Un Mac inutilisé peut-il rapporter de l’argent ? Découvrez Darkbloom, le réseau d’inférence d’IA décentralisé lancé par Eigen Labs

marsbitОпубликовано 2026-06-22Обновлено 2026-06-22

Введение

Le réseau d'inférence IA décentralisé Darkbloom, lancé par Eigen Labs, permet aux utilisateurs de monétiser leurs Mac inactifs équipés de puces Apple Silicon. Ce système repose sur une architecture distribuée où les requêtes des utilisateurs sont acheminées par un coordinateur vers des fournisseurs (les propriétaires des Mac). Ces derniers exécutent les modèles d'IA (comme Gemma 4 de Google ou GPT-OSS d'OpenAI) sans pouvoir voir le contenu des requêtes, grâce à des protections de confidentialité matérielles et logicielles vérifiables. Le modèle économique diffère des approches traditionnelles : les coûts marginaux sont principalement liés à l'électricité, permettant des prix inférieurs d'environ 50 % par rapport aux agrégateurs d'API classiques. Les fournisseurs conservent 100 % des revenus générés par l'inférence, sans recours à des tokens subsidiaires. Cependant, les revenus actuels restent modestes (moins de 6 dollars par jour pour le meilleur classé), mais devraient augmenter avec l'adoption de modèles plus gourmands et une demande accrue. Pour participer, il faut un Mac avec Apple Silicon, macOS 14 ou supérieur, installer le logiciel Darkbloom et maintenir une connexion internet stable.

Organisé par : Felix, PANews

L’inférence d’IA devient progressivement une couche clé de l’infrastructure internet. Cependant, la plupart des inférences reposent encore sur des architectures centralisées, coûteuses, à capacité limitée, empilant les couches et présentant certains risques de sécurité. Parallèlement, des millions d’ordinateurs performants dans le monde restent inactifs la majeure partie de la journée.

Le réseau d’inférence d’IA Darkbloom, récemment lancé par Eigen Labs, explore l’exécution d’inférences d’IA distribuées sur des Mac inutilisés. En combinant des nœuds vérifiés, une protection de la vie privée au niveau matériel et une meilleure économie, il transforme les puces Apple Silicon inactives en un réseau de calcul plus efficace, axé sur la confidentialité.

Le projet a été lancé sous forme de prévisualisation de recherche vers avril de cette année, mis à niveau en version alpha publique en mai, et est désormais disponible sur la plateforme OpenRouter. Dans la version alpha, les modèles disponibles sont Google Gemma 4 et OpenAI GPT-OSS.

Architecture centrale et confidentialité vérifiable

Le réseau Darkbloom se compose de trois parties : les utilisateurs, le coordinateur et les fournisseurs.

  • Les utilisateurs peuvent envoyer des requêtes d’inférence via une interface de chat ou une API compatible OpenAI.
  • Le coordinateur (géré par Eigen Labs) route ces requêtes vers les Mac éligibles du réseau.
  • Les fournisseurs (utilisateurs possédant ces Mac éligibles) exécutent le modèle et renvoient les résultats, mais ne peuvent pas voir le contenu de la requête.

Darkbloom est construit sur un modèle d’inférence distribué axé sur la confidentialité. Le processus du fournisseur est renforcé pour résister aux chemins d’inspection locaux courants, y compris l’attachement de débogueurs et l’inspection de la mémoire externe. L’intégrité du binaire exécuté fait également partie du modèle de confiance, aidant à garantir que le logiciel servant les requêtes répond aux attentes du réseau.

Le système utilise également une authentification matérielle basée sur l’architecture de sécurité Apple. Des clés de l’Enclave Sécurisé, des signaux d’authentification et des vérifications périodiques défi-réponse sont utilisés pour vérifier que les nœuds participants fonctionnent avec les protections et l’état logiciel attendus, réalisant ainsi une confidentialité véritablement vérifiable.

Modèle économique et revenus quotidiens

Le modèle économique de Darkbloom diffère fondamentalement de celui de la grande majorité des projets. Dans la pile technologique traditionnelle, les coûts incluent le matériel, les installations, le refroidissement, le réseau, les frais opérationnels et plusieurs couches de profit. Dans le modèle de Darkbloom, le matériel existe déjà, et le coût marginal est principalement lié à l’électricité. Le prix de référence de Darkbloom représente environ 50 % de celui des principaux agrégateurs d’API actuels. Les fournisseurs (hôtes Mac) conservent 100 % des revenus de l’inférence. De plus, Darkbloom n’a pas adopté l’approche d’émettre des jetons pour subventionner les premiers participants ; les revenus des nœuds proviennent entièrement de la demande réelle d’inférence d’IA.

Il est important de noter qu’étant donné le stade précoce du projet, les revenus sont assez modestes. La mémoire et la configuration matérielle, le temps de fonctionnement, la demande de modèles, l’état de santé des nœuds, la demande du réseau, entre autres facteurs, peuvent affecter les revenus dans une certaine mesure.

