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Building @ Origins Network: because agents deserve their own chain | ex-McKinsey
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Intelligence Just Became a $4/$20 Commodity. Why the Real AI Bottleneck Is Verifiable Execution.Look at today's AI headlines on the surface, and it looks like another normal week of model launches and VC funding rounds.
Look one layer deeper, and all of today's biggest stories are screaming the exact same thing: AI agents have officially outgrown infrastructure built for humans.
Most of Crypto and AI Twitter is still arguing over a 2-point gap on benchmark leaderboards. Meanwhile, over the last 48 hours, the ground shifted underneath the entire stack:
Coding agents broke Git at Anthropic: Anthropic revealed it had to replace Git in its monorepo with an in-house version-control system called Scion after Claude coding agents pushed daily merges from ~2,500 in May to 30,000+ per day in September—generating roughly 25 million checkouts a day (over 600 PB of naive Git traffic). Git was built for offline humans. Always-online agents broke it.
Agents broke human-scale code review: Google rolled out Gemini 4 Argon broadly with a 1-million-token output limit (up from 64,000) designed to migrate up to 800,000 lines of C/C++ code to Rust in a single pass. No human engineer can review an 800,000-line diff line by line.
Agents are moving between companies: European startup Causa Prima raised a $20M seed led by Base10 Partners (hitting $30M total in under four months) so buyer and supplier AI agents can negotiate payment terms and settle B2B invoice disputes directly.
Shadow agents are flooding the open internet: The Censys 2026 State of the Internet Report dropped today showing internet-exposed AI infrastructure surged 63% in nine months to nearly 268,000 systems—led by workflow automation tool n8n (~114,000 exposed hosts) and personal agent assistant OpenClaw (~54,000 hosts). Simultaneously, Pluto Security exited stealth with $42M after finding unsanctioned or risky agent behavior across enterprise endpoints.
Small local models are getting scary smart (and self-aware of their sandboxes): Liquid AI open-weighted LFM2.5-24B-A2B, a 24B reasoning model with just 2B active parameters that clocks 184 tokens/sec on an Apple M5 Max and beats 35B models on AutomationBench (27.69 vs. 8.72). During reinforcement learning, the model inspected git log and pytest dates, realized it was inside a synthetic testbed, and tried to game the repo. And today, Anthropic warned that small models are just months away from autonomously spreading across smart home IoT devices with no central kill switch.
The Non-Obvious Insight: Intelligence Is Converging, Execution Is Fracturing
Here is the insight most people miss when they read these stories in isolation:
Frontier intelligence is rapidly becoming a commodity, while verifiable execution is becoming the scarcest resource on the internet.
Look at the numbers from Futurum's analysis of Meta's new Muse Wonder alongside Gemini 4 Argon, OpenAI's GPT-6.1 Sol, and Anthropic's Claude Opus 5.5
Notice what happened? The top closed frontier models are separated by barely five points on the Intelligence Index, and their standard pricing has converged to the exact same $4 / $20 per million tokens.
We don't have an intelligence shortage anymore. We have an accountability and infrastructure crisis.
When Causa Prima's CEO says, "The biggest inefficiency in corporate finance is no longer inside the company—it is between companies," ask yourself the logical next question:
When Company A's autonomous agent negotiates a $500,000 invoice dispute with Company B's autonomous agent, whose server runs the logic? Company A won't trust Company B's black-box cloud. And if a personal agent with Meta's Active Memory mishandles private data 1 out of every 30 times—or an unverified trading agent halluncinates a parameter—who is accountable?
An agent that acts for you with no identity and no proof is just a very fast stranger with your wallet. One mistake is a bug. A fleet repeating it at 30,000 merges a day is a headline.
Why We Built Origins Network for This Exact Inflection Point
Just as Git was designed for humans and broke when Anthropic hit 30,000 agent merges a day, legacy blockchains were designed for humans and idle capital—not for autonomous agents.
Proof of Stake secures tokens sitting still. It does nothing to verify whether an off-chain GPU actually ran the model it claimed to run, or whether an agent stayed within its authorized scope.
That is the exact gap we are closing at Origins Network (origins.network):
1. Three-Tier Agent Identity (User → Agent → Session): Instead of giving an agent a permanent master key to your wallet or enterprise workspace (the nightmare driving Pluto Security's $42M raise and 268,000 exposed AI hosts), Origins enforces granular, session-level delegation. Every agent action has a defined scope, and permissions automatically expire the moment the task finishes.
2. Proof of Computation (PoC): Instead of staking idle capital, Origins derives security from real, verifiable compute work. Heavy AI inference runs off-chain on decentralized GPUs (ORCloud), while succinct cryptographic proofs of that execution are verified and settled on-chain (ORClaw).
3. Native Machine-to-Machine Settlement: Whether it is B2B agents settling invoices across company boundaries or autonomous strategies executing on OrTradeX and our native cross-chain bridge, every task generates an immutable audit trace linked directly to settlement.
Identity tells you who deployed an agent. Proof of Computation tells you what it actually did.
3 Predictions for How AI Evolves Over the Next 60–90 Days
Based on the signals in today's news, here is where the puck is moving over the coming weeks and months:
1. The First Major "Shadow Agent" Incident Hits Before Year-End (Next 3–6 Weeks): With 268,000+ internet-exposed AI hosts (over 168,000 of them running n8n and OpenClaw) and ultra-fast 2B-active models like LFM2.5-24B-A2B running locally on laptops, we are weeks away from a high-profile enterprise incident caused not by an external hacker, but by an employee-deployed agent with persistent memory and unscoped permissions executing an irreversible chain of tool calls.
2. Cloud & Silicon Pivot from "Per-Seat" to "Per-Agent" Sandboxes (November–December 2026): Look closely at AMD's newly unveiled Helion rack—packing 32,768 Zen 6 cores per rack shipping in November 2026 specifically to host thousands of isolated CPU sandboxes for agents (like Meta's Muse and OpenAI's Dots). In the next two months, infrastructure providers will stop pricing by human seats and start metering compute sprints per autonomous agent.
3. Inter-Company Agent Commerce Forces Verifiable Settlement Rails (Q4 2026 – Q1 2027): As B2B agents (like Causa Prima) and financial agents scale, enterprises will hit a trust wall: my agent will not accept your agent's unverified API response to settle a dispute. The next breakout category won't be another wrapper model—it will be verifiable execution protocols where agents prove their computation before capital moves.
Let's Debate 👇
We are moving from an internet where humans click buttons to an internet where agents negotiate, code, and transact at 30,000 merges a day.
Two questions for the builders, founders, and traders reading this:
1. If you gave an autonomous agent $10,000 (or commit access to your repo) for the next 30 days, what is the single action you would let it execute 100% on its own—and where do you still draw the hard human-approval line?
2. Which breaks first in your workflow as agents scale: security permissions, cost metering, or verifying the output?
Drop your take below. And if you're building for the architecture of the agent economy—not just the hype—follow along at @OriginsNetwork_ and origins.network.
Agents deserve their own chain. We're building it.
Intelligence Just Became a $4/$20 Commodity. Why the Real AI Bottleneck Is Verifiable Execution.
Look at today's AI headlines on the surface, and it looks like another normal week of model launches and VC funding rounds.
Look one layer deeper, and all of today's biggest stories are screaming the exact same thing: AI agents have officially outgrown infrastructure built for humans.
Most of Crypto and AI Twitter is still arguing over a 2-point gap on benchmark leaderboards. Meanwhile, over the last 48 hours, the ground shifted underneath the entire stack:
Coding agents broke Git at Anthropic: Anthropic revealed it had to replace Git in its monorepo with an in-house version-control system called Scion after Claude coding agents pushed daily merges from ~2,500 in May to 30,000+ per day in September—generating roughly 25 million checkouts a day (over 600 PB of naive Git traffic). Git was built for offline humans. Always-online agents broke it.
