Opportunités de positionnement entre l'IA et le Web3 : perspectives et opportunités selon les investisseurs
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Opportunités de positionnement entre l'IA et le Web3 : perspectives et opportunités selon les investisseurs
L'IA et la Web3 sont deux domaines totalement différents : l'IA est fortement centralisée, tandis que la Web3 prône la décentralisation, ce qui rend leur combinaison loin d'être évidente.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Lao Bai, associé recherche et investissement chez ABCDE
Après avoir terminé mon article précédent sur l'écosystème BTC, je devais initialement aborder NFT et NFTFi. Cependant, le marché NFT est vraiment très morose en ce moment — pas seulement au niveau du marché secondaire, mais aussi au primaire où je n'ai discuté d'aucun projet NFT ou NFTFi depuis près de deux mois. En revanche, les projets liés à l'IA ont explosé littéralement comme un geyser. Je repousse donc encore l'article sur les NFT pour prioriser une analyse des tendances combinant IA et Web3.
I. Commençons par l’IA elle-même
Le secteur de l’IA était presque en train de s’éteindre. Vous connaissez probablement Illia Sutskever, fondateur de Near ? En réalité, il venait du domaine de l’IA et fut l’un des principaux contributeurs au code de TensorFlow (le framework d’apprentissage automatique le plus populaire). On suppose qu’il a abandonné l’IA — notamment l’apprentissage automatique avant les grands modèles — faute d’avenir, pour se tourner vers le Web3.
Puis, fin 2022, l’industrie a été secouée par l’arrivée de ChatGPT-3.5, relançant complètement le secteur. Cette fois-ci, on pouvait parler d’une véritable mutation qualitative, contrairement aux précédentes vagues spéculatives basées sur des évolutions quantitatives. Quelques mois plus tard, cette vague entrepreneurial autour de l’IA atteignait enfin notre écosystème Web3. À Silicon Valley, dans le monde Web2, la concurrence est féroce : les capitaux sont en FOMO, les solutions homogènes s’affrontent sur les prix, et les grands modèles des grandes entreprises s’opposent entre eux…
Cependant, après plus de six mois d’essor, l’IA semble entrer dans une phase de stagnation relative. Par exemple, l’intérêt de Google pour « IA » a chuté de façon vertigineuse, la croissance d’utilisateurs de ChatGPT ralentit fortement, et la nature aléatoire des sorties de l’IA limite son application dans de nombreux cas concrets… Bref, nous sommes encore extrêmement loin de l’« AGI » — l’intelligence artificielle générale — tant attendue.
Actuellement, la communauté des investisseurs technologiques à Silicon Valley avance quelques hypothèses sur l’avenir de l’IA :
1. Il n’y aura pas de modèles verticaux spécifiques, seulement de grands modèles accompagnés d’applications verticales (nous y reviendrons lorsqu’on parlera de Web3 + IA) ;
2. Les données des appareils périphériques, comme les smartphones, pourraient constituer une barrière à l’entrée, rendant l’IA sur ces dispositifs une opportunité ;
3. Une augmentation significative de la longueur du contexte pourrait entraîner une transformation qualitative (actuellement, les bases de données vectorielles servent de mémoire à l’IA, mais la longueur du contexte reste insuffisante).
II. Web3 + IA
L’IA et le Web3 sont en réalité deux domaines totalement différents. L’IA requiert une puissance de calcul centralisée et des volumes massifs de données pour l’entraînement, ce qui est très centralisé. Le Web3, en revanche, prône la décentralisation. Leur combinaison n’est donc pas évidente. Pourtant, l’idée selon laquelle « l’IA transforme la productivité, tandis que la blockchain transforme les rapports de production » est tellement ancrée qu’on continue inlassablement à chercher le point de convergence. Ces deux derniers mois, j’ai discuté avec plus de dix projets IA.
Avant d’aborder les nouvelles pistes de convergence, revenons brièvement sur les anciens projets combinant IA et Web3, essentiellement des plateformes représentées par FET et AGIX. Voici ce qu’un ami expert en IA en Chine m’a dit : « Ces projets IA d’avant ne servent pratiquement plus à rien aujourd’hui, que ce soit en Web2 ou en Web3. Ce sont souvent des fardeaux plutôt que des atouts. L’avenir réside clairement dans les grands modèles basés sur Transformer, comme ceux d’OpenAI. Ce sont les grands modèles qui ont sauvé l’IA. » Méditez là-dessus.
Par conséquent, les plateformes généralistes ne représentent pas le modèle idéal de combinaison Web3+IA selon lui. Parmi les plus de dix projets que j’ai examinés, aucun ne suit cette approche. Les pistes actuellement observées sont principalement les suivantes :
1. La capitalisation des modèles Bot/Agent/Assistant
2. Plateformes de puissance de calcul
3. Plateformes de données
4. IA générative
5. DeFi : trading, audit, gestion des risques
6. ZKML
Aujourd'hui, je vais me concentrer principalement sur le premier point : la capitalisation des bots/agents/assistants, un domaine particulièrement exploré et fortement saturé. En résumé, ces projets utilisent OpenAI comme fondation, couplée à d'autres technologies open source ou propriétaires — comme la synthèse vocale (TTS) — ainsi que des données spécifiques, afin de créer, via fine-tuning, des robots spécialisés « meilleurs que ChatGPT » dans un domaine précis.
