Auteur original : K, Chercheur chez Web3Caff Research
Dans la trajectoire de développement de l'intelligence artificielle, ces deux dernières années ont connu un tournant structurel profond. Les capacités des modèles ne cessent de se perfectionner, l'efficacité du raisonnement s'optimise constamment, et les capitaux mondiaux ainsi que les appareils étatiques affluent. Cependant, derrière cette vague de centralisation marquée par la frénésie et la concentration des capitaux, le DeAI (architecture d'entraînement et de raisonnement d'IA décentralisée) émerge comme une autre voie vers l'avenir, pointant directement deux risques majeurs du développement actuel de l'IA : le mécanisme de confiance aveugle et la fragilité de l'extensibilité.
La prospérité de l'IA centralisée repose sur d'immenses infrastructures physiques, des super-clusters de calcul aux boîtes noires fermées de raisonnement des modèles, en passant par les produits SaaS pré-packagés et les appels d'API internes aux entreprises. Mais tout comme Internet est passé du fermé à l'ouvert, des plateformes Web2 aux protocoles Web3, le développement de l'IA finira inévitablement par affronter deux questions fondamentales : Premièrement, comment l'utilisateur peut-il vérifier que le résultat du raisonnement du modèle n'a pas été falsifié et qu'il est authentique ? Deuxièmement, lorsque l'entraînement et le raisonnement franchissent les frontières géographiques, matérielles, culturelles et juridiques, l'architecture centralisée pourra-t-elle encore maintenir ses avantages en termes de coûts et de performances ?
Les réseaux DeAI proposent une voie de résolution radicalement différente du paradigme centralisé. Ils s'articulent autour de l'idée centrale du « Calcul Vérifiable » (Verifiable Compute), utilisant la cryptographie et les mécanismes de consensus pour garantir que chaque exécution de modèle possède un chemin d'exécution traçable et prouvable. Cela résout non seulement le problème de la « confiance aveugle » des utilisateurs envers le modèle, mais fournit également une base de confiance universelle pour la collaboration transfrontalière. Actuellement, des pionniers comme Prime Intellect et Inference Labs ont déjà mis en œuvre un raisonnement partiellement vérifié dans des clusters GPU distants, ouvrant de nouvelles possibilités pour l'entraînement distribué et les services d'IA autonomes. [70]
D'un point de vue économique, l'essor du DeAI est également étroitement lié à la transformation du RoG (Return-on-GPU, c'est-à-dire le retour sur investissement par heure de calcul GPU) dans le secteur de l'IA. La conception du GPT-4.1 ne cherche plus simplement à créer de grands modèles et à accumuler de la puissance de calcul, mais met l'accent sur un réglage fin et une allocation optimale des ressources de raisonnement, par exemple en réutilisant au maximum le contexte existant pendant la génération et en réduisant les recalculs inutiles, afin de diminuer les sorties non valides et la consommation de tokens, et d'utiliser davantage la puissance de calcul pour les processus de raisonnement à valeur réelle. [68] Cela marque un changement de focalisation du secteur, passant de « combien de GPU peut-on brûler » à « quelle valeur peut-on obtenir par heure ». Cette orientation vers l'efficacité offre justement une excellente opportunité de percée pour les réseaux d'IA décentralisés.
Les coûts fixes élevés et les goulots d'étranglement en termes d'efficacité des clusters GPU centralisés pour les déploiements à grande échelle auront du mal à rivaliser avec un réseau hétérogène de GPU Permissionless contribué par des utilisateurs du monde entier. Et si un tel réseau est doté de la « vérifiabilité », il pourra non seulement concurrencer la structure de coût des infrastructures centralisées comme AWS ou Azure, mais bénéficiera également naturellement d'avantages en termes de transparence et de confiance.
De plus, l'impact du DeAI va bien au-delà de la technique ; il remodelera la structure de propriété et de participation au développement de l'IA. Dans l'écosystème d'entraînement fermé actuel, dominé par des géants comme OpenAI et Anthropic, la grande majorité des développeurs ne peuvent exister qu'en tant qu'« utilisateurs de modèles », sans pouvoir participer aux revenus de l'entraînement des modèles ou aux décisions de raisonnement. Dans un réseau DeAI, chaque contributeur, qu'il s'agisse d'un nœud fournissant de la puissance de calcul, d'un utilisateur fournissant des données ou d'un ingénieur développant une application Agent, peut participer à la gouvernance et partager les bénéfices via le protocole. Il s'agit non seulement d'une innovation de mécanisme économique, mais aussi d'un progrès dans l'éthique du développement de l'IA.
Bien sûr, le DeAI en est encore à un stade d'exploration précoce. Il n'a pas encore atteint un niveau de performance suffisant pour remplacer les modèles centralisés, et n'a pas encore surmonté des goulots d'étranglement comme la stabilité du réseau et l'efficacité de la vérification. Mais l'avenir de l'IA ne sera pas un chemin unique, il sera multi-voies et parallèle. Les plateformes centralisées continueront de dominer le marché des entreprises, poursuivant une productisation extrême optimisée pour le RoG ; tandis que les réseaux DeAI croîtront dans les scénarios de périphérie (edge) et les marchés émergents, évoluant progressivement vers un écosystème de modèles ouverts ayant sa propre vitalité. Tout comme Internet pour la liberté de l'information, le DeAI l'est pour l'autonomie intelligente. Son importance ne réside pas seulement dans ses avantages techniques, mais aussi dans le fait qu'il offre la possibilité d'un autre monde, un avenir où il n'est pas nécessaire de faire confiance à un intermédiaire spécifique, tout en pouvant toujours faire confiance à l'intelligence elle-même.
Ce contenu est extrait du rapport de recherche publié par Web3Caff Research : « Rapport annuel 2025 sur le Web3 - 40 000 mots (Partie 2) : Face à la convergence historique de la finance × du calcul × de l'ordre Internet, un grand virage sectoriel est-il sur le point de s'ouvrir ? Analyse panoramique de ses changements structurels, de son potentiel de valeur, de ses limites risques et de ses perspectives futures »
Ce rapport de recherche (accessible gratuitement) est rédigé par le chercheur K de Web3Caff Research. Il procède à une systématique des logiques centrales de l'évolution des phases de développement du Web3 en 2025, en se concentrant sur la discussion des raisons pour lesquelles l'exploration applicative et la collaboration systémique deviennent progressivement de nouvelles directions d'attention dans le contexte de l'évolution continue des capacités de base et de régulation. Les points clés incluent :
- Contexte de l'évolution des phases : Les raisons internes du changement de point de attention du secteur après l'achèvement de la construction des infrastructures de base ;
- Changements clés des mécanismes : L'impact du gradual clarification du cadre réglementaire et des mécanismes on-chain sur le mode de fonctionnement du système ;
- Directions applicatives principales : Les chemins d'exploration autour du règlement des paiements, de la cartographie des scénarios réels et de la collaboration programmable ;
- Directions de développement : Exploration de la tendance d'évolution du Web3 en 2026 et au-delà.