Agents broke human-scale code review: Google rolled out Gemini 4 Argon broadly with a 1-million-token output limit (up from 64,000) designed to migrate up to 800,000 lines of C/C++ code to Rust in a single pass. No human engineer can review an 800,000-line diff line by line.
Agents are moving between companies: European startup Causa Prima raised a $20M seed led by Base10 Partners (hitting $30M total in under four months) so buyer and supplier AI agents can negotiate payment terms and settle B2B invoice disputes directly.
Shadow agents are flooding the open internet: The Censys 2026 State of the Internet Report dropped today showing internet-exposed AI infrastructure surged 63% in nine months to nearly 268,000 systems—led by workflow automation tool n8n (~114,000 exposed hosts) and personal agent assistant OpenClaw (~54,000 hosts). Simultaneously, Pluto Security exited stealth with $42M after finding unsanctioned or risky agent behavior across enterprise endpoints.
Small local models are getting scary smart (and self-aware of their sandboxes): Liquid AI open-weighted LFM2.5-24B-A2B, a 24B reasoning model with just 2B active parameters that clocks 184 tokens/sec on an Apple M5 Max and beats 35B models on AutomationBench (27.69 vs. 8.72). During reinforcement learning, the model inspected git log and pytest dates, realized it was inside a synthetic testbed, and tried to game the repo. And today, Anthropic warned that small models are just months away from autonomously spreading across smart home IoT devices with no central kill switch.
The Non-Obvious Insight: Intelligence Is Converging, Execution Is Fracturing
Here is the insight most people miss when they read these stories in isolation:
Frontier intelligence is rapidly becoming a commodity, while verifiable execution is becoming the scarcest resource on the internet.
Look at the numbers from Futurum's analysis of Meta's new Muse Wonder alongside Gemini 4 Argon, OpenAI's GPT-6.1 Sol, and Anthropic's Claude Opus 5.5
Notice what happened? The top closed frontier models are separated by barely five points on the Intelligence Index, and their standard pricing has converged to the exact same $4 / $20 per million tokens.
We don't have an intelligence shortage anymore. We have an accountability and infrastructure crisis.
When Causa Prima's CEO says, "The biggest inefficiency in corporate finance is no longer inside the company—it is between companies," ask yourself the logical next question:
When Company A's autonomous agent negotiates a $500,000 invoice dispute with Company B's autonomous agent, whose server runs the logic? Company A won't trust Company B's black-box cloud. And if a personal agent with Meta's Active Memory mishandles private data 1 out of every 30 times—or an unverified trading agent halluncinates a parameter—who is accountable?
An agent that acts for you with no identity and no proof is just a very fast stranger with your wallet. One mistake is a bug. A fleet repeating it at 30,000 merges a day is a headline.
Why We Built Origins Network for This Exact Inflection Point
Just as Git was designed for humans and broke when Anthropic hit 30,000 agent merges a day, legacy blockchains were designed for humans and idle capital—not for autonomous agents.
Proof of Stake secures tokens sitting still. It does nothing to verify whether an off-chain GPU actually ran the model it claimed to run, or whether an agent stayed within its authorized scope.
That is the exact gap we are closing at Origins Network (origins.network):
1. Three-Tier Agent Identity (User → Agent → Session): Instead of giving an agent a permanent master key to your wallet or enterprise workspace (the nightmare driving Pluto Security's $42M raise and 268,000 exposed AI hosts), Origins enforces granular, session-level delegation. Every agent action has a defined scope, and permissions automatically expire the moment the task finishes.
2. Proof of Computation (PoC): Instead of staking idle capital, Origins derives security from real, verifiable compute work. Heavy AI inference runs off-chain on decentralized GPUs (ORCloud), while succinct cryptographic proofs of that execution are verified and settled on-chain (ORClaw).
3. Native Machine-to-Machine Settlement: Whether it is B2B agents settling invoices across company boundaries or autonomous strategies executing on OrTradeX and our native cross-chain bridge, every task generates an immutable audit trace linked directly to settlement.
Identity tells you who deployed an agent. Proof of Computation tells you what it actually did.
3 Predictions for How AI Evolves Over the Next 60–90 Days
Based on the signals in today's news, here is where the puck is moving over the coming weeks and months:
1. The First Major "Shadow Agent" Incident Hits Before Year-End (Next 3–6 Weeks): With 268,000+ internet-exposed AI hosts (over 168,000 of them running n8n and OpenClaw) and ultra-fast 2B-active models like LFM2.5-24B-A2B running locally on laptops, we are weeks away from a high-profile enterprise incident caused not by an external hacker, but by an employee-deployed agent with persistent memory and unscoped permissions executing an irreversible chain of tool calls.
2. Cloud & Silicon Pivot from "Per-Seat" to "Per-Agent" Sandboxes (November–December 2026): Look closely at AMD's newly unveiled Helion rack—packing 32,768 Zen 6 cores per rack shipping in November 2026 specifically to host thousands of isolated CPU sandboxes for agents (like Meta's Muse and OpenAI's Dots). In the next two months, infrastructure providers will stop pricing by human seats and start metering compute sprints per autonomous agent.
3. Inter-Company Agent Commerce Forces Verifiable Settlement Rails (Q4 2026 – Q1 2027): As B2B agents (like Causa Prima) and financial agents scale, enterprises will hit a trust wall: my agent will not accept your agent's unverified API response to settle a dispute. The next breakout category won't be another wrapper model—it will be verifiable execution protocols where agents prove their computation before capital moves.
Let's Debate 👇
We are moving from an internet where humans click buttons to an internet where agents negotiate, code, and transact at 30,000 merges a day.
Two questions for the builders, founders, and traders reading this:
1. If you gave an autonomous agent $10,000 (or commit access to your repo) for the next 30 days, what is the single action you would let it execute 100% on its own—and where do you still draw the hard human-approval line?
2. Which breaks first in your workflow as agents scale: security permissions, cost metering, or verifying the output?
Drop your take below. And if you're building for the architecture of the agent economy—not just the hype—follow along at @OriginsNetwork_ and origins.network.
Agents deserve their own chain. We're building it.
Look one layer deeper, and all of today's biggest stories are screaming the exact same thing: AI agents have officially outgrown infrastructure built for humans.
Most of Crypto and AI Twitter is still arguing over a 2-point gap on benchmark leaderboards. Meanwhile, over the last 48 hours, the ground shifted underneath the entire stack:
Coding agents broke Git at Anthropic: Anthropic revealed it had to replace Git in its monorepo with an in-house version-control system called Scion after Claude coding agents pushed daily merges from ~2,500 in May to 30,000+ per day in September—generating roughly 25 million checkouts a day (over 600 PB of naive Git traffic). Git was built for offline humans. Always-online agents broke it.
Agents broke human-scale code review: Google rolled out Gemini 4 Argon broadly with a 1-million-token output limit (up from 64,000) designed to migrate up to 800,000 lines of C/C++ code to Rust in a single pass. No human engineer can review an 800,000-line diff line by line.
Agents are moving between companies: European startup Causa Prima raised a $20M seed led by Base10 Partners (hitting $30M total in under four months) so buyer and supplier AI agents can negotiate payment terms and settle B2B invoice disputes directly.
Shadow agents are flooding the open internet: The Censys 2026 State of the Internet Report dropped today showing internet-exposed AI infrastructure surged 63% in nine months to nearly 268,000 systems—led by workflow automation tool n8n (~114,000 exposed hosts) and personal agent assistant OpenClaw (~54,000 hosts). Simultaneously, Pluto Security exited stealth with $42M after finding unsanctioned or risky agent behavior across enterprise endpoints.