Par exemple, vous pouvez entraîner une enseignante virtuelle pour apprendre l’anglais, choisir si elle a un accent américain ou londonien, personnaliser son caractère et son style de conversation. Comparé aux réponses mécaniques et officielles de ChatGPT, l’expérience interactive serait bien meilleure. Récemment, une DApp de type jeu féminin Web3 proposant un petit ami virtuel, appelée HIM, incarnait assez bien ce concept.
En suivant cette logique, vous pourriez théoriquement disposer de nombreux bots/agents spécialisés. Par exemple, pour préparer un poisson bouilli, un bot spécialisé en cuisine pourrait vous guider avec des conseils plus précis que ChatGPT. Pour organiser un voyage, un assistant de voyage vous aiderait à planifier votre itinéraire. Ou encore, en tant que projet, vous pourriez déployer un bot Discord pour répondre automatiquement aux questions de votre communauté.
Au-delà de ces bots « applications verticales basées sur GPT », existent des projets dérivés. Si le bot représente une « capitalisation du modèle », un peu comme la « capitalisation des petites images NFT », alors pourquoi ne pas capitaliser également les prompts populaires dans l’IA ? Par exemple, dans MidJourney, différents prompts génèrent différentes images ; de même, lors de l’entraînement d’un bot, divers prompts produisent des résultats variés. Le prompt lui-même acquiert donc une valeur et peut être capitalisé.
Il existe aussi des projets visant à indexer ou rechercher ces bots. Quand nous aurons des milliers, voire des millions de bots, comment trouver celui qui vous convient le mieux ? À ce moment-là, nous aurons besoin d’un portail similaire à Hao123 du Web2, ou d’un moteur de recherche comme Google, pour vous « localiser » le bon bot.
À mon avis personnel, la capitalisation des bots (modèles) présente actuellement deux inconvénients majeurs et deux directions possibles :
Inconvénient 1 — Trop grande homogénéité. Ce secteur étant le plus facile à comprendre pour les utilisateurs, il ressemble un peu à des NFT dotés d’une fonction utilitaire. Le marché primaire devient rapidement saturé et concurrentiel. Or, tous reposent fondamentalement sur OpenAI, donc personne n’a de véritable barrière technologique. La compétition se joue donc uniquement sur le design et l’exploitation.
Inconvénient 2 — Parfois, c’est comme transformer une carte de fidélité Starbucks en NFT sur blockchain : une tentative originale pour sortir du cercle habituel, mais pour la majorité des utilisateurs, une carte physique ou numérique reste plus pratique. Les bots basés sur Web3 rencontrent le même problème : si je veux apprendre l’anglais ou discuter avec une version virtuelle de Musk ou de Socrate, pourquoi ne pas utiliser directement http://Character.AI en Web2 ? Ce serait tout aussi efficace, voire meilleur.
Deux orientations possibles : la première, à court et moyen terme, pourrait être la mise en ligne des modèles. Actuellement, ces modèles ressemblent un peu aux petits NFT Ethereum : leurs métadonnées pointent majoritairement vers des serveurs hors chaîne ou IPFS, plutôt que vers la chaîne elle-même. Étant donné qu’un modèle pèse typiquement plusieurs dizaines, voire centaines de mégaoctets, il doit être stocké sur un serveur.
Mais avec la chute rapide des coûts de stockage (un SSD de 2 To à 500 yuans), et grâce à l’avancement de projets comme Filecoin FVM ou ETHStorage, il devrait être envisageable dans deux ou trois ans de mettre en ligne des modèles de taille centrale.
Vous allez peut-être demander : quel intérêt ? Eh bien, une fois sur la chaîne, le modèle pourrait être directement appelé par d’autres contrats intelligents, devenant ainsi plus « crypto-natif ». Cela permettrait bien plus de possibilités, un peu comme les jeux entièrement sur chaîne (Fully Onchain Games), puisque toutes les données seraient natives de la chaîne. Des équipes explorent déjà cette voie, mais cela reste très précoce.
La deuxième orientation, à moyen et long terme, consiste à réfléchir sérieusement à ce que sont les contrats intelligents. En réalité, ils conviennent moins à l’interaction homme-machine qu’à l’« interaction machine-machine ». Dans le monde de l’IA, on parle désormais d’AutoGPT : imaginez un « avatar virtuel » ou un « assistant virtuel » non seulement capable de discuter avec vous, mais aussi d’exécuter des tâches selon vos instructions — réserver un billet d’avion, un hôtel, acheter un nom de domaine et construire un site web…
Est-il plus pratique pour un assistant IA d’agir sur vos comptes bancaires ou Alipay, ou de simplement effectuer un transfert via une adresse blockchain ? La réponse est évidente. À l’avenir, pourrait-on voir une multitude d’assistants IA intégrant des fonctionnalités similaires à AutoGPT, réalisant automatiquement des paiements et règlements P2P, B2C, voire B2B via la blockchain et les contrats intelligents ? À ce stade, la frontière entre Web2 et Web3 deviendrait alors extrêmement floue.
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Lao Bai
