WOO X Research : À quel stade en est le développement des agents d'intelligence artificielle ? Quelle sera la prochaine étape ?
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WOO X Research : À quel stade en est le développement des agents d'intelligence artificielle ? Quelle sera la prochaine étape ?
Crypto + IA, à la recherche du PMF.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesPMF (Product Market Fit) désigne le degré d'adéquation entre un produit et le marché, signifiant que le produit doit répondre aux besoins du marché. Avant de se lancer dans une création d'entreprise, il est essentiel d’analyser la situation du marché, d’identifier clairement le type de client cible et de bien comprendre l’environnement concurrentiel avant de développer un produit.
Le concept de PMF s’applique aux entrepreneurs afin d’éviter de concevoir des produits ou services qui leur semblent bons sans pour autant trouver preneurs sur le marché. Ce principe vaut également pour le marché des cryptomonnaies : les porteurs de projet doivent concevoir leurs produits en fonction des attentes réelles des utilisateurs de la crypto, plutôt que d’accumuler des fonctionnalités techniques déconnectées des besoins du marché.
Dans le passé, la plupart des projets Crypto AI étaient associés au DePIN, avec comme narration principale l’utilisation de données décentralisées via la crypto pour entraîner l’IA, évitant ainsi la dépendance à un acteur centralisé contrôlant notamment la puissance de calcul ou les données. Les fournisseurs de données pouvaient alors partager les bénéfices générés par l’IA.
Selon cette logique, on assiste davantage à une mise à disposition de la crypto pour servir l’IA. En effet, si l’IA permet de tokeniser les retombées financières au profit des fournisseurs de puissance de calcul, elle peine toutefois à intégrer de nouveaux utilisateurs. On peut donc dire que ce modèle n’a pas vraiment atteint un bon PMF.
L’apparition des AI Agent ressemble davantage à une application concrète, tandis que DePIN + IA tient plus du rôle d’infrastructure. Manifestement, les applications sont plus simples à comprendre et ont une capacité supérieure à attirer les utilisateurs, offrant ainsi un meilleur PMF que la combinaison DePIN + IA.
C’est d’abord GOAT, né d’une conversation entre deux IA et sponsorisé par Marc Andreessen, fondateur d'A16Z (qui a également formulé la théorie du PMF), qui a lancé le mouvement des AI Agent. Depuis, les camps ai16z et Virtual présentent chacun leurs forces et faiblesses. Quel est le parcours de développement des AI Agent dans l’écosystème crypto ? À quel stade en sommes-nous actuellement ? Et quelle sera leur trajectoire future ? Laissez WOO X Research vous éclairer.
Première étape : Le départ par les mèmes
Avant l’apparition de GOAT, le segment le plus populaire de ce cycle était celui des memecoins. Caractérisés par une forte inclusivité, ces tokens vont du hippopotame MOODENG de la « zoo » crypto jusqu’à Neiro, le nouveau chien adopté par le créateur de DOGE, ou encore Popcat, un mème natif du web, illustrant ainsi la tendance selon laquelle « tout peut devenir un mème ». Cette narration apparemment absurde a en réalité constitué un terreau fertile pour le développement des AI Agent.
GOAT est un memecoin issu d'une conversation entre deux IA, marquant ainsi la première fois où une IA utilise la cryptomonnaie et internet pour réaliser ses propres objectifs et apprendre à partir du comportement humain. Seuls les memecoins peuvent accueillir des projets aussi expérimentaux. Par la suite, de nombreux projets similaires ont rapidement vu le jour, bien que la plupart se limitent à publier automatiquement des tweets ou à y répondre, sans utilité réelle. À ce stade, les jetons liés aux AI Agent sont généralement qualifiés de « AI + Meme ».
Projets représentatifs :
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Fartcoin : valeur boursière 812M, liquidités en chaîne 15,9M
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GOAT : valeur boursière 430M, liquidités en chaîne 8,1M
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Bully : valeur boursière 43M, liquidités en chaîne 2M
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Shoggoth : valeur boursière 38M, liquidités en chaîne 1,8M
Deuxième étape : Exploration des applications
Progressivement, on prend conscience que les AI Agent peuvent aller au-delà d’interactions simples sur Twitter et s’étendre à des scénarios à plus forte valeur ajoutée. Cela inclut la création de contenus tels que musique et vidéos, mais aussi des services plus proches des besoins des utilisateurs crypto, comme l’analyse d’investissement ou la gestion de fonds. À partir de cette phase, les AI Agent se détachent progressivement des memecoins pour former un segment entièrement nouveau.