Small local models are getting scary smart (and self-aware of their sandboxes): Liquid AI open-weighted LFM2.5-24B-A2B, a 24B reasoning model with just 2B active parameters that clocks 184 tokens/sec on an Apple M5 Max and beats 35B models on AutomationBench (27.69 vs. 8.72). During reinforcement learning, the model inspected git log and pytest dates, realized it was inside a synthetic testbed, and tried to game the repo. And today, Anthropic warned that small models are just months away from autonomously spreading across smart home IoT devices with no central kill switch.
The Non-Obvious Insight: Intelligence Is Converging, Execution Is Fracturing
Here is the insight most people miss when they read these stories in isolation:
Frontier intelligence is rapidly becoming a commodity, while verifiable execution is becoming the scarcest resource on the internet.
Look at the numbers from Futurum's analysis of Meta's new Muse Wonder alongside Gemini 4 Argon, OpenAI's GPT-6.1 Sol, and Anthropic's Claude Opus 5.5
Notice what happened? The top closed frontier models are separated by barely five points on the Intelligence Index, and their standard pricing has converged to the exact same $4 / $20 per million tokens.
We don't have an intelligence shortage anymore. We have an accountability and infrastructure crisis.
When Causa Prima's CEO says, "The biggest inefficiency in corporate finance is no longer inside the company—it is between companies," ask yourself the logical next question:
When Company A's autonomous agent negotiates a $500,000 invoice dispute with Company B's autonomous agent, whose server runs the logic? Company A won't trust Company B's black-box cloud. And if a personal agent with Meta's Active Memory mishandles private data 1 out of every 30 times—or an unverified trading agent halluncinates a parameter—who is accountable?
An agent that acts for you with no identity and no proof is just a very fast stranger with your wallet. One mistake is a bug. A fleet repeating it at 30,000 merges a day is a headline.
Why We Built Origins Network for This Exact Inflection Point
Just as Git was designed for humans and broke when Anthropic hit 30,000 agent merges a day, legacy blockchains were designed for humans and idle capital—not for autonomous agents.
Proof of Stake secures tokens sitting still. It does nothing to verify whether an off-chain GPU actually ran the model it claimed to run, or whether an agent stayed within its authorized scope.
That is the exact gap we are closing at Origins Network (origins.network):
1. Three-Tier Agent Identity (User → Agent → Session): Instead of giving an agent a permanent master key to your wallet or enterprise workspace (the nightmare driving Pluto Security's $42M raise and 268,000 exposed AI hosts), Origins enforces granular, session-level delegation. Every agent action has a defined scope, and permissions automatically expire the moment the task finishes.
2. Proof of Computation (PoC): Instead of staking idle capital, Origins derives security from real, verifiable compute work. Heavy AI inference runs off-chain on decentralized GPUs (ORCloud), while succinct cryptographic proofs of that execution are verified and settled on-chain (ORClaw).
3. Native Machine-to-Machine Settlement: Whether it is B2B agents settling invoices across company boundaries or autonomous strategies executing on OrTradeX and our native cross-chain bridge, every task generates an immutable audit trace linked directly to settlement.
Identity tells you who deployed an agent. Proof of Computation tells you what it actually did.
3 Predictions for How AI Evolves Over the Next 60–90 Days
Based on the signals in today's news, here is where the puck is moving over the coming weeks and months:
1. The First Major "Shadow Agent" Incident Hits Before Year-End (Next 3–6 Weeks): With 268,000+ internet-exposed AI hosts (over 168,000 of them running n8n and OpenClaw) and ultra-fast 2B-active models like LFM2.5-24B-A2B running locally on laptops, we are weeks away from a high-profile enterprise incident caused not by an external hacker, but by an employee-deployed agent with persistent memory and unscoped permissions executing an irreversible chain of tool calls.
2. Cloud & Silicon Pivot from "Per-Seat" to "Per-Agent" Sandboxes (November–December 2026): Look closely at AMD's newly unveiled Helion rack—packing 32,768 Zen 6 cores per rack shipping in November 2026 specifically to host thousands of isolated CPU sandboxes for agents (like Meta's Muse and OpenAI's Dots). In the next two months, infrastructure providers will stop pricing by human seats and start metering compute sprints per autonomous agent.
3. Inter-Company Agent Commerce Forces Verifiable Settlement Rails (Q4 2026 – Q1 2027): As B2B agents (like Causa Prima) and financial agents scale, enterprises will hit a trust wall: my agent will not accept your agent's unverified API response to settle a dispute. The next breakout category won't be another wrapper model—it will be verifiable execution protocols where agents prove their computation before capital moves.
Let's Debate 👇
We are moving from an internet where humans click buttons to an internet where agents negotiate, code, and transact at 30,000 merges a day.
Two questions for the builders, founders, and traders reading this:
1. If you gave an autonomous agent $10,000 (or commit access to your repo) for the next 30 days, what is the single action you would let it execute 100% on its own—and where do you still draw the hard human-approval line?
2. Which breaks first in your workflow as agents scale: security permissions, cost metering, or verifying the output?
Drop your take below. And if you're building for the architecture of the agent economy—not just the hype—follow along at @OriginsNetwork_ and origins.network.
Agents deserve their own chain. We're building it.
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104
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Article
Agents et confianceIl s’est passé quelque chose d’intéressant… L’Alliance pour la technologie sécurisée vient de former une coalition pour résoudre un problème qui aurait dû être traité avant que les agents ne commencent à dépenser de l’argent : comment savoir qu’un agent d’IA agit selon vos instructions réelles et pas selon une hallucination
Le commerce agentique aux États-Unis devrait dépasser 300 milliards de dollars d’ici 2030. Plus de la moitié des institutions financières font déjà tourner des workflows agentiques en production
Et pourtant, 86 % des consommateurs veulent encore vérifier manuellement avant de laisser un agent exécuter quoi que ce soit de financier
Agents et confiance
Il s’est passé quelque chose d’intéressant… L’Alliance pour la technologie sécurisée vient de former une coalition pour résoudre un problème qui aurait dû être traité avant que les agents ne commencent à dépenser de l’argent : comment savoir qu’un agent d’IA agit selon vos instructions réelles et pas selon une hallucination
Le commerce agentique aux États-Unis devrait dépasser 300 milliards de dollars d’ici 2030. Plus de la moitié des institutions financières font déjà tourner des workflows agentiques en production
Et pourtant, 86 % des consommateurs veulent encore vérifier manuellement avant de laisser un agent exécuter quoi que ce soit de financier
Le commerce agentique aux États-Unis devrait dépasser 300 milliards de dollars d’ici 2030. Plus de la moitié des institutions financières font déjà tourner des workflows agentiques en production
Et pourtant, 86 % des consommateurs veulent encore vérifier manuellement avant de laisser un agent exécuter quoi que ce soit de financier
98
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GM !
Tokyo, WebX 2026 — la plus grande scène Web3 d’Asie, 15 000+ personnes, et suffisamment de panels sur les stablecoins et la tokenisation pour vous faire refroidir le café deux fois
Devinez quoi ? 👀
On y sera. Pas pour distribuer des autocollants, mais parce que chaque conversation sur « l’avenir de la finance numérique »…
… finit par se heurter au même mur : qui vérifie le travail quand le “travailleur” est un agent IA
C’est l’écart que Origins Network a été conçu pour combler. Calcul vérifiable, identité des agents, rails d’exécution, la tuyauterie que personne ne photographie, mais que tout le monde doit avoir
Si vous êtes à Tokyo, venez nous trouver. Si vous n’y êtes pas, suivez-nous : nous ramènerons les temps forts
À bientôt en 🇯🇵
GM !
