Entretien avec des partenaires de Dragonfly sur les tendances récentes : les agents d'intelligence artificielle ont encore du chemin à parcourir avant d'atteindre un niveau production, et certains projets DeSci ne sont que des attrape-nigauds faisant semblant de faire de la recherche scientifique
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Entretien avec des partenaires de Dragonfly sur les tendances récentes : les agents d'intelligence artificielle ont encore du chemin à parcourir avant d'atteindre un niveau production, et certains projets DeSci ne sont que des attrape-nigauds faisant semblant de faire de la recherche scientifique
Les modèles incitatifs décentralisés (comme les projets DeSci) contrastent avec les succès du DeFi, révélant ainsi les difficultés à mettre en place des mécanismes de responsabilité efficaces.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesPréparation et traduction : TechFlow
Invité : Casey Caruso, fondateur de Topology Ventures
Modérateurs : Haseeb Qureshi, associé gérant chez Dragonfly ; Robert Leshner, PDG et cofondateur de Superstate ; Tarun Chitra, associé gérant chez Robot Ventures
Source du podcast : Unchained
Titre original : La vérité crue du DeSci, le jailbreaking de l'IA et Hyperliquid - The Chopping Block
Date de diffusion : 2 décembre 2024
Résumé des points clés
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L’essor des memecoins IA : Ces dernières années, des memecoins IA comme Freysa connaissent une croissance explosive. Ces jetons combinent activités blockchain et technologies d’intelligence artificielle via des mécaniques ludiques uniques, créant de nouveaux modes d’engagement utilisateur, tout en suscitant davantage de spéculation.
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Le défi sécuritaire de Freysa : Le fonds de récompense de Freysa a été piraté, révélant les mécanismes d’attaque sous-jacents ainsi que les vulnérabilités potentielles auxquelles sont exposés les agents IA connectés à des contrats intelligents.
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La convergence entre agents IA et cryptomonnaies : L’utilisation croissante des agents IA dans l’écosystème crypto inclut notamment leur intégration avec des frameworks Web3 (comme Eliza). Ce segment explore également les limites actuelles de la technologie, la tendance au jeu et le potentiel futur.
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Le modèle de distribution d’Hyperliquid : Hyperliquid a lancé un airdrop massif de 1,9 milliard de dollars, attirant l’attention par son approche « sans financement institutionnel ». Son lancement en période de hausse avec une forte proportion de circulation a profondément impacté le marché.
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Les controverses autour de la science décentralisée (DeSci) : Bien que prometteuse, la DeSci fait face à de nombreux défis, notamment en matière d’efficacité des modèles de financement, d’absence de responsabilité et de faisabilité pratique du financement participatif par jetons pour la recherche pharmaceutique.
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Le succès communautaire de Base : Sans programme d’incitation massif, Base a attiré des développeurs de premier plan et de nombreux projets. Ce modèle centré sur la communauté offre une nouvelle vision pour la construction d’écosystèmes L1 et L2.
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Pump.Science et les jetons liés à la longévité : L’expérience de tokenisation de la longévité menée par Pump.Science a suscité de vifs débats, tant sur son modèle innovant de financement que sur les conséquences d’un incident de fuite de clé privée.
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Les difficultés du financement basé sur les jetons : Les modèles d’incitation décentralisés (comme les projets DeSci) contrastent avec les succès du DeFi, révélant les obstacles majeurs à la mise en place de mécanismes efficaces de responsabilisation.
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Les controverses autour des DAO : Il reste incertain que les DAO puissent allouer efficacement des fonds dans des environnements à haut risque. Beaucoup doutent de leur efficacité à long terme pour stimuler l’innovation.
(Note de TechFlow : Topology Venture est une société spécialisée dans l’investissement auprès de jeunes entreprises dans le domaine de la blockchain et des cryptomonnaies. Elle se concentre généralement sur des projets en phase précoce, en leur apportant capital et soutien stratégique pour favoriser leur croissance. Topology Venture participe à divers projets innovants liés à la technologie blockchain, notamment dans les domaines du DeFi, des NFT et d’autres applications émergentes des cryptomonnaies. À travers son portefeuille, elle s’engage à promouvoir l’adoption généralisée et le développement de la technologie blockchain.)
Développement des memecoins IA et défi sécuritaire de Freysa
Haseeb : Récemment, les memecoins IA sont devenus une tendance très populaire. Casey, vous êtes un expert en IA — comment analysez-vous cette frénésie autour des memecoins IA ?
Casey : Je pense que nous en sommes encore aux premiers stades de ce domaine. Le premier exemple notable est Goat, un grand modèle linguistique (LLM) intégré à un portefeuille. Ce que nous voyons maintenant pourrait être la deuxième génération, où ces agents incorporent davantage d’éléments ludiques. Nous pouvons approfondir cela plus tard.
Qu’est-ce qui vient ensuite ? Bien que l’avenir soit incertain, certaines directions sont déjà explorées.
