IOSG｜Après une réduction de moitié du nombre de développeurs : la crypto n’est pas morte, elle a simplement transféré ses talents à l’IA
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
IOSG｜Après une réduction de moitié du nombre de développeurs : la crypto n’est pas morte, elle a simplement transféré ses talents à l’IA
Le nombre de développeurs crypto a diminué de moitié, mais la proportion de développeurs principaux augmente : le secteur n’est pas mort, il se tourne vers l’IA.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteurs : Xinyang & Ethan, IOSG
En 2026, la courbe d’activité GitHub des communautés open source crypto a accompli un « creusement » remarquable. Après avoir atteint un sommet de 45 000 développeurs actifs par mois en 2022, ce chiffre est retombé à environ 23 000 — une réduction nominale de moitié qui a suscité, sur les réseaux sociaux, des débats sur une « épuisement des récits ». Pourtant, si l’on examine cette courbe en détail, on ne constate pas un déclin sectoriel, mais bien une profonde « désintermédiation des talents ».
▲ Source des données : Electric Capital Developer Report, basé sur les dépôts GitHub des écosystèmes crypto
I. Qui est parti ? Qui est resté ?
Ceux qui sont partis sont principalement des nouveaux venus. En février 2024, le nombre de développeurs nouvellement inscrits a atteint 5 462 personnes en un seul mois, puis a fortement chuté : le taux de départ des entrants ayant moins d’un an d’expérience s’élève à 52 %. La plupart de ces personnes ont rejoint l’industrie pendant le marché haussier, travaillant essentiellement sur des contrats de frappe NFT, des forks de protocoles DeFi ou des interfaces frontales pour de nouvelles couches 2 (L2). Ces postes dépendent fortement de la dynamique du marché : dès que l’engouement retombe, les projets cessent leurs activités et les emplois disparaissent avec eux. Selon les données, la contribution en code des nouveaux venus n’a jamais représenté plus de 25 % du total — ils n’ont jamais fait partie du cœur de l’industrie.
▲ Les nouveaux venus affluent durant les marchés haussiers et quittent lors des marchés baissiers ; les développeurs expérimentés (avec plus de deux ans d’expérience) atteignent un record historique au même moment
Source des données : Electric Capital Developer Report
Parallèlement, le nombre de développeurs ayant plus de deux ans d’expérience a augmenté, atteignant un niveau record durant la même période, et contribuant à environ 70 % du volume total de code. Maria Shen, associée générale chez Electric Capital, formule un jugement direct : « Lorsque nous observons le groupe des développeurs expérimentés, nous constatons non seulement sa croissance, mais aussi son excellent état de santé. »
Ils sont restés non pas faute d’alternatives.
Sur le plan technique, les tâches centrales dans le domaine crypto exigent aujourd’hui une solide expertise acquise progressivement sur plusieurs années : développement au niveau des protocoles, audits de sécurité, architectures interchaînes — autant de domaines nécessitant une longue période d’apprentissage avant d’être véritablement maîtrisés, et qui ne peuvent être écartés du marché simplement parce que l’enthousiasme général s’est dissipé.
Sur le plan économique, beaucoup de vétérans détiennent encore des jetons non encore déverrouillés (non vestis), des droits de gouvernance au sein de protocoles, ainsi que des liens actionnariaux. Leur expérience accumulée dans ce secteur constitue désormais une barrière réelle et génère des rendements tangibles. Du point de vue de la répartition écosystémique, ils expriment leur préférence par leurs choix concrets : les développeurs Bitcoin ont augmenté de 64,3 % en deux ans, ceux de Solana de +11,1 %, tandis que les développeurs Cosmos ont reculé de 51,1 % et ceux de Polkadot de 46,9 %. Les vétérans se concentrent donc vers les écosystèmes disposant d’utilisateurs réels et de revenus avérés, quittant les projets encore uniquement portés par des récits.
▲ Source : Coincub Web3 Jobs Report 2025
Source des données : Web3.Career
L’évolution de la structure des postes confirme également ce phénomène. En 2025, parmi les nouveaux postes Web3 créés, la fonction la plus représentée n’est pas celle de développeur, mais celle de gestionnaire de projet et de programme, représentant plus de 27 %. Cela paraît contre-intuitif pour une industrie réputée pour son caractère technologique, mais la logique sous-jacente est simple : l’industrie passe d’une phase de construction à une phase d’exécution. Plus de 100 chaînes doivent être intégrées, les clients institutionnels imposent des exigences radicalement différentes en matière de conformité et de sécurité, et la gouvernance DAO doit concilier des intérêts divergents entre parties prenantes aux objectifs souvent contradictoires. Il ne s’agit pas ici de gestion de projet classique, mais bien d’une coordination et d’un jugement exercés dans un environnement où les règles sont encore en cours de formation.