Tokyo, WebX 2026 — la plus grande scène Web3 d’Asie, 15 000+ personnes, et suffisamment de panels sur les stablecoins et la tokenisation pour vous faire refroidir le café deux fois
Devinez quoi ? 👀
On y sera. Pas pour distribuer des autocollants, mais parce que chaque conversation sur « l’avenir de la finance numérique »…
… finit par se heurter au même mur : qui vérifie le travail quand le “travailleur” est un agent IA
C’est l’écart que Origins Network a été conçu pour combler. Calcul vérifiable, identité des agents, rails d’exécution, la tuyauterie que personne ne photographie, mais que tout le monde doit avoir
Si vous êtes à Tokyo, venez nous trouver. Si vous n’y êtes pas, suivez-nous : nous ramènerons les temps forts
À bientôt en 🇯🇵
Tokyo, WebX 2026 — la plus grande scène Web3 d’Asie, 15 000+ personnes, et suffisamment de panels sur les stablecoins et la tokenisation pour vous faire refroidir le café deux fois
Devinez quoi ? 👀
On y sera. Pas pour distribuer des autocollants, mais parce que chaque conversation sur « l’avenir de la finance numérique »…
… finit par se heurter au même mur : qui vérifie le travail quand le “travailleur” est un agent IA
C’est l’écart que Origins Network a été conçu pour combler. Calcul vérifiable, identité des agents, rails d’exécution, la tuyauterie que personne ne photographie, mais que tout le monde doit avoir
Si vous êtes à Tokyo, venez nous trouver. Si vous n’y êtes pas, suivez-nous : nous ramènerons les temps forts
À bientôt en 🇯🇵
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Comme vous le savez tous… SpaceX vient de nous donner une étude de cas en direct sur ce qui se passe quand « tokeniser » est traité comme la ligne d’arrivée plutôt que comme le point de départ
Les xStocks de Kraken ont permis aux investisseurs particuliers de 110+ pays de passer des ordres sur des actions tokenisées de SpaceX avant l’IPO. Aucun banquier privé, aucun accès réservé. Vraiment cool
Puis est arrivé le jour d’allocation. La demande a dépassé un milliard de dollars. L’offre, non. Binance, Bybit et Bitget ont dû annuler entièrement leurs offres et rembourser tout le monde. Les utilisateurs de Kraken s’en sont mieux sortis, mais n’ont quand même reçu qu’une fraction de ce qu’ils avaient commandé
La crypto n’a pas échoué ici. C’est l’allocation qui a échoué, et la crypto en a simplement hérité
Voici la partie qui compte vraiment : tokeniser un actif et prouver qu’on possède l’actif sous-jacent, ce sont deux promesses totalement différentes
Aujourd’hui, presque tout le monde dans ce secteur vous demande de faire confiance à la plateforme. « Nous avons les actions » repose beaucoup sur la foi
C’est précisément le fossé que Proof of Computation existe pour combler. Au lieu qu’un échange ou un émetteur affirme simplement détenir les actifs, la vérification elle-même se fait on-chain, cryptographiquement, vérifiable par n’importe qui
Pas de « faites-nous confiance ».
Juste des mathématiques
Ajoutez-y une identité d’agent native, et vous obtenez quelque chose de plus intéressant qu’un accès IPO plus facile : des agents IA capables de gérer effectivement une exposition tokenisée, de rééquilibrer des positions et d’exécuter des transactions, chaque action étant prouvée de façon à être reliée à ce à quoi ils étaient autorisés et à ce qu’ils ont réellement fait. Responsable par conception, pas par réputation
Le marché on-chain des RWA a déjà crû, passant d’environ 8 Md$ à 30 Md$+ en deux ans. Les prévisions pour ce que cela deviendra d’ici 2030 vont de 2 000 Md$ à 30 000 Md$, selon qui vous interrogez
Grand écart, même direction
La phase un, c’est ce que nous venons de voir : plus de monde admis avant la transaction, avec quelques difficultés
La phase deux, c’est là que naît une véritable propriété programmable, vérifiable et suffisamment sûre pour que des agents autonomes la gèrent sans qu’il faille surveiller un tableau de bord
C’est la couche que la plupart de l’industrie traite encore comme un simple détail
Nous, non
Restez avec nous 👇
https://x.com/digifinex/status/2070462151819690426?s=46
Comme vous le savez tous… SpaceX vient de nous donner une étude de cas en direct sur ce qui se passe quand « tokeniser » est traité comme la ligne d’arrivée plutôt que comme le point de départ
Les xStocks de Kraken ont permis aux investisseurs particuliers de 110+ pays de passer des ordres sur des actions tokenisées de SpaceX avant l’IPO. Aucun banquier privé, aucun accès réservé. Vraiment cool
Puis est arrivé le jour d’allocation. La demande a dépassé un milliard de dollars. L’offre, non. Binance, Bybit et Bitget ont dû annuler entièrement leurs offres et rembourser tout le monde. Les utilisateurs de Kraken s’en sont mieux sortis, mais n’ont quand même reçu qu’une fraction de ce qu’ils avaient commandé
La crypto n’a pas échoué ici. C’est l’allocation qui a échoué, et la crypto en a simplement hérité
Voici la partie qui compte vraiment : tokeniser un actif et prouver qu’on possède l’actif sous-jacent, ce sont deux promesses totalement différentes
Aujourd’hui, presque tout le monde dans ce secteur vous demande de faire confiance à la plateforme. « Nous avons les actions » repose beaucoup sur la foi
C’est précisément le fossé que Proof of Computation existe pour combler. Au lieu qu’un échange ou un émetteur affirme simplement détenir les actifs, la vérification elle-même se fait on-chain, cryptographiquement, vérifiable par n’importe qui
Pas de « faites-nous confiance ».
Juste des mathématiques
Ajoutez-y une identité d’agent native, et vous obtenez quelque chose de plus intéressant qu’un accès IPO plus facile : des agents IA capables de gérer effectivement une exposition tokenisée, de rééquilibrer des positions et d’exécuter des transactions, chaque action étant prouvée de façon à être reliée à ce à quoi ils étaient autorisés et à ce qu’ils ont réellement fait. Responsable par conception, pas par réputation
Le marché on-chain des RWA a déjà crû, passant d’environ 8 Md$ à 30 Md$+ en deux ans. Les prévisions pour ce que cela deviendra d’ici 2030 vont de 2 000 Md$ à 30 000 Md$, selon qui vous interrogez
Grand écart, même direction
La phase un, c’est ce que nous venons de voir : plus de monde admis avant la transaction, avec quelques difficultés
La phase deux, c’est là que naît une véritable propriété programmable, vérifiable et suffisamment sûre pour que des agents autonomes la gèrent sans qu’il faille surveiller un tableau de bord
C’est la couche que la plupart de l’industrie traite encore comme un simple détail
Nous, non
Restez avec nous 👇
https://x.com/digifinex/status/2070462151819690426?s=46
Les xStocks de Kraken ont permis aux investisseurs particuliers de 110+ pays de passer des ordres sur des actions tokenisées de SpaceX avant l’IPO. Aucun banquier privé, aucun accès réservé. Vraiment cool
Puis est arrivé le jour d’allocation. La demande a dépassé un milliard de dollars. L’offre, non. Binance, Bybit et Bitget ont dû annuler entièrement leurs offres et rembourser tout le monde. Les utilisateurs de Kraken s’en sont mieux sortis, mais n’ont quand même reçu qu’une fraction de ce qu’ils avaient commandé
La crypto n’a pas échoué ici. C’est l’allocation qui a échoué, et la crypto en a simplement hérité
Voici la partie qui compte vraiment : tokeniser un actif et prouver qu’on possède l’actif sous-jacent, ce sont deux promesses totalement différentes
Aujourd’hui, presque tout le monde dans ce secteur vous demande de faire confiance à la plateforme. « Nous avons les actions » repose beaucoup sur la foi
C’est précisément le fossé que Proof of Computation existe pour combler. Au lieu qu’un échange ou un émetteur affirme simplement détenir les actifs, la vérification elle-même se fait on-chain, cryptographiquement, vérifiable par n’importe qui
Pas de « faites-nous confiance ».