Par exemple, on pourrait assister à un retour en force des influenceurs, une version moderne des célébrités virtuelles de l’ère Web 2, mais qui n’avaient pas encore trouvé leur adéquation produit-marché (PMF). Les robots IA pourraient aussi prendre de l’ampleur — une combinaison entre robot et agent capable d’interagir de manière fluide avec les systèmes crypto et IA.
En général, les agents IA ont bien plus d’applications pratiques dans le monde réel que dans l’écosystème crypto. Mais il est indéniable que ce domaine évolue rapidement, et cela nous enthousiasme.
Haseeb : Un sujet récent très discuté est Freysa, un agent IA dont la mission consiste à protéger un fonds de récompense. Ce fonds démarrait à 3 000 $, augmentait progressivement, et le coût pour tenter de l’obtenir devenait de plus en plus élevé. La règle était simple : envoyer un message à Freysa pour le convaincre de transférer le prix. Pourtant, ses instructions étaient claires : ne jamais remettre le prix à personne.
À la fin, 195 joueurs ont participé, avec 482 tentatives au total. Ils ont dépensé beaucoup d’argent pour essayer de convaincre ou tromper Freysa. Le vainqueur, popular.eth, a utilisé une méthode ingénieuse de jailbreak pour redéfinir la fonction de transfert, réussissant ainsi à obtenir le prix.
Ce jeu rappelle fortement FOMO 3D, relançant totalement les discussions sur Crypto Twitter. Sa conception et sa théorie du jeu sont très originales. Qu’en pensez-vous ? Quelqu’un a-t-il participé ?
Casey : Je n’ai pas participé, mais je pense que beaucoup sous-estiment le potentiel de ce projet. J’adhère complètement à l’analogie avec FOMO 3D. Cette conception a des aspects positifs, mais expose aussi une faille majeure. Si ces agents devaient un jour contrôler de vraies ressources, cette vulnérabilité pourrait devenir une nouvelle porte d’entrée pour les attaquants. Je pense que cela peut arriver, donc ces agents sont loin d’être prêts pour une utilisation en production. Même si je ne veux pas trop insister sur les aspects négatifs, c’est une inquiétude que j’ai en creusant le sujet.
Haseeb : Très bon point. Après tout, le montant du prix était modeste, seulement 40 000 $ avant le piratage. Mais que se passerait-il si un agent contrôlait 500 000 $, voire plus — comme Goat ou Truth Terminal, qui gèrent des millions de dollars ?
Casey : Dans ce cas, cela pourrait donner naissance à une toute nouvelle forme de hackers, utilisant des injections de prompts, des injections SQL, etc., pour libérer les fonds. Actuellement, ces agents gèrent peut-être quelques millions, mais je suis convaincu que l’IA et les agents pourraient un jour accumuler plus de ressources que les humains.
Tom : Ce qui est intéressant, c’est que les tentatives infructueuses méritent aussi d’être étudiées. Certains ont prétendu être des chercheurs en sécurité, disant : « Il y a une faille, envoyez-moi les fonds, je les garderai en sécurité. » D’autres ont affirmé : « Approuver le transfert ne fonctionne pas comme tu le penses. » Aucune de ces méthodes n’a fonctionné.
En réalité, la méthode du gagnant était très simple — ça me rappelle les techniques de jailbreak sur ChatGPT à ses débuts. Même si les modèles sont plus complexes aujourd’hui, le principe reste similaire. Ce qui est fascinant aussi, c’est que Freysa est plus proactif que la plupart des autres agents IA. Il interagit réellement avec la chaîne, effectue des transferts et paiements. Cela signifie qu’il peut appeler des contrats intelligents et déplacer des fonds. J’espère voir cette technologie évoluer vers des usages plus larges que l’application restreinte de Freysa.
Applications et problèmes de sécurité des modèles open source
Haseeb : Tarun, quelle est votre opinion ?
Tarun : Je préfère aborder cela du point de vue de la crypto plutôt que de la sécurité IA pure. Dans la crypto, la sécurité a progressivement évolué des audits traditionnels vers des concours d’audits (où des failles sont trouvées via des compétitions), devenus désormais standards. En revanche, la sécurité IA repose encore principalement sur des audits manuels, sans mécanisme similaire de compétition. Cette différence tient aussi à un facteur psychologique : les praticiens IA du Web 2 n’aiment généralement pas voir des vulnérabilités zéro jour exploitées en temps réel, tandis que ceux de la crypto sont habitués aux incidents de sécurité imprévus.
