Huobi Growth Academy | MCP Deep Research Report: Protocol Infrastructure in the AI + Crypto Mega Trend
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Huobi Growth Academy | MCP Deep Research Report: Protocol Infrastructure in the AI + Crypto Mega Trend
Le protocole MCP représente une direction importante de convergence entre l'IA et le marché de la cryptomonnaie, notamment dans des domaines tels que la DeFi, la protection de la vie privée des données, l'automatisation des contrats intelligents et la titularisation des actifs d'IA.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRésumé : Avec la convergence croissante de l'intelligence artificielle (IA) et de la technologie blockchain (Crypto), l'économie numérique mondiale est en pleine transformation profonde. L'alliance IA+Crypto ne crée pas seulement de nouvelles opportunités pour les secteurs traditionnels, mais ouvre également des modèles économiques inédits dans les marchés cryptographiques et les actifs numériques. Dans ce contexte, le protocole MCP (Model Context Protocol) émerge comme une solution clé intégrant étroitement IA et blockchain. Grâce à ses caractéristiques de décentralisation, transparence et traçabilité, il propose une nouvelle voie pour l'actifisation décentralisée des modèles d'IA.
Chapitre 1 – IA + Crypto : La convergence accélérée de deux vagues technologiques
Depuis 2024, l’expression « IA + Crypto » revient de plus en plus fréquemment. Depuis l’apparition de ChatGPT jusqu’à la succession de grands modèles multimodaux lancés par OpenAI, Anthropic, Mistral, sans oublier l’intégration progressive d’agents IA dans divers protocoles DeFi, systèmes de gouvernance ou plateformes sociales NFT, cette fusion des « deux grandes vagues technologiques » n’est plus une simple projection lointaine, mais bien une évolution paradigmatique déjà en cours.
Le moteur fondamental de cette tendance réside dans la complémentarité mutuelle entre ces deux écosystèmes sur les plans de l’offre et de la demande. Si l’IA rend possible le transfert aux machines des tâches d’exécution et de traitement de l’information, elle reste confrontée à des limites structurelles telles que le manque de compréhension du contexte, l’absence de mécanismes incitatifs ou encore la non-fiabilité des sorties générées. C’est précisément là que la technologie Crypto intervient : son système de données sur chaîne, ses dispositifs d’incitation et ses cadres de gouvernance programmables permettent de compenser efficacement ces lacunes. Inversement, le secteur Crypto a un besoin urgent d’outils intelligents pour gérer des tâches hautement répétitives comme l’analyse du comportement utilisateur, la gestion des risques ou l’exécution des transactions — autant de domaines où l’IA excelle.
Autrement dit, Crypto fournit à l’IA un monde structuré, tandis que l’IA injecte dans Crypto une capacité décisionnelle active. Cette synergie technique, où chacune devient l’infrastructure de l’autre, instaure un nouveau paradigme fondé sur une interdépendance profonde. Un exemple marquant est l’émergence d’« agents de marché IA » (AI Market Makers) dans les protocoles DeFi. Ces systèmes utilisent des modèles d’IA pour modéliser en temps réel la volatilité du marché, combinant données on-chain, profondeur du carnet d’ordres et indicateurs d’humeur inter-chaînes afin d’optimiser dynamiquement la liquidité, remplaçant ainsi les anciens modèles statiques basés sur des paramètres fixes. Un autre cas est celui des « agents de gouvernance » assistés par IA, qui analysent automatiquement le contenu des propositions, interprètent les intentions des utilisateurs, prédisent les tendances de vote et fournissent des recommandations personnalisées. Ici, l’IA cesse d’être un simple outil pour devenir progressivement un « exécutant cognitif sur chaîne » (on-chain cognitive executor).
Par ailleurs, du point de vue des données, les traces d’activité sur chaîne possèdent naturellement des propriétés de vérifiabilité, de structuration et de résistance à la censure, ce qui en fait une matière première idéale pour entraîner des modèles d’IA. Des projets émergents comme Ocean Protocol ou Bittensor ont déjà commencé à intégrer des comportements on-chain dans leurs processus d’affinement de modèles. À terme, on pourrait même voir apparaître une « norme de modèle d’IA on-chain », dotant les modèles d’une compréhension sémantique native du Web3 dès leur phase d’entraînement.
