ABCDE : Une perspective du marché primaire sur l'IA + Crypto
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
ABCDE : Une perspective du marché primaire sur l'IA + Crypto
« L'IA + Crypto deviendra l'une des principales voies entre 2024 et 2025. »
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Laobai, ABCDE
Plus d’un an après le lancement de ChatGPT, les discussions autour de l’IA + Crypto reprennent de plus belle sur le marché. L’IA est désormais considérée comme l’un des secteurs clés du prochain marché haussier en 2024–2025. Même Vitalik Buterin a publié un article intitulé « The promise and challenges of crypto + AI applications » (Les promesses et défis des applications Crypto + IA), explorant les orientations possibles pour l’avenir de cette convergence.
Cet article n’a pas vocation à émettre des prévisions subjectives, mais simplement à dresser un panorama des projets combinant IA et Crypto observés sur le marché primaire au cours de l’année écoulée. Nous y examinerons comment les entrepreneurs ont abordé ce domaine, quels résultats ont été obtenus, et où des incertitudes persistent encore.
1. Le cycle de l’IA + Crypto
Tout au long de l’année 2023, nous avons examiné une cinquantaine de projets combinant IA et Crypto, révélant un cycle nettement identifiable.
Avant le lancement de ChatGPT fin 2022, très peu de projets blockchain liés à l’IA existaient sur le marché secondaire. Les seuls noms connus étaient FET, AGIX et quelques autres projets historiques. Sur le marché primaire également, les projets liés à l’IA étaient rares.
De janvier à mai 2023 a marqué la première vague de projets IA, stimulée par l’impact massif de ChatGPT. De nombreux projets traditionnels ont pivoté vers l’IA, tandis que chaque semaine apportait son lot de nouveaux projets IA + Crypto. Cependant, ces projets restaient relativement simples : souvent des « copier-coller » de ChatGPT combinés à une « transformation blockchain ». Aucun ne présentait de barrière technologique significative. Notre équipe technique interne pouvait reproduire le cadre de base d’un tel projet en un ou deux jours. C’est pourquoi, malgré de nombreuses discussions, nous n’avons effectué aucun investissement durant cette période.
Entre mai et octobre, le marché secondaire est entré en phase baissière, et curieusement, le nombre de projets IA sur le marché primaire a fortement chuté. Ce n’est que depuis un ou deux mois que l’activité a repris, accompagnée d’une recrudescence d’articles et de débats autour de l’IA + Crypto. Nous retrouvons désormais régulièrement de nouveaux projets IA, dans un contexte bien différent. Les nouvelles initiatives montrent une compréhension nettement plus mature du secteur, avec des cas d’usage mieux définis et une intégration plus fine entre IA et Crypto. Bien que les barrières technologiques restent limitées, le niveau global de maturité a progressé. C’est seulement en 2024 que nous avons réalisé notre premier investissement dans ce domaine.
2. Les segments de l’IA + Crypto
Dans son article sur les promesses et défis, Vitalik Buterin propose une vision abstraite selon plusieurs dimensions :
L’IA comme participant au jeu
L’IA comme interface du jeu
L’IA comme règle du jeu
L’IA comme objectif du jeu
Nous adoptons ici une approche plus concrète, basée sur les projets observés sur le marché primaire. La plupart des projets IA + Crypto s’inscrivent dans la logique fondamentale de la Crypto : « décentralisation technologique (ou politique) + capitalisation commerciale ».
La décentralisation va de soi dans le monde Web3. En revanche, selon la nature des actifs capitalisés, on distingue trois grands axes :
La capitalisation de la puissance de calcul
La capitalisation des modèles
La capitalisation des données
Capitalisation de la puissance de calcul
C’est un segment très actif, incluant à la fois de nouveaux projets et des pivots de projets existants, tels qu’Akash dans l’écosystème Cosmos ou Nosana sur Solana. Après leur transition vers l’IA, leurs jetons ont connu des envolées spectaculaires, reflétant l’enthousiasme du marché pour ce secteur. RNDR, bien que centré sur le rendu décentralisé, peut aussi servir à l’IA, et est donc souvent inclus dans ce segment.
On peut distinguer deux sous-segments selon l’usage de la puissance de calcul :
- Gensyn, qui vise à utiliser du calcul décentralisé pour l’entraînement de modèles IA ;
- La majorité des projets (nouveaux ou ayant pivoté), qui ciblent l’inférence IA via du calcul décentralisé.