Les données actuelles du classement montrent que le fournisseur en première position génère moins de 6 dollars de revenus par jour, et le cinquième fournisseur ne dépasse pas 2 dollars. Cependant, cette situation pourrait s’améliorer avec l’ouverture du réseau à des modèles de langage de grande taille à forte demande mémoire et l’augmentation de l’utilisation par de vrais utilisateurs.

Pour configurer un Mac inutilisé, voici les étapes :

  • Obtenir un Mac équipé d’une puce Apple Silicon
  • S’assurer qu’il exécute macOS 14 ou une version ultérieure
  • Installer le fournisseur Darkbloom
  • Maintenir le Mac en ligne et connecté à une internet stable
  • Laisser le réseau router les tâches d’IA prises en charge

Lecture connexe : Inventaire des actifs boursiers et cryptographiques récents à surveiller : IA, RWA, actions spatiales...

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QQuel est le projet lancé par Eigen Labs pour exploiter les ordinateurs Mac inactifs ?

AEigen Labs a lancé le réseau d'inférence IA décentralisé Darkbloom, qui permet d'utiliser la puissance de calcul inutilisée des ordinateurs Mac équipés de puces Apple Silicon pour effectuer des tâches d'inférence IA.

QQuels sont les trois composants principaux de l'architecture du réseau Darkbloom ?

ALe réseau Darkbloom est composé de trois éléments : les utilisateurs (qui envoient des requêtes), le coordinateur (géré par Eigen Labs, qui achemine les requêtes), et les fournisseurs (les propriétaires des Mac qui exécutent les modèles et renvoient les résultats).

QComment Darkbloom garantit-il la confidentialité des données lors du traitement des requêtes ?

ADarkbloom garantit la confidentialité grâce à un modèle d'inférence distribué axé sur la protection de la vie privée. Il utilise le renforcement des processus, l'intégrité des binaires et une authentification matérielle basée sur l'architecture de sécurité d'Apple (comme le Secure Enclave) pour vérifier que les nœuds fonctionnent avec les mesures de protection attendues.

QQuel est l'avantage économique du modèle Darkbloom par rapport aux services d'inférence IA traditionnels ?

ALe modèle économique de Darkbloom est moins coûteux car il utilise du matériel existant (les Mac inactifs), donc les coûts marginaux sont principalement liés à l'électricité. Ses tarifs de référence sont environ 50 % inférieurs à ceux des principaux agrégateurs d'API, et les fournisseurs conservent 100 % des revenus générés par l'inférence.

QQuels sont les modèles d'IA disponibles dans la version alpha de Darkbloom, et sur quelle plateforme est-il accessible ?

ADans sa version alpha, Darkbloom propose les modèles Gemma 4 de Google et GPT-OSS d'OpenAI. Le réseau est accessible via la plateforme OpenRouter.

Похожее

Лидер токенизации RWA Ondo начинает работать с Perp DEX

Основатель Ondo Finance, лидера в токенизации реальных активов (RWA), объявляет о запуске собственной децентрализованной биржи перпетуальных контрактов — Ondo Perps. Это стратегический ход, который меняет привычный сценарий, где DEX добавляют RWA-активы. Ondo, обладая доминирующей долей на рынке токенизированных акций, наоборот, встраивает торговую платформу в свою экосистему. Платформа фокусируется на торговле перпетуальными контрактами на токенизированные акции, индексы и сырьевые товары (включая золото, серебро, нефть, акции NVIDIA, Tesla, Apple и другие) с кредитным плечом до 20x. Ключевые особенности: использование токенизированных акций и облигаций Ondo в качестве залога, портфельный режим маржи, а также высокая скорость исполнения за счёт гибридной модели (офф-чейн обработка ордеров с ончейн-расчётами). Запуск Ondo Perps завершает формирование финансового цикла в экосистеме Ondo: от выпуска RWA-активов (Ondo Global Markets) до их активного использования в торговле и DeFi. Это знаменует эволюцию Perp DEX от нишевых криптоплатформ к глобальной инфраструктуре для торговли любыми активами круглосуточно, стирая границы между традиционными и децентрализованными финансами.