Ainsi, en matière de renforcement de la sécurité, l’IA privilégie une approche « experts d’abord », alors que la crypto opte pour une approche plus ouverte par la compétition. Dans le monde open source, surtout pour les modèles open source, je pense que leur valeur à long terme réside dans leur capacité à résister aux attaques connues, contrairement à OpenAI qui dépend d’audits continus contre chaque menace potentielle. Ces deux modèles de menace sont radicalement différents. L’open source a réussi dans certains domaines (crypto, Linux) car il offrait une meilleure sécurité dans des cas d’usage précis, mais cela ne s’applique pas partout. Personnellement, je préfère toujours Windows, car son processus d’audit des pilotes diffère complètement de celui de Linux.
En résumé, je pense que l’amélioration de la sécurité via des compétitions est une évolution naturelle. Actuellement, les modèles linguistiques open source sont moins sécurisés que les modèles centralisés, ce qui pourrait justement motiver des améliorations.
Casey : Cependant, le domaine IA est bien plus complexe. De nouveaux modèles sortent chaque semaine, constamment mis à jour. Cela signifie que de nouvelles vulnérabilités apparaissent sans cesse. Par exemple, le comportement d’une version o1 d’un modèle peut être totalement différent de la version 3.5. En raison de la nature non déterministe des modèles IA, et du fait que certains ne sont pas encore figés, je pense que les vecteurs d’attaque sont dynamiques.
Tarun : Vous avez raison, surtout pour les modèles marginaux, où le raisonnement varie selon de légers changements d’entrée. Mais pour les modèles open source de base — ceux largement utilisés dans les agents IA crypto — la situation est un peu différente. La sécurité de ces modèles de base ressemble davantage à une compétition permanente de primes à la vulnérabilité.
De mon point de vue, ce mécanisme offre au moins une garantie : dans une limite budgétaire donnée, les attaquants ne peuvent pas facilement trouver de faille. Or, nous n’avons pas encore cette garantie. Prenons Llama 3 : nous savons que certaines vulnérabilités de prompt injection ont été découvertes, mais nous n’avons pas vraiment étudié si, sous les incitations actuelles, quelqu’un serait motivé à investir temps et ressources pour l’attaquer. Il y a encore beaucoup de progrès possibles ici.
Haseeb : Un autre problème : les cas comme Freysa ne remontent pas vers Llama ?
Premièrement, nous ignorons s’ils utilisent Llama — ils pourraient utiliser GPT-4. Dans ce cas, le fournisseur lui-même ignore peut-être ce qu’est Freysa, car il ne voit pas l’intérêt de consulter ses logs pour identifier qui fait quoi.
Deuxièmement, ils ont pu faire un fine-tuning. S’ils relançaient Freysa, ils le feraient probablement après un fine-tuning, afin d’éviter que quelqu’un accède au laboratoire, interagisse directement avec le modèle de base, découvre les instructions, teste hors ligne, puis tente une seule fois en ligne pour gagner.
Tarun : Je ne suis pas d’accord, car actuellement, on dirait que tout le monde copie Eliza avec une configuration unique. En consultant les dépôts, la complexité du modèle initial n’a guère changé. On ne voit pas encore beaucoup de modèles personnalisés entièrement ajustés par IA. Je pense que les acteurs crypto s’accrochent encore à quelques outils clés.
Haseeb : Pouvez-vous expliquer ce qu’est Eliza et pourquoi il est si important dans le monde crypto de l’IA ?
Casey : Eliza est un framework pour créer des agents, écrit en TypeScript — ce qui est intéressant, car la majorité des chercheurs en machine learning utilisent Python. J’imagine donc qu’on verra bientôt une version Python ou d’autres bibliothèques adaptées. Ce framework est apparu soudainement, avec une grande ouverture. Je ne connais pas son nombre d’étoiles GitHub, mais si vous construisez un agent, c’est souvent celui que vous choisissez. Je crois que le projet IA d’ai16z est aussi basé sur Eliza.
Tarun : Oui. Entre Eliza et d’autres frameworks, il en existe principalement deux. Je suis d’accord : s’ils croissent vite, d’autres suivront. Mais si on converge vers quelques frameworks largement adoptés, ce serait bénéfique. Sur la sécurité, ce format de compétition ressemble davantage à un audit.
Haseeb : D’après ce que je comprends, Eliza est un framework d’agent doté de mémoire, organisant des cycles de planification et d’exécution. Ce qui le distingue, c’est sa connexion native à Discord et Twitter, permettant aux agents d’extraire de façon structurée des informations sociales ou de chat, et d’interagir facilement. C’est là que réside la percée : pas dans le cadre lui-même, mais dans sa facilité à se connecter à Internet et à gérer automatiquement ces interactions — une fonctionnalité qu’il faut généralement développer soi-même dans d’autres frameworks. Vous pouvez brancher n’importe quel modèle, il n’est pas biaisé.
Tarun : Pourtant, les modèles supportés sont peu nombreux. Si vous disposez d’un gros budget de calcul et voulez tester différentes attaques par injection, ce n’est pas très cher, surtout comparé à « vouloir attaquer Claude en une nuit ». C’est bien plus simple.