À première vue, l’industrie semble se contracter, mais sa densité centrale augmente en réalité. La vague baissière de 2018–2019 avait également entraîné une forte perte de développeurs, mais elle fut suivie de l’émergence de projets emblématiques tels qu’Uniswap, Aave et OpenSea, qui définirent le marché haussier de 2020–2021. Les « builders » restés cette fois-ci bénéficient d’infrastructures bien plus matures, et l’ère de l’IA leur offre une scène bien plus vaste que celle de la précédente génération.
II. Quelles compétences caractérisent ceux qui sont restés ?
Quelles compétences spécifiques l’industrie crypto développe-t-elle chez ses « builders » ? Pour répondre à cette question, il faut revenir aux principes fondamentaux de la blockchain : dans les cycles alternés de marchés haussiers et baissiers, l’industrie fonctionne constamment selon une règle fondamentale unique : « le code est la loi, son exécution est définitive. »
L’incident The DAO de 2016 vit un attaquant exploiter une vulnérabilité de rappel récursif afin de transférer 36 millions de dollars. Le code ne comportait aucun bogue, et la logique s’était exécutée exactement comme prévu — seule la portée des cas limites n’avait pas été anticipée par les concepteurs. En 2021, le pont interchaînes Poly Network fut piraté, permettant le transfert de 610 millions de dollars en quelques heures. Aucune plateforme ne pouvait arrêter l’opération, aucune institution ne pouvait annuler la transaction, et aucun cadre juridique ne permettait de récupérer les fonds. Voilà une caractéristique structurelle qui distingue la crypto de presque tous les autres secteurs : zéro marge d’erreur, quasi-absence d’intervention post-factum.
Un tel environnement forge une compétence rarement requise ailleurs : concevoir, à partir de rien et dans un contexte dépourvu de règles établies ou de confiance préexistante, un système fonctionnel capable de susciter la participation d’inconnus.
Cette compétence comporte deux dimensions. Premièrement, instaurer la confiance sans s’appuyer sur aucune autorité externe, mais uniquement sur le code et les mécanismes incitatifs, afin qu’un inconnu accepte d’y déposer des actifs réels. Deuxièmement, prendre des décisions dans un contexte marqué par une double incertitude — technologique et économique —, sans cadre réglementaire, sans données historiques fiables ni normes industrielles de référence, tout en concevant néanmoins un système opérationnel.
Ces deux dimensions trouvent des illustrations concrètes dans l’écosystème crypto. Uniswap ne bénéficie d’aucune garantie d’entreprise, n’impose ni KYC ni service client : toute personne déposant des fonds dans un pool de liquidité place sa confiance uniquement dans quelques centaines de lignes de code et un mécanisme économique, et réalise néanmoins un volume quotidien de transactions de plusieurs dizaines de milliards de dollars. MakerDAO n’est soutenu ni par une banque centrale ni par une assurance-dépôts, et maintient pourtant la stabilité du DAI exclusivement via une gouvernance décentralisée et un mécanisme de garantie sur la blockchain. Pendant l’été DeFi, la situation était encore plus extrême : sans cadre réglementaire, sans norme d’audit ni données historiques, les « builders » ont conçu des AMM, des protocoles de prêt et des programmes de minage de liquidité, passant de simples concepts à des TVL de plusieurs milliards de dollars en quelques mois seulement. Cette capacité s’exprime différemment selon qu’elle soit mise en œuvre au niveau des protocoles, des applications ou de la gouvernance, mais repose toujours sur les mêmes principes fondamentaux.
