Vue d'ensemble

Alors que l'IA évolue rapidement, elle nécessite plus de puissance de calcul, de traitement des données et de collaboration. Les systèmes de blockchain traditionnels, avec leurs limites de performance, ne peuvent plus répondre aux exigences croissantes des applications d'IA.

Une nouvelle génération de blockchains de couche 1 conçues pour l'IA a émergé. Ces projets se concentrent sur la résolution des principaux défis tels que l'efficacité, la confidentialité des données, l'allocation des ressources et la collaboration décentralisée avec une technologie innovante.

Cet article passe en revue et analyse les principaux projets d'IA de couche 1 tels que Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion et Sahara en se concentrant sur leurs technologies de base, leurs cas d'utilisation et leur potentiel futur.

Qu'est-ce qu'une couche d'IA de niveau 1 ?

Un blockchain de couche 1 est un réseau blockchain de base avec son propre système de consensus et infrastructure. Contrairement aux solutions de couche 2, qui dépendent des blockchains existantes, les blockchains de couche 1 créent et maintiennent un écosystème entièrement décentralisé.

Un AI Layer 1 est une blockchain construite pour l'intelligence artificielle. Son objectif principal est de créer un système décentralisé pour former des modèles d'IA, exécuter des tâches d'IA, partager des données et fournir des incitations.

Les projets de la couche 1 de l'IA intègrent la technologie de la blockchain pour améliorer la transparence et l'équité des systèmes d'IA et s'attaquer au problème persistant de l'IA en tant que "boîte noire" en utilisant la vérifiabilité et l'immutabilité de la blockchain.

Signification:
L'intégration de l'IA et de la blockchain est un domaine clé de l'innovation technologique, stimulé par une dynamique offre-demande claire :
L'IA repose sur des données massives et une puissance de calcul : la blockchain peut fournir un stockage de données décentralisé, l'hébergement de modèles et des marchés de puissance de calcul ;
Les décisions de l'IA sont opaques : les enregistrements de la blockchain fournissent des processus traçables et vérifiables, ce qui augmente la fiabilité ;
Manque de mécanismes d'incitation : L'économie des jetons natifs de la blockchain peut inciter efficacement les contributeurs de données, les nœuds de calcul et les développeurs de modèles ;
La propriété des données et des modèles est difficile à définir : les contrats intelligents et la vérification on-chain fournissent une base pour la propriété des actifs d'IA et les transactions.
Ces besoins fondamentaux sont la force motrice derrière la croissance rapide des projets d'IA de couche 1.

Principales caractéristiques
La couche AI Layer 1 n'est pas seulement un nouveau récit ; elle a un focus technologique distinct par rapport aux blockchains à usage général :
Puissance de calcul haute performance et capacités de traitement parallèle: Fournir un support fondamental pour l'entraînement et l'inférence des modèles;
Support de l'agent IA natif : développement d'environnements d'exécution et de mécanismes d'interaction spécifiquement conçus pour les agents IA ;
Mécanismes d'incitation aux données natives : Utiliser des jetons pour inciter à la contribution de données et à la collaboration sur les modèles ;
Vérification et transaction sur chaîne des modèles et des tâches : permettant une véritable intégration Web3 des actifs en IA.

Quatre tendances clés qui stimulent l'IA de couche 1
L'émergence de l'IA Layer 1 n'est pas fortuite; elle est motivée par quatre tendances clés:
L'explosion de l'IA générative : la prolifération de grands modèles a entraîné une demande exponentielle de puissance de calcul et de données;
L'évolution des mécanismes d'incitation de Web3 : Créer un cycle économique pour les données, les modèles et la puissance de calcul.
L'établissement progressif de l'écosystème de l'agent AI : nécessitant un environnement d'exécution fondamental sécurisé et un réseau de valeur robuste.
Un changement perceptible vers la modularité de la blockchain : Passage des blockchains de couche 1 d'architectures "généralistes" à des architectures "spécialisées".