En outre, les mécanismes incitatifs offerts par la blockchain fournissent aux systèmes d’IA une dynamique économique plus robuste et durable que celle des plateformes Web2. Par exemple, grâce au protocole d’incitation pour agents défini par MCP, les exécutants de modèles ne dépendent plus uniquement des frais liés aux appels API, mais peuvent recevoir des récompenses tokenisées basées sur une « preuve d’exécution de tâche + respect de l’intention utilisateur + valeur économique traçable ». Pour la première fois, les agents IA peuvent donc véritablement « participer à l’économie », plutôt que d’y être simplement intégrés comme outils.
D’un point de vue macroéconomique, cette tendance représente bien plus qu’une simple convergence technologique : c’est un changement de paradigme. L’alliance IA+Crypto pourrait finalement aboutir à une « structure sociale sur chaîne centrée sur les agents », où les humains ne seraient plus les seuls décideurs. Les modèles pourraient non seulement exécuter des contrats, mais aussi comprendre le contexte, coordonner des stratégies, assurer une gouvernance autonome, et même bâtir leurs propres micro-économies via des mécanismes tokenisés. Ce scénario n’a rien de science-fiction : il découle logiquement de la trajectoire actuelle des technologies.
C’est pourquoi le récit IA+Crypto a récemment attiré une attention croissante des investisseurs. Des firmes comme a16z, Paradigm ou Multicoin, en passant par le « marché des validateurs » d’Eigenlayer, le « minage de modèles » de Bittensor, jusqu’aux lancements récents de projets comme Flock ou Base MCP, un consensus se forme progressivement : les modèles d’IA joueront dans le Web3 un rôle bien plus large que celui de simples « outils ». Ils deviendront des « entités autonomes » dotées d’une identité, d’un contexte, d’incitations, voire d’un droit de gouvernance.
On peut anticiper qu’à partir de 2025, les agents IA seront des participants incontournables des systèmes Web3. Leur mode d’intégration ne reposera plus sur l’approche traditionnelle « modèle hors chaîne + API sur chaîne », mais évoluera vers une nouvelle forme incarnée par les principes du « modèle en tant que nœud » et de « l’intention en tant que contrat ». Derrière cette transformation, ce sont précisément des protocoles comme MCP (Model Context Protocol) qui construisent les nouveaux paradigmes sémantiques et opérationnels.
La convergence de l’IA et de la blockchain constitue l’une des rares opportunités de « connexion fondamentale à fondamental » des dix dernières années. Il ne s’agit pas d’un phénomène ponctuel, mais d’une évolution structurelle à long terme qui déterminera comment l’IA fonctionnera sur chaîne, comment elle sera coordonnée, incitée, et qui façonnera finalement la structure future de la société numérique décentralisée.
Chapitre 2 – Contexte d’émergence et mécanismes centraux du protocole MCP
La convergence entre IA et technologie cryptographique passe aujourd’hui d’une phase exploratoire à une période cruciale de validation pratique. Depuis 2024 notamment, avec l’arrivée de grands modèles comme GPT-4, Claude ou Gemini capables de gérer de manière stable le contexte, de décomposer des tâches complexes et d’apprendre de manière autonome, l’IA dépasse le stade de « l’intelligence hors chaîne » pour acquérir progressivement la capacité d’interagir continuellement et de prendre des décisions autonomes sur chaîne. Parallèlement, le monde crypto connaît lui-même une évolution structurelle. La montée en puissance des blockchains modulaires, de l’abstraction de compte (Account Abstraction) ou encore des solutions Rollup-as-a-Service a considérablement accru la flexibilité de l’exécution sur chaîne, ouvrant la voie à une participation native des agents IA.
Dans ce contexte, le protocole MCP (Model Context Protocol) a été conçu pour créer une couche universelle permettant aux modèles d’IA de fonctionner, s’exécuter, recevoir des retours et générer des revenus directement sur chaîne. Il ne s’agit pas seulement de résoudre la difficulté technique du « comment utiliser efficacement l’IA sur chaîne », mais aussi de répondre à une exigence systémique du Web3 : sa transition vers un paradigme « centré sur l’intention » (Intent-centric Paradigm). En effet, le modèle classique d’appel de contrat intelligent exige des utilisateurs une compréhension approfondie de l’état de la chaîne, des interfaces de fonctions ou de la structure des transactions — un fossé énorme avec la manière naturelle dont les utilisateurs expriment leurs besoins. L’IA peut combler cette rupture structurelle, mais à condition de disposer sur chaîne d’une « identité », d’une « mémoire », de « permissions » et d’un « mécanisme d’incitation ». C’est précisément pour lever ces obstacles que le protocole MCP a vu le jour.