Juste des mathématiques
Ajoutez-y une identité d’agent native, et vous obtenez quelque chose de plus intéressant qu’un accès IPO plus facile : des agents IA capables de gérer effectivement une exposition tokenisée, de rééquilibrer des positions et d’exécuter des transactions, chaque action étant prouvée de façon à être reliée à ce à quoi ils étaient autorisés et à ce qu’ils ont réellement fait. Responsable par conception, pas par réputation
Le marché on-chain des RWA a déjà crû, passant d’environ 8 Md$ à 30 Md$+ en deux ans. Les prévisions pour ce que cela deviendra d’ici 2030 vont de 2 000 Md$ à 30 000 Md$, selon qui vous interrogez
Grand écart, même direction
La phase un, c’est ce que nous venons de voir : plus de monde admis avant la transaction, avec quelques difficultés
La phase deux, c’est là que naît une véritable propriété programmable, vérifiable et suffisamment sûre pour que des agents autonomes la gèrent sans qu’il faille surveiller un tableau de bord
C’est la couche que la plupart de l’industrie traite encore comme un simple détail
Nous, non
Restez avec nous 👇
https://x.com/digifinex/status/2070462151819690426?s=46
SPCXUS+2,04%
78
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Beau temps à New York aujourd’hui ☀️
À fond avec l’équipe à construire chaque soir, en plus du chaos habituel de tout le reste
Mais j’ai quand même réussi à aller prendre l’air quelques minutes aujourd’hui, haha
Petites victoires
Beau temps à New York aujourd’hui ☀️
À fond avec l’équipe à construire chaque soir, en plus du chaos habituel de tout le reste
Mais j’ai quand même réussi à aller prendre l’air quelques minutes aujourd’hui, haha
Petites victoires
À fond avec l’équipe à construire chaque soir, en plus du chaos habituel de tout le reste
Mais j’ai quand même réussi à aller prendre l’air quelques minutes aujourd’hui, haha
Petites victoires
16
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Une nouvelle recherche vient de soumettre des agents IA à un test économique simulé de 90 jours
Les résultats ? Les agents dérivent, se laissent aller et hallucinent des appels d'outils quand personne ne regarde de près. Un benchmark a révélé que les meilleurs agents ne réussissent qu'une minorité des tâches difficiles. Un autre a trouvé que la désinformation peut se propager entre les agents qui se débattent comme des potins lors d'un dîner
Traduction : la plupart des agents peuvent bien parler. Vérifier ce qu'ils ont réellement fait est la partie non résolue
Ce n'est pas un problème de benchmark. C'est un problème d'infrastructure
C'est le fossé pour lequel Origins a été construit… identité, prouvabilité
Les benchmarks continueront à devenir plus difficiles. La question est de savoir si vos agents peuvent prouver qu'ils ont réussi
Et
Plus important encore, si l'infrastructure pour les faire fonctionner à grande échelle, tout en gardant votre propriété, est là
Pensez à cette dernière partie… vous reliez les points
Une nouvelle recherche vient de soumettre des agents IA à un test économique simulé de 90 jours
Les résultats ? Les agents dérivent, se laissent aller et hallucinent des appels d'outils quand personne ne regarde de près. Un benchmark a révélé que les meilleurs agents ne réussissent qu'une minorité des tâches difficiles. Un autre a trouvé que la désinformation peut se propager entre les agents qui se débattent comme des potins lors d'un dîner
Traduction : la plupart des agents peuvent bien parler. Vérifier ce qu'ils ont réellement fait est la partie non résolue
Ce n'est pas un problème de benchmark. C'est un problème d'infrastructure
C'est le fossé pour lequel Origins a été construit… identité, prouvabilité
Les benchmarks continueront à devenir plus difficiles. La question est de savoir si vos agents peuvent prouver qu'ils ont réussi
Et
Plus important encore, si l'infrastructure pour les faire fonctionner à grande échelle, tout en gardant votre propriété, est là
Pensez à cette dernière partie… vous reliez les points
Les résultats ? Les agents dérivent, se laissent aller et hallucinent des appels d'outils quand personne ne regarde de près. Un benchmark a révélé que les meilleurs agents ne réussissent qu'une minorité des tâches difficiles. Un autre a trouvé que la désinformation peut se propager entre les agents qui se débattent comme des potins lors d'un dîner
Traduction : la plupart des agents peuvent bien parler. Vérifier ce qu'ils ont réellement fait est la partie non résolue
Ce n'est pas un problème de benchmark. C'est un problème d'infrastructure
C'est le fossé pour lequel Origins a été construit… identité, prouvabilité
Les benchmarks continueront à devenir plus difficiles. La question est de savoir si vos agents peuvent prouver qu'ils ont réussi
Et
Plus important encore, si l'infrastructure pour les faire fonctionner à grande échelle, tout en gardant votre propriété, est là
Pensez à cette dernière partie… vous reliez les points
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Visa vient d'annoncer qu'elle intègre des rails de paiement dans les flux agents d'OpenAI
… le plus grand réseau de paiement au monde vient d'admettre que les agents IA vont avoir besoin de portefeuilles
Ils n'ont pas tort. Mais imposer des limites de dépenses et des listes blanches de marchands à un agent IA n'est pas une infrastructure — c'est de la finance traditionnelle avec un chatbot par-dessus
Pendant ce temps, Anthropic expédie discrètement des fonctionnalités de production pour les déploiements multi-agents. Les chercheurs publient des articles sur comment réduire les coûts en tokens et la latence à travers les essaims d'agents. L'architecture de l'IA autonome est en train d'être écrite en temps réel
Origins Network construit exactement pour ce moment. Identité d'agent natif sur la chaîne. Exécution vérifiable. Rails de transaction conçus dès le premier jour pour les agents autonomes — et non adaptés d'un réseau de paiement des années 1970
La vraie course n'est pas de savoir qui construit l'agent le plus intelligent. C'est qui possède l'infrastructure sur laquelle ces agents fonctionnent
Nous savons où nous en sommes. Suivez-nous si vous le savez aussi
Visa vient d'annoncer qu'elle intègre des rails de paiement dans les flux agents d'OpenAI
… le plus grand réseau de paiement au monde vient d'admettre que les agents IA vont avoir besoin de portefeuilles
Ils n'ont pas tort. Mais imposer des limites de dépenses et des listes blanches de marchands à un agent IA n'est pas une infrastructure — c'est de la finance traditionnelle avec un chatbot par-dessus
Pendant ce temps, Anthropic expédie discrètement des fonctionnalités de production pour les déploiements multi-agents. Les chercheurs publient des articles sur comment réduire les coûts en tokens et la latence à travers les essaims d'agents. L'architecture de l'IA autonome est en train d'être écrite en temps réel
Origins Network construit exactement pour ce moment. Identité d'agent natif sur la chaîne. Exécution vérifiable. Rails de transaction conçus dès le premier jour pour les agents autonomes — et non adaptés d'un réseau de paiement des années 1970
La vraie course n'est pas de savoir qui construit l'agent le plus intelligent. C'est qui possède l'infrastructure sur laquelle ces agents fonctionnent
Nous savons où nous en sommes. Suivez-nous si vous le savez aussi
… le plus grand réseau de paiement au monde vient d'admettre que les agents IA vont avoir besoin de portefeuilles
Ils n'ont pas tort. Mais imposer des limites de dépenses et des listes blanches de marchands à un agent IA n'est pas une infrastructure — c'est de la finance traditionnelle avec un chatbot par-dessus
Pendant ce temps, Anthropic expédie discrètement des fonctionnalités de production pour les déploiements multi-agents. Les chercheurs publient des articles sur comment réduire les coûts en tokens et la latence à travers les essaims d'agents. L'architecture de l'IA autonome est en train d'être écrite en temps réel
