La voie de rupture de Web3 AI à travers l'évolution de Virtuals : cadres, protocoles et avenir
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La voie de rupture de Web3 AI à travers l'évolution de Virtuals : cadres, protocoles et avenir
Le grand navire Web3 AI est en route vers l'aube.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : zagen 扎根
La semaine dernière, lors d'un AMA organisé par @PKUBlockchain, on m'a posé la question suivante : Quelle est votre vision de l'évolution future de l'IA ? Quelles avancées clés dans le secteur devrions-nous surveiller ? Je n'ai pas été satisfait de ma réponse sur le moment, alors j'ai pris un peu de temps pour l'organiser, essayant de formuler une réponse complète depuis la perspective Web3 AI.
Où en est-on actuellement
Les cryptomonnaies politiques et les jetons liés à des célébrités, incarnés par $TRUMP, ont brisé la dernière bulle du Web3 AI en termes de liquidité et d'attention, constituant la goutte d'eau qui fait déborder le vase. La capitalisation boursière totale (mcap) des agents IA a chuté de son pic de 20 milliards USD fin 2023 à environ 5-6 milliards USD aujourd'hui, et de nombreux projets très populaires auparavant ont progressivement disparu. Les préférences du marché pour les projets Web3 AI ont évolué d'une logique purement émotionnelle vers une orientation strictement fondamentale. Des projets d'IA autrefois comparables à des travaux universitaires pouvaient atteindre une valorisation de 100 millions USD, tandis qu'aujourd'hui, même des projets fonctionnels récemment lancés peinent à franchir la barre des 3 à 10 millions USD. En quelques mois, le marché Web3 AI a accompli un cycle complet de renouvellement d'actifs, de marché et de perception.
Cependant, dans le même temps, le développement de l'IA Web2 n'a jamais cessé. De nouveaux modèles fondamentaux, applications verticales et protocoles d'interaction apparaissent sans relâche. Des entreprises comme Meta, DeepSeek, OpenAI ou Grok sortent presque mensuellement de nouveaux modèles, et l'engouement autour du MCP ne fait que croître. L'IA reste fortement soutenue par le capital. Il existe une curieuse relation d'intrication entre les nouvelles tendances du Web2 et celles du Web3 : le Web3 excelle à identifier des points singuliers dans le Web2, à gonfler des bulles, à faire passer la foi des premiers adeptes aux suivants, puis à recommencer indéfiniment. Toutefois, il peine à agrandir le gâteau. Chaque fois qu'il trouve un point de bulle, il est emporté par l'inertie du marché et des schémas mentaux traditionnels, se voit régulièrement démenti, puis passe au prochain. Mais avec Web3 AI, je vois davantage de potentiel.
Au cours des derniers mois, selon mes observations, tous les projets – anciens ou récents – qui survivent dans ces conditions de marché ont au moins trouvé leur adéquation produit-marché (PMF), qu’il s’agisse du produit ou du mécanisme. Sous la sélection rigoureuse du marché, des projets IA de différentes tailles et échelles alimentent progressivement ce grand navire qu’est le Web3 AI.
DeFi + IA → DeFAI
La situation actuelle de la DeFi est particulièrement difficile. Entre contexte géopolitique tendu et tendance baissière dominante, les capitaux migrent vers des actifs refuges hors crypto, entraînant une évaporation de plus de 500 milliards USD de valeur verrouillée (TVL) sur chaîne. Et selon moi, l'IA est une condition nécessaire pour relancer la DeFi.
Le cas d'usage le plus important et réussi de cette vague d'IA est sans aucun doute la DeFi. Selon l'analyse de @MessariCrypto, la DeFi traditionnelle n'est pas conviviale pour les utilisateurs non natifs de la crypto. L'interopérabilité entre chaînes, la dispersion de liquidité, ainsi que les obstacles à la mise en œuvre simple de stratégies conditionnelles freinent l'inclusion financière via la DeFi. Dans ce nouveau cycle d'IA, le terme « DeFAI » a été inventé pour décrire le changement massif apporté par l'IA à la DeFi. Ce changement se concentre principalement sur l'expérience utilisateur : d'innombrables produits de couche d'abstraction transforment les opérations complexes sur chaîne en interfaces interactives semblables à ChatGPT, abaissant considérablement la barrière d'entrée à la DeFi.
