Interprétation du rapport de Coinbase : Crypto × IA, une illusion transactionnelle dépourvue de demande réelle
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Interprétation du rapport de Coinbase : Crypto × IA, une illusion transactionnelle dépourvue de demande réelle
Même si crypter X AI est semé d'embûches, cela n'empêche pas les transactions autour de la narration technologique.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : TechFlow
Le dynamisme du secteur de l'IA n'a pas besoin d'être longuement décrit, les projets dans divers domaines spécialisés surgissent sans cesse.
Mais alors que de nombreux jetons connaissent une hausse spectaculaire et que le concept d’IA devient un remède universel, la cryptographie a-t-elle réellement contribué efficacement au développement de l’IA ?
Début ce mois-ci, Coinbase a publié un article intitulé « L’illusion de l’IA en crypto », offrant une contre-opinion que personne n’aime entendre, ne souhaite exprimer, mais que chacun sait pertinemment :
« Nous pensons généralement que, pour les produits d’intelligence artificielle, la décentralisation en soi ne suffit pas à créer un avantage concurrentiel ».
Un son discordant qui, s’il ne suffit pas à ébranler fondamentalement les positions ni l’enthousiasme des investisseurs, mérite néanmoins d’être pris en compte. Écouter des points de vue différents permet d’y voir plus clair. Comprendre l’analyse d’un acteur majeur du secteur peut aider à évaluer combien de temps encore durera la frénésie actuelle autour des « actifs liés à l’IA ».
TechFlow a restructuré le rapport original en anglais, voici une version condensée.
Points clés du rapport
- Le point de convergence entre l’intelligence artificielle et la cryptographie est très vaste, mais souvent mal compris. Nous estimons que les différents sous-secteurs de cette intersection présentent des opportunités et des calendriers de développement radicalement différents.
- Pour les produits d’IA, la décentralisation seule ne constitue pas un avantage compétitif suffisant — elle doit également atteindre un niveau fonctionnel équivalent aux produits centralisés dans d’autres domaines critiques.
- Notre opinion contraire est que, l’industrie de l’IA étant fortement médiatisée, le potentiel de valeur de nombreux jetons IA pourrait être surestimé, et beaucoup manquent probablement de moteurs de demande soutenables à court et moyen terme.
- La performance des jetons liés à l’IA est soutenue par les actualités du marché de l’IA ; même lorsque le cours du bitcoin baisse, ces actifs peuvent connaître une évolution positive.
Décentralisation : une auto-satisfaction unilatérale ?
Les projets de crypto-IA mettent souvent en avant un argument politiquement correct : rendre l’IA (les modèles) plus décentralisés, plus démocratiques.
Cela crée facilement une impression préconçue : l’industrie actuelle de l’IA serait excessivement centralisée, obligeant à utiliser uniquement les modèles de quelques grandes entreprises.
La réalité est différente.
Coinbase souligne dans ce rapport que l’une des tendances les plus importantes du domaine de l’IA (liées aux produits de crypto-IA) est la culture persistante autour des modèles open source.
Hugging Face, une plateforme collaborative bien connue en IA, a déjà rendu publics plus de 530 000 modèles, allant des grands modèles linguistiques (LLM) aux modèles génératifs d’images et de vidéos, créés tant par des acteurs majeurs du secteur tels qu’OpenAI, Meta ou Google que par des développeurs indépendants. Certains modèles open source surpassent même les meilleurs modèles fermés en termes de débit.
Autrement dit, il existe déjà une certaine concurrence entre modèles open source et modèles commerciaux, chacun ayant ses forces. Un écosystème open source dynamique coexiste avec un secteur commercial concurrentiel, loin d’un monopole entièrement fermé.
Ainsi, Coinbase formule l’avis suivant :
L’idée souvent vantée selon laquelle la « décentralisation résout XX problème » serait une solution miracle pour l’IA arrive prématurément. Elle anticipe la résolution d’un problème de centralisation qui pourrait ne pas exister.
La réalité est que, grâce à la concurrence entre de nombreuses entreprises différentes et de multiples projets open source, l’industrie de l’IA est déjà largement décentralisée sur les plans technologique et sectoriel.
En raison de leurs processus décisionnels et de consensus, les protocoles véritablement décentralisés progressent plus lentement techniquement et socialement que leurs homologues centralisés. Cela pourrait constituer un obstacle pour trouver un équilibre entre décentralisation et compétitivité des produits à ce stade du développement de l’IA.
Une bonne idée, mais un chemin difficile
Coinbase divise les opportunités croisées entre crypto et IA en deux catégories principales :
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Utiliser les produits d’IA pour améliorer la cryptographie : cela inclut la création de transactions lisibles par l’homme, l’amélioration de l’analyse des données blockchain, ou encore l’utilisation des sorties de modèles sur chaîne comme partie intégrante de protocoles sans autorisation — autant d’applications visant à améliorer la crypto.
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Utiliser la cryptographie pour bouleverser l’industrie de l’IA : désigner les cas d’usage où la crypto cherche à transformer les pipelines traditionnels de l’IA via des méthodes décentralisées de calcul, de vérification, d’identité, etc.
Concernant la première catégorie, le rapport de Coinbase adopte une position favorable.