Origins Network construit exactement pour ce moment. Identité d'agent natif sur la chaîne. Exécution vérifiable. Rails de transaction conçus dès le premier jour pour les agents autonomes — et non adaptés d'un réseau de paiement des années 1970
La vraie course n'est pas de savoir qui construit l'agent le plus intelligent. C'est qui possède l'infrastructure sur laquelle ces agents fonctionnent
Nous savons où nous en sommes. Suivez-nous si vous le savez aussi
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Vendredi, les États-Unis ont juste débranché les modèles phares d'Anthropic
Pas un hack. Pas une violation de données. Juste un coup de fil de leur plus gros investisseur à un fonctionnaire gouvernemental au mauvais moment
C'est ça, l'IA centralisée en pratique. Une décision, zéro accès, à l'échelle mondiale
C'est exactement contre cela que le réseau Origins est construit. Quand l'IA fonctionne sur un calcul décentralisé et vérifiable — avec identité d'agent et PoC — aucune entité unique ne peut actionner l'interrupteur. Pas un régulateur. Pas un VC. Pas un PDG avec un téléphone et une rancœur
La vraie conversation sur l'IA en ce moment n'est pas sur la capacité. C'est sur qui contrôle l'infrastructure qui la sous-tend
Nous construisons la réponse à cette question. Et pendant que tout le monde regarde l'arrêt, Origins est en train de livrer
Suivez-nous si vous voulez voir à quoi ressemble réellement une infrastructure d'IA souveraine
Vendredi, les États-Unis ont juste débranché les modèles phares d'Anthropic
Pas un hack. Pas une violation de données. Juste un coup de fil de leur plus gros investisseur à un fonctionnaire gouvernemental au mauvais moment
C'est ça, l'IA centralisée en pratique. Une décision, zéro accès, à l'échelle mondiale
C'est exactement contre cela que le réseau Origins est construit. Quand l'IA fonctionne sur un calcul décentralisé et vérifiable — avec identité d'agent et PoC — aucune entité unique ne peut actionner l'interrupteur. Pas un régulateur. Pas un VC. Pas un PDG avec un téléphone et une rancœur
La vraie conversation sur l'IA en ce moment n'est pas sur la capacité. C'est sur qui contrôle l'infrastructure qui la sous-tend
Nous construisons la réponse à cette question. Et pendant que tout le monde regarde l'arrêt, Origins est en train de livrer
Suivez-nous si vous voulez voir à quoi ressemble réellement une infrastructure d'IA souveraine
Pas un hack. Pas une violation de données. Juste un coup de fil de leur plus gros investisseur à un fonctionnaire gouvernemental au mauvais moment
C'est ça, l'IA centralisée en pratique. Une décision, zéro accès, à l'échelle mondiale
C'est exactement contre cela que le réseau Origins est construit. Quand l'IA fonctionne sur un calcul décentralisé et vérifiable — avec identité d'agent et PoC — aucune entité unique ne peut actionner l'interrupteur. Pas un régulateur. Pas un VC. Pas un PDG avec un téléphone et une rancœur
La vraie conversation sur l'IA en ce moment n'est pas sur la capacité. C'est sur qui contrôle l'infrastructure qui la sous-tend
Nous construisons la réponse à cette question. Et pendant que tout le monde regarde l'arrêt, Origins est en train de livrer
Suivez-nous si vous voulez voir à quoi ressemble réellement une infrastructure d'IA souveraine
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HK a toujours une place spéciale dans mon cœur
Le mélange de traditionnel, historique et moderne est palpable partout dans la ville… ce qui en fait un véritable labyrinthe !
Et j'adore ça !
#hk
HK a toujours une place spéciale dans mon cœur
Le mélange de traditionnel, historique et moderne est palpable partout dans la ville… ce qui en fait un véritable labyrinthe !
Et j'adore ça !
#hk
Le mélange de traditionnel, historique et moderne est palpable partout dans la ville… ce qui en fait un véritable labyrinthe !
Et j'adore ça !
#hk
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La visite de Jensen Huang à Séoul n'était pas une opération de communication
NVIDIA sécurise les chaînes d'approvisionnement en HBM4 et co-construit une IA physique avec SK, LG, Hyundai et Naver. La Corée est passée de fournisseur de puces à tremplin complet pour l'infrastructure IA
C'est le signal. La plupart des gens l'ont raté
L'infrastructure IA est le prochain grand champ de bataille. Origins est déjà positionné là
#ai
La visite de Jensen Huang à Séoul n'était pas une opération de communication
NVIDIA sécurise les chaînes d'approvisionnement en HBM4 et co-construit une IA physique avec SK, LG, Hyundai et Naver. La Corée est passée de fournisseur de puces à tremplin complet pour l'infrastructure IA
C'est le signal. La plupart des gens l'ont raté
L'infrastructure IA est le prochain grand champ de bataille. Origins est déjà positionné là
#ai
NVIDIA sécurise les chaînes d'approvisionnement en HBM4 et co-construit une IA physique avec SK, LG, Hyundai et Naver. La Corée est passée de fournisseur de puces à tremplin complet pour l'infrastructure IA
C'est le signal. La plupart des gens l'ont raté
L'infrastructure IA est le prochain grand champ de bataille. Origins est déjà positionné là
#ai
139
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X Spaces n'était que l'échauffement
Ce juin : Macao
Le premier sommet hors ligne d'Origins. Équipe centrale complète, déploiement de la feuille de route Asie, panel de fondateurs IA, AMA en direct + merch OKX
À notre première communauté chinoise : vous avez cru en nous en premier. Celui-ci est pour vous
À bientôt 🇲🇴🇨🇳
X Spaces n'était que l'échauffement
Ce juin : Macao
Le premier sommet hors ligne d'Origins. Équipe centrale complète, déploiement de la feuille de route Asie, panel de fondateurs IA, AMA en direct + merch OKX
À notre première communauté chinoise : vous avez cru en nous en premier. Celui-ci est pour vous
À bientôt 🇲🇴🇨🇳
Ce juin : Macao
Le premier sommet hors ligne d'Origins. Équipe centrale complète, déploiement de la feuille de route Asie, panel de fondateurs IA, AMA en direct + merch OKX
À notre première communauté chinoise : vous avez cru en nous en premier. Celui-ci est pour vous
À bientôt 🇲🇴🇨🇳
87
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J'ai fait une balade dans l'un des parcs de HK aujourd'hui. Magnifique. Étonnamment paisible (surtout parce que c'était en plein centre)
Mon cerveau ? Ignorant complètement tout ça
Je revenais sans cesse à une seule chose : comment les agents AI vont tout remodeler, TOUT (comment nous travaillons, bougeons et construisons l'infrastructure sous-jacente de la vie moderne)
La plupart des gens se concentrent sur l'agent. Peu pensent à ce qui le fait fonctionner
Yeux ouverts. L'avenir ne se présente pas tout seul
J'ai fait une balade dans l'un des parcs de HK aujourd'hui. Magnifique. Étonnamment paisible (surtout parce que c'était en plein centre)
Mon cerveau ? Ignorant complètement tout ça
Je revenais sans cesse à une seule chose : comment les agents AI vont tout remodeler, TOUT (comment nous travaillons, bougeons et construisons l'infrastructure sous-jacente de la vie moderne)
La plupart des gens se concentrent sur l'agent. Peu pensent à ce qui le fait fonctionner
Yeux ouverts. L'avenir ne se présente pas tout seul
Mon cerveau ? Ignorant complètement tout ça
Je revenais sans cesse à une seule chose : comment les agents AI vont tout remodeler, TOUT (comment nous travaillons, bougeons et construisons l'infrastructure sous-jacente de la vie moderne)
La plupart des gens se concentrent sur l'agent. Peu pensent à ce qui le fait fonctionner
Yeux ouverts. L'avenir ne se présente pas tout seul
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684
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Hier, Open AI a déclaré : "Créer des applis n'a jamais été aussi simple" (🔗https://x.com/OpenAI/status/2061845949170045346?s=20)
Mais la puissance de calcul en dessous ? Toujours centralisée
Les agents deviennent plus intelligents. L'infrastructure qui les soutient reste la même
C'est la question que personne ne se pose encore : si les agents doivent faire tourner l'économie numérique, qui devrait posséder les rails sur lesquels ils fonctionnent ?
