Rédigé par : Ekko an, Ryan Yoon
Traduit par : Chopper, Foresight News
TL;DR :
- Dans le contexte de l'essor fulgurant de l'intelligence artificielle, nous devons évaluer le secteur de la blockchain du côté 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 ont une logique valable comme la souveraineté des données ou les avantages en termes de coûts, mais ils n'ont pas encore formé un avantage technologique absolument convaincant, insuffisant pour que les entreprises déjà profondément liées aux fournisseurs de services cloud traditionnels prennent le risque de changer.
- La validation des modèles et les technologies de cryptage de la vie privée ne résolvent pas les points de douleur opérationnels urgents des entreprises, ces dernières ne les déploieront donc pas activement à grande échelle ; la demande dans ce créneau suivra très probablement l'instauration de 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 domaine des infrastructures sous-jacentes pour les agents IA ne réside pas dans la technologie. La priorité actuelle des grandes entreprises est l'automatisation des processus internes, tandis que les projets blockchain développent les infrastructures de base pour l'étape suivante, la maturité de la demande du marché ne suit pas la vitesse de développement technologique.
- Le paiement par agents IA est le seul créneau où la blockchain et la finance traditionnelle sont sur la même ligne de départ, aucune des deux n'ayant résolu de manière adéquate les points de douleur de l'industrie, c'est également le seul sous-domaine qui dispose actuellement des conditions pour une concurrence directe.
- Globalement, les difficultés du créneau blockchain + IA ne proviennent pas d'une contradiction inhérente dans la logique de leur combinaison, mais d'un grave décalage entre l'offre et la demande. Les quatre sous-domaines ont chacun des problèmes uniques d'absence de demande, seul le créneau du paiement par agents IA dispose actuellement des conditions pour participer directement à la concurrence sur le marché.
L'IA explose, mais le créneau blockchain est largement distancé
Le secteur de l'IA connaît une vague d'investissements sans précédent en capital et en infrastructures, les écosystèmes de grands modèles construits par les géants technologiques s'infiltrent dans tous les aspects de la vie quotidienne et de la production industrielle. L'industrie cryptographique évolue rapidement également, essayant de trouver des points de convergence technologique avec l'IA.
Les premières explorations se concentraient sur le complément ou la reproduction des maillons de la chaîne industrielle traditionnelle de l'IA : fourniture décentralisée de puissance de calcul GPU, certification des droits sur les données, vérification des modèles par cryptographie. Récemment, l'accent de l'industrie s'est tourné vers la résolution des points de douleur difficiles à surmonter par les architectures centralisées, y compris l'interaction autonome des agents IA sur la chaîne et le règlement automatique en temps réel entre machines.
Utiliser grossièrement l'expression « IA + blockchain » pour résumer l'ensemble du créneau ne ferait que masquer les réelles différences entre les sous-domaines. Nous avons besoin d'une analyse rigoureuse du côté de la demande : quels problèmes chaque sous-domaine cible-t-il ? Les solutions natives à la blockchain peuvent-elles fournir une solution véritablement différenciée ?
Quatre sous-domaines
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, créant un seuil d'entrée très élevé pour les équipes de startups IA et les institutions de recherche incapables de construire de grandes infrastructures.
Les ressources des plateformes centralisées sont allouées en priorité aux grands clients, et les vastes quantités de puissance de calcul GPU inutilisée sur le marché manquent de canaux neutres pour être réparties.
La puissance de calcul décentralisée résout les problèmes de concentration des ressources et d'inefficacité via 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 l'utilisation du matériel inactif et réduisant le seuil d'accès aux calculs haute performance.
Stockage décentralisé
Les systèmes de stockage de données existants sont presque entièrement dépendants des fournisseurs de services cloud centralisés comme Google, Meta, etc. Une fois les données téléchargées par les utilisateurs, la propriété réelle des données est transférée à la plateforme, et les données d'entraînement de l'IA sont longtemps monopolisées par les géants. Parallèlement, l'architecture centralisée comporte des risques opérationnels : les changements de politique, les interruptions de service, les pannes de plateforme peuvent toutes entraîner une indisponibilité des données voire leur perte définitive.
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 de chaque participant dans un réseau unique, capable de remplacer les clouds centralisés existants.
Le modèle de stockage permanent sauvegarde les données en multiples exemplaires sur des nœuds distribués, n'étant pas affecté par l'état opérationnel d'un serveur unique, réduisant ainsi la dépendance à une plateforme unique.
Marché de transactions 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 et les grands fournisseurs cloud monopolisant les bénéfices et le droit de fixer les prix. Les créateurs de données ne perçoivent que des revenus minces, et les mécanismes d'incitation à la contribution des données manquent de transparence.
Les marchés de transactions sur chaîne utilisent des 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'IA effectuent des transactions directement via des contrats intelligents, et la rémunération est attribuée de manière transparente. Dans le mode de récompense par contribution comme Grass, les individus connectent leur bande passante inutilisée à la collecte de données pour l'IA et reçoivent une récompense correspondant à la valeur de leur contribution.