Prenons @HeyAnonai comme exemple. Les principaux produits de couche d'abstraction DeFAI suivent actuellement cette logique d'exécution : la couche d'abstraction reçoit l'entrée utilisateur, la couche de compréhension interprète l'intention, et la couche d'exécution accomplit la tâche. L'IA joue ici un rôle central grâce à sa capacité fondamentale de compréhension du langage naturel, combinée à sa connaissance des différentes L1, L2, protocoles et outils, permettant ainsi de décomposer efficacement les intentions en tâches exécutables, optimisant fortement l'expérience utilisateur en DeFi. La logique technique de ces produits n'est pas compliquée ; la difficulté réside plutôt dans la précision de compréhension des intentions, la rapidité d'intégration de nouveaux protocoles, et la conquête rapide de l'esprit des utilisateurs. Autrement dit, ces produits d'abstraction sont déjà entrés dans une phase de concurrence intense.
Au-delà de l'amélioration de l'expérience utilisateur, une nouvelle direction récente en DeFi consiste à proposer des stratégies de rendement en liquidité adaptées à différents profils d'investisseurs, telles que des plans de yield ou des suggestions de portefeuille. La plupart des utilisateurs DeFi sont limités par leur niveau de connaissance, leurs bulles informationnelles et les écarts entre chaînes, ce qui les empêche de maximiser leur efficacité en liquidité. C'est, selon moi, la partie la plus brillante du DeFAI à ce jour : les projets DeFAI ne se contentent pas de proposer une IA en tant que copilote, mais offrent des chemins de rendement au-delà de la compréhension immédiate de l'utilisateur. Par exemple, @AIWayfinder, récemment lancé, se concentre précisément là-dessus : trouver un chemin pour une tâche donnée, ou réutiliser un chemin découvert par autrui, tout en améliorant la transparence du processus d’exécution. Une approche très prospective, centrée sur un véritable problème.
Je pense que la réalisation la plus simple et intuitive de ces produits « guide de chemin » pourrait s'inspirer du hedge fund automatisé et du tradingDAO que @virtuals_io développe dans le cadre de son ACP (Agent Commerce Protocol). Le cœur de la solution repose sur un agent principal (core agent) comme @AIxVC_0x, qui attribue les fonds selon le montant, l'appétit au risque et l’échelle de capital de l’utilisateur, vers des activités comme le yield farming, le staking ou encore la spéculation sur des petits jetons, puis délègue ensuite à des agents spécialisés en aval — tels que @aixbt_agent (agent alpha) ou @0xLoky_AI (agent d’analyse on-chain). Autrement dit, ce processus de découverte de chemin nécessite la coordination de plusieurs agents spécialisés, chacun contribuant à l’avancement collectif. À ce jour, aucun produit n’a atteint une position dominante ou monopolistique dans ce domaine, ce qui en fait selon moi une direction prometteuse pour l’émergence de phénomènes futurs.
La forme évoluée du SocialFi – InfoFi
Lorsqu’on discutait précédemment de produits SocialFi, on parlait souvent de monétisation de l’influence, d’économie des fans, de ContentFi ou d’authentification de contenu. Des projets comme @friendtech ont connu un succès fulgurant, mais cette nouvelle vague d'IA livre au marché de meilleurs produits et une narration bien plus solide. Des concepts largement discutés comme l'économie de l'attention ou le mindshare peuvent être résumés en un seul mot : InfoFi. C’est, selon moi, la réussite la plus marquante de l’évolution du SocialFi via l’IA.
Ma propre définition de l’InfoFi est la suivante : la tokenisation de l’information sous toutes ses formes, de ses dérivés et de sa chaîne d’approvisionnement. Grâce à l’IA, le SocialFi évolue vers l’InfoFi en valorisant à la fois les informations concrètes (contenus, comptes individuels, etc.) et abstraites (portée des contenus, influence personnelle, etc.) présentes sur les réseaux sociaux.