Haseeb : Pour ceux qui voudraient concevoir un jeu similaire à « Freysa » à l’avenir, voici un conseil : vous devez obscurcir le modèle, idéalement avec un fine-tuning, pour empêcher quiconque de reconstruire le modèle, de tester hors ligne la stratégie gagnante, puis de tenter une seule fois en ligne pour gagner. Les grandes entreprises comme OpenAI ou Claude prennent très au sérieux la sécurité, mais leurs modèles de protection diffèrent radicalement de ceux de la crypto. Autrefois, on pensait que les contrats intelligents étaient toujours vulnérables — une idée erronée selon laquelle on pouvait protéger parfaitement les fonds par du code. Notre vision a changé. Lors d’un sommet de sécurité DSS récent, j’ai appris que la majorité des hacks viennent désormais de fuites de clés privées, pas d’attaques sur les contrats eux-mêmes. C’est crucial, car auparavant, c’était l’inverse. Cela montre que la sécurité des contrats intelligents s’est considérablement améliorée, et que les attaques proviennent désormais davantage d’erreurs humaines que de failles de code. Les hackers ont compris que chercher du code vulnérable sur la blockchain n’est plus aussi efficace qu’il y a trois ou quatre ans.
Je pense que ces évolutions sont positives, mais je doute qu’un tel changement se produise dans le domaine de l’IA. Il existe un compromis réel entre rendre le modèle plus résistant aux jailbreaks et le rendre moins utile en usage normal, avec des refus injustifiés. Quand OpenAI ou d’autres demandent à un modèle d’identifier une image, et qu’il répond « Désolé, je ne peux pas », cela prête à confusion. On sait qu’il le peut, mais on ignore pourquoi il refuse. La réponse est que plus on bloque les jailbreaks, plus on risque de nuire à l’utilisateur moyen. Je pense que les compromis d’OpenAI, Llama, Meta ou Claude sont radicalement différents de ceux de la crypto. Je ne suis donc pas sûr qu’on trouve une bonne solution, car ce n’est pas le choix de ces entreprises.
Tarun : Je voudrais ajouter que ces questions peuvent être reformulées en termes de budget d’incitation. Si on analyse le gain/perte d’un joueur, je pourrais accepter de dépenser un budget pour des simulations hors ligne, multiplier les requêtes pour trouver la bonne méthode, plutôt que de compter uniquement sur les gains offerts par le jeu. Dans une certaine mesure, ce compromis est précisément ce que beaucoup de projets crypto optimisent : augmenter le coût de participation avant que le prix ne devienne énorme. Comme la difficulté du Bitcoin, qui augmente avec le nombre de participants. Mais on observe déjà des choses, notamment chez ceux qui font des opérations crypto comme Te Bots, qui ajoutent davantage d’aléatoire, contrairement à Freysa. Je pense que ce sera un jeu entre le coût économique des requêtes et les profits, pas juste un choix binaire entre être piraté ou non. Est-ce bien cela ?
Casey : C’est difficile à dire. Je vois bien cela arriver. Revenons à Eliza : bien conçu pour le Web3, il permet de construire très peu d’agents utiles. Je pense qu’il convient surtout à des bots personnalisés, faciles à programmer avec une histoire et des infos de base, mais peu adaptés aux agents utilitaires. Donc, le premier framework issu du Web3 n’intègre pas vraiment le Web3. C’est plutôt un cadre Web2, auquel le Web3 est greffé, utile pour certains types d’agents. On ne peut donc pas en tirer trop de conclusions — c’est visiblement un départ. Je rejoins Tarun : différents types d’agents auront différents frameworks. Nous allons clairement dans cette direction.
Haseeb : C’est littéralement du Web2, car il intègre les médias sociaux — son principal avantage face aux autres frameworks. Je suis d’accord que nous en sommes très tôt, et que nous verrons plus d’expériences sur le fonctionnement des agents sur blockchain. Mais je partage l’avis de Casey : nous mettrons du temps à sortir de ces structures centralisées.
L’innovation de l’airdrop d’Hyperliquid
Haseeb : Passons à une autre grande nouvelle de la semaine : l’airdrop d’Hyperliquid. Hyperliquid est actuellement la plus grande plateforme décentralisée de produits dérivés en crypto, lancée sans aucun financement institutionnel. Au moment de l’enregistrement, ils ont distribué 23,8 % de l’offre totale de jetons aux utilisateurs du système de points Hyperliquid. Selon les cours actuels, cet airdrop atteint 1,9 milliard de dollars, devenant l’un des plus importants de l’histoire, probablement dans le top 5, d’une ampleur considérable.
Notons qu’il n’y avait ni exchange centralisé, ni market maker, ni investisseur — 100 % des jetons ont été attribués aux utilisateurs et aux farmers. Beaucoup ont salué cet airdrop comme le premier véritablement positif depuis longtemps. Tous les grands airdrops de l’année dernière — Eigenlayer, ZK Sync — ont été entachés de mauvaise presse. Celui d’Hyperliquid semble être le seul unanimement apprécié.