Concrètement, MCP n’est ni un modèle unique ni une plateforme isolée, mais un protocole sémantique full-stack qui s’étend du rappel de modèle, à la construction du contexte, à la compréhension de l’intention, à l’exécution sur chaîne et au retour incitatif. Son architecture repose sur quatre piliers. Premièrement, l’établissement d’un mécanisme d’identité pour les modèles : dans le cadre MCP, chaque instance de modèle ou agent dispose d’une adresse sur chaîne et peut, via un système de vérification d’autorisation, recevoir des actifs, initier des transactions ou appeler des contrats, devenant ainsi un « compte de première classe » dans l’univers blockchain. Deuxièmement, un système de collecte du contexte et d’interprétation sémantique : ce module abstrait l’état on-chain, les données hors chaîne et les historiques d’interaction, puis les associe à une entrée en langage naturel, fournissant ainsi au modèle un environnement sémantique clair pour exécuter des instructions complexes.
Plusieurs projets ont déjà commencé à développer des prototypes autour de MCP. Par exemple, Base MCP expérimente le déploiement de modèles d’IA en tant qu’agents publics appelables sur chaîne, destinés à générer des stratégies de trading ou des décisions de gestion d’actifs ; Flock construit un système de collaboration multi-agents basé sur MCP, permettant à plusieurs modèles de coopérer dynamiquement autour d’une même tâche utilisateur ; tandis que des projets comme LyraOS ou BORK poussent davantage en cherchant à faire de MCP la couche fondamentale d’un « système d’exploitation pour modèles », où tout développeur peut créer des plugins spécialisés, les rendre disponibles à l’appel d’autrui, et ainsi former un marché partagé de services d’IA sur chaîne.
Pour les investisseurs crypto, l’émergence de MCP ne signifie pas seulement une nouvelle trajectoire technologique, mais aussi une opportunité de restructuration industrielle. Elle ouvre une « couche économique IA native » où les modèles ne sont plus de simples outils, mais des acteurs économiques autonomes dotés de comptes, de crédibilité, de revenus et de trajectoires évolutives. À l’avenir, les market makers en DeFi pourraient être des modèles, les votants dans les DAO des modèles, les curateurs de contenus dans l’écosystème NFT des modèles, et même les données on-chain elles-mêmes pourraient être analysées, recombinées et revalorisées par des modèles, donnant naissance à de nouveaux « actifs issus du comportement IA ». La stratégie d’investissement devra donc évoluer : on passera de « financer un produit IA » à « financer un élément central d’incitation, une couche agrégatrice de services ou un protocole de coordination entre modèles dans un écosystème IA ». En tant que protocole d’interface sémantique et opérationnelle de base, MCP présente un potentiel élevé d’effet réseau et de prime à la standardisation, particulièrement pertinent à moyen et long terme.
Avec l’arrivée croissante de modèles dans l’univers Web3, la boucle fermée comprenant identité, contexte, exécution et incitation déterminera si cette tendance peut véritablement s’ancrer. MCP n’est pas une percée ponctuelle, mais un « protocole d’infrastructure » qui offre une interface de consensus à toute la vague IA+Crypto. Il ne répond pas seulement à la question technique du « comment connecter l’IA à la chaîne », mais aussi à celle, institutionnelle, du « comment inciter l’IA à créer durablement de la valeur sur chaîne ».
Chapitre 3 – Scénarios concrets d’application des agents IA : Comment MCP redéfinit les modes de tâches sur chaîne
Lorsqu’un modèle d’IA acquiert une identité sur chaîne, une perception du contexte sémantique, la capacité d’interpréter les intentions et d’exécuter des tâches, il cesse d’être un simple « outil d’assistance » pour devenir un agent sur chaîne à part entière, un acteur proactif dans l’exécution logique. C’est précisément là que réside la raison d’être de MCP : il ne vise pas à renforcer un modèle spécifique, mais à tracer une voie structurée permettant aux modèles d’IA d’entrer dans l’univers blockchain, d’interagir avec les contrats, de collaborer avec les humains et de manipuler des actifs. Cette voie inclut non seulement des capacités fondamentales comme l’identité, les permissions et la mémoire, mais aussi des couches intermédiaires d’opération telles que la décomposition des tâches, la planification sémantique ou la preuve d’exécution, ouvrant ainsi la voie à une participation effective des agents IA à la construction de l’économie Web3.
