revenus minimes, et les mécanismes d'incitation à la contribution de données manquent de transparence.
Les marchés de transaction sur chaîne utilisent les contrats intelligents pour éliminer les intermédiaires et établir des règles de transaction transparentes. Dans le mode de transaction directe comme Ocean Protocol, les propriétaires de données et les développeurs d'intelligence artificielle effectuent directement des transactions via des contrats intelligents, et la rémunération est répartie de manière transparente. Dans le mode de récompense par contribution comme Grass, les individus connectent leur bande passante inutilisée à la collecte de données d'IA et reçoivent une rémunération correspondant à la valeur de leur contribution.
Vérification de l'inférence des modèles et protection de la confidentialité
L'IA traditionnelle est un système en boîte noire, les entités externes ne peuvent pas vérifier si le calcul du modèle est conforme, si les données utilisateurs sensibles sont traitées en toute sécurité.
L'apprentissage automatique à connaissance nulle (ZKML) superpose un mécanisme de vérification cryptographique à la couche d'inférence de l'IA, réalisant simultanément la protection de la confidentialité et l'audit de la traçabilité. Le calcul du modèle est toujours effectué hors chaîne, mais le processus génère une preuve cryptographique, attestant que l'ensemble du flux suit strictement les règles prédéfinies.
Cette preuve est enregistrée sur la chaîne, et non les données sous-jacentes. Par exemple : dans un scénario de règlement automatique d'assurance maladie, l'hôpital ne télécharge que la preuve de conformité du calcul de l'IA, sans avoir à télécharger intégralement le dossier médical du patient ; la compagnie d'assurance vérifie l'authenticité de la preuve pour terminer le remboursement, sans jamais avoir accès aux données médicales privées originales.
Cadre pour les agents IA
Les agents IA deviennent progressivement le cœur de la création de flux et de valeur, passant d'outils à des acteurs économiques autonomes. Le système financier existant est conçu sur la base des comportements de consommation humains et ne peut naturellement pas s'adapter aux scénarios de paiement dominés par les machines.
L'économie des agents nécessite des transactions de haute fréquence de faible valeur en millisecondes, un règlement transfrontalier en temps réel, les infrastructures financières traditionnelles ont du mal à supporter cela.
L'infrastructure des agents sur chaîne résout ce problème grâce à deux mécanismes. Le mécanisme d'exécution et de contrôle autonome attribue à l'agent IA un portefeuille et une identité uniques, lui permettant de signer directement des transactions, et de définir des limites de dépenses configurables et des mesures de sécurité pour prévenir les comportements inattendus.
Le mécanisme de règlement basé sur des protocoles utilise des protocoles de paiement en stablecoin (par exemple x402) pour régler en temps réel les micro-transactions et les paiements haute fréquence, contournant la conversion monétaire et les processus d'approbation.
La différence entre Blockchain + IA et la chaîne industrielle traditionnelle de l'IA
La logique capitalistique de la chaîne industrielle traditionnelle de l'IA tourne autour de « briser les goulots d'étranglement au développement ». Avec l'expansion de la demande en IA, la mémoire vive, l'électricité et la bande passante de transmission des données sont successivement devenues des points faibles, les entreprises capables de résoudre rapidement ces points critiques (comme les fabricants de mémoire à haute bande passante, les entreprises d'infrastructure électrique) ont reçu d'énormes financements et ont vu leur valorisation augmenter. Le marché est prêt à payer une valorisation élevée pour les solutions qui brisent les goulots d'étranglement à la croissance.
Les projets Blockchain + IA ciblent en effet de vrais points douloureux de l'industrie, mais ne parviennent toujours pas à obtenir le même degré d'attention du marché. Si ces problèmes étaient vraiment urgents, une transformation à grande échelle serait déjà apparue sur le marché.
Même si des secteurs comme la puissance de calcul décentralisée ou la propriété des données ont une valeur rationnelle, ils ont du mal à attirer les capitaux traditionnels, la contradiction centrale résidant dans le grave décalage entre l'offre technologique et la demande des acheteurs qui détiennent les capitaux.
Le rythme de développement de l'industrie de l'intelligence artificielle est intense, les acheteurs (principalement les grandes entreprises technologiques et les clients corporatifs) investissent massivement dans les solutions qui peuvent résoudre le plus rapidement leurs goulots d'étranglement opérationnels actuels. Ils ne prendront pas le temps d'évaluer des infrastructures non éprouvées. Leurs premières considérations sont la performance de calcul, la fiabilité de l'infrastructure et le retour sur investissement mesurable.
