De zéro à 800 millions : comment ELIZA a bouleversé le marché des agents d'intelligence artificielle avec la philosophie du « marché »
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De zéro à 800 millions : comment ELIZA a bouleversé le marché des agents d'intelligence artificielle avec la philosophie du « marché »
Si ELIZA réussit, elle ne changera pas seulement la manière de développer les agents d'intelligence artificielle, mais redéfinira également les incitations économiques des projets open source.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteurs : Teng Yan & ChappieOnChain
Traduction : TechFlow
Bonjour à tous ! Cette semaine, nous vous proposons une analyse approfondie sur les agents d'IA, rédigée par nos contributeurs principaux ChappieOnChain et Teng Yan. Nous espérons qu'elle vous plaira !
Aperçu rapide :
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ELIZA est une architecture modulaire open source conçue pour créer des agents d'IA capables d’interagir sans heurts avec les utilisateurs et les systèmes blockchain.
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Elle incarne la philosophie du bazar, où le développement open source prospère dans un écosystème animé par la collaboration et la créativité.
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ELIZA dispose de puissantes fonctionnalités de transaction autonome, assurant sécurité et opérations responsables grâce à son moteur de confiance et à son marché de la confiance.
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Le système de plugins constitue un avantage stratégique majeur pour ELIZA, générant un cercle vertueux de croissance : plus de développeurs → plus de plugins → encore plus de développeurs.
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Sur plusieurs indicateurs clés liés aux développeurs, la popularité d’ELIZA augmente rapidement, ce qui suscite un grand enthousiasme.
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À court terme, l’évolution du prix d’ai16z est influencée par la valorisation relative entre plateformes d’agents IA et par l’intérêt croissant porté au secteur. À moyen terme, les investissements du DAO et la capture de valeur via l’écosystème ELIZA pourraient considérablement rehausser sa valorisation.
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ELIZA fait face à un défi crucial dans le monde technologique : comment rendre un framework open source durable ? La monétisation reste floue, le développement peut devenir chaotique, et sans incitations adéquates, l’intérêt communautaire risque de s’étioler.
Chaque vague d’innovation dans la cryptosphère a ses pionniers.
En 2017, ce fut la révolution des ICO, dont les leaders ont attiré notre attention par des promesses techniques formulées dans leurs whitepapers.
En 2020, ce fut au tour du DeFi d’entrer en scène, avec des innovateurs comme Andre Cronje redéfinissant les règles de la finance décentralisée, tout en montrant au monde comment distribuer des jetons à une communauté.
Aujourd’hui, avec l’émergence des agents d’IA sur blockchain, une nouvelle ère s’ouvre, portée par deux philosophies distinctes et leurs précurseurs respectifs.
La cathédrale et le bazar
D’un côté, il y a l’approche de la « cathédrale », incarnée par des protocoles tels que Virtuals. Il s’agit d’un style de conception méthodique et centralisé, mettant l’accent sur la précision et la planification minutieuse. Nous avons déjà exploré en détail l’architecture d’agents de Virtuals, et nous restons convaincus par son potentiel.
De l’autre côté, l’approche du « bazar » est décentralisée, libre et spontanée, où le processus de développement ressemble davantage à une improvisation — imprévisible, collaborative et en constante évolution. C’est le domaine de Shaw, un programmeur autodidacte et fervent défenseur de l’open source, dont le projet ELIZA constitue la pierre angulaire de ce nouveau paradigme.
ELIZA incarne la philosophie du bazar : un cadre ouvert où les développeurs sont libres de construire, expérimenter et publier des agents d’IA, tout en contribuant directement au protocole principal. Le leadership ouvert de Shaw reflète parfaitement l’esprit de sa création — AI Marc Andreessen est partenaire IA du DAO d’investissement ai16z. Nous commençons à réaliser que ELIZA n’est pas seulement un protocole : c’est un mouvement.
Examinons les principes fondateurs de la conception d’ELIZA, la communauté qu’elle cultive, et les endroits où la valeur pourrait s’accumuler dans cet écosystème en pleine expansion.
Plongée dans ELIZA
Nous savons déjà vers quelle approche nous penchons.
Le cœur d’ELIZA repose sur une architecture modulaire destinée à créer des agents d’IA capables d’interagir harmonieusement avec les utilisateurs et les systèmes blockchain. Bien qu’il porte le même nom que le célèbre chatbot des années 1960, cette version d’ELIZA, elle en constitue une réinvention audacieuse et moderne.