Projets représentatifs :
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ai16z : valeur boursière 1,67B, liquidités en chaîne 14,7M
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Zerebro : valeur boursière 453M, liquidités en chaîne 14M
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AIXBT : valeur boursière 500M, liquidités en chaîne 19,2M
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GRIFFAIN : valeur boursière 243M, liquidités en chaîne 7,5M
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ALCH : valeur boursière 68M, liquidités en chaîne 2,8M
Épisode spécial : Les plateformes de lancement
Avec la prolifération d'applications AI Agent, quelle voie devrait emprunter un entrepreneur souhaitant profiter de la convergence entre IA et crypto ?
La réponse est : Launchpad.
Lorsque les jetons émis par une plateforme génèrent des effets de richesse, les utilisateurs continuent activement à rechercher et acheter les nouveaux jetons lancés par celle-ci. Les revenus générés par ces achats profitent directement au jeton de la plateforme, faisant augmenter son prix. Et lorsque le prix du jeton de la plateforme monte, les capitaux se répandent vers les nouveaux jetons qu’elle lance, renforçant ainsi l’effet de richesse.
Le modèle économique est clair et bénéficie d’un effet de cercle vertueux. Toutefois, il convient de noter que le secteur des Launchpad suit une dynamique de type « gagnant-gagne-tout » avec un fort effet Matthieu. La fonction centrale d’un Launchpad étant d’émettre de nouveaux jetons, et leurs fonctionnalités étant souvent comparables, la qualité des projets lancés devient le principal critère de compétitivité. Si une plateforme parvient à produire régulièrement des projets de haute qualité avec un effet de création de richesse, la fidélité des utilisateurs s’accroît naturellement, rendant difficile pour d’autres plateformes de leur ravir ces utilisateurs.
Projets représentatifs :
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VIRTUAL : valeur boursière 3,4B, liquidités en chaîne 52M
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CLANKER : valeur boursière 62M, liquidités en chaîne 1,2M
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VVAIFU : valeur boursière 81M, liquidités en chaîne 3,5M
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VAPOR : valeur boursière 105M
Troisième étape : Vers la collaboration
À mesure que les AI Agent commencent à remplir des fonctions de plus en plus utiles, les projets explorent désormais des collaborations mutuelles afin de construire un écosystème plus puissant. L’accent est mis sur l’interopérabilité et l’expansion du réseau, notamment sur la capacité à créer des synergies avec d'autres projets ou protocoles crypto. Par exemple, un AI Agent pourrait collaborer avec des protocoles DeFi pour améliorer des stratégies d’investissement automatisées, ou s’intégrer à des projets NFT pour offrir des outils plus intelligents.
Pour permettre une collaboration efficace, il est essentiel de mettre en place des cadres normalisés, fournissant aux développeurs des composants prédéfinis, des abstractions et des outils adaptés, afin de simplifier le développement complexe d’AI Agent. En proposant des solutions standardisées aux défis courants rencontrés lors du développement d’AI Agent, ces cadres permettent aux développeurs de se concentrer sur l’innovation propre à leurs applications, plutôt que de repartir à zéro à chaque fois, évitant ainsi le gaspillage lié à la réinvention de la roue.
Projets représentatifs :
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ELIZA : valeur boursière 100M, liquidités en chaîne 3,6M
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GAME : valeur boursière 237M, liquidités en chaîne 31M
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ARC : valeur boursière 300M, liquidités en chaîne 5M
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FXN : valeur boursière 76M, liquidités en chaîne 1,5M
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SWARMS : valeur boursière 63M, liquidités en chaîne 20M
Quatrième étape : Gestion de fonds
Au niveau produit, les AI Agent ont longtemps joué un rôle d’outil simple, comme fournir des recommandations d’investissement ou produire des rapports. Toutefois, la gestion de fonds exige des capacités plus avancées, telles que la conception de stratégies, l’ajustement dynamique et la prévision du marché. Cela marque une transition : les AI Agent ne sont plus seulement des outils, mais commencent à participer activement au processus de création de valeur.
