Lorsque les machines commencent à se payer mutuellement, ce dont elles ont besoin est d'un niveau financier natif pour les machines.
Auteur : Cathy
Le 9 avril, B.AI (nom chinois : 白B.AI) a été officiellement lancé.
Il se définit par une seule phrase : l'infrastructure financière de base à l'ère des agents AI. En d'autres termes, il s'agit de créer une voie de paiement et d'identité dédiée pour l'AI, permettant aux machines d'effectuer des transactions de manière autonome sans dépendre des comptes bancaires humains. L'ambition plus lointaine est de devenir le moteur économique de base qui propulse l'évolution de l'AGI.
Il est à noter que le fondateur de TRON, Sun Yuchen, participe à B.AI en tant que conseiller, ce qui permet au public de mieux comprendre son rôle dans le contexte des récents efforts de TRON autour du ‘AI + réseau de paiement’. Après l'annonce du produit, Sun Yuchen a également exprimé son soutien sur la plateforme X, affirmant : ‘B.AI propulse l'AGI à venir le plus rapidement possible, c'est ma seule mission et objectif !’ Cela donne à B.AI un sens qui va au-delà d'un simple lancement de produit, mais reflète également une stratégie à long terme.
Du point de vue du développement de l'IA, cet événement n'est pas accidentel.
Les discussions autour de l'IA dans l'industrie sont incessantes ; de nouveaux termes comme « modèle », « paramètre », « inférence » et « agent » apparaissent presque chaque semaine. Mais une question est rarement posée : à mesure que l'IA devient plus puissante, qui fournit l'infrastructure nécessaire à son fonctionnement concret ?
Ce n'est pas une question de puissance de calcul, ni de données, mais de quelque chose de plus profond. Lorsqu'un agent doit effectuer des centaines d'appels par seconde, payer chaque appel et prouver son identité à un autre agent, quelle solution doit-il adopter ?
Ce à quoi B.AI souhaite se connecter, c'est à cette couche.
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Pourquoi maintenant ? Pourquoi payer ?
À première vue, une telle configuration pourrait facilement être interprétée comme une initiative intersectorielle. Cependant, si l'on considère une perspective à plus long terme, on constate qu'il s'agit plutôt d'un prolongement naturel des capacités de l'infrastructure.
Le sens du terme « agent IA » a discrètement évolué ces deux dernières années. Il ne s'agit plus seulement d'un assistant bavard, mais d'un véritable exécutant capable d'utiliser des outils, de prendre des décisions et d'accomplir des tâches de manière autonome. Il peut réserver des vols, traiter des transactions et travailler pour un autre agent. Dès lors qu'il agit de façon autonome, cela implique des dépenses, le règlement de comptes et le paiement de chaque appel API.
Les plateformes de paiement traditionnelles ne peuvent pas gérer cela. Le système de Stripe est conçu pour les utilisateurs ; il nécessite un compte, une vérification d'identité (KYC), l'association d'une carte bancaire et des frais de carte de 0,30 $ plus une commission fixe de 2,9 %. Faire remplir un formulaire à un agent virtuel et lui facturer ensuite des frais de carte de 0,001 $ pour chaque requête est illogique.
B.AI a fait un choix très pragmatique concernant les barrières à l'entrée : son intégration avec de nombreux portefeuilles populaires permet aux utilisateurs d'y accéder directement via leurs adresses blockchain. Plus important encore, la connexion par e-mail est également prise en charge. Ainsi, même un utilisateur Web2 n'ayant jamais utilisé de portefeuille auparavant peut accéder directement à B.AI et faire appel à ses services d'IA. L'objectif de cette conception est clair : abaisser au maximum les barrières à l'entrée, afin d'élargir la base d'utilisateurs des natifs de la blockchain à un public plus large d'internautes.
B.AI a concentré ses investissements sur quatre domaines : les systèmes d’identité pour agents intelligents, les plateformes de paiement en stablecoins, la tokenisation des actifs du monde réel et les outils de développement pour les systèmes financiers autonomes. Il ne s’agit pas de projets de modélisation ; l’accent est mis exclusivement sur « l’infrastructure nécessaire à l’économie des machines ».
En clair, B.AI ne crée pas un autre modèle d'IA, mais plutôt le parcours financier que l'IA doit suivre pour parvenir à un fonctionnement autonome.
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Intégrer les « banques » dans les API
Le système de produits de B.AI peut être décomposé en trois piliers : un agent intelligent IA sur un réseau de paiement on-chain, un point d’entrée couvrant plusieurs grands modèles de premier plan et un assistant intelligent prêt à l’emploi, BAIclaw.
Premier pilier : le réseau de paiement on-chain pour les agents intelligents IA. Il s’agit de la couche centrale de B.AI et de sa principale différence avec tous les autres produits d’IA. Deux protocoles sont mis en œuvre : x402 et 8004.