Cela suscite des interrogations : l’ère des airdrops revient-elle ? Plus d’équipes vont-elles choisir de ne pas dépendre des investisseurs ? Peut-on reconsidérer tous les débats sur la liquidité ? La distribution atteint 30 % de l’offre totale, bien au-dessus de la médiane des airdrops ou des introductions en bourse. Le paradigme a-t-il changé ? Peut-on s’attendre à davantage de projets similaires ?
Tarun : Je pense que le déclin initial des airdrops a commencé avec Blast, dont la conversion de points a été perçue comme très médiocre par rapport aux attentes. Ensuite, tous les projets ayant suivi un système de points ont été pris au dépourvu : malgré des allocations massives, leurs systèmes n’ont pas fonctionné, diluant la valeur des airdrops à environ 10 %. Les incitations ont été lancées trop tôt, avant même le lancement du produit.
Bien sûr, certains systèmes ont conservé une bonne rétention, comme Etherfi et ENA. Mais en dehors de cela, peu de succès. Selon moi, le succès d’Hyperliquid vient du fait qu’ils ont démarré avec un produit centralisé efficace, où les utilisateurs gagnaient des points par utilisation réelle, pas par des jeux artificiels. Ces jeux, sans vrai risque financier, rendaient impossible l’évaluation correcte de la valeur des points.
Je pense que les exchanges de contrats perpétuels sont idéaux pour des airdrops basés sur l’usage, car plus transparents. La leçon clé n’est donc pas « sans investisseurs et forte distribution », mais de s’assurer que sa base d’utilisateurs est composée de véritables utilisateurs, pas de ceux qui placent simplement de l’Ethereum sur un pont L2 pour obtenir une part du réseau. Il faut quelque chose de difficile à manipuler, et « l’intérêt ouvert » est le plus dur à truquer. Voilà la vraie leçon. Une autre leçon évidente : ne pas payer 10 % pour lever des fonds, sinon la communauté sera mécontente. Transparence dès le début. Je ne pense pas que tout le monde voie finalement la table des jetons.
Tom : Je pense qu’il y a beaucoup de confusion, poussant à l’enthousiasme pour la haute liquidité et l’absence d’investisseurs. Mais l’essentiel, c’est qu’il s’agit d’un excellent produit, aimé des utilisateurs, indépendamment de toute incitation. On voit même que les gens continuent de l’utiliser. On a aussi noté que l’incitation d’un seul produit (comme un exchange dérivé) diffère de celle d’un écosystème blockchain entier. Je ne suis même pas sûr que « récompenser l’usage de la blockchain » soit le bon indicateur — or, c’est ce que font la plupart des programmes de points, comme Blast. Ce qu’on veut vraiment, ce sont des développeurs, mais c’est difficile à atteindre. C’est donc un problème multivarié complexe, difficile à quantifier, mal adapté aux programmes de points. Comparez avec Blur, un exchange NFT : on sait comment développer un exchange, comme un exchange de revenus. Cela pointe vers un problème plus large : c’est un bon produit, les points servent à une croissance intelligente, contrairement à d’autres écosystèmes où on ne sait pas si on a bien récompensé les bonnes personnes.
Casey : Je suis d’accord. Je pense qu’on voit plusieurs narratifs autour des jetons. On est passé d’une phase purement spéculative à une attribution plus liée au produit, ancrée dans les fondamentaux, au moins partiellement. Je pense qu’on voit les deux dans ce cycle : bien sûr, il y a des airdrops comme celui dont on parle. Et il y a aussi les memecoins et les sportcoins, qui jouent aussi au jeu des points. Si on regarde bien, il n’y a pas grand-chose derrière. Donc je suis d’accord. On est maintenant dans un espace multidimensionnel, où les points signifient différentes choses.
Tom : Un autre point discuté sur Twitter, que je pense négligeable : une raison du succès de l’airdrop serait que l’équipe aurait pris des mesures pour offrir un avantage fiscal, en prétendant avoir fourni de la liquidité à 0,01 $. Ainsi, si vous déclarez, la base fiscale est très basse, évitant ainsi l’impôt.
Haseeb : Cela ne fonctionne que si vous déclarez immédiatement, non ?
Tom : Je pense que cela ne marche pas en pratique. Mais les gens en parlent sur Twitter, peut-être que quelqu’un essaiera. Ce n’est pas un conseil fiscal, je ne le recommande pas. Mais c’est un sujet brûlant sur les airdrops : oui, si vous déclarez, votre imposition est basée sur la valeur au moment de la déclaration, ce qui peut entraîner une pression de vente initiale — chose qu’on n’a pas vue beaucoup chez Hyperliquid.