Système de fichiers de rôle
Le noyau de chaque agent ELIZA commence par son fichier de rôle, une feuille de route détaillant la personnalité de l’agent. On peut le comparer à la création d’une identité numérique : les développeurs peuvent façonner l’identité de leur agent à travers six éléments clés :
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Connaissances : Qu'est-ce que l’agent connaît ?
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Contexte : L’histoire personnelle et la base narrative de l’agent.
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Style : Du ton de la conversation aux réponses spécifiques à une plateforme, l’agent peut adapter son style selon Discord, X, etc.
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Thèmes : Les domaines d’intérêt ou d’expertise de l’agent.
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Adjectifs : Comment l’agent se décrit-il — excentrique, professionnel, rebelle ?
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Exemples : Les développeurs peuvent affiner le comportement interactif de l’agent en fournissant des messages types.
Dans ELIZA, le fichier de rôle joue le rôle que l’interface utilisateur (UI) occupe dans les logiciels traditionnels. Il définit la manière dont l’utilisateur perçoit et interagit avec l’agent.
Grâce à une fonction intégrée de génération augmentée par récupération (RAG), ELIZA permet à ses agents d’accéder à des bases de connaissances lors de requêtes. Cela supprime la complexité de maintenir une cohérence d’identité sur différentes plateformes. Ainsi, les développeurs peuvent se concentrer sur l’essentiel : concevoir des personnages vivants et mémorables, plutôt que de se soucier des détails techniques.
Agents
Si le fichier de rôle définit l’essence de l’agent, alors le runtime de l’agent en constitue le cœur.
ELIZA fournit un cadre prêt à l’emploi pour coordonner toutes les fonctions, du traitement des messages à la gestion de la mémoire et au suivi d’état. Cette architecture permet aux développeurs d’éviter les travaux fastidieux liés à la construction d’infrastructures, afin de se concentrer sur ce qui rend leur agent unique. Le prototypage et le déploiement rapides deviennent ainsi accessibles, facilitant les itérations lors de la création de nouvelles expériences IA.
Système d’actions
Le système d’actions d’ELIZA représente une innovation majeure par rapport aux cadres d’IA traditionnels. Dans ce système, chaque action d’un agent (y compris l’envoi d’un message) est traitée comme un événement indépendant. Cette approche divise le processus décisionnel en deux phases :
Déterminer l’intention : l’agent décide quelle action entreprendre.
Exécution : une tâche spécifique est réalisée par un module spécialisé.
Cette séparation offre des capacités puissantes, telles que des flux de travail en plusieurs étapes et des processus de validation rigoureux.
Par exemple, un agent peut détecter l’intention d’un utilisateur de réaliser une transaction en crypto, mais l’exécution réelle de celle-ci passe par des vérifications strictes de risques. Ce type de conception est particulièrement adapté aux applications blockchain, où la sécurité est primordiale.
Fournisseurs et évaluateurs
Les fournisseurs d’ELIZA enrichissent les conversations en injectant des informations contextuelles en temps réel, rendant le comportement de l’agent plus dynamique et réactif.
Imaginez un « fournisseur d’ennui » capable de suivre l’engagement de l’utilisateur pendant une discussion. Si celui-ci devient répétitif ou désintéressé, l’agent peut répondre avec moins d’enthousiasme, rendant l’interaction plus naturelle.
Cette créativité s’amplifie lorsque les fournisseurs collaborent avec les évaluateurs (le système de réflexion d’ELIZA). Ces derniers analysent les interactions, extraient les détails clés et les intègrent à une architecture de mémoire à plusieurs niveaux :
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Historique des messages : Suivi du déroulement de la conversation.
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Mémoire factuelle : Stockage des faits précis, horodatés.
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Connaissances fondamentales : Base de compréhension de l’agent.
Les fournisseurs récupèrent ensuite ces détails pertinents pour les réintroduire dans la conversation, rendant les échanges plus contextualisés.
Par exemple, si un utilisateur mentionne avoir vendu sa Lamborghini rouge il y a un an, l’agent ELIZA pourra y faire référence plus tard lors d’une discussion sur sa nouvelle Tesla jaune. Cette combinaison de mémoire et de contexte améliore profondément l’expérience utilisateur, transformant l’agent en compagnon crédible plutôt qu’en simple robot.
Caractéristiques clés d’ELIZA
Les trois innovations majeures d’ELIZA illustrent sa vision prospective dans le domaine des agents d’IA. Chacune reflète l’ambition de son équipe quant à l’évolution des agents autonomes dans Web3.