Projets majeurs

Aperçu des projets avec jetons natifs

Bittensor

Contexte et vision
Bittensor vise à construire un réseau de collaboration IA décentralisé qui brise les barrières centralisées dans le développement traditionnel de l'IA. Il encourage les développeurs mondiaux et les fournisseurs de calcul à former et optimiser ensemble des modèles d'IA. Sa vision est de stimuler la co-évolution de l'écosystème de l'IA grâce à des mécanismes pilotés par le marché, créant ainsi un réseau intelligent ouvert et transparent.

Architecture technologique et innovation
Bittensor utilise une architecture à deux couches : le réseau racine coordonne le système mondial, tandis que l'écosystème subnet supporte une variété de tâches d'IA. L'innovation principale réside dans le mécanisme d'allocation des ressources basé sur le marché dTAO, qui introduit le jeton subnet Alpha pour concourir sur le marché. Les ressources sont allouées sur demande, tandis que le pouvoir de validation est décentralisé pour éviter le contrôle par une seule entité. Cette conception améliore à la fois l'efficacité et la résistance du système à la censure.

Scénarios d'application et écosystème
L'écosystème de Bittensor comprend plusieurs sous-réseaux avec des applications typiques telles que Targon (axé sur la génération de texte, similaire aux modèles de langage avancés), Chutes (fournissant des services d'interface API LLM), PTN (générant des signaux de trading financiers) et Dojo (collaboration pour l'étiquetage de données). Ces sous-modules mettent en valeur la large applicabilité de Bittensor dans des domaines tels que la génération de texte, la prédiction financière et le traitement des données. Ils attirent les développeurs et les utilisateurs de l'industrie.

Économie des jetons et valeur
Le jeton $TAO est le cœur de l'écosystème Bittensor, utilisé pour payer la puissance de calcul, récompenser les contributeurs et stimuler la concurrence des sous-réseaux. Les détenteurs peuvent miser $TAO pour participer à la gouvernance du réseau ou gagner des récompenses de sous-réseau. À mesure que l'écosystème du sous-réseau se développe, la demande de $TAO devrait croître, sa valeur étant étroitement liée à la puissance de calcul du réseau et à l'activité des applications.

La source

Vana

Contexte et vision
L'objectif de Vana est de remodeler la souveraineté des données pour permettre aux utilisateurs de posséder et de bénéficier vraiment de leurs données personnelles, plutôt que d'être exploités par les géants de la technologie. Sa vision est de reconstruire la valeur des données grâce à la technologie décentralisée, créant ainsi un écosystème économique des données axé sur l'utilisateur.

Architecture technologique et innovation
La technologie de Vana est divisée en la couche de liquidité des données et la couche de portabilité des données, complétée par une conception de stockage non-custodiale. L'innovation clé est que les données des utilisateurs restent hors chaîne pour garantir la confidentialité, tout en permettant toujours le partage de données et la distribution de valeur grâce aux incitations à la liquidité et aux récompenses des contributeurs. Ce modèle centré sur l'utilisateur équilibre la protection de la vie privée avec des incitations économiques significatives.

Scénarios d'application et écosystème
Les applications typiques de Vana incluent Finquarium (un marché de données financières), GPT Data DAO (collecte et gouvernance de données de conversation) et des projets de données Reddit/Twitter (utilisant des données de médias sociaux). Ces scénarios démontrent le potentiel de Vana dans des domaines tels que la finance, la formation en IA et l'analyse sociale. Ils attirent des contributeurs de données et des développeurs à rejoindre l'écosystème.

Économie des jetons et valeur
$VANA alimente l'écosystème Vana. Les utilisateurs le gagnent en contribuant des données, et les entreprises le dépensent pour accéder à ces données. Il permet également la participation à la gouvernance. À mesure que l'utilisation des données augmente, la valeur du jeton est de plus en plus liée à l'activité du réseau.