L’ère de l’IA génère aujourd’hui un problème structurellement similaire. Le processus décisionnel des modèles reste opaque, et leurs résultats ne peuvent être vérifiés de façon indépendante. Des agents IA commencent à exécuter des transactions et à allouer des fonds de manière autonome, tandis que les cadres réglementaires et les mécanismes de contrôle correspondants n’existent pas encore. Les grandes entreprises de modèles détiennent à la fois le modèle et les critères d’évaluation, privant les utilisateurs de moyens efficaces de vérification. Enfin, la puissance de calcul est fortement concentrée entre les mains de quelques géants industriels, ce qui conduit, face à une demande explosive, à des pratiques de tarification monopolistiques. Tous ces problèmes convergent vers un enjeu central : la question de la confiance dans les systèmes autonomes, qui se répète à une échelle encore plus grande dans le domaine de l’IA.
Les « builders » crypto traitent déjà depuis des années ce type de problèmes dans un environnement dépourvu de règles externes contraignantes — simplement, le théâtre d’action était auparavant la blockchain, et il est désormais l’IA. Et déjà, certains ont directement transféré leurs compétences acquises dans le domaine crypto vers celui de l’IA, avec des résultats tangibles.
III. Comment ces compétences sont-elles réévaluées à l’ère de l’IA ?
Les cas de passage de la crypto à l’IA se multiplient ces dernières années, mais une analyse fine montre que ce que ces professionnels emportent avec eux diffère sensiblement.
La voie la plus immédiate consiste à transférer directement le matériel informatique et l’expérience accumulée. Michael Intrator, Brian Venturo et Brannin McBee, fondateurs de CoreWeave, ont commencé à miner de l’Ethereum avec des GPU dès 2017, faisant passer leur infrastructure d’une seule machine à plusieurs milliers. En 2022, ils ont mis fin à leurs activités minières ; deux mois plus tard, ChatGPT était lancé, et leurs GPU se sont transformés instantanément en ressources de calcul IA. En mars 2025, CoreWeave a effectué une introduction en bourse sur le Nasdaq, valorisée à environ 23 milliards de dollars, atteignant ensuite un pic de capitalisation proche de 70 milliards de dollars.
Alex Atallah, co-fondateur d’OpenSea, avait déjà résolu, sur le marché NFT, des problèmes complexes d’agrégation et de routage d’actifs extrêmement hétérogènes. Il a appliqué la même expertise au routage des modèles IA, créant OpenRouter, qui, en deux ans, a servi plus de 5 millions de développeurs et atteint une valorisation de 500 millions de dollars.
Une autre catégorie de transferts mérite une attention particulière. Illia Polosukhin, co-auteur de l’article fondateur sur les Transformers et fondateur de NEAR, avait initialement quitté Google pour construire des applications IA basées sur le langage naturel. Durant le développement, il a toutefois rencontré un obstacle concret : organiser des paiements transfrontaliers pour des travailleurs mondiaux chargés d’étiqueter des données, dont la plupart n’avaient pas de compte bancaire — et la technologie blockchain s’est révélée la meilleure solution à ce problème de paiement.
Aujourd’hui, NEAR se transforme en une plateforme d’infrastructures IA, orientée vers l’« IA appartenant aux utilisateurs » et l’apprentissage automatique confidentiel décentralisé (DCML), permettant aux utilisateurs d’accéder aux services IA sans exposer leurs données. L’expérience accumulée par NEAR dans l’architecture décentralisée constitue désormais le point de départ le plus difficile à reproduire dans ce domaine.
Sean Neville, co-fondateur de Circle, a fondé Catena Labs après avoir quitté Circle, positionnant la société comme une « banque native IA », transférant directement sa compréhension des infrastructures de stablecoins vers les scénarios financiers impliquant des agents IA. Ce projet a levé 18 millions de dollars en tour de graine, avec a16z crypto comme principal investisseur. Nader Dabit, ancien développeur chevronné d’Aave et de Lens Protocol, a rejoint Cognition, apportant à ce fournisseur d’outils pour agents IA son expertise approfondie dans la construction d’écosystèmes de développeurs issus de multiples protocoles crypto.
Ce groupe n’emporte pas seulement des GPU ou des réseaux d’utilisateurs, mais bien une intuition des mécanismes incitatifs, une expérience éprouvée dans la construction d’écosystèmes de développeurs, et une capacité de jugement affinée pour concevoir, à partir de rien et dans un vide réglementaire, des systèmes dignes de confiance. Ces compétences correspondent précisément aux trois lacunes structurelles que rencontre aujourd’hui la scalabilité de l’IA.