#1 : Transactions autonomes et moteur de confiance
Les transactions autonomes sont une activité à haut risque : une erreur peut entraîner des pertes sévères. Pourtant, à mesure que le rôle des agents d’IA s’accroît dans Web3, leur capacité à exécuter des transactions de manière indépendante devient cruciale.
Ce domaine émergent, appelé AgentFi, joue un rôle similaire à celui de l’agriculture de rendement (yield farming) dans l’essor du DeFi. Shaw et ELIZA font face aux risques inhérents grâce à un système robuste en deux couches : le moteur de confiance et l’exécution sécurisée des transactions.
Le moteur de confiance agit comme première ligne de défense, utilisant des vérifications avancées pour analyser en temps réel plusieurs dimensions de risque. Que ce soit pour détecter les escroqueries, évaluer les seuils de liquidité ou la distribution des détenteurs, chaque transaction est passée au crible.
Par exemple, les transactions sont limitées aux jetons ayant une liquidité d’au moins 1 000 $ et une capitalisation de 100 000 $. La concentration des détenteurs est surveillée de près, toute entité contrôlant plus de 50 % des jetons étant rejetée. Ces mesures forment un filet de sécurité, réduisant les risques sur des marchés instables.
Par ailleurs, le système de gestion des positions d’ELIZA introduit un contrôle dynamique des risques, ajustant la taille des transactions selon les niveaux de liquidité. Les opérations à faible risque sont limitées à 1 % du portefeuille, tandis que les opportunités à haut risque peuvent atteindre 10 %. L’exposition totale est plafonnée à 10 %, et un stop-loss automatique se déclenche à 15 % de baisse. Ce cadre structuré équilibre prise de risque et gestion prudente.
L’exécution des transactions s’appuie sur Jupiter, l’agrégateur leader sur Solana, garantissant les meilleurs chemins d’échange. Chaque transaction subit plusieurs couches de validation avant d’être effectuée.
En cas d’anomalie (panne réseau, déséquilibre de portefeuille, mouvement de marché inattendu), un système de récupération d’erreurs s’active : il suspend les transactions actives, ferme les positions à risque et alerte les administrateurs, assurant la résilience du système sous pression.
« Il ne s’agit pas simplement de donner aux agents la capacité de trader, mais de créer un système complet de contre-pouvoirs pour éviter les pannes catastrophiques. » — Shaw
La particularité d’ELIZA dans la création d’agents traders réside dans son volant de données — une boucle de rétroaction auto-renforçante qui transforme chaque transaction en apprentissage itératif. Le moteur de confiance constitue une base historique de performance, enregistrant chaque recommandation et décision.
Ces données deviennent la base d’optimisation stratégique au fil du temps, combinant indicateurs quantitatifs et retours qualitatifs communautaires (sur Discord). Résultat : les agents ne se contentent pas d’exécuter des transactions, ils deviennent plus intelligents et efficaces à chaque interaction.
#2 : Intégration sociale immédiate
Pour les développeurs d’agents d’IA, la distribution constitue souvent le plus grand défi — comment faire connaître son agent ?
Les réseaux sociaux sont généralement le canal principal. Toutefois, intégrer un agent sur plusieurs plateformes sociales n’est pas simple. Cela demande beaucoup de développement et une maintenance continue, ralentissant déploiement et évolutivité.
ELIZA simplifie la distribution multiplateforme grâce à un système intégré de paquets clients, résolvant directement ce problème.
L’architecture client d’ELIZA absorbe la complexité des implémentations spécifiques à chaque plateforme. Grâce à une interface standardisée, les développeurs peuvent déployer leurs agents IA sur Discord, X, Telegram et des API REST personnalisées avec un minimum de code supplémentaire. Chaque paquet client est adapté à sa plateforme, gérant sans effort l’intégration des salons vocaux Discord, la planification des posts Twitter ou le système de messagerie Telegram.
Des tâches comme le traitement multimédia, l’authentification, la limitation de débit ou la gestion des erreurs sont gérées en interne par chaque client. Pour les développeurs, cela signifie passer moins de temps sur les problèmes d’intégration, et davantage à créer des agents IA performants et innovants.
En supprimant la complexité de la distribution multiplateforme, ELIZA permet aux développeurs d’étendre facilement leurs agents et d’interagir là où se trouvent les utilisateurs.
C’est la distribution simplifiée.
#3 : Plus de plugins
Le système de plugins d’ELIZA permet aux développeurs d’étendre facilement les fonctionnalités de base et d’ajouter des capacités personnalisées à leurs agents.