Par exemple : lorsque la vitesse de transmission des données est devenue un goulot d'étranglement pour l'entraînement des modèles, d'importants capitaux ont afflué vers l'infrastructure de fibres optiques, pour remplacer le câble en cuivre. Lorsque la bande passante mémoire est devenue le facteur limitant principal, SK Hynix et Samsung Electronics ont résolu le problème en fournissant de la mémoire à haute bande passante, gagnant ainsi une renommée mondiale. Ce modèle est constant : le capital suit les entreprises capables d'éliminer les contraintes et de faire progresser le secteur.
Le problème fondamental du secteur Blockchain + IA est un écart de positionnement. Les entreprises disposant de gros budgets ne se concentrent que sur l'amélioration à court terme des performances et la réduction des coûts ; tandis que les projets d'IA sur blockchain se concentrent sur des enjeux à long terme, secondaires et éloignés aux yeux des entreprises. La vision technologique du côté de l'offre ne correspond pas aux besoins opérationnels actuels du côté de la demande.
La vision technologique du côté de l'offre ne correspond pas aux besoins opérationnels actuels du côté de la demande.
Déficit de compétence technologique
De nombreux projets ont prouvé le potentiel et la conception des infrastructures décentralisées via des tests de référence, mais n'ont pas réalisé de percée technologique révolutionnaire, insuffisante pour ébranler les fournisseurs de cloud centralisés (AWS, GCP, etc.) profondément enracinés sur le marché.
Les plateformes de cloud centralisées disposent déjà d'énormes capitaux et d'infrastructures matures, pour que de nouvelles technologies puissent s'emparer de parts de marché, elles doivent avoir un avantage de performance écrasant, incitant les entreprises à assumer les coûts de transition. Le passage d'Apple des puces Intel à ses propres puces M1 nécessitait d'assumer l'énorme risque d'une incompatibilité logicielle, ce qui a soutenu leur décision était un avantage en efficacité énergétique multipliée par trois, un bénéfice suffisant pour couvrir le coût de la transition.
Or, Blockchain + IA ne peut actuellement pas fournir aux clients d'entreprise nécessitant une synchronisation de données au niveau du pétaoctet et une latence ultra-faible une logique de bénéfice suffisamment convaincante, les entreprises ne sont pas prêtes à assumer le risque de migration.
Décalage structurel entre l'offre et la demande
Certains projets de calcul décentralisé proposent des accords de niveau de service pour réduire les risques pour les entreprises, mais celles-ci observent toujours, la racine du problème ne réside pas dans le contrat, mais dans la structure sous-jacente : les principaux fournisseurs de services cloud peuvent fournir des salles de serveurs isolées et dédiées ; le réseau blockchain dépend de nœuds dispersés et anonymes pour fournir la puissance de calcul.
Si un nœud tombe en panne, interrompant l'entraînement d'un modèle valant des centaines de millions, le remboursement des jetons et la compensation en espèces ne peuvent compenser la perte de temps et les opportunités commerciales de l'entreprise. Pour les entreprises engagées dans une concurrence sectorielle intense, la stabilité du système est une ligne rouge non négociable. Même avec des outils de couverture des risques, les entreprises n'ont pas la motivation d'accepter l'incertitude inhérente aux réseaux décentralisés.
La demande du marché n'est pas encore mûre
Les cadres d'agents IA sur blockchain sont conçus pour un écosystème mature de collaboration autonome multi-agents, mais le stade de développement du marché dominant est loin d'atteindre cette vision.
Microsoft, Salesforce et d'autres entreprises accélèrent certes le déploiement des agents IA, mais se concentrent actuellement entièrement sur l'automatisation des processus en réseau interne. Les infrastructures construites par les projets blockchain servent l'étape suivante : les agents autonomes fonctionnant de manière indépendante sur des réseaux externes inter-entreprises. Actuellement, la grande majorité des entreprises sont encore en train d'affiner la stabilité et le retour sur investissement de leurs systèmes d'IA existants, la collaboration multi-agents sur réseaux croisés n'est absolument pas sur la liste des priorités de planification d'infrastructures des entreprises.