Source : https://www.vana.org/

Nillion

Contexte et vision
Nillion construit un réseau informatique axé sur la confidentialité conçu pour résoudre les défis liés à la protection des données. En utilisant le « calcul aveugle » - une méthode qui permet le calcul sur des données chiffrées - il vise à soutenir l'adoption d'applications sécurisées à grande échelle en matière d'IA et de Web3.

Architecture technologique et innovation
Au cœur de Nillion se trouve Nil Message Compute (NMC), un paradigme de "calcul aveugle" qui intègre le calcul multipartite (MPC) et les preuves de zéro connaissance (ZKPs) pour permettre l'échange de données à zéro connaissance. Son innovation principale réside dans la réalisation d'un consensus sans blockchain traditionnelle, tout en préservant un traitement chiffré sans fuite, ouvrant de nouvelles possibilités pour les applications sensibles à la confidentialité.

Scénarios d'application et écosystème
Les applications de Nillion incluent l'authentification Web3 (protégeant la vie privée de l'identité de l'utilisateur), la formation à la confidentialité de l'IA (formation de modèles sur des données chiffrées) et la modélisation de données confidentielles (informatique de confidentialité de niveau entreprise). Ces scénarios démontrent sa large applicabilité dans la gestion de l'identité, le développement de l'IA et le traitement des données commerciales, attirant les utilisateurs de l'industrie ayant des besoins en matière de confidentialité.

Économie des jetons et valeur
$NIL sert de jeton d'utilité natif du réseau Nillion. Il facilite le paiement des tâches de calcul, incite les opérateurs de nœuds et alimente la croissance globale de l'écosystème. À mesure que la demande de calcul préservant la confidentialité continue de croître, la valeur de $NIL est de plus en plus liée à l'activité du réseau et à la puissance de calcul contribuée, ce qui le positionne pour un fort potentiel à long terme.

La source

HyperCycle

Contexte et vision
HyperCycle est un projet fournissant une infrastructure haute performance pour les agents d'IA. Il collabore avec SingularityNET pour accélérer la collaboration interplateforme et le fonctionnement efficace des agents d'IA. Sa vision est de construire l'infrastructure pour soutenir la prochaine génération d'applications d'IA, favorisant ainsi l'adoption généralisée de la technologie IA.

Architecture technologique et innovation
L'architecture technique de HyperCycle met l'accent sur une couche de support informatique AI haute performance qui collabore étroitement avec l'écosystème de SingularityNET. Parmi les points saillants de l'innovation, citons le support des opérations AI haute performance, les capacités de collaboration interplateforme et l'optimisation de l'efficacité de l'exécution des agents AI, offrant un support fondamental pour les systèmes multi-agents complexes.

Scénarios d'application et écosystème
HyperCycle n'est pas encore entièrement lancé, mais ses applications typiques peuvent impliquer des clusters d'agents IA, tels que le traitement de tâches distribuées ou la collaboration intelligente interplateforme. Avec sa collaboration avec SingularityNET, son écosystème devrait couvrir des applications d'IA dans des domaines tels que l'éducation, la santé et la finance, avec un potentiel prometteur.

Économie des jetons et valeur
$HYPC est le jeton de HyperCycle, utilisé pour payer les ressources informatiques, récompenser les contributeurs et participer à la gouvernance de l'écosystème. En tant que partie intégrante de l'infrastructure AI haute performance, la valeur de $HYPC est étroitement liée à l'échelle de l'utilisation de l'agent AI et de la demande de calcul. Sa croissance à long terme dépend de la maturité de l'écosystème.

La source

OriginTrail

Contexte du projet et vision
OriginTrail intègre la technologie du graphe de connaissances avec l'IA pour construire une plateforme décentralisée de gestion des actifs de connaissances. Son objectif est d'améliorer la vérifiabilité des données et de favoriser la collaboration interdomaines, avec pour vision de stimuler la transformation numérique dans des domaines tels que les chaînes d'approvisionnement et la recherche scientifique grâce à un échange de connaissances fiable.