Un phénomène intéressant – voire une hiérarchie implicite de méfiance – émerge dans ce domaine :
IA traditionnelle → Calcul décentralisé pour l’inférence → Calcul décentralisé pour l’entraînement
Les experts en IA traditionnelle doutent de la faisabilité du calcul décentralisé pour l’entraînement ou l’inférence.
Les projets d’inférence décentralisée regardent de haut ceux qui visent l’entraînement décentralisé.
Pourquoi ? Du point de vue technique, l’entraînement de grands modèles (comme les Transformers) exige des volumes massifs de données, et surtout une bande passante colossale pour les transférer. Dans ce contexte, l’entraînement nécessite des matrices de GPU haut de gamme (4090, H100) reliés par des NVLink et des commutateurs optiques permettant des communications à centaines de Gbps. Rendre cela décentralisé semble irréaliste.
L’inférence, en revanche, requiert bien moins de puissance et de bande passante, ce qui rend sa décentralisation plus envisageable. C’est pourquoi la majorité des projets se concentrent sur l’inférence. Seuls de gros acteurs comme Gensyn ou Together, ayant levé des centaines de millions, tentent l’entraînement décentralisé. Pour autant, même sur l’inférence, les solutions centralisées restent aujourd’hui bien supérieures en termes de fiabilité et de rapport coût-performance.
Cela explique que les projets d’inférence décentralisée jugent irréalisables ceux d’entraînement décentralisé, tandis que les spécialistes de l’IA classique trouvent à la fois l’entraînement techniquement irréaliste et l’inférence commercialement peu viable.
On pourrait objecter que BTC/ETH semblaient aussi absurdes au départ : pourquoi faire recalculer tout aux nœuds alors que le cloud suffit ? Mais justement, tout dépendra de la demande future en termes de vérifiabilité, d’immutabilité et de redondance. Tant que l’on juge uniquement sur performance, prix et fiabilité, la centralisation reste inégalable.
Capitalisation des modèles
C’est un autre segment très peuplé, plus intuitif que la capitalisation du calcul. Après le succès de ChatGPT, Character.AI est devenu l’une des applications les plus célèbres : discuter avec Socrate ou Confucius, bavarder avec Elon Musk ou Sam Altman, ou tomber amoureux de personnages virtuels comme Hatsune Miku ou Raiden Shogun. Tout cela illustre le pouvoir des grands modèles linguistiques. Le concept d’« Agent IA » s’est ainsi largement diffusé grâce à Character.AI.
Et si Confucius, Elon Musk ou Raiden Shogun étaient des NFT ?
N’est-ce pas précisément l’essence de l’IA × Crypto ?
En réalité, il serait plus juste de parler de « capitalisation des Agents », car les grands modèles eux-mêmes ne peuvent pas être stockés sur blockchain. Ce sont plutôt les Agents, construits à partir de ces modèles, qui sont transformés en NFT, créant une impression de « capitalisation de modèle ».
Aujourd’hui, on trouve des Agents capables de vous enseigner l’anglais, de flirter avec vous, ou encore des places de marché et moteurs de recherche spécialisés dans les Agents.
Le problème principal ? L’absence quasi totale de barrière technologique. Ces projets sont essentiellement des versions NFT de Character.AI. Nos experts internes peuvent créer en une nuit un Agent parlant et sonnant exactement comme BMAN, à l’aide d’outils open source. De plus, l’intégration avec la blockchain reste superficielle : souvent, seul un URL ou un hash est stocké dans les métadonnées du NFT. Le modèle ou l’Agent tourne toujours sur un serveur cloud. La blockchain ne gère que la propriété.
La capitalisation des modèles/Agents restera probablement un pilier majeur de l’IA × Crypto. Nous espérons voir émerger des projets plus techniques, plus profondément intégrés à la blockchain, et véritablement natifs du Web3.
Capitalisation des données
C’est logiquement le segment le plus pertinent pour combiner IA et Crypto. En effet, l’IA traditionnelle ne peut s’appuyer que sur les données publiques disponibles en ligne – soit environ 10 à 20 % du total. La majorité des données, notamment personnelles ou issues de communautés privées, reste inaccessible. Si celles-ci pouvaient être utilisées pour entraîner ou affiner des modèles, nous pourrions disposer d’Agents bien plus performants dans des domaines spécifiques.