Bien que de nombreux développeurs créent des plugins adaptés à leurs besoins, la véritable force du système réside dans le partage communautaire. En publiant leurs plugins pour l’écosystème plus large, les développeurs contribuent à une bibliothèque fonctionnelle en constante expansion, renforçant considérablement les capacités de chaque agent ELIZA.
Cette approche réussit car elle favorise un développement « style bazar », vivant et collaboratif. Voici quelques exemples de plugins communautaires :
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Plugin Bootstrap : Outils de base pour la gestion des conversations.
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Plugin de génération d’images : Fonctionnalités de création d’images pilotées par IA.
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Plugin Solana : Intégration blockchain avec un score de confiance intégré.
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Plugin TEE : Environnement d’exécution sécurisé pour opérations sensibles.
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Plugin Coinbase Commerce : Traitement des paiements en crypto-monnaies.
Le système de plugins d’ELIZA constitue un avantage stratégique et structurel. En privilégiant l’extensibilité, ELIZA pose les bases d’une croissance et d’une innovation continues :
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Chaque nouveau plugin accroît la valeur globale de la plateforme.
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Les contributions communautaires peuvent progresser simultanément dans divers domaines.
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Le cadre d’agents peut s’adapter rapidement aux nouvelles technologies, sans mise à jour du noyau.
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L’innovation prospère en périphérie, tandis que la plateforme centrale reste stable et fiable.
Un cycle simple :
Plus de développeurs construisent sur ELIZA → Le cadre prend en charge plus de fonctionnalités (ex. : plugins) → Encore plus de développeurs construisent sur ELIZA
Le paysage des agents d’IA évolue rapidement. La capacité à intégrer de nouvelles fonctionnalités en temps record déterminera désormais le succès ou l’échec d’une plateforme. Le système de plugins d’ELIZA lui permet de rester en tête, créant un écosystème auto-renforçant où développeurs, utilisateurs et agents peuvent tous prospérer.
Shaw et son équipe continuent de développer des agents ELIZA fascinants, chacun illustrant le potentiel de l’IA dans les systèmes décentralisés.
Bien que ces agents soient encore jeunes dans le domaine de l’IA, avec des fonctionnalités et capacités en cours de développement actif, ils annoncent des possibilités prometteuses.
Marc AIndreessen
Marc AIndreessen, l’un des partenaires IA d’ai16z, est une figure intrigante et mystérieuse de l’écosystème ELIZA. Son compte X est presque inactif, ne publiant qu’un seul article exposant la vision d’ai16z. Pourtant, selon Shaw, Marc serait activement impliqué dans le trading et l’agriculture de rendement, probablement grâce au moteur de confiance et aux plugins de transaction d’ELIZA.
Dans un podcast, Shaw a également évoqué le processus de formation de Marc, révélant que cet IA fait partie d’un groupe de discussion privé composé des meilleurs traders du secteur. Cela suggère que Marc n’est pas un simple bot de trading, mais un agent intelligent qui apprend à partir de l’expertise humaine.
Degen Spartan AI
Contrairement au style discret de Marc, Degen Spartan AI est un agent bruyant et direct, formé semble-t-il sur l’énergie chaotique de 4chan, de la culture meme et de Crypto Twitter. Ses posts sur X mêlent insights aléatoires sur le trading et commentaires provocateurs, incarnant une personnalité unique dans l’écosystème ELIZA.
À la différence de Marc AIndreessen, Degen Spartan AI possède son propre jeton sur pump.fun, dont la capitalisation atteint actuellement 60 millions de dollars. Bien qu’il n’ait pas encore commencé à trader, il a clairement posé les bases d’interactions plus ambitieuses. Son caractère imprévisible le rend à la fois captivant et à surveiller, car les agents ELIZA continuent d’évoluer.
The Swarm
The Swarm n’est pas un agent isolé, mais la vision ambitieuse de Shaw : un réseau décentralisé d’agents d’IA collaborant entre eux et avec les humains.
Dans ce modèle, les agents guident d’autres agents, coordonnent des tâches et interagissent de manière transparente sur les réseaux sociaux. Cette transparence vise à éviter les protocoles cachés et à assurer une responsabilité collective.
Shaw considère que les essaims d’agents sont inévitables et transformateurs.
