Rumeurs et FUD : le nouveau roi de l'IA, Bittensor, va-t-il tomber de son piédestal ?
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Rumeurs et FUD : le nouveau roi de l'IA, Bittensor, va-t-il tomber de son piédestal ?
Une génération raconte, une génération devient légende ; le pouvoir royal n'est jamais éternel.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : TechFlow
Une génération, un récit, un dieu.
Depuis la fin de l'année dernière, avec l'essor du récit autour de l'IA, Bittensor s'est distingué. Son jeton TAO a grimpé en flèche depuis environ 80 dollars en octobre dernier, atteignant même 730 dollars en mars cette année, valorisant le projet à près de 4,7 milliards de dollars au plus haut.
La cryptomonnaie crée des dieux, terrifiante par sa puissance.
Bien que moins spectaculaire que les Meme coins, Bittensor est devenu le nouveau roi du secteur IA ces derniers mois, se classant même parmi les 30 premières capitalisations du marché crypto.
Passé de l'indifférence générale à l'impossibilité de monter à bord, puis à l'admission sur Binance, le marché a clairement payé cher pour ce projet.
Mais en dehors du Bitcoin et de l'Ethereum, aucun règne n'est éternel dans la cryptosphère.
Depuis que le prix a atteint son sommet et qu’il est redescendu à environ 450 dollars, des rumeurs (FUD) sur TAO se multiplient sur le marché. Les critiques fusent de toute part, ébranlant progressivement les fondations de ce nouveau roi de l’IA.
Alors que l'idée selon laquelle « tous les jetons IA ne sont que des Meme » gagne en popularité, les acteurs du marché reprennent leurs esprits et scrutent désormais ce projet phare à la loupe.
Les chasseurs les plus avisés ont déjà senti l'opportunité, cherchant à exploiter la moindre faille pour profiter d’un mouvement de désenchantement visant à renverser ce nouveau roi et engranger des profits substantiels grâce à des positions à découvert.
Nous avons compilé les principales critiques (FUD) circulant sur Bittensor afin d’examiner si, sous le beau manteau, grouillent bien des poux.
Gaspillage de ressources, travail inutile
Dans notre article « Analyse de Bittensor (TAO) : Un Lego IA aux ambitions démesurées, rendant les algorithmes composable », nous avions souligné que Bittensor ne produit pas d'algorithmes, mais sert d'intermédiaire pour transporter les meilleurs algorithmes via un mécanisme incitatif de marché.
Dans cette chaîne ouverte de demande et d'offre d'IA, certains proposent différents modèles, d'autres les évaluent, et d'autres encore utilisent les résultats produits par les meilleurs modèles.
Mais la réalité est plus maigre que l'idéal. Dans le processus de sélection et d'évaluation des modèles d'IA, le gaspillage de ressources et le travail redondant sont fréquents.
L'utilisateur Twitter @ercwl a fait remarquer que le subnet n°1 de TAO a pour fonction de filtrer « la meilleure réponse correspondant à un prompt textuel ». Un utilisateur ou le système génère une requête ou une question (prompt), puis chaque nœud du réseau Bittensor (mineur) exécute un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique (comme les grands modèles linguistiques, LLM) pour produire une réponse.
Évidemment, on retient la meilleure réponse ; mais la situation est pire qu’on ne l’imagine.
Les nœuds mineurs du réseau traitent ces prompts avec leurs propres modèles et génèrent des réponses. Chaque mineur peut utiliser des modèles ou configurations différents pour répondre au même prompt.
Pour garantir l'exactitude des réponses et la décentralisation du réseau, plusieurs mineurs génèrent indépendamment des réponses. Cela entraîne une première redondance coûteuse : la même question est traitée plusieurs fois.
En outre, les nœuds validateurs évaluent les réponses fournies par les mineurs. Comme chaque mineur cherche à produire une réponse proche de celle attendue par les validateurs, ils adoptent souvent des stratégies et configurations similaires. Ainsi, de nombreux nœuds effectuent des calculs quasi identiques, ce qui entraîne un gaspillage massif de ressources.
Par exemple, ce sous-réseau regorge de questions basiques comme « Qu’est-ce que l’eau ? », auxquelles des centaines, voire des milliers de mineurs répondent simultanément par une réponse évidente : « L’eau est un composé chimique de formule H2O ».
Le système récompense les mineurs en comparant la similarité des réponses, ce qui conduit à une redondance flagrante : de nombreux mineurs ne font que reproduire un travail déjà accompli.
En utilisant la méthode la plus coûteuse pour atteindre un consensus — la décentralisation (car faire converger un groupe d'inconnus nécessite davantage de ressources) — pour valider d’innocentes questions/réponses relevant du simple bon sens, on aboutit à un « répondre pour répondre », gaspillant ainsi la puissance de calcul d'OpenAI ou d'autres fournisseurs de LLM, ainsi que les frais payés pour leurs API.
Moins décentralisé que vous ne le pensez
Un autre projet d’IA, le PDG de Hyperspace @varun_mathur, souligne que Bittensor pourrait être moins décentralisé qu’on ne le croit.