Architecture technologique et innovation
Le cœur d'OriginTrail repose sur la technologie du graphe de connaissances et un système décentralisé de stockage et de vérification des actifs de connaissances. Son innovation réside dans la possibilité de partager des connaissances vérifiables, garantissant la fiabilité des données et facilitant l'intégration interdomaines. Cela offre une infrastructure robuste pour les applications de données complexes.

Scénarios d'application et écosystème
Les applications typiques d'OriginTrail comprennent le suivi de la chaîne d'approvisionnement (garantissant la transparence de l'origine du produit) et la vérification de la confiance des données (certification des données scientifiques). L'écosystème s'est déjà associé à divers secteurs, tels que les chaînes d'approvisionnement alimentaire et la gestion des données de santé. Cela met en valeur la valeur réelle des graphiques de connaissances dans le monde réel.

Économie des jetons et valeur
$TRAC est le jeton natif d'OriginTrail, utilisé pour payer le stockage de données, les frais de vérification et pour inciter les opérations des nœuds. Alors que les applications de graphes de connaissances se développent dans plus de domaines, la demande de $TRAC est liée au volume des données de l'écosystème et à l'adoption par l'industrie, offrant un soutien de valeur stable.

Source : https://origintrail.io/

Architecture technique grand public

Les blockchains publiques de couche 1 d'IA sont des réseaux blockchain construits spécifiquement pour prendre en charge les applications d'IA. Ils offrent une infrastructure efficace, sécurisée et évolutive pour des tâches telles que l'entraînement de modèles d'IA, l'inférence, le traitement des données et les opérations collaboratives.

Contrairement aux blockchains traditionnelles de couche 1 (comme Ethereum, Solana), la couche 1 de l'IA doit répondre à des besoins tels que la distribution de la puissance de calcul, la confidentialité des données, l'exécution des modèles et la gouvernance décentralisée. Ces éléments dotent son architecture technique d'innovations uniques.

Voici un aperçu des principales architectures techniques des blockchains de la couche 1 de l'IA, mettant l'accent sur les tendances principales et les projets exemplaires tels que Kite AI et Bittensor.

Perspectives futures et valeur d'investissement

1. Évolution technologique : Intelligence et intégration

Intégration complète de l'IA multimodale
L'écosystème futur de l'IA ira au-delà des modalités uniques (par exemple, la génération de texte) et se dirigera vers une intégration multimodale (texte, images, audio, vidéo, et même des données de capteurs). L'écosystème de sous-réseau de Bittensor pourrait s'étendre pour prendre en charge la formation de modèles multimodaux, et l'infrastructure de l'agent IA d'HyperCycle pourrait devenir le cœur de la collaboration intermodale.

Mécanisme de consensus adaptatif
Des mécanismes tels que PoAI (Kite AI) et dTAO (Bittensor) seront encore optimisés en introduisant des algorithmes adaptatifs qui ajustent dynamiquement les règles de consensus en fonction de la complexité de la tâche, des besoins en puissance de calcul et de la confidentialité pour améliorer l'efficacité et l'équité.

Normalisation de l'informatique confidentielle
Les technologies de la "calcul aveugle" de Nillion et ZKP/MPC pourraient devenir des normes de l'industrie. Cela transformera la protection de la vie privée d'une fonction périphérique en un composant essentiel de la couche IA 1. L'intégration profonde de l'environnement d'exécution de confiance (TEE) avec la blockchain accélérera également.

Introduction préliminaire de l'informatique quantique
D'ici 2030, l'informatique quantique pourrait commencer à s'intégrer à l'écosystème de l'IA, notamment dans les domaines de l'informatique haute performance (par exemple, HyperCycle). Cela augmentera considérablement la vitesse d'entraînement et les capacités d'optimisation des modèles complexes.

Perspective : La technologie passera de l'innovation décentralisée à l'intégration et à la normalisation, la compétitivité centrale de l'écosystème de l'IA reposant sur l'intelligence et l'adaptabilité inter-domaines.

