Phala permet à TEE de briser le triangle de défiance autour des Agent, faisant ainsi progresser la course aux Agent du virtuel vers le réel
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Phala permet à TEE de briser le triangle de défiance autour des Agent, faisant ainsi progresser la course aux Agent du virtuel vers le réel
Grâce à la TEE, l'Agent AI peut gérer des fonds plus importants et des cas d'utilisation plus spécifiques sur la chaîne sans introduire d'hypothèses de confiance supplémentaires.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesL'environnement d'exécution fiable (TEE) n'est pas un concept nouveau apparu récemment. Dans les récits dominants passés, le TEE était souvent comparé à des technologies cryptographiques telles que les preuves à connaissance nulle (ZK), le chiffrement homomorphe complet (FHE) ou le calcul multipartite sécurisé (MPC). Comparé à ces dernières, le TEE occupait toutefois une position marginale. Cela ne signifie pas pour autant qu'il s'agisse d'une technologie immature ou non éprouvée. En réalité, dès l'ère Web2, le TEE a été largement utilisé dans de nombreux cas d'usage, tels que l'enregistrement et la comparaison d'empreintes digitales, la vérification des paiements ou encore FaceID.
Le défi du TEE dans le contexte Web3 consiste à s'intégrer harmonieusement avec la blockchain afin d'assurer un prétraitement fiable et un calcul isolé. Avec la montée en puissance continue du secteur des Agents IA, ce nouveau domaine constitue en réalité un point d'entrée idéal pour introduire le TEE dans l'écosystème Web3. Grâce au TEE, les Agents IA peuvent gérer des fonds plus importants et des cas d'utilisation spécifiques sur la chaîne sans avoir besoin d'hypothèses supplémentaires de confiance.
Par exemple, Phala, un projet phare, propose actuellement l'une des solutions TEE les plus matures disponibles sur le marché, développée selon une approche centrée sur l'adéquation produit-marché (PMF), offrant ainsi à ses infrastructures TEE une large gamme d'applications pratiques. Récemment, Phala a attiré plusieurs projets d'Agents IA de premier plan, notamment Vana, Near AI et Eliza, soutenu par a16z. Pour plus de détails, voir l'image ci-dessous.
Source : Phala
Cet article n'aborde pas en détail les aspects techniques ou les performances du TEE, mais se concentre plutôt sur les flux opérationnels des produits et les perspectives futures de la combinaison Agent + TEE, afin d'expliquer la demande du marché pour le TEE, les fondations solides établies par Phala, ainsi que les cas innovants issus de sa collaboration avec ai16z. À travers ces angles, nous analyserons comment Phala contribue à faire passer le secteur des Agents d'une simple idée à des applications concrètes.
Le triangle de défiance entrave l'avancement du Web3 Agent vers la prochaine étape
Dans mon précédent article « Le cadre de l'Agent IA est-il la dernière pièce manquante ? Comment interpréter la "dualité onde-particule" du framework ? », j'ai mentionné que, qu'il s'agisse d'un Agent IA autonome ou d'un framework de démarrage d'Agent IA, l'ensemble du secteur des « AI Meme » se trouve actuellement dans un équilibre dynamique entre sérieux et nature mémétique. L'un des critères clés pour juger cette situation est précisément le problème du triangle de défiance rencontré par les protocoles d'Agent actuels.
Un triangle impossible existe entre l'Agent IA, la communauté et les développeurs concernant l'absence d'hypothèse de confiance. Sans recourir au TEE, la communauté ne peut pas être certaine que les actions de l'Agent n'aient pas été influencées de l'extérieur, notamment par les développeurs. Ce problème représente un risque latent pour tout système décentralisé. Pire encore, les sources des déclarations publiées par certains X Agents comme aixbt ou zerebro ne peuvent pas prouver de manière irréfutable qu'elles proviennent entièrement de sorties autonomes du modèle IA. Du point de génération du discours jusqu'à sa réception par la communauté, le niveau de transparence reste manifestement insuffisant.
Lorsque les propos d'un Agent affectent le cours d'un jeton, entraînent des pertes importantes sur les fonds gérés, ou lorsque les transactions initiées vont à l'encontre du consensus communautaire, cette absence de confiance peut provoquer une crise grave.
Tant que les jetons des Agents restent dans le cycle des Memecoins, ce risque peut souvent être ignoré par le marché. À ce stade, les capacités des Agents et leurs tâches exécutables sont extrêmement limitées, et l'effet FOMO généré par la hausse des prix suffit à masquer les multiples faiblesses inhérentes aux protocoles d'Agent. Toutefois, avec l'émergence croissante de frameworks de démarrage d'Agents, lorsque l'attention du marché commence à se tourner vers les fondamentaux du secteur, ces lacunes deviennent un gouffre infranchissable qui empêche directement les investisseurs plus avisés d'entrer dans ce domaine.