Un des domaines les plus immédiats est la gestion d’actifs sur chaîne. Dans le DeFi classique, les utilisateurs doivent configurer manuellement leur portefeuille, analyser les paramètres des pools de liquidité, comparer les APY, définir des stratégies — un processus très peu convivial pour le grand public. Grâce à un agent IA basé sur MCP, l’utilisateur peut simplement exprimer une intention comme « optimiser le rendement » ou « limiter l’exposition au risque ». L’agent récupère alors automatiquement les données on-chain, évalue les primes de risque et les volatilités attendues selon les protocoles, génère dynamiquement une combinaison de stratégies, puis valide la sécurité du chemin d’exécution via simulation ou backtesting réel. Ce modèle améliore non seulement la personnalisation et la rapidité de génération des stratégies, mais surtout, il permet pour la première fois à des utilisateurs non techniques de déléguer la gestion de leurs actifs en langage naturel, transformant ainsi une activité à forte barrière technique en une interaction accessible.
Un autre scénario mûrissant rapidement concerne l’identité et l’interaction sociales sur chaîne. Les systèmes d’identité traditionnels reposent souvent sur l’historique des transactions, la détention d’actifs ou des mécanismes spécifiques (comme POAP), offrant une expressivité et une adaptabilité très limitées. Avec l’intervention de l’IA, un utilisateur peut désormais disposer d’un « agent sémantique » reflétant en temps réel ses préférences, intérêts et comportements. Cet agent peut représenter l’utilisateur dans un DAO social, publier du contenu, organiser des événements NFT, ou encore gérer sa réputation et son influence. Certains réseaux sociaux blockchain ont déjà déployé des agents compatibles MCP, capables d’accompagner les nouveaux utilisateurs dans leur onboarding, construire leur graphe social, participer aux commentaires et votes, transformant ainsi le problème du « démarrage à froid » d’un défi produit en une opportunité d’engagement par agent intelligent. À l’avenir, lorsque la diversité identitaire et la fragmentation des personnalités seront largement acceptées, un utilisateur pourrait posséder plusieurs agents IA, chacun adapté à un contexte social différent, tandis que MCP servira de « couche de gouvernance identitaire » régulant les règles de conduite et les permissions de ces agents.
Un troisième domaine clé est la gouvernance et la gestion des DAO. Actuellement, le taux de participation et d’engagement dans les DAO reste faible, et les mécanismes de vote souffrent de seuils techniques élevés et de bruit comportemental. L’introduction de MCP permet à des agents dotés de capacités d’analyse sémantique et de compréhension d’intention d’aider les utilisateurs à suivre l’actualité des DAO, extraire les informations essentielles, résumer les propositions, et recommander ou exécuter automatiquement des votes selon les préférences de l’utilisateur. Ce mécanisme d’« agent de préférence » allège considérablement les problèmes de surcharge informationnelle et de désalignement des incitations. En outre, le cadre MCP autorise le partage d’expériences et d’évolutions stratégiques entre modèles : par exemple, si un agent observe dans plusieurs DAO qu’un type donné de proposition induit des externalités négatives, il peut intégrer cette expérience dans son propre apprentissage, créant ainsi un mécanisme de transfert de connaissances intercommunautaire, et construisant progressivement des structures de gouvernance de plus en plus « intelligentes ».
Au-delà de ces applications principales, MCP ouvre la voie à des interfaces unifiées pour l’IA dans des domaines comme la curation de données on-chain, l’interaction dans les mondes de jeu, la génération automatique de preuves ZK ou le relais de tâches inter-chaînes. Dans le GameFi, l’agent IA peut devenir le cerveau des personnages non-joueurs (PNJ), permettant des dialogues en temps réel, la génération de scénarios, la planification de quêtes et l’évolution comportementale. Dans l’écosystème NFT, le modèle agit comme un « curateur sémantique », recommandant dynamiquement des collections selon les goûts de l’utilisateur, voire générant du contenu personnalisé. Dans le domaine ZK, le modèle peut compiler de manière structurée une intention en un système de contraintes compatible ZK, simplifiant ainsi la génération de preuves à zéro connaissance et rendant le développement plus accessible.