Source : L’IA du cerf-volant

2. Expansion de l'écosystème : Mondialisation et Pénétration Industrielle

Formation d'un réseau mondial de puissance informatique
Les marchés de la puissance informatique décentralisée (par exemple, Gensyn, Bittensor) intégreront les ressources inutilisées mondiales pour former un réseau de puissance informatique similaire à un “Internet de l'IA”. La puissance informatique à faible coût dans les pays en développement pourrait devenir un complément clé à l'écosystème.

Floraison des sous-écosystèmes spécifiques à l'industrie
Des sous-écosystèmes verticaux tels que le sous-réseau médical de Kite AI et le suivi de la chaîne d'approvisionnement d'OriginTrail se segmenteront davantage dans des industries telles que l'éducation, l'énergie et le divertissement. Chaque sous-écosystème peut développer des jetons et des mécanismes de gouvernance indépendants.

Collaboration inter-chaînes et inter-écosystèmes
La couche AI Layer 1 établira une interopérabilité plus étroite avec les blockchains traditionnelles (par exemple, Ethereum, Polkadot). Par exemple, la couche de données de Vana pourrait s'intégrer avec des protocoles DeFi, et le graphe de connaissances d'OriginTrail pourrait se connecter avec les marchés NFT.

Croissance de l'écosystème pilotée par l'utilisateur
Le modèle de souveraineté des données de Vana pourrait s'étendre à un plus grand nombre d'utilisateurs individuels. Les sources de données issues des médias sociaux, des appareils IoT, etc., deviendront des entrées importantes pour l'écosystème de l'IA, et le rôle des contributeurs de la communauté deviendra plus prépondérant.
Perspective : L'écosystème de l'IA passera d'une approche axée sur la technologie à une approche axée sur les applications et les utilisateurs, formant ainsi une structure réseau mondiale et multi-niveaux qui imprègne tous les aspects de la vie sociale.

3. Impact économique et social : Refonte de la valeur

Maturité de l'économie des jetons
Des jetons comme $TAO, $VANA et $NIL ne serviront pas seulement d'outils de paiement, mais pourraient évoluer en "actifs intelligents", leur valeur étant directement liée à la contribution de la puissance de calcul, à la qualité des données et aux performances du modèle. Le $HYPC de HyperCycle pourrait devenir la devise standard sur le marché des agents d'IA.

Nouvelles carrières et modèles économiques
L'écosystème de l'IA engendrera de nouvelles professions telles que les "mineurs de puissance de calcul", les "fournisseurs de données" et les "optimiseurs de modèles". Le mécanisme de partage des bénéfices de Vana pourrait devenir courant et permettre aux individus de gagner un revenu stable en contribuant des données ou de la puissance de calcul.

Efficacité sociale améliorée
Des applications telles que la transparence de la chaîne d'approvisionnement d'OriginTrail et la génération de signaux financiers de Bittensor optimiseront l'allocation des ressources et réduiront les gaspillages. Les marchés d'inférence en IA (par exemple, Ritual) peuvent réduire les coûts des entreprises pour acquérir des services intelligents.

Les défis de la fracture numérique
Les régions développées pourraient bénéficier en premier lieu de l'écosystème de l'IA, tandis que les régions sous-développées risquent de prendre du retard en raison des barrières technologiques et d'un manque d'infrastructures. Cela pourrait potentiellement aggraver le fossé numérique mondial.
Perspective : L'écosystème de l'IA remodelera la structure économique. Il permettra aux individus de participer davantage tout en amplifiant les risques potentiels d'inégalité sociale.

