L’entrée stratégique de la BitTorrent Chain dans le secteur de l’Intelligence Artificielle avec le BTTInferGrid - axé sur l’inférence décentralisée et l’informatique de périphérie - modifie complètement son positionnement sur le marché.
Bien qu’il soit encore dans une phase initiale de déploiement - Phase 1 (Network Bootstrapping) - le BTTInferGrid dispose de ressources structurelles qui lui donnent un certain avantage dans cette transition de positionnement, par exemple le fait que le projet ne naît pas de zéro, puisqu’il s’appuie sur l’infrastructure déjà validée du BitTorrent File System (BTFS).
Le fait que le réseau BitTorrent compte déjà plus de 100 millions d’utilisateurs actifs et un réseau mondial massif de nœuds de stockage apporte une certaine assurance à ce changement de positionnement sur le marché.
Grâce à cette base de nœuds DePIN, la transition des fournisseurs de stockage vers des fournisseurs de puissance de calcul utilisant des GPU inutilisés serait facilitée.
En outre, il existe aussi d’autres actifs précieux qui servent de point de départ pour cette nouvelle phase du projet, notamment le fait que le BTTInferGrid, en théorie, supporte les principaux modèles open-source – Llama (de META) et Qwen (d’Alibaba).
Ainsi, les développeurs externes pourraient migrer ou tester leurs applications au sein du BTTInferGrid sans avoir à réécrire des codes complexes à partir de zéro.
Cependant, le principal partenariat stratégique du projet reste le conglomérat auquel il appartient – TRON NETWORK, ce qui peut être vu comme un avantage, mais aussi comme un inconvénient en même temps, puisque lors d’autres occasions, le soutien du réseau et du PDG Justin Sun s’est montré insuffisant. En d’autres termes, le projet doit aussi atténuer sa faiblesse en matière de réputation : ce seul soutien, sans direction définie ni stratégie consolidée d’expansion, pourrait être perçu comme une transition opportuniste et spéculative visant uniquement à surfer sur le hype crypto + IA, sans bases solides.
Voici les plus grands rivaux sur ce marché dans lesquels le BTTInferGrid a l’intention d’entrer ; ils sont les suivants :
Render Network (RNDR / RENDER)
Qui est aujourd’hui le leader incontesté en matière d’approvisionnement décentralisé en GPU haute performance.
Historiquement, il s’est concentré sur le rendu 3D et les effets visuels, mais il migre agressivement vers l’IA d’entreprise.
Le projet Render bénéficie d’une forte caution institutionnelle, de partenariats solides avec de grands acteurs de la technologie et d’une immense communauté de créateurs de contenu ainsi que de studios numériques.
io.net
Ce projet utilise un réseau de calcul décentralisé construit spécifiquement pour des clusters d’apprentissage automatique (Machine Learning) et d’IA à très grande échelle.
Peut agréger de la capacité non seulement provenant de mineurs indépendants, mais aussi de data centers indépendants à travers le monde.
C’est le concurrent le plus direct du BTTInferGrid en termes d’architecture de clusters de GPU pour l’inférence.
Akash Network (AKT)
Le projet Akash, également connu comme le « Airbnb du calcul dans le cloud », fonctionne comme un marché ouvert et décentralisé du calcul (CPU, stockage et, plus récemment, des GPU de niveau entreprise comme des H100 et A100).
Très intégré à l’écosystème Cosmos, il dispose d’un produit mûr, stable, et avec des prix nettement inférieurs à ceux de l’AWS ou de Google Cloud pour les développeurs Web3.
Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (ASI)
Ce projet se concentre sur la couche des agents autonomes d’IA et l’économie des données. Il ne vise pas uniquement le matériel (GPU), mais à créer l’intelligence qui tourne au sommet de ces réseaux.
Il a dominé le récit de l’utilité pratique de l’IA dans l’écosystème crypto, en connectant des services automatisés et des contrats intelligents.
Bien que le BTTInferGrid dispose de certains avantages techniques, comme le mécanisme de consensus décentralisé Trustless Yuma Consensus (pour vérifier l’intégrité du calcul d’IA) et une facturation flexible, pour battre des concurrents déjà installés avec des marques fortes et une large adoption, à notre avis, le projet aurait besoin, sur trois fronts principaux, d’alliances, à savoir :
1. Fournisseurs mondiaux de matériel d’IA (côté offre)
Pour rivaliser avec les data centers de io.net et les GPU de pointe d’Akash, le BTTInferGrid aurait besoin de nœuds capables d’offrir plus que de simples GPU domestiques de gaming.
Ici, selon nous, le projet devra chercher des entreprises minières de Bitcoin qui redirigent leurs installations vers le HPC (calcul haute performance) et des data centers indépendants de niveau Tier 3.
Grâce à ce type de partenaires, l’approvisionnement en GPU d’entreprise (NVIDIA H100, A100, B200) serait garanti pour traiter des modèles complexes comme Llama et Qwen avec une faible latence.
2. Grands dépôts et hubs de modèles open-source (côté demande)
À ce stade stratégique, selon nous, les développeurs auront besoin d’un accès de type plug-and-play : autrement dit, le BTTInferGrid devrait être intégré là où les ingénieurs IA travaillent déjà.
Ainsi, les cibles de partenariats stratégiques seraient des entreprises comme Hugging Face ou des plateformes MLOps (opérations de Machine Learning) largement utilisées sur le marché traditionnel.
Ce type de partenariat, selon notre point de vue, permettrait à un développeur d’extraire un modèle de langage ou d’image de Hugging Face et, en un seul clic ou une seule ligne de code, d’exécuter l’inférence en utilisant le réseau du BTTInferGrid de manière transparente et à moindre coût.
3. Réseaux d’agents d’IA et protocoles Web3 consommateurs (applications)
À ce stade, le BTTInferGrid aura besoin d’un volume transactionnel organique généré par des applications d’IA nécessitant une inférence continue en temps réel.
Ainsi, de notre point de vue, le projet devrait rechercher des partenariats avec des protocoles d’agents d’IA (comme le propre Fetch.ai / ASI ou Bittensor), ainsi qu’avec des projets de dApps Web3 qui utilisent l’IA (générateurs d’art NFT, assistants de trading automatisés ou NPC de jeux sur blockchain).
Ainsi, le BTTInferGrid agirait comme le « moteur de calcul invisible » en arrière-plan des écosystèmes tiers.
Si l’économie des agents d’IA d’autres réseaux tourne sur le matériel BitTorrent du fait du rapport coût-bénéfice, le token BTT gagne un flux massif d’utilité via son programme de rachat et de brûlage.
Attendons de voir quelles seront les prochaines étapes des développeurs.
Selon vous, que faudrait-il faire pour accroître la valorisation et l’utilisation dans le monde réel ?
Est-ce que, cette fois, le projet va décoller ?
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L’article ne constitue pas un conseil financier. Chaque investisseur a son propre profil de risque. Étudiez, cherchez des sources sûres et bonne chance dans votre parcours crypto !