Haseeb : Oui, franchement, ils ont lancé en période haussière, ce qui les aide. Donc, la pression de vente du premier jour diffère beaucoup selon que l’on est en bull ou bear market. Tout le monde remarque un effet procyclique : « Waouh, cet airdrop est un succès. » Ils tirent des conclusions du mécanisme, mais une meilleure explication est le changement de marché. Au début de l’année, tout le monde était morose, les farmers très utilitaristes, personne n’était optimiste sur les altcoins. Maintenant, soudain, l’optimisme revient, tout monte.
Beaucoup disent : « Je vais garder, ou vendre un peu, mais conserver une grosse partie en espérant la hausse. » Pour beaucoup, « quand ça sera coté en bourse, ça montera encore ». Alors autant garder et vendre à la cotation. Donc, je pense qu’il y a des raisons structurelles de marché qui font que cet airdrop a très bien performé. Pas parce qu’ils n’ont pas vendu aux VC ou market makers, donc tout le monde garde. La réalité, c’est que la plupart sont dans un environnement de marché différent, avec un setup de jeton différent. Comme tu dis, Tom, c’est vraiment un très bon produit.
Casey : Tu as raison, il y a beaucoup de facteurs macroéconomiques à considérer. Je pense que la hausse possible est probablement le facteur principal. Ensuite, le produit est vraiment bon.
Haseeb : J’aimerais beaucoup voir ce qui se passera lors du prochain airdrop de type L1 ou L2. En repensant aux grands airdrops de cette année, avant Hyperliquid : Blast, Ethena, ZK Sync, Eigenlayer. Pour la plupart, seul Ethena échappe à cette analyse. L’airdrop d’Ethena a relativement bien fonctionné pour la plupart. Le système de points, le TVL cumulé, ou la nécessité d’accomplir sept tâches différentes sur ma chaîne pour obtenir tous les points — pour la plupart, c’étaient de mauvais indicateurs de ce qu’on voulait vraiment. Par exemple, pour un L1, qu’est-ce qu’on veut vraiment ? Que tout le monde vienne construire des choses cool, de façon durable. C’est cela qui rend un L1 réussi. Mais on ne peut pas vraiment inciter cela, car personne ne sait quels indicateurs utiliser pour distribuer automatiquement les jetons. Du coup, on crée des indicateurs approximatifs, qui sont manipulés au point de ne plus refléter ce qu’on voulait. Pour un exchange, pas de problème : on sait qu’on veut de la liquidité.
Comparaison entre les mécanismes de Blur et de Blast Points
Haseeb : Si une plateforme a plus de liquidité, c’est un meilleur lieu d’échange. Surtout pour les traders particuliers, dont le volume est faible, donc on gagne sur certains trades. On a donc une idée assez claire de comment inciter les utilisateurs, en améliorant directement la qualité du produit.
Pour la plupart des projets blockchain, je pense que la direction est claire : vers une distribution totalement équitable comme dans le cas d’Hyperliquid, avec une allocation linéaire. Je pense qu’on va vers une transition vers des allocations linéaires, en abandonnant l’idée de construire une communauté ou de corriger les inégalités, pour se concentrer sur l’amélioration du produit avant le lancement du jeton. C’est là le but des systèmes de points. Hyperliquid a donc bien performé grâce à ce système, avec une liquidité très élevée, un fort volume, tous ces produits sont parmi les meilleurs lieux d’échange en DeFi. C’est pourquoi les gens choisissent d’y trader, et si cela continue, on voit qu’après l’airdrop, le volume reste énorme.
Tarun : On dirait que tu veux créer une variante de la loi de Goodhart. Je pense que pour un exchange de contrats perpétuels, l’objectif est d’avoir un indicateur comme le flux d’utilisation de l’intérêt ouvert. Mais quand on n’a pas cela, on ne doit pas inventer un indicateur arbitraire en espérant qu’il fonctionne. C’est mon point clé.
Haseeb : Si l’objectif est trop flou pour être atteint, mieux vaut l’abandonner et fixer un sous-objectif optimisable. Par exemple, je veux que mon AMM (market maker automatisé) sur chaîne ait beaucoup de liquidité en stablecoin. Ce n’est pas exactement ce que je veux, mais c’est un indicateur pertinent. Je vais distribuer des jetons ou des points pour cela, car je sais que c’est utile, mais dans des limites raisonnables. Je ne veux pas des dizaines de milliards de liquidité en stablecoin, ce serait absurde. Donc, sur un L1, il faut penser ainsi, en sortant de l’idée « je veux créer une communauté ». On ne crée pas une communauté durable par airdrop.
Casey : En tout cas pas une communauté durable. Je pense que la vision globale est juste : les points sont un mécanisme d’incitation. Plus il est ciblé, plus il encourage une participation durable. Cela peut sembler simple, mais je pense que Blur est l’un des meilleurs exemples : ils ont d’abord trouvé l’adéquation produit-marché sans points, testé, puis ajouté la couche de points pour un levier supplémentaire.
