Base contre Solana : Lequel deviendra la machine à succès pour les agents IA ?
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Base contre Solana : Lequel deviendra la machine à succès pour les agents IA ?
AI Agent est un enjeu stratégique crucial.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Kevin, chercheur chez BlockBooster
Le terme « AI Agent » provient de la feuille de route d'OpenAI. Sam Altman a divisé les capacités que l’IA devrait posséder en cinq parties, dont la troisième étape correspond à ce que nous allons fréquemment rencontrer dans les années à venir : les agents IA (AI Agent).
Un AI Agent peut apprendre de manière autonome, prendre des décisions et exécuter des tâches. Bien entendu, selon leur niveau d’intelligence et leurs compétences, Stuart Russell et Peter Norvig, dans leur ouvrage *Artificial Intelligence: A Modern Approach*, classent les AI Agents en cinq catégories :
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Agents réflexes simples (Simple Reflex Agents) : réagissent uniquement à l’état actuel.
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Agents réflexes basés sur un modèle (Model-Based Reflex Agents) : prennent en compte les états antérieurs lors de la prise de décision.
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Agents orientés objectif (Goal-Based Agents) : se concentrent sur la planification et la recherche du meilleur chemin pour atteindre un objectif spécifique.
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Agents fondés sur l’utilité (Utility-Based Agents) : cherchent à équilibrer gains et risques afin de maximiser l’utilité.
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Agents apprenants (Learning Agents) : s’améliorent continuellement grâce à l’expérience.
Où se situent actuellement les AI Agents apparus sur le marché ou dans l’industrie ? Quel type d’agent sont-ils ?
OpenAI o1 a atteint le niveau 2 de l’intelligence artificielle. Selon moi, les AI Agents actuels dans l’industrie se situent entre le niveau 2 et le niveau 3, soit un niveau 2,5. Cela ne signifie pas que les agents de l’industrie ont dépassé OpenAI. En réalité, les agents Web3 en sont encore au stade des wrappers GPT. Alors pourquoi parle-t-on de niveau 2,5 ? Parce que grâce à une intervention humaine ou logicielle – qu’on pourrait appeler un intermédiaire – la combinaison d’un wrapper GPT et d’un intermédiaire forme une entité qui, bien que fragile conceptuellement, présente une certaine forme d’autonomie objective. Il s’agit d’une extension directionnelle d’un modèle OpenAI. En termes de fonctionnalités, ces agents correspondent aux agents réflexes simples les plus basiques. Certains prennent certes en compte l’historique des états, mais uniquement si on leur fournit activement ces données. Leur apprentissage nécessite un entraînement constant par injection de données, ce qui constitue une méthode passive d’entraînement de modèles, loin du niveau 3 défini précédemment. Quant aux trois autres types – Goal-Based, Utility-Based et Learning Agents – ils ne sont pas encore présents sur le marché. Je considère donc que les AI Agents actuels en sont encore au tout début, représentant simplement des ajustements fins apportés à des LLM généralistes de niveau 2, sans rupture architecturale. Peut-on atteindre le niveau 3 uniquement grâce à la crypto ? Ou devons-nous attendre des entreprises comme OpenAI pour y parvenir ?
Pourquoi discuter de Base ou Solana comme centres narratifs potentiels pour les AI Agents ?
Avant de discuter des écosystèmes capables de favoriser l’émergence d’agents de niveau 3, il convient de déterminer quel écosystème a le potentiel de devenir un terrain fertile pour les AI Agents. S’agit-il de Base ou de Solana ?
Pour répondre à cette question, revenons brièvement sur les deux dernières années et observons comment l’IA a influencé Web3. Lorsque ChatGPT a été lancé par OpenAI, les protocoles du secteur ont suivi leur inertie habituelle en se précipitant vers les bulles d’infrastructures. De nombreux plateformes de regroupement de puissance de calcul ou d’inférence ont alors vu le jour, ainsi que des infrastructures combinant IA et DePIN. Ces deux types de projets partagent une vision ambitieuse – ce qui n’est pas en soi problématique, car les agents peuvent aussi construire de telles visions – mais leur mise en œuvre négligeait les besoins réels des utilisateurs. La demande qu’ils tentaient de susciter était déjà insuffisamment satisfaite dans l’Internet traditionnel, et l’éducation des utilisateurs comme du marché restait inadéquate. Sous l’effet de la vague des Memecoins, ces infrastructures massives sont apparues encore plus creuses.