L’agrégation et l’optimisation de la puissance de calcul
La puissance de calcul constitue le goulot d’étranglement le plus direct de la scalabilité de l’IA. L’entraînement et l’inférence exigent de très nombreux GPU, or la demande fluctue fortement, les fournisseurs de services cloud sont coûteux et soumis à des files d’attente, et les entreprises ne souhaitent pas stocker elles-mêmes du matériel. Ce problème comporte deux dimensions : comment agréger et allouer efficacement la puissance de calcul, et comment optimiser l’utilisation de cette puissance une fois agrégée. Les « builders » crypto possèdent des compétences directement transférables dans ces deux domaines.
Hyperbolic résout le problème de l’allocation et de la confiance. Son fondateur, Jasper Zhang, a introduit la conception de mécanismes décentralisés dans le domaine de la puissance de calcul IA : le jeton incite les détenteurs dispersés de GPU à mettre à disposition leur puissance inutilisée, mais la question centrale demeure celle de la confiance.
Pourquoi faire confiance à un nœud inconnu qui fournit un résultat de calcul ? L’innovation centrale de PoSP repose sur un échantillonnage aléatoire combiné à la théorie des jeux, rendant la conduite honnête la stratégie dominante pour chaque nœud — sans nécessiter une vérification exhaustive, avec un coût minimal, une haute évolutivité et des résultats fiables. Ce mécanisme est directement issu de la logique crypto de vérification du comportement de nœuds inconnus.
MoonMath résout le problème de l’efficacité. Issue d’Ingonyama, spécialisée dans l’accélération matérielle des preuves ZK, la société a multiplié par plusieurs facteurs la vitesse de génération de preuves ZK sous des contraintes extrêmes de calcul. Elle oriente désormais ses efforts vers la couche de performance de l’« IA physique », en accélérant notamment l’attention clairsemée (LiteAttention) dans les modèles de diffusion vidéo, la décomposition à faible rang de la couche FFN (LiteLinear) et l’accélération de la rétropropagation (BackLite). Passer de l’accélération ZK à l’accélération de l’inférence IA repose sur la même compétence fondamentale : faire fonctionner plus rapidement les calculs mathématiques sous des contraintes extrêmes de calcul. Le domaine change, mais l’expertise accumulée ne se perd pas.
La gouvernance et la conception des mécanismes incitatifs pour l’IA
Lorsque plusieurs agents IA commencent à collaborer pour exécuter des tâches, comment garantir qu’ils ne compromettront pas le système global dans leur poursuite individuelle d’objectifs ? Chaque participant cherche à maximiser sa propre fonction objectif, et rien ne garantit que l’ensemble de leurs actions produira un système fonctionnel. Or la vitesse d’exécution des agents dépasse largement la fenêtre temporelle disponible pour une intervention humaine.
Il s’agit là d’un type de problème que les « builders » crypto ont déjà abordé à maintes reprises dans le cadre de la gouvernance DAO et de la conception de tokenomics : faire coopérer, sans autorité centrale, des parties aux intérêts divergents, selon une direction prédéfinie par le système. La réponse apportée par la crypto repose sur des mécanismes économiques : toute infraction entraîne une sanction économique réelle, les règles étant codées et exécutées automatiquement.
EigenLayer transpose directement ce mécanisme au domaine de l’IA. Grâce à son mécanisme de « restaking », les nœuds doivent engager des actifs avant de participer à la collaboration ; tout manquement ou comportement non conforme déclenche automatiquement une sanction. Les règles ne sont pas des recommandations, mais des limites rigides assorties de conséquences économiques réelles. EigenCloud étend cette logique à la computation vérifiable et à la gouvernance collaborative des agents IA, obligeant ces derniers à rester dans les limites prédéfinies, même dans la poursuite de leurs propres objectifs. Contraindre les agents par des mécanismes économiques est bien plus fiable que de les contraindre par des principes éthiques.
Les paiements autonomes des agents IA
Il existe un problème encore plus fondamental : comment les agents paient-ils ? Les systèmes de paiement traditionnels sont conçus pour les humains : une carte de crédit nécessite l’ouverture d’un compte, un virement bancaire exige une autorisation — chaque étape suppose un opérateur humain, doté d’une identité et capable d’attendre. Or un agent ne peut pas attendre : il peut lancer des milliers de requêtes par seconde, chacune pouvant impliquer un micro-paiement. Dans ce scénario, les canaux de paiement traditionnels échouent totalement.