Haseeb : Blur est impressionnant, ils ont presque inventé le jeu et excellé. Ils ont fait presque mieux que quiconque depuis Hyperliquid, bien que ce dernier soit un exemple très réussi.
Tarun : La deuxième version de Blur n’était pas bonne, comme Blast. Blur a créé les points, Blast a causé le déclin. Après Blast, les attentes ont été brisées.
Haseeb : Mais le problème, c’est qu’on ne peut pas appliquer la même méthode aux blockchains. Les blockchains n’ont pas d’indicateurs de succès aussi clairs.
Tom : Je pense que Base est l’une des meilleures équipes dans la nouvelle vague de projets blockchain, avec une approche radicalement différente. Pas de jeton, pas de programme de points, pourtant ils attirent des développeurs intéressants et beaucoup d’activité. Ils ne le font pas pour un airdrop, mais pour soutenir les développeurs, bâtir une communauté — une prophétie autoréalisatrice. Donc, je pense que l’industrie a besoin d’un réajustement sain des programmes d’incitation, au moins au niveau des blockchains.
Haseeb : Base est effectivement léger en incitations, car quand on parle à de jeunes fondateurs, ils comparent : qui me donne une subvention, qui m’offre le plus de soutien, qui fournit le plus de ressources techniques. Base est souvent en dessous, offrant peut-être juste des crédits GCP.
Ils vous donnent un badge, peut-être une mention dans la newsletter mensuelle de Coinbase. Pourtant, ils attirent des tonnes de fondateurs, grâce à leur puissante communauté. On sait que la communauté Base est très engagée, que ce ne sont pas des touristes, des opportunistes ou des chasseurs de meilleures affaires.
Il faut être clair : d’autres entrepreneurs ne peuvent pas facilement reproduire ce que Base a accompli. Base possède un énorme avantage de marque et de distribution, extrêmement difficile à copier. Même Binance envie ce que Base a réalisé. Mais cela montre que le retour sur investissement des incitations est si faible une fois qu’on atteint un seuil très bas, que les incitations seules ne suffisent pas à réussir. C’est la plus grande leçon.
L’état actuel et l’avenir de la science décentralisée (DeSci)
Haseeb : Parlons maintenant de la science décentralisée (DeSci). La DeSci mijote depuis longtemps en coulisses, portée par des startups souhaitant réaliser une « science décentralisée ». Récemment, CZ a ravivé l’intérêt en déclarant, après sa sortie de prison et son retour à Binance, son intérêt personnel pour la DeSci. Vitalik et d’autres sont apparus lors d’un événement à Bangkok, le DeSci Day, relançant visiblement l’enthousiasme.
Alors, qu’est-ce que la science décentralisée ? Comment décentraliser la science ? En résumé, la DeSci utilise des jetons ou des cryptomonnaies pour financer la recherche scientifique. La forme la plus courante est le financement participatif d’expériences. Par exemple : « Nous allons tester ce médicament ou composé spécifique. Si vous financez ce composé, en cas de succès, vous pourriez toucher une part des revenus, ou rien du tout, juste un trophée de participation. » Cela dépend du projet, mais c’est à peu près la structure que j’observe.
Une nouvelle génération de projets DeSci émerge, dont pump.science. Ce projet gameifie et tokenise les expériences de longévité, visant à développer des médicaments prolongeant la vie. Actuellement, pump.science a deux jetons, Riff et Euro. Depuis que CZ et Vitalik ont attiré l’attention sur la DeSci, leurs prix ont explosé. D’après ce que je comprends, ils ont lancé ces jetons sur pump.fun ; s’ils franchissent certains seuils et finissent par être échangés sur Radium, les jetons deviennent négociables. Je ne comprends pas bien comment cela finance le développement de médicaments, mais j’imagine qu’ils détiennent des jetons à l’émission, les vendent dans des pools de liquidité pour financer la R&D. Je ne maîtrise pas bien ce processus.
Les débats sur la DeSci sont vifs. Smokey the Bear (de Bear Chain) est critique, tandis qu’Andrew Kong est plus positif, y voyant une phase précoce semblable au DeFi.
Haseeb : Tarun, tu as récemment adopté une position radicale contre la DeSci. Explique-nous, en tant qu’investisseur en capital-risque, pourquoi tu t’opposes à ce mouvement. N’aimes-tu pas que les gens expérimentent dans ces nouveaux domaines ?
Tarun : Je pense que la science décentralisée est un domaine intéressant, mais je suis prudent face à son état actuel. Premièrement, bien que l’idée paraisse séduisante, beaucoup de projets manquent de validation scientifique rigoureuse et de mécanismes réglementaires. La recherche exige des méthodologies strictes et des données fiables, ce qui fait souvent défaut dans les projets DeSci.