Dans de nombreux réseaux cryptographiques, une attaque nécessite généralement de contrôler plus de la moitié du réseau (attaque 51 %). Or, dans le cas de Bittensor, le seuil toléré pourrait être aussi bas que 40 %, ce qui diminue considérablement la barrière à l’attaque et augmente fortement le risque de manipulation ou de contrôle par quelques gros nœuds.
Selon Varun, le niveau de décentralisation de Bittensor est insuffisant : détenir 40 % des jetons TAO (ce qui pourrait être réalisé par seulement trois entités) permettrait de lancer une attaque.
Si les trois principaux nœuds de Bittensor contrôlent plus de 40 % du pouvoir de validation, ils pourraient, par intérêt personnel, s'entendre pour se valider mutuellement et tirer des profits indus. Ce comportement nuirait non seulement à l’équité et à la transparence du réseau, mais pourrait aussi compromettre sa sécurité en offrant une porte d’entrée aux actions malveillantes.
Un autre problème lié à la faible décentralisation concerne également le « paramétrage des poids » par les validateurs vis-à-vis des mineurs.
Dans le réseau Bittensor, le « poids » attribué à un mineur par un validateur reflète dans quelle mesure la réponse générée correspond à une norme ou à une réponse de référence. Plus le poids est élevé, plus la réponse du mineur satisfait les attentes du validateur, et plus le mineur reçoit de récompenses en TAO.
Or, comme ces poids sont définis manuellement, cela peut entraîner des biais subjectifs ou des manipulations. Si les validateurs favorisent certains mineurs ou si le système de notation manque de transparence et d’équité, cela nuit à la confiance et à l’efficacité du réseau.
Il est clair que ce modèle laisse peu de place aux petits acteurs :
Les mineurs indépendants ou de petite taille, faute de ressources ou de soutien technique suffisants, peinent à obtenir des poids élevés. Cela risque d’accélérer la centralisation du marché, réservant les récompenses aux seuls mineurs importants ou bien financés.
Le héros qui tuait le dragon devient lui-même le dragon : on combat l’IA centralisée, mais on ne parvient pas à éradiquer la centralisation humaine.
Concentration des jetons, pression de vente préoccupante
Xiao Wang, responsable du laboratoire StinkyInsect Labs, alias @0xInv1ctus, a publié un manifeste virulent intitulé « Mon grand placard rouge – Pourquoi je critique ouvertement BITTENSOR », pointant directement du doigt les zones d’ombre autour de la distribution des jetons TAO.
L’auteur affirme que les jetons TAO sont massivement détenus par un petit groupe interne dont l’origine est suspecte, exposant un risque élevé de vente massive.
Cette inquiétude repose sur des faits troublants concernant la genèse et la distribution de TAO :
Les jetons $TAO ont commencé à être créés dès 2021, sans aucune documentation expliquant selon quelles règles ils ont été distribués entre le 3 janvier 2021 et le 2 octobre 2023, date de lancement des subnets, ni où ils ont abouti.
À l’arrivée, les 12 premiers validateurs du réseau racine détiennent à eux seuls 79 % du total mis en jeu. En outre, selon leurs déclarations publiques, ces acteurs ne s’occupent que de mise en jeu liée à Bittensor, ce qui laisse supposer des liens étroits entre eux, formant ainsi un groupe fermé.
Ce qui inquiète le plus, c’est que la mise en jeu sur Bittensor n’a aucune période de verrouillage : elle peut être levée à tout moment. Autrement dit, les 85 % de jetons actuellement stakés peuvent potentiellement inonder le marché du jour au lendemain.
Par ailleurs, le fonds spéculatif de l’institution de l’auteur a publiquement annoncé avoir pris des positions courtes sur TAO vers 420 dollars, anticipant un retour du prix entre 100 et 150 dollars.
Une génération, un récit, un dieu. Mais aucun règne n’est éternel.
Bittensor, sacré roi par la vague de l’IA, attire l’attention et la liquidité, mais celles-ci sont destinées à repartir.
Peut-être que, comme le suggèrent ces critiques, les activités réelles et les cas d’utilisation concrets de TAO ne justifient simplement pas une telle valorisation. Mais quand exactement la marée se retirera-t-elle ? Et pourrez-vous réaliser un profit à la baisse ? Là encore, il n’y a pas de réponse universelle.
Peut-être, comme dans ce célèbre Meme du cheval dessiné ci-dessous, même si vous savez pertinemment qu’il existe un fossé immense entre ce que le projet veut faire et ce qu’il peut réellement accomplir, vous ne parviendrez pas pour autant, malgré toutes vos informations, votre expérience transactionnelle et votre discipline, à gagner gros pendant la phase ascendante ni à sortir indemne lorsque la marée descend et que les nudistes apparaissent.
Qui, au final, gagne vraiment sur ce marché ?
Parmi les vagues successives de FUD et de publications triomphantes clamant « Je suis devenu riche », les investisseurs lambda finissent par perdre pied.
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