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Jetons, Modèles et Bulles : Le Jeu de Crypto × AI sur le Marché Primaire

L'auteur Lao Bai analyse la convergence entre Crypto et l'IA depuis le marché primaire, soulignant que les tentatives passées de "Crypto Helps AI" (tokenisation du calcul, des données et des modèles) ont souvent créé des "hallucinations tokenisées" sans réelle viabilité commerciale. Les problèmes incluent une infrastructure de calcul peu fiable, des données non structurées et des modèles difficilement tokenisables. Les mécanismes de "raisonnement vérifiable" (comme ZKML) cherchent à résoudre des problèmes inexistants. Vitalik Buterin propose désormais une vision plus équilibrée : 1) Utiliser la blockchain (ZK, FHE) pour des interactions AI privées et sans confiance, et comme couche économique pour les agents IA. 2) Utiliser l'IA pour auditer les smart contracts, améliorer les marchés prédictifs et la gouvernance des DAO. L'avenir réside dans cette intersection plutôt que dans la tokenisation pure.

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