Source:OriginTrail

Défis

1. Défis techniques

La complexité technique de l'écosystème de l'IA soulève plusieurs problèmes fondamentaux qui doivent être traités :

Puissance de calcul et goulots d'étranglement énergétique
Défi : la formation et l'inférence des modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul massive, en particulier pour les grands modèles multimodaux (par exemple, la génération de vidéo ou l'inférence inter-domaines). L'écosystème de sous-réseau de Bittensor et la formation distribuée de Gensyn reposent sur l'intégration de la puissance de calcul mondiale, mais l'offre actuelle de GPU est limitée, et la consommation d'énergie de l'informatique haute performance est énorme, ce qui peut entraîner des augmentations de coûts ou des goulots d'étranglement réseau.
Impact : Une puissance de calcul insuffisante peut limiter l'expansion de l'écosystème, et les problèmes d'énergie pourraient déclencher des controverses environnementales, nuisant ainsi à la durabilité du projet.
Solutions potentielles : Développer des algorithmes à faible consommation d'énergie (par exemple, des variantes de Transformer plus efficaces), intégrer des nœuds de calcul pilotés par des énergies renouvelables ou explorer les premières applications de l'informatique quantique.

Source :TFSC

Implémentation technique de la confidentialité et de la sécurité
Défi : La "calcul aveugle" de Nillion et le stockage non-custodial de Vana doivent garantir l'absence de fuite de données dans des environnements décentralisés, mais les preuves de connaissance nulle (ZKP) et la computation multipartite (MPC) entraînent des coûts de calcul élevés, réduisant potentiellement l'efficacité. L'IA Kite TEE (Trusted Execution Environment) est également confrontée à des risques de confiance matérielle et de sécurité de la chaîne d'approvisionnement.
Impact: Si les technologies de confidentialité ne peuvent pas équilibrer efficacité et sécurité, leur utilisation dans des scénarios à haut débit (par exemple, l'inférence en temps réel) peut être limitée.
Solutions potentielles : optimiser les algorithmes de chiffrement (par exemple, ZKP léger), développer des puces de calcul de confidentialité spécialisées ou introduire des mécanismes de confiance vérifiables sur la chaîne.

Manque d'interopérabilité et de normalisation
Défi : les projets de la couche 1 de l'IA (par exemple, Bittensor, Kite AI) construisent chacun des sous-réseaux ou des modules indépendants mais manquent de normes de protocole unifiées, ce qui rend difficile la collaboration inter-écosystème. Par exemple, les clusters d'agents d'IA de HyperCycle peuvent avoir du mal à s'intégrer directement avec le graphe de connaissances d'OriginTrail.
Impact: La fragmentation de l'écosystème peut affaiblir la compétitivité globale, et les développeurs devront s'adapter à différentes plates-formes, ce qui entraînera une augmentation répétée des coûts de développement.
Solutions potentielles: Promouvoir des protocoles d'interopérabilité entre chaînes (par exemple, des mécanismes de pontage similaires à Polkadot) ou des normes de l'industrie (par exemple, des formats de modèle AI unifiés).

Source :Wiki Polkadot

Gouvernance des modèles et traçabilité
Défi : L'IA décentralisée (par exemple, le sous-réseau Targon de Bittensor) manque de mécanismes efficaces de gouvernance on-chain pour suivre et limiter les abus et pourrait être utilisée pour générer de fausses informations ou du contenu malveillant. Bien que le graphe de connaissance d'OriginTrail puisse vérifier la crédibilité des données, il est difficile de surveiller en temps réel les sorties d'IA générées de manière dynamique.
Impact: L'utilisation abusive de la technologie pourrait entraîner une crise de confiance et entraver l'adoption généralisée de l'écosystème.
Solutions potentielles : Introduire des mécanismes d'authentification d'identité sur chaîne, de traçabilité du contenu, ou développer des outils de revue éthique décentralisés.

2. Défis du marché

La concurrence sur le marché et l'adoption par les utilisateurs au sein de l'écosystème de l'IA sont cruciales pour son succès commercial. Les défis actuels incluent :

