L融合 de l'IA et du chiffrement : une double révolution en cours d'accélération

Depuis le début de 2024, le terme "AI+Crypto" est fréquemment apparu dans le monde technologique. De l'apparition fulgurante de ChatGPT, au lancement de super modèles multimodaux par diverses entreprises d'IA, en passant par les diverses tentatives d'application dans le monde de la blockchain pour intégrer des agents d'IA, cette fusion technologique n'est plus une imagination lointaine, mais une évolution de nouveau paradigme en cours.

Cette tendance découle de la complémentarité des deux grands systèmes techniques du côté de la demande et de l'offre. Le développement de l'IA a transféré de nombreuses tâches des humains vers les machines, mais il fait toujours face à des limitations telles que le manque de compréhension du contexte, de structures d'incitation et de sorties fiables. Le système de données en chaîne, les mécanismes d'incitation et le cadre de gouvernance programmatique offerts par le chiffrement peuvent justement compenser ces lacunes de l'IA. En retour, l'industrie du chiffrement a également besoin d'outils d'intelligence plus puissants pour gérer des tâches répétitives telles que le comportement des utilisateurs et la gestion des risques, ce qui constitue l'avantage de l'IA.

En termes simples, la blockchain fournit un environnement d'exécution structuré pour l'IA, tandis que l'IA insuffle une capacité de décision proactive à la blockchain. Cette fusion technologique profonde crée une nouvelle configuration de "mutuelle infrastructure". Par exemple, les "market makers AI" qui apparaissent dans les protocoles DeFi, modélisent en temps réel les fluctuations du marché à l'aide de modèles d'IA, combinant des données on-chain pour une gestion dynamique de la liquidité. De même, dans les scénarios de gouvernance, les "agents de gouvernance AI" peuvent analyser le contenu des propositions, prédire les tendances de vote et pousser des suggestions personnalisées aux utilisateurs.

D'un point de vue des données, les données comportementales sur la blockchain possèdent naturellement des caractéristiques vérifiables, structurées et immuables, ce qui en fait un matériau d'entraînement idéal pour les modèles d'IA. Certains projets ont déjà commencé à essayer d'utiliser les données comportementales de la chaîne pour le réglage fin des modèles, et il pourrait à l'avenir apparaître des "normes de modèles d'IA blockchain".

En même temps, le mécanisme d'incitation de la blockchain fournit une dynamique économique plus durable pour les systèmes d'IA. En définissant des protocoles d'incitation pour les agents, les modèles d'IA peuvent obtenir des récompenses en tokens en accomplissant des tâches sur la chaîne, et ne dépendent pas seulement de la facturation des appels API. Cela signifie que les agents d'IA peuvent pour la première fois "participer au système économique", et ne sont pas seulement intégrés en tant qu'outils.

D'un point de vue plus macro, cette tendance n'est pas seulement une fusion technologique, mais aussi une transformation de paradigme. L'IA + chiffrement pourrait finalement évoluer vers une "structure sociale en chaîne centrée sur l'agent": les modèles d'IA peuvent non seulement exécuter des contrats, mais aussi comprendre le contexte, coordonner des jeux, gouverner de manière proactive, et établir leur propre micro-économie par le biais de mécanismes de jetons. Ce n'est pas de la science-fiction, mais une déduction raisonnable basée sur la trajectoire actuelle du développement technologique.

C'est pourquoi le thème AI + chiffrement a récemment suscité un grand intérêt sur le marché des capitaux. Des fonds de capital-risque renommés aux projets de chiffrement, nous constatons qu'un consensus est en train de se former : les modèles d'IA joueront dans le Web3 un rôle qui n'est pas seulement celui d'un "outil", mais d'un "sujet" - ils auront une identité, un contexte, des incitations, et même des droits de gouvernance.

On peut prévoir qu'après 2025, dans le monde Web3, les agents IA deviendront des participants système indispensables. Cette forme de participation n'est pas une simple connexion "modèle hors chaîne + API sur chaîne", mais évolue progressivement vers une nouvelle forme de "modèle comme nœud" "intention comme contrat".