Le principe de base de x402 est simple : il intègre les capacités de paiement directement dans le processus d'appel réseau, permettant ainsi à l'agent de finaliser le règlement lors de la demande de ressources sans intervention humaine. L'agent appelle une interface de paiement, le serveur renvoie une erreur 402, l'agent signe automatiquement un paiement en stablecoin sur la blockchain, relance la requête et obtient la ressource. L'ensemble du processus forme une boucle fermée en quelques secondes, sans aucune intervention humaine.
La norme 8004 aborde une autre question : qui est cet agent ? Est-il digne de confiance ? Quel est son historique ? Grâce au registre d’identité, au registre de réputation et au registre de vérification intégrés à la blockchain, chaque agent dispose d’une « carte de visite numérique » consultable. L’implémentation de B.AI ajoute également un registre de signalement d’événements dédié à l’enregistrement des violations et des anomalies.
Ce réseau de paiement permet aux agents d'atteindre une véritable indépendance économique : ils peuvent recharger leurs comptes, acheter de la puissance de calcul et régler leurs comptes avec d'autres agents de manière indépendante, formant ainsi un cycle commercial complet sans avoir besoin d'un garant humain.
Le deuxième pilier : un point d’accès unique aux meilleurs modèles de langage à grande échelle au niveau mondial. Le service LLM de B.AI intègre plusieurs modèles de langage à grande échelle leaders du marché, tels qu’OpenAI, Claude, Gemini, z.ai, MiniMax et Kimi. Les utilisateurs n’ont pas besoin de s’inscrire séparément sur chaque plateforme ; ils peuvent sélectionner le modèle le plus adapté à leurs besoins depuis un point d’accès unique.
Ce service couvre deux cas d'usage : un dialogue IA multi-modèles pour les utilisateurs individuels et une interface API complète pour les développeurs et les agents. Le chat permet aux utilisateurs de se familiariser avec l'IA, tandis que l'API permet aux systèmes d'exploiter l'intelligence artificielle. B.AI ne privilégie pas l'un au détriment de l'autre ; au contraire, il facilite les deux. Si vous êtes un utilisateur individuel souhaitant tester différents modèles, vous pouvez passer directement de l'un à l'autre via le chat. Si vous êtes développeur ou travaillez sur un processus automatisé, l'API permet d'intégrer l'intelligence artificielle à n'importe quel code en arrière-plan.
Ce qui distingue véritablement LLM Services des plateformes d'IA traditionnelles, c'est son expérience Web3 native. Les utilisateurs peuvent s'authentifier via les signatures de portefeuilles Web3 courants, prenant en charge les paiements en tokens multichaînes et offrant des avantages tels qu'une confirmation rapide et des frais de transaction réduits. Ainsi, avec une seule adresse de portefeuille, vous pouvez accéder anonymement aux modèles les plus performants au monde : aucune inscription, aucune liaison de carte bancaire, aucune trace de paiement ni profil comportemental n'est laissé. Grâce à l'optimisation des ressources et à une interaction on-chain efficace, LLM Services est également plus compétitif en termes de coûts. Cette expérience est comparable à celle d'OpenRouter, avec l'avantage supplémentaire d'une infrastructure Web3 native qui allie confidentialité optimale et faible coût.
Le troisième pilier : BAIclaw et le kit d’outils Agent. BAIclaw est un assistant IA prêt à l’emploi développé par B.AI. Les développeurs n’ont besoin que d’appeler une seule interface ; le système répartit alors la requête vers le modèle le plus adapté en fonction du type de tâche.
En plus de BAIclaw, B.AI fournit également une suite complète d'outils pour les agents. Skills est un ensemble de compétences prédéfinies couvrant les besoins les plus courants des agents opérant sur la blockchain : opérations DeFi et DEX (comme l'exécution de transactions sur SunSwap et la gestion de positions sur SunPerp), règlement des paiements via le protocole x402, rechargement de comptes, gestion des autorisations multi-signatures, ainsi que l'interrogation et l'analyse des données sur la blockchain. Lorsqu'un agent rejoint B.AI, il n'a pas besoin de développer ses compétences à partir de zéro ; les compétences de base en opérations financières sont immédiatement disponibles.
OpenClaw est une extension prête à l'emploi qui permet aux développeurs d'ajouter des fonctionnalités de paiement et d'enregistrement d'identité à leurs agents en une seule ligne de code ; MCP Server, quant à lui, permet aux grands modèles de comprendre l'état de la blockchain et d'utiliser les données de la blockchain comme contexte lors de la génération des réponses.
Pour un agent, B.AI est son point de départ. Un agent nouvellement créé peut y obtenir son identité sur la blockchain et son compte de financement indépendant, acquérant ainsi la possibilité de dépenser de l'argent et une base de confiance.
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Pourquoi les aspects liés au paiement et à l'identité d'un agent constituent-ils la véritable valeur à long terme ?
À ce stade, une tendance se dessine clairement : à l’ère des agents, les facteurs d’infrastructure, au-delà des capacités du modèle, deviennent tout aussi importants.
