#onchainagents
onchainagents
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#newt $NEWT
Je viens d’explorer Newton Protocol 🧠
Ce que j’aime :
- Des agents on-chain qui font réellement le travail, pas juste des discours
- Les utilisateurs possèdent les données + les agents, pas les plateformes
- On dirait « une app store » pour les agents IA
On passe de « des chatbots IA » à « une IA qui exécute ».
Newton en est à ses débuts.
Qui d’autre construit/tests ici ?
#newtonprotcol #AI #Web3 #OnchainAgents
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Ce que j’aime :
- Des agents on-chain qui font réellement le travail, pas juste des discours
- Les utilisateurs possèdent les données + les agents, pas les plateformes
- On dirait « une app store » pour les agents IA
On passe de « des chatbots IA » à « une IA qui exécute ».
Newton en est à ses débuts.
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- Des agents on-chain qui font réellement le travail, pas juste des discours
- Les utilisateurs possèdent les données + les agents, pas les plateformes
- On dirait « une app store » pour les agents IA
On passe de « des chatbots IA » à « une IA qui exécute ».
Newton en est à ses débuts.
Qui d’autre construit/tests ici ?
#newtonprotcol #AI #Web3 #OnchainAgents
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Les agents d’IA sont sur le point de devenir les plus gros utilisateurs de la crypto — et presque personne n’en tient compte dans les prix.
Des systèmes d’IA autonomes doivent pouvoir transiger 24/7, sans intervention humaine. Ils doivent payer le calcul, la location de stockage, recruter d’autres agents et régler instantanément au-delà des frontières. Les circuits bancaires traditionnels ne conviennent pas aux machines. Les rails crypto, si.
Ce n’est pas une spéculation. Des projets intégrant des LLM avec des portefeuilles on-chain sont déjà en ligne. $SOL est le principal candidat pour les micropaiements machine-à-machine — frais inférieurs à un cent, finalité de 400 ms et une base de développeurs grandissante qui construit des kits d’outils d’agents par-dessus. $ETH fournit la colonne vertébrale des smart contracts où les agents peuvent conserver des fonds en escrow, exécuter de manière conditionnelle et interagir avec la DeFi. $BNB L’environnement à faible coût en gaz de Chain le rend attrayant pour des boucles d’agents à haute fréquence.
La thèse : les dépenses d’infrastructure IA atteignent 300 Md$+ à l’échelle mondiale. Une fraction qui s’orienterait vers des rails on-chain programmables et autonomes dépasserait largement les flux retail actuels.
Le goulot d’étranglement, pour l’instant, concerne l’identité et la confiance — les agents ont besoin de justificatifs vérifiables, pas seulement de portefeuilles. Les protocoles qui résolvent cette couche capteront une valeur disproportionnée.
La plupart des gens suivent les actions d’IA. Le trade le plus malin pourrait consister à observer quelles chaînes utilisent réellement les agents d’IA.
$SOL $ETH $BNB
#AIxCrypto #CryptoInfrastructure #Web3AI #OnChainAgents #BinanceSquare
Les agents d’IA sont sur le point de devenir les plus gros utilisateurs de la crypto — et presque personne n’en tient compte dans les prix.
Des systèmes d’IA autonomes doivent pouvoir transiger 24/7, sans intervention humaine. Ils doivent payer le calcul, la location de stockage, recruter d’autres agents et régler instantanément au-delà des frontières. Les circuits bancaires traditionnels ne conviennent pas aux machines. Les rails crypto, si.
Ce n’est pas une spéculation. Des projets intégrant des LLM avec des portefeuilles on-chain sont déjà en ligne. $SOL est le principal candidat pour les micropaiements machine-à-machine — frais inférieurs à un cent, finalité de 400 ms et une base de développeurs grandissante qui construit des kits d’outils d’agents par-dessus. $ETH fournit la colonne vertébrale des smart contracts où les agents peuvent conserver des fonds en escrow, exécuter de manière conditionnelle et interagir avec la DeFi. $BNB L’environnement à faible coût en gaz de Chain le rend attrayant pour des boucles d’agents à haute fréquence.
La thèse : les dépenses d’infrastructure IA atteignent 300 Md$+ à l’échelle mondiale. Une fraction qui s’orienterait vers des rails on-chain programmables et autonomes dépasserait largement les flux retail actuels.
Le goulot d’étranglement, pour l’instant, concerne l’identité et la confiance — les agents ont besoin de justificatifs vérifiables, pas seulement de portefeuilles. Les protocoles qui résolvent cette couche capteront une valeur disproportionnée.
La plupart des gens suivent les actions d’IA. Le trade le plus malin pourrait consister à observer quelles chaînes utilisent réellement les agents d’IA.
$SOL $ETH $BNB
#AIxCrypto #CryptoInfrastructure #Web3AI #OnChainAgents #BinanceSquare
Des systèmes d’IA autonomes doivent pouvoir transiger 24/7, sans intervention humaine. Ils doivent payer le calcul, la location de stockage, recruter d’autres agents et régler instantanément au-delà des frontières. Les circuits bancaires traditionnels ne conviennent pas aux machines. Les rails crypto, si.
Ce n’est pas une spéculation. Des projets intégrant des LLM avec des portefeuilles on-chain sont déjà en ligne. $SOL est le principal candidat pour les micropaiements machine-à-machine — frais inférieurs à un cent, finalité de 400 ms et une base de développeurs grandissante qui construit des kits d’outils d’agents par-dessus. $ETH fournit la colonne vertébrale des smart contracts où les agents peuvent conserver des fonds en escrow, exécuter de manière conditionnelle et interagir avec la DeFi. $BNB L’environnement à faible coût en gaz de Chain le rend attrayant pour des boucles d’agents à haute fréquence.
La thèse : les dépenses d’infrastructure IA atteignent 300 Md$+ à l’échelle mondiale. Une fraction qui s’orienterait vers des rails on-chain programmables et autonomes dépasserait largement les flux retail actuels.
Le goulot d’étranglement, pour l’instant, concerne l’identité et la confiance — les agents ont besoin de justificatifs vérifiables, pas seulement de portefeuilles. Les protocoles qui résolvent cette couche capteront une valeur disproportionnée.
La plupart des gens suivent les actions d’IA. Le trade le plus malin pourrait consister à observer quelles chaînes utilisent réellement les agents d’IA.
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