TechFlow informe que, le 14 juin, Jake Brukhman, fondateur de CoinFund, a récemment déclaré que les modèles d’intelligence artificielle possèdent naturellement une forte tendance à la centralisation, ce qui les rend plus facilement ciblables par la régulation et les politiques gouvernementales. Selon lui, les dernières mesures prises par Anthropic pour se conformer aux règlements sur les exportations viennent renforcer cette tendance.
Brukhman souligne que les réseaux décentralisés pourraient jouer un rôle crucial d’équilibre dans le paysage actuel de l’IA, et que la construction d’un écosystème décentralisé ouvert, public et souverain constitue un défi technique majeur : l’organisation et l’exploitation efficaces des ressources de puissance de calcul.
Il explique que le marché considère généralement que seules les grandes entreprises technologiques dotées d’une capitalisation boursière de mille milliards de dollars sont capables d’entraîner les modèles d’IA les plus avancés. En réalité, d’importantes capacités de calcul GPU généralistes sont déjà disponibles à l’échelle mondiale ; ce qui requiert véritablement une percée, c’est le développement d’algorithmes d’entraînement distribué plus efficaces.
Brukhman cite plusieurs équipes — notamment Gensyn, Prime Intellect, Bagel, Pluralis, Nous Research, Macrocosmos AI et Covenant AI — qui explorent actuellement des solutions d’entraînement distribué de l’IA. Bien que cette voie ait initialement suscité de nombreuses réserves, les expériences pratiques montrent que ces technologies ne sont pas seulement réalisables, mais peuvent, dans certains cas, atteindre une efficacité comparable à celle de l’entraînement centralisé traditionnel, tout en réduisant les coûts.
Outre les défis techniques, Brukhman estime que l’IA décentralisée doit également relever le défi de sa viabilité économique. Il précise que, si les modèles open source ont stimulé l’innovation sectorielle, ils souffrent à long terme d’un manque de modèle commercial éprouvé. Certains projets tentent ainsi d’explorer de nouveaux systèmes de répartition de la valeur, notamment via le partage des poids des modèles et des mécanismes de tokenisation.
Selon Brukhman, le secteur de l’IA se trouve actuellement à un carrefour décisif : son avenir sera-t-il marqué par une centralisation accrue et une régulation stricte, ou s’appuiera-t-il sur un écosystème public d’IA fondé sur des réseaux ouverts ? Ce choix influencera profondément toute la trajectoire de développement du secteur.