Si les infrastructures sont trop lourdes, pourquoi ne pas opter pour une approche plus légère ? Les agents issus des wrappers GPT se lancent rapidement, touchent vite les utilisateurs et évoluent rapidement. Ces agents légers ont un fort potentiel spéculatif ; après l’éclatement de la bulle, un nouveau terreau fertile pourra émerger.
Plus précisément, dans l’environnement actuel du marché, utiliser les agents et les Memecoins pour lancer un projet permet une mise en œuvre extrêmement rapide. Les utilisateurs peuvent immédiatement bénéficier d’une expérience concrète. Pendant ce processus, les agents peuvent emprunter la stratégie éprouvée des Memecoins pour développer leur communauté, assurant ainsi une itération rapide et à faible coût du produit. Les protocoles IA sérieux ne sont plus entravés par les cadres rigides du consensus traditionnel. Libérés de ces contraintes, ils peuvent avancer légers, avec des itérations rapides et légères, bombardant les utilisateurs de nouveautés. Une fois que l’éducation du marché et la diffusion seront suffisantes, il sera possible de construire progressivement des infrastructures ambitieuses sur cette base. Recouverts du voile ambigu des Memecoins, les agents légers font disparaître le conflit entre culture communautaire et fondamentaux. Une nouvelle trajectoire de développement d’actifs commence à émerger, qui pourrait bien devenir la voie choisie par les futurs protocoles IA.
Cette analyse montre le potentiel des AI Agents à devenir un récit central. Dans la mesure où les AI Agents peuvent continuer à croître rapidement, choisir le bon écosystème devient crucial. Base ou Solana ? Avant de répondre, examinons d’abord l’état actuel des protocoles sérieux centrés sur les agents.
Commençons par Arweave/AO : selon PermaDAO, AO utilise un modèle dit « d’acteurs », où chaque composant est un agent autonome capable de calculs parallèles, une architecture très compatible avec les applications pilotées par des agents IA. L’IA repose sur trois éléments : modèles, algorithmes et puissance de calcul, et AO peut répondre à ces exigences élevées en ressources. AO peut attribuer des ressources informatiques indépendantes à chaque processus d’agent, éliminant efficacement les goulots d’étranglement.
Par ailleurs, Spectral fait partie des rares protocoles fondés sur les agents, avec pour axes de développement la génération de code à partir de texte et l’inférence de modèles.
En revanche, en analysant les jetons d’agents présents sur le marché, on constate que ces agents n’utilisent presque jamais les infrastructures blockchain. C’est un fait : tous les modèles de l’industrie, y compris les agents, fonctionnent hors chaîne. L’alimentation en données est hors chaîne, l’entraînement des modèles n’est pas décentralisé, et les sorties d’information ne sont pas non plus enregistrées sur chaîne. Pour cause : les blockchains EVM ne permettent pas l’intégration de l’IA avec les contrats intelligents, et ni Base ni Solana ne le permettent non plus. On peut espérer qu’AO introduira cette fonctionnalité l’année prochaine, avec de bonnes performances. Si AO échoue, il faudra probablement attendre plusieurs années avant qu’Ethereum ne l’intègre – pas avant 2030 – ou qu’une autre blockchain y parvienne. Mais si même une architecture comme AO, avec ses ressources historiques, ne réussit pas, le défi sera encore plus grand pour les autres blockchains.
Actuellement, les jetons d’agents IA manquent d’applications concrètes. En vérité, il est difficile de distinguer clairement les jetons AI Agent sur Base ou Solana des ai Memecoins. Malgré l’absence d’utilité particulière des jetons d’agents, pourquoi je pense-t-il qu’il ne faut pas confondre AI Agent coin et ai Memecoin ? Parce que je considère que nous sommes actuellement dans une phase de création de bulle autour des AI Agents.
Pourquoi discuter de la compétition entre Base et Solana pour devenir la blockchain dominante des AI Agents ?
Lors du premier semestre du dernier marché haussier, Base a attiré beaucoup d’attention. Dans la course aux parts de marché des Memecoins, Base a montré de brèves performances remarquables, par exemple avec $BRETT et $DEGEN. Toutefois, il a finalement perdu face à Solana. Je pense que les AI Agents constituent la prochaine opportunité de conquête pour Base, et celui-ci dispose déjà de plusieurs atouts.