Compétition intense et fragmentation de l'écosystème
Défi : les projets de couche IA 1 (par exemple, Bittensor vs Kite AI) et les écosystèmes associés (par exemple, Vana vs Nillion) se chevauchent en termes de fonctionnalités (par exemple, allocation de puissance de calcul, confidentialité des données), ce qui entraîne une fragmentation des ressources et des utilisateurs. Les géants de la technologie traditionnelle (par exemple, Google, Microsoft) se positionnent également avec des solutions IA centralisées. Ils exploitent des écosystèmes matures et des avantages de marque pour capturer des parts de marché.
Impact: Les projets décentralisés peuvent avoir du mal à se développer en raison d'une base d'utilisateurs insuffisante ou de coûts élevés de migration pour les développeurs.
Solutions potentielles : Attirer des marchés de niche grâce à un positionnement différencié (par exemple, Bittensor se concentrant sur la concurrence des sous-réseaux, Vana sur la souveraineté des données), ou collaborer avec des entreprises traditionnelles (par exemple, OriginTrail avec l'industrie de la chaîne d'approvisionnement) pour étendre l'influence.

Éducation des utilisateurs et obstacles à l'adoption
Défi : La nature décentralisée de l'écosystème de l'IA (par exemple, les incitations en jetons, la gouvernance on-chain) est complexe pour les utilisateurs moyens et les entreprises. Par exemple, le modèle de contribution de données de Vana nécessite que les utilisateurs comprennent le concept de souveraineté des données, et la participation au sous-réseau de Bittensor nécessite que les développeurs aient une expertise à la fois en blockchain et en IA.
Impact: Une courbe d'apprentissage raide peut limiter la participation des utilisateurs et ralentir la croissance de l'écosystème.
Solutions potentielles : Développer des interfaces conviviales (par exemple, les outils de téléchargement de données simplifiés de Vana), fournir des ressources pédagogiques ou réduire les barrières à l'entrée des développeurs grâce aux SDK.

Instabilité dans l'économie des jetons
Défi : Les jetons tels que $TAO, $VANA et $NIL sont liés à l'activité de l'écosystème, mais la volatilité du marché peut entraîner un comportement spéculatif (par exemple, des baisses de prix après un engouement initial). Le $HYPC d'HyperCycle risque un ancrage de valeur peu clair car ses applications ne sont pas entièrement déployées.
Impact : L'instabilité des prix des tokens peut compromettre la confiance des utilisateurs, affectant les investissements à long terme et la participation à l'écosystème.
Solutions potentielles : Concevoir des mécanismes de jeton plus robustes (par exemple, la combustion dynamique, les récompenses de blocage à long terme) ou renforcer la valeur intrinsèque du jeton grâce à des cas d'utilisation du monde réel (par exemple, les scénarios de paiement de la chaîne d'approvisionnement d'OriginTrail).

La source

Durabilité des modèles d'entreprise
Défi : De nombreux projets d'écosystème d'IA utilisent des incitations en jetons pour attirer les premiers utilisateurs, mais les modèles de rentabilité à long terme restent flous. Par exemple, le marché d'inférence de Ritual doit prouver son rentabilité par rapport aux services cloud centralisés, et la formation distribuée de Gensyn doit valider sa compétitivité commerciale.
Impact: Le manque de flux de revenus durables pourrait entraîner des lacunes dans le financement du projet, limitant ainsi l'expansion de l'écosystème.
Solutions potentielles : Explorez les modèles économiques hybrides (par exemple, abonnements + paiements en jetons), ou signez des contrats à long terme avec des clients d'entreprise (par exemple, les services de calcul de confidentialité de Nillion).

3. Défis réglementaires

Alors que les technologies d'IA et de blockchain deviennent de plus en plus répandues, le paysage réglementaire mondial impacte de plus en plus les écosystèmes d'IA :

Protection des données et conformité transfrontalière
Défi : Des projets tels que Vana et Nillion mettent l'accent sur la souveraineté des données et la confidentialité, mais il existe des différences réglementaires significatives entre les pays en ce qui concerne le stockage des données et la transmission transfrontalière (par exemple, le RGPD de l'UE). Le stockage décentralisé pourrait être perçu comme un moyen d'éviter la réglementation, ce qui entraîne des risques juridiques.
Impact: Les coûts de conformité accrus pourraient affaiblir la compétitivité mondiale des projets et même entraîner des interdictions sur certains marchés.
Solutions potentielles : développer des cadres de conformité flexibles (par exemple, déploiement de nœuds régionaux) ou collaborer avec les régulateurs locaux (par exemple, les pratiques de conformité de la chaîne d'approvisionnement d'OriginTrail dans l'UE).