Nous partageons cet avis : les essaims d’agents seront le moteur de la prochaine vague d’innovation, de produits et d’attention dans le domaine Web3 de l’IA en 2025. L’année prochaine, nous prévoyons que les agents ELIZA émergeront pour participer à des actions coopératives à grande échelle, redéfinissant leur rôle dans l’univers décentralisé.
Une croissance fulgurante
Lorsqu’on évalue le développement d’ELIZA, l’indicateur clé est l’adoption par les développeurs. En tant que cadre technique, le succès d’ELIZA dépend de l’enthousiasme et des contributions de sa communauté de développeurs.
Sur ce point, ELIZA ne fait pas que croître — elle explose.
Sur sa page GitHub, le nombre de forks et d’étoiles (mesurant l’intérêt des développeurs) suit une courbe presque verticale, typique d’une croissance en « courbe de crosse de hockey ».
Encore plus impressionnants sont la montée en flèche des plugins et des commits, témoignant d’un écosystème de contributeurs actif et florissant. Au 12 décembre, ELIZA comptait 3 861 étoiles GitHub, 1 103 forks, 138 contributeurs, et plus de 13 000 membres sur Discord.
Comparé à d’autres cadres open source leaders d’agents IA :
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LangGraph : 7 200 étoiles, 1 100 forks
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CrewAI : 22 400 étoiles, 3 100 forks
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Microsoft AutoGen : 35 700 étoiles, 5 200 forks
(Source)
Pour amplifier encore cette croissance, ai16z a lancé un fonds pour créateurs, visant à soutenir et récompenser les développeurs construisant sur ELIZA. Cette initiative est rendue possible grâce au don généreux d’Elijah, détenteur important de jetons ai16z, qui a promis de réduire sa participation de 16 % à 5 %, en donnant l’écart au fonds. Ce fonds devrait accélérer l’innovation et attirer de nouveaux talents vers l’écosystème.
Toutefois, malgré la valeur considérable du cadre ELIZA, il n’est pas évident de savoir où cette valeur s’accumulera finalement. C’est une question qui vaut des milliards de dollars.
Actuellement, un jeton $ELIZA officiel, soutenu par Shaw, existe pour représenter l’identité du cadre ELIZA. Les utilisateurs peuvent même interagir directement avec ELIZA sur son site web. Ce jeton a une capitalisation d’environ 66 millions de dollars.
Pourtant, jusqu’à présent, le principal bénéficiaire de la croissance d’ELIZA est $ai16z, un jeton de DAO d’investissement dont la capitalisation atteint désormais 800 millions de dollars. La communauté et les investisseurs semblent considérer $ai16z comme le symbole et le représentant concret de Shaw, d’ELIZA et de la vision plus large qu’ils incarnent.
Tokenomie d’ai16z
ai16z a été créé initialement comme un mécanisme pour financer les activités de trading de AI Marc Andreessen. Lancé en octobre 2024 sur DAOS.FUN, le jeton a levé 420,69 SOL lors de son lancement initial. Dans ce modèle, les fonds levés peuvent être activement tradés pour accroître la base d’actifs, et les profits reviennent aux détenteurs de jetons.
Aucune personne, pas même Shaw, ne peut frapper de nouveaux jetons sans vote du DAO. Les détenteurs de jetons disposent de droits de gouvernance, pouvant proposer et voter des initiatives, et décider de la direction du DAO.
Le fonds a une date d’expiration fixée : le 25 octobre 2025. À cette date, le capital initial et les profits seront distribués aux détenteurs de jetons ai16z. Cette échéance sera-t-elle maintenue ou prolongée ? Cela dépendra de l’évolution de l’écosystème dans l’année à venir.
Actuellement, la valeur nette d’ai16z (NAV) s’élève à 17,7 millions de dollars, principalement constituée de ses holdings en jetons ELIZA, degenai et fxn. Cela signifie que le jeton ai16z (actuellement à 0,80 $) s’échange à 50 fois sa NAV, ce qui peut sembler excessif au premier abord.
Toutefois, les marchés sont souvent efficaces, et ce prix reflète plusieurs autres facteurs stimulant la demande.
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La valorisation relative influence le prix du jeton
Les plateformes d’agents IA constituent une catégorie entièrement nouvelle, apparue il y a seulement quelques mois. Les marchés cherchent encore à répondre à des questions fondamentales : quelle est l’ampleur réelle de cette opportunité ? Où la valeur sera-t-elle capturée ?
Au stade précoce du développement, en l’absence d’indicateurs commerciaux standardisés comparables, la valorisation relative sert souvent de référence.