Les AI Agents accélèrent la formation de bulles, créent du chaos, mais finissent par laisser derrière eux des utilisateurs et des applications :
La naissance et l’expansion de la bulle attirent l’attention du marché, attention qui subit une transformation qualitative avec le temps. Quelles sont les caractéristiques de cette transformation ? Au fur et à mesure que l’attention augmente, une série de douleurs utilisateur et de lacunes du marché sont mises en lumière. Lorsque les contradictions principales deviennent insurmontables malgré une attention croissante, c’est le moment où la transformation qualitative se produit. À ce stade, les utilisateurs et applications consolidés peuvent porter une vision ambitieuse. Ce que les Memecoins ne peuvent ni ne veulent accomplir. C’est pourquoi, même si les agents et les Memecoins semblent flous aujourd’hui, je pense qu’il ne faut surtout pas les confondre.
Avant cette transformation, la bulle générera désordre et drames : le nombre d’agents explosera exponentiellement, des milliers d’agents envahiront le champ de vision des utilisateurs. Comment ? Les agents peuvent s’intégrer à des réseaux sociaux comme X ou Farcaster, faire eux-mêmes la promotion de leur jeton, et vendre leurs jetons avec les angles marketing favoris des « degen », combinés à une densité d’information propre aux agents.
Ensuite, les agents à itération rapide pourront effectuer des transactions sur chaîne, faisant irruption dans la « forêt obscure » comme une horde de Vikings. Les protocoles de tableaux de bord actuels, les bots des groupes Telegram, les tableaux Dune seront tous envahis par les agents. Les indicateurs familiers aux utilisateurs seront manipulés : volume, nombre d’adresses, distribution des jetons, simulation de comportements de market makers. Les données on-chain devront être nettoyées de manière plus professionnelle pour retrouver de la valeur, sinon elles seront trompeuses – tout comme les Vikings pillent vos richesses.
Si le marché atteint ce stade, alors la moitié du chemin vers une nouvelle ère des AI Agents sera franchie, car « l’attention équivaut à la valeur ». Ce potentiel provient de :
D’une forte capacité de distribution : les agents suscitent des discussions intenses, comme Goat, et des canaux de distribution stables peuvent être reproduits.
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Simplicité de déploiement : les plateformes de déploiement d’agents connaîtront une croissance explosive – Zerebro, vvaifu, Dolion, Griffain et Virtual. Les utilisateurs n’auront besoin d’aucun code pour créer un agent, et l’expérience utilisateur (UX) de ces plateformes s’optimisera par la concurrence.
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Effet Memecoin : en phase de lancement, les agents n’ont pas encore de modèle commercial solide, leurs cas d’usage sont minces. Se couvrir d’un masque Memecoin permet d’accumuler rapidement une communauté et de maintenir un taux élevé de succès au démarrage.
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Plafond très élevé : les agents de niveau 3 d’OpenAI sont encore en développement. Un produit que même les géants ne peuvent pas sortir rapidement aura nécessairement un espace marché énorme. Le plancher des agents est le Memecoin, mais leur plafond est celui d’agents intelligents autonomes.
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Résistance du marché faible : des agents comme Goat peuvent atteindre un large public. Contrairement aux infrastructures IA, les utilisateurs ne les rejettent pas. Quand les utilisateurs ne sont pas hostiles, ils peuvent facilement commencer à s’y intéresser.
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Incentives potentiels : les cas d’usage des jetons d’agents ne sont pas encore développés. Si les agents introduisent un système de points renforçant les incitations, ils pourront accumuler une grande base d’utilisateurs.
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Potentiel d’itération : comme mentionné précédemment, les agents sont légers et conçus pour des itérations rapides. Cette capacité objective à itérer peut créer des produits et contenus de plus en plus attrayants.
Par conséquent, les AI Agents peuvent devenir un récit central, un enjeu stratégique.
Pourquoi Base a-t-il le potentiel de rivaliser avec Solana ?
Soutenu par Coinbase et les capitaux nord-américains, l’écosystème Base a connu une croissance explosive en 2024. En novembre, les entrées de capital ont dépassé celles de Solana, et au cours des 7 derniers jours, cet écart s’est encore amplifié.
Si ETH parvient à continuer de battre le ratio ETH/BTC l’année prochaine, l’effet de débordement de la saison ETH aura un impact significatif sur Base. Actuellement, 23 % des sorties de capitaux depuis ETH sont dirigées vers Base, un chiffre qui continue d’augmenter.
Cartographie des Launchpads d’AI Agents
Virtual
La phase V1 se concentrait principalement sur l’entraînement des modèles, la contribution de données et les fonctions d’interaction. À la phase V2, Virtual a lancé une plateforme d’incubation de jetons pour agents IA, marquant un tournant avec la sortie de fun.virtuals en octobre.