Vérification de l'inférence des modèles et protection de la vie privée
L'IA traditionnelle est un système boîte noire, il est impossible de vérifier de l'extérieur si les calculs du modèle sont conformes ou si les données utilisateur 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, permettant à la fois la protection de la vie privée et une traçabilité vérifiable. Les calculs du modèle sont toujours effectués hors chaîne, mais le processus de calcul génère une preuve cryptographique attestant que l'ensemble du processus a strictement suivi 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 l'intégralité du dossier médical du patient ; l'assureur vérifie l'authenticité de la preuve pour effectuer le règlement, 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 trafic et de valeur, évoluant d'outils vers des acteurs économiques autonomes. Le système financier actuel est conçu autour 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 faible montant et à haute fréquence (millisecondes) et des règlements transfrontaliers en temps réel, que les infrastructures financières traditionnelles ont du mal à supporter.
Les infrastructures d'agents sur chaîne résolvent ce problème via deux mécanismes. Le mécanisme d'exécution et de contrôle autonomes attribue à l'agent IA un portefeuille et une identité uniques, lui permettant de signer directement des transactions, et configure des limites de dépenses et des mesures de sécurité configurables pour prévenir les comportements inattendus.
Le mécanisme de règlement basé sur des protocoles utilise des protocoles de paiement en stablecoins (comme x402) pour régler en temps réel les micro-transactions et les paiements à haute fréquence, contournant ainsi les processus de conversion monétaire et d'approbation.
Les différences 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 la « suppression des goulots d'étranglement au développement ». À mesure que la demande en IA augmente, la mémoire vive, l'électricité et la bande passante de transmission des données deviennent successivement des points faibles. Les entreprises capables de résoudre rapidement ces points de blocage (comme les fabricants de mémoire à large bande passante, les entreprises d'infrastructures électriques) reçoivent d'énormes financements et voient leur valorisation augmenter. Le marché est prêt à payer une valorisation élevée pour des solutions qui éliminent les goulots d'étranglement à la croissance.
Les projets Blockchain + IA ciblent effectivement des points de douleur réels de l'industrie, mais ils ne parviennent toujours pas à attirer la même attention du marché. Si ces problèmes étaient vraiment urgents, des transformations à grande échelle seraient déjà apparues sur le marché.
Même si des créneaux comme la puissance de calcul décentralisée ou la certification des droits sur les données ont une valeur logique, ils peinent à attirer les capitaux dominants. La contradiction centrale réside dans le grave décalage entre l'offre technologique et la demande des acheteurs (détenteurs des capitaux).
Le rythme de développement de l'industrie de l'intelligence artificielle est rapide, les acheteurs (principalement les grandes entreprises technologiques et les clients corporatifs) investissent massivement dans les solutions qui résolvent le plus rapidement leurs goulots d'étranglement opérationnels actuels. Ils ne passent pas de temps à évaluer des infrastructures non éprouvées. Leurs premières considérations sont les performances 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, des capitaux massifs ont afflué vers les infrastructures en fibre optique pour remplacer le câble en cuivre. Lorsque la bande passante mémoire est devenue le principal facteur limitant, SK Hynix et Samsung Electronics ont résolu le problème en fournissant de la mémoire à large bande passante, gagnant ainsi une renommée mondiale. Ce modèle est constant : le capital suit les entreprises qui peuvent éliminer les contraintes et faire avancer le progrès.
Le problème fondamental du créneau Blockchain + IA est un décalage de positionnement. Les entreprises disposant de budgets importants ne s'intéressent qu'à l'amélioration à court terme des performances et à la réduction des coûts ; tandis que les projets blockchain IA se concentrent sur des enjeux à long terme, secondaires et lointains aux yeux des entreprises. La vision technologique du côté de l'offre ne correspond pas aux besoins opérationnels immédiats du côté de la demande.
La vision technologique du côté de l'offre ne correspond pas aux besoins opérationnels immédiats du côté de la demande.
Manque de puissance technologique tangible
De nombreux projets ont démontré le potentiel et la conception des infrastructures décentralisées via des tests de référence, mais ils n'ont pas réalisé de percée technologique disruptive, insuffisante pour ébranler les fournisseurs de cloud centralisés (AWS, GCP, etc.) profondément ancrés sur le marché.
Les plateformes cloud centralisées disposent déjà de capitaux massifs et d'infrastructures matures. Pour qu'une nouvelle technologie conquière des parts de marché, elle doit avoir un avantage de performance écrasant, incitant les entreprises à accepter les coûts de transition. Le passage d'Apple des puces Intel à ses propres puces M1 impliquait d'assumer un énorme risque de compatibilité logicielle, une décision soutenue par un avantage d'efficacité énergétique multipliée par trois, un gain suffisant pour couvrir le coût de la transition.