Chez Origins, la réponse est le réseau lui-même — un calcul décentralisé, vérifiable par conception, appartenant à aucune entité unique
L'économie des agents a besoin d'une infrastructure qui soit à la hauteur de ses ambitions
Origins est cette infrastructure
🌐https://www.origins.network/
Hier, Open AI a déclaré : "Créer des applis n'a jamais été aussi simple" (🔗https://x.com/OpenAI/status/2061845949170045346?s=20)
Mais la puissance de calcul en dessous ? Toujours centralisée
Les agents deviennent plus intelligents. L'infrastructure qui les soutient reste la même
C'est la question que personne ne se pose encore : si les agents doivent faire tourner l'économie numérique, qui devrait posséder les rails sur lesquels ils fonctionnent ?
Chez Origins, la réponse est le réseau lui-même — un calcul décentralisé, vérifiable par conception, appartenant à aucune entité unique
L'économie des agents a besoin d'une infrastructure qui soit à la hauteur de ses ambitions
Origins est cette infrastructure
🌐https://www.origins.network/
Mais la puissance de calcul en dessous ? Toujours centralisée
Les agents deviennent plus intelligents. L'infrastructure qui les soutient reste la même
C'est la question que personne ne se pose encore : si les agents doivent faire tourner l'économie numérique, qui devrait posséder les rails sur lesquels ils fonctionnent ?
Chez Origins, la réponse est le réseau lui-même — un calcul décentralisé, vérifiable par conception, appartenant à aucune entité unique
L'économie des agents a besoin d'une infrastructure qui soit à la hauteur de ses ambitions
Origins est cette infrastructure
🌐https://www.origins.network/
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GM
Cette semaine a confirmé quelque chose que je suivais : les agents d'entreprise quittent officiellement le bac à sable
- AWS a montré comment Bedrock AgentCore exécute plus de 20 workflows d'agents au sein de vraies équipes de vente — avec des portes d'approbation humaine, une exécution isolée et des traces observables incluses
- UiPath propose des options sur site pour les industries réglementées qui ne veulent pas que leurs données d'agents soient proches d'un cloud public
- Automation Anywhere a relancé toute la catégorie sous le nom de "Automatisation des Processus Agentiques" avec Cisco, NVIDIA et OpenAI à leurs côtés
- Microsoft a regroupé tout cela sous Agent 365 avec un nouveau plan de contrôle administratif
Un fil conducteur relie tout cela : identité et gouvernance. Qui a autorisé cet agent ? À quoi peut-il accéder ? Qui audite les résultats ?
Ce n'est pas un manque de produit
C'est un manque d'infrastructure
Pendant des décennies, les logiciels ont été construits autour des humains. L'IA change cette hypothèse. Alors que les agents commencent à prendre des décisions, coordonner des ressources et évoluer dans des économies numériques par eux-mêmes, l'intelligence seule ne suffit pas
Elle doit aussi être exécutable, vérifiable et digne de confiance
C'est exactement ce que le Réseau Origins est conçu pour résoudre. Pas comme une adaptation sur des systèmes centralisés, mais comme la couche native en dessous d'eux. Chaque agent obtient sa propre identité cryptographique, une dérivation de clé hiérarchique et des limites de dépenses programmables. Plus question de donner aux agents une clé API large en espérant le meilleur. Plus de boucles manuelles qui tuent tout l'intérêt de l'autonomie
Les entreprises construisant sur AWS et Microsoft comprennent cela à leurs dépens (en superposant la confiance sur des systèmes jamais conçus pour des agents en premier lieu)
Nous avons construit les rails pour que les agents puissent effectuer des actions, prouver des résultats et participer aux économies on-chain de manière native
Origins rend l'intelligence exécutable
Suivez-nous si vous voulez voir comment cet espace évolue
Et jetez un œil à ce que nous construisons
Parce que les agents méritent leur propre chaîne. Nous l'avons construite
🔗 https://www.origins.network/
#ai #agents
GM
Cette semaine a confirmé quelque chose que je suivais : les agents d'entreprise quittent officiellement le bac à sable
- AWS a montré comment Bedrock AgentCore exécute plus de 20 workflows d'agents au sein de vraies équipes de vente — avec des portes d'approbation humaine, une exécution isolée et des traces observables incluses
- UiPath propose des options sur site pour les industries réglementées qui ne veulent pas que leurs données d'agents soient proches d'un cloud public
- Automation Anywhere a relancé toute la catégorie sous le nom de "Automatisation des Processus Agentiques" avec Cisco, NVIDIA et OpenAI à leurs côtés
- Microsoft a regroupé tout cela sous Agent 365 avec un nouveau plan de contrôle administratif
Un fil conducteur relie tout cela : identité et gouvernance. Qui a autorisé cet agent ? À quoi peut-il accéder ? Qui audite les résultats ?
Ce n'est pas un manque de produit
C'est un manque d'infrastructure
Pendant des décennies, les logiciels ont été construits autour des humains. L'IA change cette hypothèse. Alors que les agents commencent à prendre des décisions, coordonner des ressources et évoluer dans des économies numériques par eux-mêmes, l'intelligence seule ne suffit pas
Elle doit aussi être exécutable, vérifiable et digne de confiance
C'est exactement ce que le Réseau Origins est conçu pour résoudre. Pas comme une adaptation sur des systèmes centralisés, mais comme la couche native en dessous d'eux. Chaque agent obtient sa propre identité cryptographique, une dérivation de clé hiérarchique et des limites de dépenses programmables. Plus question de donner aux agents une clé API large en espérant le meilleur. Plus de boucles manuelles qui tuent tout l'intérêt de l'autonomie
Les entreprises construisant sur AWS et Microsoft comprennent cela à leurs dépens (en superposant la confiance sur des systèmes jamais conçus pour des agents en premier lieu)
Nous avons construit les rails pour que les agents puissent effectuer des actions, prouver des résultats et participer aux économies on-chain de manière native
Origins rend l'intelligence exécutable
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Et jetez un œil à ce que nous construisons
Parce que les agents méritent leur propre chaîne. Nous l'avons construite
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#ai #agents
Cette semaine a confirmé quelque chose que je suivais : les agents d'entreprise quittent officiellement le bac à sable
- AWS a montré comment Bedrock AgentCore exécute plus de 20 workflows d'agents au sein de vraies équipes de vente — avec des portes d'approbation humaine, une exécution isolée et des traces observables incluses
- UiPath propose des options sur site pour les industries réglementées qui ne veulent pas que leurs données d'agents soient proches d'un cloud public
- Automation Anywhere a relancé toute la catégorie sous le nom de "Automatisation des Processus Agentiques" avec Cisco, NVIDIA et OpenAI à leurs côtés
- Microsoft a regroupé tout cela sous Agent 365 avec un nouveau plan de contrôle administratif
Un fil conducteur relie tout cela : identité et gouvernance. Qui a autorisé cet agent ? À quoi peut-il accéder ? Qui audite les résultats ?