Avec l’afflux croissant de capitaux traditionnels dans le marché crypto, la demande de professionnalisme et de scalabilité ne cesse de croître. L’automatisation et l’efficacité des AI Agent répondent parfaitement à ce besoin, notamment pour exécuter des stratégies d’arbitrage, rééquilibrer des actifs ou couvrir des risques. Dans ces domaines, les AI Agent peuvent significativement renforcer la compétitivité des fonds.
Projets représentatifs :
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ai16z : valeur boursière 1,67B, liquidités en chaîne 14,7M
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Vader : valeur boursière 91M, liquidités en chaîne 3,7M
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SEKOIA : valeur boursière 33M, liquidités en chaîne 1,5M
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AiSTR : valeur boursière 13,7M, liquidités en chaîne 675K
Une cinquième étape espérée : Redéfinir l’Agentnomics
Nous sommes actuellement à la quatrième étape. Indépendamment du cours des jetons, la majorité des AI Agent crypto ne sont pas encore intégrés dans nos usages quotidiens. Pour ma part, l’IA que j’utilise le plus fréquemment reste Perplexity, un service Web2, et je consulte occasionnellement les analyses publiées par AIXBT sur Twitter. En dehors de cela, mon utilisation des AI Agent crypto est très limitée. La quatrième étape risque donc de durer longtemps, car les produits ne sont pas encore matures.
J’estime que la cinquième étape verra les AI Agent dépasser le stade d’agrégation de fonctions ou d’applications pour devenir le cœur même d’un nouveau modèle économique — une refonte complète de l’« Agentnomics » (économie des Agents). Ce stade ne dépendra pas uniquement de l’évolution technologique, mais surtout de la redéfinition des relations économiques entre distributeurs (Distributor), plateformes (Platform) et fournisseurs d’Agents (Agent Vendor), afin de créer un nouvel écosystème. Voici les principales caractéristiques de cette étape :
1. Analogie avec l’histoire du développement d’internet
Le processus de formation de l’Agentnomics peut être comparé à l’évolution de l’économie d’internet, notamment avec l’émergence d’applications superpuissantes telles que WeChat ou Alipay. Ces applications ont intégré divers services indépendants dans un même écosystème, devenant des portails multifonctionnels. Au fil de ce processus, les fournisseurs d’applications et les plateformes ont développé un modèle économique basé sur la coopération et la symbiose. De la même manière, les AI Agent reproduiront ce scénario à la cinquième étape, mais cette fois sur la base des cryptomonnaies et des technologies décentralisées.
2. Redéfinir les relations entre distributeurs, plateformes et fournisseurs d’Agents
Dans l’écosystème des AI Agent, ces trois acteurs formeront un réseau économique étroitement interconnecté :
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Distributeurs (Distributor) : chargés de promouvoir les AI Agent auprès des utilisateurs finaux, par exemple via des marchés spécialisés ou des écosystèmes DApp.
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Plateformes (Platform) : fournissent l’infrastructure et les cadres de collaboration, permettant à plusieurs fournisseurs d’Agents d’opérer dans un environnement unifié, tout en gérant les règles et l’allocation des ressources de l’écosystème.
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Fournisseurs d’Agents (Agent Vendor) : développent et proposent des AI Agent aux fonctionnalités variées, alimentant l’écosystème en innovations et services.
Grâce à une conception économique reposant sur les jetons, les intérêts entre distributeurs, plateformes et fournisseurs seront distribués de façon décentralisée — via des mécanismes de partage des revenus, de récompense pour contribution et de droits de gouvernance — favorisant ainsi la collaboration et stimulant l’innovation.
3. Portails d’applications superpuissantes et intégration
Lorsque les AI Agent évolueront vers des portails d’applications superpuissantes, ils pourront intégrer de multiples écosystèmes économiques, absorber et gérer un grand nombre d’Agents indépendants. Comme WeChat et Alipay ont su intégrer des applications autonomes dans leur propre écosystème, les super-applications basées sur les AI Agent feront voler en éclats les silos traditionnels des applications.
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