À contre-courant...
Le premier agent d’IA capable de gérer de manière autonome un portefeuille crypto de 1 M$ est probablement déjà en phase de test. La convergence de l’IA et du calcul décentralisé progresse plus vite que la plupart des gens ne le pensent.
→ Les agents d’IA ont besoin de rails de paiement natifs aux machines. Sur les L2 modernes, les transactions en stablecoins coûtent moins de 0,01 $, ce qui rend les micropaiements entre agents viables pour la première fois.
→ Selon de récentes mesures de DePIN, les réseaux de calcul décentralisés regroupent désormais plus de 2 millions de GPU dans le monde. Ils offrent ainsi une alternative sans autorisation aux services cloud des hyperscalers pour les tâches d’inférence.
→ Le calcul vérifiable constitue le principal goulot d’étranglement. Les preuves à divulgation nulle de connaissance pour l’inférence en apprentissage automatique restent 100 fois trop lentes pour une utilisation en production, mais les recherches de grands laboratoires laissent penser que cet écart se réduira d’ici 18 à 24 mois.
• Les incitations sous forme de jetons permettent de développer l’offre de calcul avant l’arrivée de la demande. Il s’agit d’une stratégie rationnelle de formation du capital, et non de spéculation.
La couche d’infrastructure des économies autonomes fondées sur l’IA se construit sur des réseaux ouverts. Ce choix structurel est déterminant pour l’évolution des marchés du calcul au cours de la prochaine décennie.
Qu’en pensez-vous ?
#LearnCrypto #CryptoBasics #BullRun #Web3 #Altcoins
📱 Suivez @PoorCryptoMan
Le premier agent d’IA capable de gérer de manière autonome un portefeuille crypto de 1 M$ est probablement déjà en phase de test. La convergence de l’IA et du calcul décentralisé progresse plus vite que la plupart des gens ne le pensent.
→ Les agents d’IA ont besoin de rails de paiement natifs aux machines. Sur les L2 modernes, les transactions en stablecoins coûtent moins de 0,01 $, ce qui rend les micropaiements entre agents viables pour la première fois.
→ Selon de récentes mesures de DePIN, les réseaux de calcul décentralisés regroupent désormais plus de 2 millions de GPU dans le monde. Ils offrent ainsi une alternative sans autorisation aux services cloud des hyperscalers pour les tâches d’inférence.
→ Le calcul vérifiable constitue le principal goulot d’étranglement. Les preuves à divulgation nulle de connaissance pour l’inférence en apprentissage automatique restent 100 fois trop lentes pour une utilisation en production, mais les recherches de grands laboratoires laissent penser que cet écart se réduira d’ici 18 à 24 mois.
• Les incitations sous forme de jetons permettent de développer l’offre de calcul avant l’arrivée de la demande. Il s’agit d’une stratégie rationnelle de formation du capital, et non de spéculation.
La couche d’infrastructure des économies autonomes fondées sur l’IA se construit sur des réseaux ouverts. Ce choix structurel est déterminant pour l’évolution des marchés du calcul au cours de la prochaine décennie.
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