La fusion de l'IA et de la blockchain est l'une des rares opportunités d'innovation "de couche à couche" au cours des dix dernières années. Ce n'est pas une tendance à court terme, mais une évolution structurelle à long terme. Cela déterminera comment l'IA fonctionnera, se coordonnera et obtiendra des incitations sur la blockchain, et définira finalement la future structure sociale sur la chaîne.

Protocole MCP : une infrastructure clé pour la fusion de l'IA et de la chiffrement

Avec le développement rapide des technologies AI et blockchain, la fusion des deux est passée de l'exploration conceptuelle à la phase de validation pratique. En particulier depuis 2024, avec des modèles tels que GPT-4 et Claude montrant une gestion stable du contexte et une capacité de traitement de tâches complexes, l'AI ne se contente plus d'offrir un "intelligence hors chaîne", mais possède progressivement le potentiel d'interactions continues et de prise de décisions autonomes sur la blockchain. Dans le même temps, la technologie blockchain elle-même subit également une évolution structurelle, des innovations telles que la blockchain modulaire et l'abstraction de compte créant des conditions pour que l'AI devienne un participant natif.

Dans ce contexte, le protocole MCP(, ou Model Context Protocol), a vu le jour, visant à établir une couche de protocole universelle complète pour l'exécution, le retour d'information et le profit des modèles d'IA sur la blockchain. Cela vise non seulement à résoudre le défi technique "l'IA ne peut pas être utilisée efficacement sur la blockchain", mais aussi à répondre à la demande systémique de changement vers un "paradigme orienté vers l'intention" dans le monde du Web3. Les appels de contrats intelligents traditionnels exigent des utilisateurs une compréhension approfondie de l'état de la chaîne et des interfaces, ce qui crée un écart énorme avec la manière d'expression naturelle des utilisateurs ordinaires. L'intervention de l'IA peut combler cette rupture, mais à condition que l'IA puisse avoir "une identité", "une mémoire", "des privilèges" et "des incitations économiques" sur la blockchain. Le protocole MCP a été conçu précisément pour résoudre ces goulets d'étranglement.

Plus précisément, le MCP est un protocole de couche sémantique à chaîne complète qui traverse les appels de modèles d'IA, la construction de contexte, la compréhension des intentions, l'exécution sur la chaîne et le retour d'incitation. Son design central comprend quatre aspects : tout d'abord, un mécanisme d'identité de modèle, permettant à chaque agent d'IA d'avoir une adresse indépendante sur la chaîne, d'être capable de recevoir des actifs, d'initier des transactions et d'appeler des contrats. Deuxièmement, un système de collecte de contexte et d'interprétation sémantique, qui, par l'abstraction de l'état sur chaîne, des données hors chaîne et des enregistrements d'interaction passés, combiné à des entrées en langage naturel, fournit une structure de tâche claire et un contexte environnemental pour le modèle. Troisièmement, un mécanisme d'exécution et de validation, garantissant que le modèle peut comprendre avec précision les intentions de l'utilisateur et exécuter les opérations correspondantes sur la chaîne. Enfin, un système de retour d'incitation, permettant au modèle de recevoir des récompenses en jetons, formant un modèle économique durable.

Plusieurs projets ont déjà commencé à construire des systèmes prototypes autour de l'idée de MCP. Par exemple, certains projets tentent de déployer des modèles d'IA en tant qu'agents accessibles publiquement sur la chaîne, servant à la génération de stratégies de trading, à la prise de décisions en gestion d'actifs, etc. D'autres projets ont construit un système de collaboration multi-agent basé sur MCP, permettant à plusieurs modèles de collaborer dynamiquement autour d'une même tâche utilisateur. Des projets encore plus ambitieux tentent d'étendre MCP en tant que couche de base pour un "système d'exploitation de modèles", où tout développeur peut construire des plugins de modèles avec des capacités spécifiques et les mettre à la disposition d'autres, créant ainsi un marché de services d'IA sur la chaîne partagé.

D'un point de vue d'investissement, la proposition de MCP apporte non seulement un nouveau chemin technologique, mais représente également une occasion de restructuration de l'industrie. Elle ouvre une nouvelle "couche économique AI native", faisant des modèles non seulement des outils, mais aussi des participants économiques avec des comptes, du crédit, des revenus et des chemins d'évolution. Cela signifie que les teneurs de marché dans le DeFi de demain pourraient être des AI, que les votants pour la gouvernance DAO pourraient être des AI, que les curateurs de contenu dans l'écosystème NFT pourraient être des AI, et même que les données on-chain elles-mêmes sont analysées, combinées et revalorisées par des AI, donnant ainsi naissance à de nouveaux "actifs de données comportementales AI".