Actuellement, Blockchain + IA ne peut pas offrir aux clients entreprises nécessitant une synchronisation de données au niveau du pétaoctet et une latence ultra-faible une logique de gain suffisamment convaincante, ces entreprises ne souhaitant pas 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 des entreprises, mais ces dernières restent dans l'expectative. La racine du problème n'est 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 ; les réseaux blockchain dépendent de nœuds dispersés et anonymes pour fournir la puissance de calcul.
Si un nœud tombe en panne, interrompant un entraînement de modèle valant des centaines de millions, le remboursement de jetons ou une compensation en espèces ne pourront compenser la perte de temps et les opportunités commerciales manquées par l'entreprise. Pour les entreprises dans une concurrence sectorielle féroce, la stabilité du système est une ligne rouge non négociable. Même avec des outils de couverture des risques, les entreprises n'ont aucune incitation à accepter l'incertitude inhérente aux réseaux décentralisés.
La demande du marché n'est pas encore mature
Les cadres d'agents IA sur blockchain sont conçus pour un écosystème mature de collaboration autonome entre plusieurs agents, mais le stade de développement du marché dominant est loin d'atteindre cette vision.
Bien que des entreprises comme Microsoft, Salesforce accélèrent le déploiement d'agents IA, elles se concentrent actuellement entièrement sur l'automatisation des processus en intranet. Les infrastructures construites par les projets blockchain servent l'étape suivante : des 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 entre plusieurs agents sur des réseaux externes ne figure absolument pas en priorité sur leur liste de planification d'infrastructure.
La faible demande actuelle est un problème de cycle de développement, et non un défaut technologique. Les infrastructures d'agents sur blockchain seraient mieux positionnées comme des investissements de long terme pour les infrastructures futures de l'économie des agents, plutôt que comme une activité à rentabiliser à court terme.
Régulation
Les preuves à connaissance nulle et les technologies de cryptage de la vie privée sont des solutions clés 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 très probablement suscitée par des normes réglementaires, la technologie s'adaptant ensuite aux exigences de conformité.
Des réglementations mondiales comme la loi européenne sur l'IA, qui se précisent continuellement, apportent des perspectives favorables au créneau. 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 fonctionnalité optionnelle à un élément essentiel de conformité pour le déploiement de l'IA par les entreprises.
La mise en place de réglementations n'est pas une contrainte pour le secteur, mais un catalyseur de formation du marché. Des règles claires réduisent l'incertitude du secteur et ouvrent une voie stable pour la mise en œuvre de Blockchain + IA sur le marché institutionnel.
Absence de cas de déploiement emblématique
La superposition de multiples contradictions structurelles dérive sur l'obstacle le plus central : l'absence de cas emblématique à grande échelle et convaincant prouvant la valeur commerciale. L'industrie traditionnelle de l'IA s'est appuyée sur ChatGPT pour créer un cercle vertueux de croissance, un produit grand public devenu viral a attiré des capitaux et des talents massifs permettant une itération continue.
Le créneau Blockchain + IA n'a jusqu'à présent aucun cas de correspondance produit-marché de la même ampleur. Hormis un certain engouement initial des communautés, aucun projet ne s'est infiltré dans la production des entreprises ou les scènes de consommation quotidienne du grand public, ne pouvant ainsi attirer l'attention des capitaux institutionnels traditionnels. Le manque de cas de déploiement emblématiques est la plus grande barrière décourageant les capitaux institutionnels conservateurs et retardant la diffusion du secteur.
La combinaison Blockchain + IA a-t-elle une valeur à long terme ?
En dehors de l'engouement à court terme du marché, Blockchain + IA ne s'est pas encore solidement implantée dans la chaîne industrielle dominante de l'IA, mais cela ne signifie pas que leur combinaison est sans valeur.
La raison principale de la morosité du créneau n'est pas une contradiction dans la logique de combinaison des technologies, mais le fait que chaque sous-domaine souffre d'un décalage entre la demande mature de l'industrie et l'orientation de l'offre technologique.
Les exigences fondamentales de l'industrie traditionnelle de l'IA sont très claires : amélioration des performances à court terme, optimisation des coûts, stabilité extrême des infrastructures ; tandis que la grande majorité des solutions blockchain IA se concentrent sur la propriété des données, la transparence des calculs, la décentralisation.
Ce ne sont pas des goulots d'étranglement que l'industrie doit résoudre de toute urgence actuellement, et leur mise en œuvre implique souvent un sacrifice de performances, avec un rapport coût-bénéfice difficile à justifier auprès des entreprises.
Avant l'essor de la fièvre de l'intelligence artificielle, les entreprises d'infrastructures électriques 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, et elles ont ensuite attiré une attention considérable du marché. L'indifférence actuelle envers la blockchain IA pourrait également refléter un effet de décalage similaire, où la valeur des infrastructures n'est pas encore pleinement révélée 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 mature de l'IA, combler les lacunes de performances à court terme ; 2) Persévérer dans la voie technologique actuelle, continuer à planifier les infrastructures à long terme adaptées au déploiement à grande échelle de la prochaine génération d'IA.
L'avenir de Blockchain + IA dépendra de la direction qui correspondra le mieux à la future demande réelle du marché.