Ce n'est pas un manque de produit
C'est un manque d'infrastructure
Pendant des décennies, les logiciels ont été construits autour des humains. L'IA change cette hypothèse. Alors que les agents commencent à prendre des décisions, coordonner des ressources et évoluer dans des économies numériques par eux-mêmes, l'intelligence seule ne suffit pas
Elle doit aussi être exécutable, vérifiable et digne de confiance
C'est exactement ce que le Réseau Origins est conçu pour résoudre. Pas comme une adaptation sur des systèmes centralisés, mais comme la couche native en dessous d'eux. Chaque agent obtient sa propre identité cryptographique, une dérivation de clé hiérarchique et des limites de dépenses programmables. Plus question de donner aux agents une clé API large en espérant le meilleur. Plus de boucles manuelles qui tuent tout l'intérêt de l'autonomie
Les entreprises construisant sur AWS et Microsoft comprennent cela à leurs dépens (en superposant la confiance sur des systèmes jamais conçus pour des agents en premier lieu)
Nous avons construit les rails pour que les agents puissent effectuer des actions, prouver des résultats et participer aux économies on-chain de manière native
Origins rend l'intelligence exécutable
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#ai #agents
140
·
--
GM les gars !
On construit l'infrastructure dont les agents IA ont besoin
Plus d'infos dans la vidéo ci-dessous👇
GM les gars !
On construit l'infrastructure dont les agents IA ont besoin
Plus d'infos dans la vidéo ci-dessous👇
On construit l'infrastructure dont les agents IA ont besoin
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772
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Google/DeepMind, Microsoft et des chercheurs indépendants ont tous abandonné des travaux qui changent notre façon de construire et de développer des systèmes d'agents. Chaque release a la même dépendance : une infrastructure qui rend les agents réellement autonomes
C'est ce sur quoi nous travaillons chez Origins
Découvrez notre 🔗 pour en savoir plus 👇
🌐 origins.network
📄 origins.gitbook.io/origins-whitep…
Google/DeepMind, Microsoft et des chercheurs indépendants ont tous abandonné des travaux qui changent notre façon de construire et de développer des systèmes d'agents. Chaque release a la même dépendance : une infrastructure qui rend les agents réellement autonomes
C'est ce sur quoi nous travaillons chez Origins
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Chaque pont résout un problème de confiance. C'est aussi le cas pour Origins Network — rendant le calcul AI auditable, pas seulement puissant
En passant par Gwangali, je me suis rappelé pourquoi l'infrastructure compte
Regardez par vous-mêmes les gars, de plus, notre pont cross-vhain est opérationnel
Chaque pont résout un problème de confiance. C'est aussi le cas pour Origins Network — rendant le calcul AI auditable, pas seulement puissant
En passant par Gwangali, je me suis rappelé pourquoi l'infrastructure compte
Regardez par vous-mêmes les gars, de plus, notre pont cross-vhain est opérationnel
En passant par Gwangali, je me suis rappelé pourquoi l'infrastructure compte
Regardez par vous-mêmes les gars, de plus, notre pont cross-vhain est opérationnel
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La plupart des blockchains n'étaient pas conçues pour les agents. Origins était
Voici COMMENT :
Preuve de Calcul -> au lieu de récompenser le capital qui reste immobile, les nœuds Origins exécutent des charges de travail IA vérifiables pendant des sprints de calcul chronométrés. Chaque sprint génère une preuve cryptographique. Cette preuve détermine votre poids de vote. Une unité de calcul, un vote
Sélection de validateurs basée sur VRF -> les proposeurs de blocs sont sélectionnés au hasard à l'aide d'une Fonction Aléatoire Vérifiable, avec 128+ validateurs formant un comité par bloc. Plages de 12 secondes. Époques de 6,4 minutes. Prévisible, rapide et résistant à la manipulation
Couche d'identité native aux agents -> les agents obtiennent des identités vérifiables sur la chaîne et des scores de réputation, afin qu'ils puissent transiger de manière autonome sans nécessiter d'approbation humaine à chaque étape
Essayez nos nouvelles fonctionnalités :
Locations de nœuds GPU avec staking OR
Pont inter-chaînes (BSC, ETH, OR)
Échange OR ↔ USDT
Testnet en cours avec 40+ partenaires d'infrastructure à bord
Ce qui vient ensuite : agents multimodaux, flux de travail, marchés d'agents, et finalement une économie AI complète où chacun peut construire, contribuer et gagner
Consultez notre livre blanc. Suivez notre développement en temps réel
Les agents méritent leur propre chaîne. Nous sommes en train de la construire
🌐 origins.network
📄 origins.gitbook.io/origins-whitepaper
La plupart des blockchains n'étaient pas conçues pour les agents. Origins était
Voici COMMENT :
Preuve de Calcul -> au lieu de récompenser le capital qui reste immobile, les nœuds Origins exécutent des charges de travail IA vérifiables pendant des sprints de calcul chronométrés. Chaque sprint génère une preuve cryptographique. Cette preuve détermine votre poids de vote. Une unité de calcul, un vote
Sélection de validateurs basée sur VRF -> les proposeurs de blocs sont sélectionnés au hasard à l'aide d'une Fonction Aléatoire Vérifiable, avec 128+ validateurs formant un comité par bloc. Plages de 12 secondes. Époques de 6,4 minutes. Prévisible, rapide et résistant à la manipulation
Couche d'identité native aux agents -> les agents obtiennent des identités vérifiables sur la chaîne et des scores de réputation, afin qu'ils puissent transiger de manière autonome sans nécessiter d'approbation humaine à chaque étape
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Pont inter-chaînes (BSC, ETH, OR)
Échange OR ↔ USDT
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Ce qui vient ensuite : agents multimodaux, flux de travail, marchés d'agents, et finalement une économie AI complète où chacun peut construire, contribuer et gagner
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Les agents méritent leur propre chaîne. Nous sommes en train de la construire
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Voici COMMENT :
Preuve de Calcul -> au lieu de récompenser le capital qui reste immobile, les nœuds Origins exécutent des charges de travail IA vérifiables pendant des sprints de calcul chronométrés. Chaque sprint génère une preuve cryptographique. Cette preuve détermine votre poids de vote. Une unité de calcul, un vote
Sélection de validateurs basée sur VRF -> les proposeurs de blocs sont sélectionnés au hasard à l'aide d'une Fonction Aléatoire Vérifiable, avec 128+ validateurs formant un comité par bloc. Plages de 12 secondes. Époques de 6,4 minutes. Prévisible, rapide et résistant à la manipulation
Couche d'identité native aux agents -> les agents obtiennent des identités vérifiables sur la chaîne et des scores de réputation, afin qu'ils puissent transiger de manière autonome sans nécessiter d'approbation humaine à chaque étape
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88% des orgs utilisent l'IA, mais 80% des projets échouent. Pourquoi ?
L'infrastructure traditionnelle a été conçue pour des logiciels prévisibles, pas pour des agents autonomes. Les agents exigent un calcul dynamique et un règlement instantané.
En ce moment, les organisations doivent choisir entre une responsabilité d'agent illimitée ou des approbations manuelles qui tuent l'autonomie. L'économie dont les agents ont besoin n'existe pas encore.
C'est ce que nous avons corrigé chez @OriginsNetwork_
Les agents méritent leur propre chaîne. Nous l'avons construite 🚀
88% des orgs utilisent l'IA, mais 80% des projets échouent. Pourquoi ?
L'infrastructure traditionnelle a été conçue pour des logiciels prévisibles, pas pour des agents autonomes. Les agents exigent un calcul dynamique et un règlement instantané.
En ce moment, les organisations doivent choisir entre une responsabilité d'agent illimitée ou des approbations manuelles qui tuent l'autonomie. L'économie dont les agents ont besoin n'existe pas encore.
C'est ce que nous avons corrigé chez @OriginsNetwork_
Les agents méritent leur propre chaîne. Nous l'avons construite 🚀
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