Foresight News1 ч. назад

Лидер токенизации RWA Ondo начинает работать с Perp DEX

Foresight News1 ч. назад

Основатель People's Network: "Большие языковые модели поглощают все" – в это я верю наполовину

Автор, основатель сайта Baixing.com, выражает скептицизм по поводу утверждения, что «большие языковые модели поглотят всё». Он считает такое заявление слишком упрощённым и сравнивает его с подобными предсказаниями об «интернете, который всё поглотит». Вместо этого он видит большие модели как фундаментальную технологическую базу, подобную электричеству или интернету. Электричество как база породило множество конкретных приборов (холодильники, стиральные машины), каждый из которых решает свою задачу. Так и большие языковые модели, будучи источником базового интеллекта, должны быть встроены в конкретные инструменты и приложения для решения реальных проблем (например, Claude Code для программирования, Claude Design для дизайна). Без этого «устройства» их потенциал не реализуется. Автор согласен, что большие модели трансформируют или «поглотят» значительный слой существующего программного обеспечения, особенно правила, шаблоны и рабочие процессы, которые можно формализовать. Однако они не заменят множество других элементов: данные клиентов, физическую инфраструктуру, доверие, способность к реальному исполнению задач (например, перевозку людей). После трансформации этого слоя откроется пространство для создания принципиально новых типов программного обеспечения с более гибкими, «потоковыми» интерфейсами. Главная ошибка, по его мнению, — зацикливаться на ближайших изменениях и не видеть более широких возможностей, которые появятся вслед за установлением этой новой технологической базы. Таким образом, ключевая задача — искать возможности именно в тех областях, которые большие модели трансформируют, а не в абстрактной идее их тотального господства.

marsbit1 ч. назад

Основатель People's Network: "Большие языковые модели поглощают все" – в это я верю наполовину

marsbit1 ч. назад

Основатель百姓网: Я верю в фразу «Большие языковые модели поглощают всё» лишь наполовину

Основатель сайта объявлений Baixing Wang Jianshu высказывает свое мнение о больших языковых моделях (LLM). Он считает преувеличением утверждение, что «LLM поглощают всё». Он сравнивает LLM с электричеством — это критически важная базовая технология, инфраструктура (как электросеть), без которой невозможно развитие. Однако само по себе электричество не решает конкретных задач; для этого нужны «приборы» — стиральные машины, телевизоры и т.д. Точно так же базовый интеллект LLM должен быть воплощен в конкретных инструментах для конкретных сценариев (например, для написания кода, дизайна), чтобы реально изменить мир. Большинство реальных задач требуют комбинации нескольких элементов (как в стиральной машине нужны и вода, и вращающийся барабан). Он согласен, что LLM «поглотят» значительную часть существующего программного обеспечения — систем, построенных на жестких правилах, формах и шаблонах (например, многие CRM, ERP). Однако они не заменят всё: данные клиентов, физическое исполнение задач (например, перелет), доверие, элементы реального мира. Уничтожив слой устаревшего ПО, LLM откроют пространство для принципиально нового программного обеспечения с более плавными, «текучими» интерфейсами, где жесткие правила будут отданы на откуп ИИ. Это откроет новые возможности, которые сейчас трудно представить. Основной вывод: LLM — это фундамент, критически важная базовая технология. Но настоящая ценность и основная волна инноваций проявится на следующем уровне — в разнообразных «приборах» и приложениях, которые используют этот интеллект для решения конкретных проблем. Вместо разговоров о «поглощении всего» важно искать возможности в тех областях, которые LLM трансформируют.

链捕手1 ч. назад

Основатель百姓网: Я верю в фразу «Большие языковые модели поглощают всё» лишь наполовину

链捕手1 ч. назад

Нарушит ли заявка Ноя Доу на биткойны Сатоши «всю отрасль»? Ответчики говорят…

Четырнадцать лет спустя биткоины эпохи Сатоши снова в центре судебного разбирательства. 6 июля был подан второй документ "друга суда" против попытки "Ноа Доу" заявить права на монеты Сатоши как на "брошенное имущество". Три псевдонимных истца — Ноа Доу и две компании — пытаются получить законное право собственности на 39 069 неактивных кошельков Bitcoin, которые они не создавали и к которым не имеют доступа. Они утверждают, что опубликовали уведомления в блокчейне, используя функцию OP_RETURN, предоставив владельцам 90 дней на ответ. По истечении срока около 2900 кошельков были удалены, и истцы считают оставшиеся 39 069 "брошенными". Ответчики требуют прекратить дело. Они указывают, что истцы не имеют приватных ключей, не предоставляют доказательств, что владельцы видели уведомления, и используют лишь неактивность кошельков как доказательство заброшенности. Это создаёт опасный прецедент, так как многие инвесторы намеренно годами не перемещают свои биткоины. "Удовлетворение требований истцов не укрепит права собственности, а нарушит целые отрасли и ожидания всех владельцев цифровых активов", — говорится в документе. Ситуацию осложнила недавняя активность: один из кошельков, фигурирующих в списке ответчиков (адрес 1LwWt...), который не двигался с 2011 года, провёл транзакцию 15 BTC. Это демонстрирует, что неактивность кошелька сама по себе не доказывает заброшенность, так как право собственности определяется контролем над приватными ключами, а не историей транзакций.

ambcrypto2 ч. назад

Нарушит ли заявка Ноя Доу на биткойны Сатоши «всю отрасль»? Ответчики говорят…

ambcrypto2 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片