À travers ces cas communs, il devient clair que MCP ne modifie pas seulement les performances ponctuelles d’une application, mais redéfinit le paradigme même de l’exécution des tâches. L’exécution Web3 traditionnelle suppose que « vous savez comment faire » — l’utilisateur doit maîtriser la logique des contrats, la structure des transactions, les frais réseau, etc. MCP inverse ce paradigme : « vous n’avez qu’à dire ce que vous voulez faire », le reste étant pris en charge par le modèle. L’interface entre l’utilisateur et la chaîne passe d’une API technique à une interface sémantique, des appels de fonction à une orchestration d’intentions. Ce changement fondamental élève l’IA du statut d’« outil » à celui d’« acteur », et transforme la blockchain d’un simple « réseau de protocoles » en un « contexte interactif ».
Chapitre 4 – Perspectives de marché et analyse approfondie des applications industrielles de MCP
En tant qu’innovation de pointe à l’intersection de l’IA et de la blockchain, le protocole MCP ne crée pas seulement de nouveaux modèles économiques pour le marché crypto, mais ouvre également des opportunités inédites dans de multiples secteurs. Alors que l’IA progresse et que les cas d’usage blockchain se diversifient, le potentiel commercial de MCP commence à se dessiner clairement. Ce chapitre analyse en profondeur les perspectives d’application de MCP à travers différents secteurs, en examinant les dynamiques de marché, les innovations technologiques et l’intégration de la chaîne de valeur.
4.1 – Potentiel de marché de la convergence IA+Crypto
La fusion entre IA et blockchain est devenue un levier majeur de la transformation numérique de l’économie mondiale. Sous l’impulsion de protocoles comme MCP, les modèles d’IA ne se contentent plus d’exécuter des tâches, mais participent à des échanges de valeur sur chaîne, devenant eux-mêmes des entités économiques autonomes. À mesure que l’IA progresse, de plus en plus de modèles s’impliquent dans des missions concrètes : production, livraison de services, prise de décision financière, etc. Parallèlement, les caractéristiques de décentralisation, transparence et immuabilité de la blockchain offrent aux modèles d’IA un mécanisme de confiance idéal, facilitant leur adoption rapide dans de nombreux secteurs.
Dans les prochaines années, la convergence IA+crypto devrait connaître une croissance explosive. En tant que précurseur de cette tendance, MCP devrait occuper une place centrale, notamment dans les domaines de la finance, de la santé, de l’industrie manufacturière, des contrats intelligents et de la gestion d’actifs numériques. L’émergence d’actifs natifs IA ne crée pas seulement de nouvelles opportunités pour développeurs et investisseurs, mais provoque également une disruption sans précédent dans les industries traditionnelles.
4.2 – Diversification des usages et collaborations transversales
MCP favorise la convergence et la collaboration entre secteurs. Dans la finance, la santé ou l’Internet des objets (IoT), son impact stimulera fortement l’innovation. En finance, MCP permettrait de créer des « droits de revenus » négociables attachés aux modèles d’IA, approfondissant ainsi l’écosystème DeFi. Les utilisateurs pourraient non seulement investir dans les modèles eux-mêmes, mais aussi échanger leurs droits de revenus via des contrats intelligents sur des plateformes financières décentralisées. Ce modèle enrichit le choix des investisseurs et pourrait encourager davantage d’institutions financières traditionnelles à s’aventurer dans les mondes blockchain et IA.
Dans le domaine médical, MCP soutient l’application de l’IA en médecine personnalisée, recherche pharmaceutique et prédiction de maladies. Les modèles analysent de vastes bases de données médicales pour proposer des modèles prédictifs ou des axes de recherche, puis collaborent avec des institutions via des contrats intelligents. Cette collaboration améliore l’efficacité des soins, tout en garantissant une protection transparente et équitable de la vie privée et de la répartition des résultats. Le mécanisme incitatif de MCP assure une distribution équitable des bénéfices entre les modèles et les prestataires de soins, stimulant ainsi l’émergence de nouvelles technologies.
Dans l’IoT, notamment dans la conception de villes et de domiciles intelligents, MCP apporte également des avantages significatifs. Les modèles IA peuvent analyser en temps réel les données des capteurs pour fournir un soutien décisionnel intelligent. Par exemple, ils optimisent la consommation d’énergie selon les conditions ambiantes ou améliorent la coordination entre appareils, réduisant ainsi les coûts globaux. MCP fournit à ces modèles un mécanisme d’incitation fiable, maintenant l’engagement des parties prenantes et accélérant le développement de l’IoT.