Les stablecoins et les règles sur la blockchain constituent une infrastructure déjà construite par les « builders » crypto, nativement programmable, sans besoin d’autorisation et opérationnelle 24h/24, 7j/7. Ces trois caractéristiques correspondent précisément aux exigences impératives du paiement par agents — il ne manque plus que le protocole permettant d’intégrer les stablecoins directement dans les flux de travail des agents.
x402, lancé par Coinbase en mai 2025, réactive le code d’état HTTP 402, intégrant directement le paiement en stablecoin dans la requête HTTP : l’agent lance sa requête et effectue simultanément le paiement, sans compte requis, avec un délai de règlement d’environ deux secondes. Au 1er avril 2026, le protocole x402 avait traité plus de 165 millions de transactions, pour un volume cumulé d’environ 50 millions de dollars, et comptait 69 000 agents actifs (source : x402 Foundation). Cloudflare, AWS, Stripe et Anthropic MCP l’ont tous intégré. Le paiement par agents est désormais un segment opérationnel avec un trafic réel.
Ces trois axes correspondent aux trois lacunes structurelles rencontrées par la scalabilité de l’IA : l’agrégation et l’efficacité de la puissance de calcul, l’alignement incitatif entre agents multiples, et l’infrastructure des paiements autonomes. Aucune de ces questions n’a de réponse prête à l’emploi dans l’architecture logicielle traditionnelle, mais toutes ont déjà trouvé des traitements éprouvés dans l’industrie crypto. Les compétences n’ont pas disparu : elles ont simplement trouvé un nouveau terrain d’application.
IV. Une nouvelle définition du rôle du « builder » : de rédacteur de contrats à concepteur des règles de l’IA
La scalabilité de l’IA crée une pénurie fonctionnelle inédite — non pas de talents techniques, mais de professionnels capables de concevoir des mécanismes de confiance au sein de systèmes autonomes. Lorsque l’objet du service passe de l’humain à l’IA, le rôle du « builder » crypto se redéfinit lui-même.
Le tableau ci-dessous compare les changements de paradigme dans les fonctions spécifiques :
La différence fondamentale entre les deux paradigmes ne réside pas dans la pile technologique, mais dans la manière de construire la confiance et la logique d’exécution des règles. À l’ère pré-IA, le « builder » crypto interagissait avec des participants humains : les règles étaient inscrites dans des contrats intelligents, la marge d’erreur était nulle, mais les limites du système restaient relativement claires.
À l’ère native IA, lorsque l’interlocuteur devient un agent IA fonctionnant de manière autonome, les défis sont les suivants : le comportement de l’agent est imprévisible, sa vitesse d’exécution dépasse largement la fenêtre d’intervention humaine, et les limites mêmes du système doivent être redéfinies dans un cadre d’incertitude bien plus large. Le rôle du « builder » crypto évolue ainsi d’un « rédacteur de contrats sécurisés » vers un « concepteur de mécanismes de confiance pour les systèmes autonomes IA ».
Les recrutements menés par les institutions de premier plan reflètent déjà cette mutation :
▲ Principaux postes stratégiques en IA/données ouverts par les principales bourses au T1 2026
Source : Gate Research Institute
En 2026, les recrutements menés par les principales bourses et institutions reflètent clairement cette tendance : on ne recherche plus seulement des ingénieurs IA ou des développeurs crypto, mais des profils capables de faire le lien entre les deux univers — maîtrisant à la fois les distorsions incitatives et les jeux de gouvernance sur la blockchain, sachant intégrer profondément les outils IA dans les flux de travail crypto, et conçus pour bâtir des mécanismes alignant durablement les agents, les régulateurs et les utilisateurs.
L’orientation des capitaux reflète également ce jugement. Paradigm lève actuellement un nouveau fonds pouvant atteindre jusqu’à 1,5 milliard de dollars, étendant sa zone d’investissement de la crypto à l’IA et à la robotique. Haun Ventures a finalisé son Fund II de 1 milliard de dollars, ciblant spécifiquement les infrastructures financières issues de la convergence crypto-IA, en particulier celles soutenant les transactions autonomes et la coordination des agents IA, ainsi que les systèmes de paiement, de stablecoins et d’économie agent-à-agent.
a16z crypto a bouclé son cinquième fonds (Crypto Fund V) à hauteur de 2,2 milliards de dollars, affirmant clairement que ce fonds sera entièrement dédié au domaine crypto. Face à la complexité et à l’opacité de l’ère IA, l’accent sera mis sur les applications exploitant les caractéristiques crypto de transparence, de vérifiabilité et de décentralisation. Selon PitchBook, environ 40 % des fonds levés par les VC américains dans le domaine crypto en 2025 ont été alloués à des sociétés exerçant également des activités dans le domaine de l’IA — une hausse significative par rapport à 2024.