La solution TEE développée par Phala brise efficacement ce triangle de défiance. En déployant l'Agent dans une enclave sécurisée, les hypothèses de confiance entre l'Agent IA, la communauté et les développeurs s'évanouissent naturellement. La technologie TEE garantit non seulement que les entrées et sorties de l'Agent ne soient pas altérées par des facteurs externes, mais protège également la confidentialité de l'Agent, répondant ainsi aux préoccupations des développeurs et de la communauté, et fournissant un support technique plus fiable au secteur des Agents.
L'image ci-dessous illustre l'architecture du service Phala Confidential AI Inference (nœud LLM privé). Pour héberger un LLM privé dans un environnement TEE, il suffit d'empaqueter le code d'inférence du LLM en une image Docker, puis de déployer ce conteneur sur le réseau TEE.
Source : Phala
Comparé aux Agents Web2, les Agents Web3 disposent de pouvoirs bien plus étendus — tant par leur influence profonde sur la capitalisation des protocoles que par leur impact accru sur le marché. On peut déjà en avoir un aperçu avec la position dominante et durable d'aixbt en tête du classement Yapper Mindshare de Kaito. Le paradoxe réside dans le fait que les Agents Web2 bénéficient de performances supérieures, d'une expérience utilisateur riche et de cas d'usage concrets, mais restent cantonnés au niveau applicatif, incapables ou peu désireux de franchir leurs cadres initiaux.
En revanche, les Agents Web3 dépassent largement la simple dimension applicative. Poussés par le FOMO du marché et le désir ardent d'une saison de nouveaux projets ("altseason"), ils sont placés sur un piédestal. Ils ne sont plus seulement des outils, mais deviennent des symboles d'attachement émotionnel, de totems culturels et d'attentes spéculatives. Ils peuvent incarner n'importe quelle identité, mais aussi chuter brutalement si le sentiment du marché s'inverse.
L'introduction de la technologie TEE revient à ravitailler en vol le secteur des Agents, en le connectant directement aux besoins réels et en fournissant une base solide au back-end de presque tous les Agents Web3. Le TEE permet non seulement de consolider les bases techniques du secteur, mais aussi d'éliminer efficacement une grande partie de la spéculation, rendant son développement plus sain et durable.
Le framework Eliza intègre en premier le TEE, donnant naissance à de nouvelles dynamiques sur Spore.fun et aiPool
La collaboration entre Phala et ai16z ne se limite pas à une simple annonce officielle sur X. Leur partenariat remonte à un échange approfondi entre Shaw et Marvin, fondateur de Phala, lors d'une rencontre privée en octobre dernier, où ils ont discuté des scénarios viables pour un développement raisonnable de l'IA crypto.
Dans la documentation officielle du framework Eliza, le SDK Dstack utilisé pour déployer le plugin TEE provient directement de Phala. La génération et la gestion des clés privées selon le principe « utilisable mais invisible » confèrent aux Agents les caractéristiques suivantes :
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Sécurité renforcée : en exécutant l'Agent Eliza dans un environnement TEE, les opérations sensibles et les données sont isolées des menaces extérieures.
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Preuve et vérification cryptographiques : les actions effectuées par l'Agent Eliza peuvent être vérifiées via des preuves cryptographiques, assurant la crédibilité de ses décisions autonomes.
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Déploiement simplifié : le SDK Dstack facilite le déploiement de l'Agent Eliza dans un environnement sécurisé, permettant aux développeurs d'accéder facilement aux fonctionnalités basées sur le TEE.
Les propriétés d'exécution isolée et de chiffrement mémoire du TEE permettent aux Agents du framework Eliza de se distinguer rapidement de la concurrence homogène. L'exécution isolée garantit que même si la plateforme de l'Agent est compromise, les modèles et données dans le TEE restent protégés. Le chiffrement mémoire assure que les informations sensibles stockées dans le TEE ne peuvent être déchiffrées. Les développeurs peuvent ainsi ajuster leurs modèles en toute sécurité dans l'environnement TEE, sans craindre les attaques adversariales après publication ouvertes ni les critiques communautaires liées à l'exécution privée de modèles.
On peut dire que la synergie entre le framework Eliza et le TEE rend les Agents IA non seulement efficaces dans leurs opérations, mais aussi sûrs et transparents, ouvrant ainsi la voie à un usage plus large des systèmes d'IA fiables.
À une époque où les modèles ne peuvent pas encore être intégrés directement à la chaîne, le TEE figure parmi les rares technologies matures capables de faire converger le consensus autour de calculs complexes hors chaîne. Jusqu'ici, nous avons abordé la demande du marché pour le TEE. Examinons maintenant Spore.fun et aiPool pour comprendre comment le TEE transforme l'expérience utilisateur.
Que ce soit Spore.fun ou aiPool, les deux fonctionnent entièrement dans l'environnement TEE du réseau Phala, et les portefeuilles ainsi que les clés privées sont gérés indépendamment par l'Agent. Aucune manipulation occulte ou transfert d'actifs par les développeurs n'est possible. Je considère cela comme la véritable libération des Agents IA du contrôle subjectif humain, atteignant ainsi une autonomie complète dans la gestion des actifs numériques.