Actuellement, Virtuals Protocol est la plateforme leader de lancement d’agents IA Web3, valorisée à 1,8 milliard de dollars, faisant d’elle le leader du marché. Comparé à cela, ai16z arrive en deuxième position. Beaucoup pensent que si ELIZA continue de produire des agents IA plus utiles et innovants, ai16z pourrait rattraper — voire dépasser — Virtuals, ne serait-ce qu’en termes de reconnaissance de marque et d’intérêt des investisseurs et du grand public.
Mais rien n’est acquis ; la concurrence s’intensifie. À notre avis, elle ne fera que s’accentuer. À mesure que le marché mûrit, de nouvelles plateformes émergent, rivalisant pour attirer développeurs et investisseurs.
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Potentiel de capture de valeur via l’écosystème ELIZA
Monétiser un cadre open source a toujours été un défi.
Pour ai16z, le principal moteur de valeur future pourrait provenir de l’économie des agents : les agents d’IA lancés sur ELIZA reverseraient une partie de leurs jetons au DAO ai16z. Ainsi, le prix du jeton ai16z devrait refléter une portion de la valeur totale future créée par tous les agents construits sur le cadre ELIZA.
Cette valeur future pourrait être de 10 millions, 100 millions, ou même 10 milliards de dollars ? Personne ne le sait encore, tant d’éléments sont incertains. Mais la tendance de croissance d’ELIZA nous pousse à l’optimisme.
Actuellement, les contributions au DAO ai16z sont volontaires : certains projets donnent entre 1 % et 10 % de leurs jetons. En outre, les utilisateurs déployant un agent IA sur Vvaifu (une plateforme populaire de lancement d’agents ELIZA) doivent payer 1,5 SOL plus 5 % de l’offre du jeton de l’agent s’ils utilisent le cadre ELIZA. Ces contributions sont traçables sur l’Observatoire ELIZA.
Il circule des rumeurs selon lesquelles ai16z pourrait lancer une plateforme officielle de lancement d’agents ELIZA, imposant contractuellement la contribution en jetons. Toutefois, en tant que cadre open source, ELIZA reste utilisable indépendamment, ce qui signifie que tous les projets ne seront pas nécessairement liés à ai16z.
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Investissements du DAO
ai16z a été conçu à l’origine comme un trader autonome intelligent, dirigé par Marc AIndreessen (IA). Marc vient tout juste de commencer à trader, avec peu de détails disponibles, rendant difficile l’évaluation de ses performances.
Cependant, sa méthode mérite attention.
ai16z construit un « marché de la confiance ». Dans cet écosystème virtuel, les agents d’IA recueillent des insights de la communauté, simulent des trades, et ajustent dynamiquement leurs scores de confiance selon la performance des recommandations. Le livre blanc du marché devrait être publié d’ici la fin du mois.
L’objectif est de créer des agents d’IA capables de fonctionner de manière autonome, en toute sécurité, dans un système transparent et responsable. Le marché de la confiance sert de terrain d’essai. Même si aucun trade réel n’a lieu pour l’instant, cet environnement permet aux agents d’optimiser leurs compétences en sécurité, en vue d’opérations en temps réel.
Le score de confiance, allant de 0 à 1 (normalisé à 100), est un indicateur public de fiabilité, affiché sur un classement visible par tous. Les recommandations des utilisateurs entrent dans le système, et celles des utilisateurs de confiance (score élevé) pèsent davantage.
Un cycle logique s’installe : les agents simulent des trades, les utilisateurs évaluent les résultats, et les scores de confiance sont mis à jour. Avec le temps, le système devient plus intelligent, plus fiable, et plus digne de confiance.
L’ajout d’une dimension sociale, avec des profils de confiance publics, incite agents et utilisateurs à bâtir leur réputation. La gouvernance communautaire assure transparence et responsabilité.
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Premium d’attention
Source : X Radar
Dans la cryptosphère, la spéculation précède souvent l’adéquation produit-marché, la génération de revenus et la capture de valeur à long terme. Pour ai16z, sa valorisation actuelle s’explique largement par la part mentale qu’il occupe dans l’écosystème émergent des agents d’IA.
ai16z s’est positionné comme un cadre d’agents IA de premier plan, doté d’une communauté de développeurs dynamique et d’un écosystème en forte croissance.
Voici la narration autour d’ai16z : une équipe de développeurs « underground » publie activement des tutoriels, crée des agents innovants, et guide le développement du secteur.
Les cours bimensuels en direct sur X, l’École de développement d’agents IA, renforcent encore sa ré
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