La faible demande actuelle est un problème de cycle de développement, et non un défaut technologique. L'infrastructure d'agents IA sur blockchain est plus adaptée pour être positionnée comme un investissement à long terme dans l'infrastructure de l'économie des agents du futur, plutôt que comme une activité de monétisation à court terme.
Régulation
Les technologies de preuve à connaissance nulle et de confidentialité par chiffrement sont des solutions essentielles pour construire une IA digne de confiance, mais au début de la diffusion de l'IA, la demande active des entreprises pour déployer des infrastructures de confidentialité est extrêmement faible. Il est difficile de compter sur la volonté des entreprises pour promouvoir un déploiement à grande échelle ; la demande du secteur sera probablement générée par des normes réglementaires, puis la technologie s'adaptera aux exigences de conformité pour se déployer.
La loi européenne sur l'IA et d'autres réglementations mondiales qui continuent à se préciser apportent des opportunités favorables au secteur. Lorsque la traçabilité des données et la sécurité des données deviennent des exigences légales contraignantes, la capacité de vérification de la blockchain passera d'une fonction optionnelle à un élément essentiel de conformité pour le déploiement de l'IA par les entreprises.
L'établissement de réglementations n'est pas une contrainte pour le secteur, mais un catalyseur pour la formation du marché. Des réglementations claires réduisent l'incertitude du secteur et ouvrent une voie stable pour le déploiement de Blockchain + IA sur le marché institutionnel.
Aucun cas de déploiement phare
La superposition de multiples contradictions structurelles engendre l'obstacle le plus fondamental : l'absence de cas phare à grande échelle convaincant prouvant la valeur commerciale. L'industrie traditionnelle de l'IA s'appuie sur ChatGPT pour former une boucle de croissance, un produit à succès visible par tous, attirant d'énormes capitaux et talents pour une itération continue.
Le secteur Blockchain + IA n'a pas encore produit de cas de correspondance produit-marché de la même envergure. En dehors de l'engouement précoce des communautés, aucun projet n'a pénétré la production des entreprises ou les scénarios de consommation quotidienne du grand public, ne pouvant ainsi attirer l'attention des capitaux institutionnels traditionnels. Le manque de cas de déploiement phare est la plus grande barrière qui dissuade les capitaux institutionnels conservateurs et retarde la diffusion du secteur.
Blockchain + IA a-t-elle une valeur à long terme ?
Laissant de côté l'engouement à court terme du marché, Blockchain + IA ne s'est pas encore imposée dans la chaîne industrielle principale de l'IA, mais cela ne signifie pas que leur combinaison est sans valeur.
La raison principale de la morosité du secteur n'est pas une contradiction logique dans la combinaison des technologies, mais le fait que chaque sous-secteur souffre d'un décalage entre la demande de l'industrie mature et l'orientation de l'offre technologique.
Les demandes centrales de l'industrie traditionnelle de l'IA sont très claires : amélioration à court terme des performances, optimisation des coûts, stabilité extrême des infrastructures ; tandis que la grande majorité des solutions d'IA sur blockchain se concentrent sur la propriété des données, la transparence des calculs, la décentralisation.
Ces aspects ne sont pas les goulots d'étranglement urgents que l'industrie doit résoudre actuellement, et leur mise en œuvre nécessite souvent de sacrifier les performances, avec un rapport coût-bénéfice difficile à justifier pour les entreprises.
Avant l'essor de l'intelligence artificielle, les entreprises d'infrastructure électrique étaient généralement classées comme des entreprises matures, à croissance lente. L'explosion de la demande d'électricité alimentée par les centres de données a changé cette situation, depuis, elles ont attiré une grande attention du marché. Le manque actuel d'intérêt pour l'IA sur blockchain peut également refléter un effet de retard similaire, où la valeur de l'infrastructure n'est pas encore pleinement reconnue avant l'émergence d'un nouveau paradigme.
Pendant cette période de transition, il est important de voir comment le secteur répond aux besoins réels du marché.
La voie à suivre se divise en deux directions : 1) S'adapter activement aux normes de la chaîne industrielle de l'IA mature, combler les lacunes de performance à court terme ; 2) Maintenir l'orientation technologique actuelle, continuer à investir dans l'infrastructure à long terme adaptée au déploiement à grande échelle de la prochaine génération d'IA.
L'avenir de Blockchain + IA dépendra de la voie qui correspondra à la demande réelle future du marché.