Même si les « builders » crypto se tournent vers l’IA, leurs parcours varient nettement selon le contexte réglementaire et économique.
Aux États-Unis, une fois le cadre réglementaire devenu relativement clair, l’innovation au niveau des protocoles a obtenu un espace de survie réel. Le réseau de capital-risque y est dense, le chemin entre une idée et son financement court, et la marge d’erreur est plus grande. Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn, Ritual et d’autres partagent un trait commun : ils conçoivent des mécanismes entièrement nouveaux, plutôt que de procéder à de simples intégrations applicatives sur des systèmes existants. Les principaux fonds de capital-risque disposent de « thèses d’investissement » explicites sur des domaines tels que le « calcul vérifiable », la « coordination des agents » ou l’« apprentissage automatique décentralisé », et sont prêts à offrir une marge d’erreur importante aux explorations technologiques précoces.
La situation en Asie est différente. Singapour et Hong Kong jouent davantage un rôle de centre de conformité réglementaire et de relais pour les capitaux institutionnels. Le cadre réglementaire y est plus conservateur, et la tolérance à l’égard de l’innovation pure au niveau des protocoles est plus faible. Les « builders » issus de la crypto qui rejoignent l’IA optent majoritairement pour des chemins centrés sur la couche applicative et l’intégration sectorielle — tirant profit de leurs bases d’utilisateurs, de leurs capacités de paiement ou de leurs actifs de données accumulés dans le domaine crypto pour intégrer rapidement des produits et services IA.
Il ne s’agit pas d’un déficit de compétences, mais d’une divergence de choix de parcours dictée par des signaux de marché et des environnements réglementaires différents : les États-Unis encouragent davantage l’innovation fondamentale et l’exploration technologique précoce, tandis que l’Asie met davantage l’accent sur la conformité réglementaire, la monétisation rapide et l’intégration approfondie avec les industries traditionnelles.
Revenons sur la courbe GitHub mentionnée en début d’article. Le nombre de développeurs actifs mensuels est passé de 45 000 à 23 000 : à première vue, cela semble indiquer un déclin sectoriel. Pourtant, parmi ceux qui sont restés, la proportion de développeurs expérimentés a atteint un record historique, ils se dirigent vers des écosystèmes dotés d’utilisateurs réels, et sont réévalués par l’industrie IA d’une manière sans précédent.
Lorsque la scalabilité de l’IA rencontre des goulots d’étranglement structurels — agrégation de la puissance de calcul, paiements autonomes des agents, vérifiabilité des données et des décisions, coordination de la confidentialité — ces « builders », positionnés précisément au carrefour crypto-IA, voient leur sensibilité aiguë aux règles, aux incitations et à l’authenticité, longtemps cultivée, se transformer progressivement en une capacité systémique rare à l’ère de l’IA.
En tant qu’institution d’investissement spécialisée depuis 2017 dans les infrastructures crypto, IOSG ne se contente pas d’observer cette tendance. Nous avons participé à l’investissement dans EigenLayer dès que son mécanisme de « restaking » a commencé à être reconnu par le marché, nous avons mené le tour de graine d’Ingonyama (aujourd’hui MoonMath), pariant sur la migration de l’accélération matérielle ZK vers la couche de performance IA, et nous avons investi dans Hyperbolic en 2024, convaincus par sa voie originale visant à résoudre, grâce à des mécanismes de vérification natifs de la crypto, le problème de confiance inhérent à la puissance de calcul décentralisée.
La logique commune derrière ces investissements est la suivante : les problèmes de confiance, de coordination et de vérification rencontrés par la scalabilité de l’IA seront finalement résolus grâce aux compétences en conception de mécanismes accumulées par l’industrie crypto. Nous sommes convaincus que la convergence crypto-IA n’est pas un simple récit, mais bien une opportunité structurelle en pleine réalisation.
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
IOSG Ventures
