Fusion de l'IA et du Web3 : des infrastructures aux applications pratiques

L'IA et le Web3, en tant que domaines technologiques très suivis ces dernières années, poussent ensemble l'humanité vers une nouvelle période de croissance technologique. Avec l'expérience révolutionnaire de l'IA apportée par ChatGPT, l'IA sur blockchain se développe rapidement d'un concept à une infrastructure, devenant l'une des voies de développement durable les plus prometteuses dans le domaine du Web3.

Lors de la récente Conférence de Consensus de Hong Kong 2025, l'intégration de l'IA et du Web3 est devenue un sujet brûlant, traversant les discussions dans la salle principale et les sessions parallèles. Cet article explorera en profondeur les derniers développements dans ce domaine.

I. Infrastructure de l'IA

1. Plateforme et cadre de lancement d'agent IA

Au cours des six derniers mois, la construction d'infrastructures de plateforme et de cadre pour les agents IA a été très active. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible barrière d'entrée pour utiliser des agents IA, ce qui est l'un des axes principaux des projets IA actuels.

• Un système d'exploitation décentralisé d'intelligence artificielle construit un Layer 1 propriétaire pour l'IA, connectant des ressources de calcul, des données et des modèles, créant ainsi un écosystème de développement d'IA distribué.

• Une plateforme innovante axée sur les agents AI décentralisés, dédiée à promouvoir le développement de la technologie multi-agents, soutenant la création, la gestion et la coordination des réseaux d'agents AI.

• Une certaine pile d'infrastructure décentralisée vise à réaliser une collaboration homme-machine sécurisée et autonome, permettant aux utilisateurs de créer des agents intelligents AI capables d'agir de manière autonome.

• Une plateforme d'infrastructure AI décentralisée soutient le développement et l'exécution distribués d'agents et d'applications AI, intégrant le stockage distribué, le calcul et la validation des données grâce à la technologie blockchain.

• Un réseau décentralisé de plusieurs agents IA permet aux utilisateurs d'accomplir des tâches simplement en décrivant leurs besoins, en utilisant l'intelligence collective des agents IA pour améliorer l'efficacité.

2. IA décentralisée

L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la chaîne. Actuellement, de nombreux projets s'efforcent sans relâche dans des domaines tels que la puissance de calcul, les données et les modèles, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée, afin d'aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.

• Une plateforme s'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, transformant les données personnelles en actifs financiers.

• Une plateforme cloud AI à accès ouvert qui intègre des ressources de calcul mondiales, offrant aux utilisateurs des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs.

• Un réseau axé sur l'IA et la blockchain fournit une infrastructure économique décentralisée, soutenant les développeurs dans l'obtention de données de haute qualité, l'ajustement de modèles de langue spécialisés et leur déploiement en tant que services payants.

• Une plateforme de calcul décentralisée offrant un accès à la demande aux clusters GPU et CPU, éliminant ainsi le besoin pour les utilisateurs de matériel coûteux.

• Une plateforme d'infrastructure cloud distribué fournit des ressources GPU haute performance pour les tâches de calcul AI et l'industrie du jeu.

• Un réseau d'agents intelligents autonomes décentralisés utilise les appareils des utilisateurs pour le data mining en temps réel, et les propriétaires des appareils peuvent recevoir des récompenses en tokens.

• Une plateforme s'engage à créer une nouvelle classe d'actifs et un système économique en finançant et en tokenisant les ressources GPU.

• Une plateforme blockchain décentralisée de Layer 1 conçue pour l'économie de l'IA déverrouille un accès équitable et des récompenses pour les actifs d'IA grâce à un mécanisme de consensus innovant.

• Une plateforme offre une protection de la vie privée et des fonctionnalités de calcul sans traçage comme couche intermédiaire pour les applications décentralisées.

• Une plateforme de données AI ouverte et transparente prend en charge la collecte et l'annotation de données multimodales, utilisant un mécanisme de consensus équitable et transparent.

3. AI vérifiable

Un des défis majeurs du développement de l'IA est le manque de transparence dans le processus d'entraînement ainsi que la garantie de l'exactitude des résultats produits. Actuellement, plusieurs projets utilisent des technologies telles que ZKP et TEE pour assurer la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA, garantissant ainsi la fiabilité des résultats générés par l'IA.

• Une plateforme de cloud computing décentralisée fournit des services de calcul privé et d'inférence AI fiables pour les applications sur la chaîne, utilisant la technologie TEE pour garantir la sécurité des données et la vérifiabilité des calculs.

• Un moteur de calcul décentralisé offrant une IA hors chaîne et un calcul blockchain vérifiables, combinant des preuves à divulgation nulle de connaissance pour améliorer la confidentialité et l'efficacité.

• Une plateforme axée sur la validation décentralisée des données et l'IA de confiance aide à vérifier l'origine des données, garantissant l'authenticité et l'intégrité des données d'entraînement, tout en soutenant l'audit et la validation du processus décisionnel de l'IA.

II. Cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes

Comparé à l'infrastructure AI riche, il y a encore relativement peu de projets de cas d'utilisation AI remarquables. En plus des bots Twitter bien connus, il existe également des applications émergentes d'agents AI qui explorent davantage de possibilités :

• Une plateforme de jeu utilise un moteur d'IA pour générer un contenu narratif dynamique en temps réel, interagissant avec les joueurs, faisant avancer l'histoire, et supportant la génération et l'interaction des AI-NFT.

• Un assistant de voyage alimenté par l'IA peut aider les utilisateurs à personnaliser automatiquement leurs plans de voyage par chat, en offrant des services de réservation d'hôtels et de comparaison de prix.

• Un agent IA de commentaire sportif peut fournir des analyses en temps réel et des aperçus prédictifs pour les matchs de basketball.

• Une plateforme AI Agent axée sur le domaine financier et des transactions vise à créer un fonds de couverture décentralisé à multiples stratégies, fonctionnant de manière autonome grâce à des agents AI.

Trois, transformation des projets traditionnels vers l'IA

Dans le sens de l'histoire, de nombreux projets Web3 traditionnels adoptent également l'IA et annoncent leurs plans de transition vers l'IA.

Plusieurs blockchains publiques participent activement à des conférences liées à l'IA, affirmant que les agents IA aideront à simplifier les processus d'interaction complexes de la blockchain, permettant d'attirer davantage d'utilisateurs dans le monde du Web3. Ces blockchains ont toutes exprimé leur objectif de développement axé sur l'IA, et elles soutiendront le développement de l'IA de manière complète, en se concentrant sur l'architecture de base, l'innovation des comptes, etc.

Un projet axé sur les services de Restaking a déclaré qu'il était en train de construire une couche de confiance décentralisée, offrant des services cloud vérifiables, fournissant des preuves on-chain pour l'entraînement et l'inférence de l'IA, ainsi que pour les calculs hors chaîne tels que les prévisions, afin de soutenir le développement des agents IA vérifiables.

Quatre, défis et avenir

Bien que les perspectives de fusion de l'IA et du Web3 soient prometteuses, le développement actuel fait encore face à de nombreux défis, notamment le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des mots-clés, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais engendrent également d'énormes opportunités d'innovation.

À long terme, l'industrie est pleine d'espoir pour le développement de l'IA sur la chaîne, attendant que l'amélioration des infrastructures, l'innovation des cas d'utilisation et la collaboration communautaire contribuent ensemble à promouvoir la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3.