Avant d'examiner le rôle joué par Phala dans ce processus, examinons rapidement le workflow de Spore.fun. Les Agents de Spore.fun reposent sur le framework Eliza, leur permettant de :
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Penser de façon autonome, s'adapter et interagir.
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Transmettre leurs traits (personnalité, stratégie) à leur descendance.
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Gérer leurs décisions grâce à un mélange d'apprentissage comportemental et de mutations.
Source : Phala
Chaque Agent IA sur Spore.fun crée son propre jeton via Pump.fun, servant de base à son écosystème économique. Ces jetons sont échangés sur les marchés décentralisés de Solana, et les Agents utilisent divers moyens pour générer des revenus :
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Ils doivent générer des revenus pour survivre.
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Leur succès est mesuré par l'atteinte d'une capitalisation de 500 000 dollars.
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S'ils réussissent, ils peuvent se reproduire et créer de nouveaux jetons pour leur descendance.
La nécessité de générer des revenus pour survivre découle du fait que l'Agent doit payer les frais du serveur TEE avec ces revenus. À ce stade, vous comprenez que Phala transforme le TEE d'un simple service B2B en infrastructure accessible aux millions d'utilisateurs de Solana. Alors que l'engouement autour de Spore.fun persiste et que les Agents se reproduisent continuellement en créant de nouveaux jetons, l'environnement TEE de Phala, avec sa gestion sécurisée des clés privées et ses preuves vérifiables des actions des Agents, devient une infrastructure indispensable pour la prochaine phase du secteur des Agents. Ce qui est encore plus prometteur, c’est que peu importe l’apparition de clones de Spore.fun ou de nouveaux modèles économiques, dès lors qu’ils impliquent la gestion de clés privées et un consensus vérifiable via TEE, l’environnement TEE de Phala constituera la meilleure solution disponible. Après la mise à jour de son modèle de jeton, $PHA deviendra ainsi la pelle en or du secteur Agent+TEE.
Phala va bientôt mettre à jour son modèle économique, générant une spirale positive pour davantage d'applications TEE
Après plusieurs cycles haussiers et baissiers, Phala maintient encore temporairement un modèle économique orienté vers la technologie Intel SGX. Selon l'article de Paradigm « The 5 Levels of Secure Hardware », il existe cinq niveaux matériels sécurisés. Le deuxième niveau correspond à du matériel offrant des performances légèrement inférieures, mais une meilleure expérience développeur, permettant des applications plus expressives sans amélioration notable de la sécurité. Intel SGX appartient à ce niveau, étant spécifiquement conçu pour servir les applications TEE. Comme mentionné au début de cet article, les données sensibles locales, telles que l'enregistrement et la reconnaissance d'empreintes digitales ou faciales sur ordinateurs et smartphones, utilisent Intel SGX. Ce type de TEE, conçu pour les applications, appartient à la génération précédente.
Source : Paradigm
Lorsque les cas d'usage s'étendent au-delà du simple niveau applicatif pour atteindre le niveau système, Intel SGX ne suffit plus à répondre à la demande. Intel TDX a donc été conçu spécialement pour les machines virtuelles, et même les GPU H100 et H200 de NVIDIA commencent à prendre en charge le TEE : il s'agit là du matériel TEE dédié à l'IA.
Source : Paradigm
Concernant Phala, bien qu’il prenne déjà en charge le troisième niveau, le modèle économique du jeton $PHA et le réseau principal sont toujours conçus autour d’Intel SGX, datant de quatre à cinq ans. Bien que Phala collabore déjà avec de nombreux protocoles Web3 sur des produits et cas d’usage concrets, son modèle de jeton n’a pas évolué en parallèle, empêchant ainsi la mise en place d’une dynamique vertueuse. Par conséquent, les retombes financières actuelles ne reflètent pas fidèlement l’état réel du produit. Toutefois, cette situation ne durera pas longtemps : Phala va prochainement mettre à jour son modèle de jeton et son réseau principal pour les aligner sur Intel TDX et les GPU NVIDIA.
Ensuite, Phala renforcera davantage la capture de valeur du $PHA : à l'avenir, chaque nouvel Agent lancé sur Spore.fun distribuera des jetons aux détenteurs de $PHA, transformant officiellement celui-ci en pelle en or.
Le TEE n'est pas une technologie nouvelle, mais avec l'émergence des Agents IA comme nouveau cas d'usage, il suscite désormais un regain d'intérêt. Phala n'est pas non plus l'un de ces « quick-win plays » surgis suite à un pic émotionnel sur PumpFun. Sa croissance repose sur des années d'efforts constants dans le développement produit, marquant ainsi un moment de maturité après une longue accumulation. Agent+TEE n'est pas une mode passagère, violente mais éphémère, laissant tout sec derrière elle. C'est un terrain fertile, permettant à de nombreuses applications d'Agents de s'enraciner et de croître solidement.
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