La réflexion sur l'investissement passera donc de "investir dans un produit AI" à "investir dans le centre d'incitation de l'écosystème AI, dans la couche d'agrégation de services ou dans le protocole de coordination inter-modèles". Le MCP, en tant que protocole d'interface sémantique et d'exécution de base, mérite une attention particulière à moyen et long terme en raison de ses effets de réseau potentiels et de sa prime de standardisation. À mesure que de plus en plus de modèles AI entrent dans le monde Web3, le cycle fermé d'identité, de contexte, d'exécution et d'incitation déterminera si cette tendance peut réellement se concrétiser. Le MCP n'est pas une percée ponctuelle, mais un "protocole d'infrastructure" qui fournit une interface de consensus pour toute la vague AI + blockchain. Il essaie de répondre non seulement à la question technique de "comment faire entrer l'AI sur la blockchain", mais aussi à la question de l'ordre économique de "comment inciter l'AI à créer de la valeur de manière continue sur la blockchain".

Scénarios d'application typiques des agents AI sur la blockchain

Lorsque les modèles d'IA possèdent réellement une identité sur la chaîne, une perception du contexte sémantique, une analyse des intentions et la capacité d'exécution des tâches, ils ne sont plus seulement des "outils d'assistance", mais deviennent des agents sur la chaîne au sens substantiel, agissant comme des entités actives dans l'exécution de la logique. C'est là la valeur fondamentale du protocole MCP - fournir un chemin structuré pour l'entrée des modèles d'IA dans le monde de la blockchain, interagir avec des contrats intelligents, collaborer avec l'humanité et interagir avec des actifs numériques. Ce chemin comprend non seulement des capacités de base telles que l'identité, les autorisations et la mémoire, mais aussi des couches intermédiaires telles que la décomposition des tâches, la planification sémantique et la preuve d'exécution, visant finalement à la possibilité pour l'agent IA de participer à la construction du système économique Web3.

En partant des applications les plus significatives, la gestion des actifs on-chain est le domaine dans lequel l'Agent IA pénètre en premier. Le DeFi traditionnel exige que les utilisateurs configurent manuellement leurs portefeuilles, analysent les paramètres des pools de liquidités, comparent les rendements et établissent des stratégies, ce qui est extrêmement peu convivial pour les utilisateurs ordinaires. En revanche, l'Agent IA basé sur le MCP peut, après avoir obtenu des intentions de haut niveau telles que "optimiser les rendements" ou "contrôler les risques", extraire automatiquement les données on-chain, évaluer la prime de risque et la volatilité anticipée de différents protocoles, générer dynamiquement des combinaisons de stratégies de trading, et valider la sécurité des chemins d'exécution par des simulations ou des backtests en conditions réelles. Ce modèle non seulement améliore la personnalisation et la rapidité de génération des stratégies, mais surtout, il permet aux utilisateurs non professionnels de déléguer des actifs en utilisant un langage naturel, rendant ainsi la gestion des actifs moins soumise à des barrières techniques élevées.

Un autre scénario en maturation est l'identité en chaîne et l'interaction sociale. L'identité en chaîne traditionnelle est souvent basée sur l'historique des transactions, la détention d'actifs ou des mécanismes de preuve spécifiques, avec une expressivité et une plasticité limitées. Cependant, lorsque les modèles d'IA interviennent, les utilisateurs peuvent avoir un "agent sémantique" qui synchronise leurs préférences, intérêts et comportements dynamiques. Cet agent peut représenter les utilisateurs dans les DAO sociaux, publier du contenu, organiser des activités NFT, et même maintenir la réputation et l'influence en chaîne. Certains chaînes sociales ont déjà commencé à déployer des agents prenant en charge le MCP, pour aider les nouveaux utilisateurs à compléter le processus d'initiation, établir un réseau social, participer à des commentaires et des votes, transformant ainsi le "problème de démarrage à froid" en un problème de participation d'agent intelligent. À l'avenir, avec la diversité des identités et la généralisation du concept de bifurcation de personnalité, un utilisateur pourrait avoir plusieurs agents IA, chacun utilisé dans différents scénarios sociaux, tandis que le MCP deviendra le "niveau de gouvernance d'identité" pour gérer les codes de conduite et les pouvoirs d'exécution de ces agents.