LUNA s’est notamment développé en une « entité indépendante » dotée d’une identité et d’une capacité financière propres. Ce parcours s’aligne bien avec la feuille de route de Coinbase, qui fournit des outils techniques puissants et un soutien fort pour concrétiser le déploiement des agents IA sur Base.
La technologie des agents IA excelle dans la construction de marque, en particulier pour les marques culturelles, en permettant une interaction plus efficace avec la communauté. Cela inclut la simplification des tâches interactives et une distribution flexible de récompenses, renforçant l’engagement et la reconnaissance de la marque.
À noter : toutes les transactions des agents IA ne sont possibles qu’avec le jeton natif Virtual. Ce jeton capture toute la valeur de l’écosystème et devient un pilier essentiel de son développement.
Virtual met l’accent sur l’amélioration fonctionnelle du produit, en utilisant des outils IA pour responsabiliser les utilisateurs et servir de pont entre Web2 et Web3. Il privilégie la « valeur d’usage » plutôt que la « spéculation médiatique ». Bien que ses outils soient fréquemment utilisés, ils manquent de l’effet viral typique des cryptomonnaies, ce qui constituait un point faible de la phase V1.
Clanker
« Publier = Créer un jeton » abaisse le seuil d’émission de jetons et attire massivement les utilisateurs. Des gens se mettent à taguer @Clanker, phénomène similaire aux demandes faites à une IA pour résumer une vidéo sur les réseaux sociaux. Sauf que là, la publication de contenu se transforme directement en émission d’actif.
Comment Clanker fonctionne-t-il ?
Le TokenBot (c’est-à-dire Clanker) déploie les jetons Meme de Base dans un pool de liquidité unilatérale (LP), dont la liquidité est ensuite verrouillée. Les émetteurs de jetons bénéficient des revenus suivants :
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0,25 % de tous les frais de swap.
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1 % de l’offre totale de jetons (déverrouillable sur un mois).
Les utilisateurs peuvent consulter le nombre de jetons déployés ou créer leur propre jeton via le site officiel clanker.world.
À la différence de PumpFun, qui émet des jetons sur Raydium via une courbe de bonding, en percevant 1 % de frais de transaction et 2 SOL de frais fixes, Clanker n’utilise pas de courbe de bonding, mais perçoit 1 % de frais via les échanges Uni v3 comme source de revenus.
AI Agent Layer
AI Agent Layer est une plateforme spécialisée dans la création d’agents IA et de launchpad au sein de l’écosystème Base, lancée officiellement le 18 novembre. Avant son lancement, le jeton AIFUN avait déjà été émis le 14 novembre et est désormais coté sur des bourses comme MEXC et Gate, à un prix actuel de 0,09 $, avec une capitalisation d’environ 25 millions de dollars.
Creator.bid
Initialement une plateforme IA axée sur la monétisation et la propriété du contenu numérique, Creator.bid a finalisé une nouvelle levée de fonds en avril.
Le 21 octobre, Creator.bid a annoncé son lancement officiel sur le réseau principal Base, offrant une fonctionnalité de création et de publication d’agents IA en un clic, fournissant ainsi aux créateurs de nouveaux outils et modèles économiques.
Simulacrum
Construit sur Empyreal, Simulacrum transforme des plateformes comme Twitter, Farcaster, Reddit et TikTok en couches d’interaction blockchain. Les utilisateurs peuvent effectuer des opérations on-chain simplement via des publications sociales, comme acheter des jetons ou envoyer des pourboires.
Grâce à des technologies comme l’abstraction de compte, les agents IA, les intentions pilotées (intent-driven) et les modèles linguistiques, il simplifie les opérations complexes en arrière-plan blockchain, rendant DeFi plus accessible aux utilisateurs ordinaires.
vvaifu.fun
À l’instar de Pump.fun, les utilisateurs peuvent facilement créer un agent IA et son jeton associé. L’agent IA peut s’intégrer sans friction à des plateformes sociales comme Twitter, Telegram et Discord, assurant une interaction automatisée avec les utilisateurs.
Dasha est un agent IA créé par vvaifu.fun, disposant d’un compte Twitter autonome, d’un canal Telegram et d’une communauté Discord, entièrement gérés et opérés par l’IA.
Top Hat
Top Hat peut non seulement interagir avec les utilisateurs par texte, mais aussi comprendre et traiter des contenus visuels. Après réception d’une image, l’agent IA peut « comprendre » son contenu et y répondre.
Griffain
Avec sa plateforme d’agents IA entraînables, Griffain a déjà lancé 1 000 agents IA programmables, illustrant le potentiel futur des contrats intelligents et du trading automatisé.
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