4.3 – Innovation technologique et intégration de la chaîne de valeur
Le potentiel de MCP ne réside pas seulement dans ses avancées techniques, mais aussi dans sa capacité à intégrer et coordonner l’ensemble de la chaîne industrielle. En reliant blockchain et IA, MCP favorise une intégration profonde, brise les silos sectoriels traditionnels et encourage le partage des ressources. Par exemple, concernant le partage de données d’entraînement et l’optimisation des algorithmes, MCP offre une plateforme décentralisée où les acteurs peuvent partager calculs et données sans dépendre d’institutions centralisées. Ce modèle transactionnel décentralisé permet de surmonter le phénomène des « silos de données » et favorise la circulation de l’information.
De plus, MCP accélère l’ouverture et la transparence technologiques. Grâce aux contrats intelligents blockchain, développeurs et utilisateurs peuvent personnaliser et optimiser librement les modèles d’IA. La nature décentralisée de MCP permet aux innovateurs de coopérer dans un écosystème ouvert, mutualisant les réalisations technologiques, ce qui constitue un soutien crucial à la progression collective. Par ailleurs, la combinaison blockchain+IA étend continuellement les cas d’usage, de la finance à l’industrie, de la santé à l’éducation, offrant à MCP un champ d’application immense.
4.4 – Perspective d’investissement : Capital-risque et potentiel commercial futur
Avec la diffusion et la maturation de MCP, l’intérêt des investisseurs va croître. Grâce à ses mécanismes de récompense décentralisés et à l’actifisation des droits de revenus des modèles, MCP offre aux investisseurs plusieurs modes de participation. Ils peuvent directement acheter les droits de revenus d’un modèle IA et tirer profit de sa performance sur le marché. En outre, la conception économique par jetons (tokenomics) de MCP introduit de nouveaux instruments financiers sur les marchés numériques. À l’avenir, les actifs IA basés sur MCP pourraient devenir des supports d’investissement majeurs, attirant des capitaux variés : capital-risque, hedge funds, investisseurs particuliers.
La participation du marché financier accélérera non seulement l’adoption de MCP, mais aussi sa commercialisation. Entreprises et développeurs pourront lever des fonds, vendre ou licencier les droits de revenus de leurs modèles, obtenant ainsi des ressources pour améliorer leurs IA. Dans ce processus, la circulation du capital deviendra un moteur clé de l’innovation technologique, de l’application marché et de l’expansion industrielle. La confiance des investisseurs en MCP influencera directement sa position et sa valeur commerciale à l’échelle mondiale.
Chapitre 5 – Conclusion et perspectives futures
Le protocole MCP incarne une direction stratégique majeure de la convergence entre IA et marché crypto, notamment dans les domaines de la finance décentralisée (DeFi), de la protection de la vie privée, de l’automatisation des contrats intelligents et de l’actifisation de l’IA. Alors que l’IA progresse, de plus en plus de secteurs seront transformés par cette technologie, et MCP offrira aux modèles une plateforme décentralisée, transparente et traçable. Ce cadre non seulement améliore l’efficacité et la valeur des modèles d’IA, mais renforce aussi leur acceptation sur les marchés.
Au cours des dernières années, blockchain et intelligence artificielle sont progressivement passés de domaines indépendants à une convergence synergique. Cette alliance apporte non seulement des solutions neuves aux industries, mais fait naître de nouveaux modèles économiques. MCP est né de ce contexte : en intégrant décentralisation et incitations, il exploite les forces complémentaires de l’IA et de la blockchain pour innover radicalement dans l’univers crypto. À mesure que ces technologies mûrissent, MCP ne se contentera pas de transformer l’écosystème économique des actifs numériques, mais deviendra un levier clé de la transformation économique mondiale.
D’un point de vue investissement, l’adoption de MCP attirera massivement des capitaux, en particulier ceux des fonds de capital-risque et hedge funds en quête d’opportunités innovantes. Plus les modèles d’IA pourront être actifisés, échangés et valorisés via MCP, plus la demande qui en découle propulsera la popularisation du protocole. De plus, la nature décentralisée de MCP lui permet d’éviter les points de défaillance unique des systèmes centralisés, renforçant ainsi sa stabilité à long terme sur les marchés mondiaux.
À l’avenir, avec l’enrichissement continu de l’écosystème MCP, les actifs IA et crypto basés sur ce protocole pourraient devenir des instruments d’investissement dominants dans les marchés numériques. Ces actifs IA ne seront pas seulement des outils de valorisation dans l’univers crypto, mais pourraient évoluer en produits financiers majeurs à l’échelle mondiale, contribuant à façonner un nouvel ordre économique global.
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