Quant à la seconde, il reste sceptique, jugeant qu’elle impliquerait un combat ardu contre des forces de marché et réglementaires plus larges. Pourtant, c’est précisément cette catégorie que la majorité des projets crypto choisissent pour raconter leur histoire. L’auteur la subdivise en quatre axes principaux :
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Collecte, stockage et ingénierie des données ;
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Entraînement et inférence des modèles ;
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Vérification des sorties des modèles ;
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Suivi des sorties des modèles.
Cependant, quelle que soit la catégorie, de nombreux projets feront face à court et moyen terme à un manque de demande ainsi qu’à une concurrence féroce de la part des entreprises centralisées et des solutions open source.
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Sur les données :
Les marchés centralisés existants comblent déjà efficacement l’écart entre fournisseurs et consommateurs de données. Les solutions de marchés décentralisés sont coincées entre les catalogues open source et des concurrents d’entreprise. Sans cadre juridique solide, les marchés purement décentralisés doivent encore construire des interfaces et canaux standardisés, assurer l’intégrité des données, gérer leur configuration, et résoudre le problème de démarrage à froid de leurs produits.
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Sur le stockage :
De nombreux propriétaires de jeux de données propriétaires ont des exigences strictes en matière de sécurité et de conformité. Il n’existe actuellement aucun cadre réglementaire permettant d’héberger des données sensibles sur des plateformes de stockage décentralisées telles que Filecoin ou Arweave.
Une comparaison sommaire avec les « trois grands » fournisseurs cloud (Amazon Web Services, Google Cloud Platform et Microsoft Azure) est incomplète. Des dizaines d’autres sociétés cloud, à moindre coût, se disputent aussi le marché en proposant des serveurs basiques moins chers.
Les produits décentralisés qui veulent concurrencer directement les solutions traditionnelles et open source auront besoin de plus de temps pour progresser.
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Sur l’entraînement et l’inférence des modèles :
Bien que des projets comme AKT connaissent une forte croissance d’utilisation, les frais versés au réseau ont en réalité diminué depuis leur pic de décembre 2023, car l’offre disponible de GPU dépasse la croissance de la demande pour ces ressources.
Autrement dit, la demande réelle pourrait simplement ne pas être aussi élevée.
Si la croissance de l’offre dépasse celle de la demande, où donc pourrait naître une demande continue, alimentée par l’utilisation, pour le jeton natif ?
Par ailleurs, sur le plan technique, les solutions de calcul décentralisé font face à des limites de bande passante réseau. Réaliser pleinement la vision du calcul décentralisé sera un parcours difficile.
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Sur la vérification des inférences des modèles :
Des projets cryptos comme Bittensor cherchent à évaluer les sorties de différents types via des algorithmes.
Mais à mesure que les modèles open source deviennent plus petits, ces solutions pourraient faire face à un manque de demande. Dans un monde où les modèles peuvent être téléchargés localement, exécutés en local, et dont l’intégrité peut être vérifiée par des méthodes éprouvées (hashs ou sommes de contrôle), le rôle spécifique des projets cryptos dans une inférence « sans confiance » devient flou.
Le rapport conclut donc que, si les applications de crypto-IA sont prometteuses, elles restent difficiles à mettre en œuvre et nécessiteront un développement à long terme pour espérer occuper une place significative.
Narratif de trading : l’actualité fait le prix
Dans le marché crypto, la technologie n’est pas une fin en soi, mais plutôt un moyen d’attirer attention et liquidités.
Ainsi, même si les obstacles techniques sont nombreux, cela n’empêche pas le trading basé sur le narratif technologique.
Depuis le quatrième trimestre 2023, de nombreux jetons IA ont surpassé le bitcoin, l’Ethereum, ainsi que des actions phares comme celles de Nvidia ou Microsoft.
Le rapport estime que ces jetons bénéficient généralement d’une corrélation forte avec le marché crypto dans son ensemble et avec les gros titres liés à l’IA, le cas le plus flagrant étant WLD.
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La mise à jour World ID 2.0, sortie le 13 décembre 2023, est passée inaperçue ;
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Mais après que Sam Altman a promu Worldcoin le 15 décembre, le prix de WLD a grimpé de 50 % ;
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La sortie de Sora par OpenAI le 15 février 2024 a entraîné une hausse proche du triple.
On observe ainsi un phénomène fréquent récemment : même lorsque le prix du bitcoin baisse, les jetons centrés sur l’IA peuvent connaître une hausse, produisant des mouvements haussiers pendant les baisses du bitcoin.
Globalement, le rapport considère que le trading basé sur le narratif IA manque de moteurs de demande soutenus à court terme. Faute d’indicateurs clairs d’adoption, les opérations actuelles ressemblent davantage à une spéculation « mémétique », peu susceptible de durer.
Un marché crypto constructif et une industrie IA performante pourraient maintenir durablement le narratif crypto-IA ; mais finalement, le prix d’un jeton convergera vers son utilité réelle — la question en suspens étant combien de temps cela prendra, et si l’utilité augmentera pour rattraper le prix, ou l’inverse.
Comme beaucoup dans l’industrie crypto l’envisagent aujourd’hui, un futur d’IA décentralisée n’est pas garanti.
Par conséquent, le rapport de Coinbase recommande la prudence : naviguer avec soin dans ce marché, approfondir l’étude des solutions cryptos qui apportent réellement une alternative supérieure ;
À défaut, il faut au moins comprendre la logique sous-jacente du narratif de trading afin de chercher, au cœur de la fièvre crypto-IA, des gains certains.
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