La source

Éthique et responsabilité de l'IA
Défi : L'IA décentralisée (par exemple, le sous-réseau de génération de texte de Bittensor) peut générer un contenu nuisible, mais la gouvernance on-chain peut avoir du mal à attribuer la responsabilité. Les régulateurs mondiaux (par exemple, le règlement sur l'IA de l'UE) exigent une transparence et une responsabilité strictes pour les applications d'IA à haut risque, ce qui entre en conflit avec la nature décentralisée de l'anonymat.
Impact: La pression réglementaire pourrait contraindre les projets à ajuster leur architecture ou à se retirer de certains marchés, ce qui augmenterait la complexité opérationnelle.
Solutions potentielles : introduire la traçabilité on-chain (par exemple, la vérification de contenu basée sur OriginTrail) ou collaborer avec des associations industrielles pour développer des normes d'éthique en matière d'IA.

La source

Jetons et réglementation financière
Défi : Des jetons comme $TAO et $VANA peuvent être classés comme des titres ou des instruments de paiement. Ils doivent se conformer à la réglementation financière (par exemple, la loi sur les valeurs mobilières de la SEC aux États-Unis). Le $HYPC d'HyperCycle, s'il est utilisé pour des paiements transfrontaliers, pourrait déclencher un examen de lutte contre le blanchiment d'argent (AML).
Impact: L'incertitude réglementaire pourrait limiter la circulation des jetons et affecter le modèle économique de l'écosystème.
Solutions potentielles : Clarifier les attributs d'utilité des jetons (au lieu des attributs d'investissement), ou demander des tests dans un bac à sable réglementaire (par exemple, des modèles de projets blockchain à Singapour).

Exigences de conformité spécifiques à l'industrie
Défi : le sous-réseau médical de Kite AI et l'informatique de confidentialité de Nillion doivent respecter les réglementations spécifiques à l'industrie (par exemple, la loi HIPAA sur la protection des données de santé). Les architectures décentralisées pourraient avoir du mal à fournir les capacités d'audit requises par les systèmes traditionnels.
Impact: La complexité de la conformité sectorielle pourrait retarder la mise en œuvre du projet et limiter l'accès au marché.
Solutions potentielles : s'associer avec des fournisseurs de technologies de conformité (par exemple, des outils d'audit on-chain), ou se concentrer sur des marchés avec des seuils réglementaires plus bas pour un déploiement précoce.

Source

Conclusion

Alors que la technologie de l'IA continue de progresser, les projets de blockchain de couche 1 d'IA émergent comme une infrastructure critique pour relever les défis liés au calcul, au traitement des données et à la coordination décentralisée. En tirant parti d'architectures innovantes, ces projets montrent un fort potentiel pour améliorer l'efficacité des systèmes d'IA, renforcer la confidentialité des données et optimiser la distribution et l'incitation des ressources computationnelles.

Bien que les perspectives des projets d'IA de couche 1 soient prometteuses, elles ne sont pas sans obstacles. Les subtilités de la mise en œuvre et de l'intégration interdomaines peuvent entraver les progrès rapides. L'adoption en est encore à ses débuts, la confiance du marché dans la convergence IA-blockchain n'étant pas encore pleinement établie. L'incertitude réglementaire complique encore davantage le paysage. Par-dessus tout, la protection de la vie privée tout en permettant un partage de données significatif reste un défi central et non résolu, en particulier dans les déploiements de qualité entreprise.

En résumé, bien que ces projets apportent une innovation technologique et des opportunités de transformation, les participants doivent rester prudents quant aux risques associés. Une itération technologique continue et une validation robuste du marché seront essentielles pour garantir la durabilité et la résilience à long terme dans ce domaine en évolution rapide.