L’un des produits les plus réussis dans ce domaine est sans conteste @KaitoAI. Kaito a popularisé à lui seul le mot « mindshare », désormais surveillé par chaque projet, et l’intégration de fonctionnalités de mindshare est devenue une condition minimale pour tout produit de couche de données. Grâce à ses algorithmes d’IA, Kaito quantifie de manière abstraite des éléments autrefois difficiles à mesurer — contenu lui-même, diffusion, relations sociales — en les transformant en « yaps », offrant ainsi aux projets et au marché une référence absolue pour mesurer l’influence. En réalité, Kaito a transformé la dynamique concurrentielle du SocialFi : auparavant, les investisseurs individuels payaient en capital pour bénéficier de l’influence des célébrités, avec une plateforme intermédiaire prenant sa part. Kaito change cela en faisant payer les utilisateurs en attention, les projets payant pour le contenu, et la plateforme gagnant via ses services. En tant qu’agence non ciblée massive, Kaito offre efficacement des chemins de diffusion et des modes de rémunération au contenu et à l’influence, incitant davantage de personnes à devenir créatrices de contenu, voire KOL, consolidant ainsi sa position dominante en InfoFi.
J’apprécie aussi des produits comme @timedotfun, mais leur narration me semble bien moins séduisante que celle de l’InfoFi. Il existe de nombreux autres produits InfoFi, que je ne mentionnerai pas ici. En revanche, des projets excellents comme @nansen_ai, @arkham ou @cookiedotfun, qui fournissent des services de données et d’information, ne peuvent selon moi pas être strictement classés dans la catégorie InfoFi, donc je ne les inclurai pas ici.
Frameworks
Comme l’a dit @thecryptoskanda : dans la cryptosphère, la liquidité est la véritable ligne de défense, et les mécanismes constituent l’actif principal (et non les applications). Les frameworks open source étaient autrefois des projets de rang T0 en termes de narration et de capitalisation, comme @GAME_Virtuals, @elizaOS ou @arcdotfun. Mais on s’est progressivement rendu compte qu’un framework seul ne peut porter une capitalisation exagérée — c’est l’écosystème construit dessus qui crée la valeur. De plus, comme les frameworks exigent une adoption large, ils n’ont pas besoin de complexité technique extrême, et donc ne bénéficient pas d’un fort avantage technologique durable.
Par conséquent, je pense que tout projet de type framework qui souhaite accueillir davantage de liquidité doit inévitablement créer son propre launchpad. Pour les frameworks, le launchpad est un canal naturel d’accumulation de valeur : frais de transaction, mécanismes de listing, etc., peuvent générer un flux d’achat continu pour la monnaie principale. Nous voyons déjà tous les grands frameworks construire leur propre launchpad.
@virtuals_io, pionnier parmi les premiers à associer des jetons d’agents avec sa monnaie principale lors des lancements, prend une longueur d’avance sur le marché. Virtuals possède l’écosystème d’agents le plus vaste (plus de 17 000 agents), soutenu par une communauté fidèle et visionnaire composée de plus de 200 000 portefeuilles uniques. Récemment, l’équipe de virtuals travaille principalement sur deux axes :
- Ajustement du mécanisme de frais : 70 % des frais de transaction sont désormais directement reversés aux développeurs, et les projets antérieurs peuvent remplir un formulaire pour récupérer les différences dues ;
-
Mise en place de Genesis Launch et d’un système de points. Pour les projets lançant via Genesis, les utilisateurs doivent dépenser des points pour souscrire aux parts de prévente. Ces points proviennent de la détention et des échanges de $VIRTUAL et des jetons d’agents (d’autres sources arriveront à l’avenir). Sur la courbe de bonding, 87,5 % des jetons sont vendus pendant la prévente : 37,5 % au public, 50 % à l’équipe. Cette structure récompense les utilisateurs fidèles de Virtuals, empêche les snipers, et offre aux projets une méthode de lancement supérieure à la vente froide.
@arcdotfun aurait pu établir un avantage plus tôt, mais a gravement raté le premier lancement de son launchpad (si vous recherchez « arc launchpad » maintenant, le premier résultat sera probablement mon tweet à ce sujet). Voici mon analyse post-mortem :
Ce mauvais départ a brisé l'image professionnelle et élitaire qu’ils avaient patiemment construite, affaiblissant fortement leur élan, et ils n’ont jamais réussi à se remettre debout par la suite.