La troisième application clé de l'Agent IA est la gouvernance et la gestion des DAO. Actuellement, l'activité et le taux de participation à la gouvernance des DAO sont généralement faibles, et le mécanisme de vote présente des barrières techniques et un bruit comportemental. L'introduction du MCP permet à l'Agent, doté de capacités d'analyse sémantique et de compréhension des intentions, d'aider les utilisateurs à organiser régulièrement les dynamiques des DAO, à extraire des informations clés, à résumer sémantiquement les propositions, et à recommander des options de vote ou à exécuter automatiquement des votes en fonction de la compréhension des préférences des utilisateurs. Cette gouvernance on-chain basée sur le "préférences agent" atténue considérablement les problèmes de surcharge d'informations et de désalignement des incitations. De plus, le cadre MCP permet aux modèles de partager des expériences de gouvernance et des chemins d'évolution des stratégies. Par exemple, si un Agent observe des externalités négatives d'un certain type de proposition de gouvernance dans plusieurs DAO, il peut renvoyer cette expérience au modèle lui-même, établissant ainsi un mécanisme de transfert de connaissances de gouvernance inter-communautés, construisant des structures de gouvernance de plus en plus "intelligentes".

En plus des applications dominantes mentionnées ci-dessus, MCP offre également la possibilité d'une interface unifiée pour l'IA dans des scénarios tels que la curation de données sur la chaîne, l'interaction dans le monde du jeu, la génération automatique de preuves à divulgation nulle et le relais de tâches inter-chaînes. Dans le domaine des jeux blockchain, l'Agent IA peut devenir le cerveau derrière les personnages non-joueurs (NPC), réalisant des dialogues en temps réel, la génération de scénarios, la planification de tâches et l'évolution des comportements. Dans l'écosystème de contenu NFT, le modèle peut agir en tant que "curateur sémantique", recommandant dynamiquement des collections NFT en fonction des intérêts des utilisateurs, voire générant du contenu personnalisé. Dans le domaine des preuves à divulgation nulle, le modèle peut traduire rapidement les intentions en un système de contraintes compatible avec ZK grâce à une compilation structurée, simplifiant le processus de génération de preuves et améliorant l'universalité du développement.

On peut clairement voir à partir des points communs de ces applications que le protocole MCP ne change pas la performance d'un point d'application unique, mais plutôt le paradigme de l'exécution des tâches elle-même. L'exécution des tâches dans le Web3 traditionnel repose sur le principe que "l'utilisateur sait comment opérer", exigeant la maîtrise des logiques de contrat, des structures de transaction, des frais réseau et autres connaissances de base. En revanche, le MCP transforme ce paradigme en "l'utilisateur n'a besoin d'exprimer que ce qu'il veut", laissant le reste au modèle. L'interface intermédiaire entre l'utilisateur et la chaîne est passée d'une interface de code à une interface sémantique, passant d'appels de fonctions à l'orchestration d'intentions. Cette transformation fondamentale élève l'IA de "outil" à "agent d'action" et transforme également la blockchain d'un "réseau de protocoles" en "contexte d'interaction".

Analyse approfondie des perspectives de marché et des applications industrielles du protocole MCP

Le protocole MCP, en tant qu'innovation de pointe fusionnant l'IA et la technologie de blockchain, non seulement apporte un nouveau modèle économique au marché du chiffrement, mais offre également de nouvelles opportunités de développement dans plusieurs secteurs. Avec les progrès continus de la technologie IA et l'expansion constante des scénarios d'application de la blockchain, les perspectives de marché du protocole MCP commencent à révéler leur énorme potentiel.

Potentiel du marché de la fusion AI+chiffrement

La fusion de l'IA et de la chaîne de blocs est devenue une force importante pour propulser la transformation numérique de l'économie mondiale. Sous l'impulsion du protocole MCP, les modèles d'IA peuvent non seulement exécuter des tâches, mais aussi effectuer des échanges de valeur sur la chaîne de blocs.