Deuxièmement, le modèle de financement participatif décentralisé peut conduire à une mauvaise utilisation des fonds, voire à des fraudes. Les gens peuvent privilégier les intérêts à court terme au détriment de la valeur scientifique à long terme, menaçant ainsi la réputation et le développement de la science.
Enfin, la collaboration et l’échange sont cruciaux en science, et le modèle décentralisé peut fragmenter l’information, nuisant au progrès scientifique. Ce dont la science a besoin, c’est d’un environnement ouvert et transparent, pas de comportements courts-termistes pilotés par l’économie des jetons.
En résumé, bien que la DeSci ait du potentiel, je reste prudent face à sa forme actuelle. J’aimerais voir des projets plus matures et responsables, plutôt que des bulles alimentées par la spéculation et les intérêts à court terme.
Critiques et analyse du potentiel de la DeSci
Tarun : D’abord, j’ai travaillé six ans dans la recherche scientifique financée par le privé, et j’ai vu les avantages de sortir du système académique. Dans la plupart des pays, le financement académique repose sur des subventions gouvernementales, sollicitées par des professeurs et post-doctorants. Ce système est très bureaucratique, favorisant ceux qui proposent des améliorations marginales plutôt que des idées innovantes. Les fonctionnaires préfèrent financer des projets susceptibles de publier, pas ceux qui risquent d’échouer.
Quand je vois les projets DeSci, je constate que la qualité des participants est souvent faible — souvent des doctorants moyens ou moins, incapables d’obtenir des financements, essayant de masquer cela par un « buzz ». Spécialement en biologie, beaucoup ignorent tout de la crypto, ne sachant même pas expliquer comment fonctionne le mécanisme. Ils pensent simplement : « Une fois financé, je rendrai l’argent si je découvre un médicament. » Mais la découverte de médicaments n’est pas un domaine facile à financer.
Bien sûr, certains projets DeSci ont du potentiel. Des leaders comme Brian Armstrong ou Vitalik ont des objectifs clairs, des projets avec des feuilles de route précises. Des déblocages sont prévus à chaque étape.
Surtout, Vitalik s’intéresse aux marchés prédictifs. En recherche pharmaceutique, on dénonce depuis longtemps l’absence de couverture contre les coûts d’échec des essais. Traditionnellement, les investisseurs ne peuvent miser que sur la réussite d’une entreprise pharmaceutique via ses actions, une stratégie inefficace. On pourrait imaginer un système plus efficace, utilisant des marchés prédictifs pour évaluer la probabilité de succès d’un essai. Ces mécanismes exploitent les propriétés de la crypto et ont une réelle valeur.
Mais quand on regarde certains projets DeSci, ce ne sont souvent que des « buzz » de doctorants en biologie, sans substance. Mon argument principal est que, dans l’engouement pour la DeSci, la qualité des participants est généralement basse, les besoins en capital énormes, et les fonds levés insuffisants pour couvrir les coûts réels. Le vrai problème n’est pas le financement initial, mais la création d’un marché liquide intermédiaire pour évaluer si un médicament passe ou non les étapes scientifiques.
Haseeb : Pour résumer, ton argument principal est : premièrement, la qualité des participants est basse, souvent des exclus incapables de mener de vrais projets ; deuxièmement, le développement de médicaments demande des fonds colossaux, et quelques millions levés via pump.fun sont dérisoires ; troisièmement, le vrai défi est de créer un marché liquide pour évaluer les médicaments à chaque étape, pas de spéculer sur les idées de doctorants isolés.
Tarun : Exactement. L’absence de responsabilité est le plus préoccupant. Une fois les fonds levés, les participants peuvent gérer librement la propriété intellectuelle, et les poursuites juridiques existantes contre les DAO rendent cela encore plus complexe. Donc, je pense que les projets qui utilisent réellement les mécanismes crypto méritent d’être financés, mais pas les ICO basées sur une notoriété ou un seul article, sans valeur réelle.
Potentiel et avenir de la DeSci
Haseeb : Certains diraient que ton avis repose largement sur le cadre actuel de la science. Quand on casse vraiment les règles, on ne sait pas ce qui est possible. Peut-être que certaines recherches se font hors des États-Unis, ou en dehors du système FDA. De plus, ces projets pourraient vendre plus tôt, sans lever tous les fonds pour tout le processus. Une leçon du DeFi est que, malgré de mauvaises idées au départ et des pertes d’argent, les gens ont appris collectivement, créant des produits de plus en plus utiles. Pourquoi ne pas laisser la DeSci suivre un chemin similaire ?
Tarun : Je vais répondre point par point. D’abord, concernant « les essais hors des États-Unis ». En réalité, de nombreuses sociétés pharmaceutiques font déjà des essais à l’étranger, pour des coûts plus bas et une réglementation plus souple — cet arbitrage réglementaire existe déjà. Donc, je ne vois pas de gain d’efficacité majeur, et la partie décentralisée n’aide pas beaucoup.
Ensuite, la question du transfert de risque
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