Les progrès réalisés ces deux dernières années l'ont clairement démontré. GPT, Claude, Gemini et divers modèles open source convergent de plus en plus en termes de fonctionnalités, et l'écart se réduit rapidement. À l'avenir, ces modèles s'homogénéiseront progressivement, à l'instar des différences observées entre les fournisseurs de cloud computing depuis 2010.
Ce qui s'accumule réellement, ce ne sont pas les paramètres, mais trois choses : l'historique des appels, les enregistrements de paiement et la réputation de l'identité.
Dès leur apparition sur un réseau, ces trois éléments créent un effet d'infrastructure. Plus un agent est actif sur la chaîne, plus sa réputation s'accroît, plus son historique de paiements accumulés est complet et plus il est difficile de le faire migrer. Cette fidélisation ne résulte pas des caractéristiques du produit, mais du temps et des effets de réseau.
Le problème actuel est que la quasi-totalité des agents d'IA restent dépendants du système de comptes humains. Ils utilisent les cartes de crédit, les clés API et les informations d'identification KYC des utilisateurs. De ce fait, les agents ne peuvent jamais véritablement « opérer de manière indépendante », et chaque extension nécessite de trouver un garant humain.
B.AI parie sur un changement de situation. Lorsque le nombre d'agents passera de quelques milliers aujourd'hui à des millions demain, le modèle consistant à les alimenter avec des comptes humains s'effondrera inévitablement. Il leur faut une couche financière conçue nativement pour les machines, où l'adresse équivaut à l'identité, la signature à l'autorisation et le paiement au règlement.
Il reste à voir si cette évaluation est correcte. Mais au moins au niveau du produit, AI Detective a déjà prouvé sa faisabilité à petite échelle. Ce système analyse des données d'affaires impliquant plus d'un milliard de dollars grâce à l'analyse de données on-chain et, tirant parti des capacités de paiement de B.AI, a constitué une cagnotte de 100 millions de dollars, allouant automatiquement des fonds aux hackers éthiques et aux forces de l'ordre qui fournissent des pistes. Une fois que l'agent aura une identité et un portefeuille réels, ses capacités iront bien au-delà des simples démonstrations.
En bref, il s'agit d'un pari précoce sur « où investir dans l'IA à l'avenir ».
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Certaines parties sont encore en cours d'amélioration.
En prenant du recul, certains aspects de la voie B.AI continueront d'évoluer avec la maturation de l'économie des agents.
L'un des axes de recherche concerne les limites de l'autonomie des agents. À mesure que ces derniers acquièrent une identité et des comptes financiers sur la blockchain, leurs capacités d'exécution se débloquent, mais définir un « rayon d'action » raisonnable devient un nouveau défi. B.AI insiste sur le fait que les utilisateurs conservent le contrôle total de ses produits et affine constamment les paramètres d'autorisation et les seuils. Ce point deviendra de plus en plus évident dans des cas concrets, et l'ensemble du secteur explore cette voie.
Une autre piste consiste à faire évoluer la puissance de calcul sous-jacente. Logiquement, tout est décentralisé sur la blockchain. Les agents fonctionnent grâce à cette puissance de calcul, et le système mondial d'approvisionnement en puissance de calcul est lui-même en constante évolution. B.AI a choisi de commencer par poser les bases des mécanismes essentiels de paiement et d'identité, permettant ainsi à la puissance de calcul de la couche supérieure de se développer progressivement, tandis que l'infrastructure financière sous-jacente est déjà prête.
Quant aux différentes approches au sein de l'industrie, elles semblent toutes converger vers l'ouverture de cet écosystème. Ethereum promeut une norme de couche de coordination décentralisée via ERC-8004 ; Solana a connu un certain succès avec la mise en œuvre précoce du protocole x402 et sa génération de blocs en 400 millisecondes ; la différence de TRON réside dans la profondeur de ses stablecoins et la haute fréquence de ses paiements. Ces approches se complètent mutuellement, chacune à sa manière.
B.AI mise sur le long terme : lorsque l’IA atteindra véritablement le stade de l’exécution autonome, les solutions financières spécifiquement conçues pour les machines deviendront indispensables. Ce constat est progressivement confirmé par un nombre croissant de produits et de données.
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Fin
Alors que tous les autres se concentrent sur les capacités des modèles, B.AI mise sur quelque chose de totalement différent.
Il ne s'agit pas de créer un cerveau plus intelligent, mais plutôt un processus plus efficace. Cela peut paraître anodin de prime abord, mais à mesure que l'IA évoluera véritablement d'un simple outil vers une exécution autonome dans les années à venir, ce processus sera plus difficile à remplacer que le modèle lui-même.
Ce que B.AI explore, c'est la mise en place d'un canal financier et opérationnel spécifiquement destiné aux machines avant que l'IA ne passe à une exécution autonome.
À long terme, l'importance de ce canal pourrait être réinterprétée, tout comme les capacités du modèle lui-même.