Le trait distinctif de l’écosystème Arc est sa sobriété : une recherche extrême de qualité plutôt que de quantité. S’il s’agit d’un atout ou d’un défaut reste à voir, mais on ne peut nier leur avantage naturel en tant que framework basé sur Rust, ni l’implication remarquable de builders comme @piotreksol (le jeton $LISTEN a d’ailleurs récemment affiché une performance solide). Pour plus d’informations sur le jeton du projet $listen, consultez le contenu ci-dessous :
@elizaOS a récemment rejoint le mouvement en lançant son propre launchpad, @autodotfun. Selon @shawmakesmagic, d'autres fonctionnalités intéressantes seront bientôt ajoutées. Bien qu’ElizaOS soit le framework le plus adopté par les développeurs, étant donné la concurrence accrue entre launchpads, Eliza devra réfléchir à sa différenciation.
Consumer Web3 AI
Personality Agent
Le succès durable de l’industrie des anime, des idoles virtuelles et de la compagnie émotionnelle valide déjà la pertinence de cette narration. AIdol et d’autres projets tentent de reproduire ce miracle.
@luna_virtuals est un pionnier du secteur AIdol. Vous pouvez consulter le profil de @whip_queen_ pour suivre son évolution. Actuellement, Luna 2.0 évolue vers une plateforme de création IA. En outre, au sein de l’un des clusters ACP de Virtuals, le « media house », Luna joue le rôle d’agent principal (core agent), exploitant toujours son expertise approfondie en marketing de contenu social.
@HoloworldAI et @AVA_holo sont deux autres projets incontournables. Holoworld enrichit la présentation multimodale des agents IA, intégrant avatars 2D & 3D, images, vidéos, voix, etc. Leur prochain projet suspecté d’être un AIdol, @Mirai_terminal, dont un aperçu a été diffusé récemment, présente une qualité visuelle impressionnante, développé conjointement par @aww_inc et l’équipe @HoloworldAI — un projet à suivre de près.
Avez-vous vu le film *Her* ? Souhaiteriez-vous avoir votre propre Samantha ? @soulgra_ph travaille justement là-dessus. Ils développent des personnages IA dotés de mémoire persistante, de communication en temps réel et de personnalité évolutive, tout en insistant sur une politique de 100 % sans censure et de zéro journalisation, garantissant la confidentialité des utilisateurs. Imaginez pouvoir disposer, à l’avenir, d’un compagnon IA capable de se souvenir de vos goûts, disponible 24h/24 et 7j/7.
GameFAI
Le GameFi précédent misait sur la restitution de la propriété des actifs de jeu aux utilisateurs, avec la transformation de divers assets en NFT. Mais le GameFAI dans l’ère IA révèle de nouvelles tendances capables d’apporter une valeur plus concrète.
L’IA transforme radicalement la production de jeux. Prenons les jeux de cartes à collectionner (TCG) : un coût majeur réside dans la conception artistique des cartes, un coût qui persiste tout au long de l’exploitation du jeu. @abysscards illustre comment un projet TCG peut tirer parti de l’IA : l’équipe a entraîné un modèle LoRA Diffusion avec des illustrations originales d’artistes, puis génère quotidiennement des cartes artistiques uniques à partir des récits produits par un LLM et des choix des utilisateurs. En exploitant pleinement les capacités des LLM et des modèles de diffusion, ils réduisent les coûts marginaux tout en augmentant l’immersion. Ils ont organisé un AMA le 16 avril, répondant à de nombreuses questions communautaires, dont un compte-rendu ci-dessous :
Pour les jeux impliquant des interactions avec des personnages 3D ou des PNJ, une nouvelle tendance consiste à transformer ces entités en agents autonomes (« agentified »). Comparés aux PNJ scriptés et linéaires, les PNJ agents offrent un potentiel d’interaction infiniment plus riche. Dès janvier, @illuviumio explorait déjà cette voie. Mais actuellement, celui qui suscite le plus mon enthousiasme est @ParallelColony. Les joueurs agents de Colony descendent de la série NFT Avatar de @ParallelTCG : des personnages 3D aux styles marqués. Dans la démo présentée par @templecrash, vous pouvez personnaliser votre joueur, y compris son tempérament, et observer comment plusieurs joueurs agents gèrent ensemble une colonie extraterrestre. Une convergence réussie entre GameFAI et la tendance des essaims multi-agents.