Quel est le slogan emblématique du Web3 ? Read, Write, Own !
Grâce à l’IA + Crypto, il devient possible, via des incitations décentralisées, de libérer les données personnelles et privées, de les transformer en actifs, et ainsi de fournir aux grands modèles un « carburant » bien plus riche. Cette logique est solide, et plusieurs équipes travaillent activement dans ce domaine.
Le défi majeur ? Contrairement à la puissance de calcul, les données sont extrêmement difficiles à standardiser. Une carte graphique a une puissance mesurable, mais la valeur d’un jeu de données dépend de sa quantité, qualité, pertinence, etc. — autant de dimensions complexes. Si la puissance de calcul décentralisée ressemble à un token ERC20, la capitalisation des données d’entraînement IA ressemble davantage à des NFT ERC721, avec des centaines de traits hétérogènes (comme les Punk ou Azuki). La liquidité et la construction d’un marché en sont grandement compliquées. C’est pourquoi les projets dans ce segment peinent à avancer.
Un autre volet intéressant est l’annotation décentralisée. La capitalisation des données concerne la collecte, mais avant d’être utilisées par l’IA, les données doivent être annotées. Actuellement, ce travail est centralisé et intensif en main-d’œuvre. Des projets explorent la possibilité de le décentraliser via des récompenses en jetons – un « Label to Earn », ou une plateforme de crowdsourcing. Quelques équipes expérimentent déjà cette piste.
3. Les pièces manquantes du puzzle
Voici, selon notre perspective, les principaux manques actuels dans ce secteur.
Premièrement, les barrières technologiques. Comme mentionné, la grande majorité des projets IA + Crypto n’ont aucune avance technique par rapport aux projets Web2 classiques. Ils misent surtout sur des modèles économiques et des incitations par jetons, en optimisant l’expérience utilisateur, le marketing et l’engagement. Ce n’est pas critiquable en soi – la décentralisation et la redistribution de valeur sont des forces du Web3 – mais cela donne facilement l’impression d’un simple « X to Earn ». Nous espérons voir plus d’équipes comme RNDR, dont la société mère OTOY dispose de technologies propriétaires, s’imposer dans l’écosystème Crypto.
Deuxièmement, la composition des équipes. Observons que certains fondateurs maîtrisent bien l’IA mais comprennent mal le Web3, tandis que d’autres sont très « Crypto-natifs » mais peu compétents en IA. C’est similaire à l’époque précoce du GameFi : soit des spécialistes du jeu voulant « blockchainer » leurs jeux Web2, soit des experts Web3 obsédés par les modèles de farming. Matr1x a été le premier projet GameFi que nous ayons rencontré avec une double expertise solide en jeu et en blockchain – d’où mon enthousiasme immédiat, au point de décider d’investir dès la fin de l’entretien. Nous espérons trouver en 2024 des équipes similaires dans le domaine IA + Crypto.
Troisièmement, les scénarios commerciaux. L’IA × Crypto en est encore à ses balbutiements. Les formes de capitalisation évoquées ci-dessus sont des directions générales, chacune pouvant être creusée en niches spécifiques. Pour l’instant, les projets manquent souvent de finesse dans l’intégration entre IA et Crypto : les combinaisons semblent « forcées » ou « approximatives », sans tirer pleinement parti des atouts respectifs ni de la composable. Cela est lié au point précédent. Par exemple, notre équipe interne a imaginé et conçu une meilleure manière d’intégrer IA et Crypto, mais après avoir passé en revue des dizaines de projets, nous n’avons trouvé personne travaillant sur ce créneau. Il faudra donc attendre.
Vous vous demandez peut-être comment un fonds de VC peut anticiper des cas d’usage que les fondateurs n’ont pas encore vus ? Simple : notre équipe IA interne compte sept experts, dont cinq docteurs en IA spécialisés. Quant à la compréhension de la crypto par l’équipe ABCDE… vous savez déjà.
Pour conclure, même si le marché primaire montre encore une grande immaturité, nous restons convaincus que l’IA × Crypto sera l’un des principaux moteurs du prochain marché haussier en 2024–2025. Après tout, l’IA libère la productivité, la blockchain libère les rapports de production. Existe-t-il meilleure alliance que celle-ci ? :)
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
ABCDE