Bonus : IA incarnée et protocoles de cluster
Robotic / Embodied AI
L’IA incarnée était l’une des directions que j’ai mentionnées lors de mon intervention en espace vocal. Que ce soit en milieu académique ou industriel, l’IA incarnée est extrêmement prometteuse. Début janvier, @CyberPhilos et moi étions d’accord pour dire que l’IA incarnée serait l’une des grandes innovations à venir.
@frodobots et @SamIsMoving sont actuellement les projets représentatifs traversant recherche scientifique, jeu, monde virtuel et monde réel. Certains points ci-dessous s’appuient sur un rapport de @0xPrismatic :
https://chainofthought.xyz/p/the-robot-are-coming-frodobots
Ce domaine est personnellement celui que je préfère. Ma recherche principale porte sur la vision 3D, un champ restreint par le manque criant de données 3D réelles, surtout en environnement extérieur. Pour les LLM ou les grands modèles de vision 2D, des ensembles de données à l’échelle web existent, mais dans le monde physique réel, tout est différent. Collecter des données à grande échelle avec des véhicules autonomes ou des drones équipés de lidars est extrêmement coûteux.
Frodobots propose une solution : démocratiser et ludifier la collecte de données complexe et coûteuse. Pour seulement 149 $, vous pouvez piloter à distance un rover équipé de caméra, micro, haut-parleur, GPS et capteurs inertiels, parcourant les rues urbaines, accumulant des points, collectant des NFT et grimpant au classement. Pendant ce temps, le robot recueille des données visuelles et les actions des pilotes humains, formant ainsi un jeu de données réel de conduite. Leur dataset est publié sur Hugging Face.
Cluster Protocol
Le Multi-AI Cluster était une autre direction que j’ai évoquée, et la collaboration entre plusieurs agents IA repose sur un protocole de cluster efficace. C’est un terme que j’ai inventé (toute ressemblance serait fortuite). Je le définis comme le protocole de communication et de collaboration entre modèles IA, agents et agents — vous pouvez le voir comme la combinaison de ce que font MCP et A2A. Parmi les projets représentatifs actuels, citons @darkresearchai et l’ACP de Virtuals.
Je recommande vivement la lecture de cet article expliquant le rôle du MCP dans l’économie agente. En résumé, le cœur du MCP réside dans la résolution de l’isolement fondamental des LLM face aux données en temps réel et leur incapacité à agir directement à l’extérieur, en instaurant une communication bidirectionnelle continue entre le modèle et les systèmes externes.
Concernant @darkresearchai, selon un résumé de @tmel0211, il s’agit d’une implémentation d’un serveur MCP sur blockchain Solana, utilisant un environnement d’exécution fiable (TEE) pour assurer la sécurité, permettant aux agents IA d’interagir directement avec la blockchain Solana — par exemple, vérifier un solde ou émettre un jeton. Comme l’un des rares jetons IA récents à performer, pourrait-il rallumer la flamme du renouveau de l’IA ?
Si le MCP innove sur le plan technique, l’ACP de Virtuals propose une vision novatrice en matière de collaboration. J’ai déjà écrit une analyse complète de l’ACP, ci-dessous :
En bref, l’ACP regroupe via un cluster les agents capables d’accomplir plusieurs tâches dans un domaine donné. Grâce à une structure tripartite comprenant un agent principal, un agent d’exécution et un agent d’évaluation, il permet une compréhension fluide des intentions utilisateur, la décomposition et distribution des tâches, l’évaluation des résultats et la conservation neutre des fonds. Étant une priorité forte pour Virtuals récemment, combinée à son écosystème d’agents déjà vaste et complet, j’attends avec impatience les surprises que l’ACP nous réserve.
Conclusion
Les conditions de marché rigoureuses imposent désormais des exigences élevées aux fondamentaux des nouveaux projets IA, tandis que les anciens projets doivent constamment livrer de nouvelles fonctionnalités ou produits pour survivre. En tant que participant au marché et observateur du Web3 AI, j’attends avec impatience le retour de la liquidité et le second printemps du Web3 AI.
Le grand navire du Web3 AI navigue vers l’aube.
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