Transférer le titre original : DeAI Compressed

Étant donné que la cryptomonnaie est essentiellement un logiciel open source avec des incitations financières intégrées - et que l'IA perturbe la manière dont le logiciel est écrit - il est logique que l'IA ait un impact massif sur l'espace blockchain à tous les niveaux.

DeAI: Défis et Opportunités

Pour moi, les plus grands défis auxquels est confronté DeAI se situent au niveau de l'infrastructure compte tenu de l'intensité en capital de la construction de modèles fondamentaux et du rendement à l'échelle des données et du calcul.

Compte tenu des lois d'échelle, les Big Tech ont un avantage prononcé : en exploitant leurs énormes coffres de guerre provenant des bénéfices monopolistiques dans l'agrégation de la demande des consommateurs lors de la deuxième génération d'internet et en les réinvestissant dans l'infrastructure cloud au cours d'une décennie de taux artificiellement bas, les hyperscalers tentent maintenant de capturer le marché de l'intelligence en monopolisant les données et les calculs, les ingrédients clés de l'IA.

En raison de l'intensité en capital et des exigences de bande passante élevées des grandes exécutions d'entraînement, les superclusters unifiés restent optimaux - fournissant aux grandes entreprises technologiques les modèles les plus performants - en source fermée - qu'ils prévoient de louer avec des marges oligopolistiques, réinvestissant les recettes dans chaque génération ultérieure.

Cependant, les douves en IA se sont révélées moins profondes que les effets de réseau web2 avec des modèles de pointe de plus en plus rapidement par rapport au secteur, en particulier avec Meta qui adopte une stratégie de "terre brûlée" et s'engage à consacrer des dizaines de milliards de dollars à des modèles de pointe en open source comme Llama 3.1 offrant des performances de niveau SOTA.

Cela, ainsi querecherche émergentedans les méthodes d'entraînement décentralisées à faible latence, peut (partiellement) commercialiser les modèles commerciaux de pointe - déplaçant (au moins une partie) de la concurrence des superclusters matériels (favorisant les grandes entreprises technologiques) à l'innovation logicielle (favorisant marginalement l'open source / crypto) à mesure que le prix de l'intelligence baisse.

Étant donné l'efficacité de calcul des architectures 'mixture of expert' et de la synthèse/routage LLM, il semble probable que nous nous dirigeons vers un monde non pas de 3 à 5 méga-modèles, mais un tissu de millions de modèles avec différents compromis coût/performance. Un réseau d'intelligence entremêlée. Un esprit collectif.

Cela devient un énorme problème de coordination : le type auquel les blockchains et les incitations cryptographiques devraient être bien équipés pour aider.

Thèse d'investissement Core DeAI Thèse d'investissement Core DeAI

Les logiciels dévorent le monde. L'IA dévore les logiciels. Et l'IA n'est en fait que des données et des calculs.

Tout ce qui peut efficacement sourcer les deux éléments mentionnés ci-dessus (infrastructure), les coordonner (intergiciel) et répondre aux demandes des utilisateurs (applications) sera précieux.

Delphi est optimiste sur plusieurs composants à travers la pile :

Infrastructure

Étant donné que l'IA est alimentée par des données et des ressources informatiques, l'infrastructure DeAI est dédiée à l'obtention de ces dernières de manière aussi efficace que possible, généralement en utilisant des incitations cryptographiques. Comme nous l'avons mentionné précédemment, il s'agit de la partie la plus difficile de la pile sur laquelle il faut rivaliser, mais potentiellement aussi la plus gratifiante étant donné la taille des marchés finaux.

Calculer

Bien que jusqu'à présent freinés par la latence, les protocoles d'apprentissage décentralisés et les places de marché GPU espèrent orchestrer du matériel hétérogène latent afin de fournir des calculs à la demande à moindre coût pour ceux qui ne peuvent pas se permettre les solutions intégrées de Big Tech. Des acteurs tels que Gensyn, Prime Intellect et Neuromesh repoussent les frontières de la formation distribuée tandis queio.net, Akash, Aethir etc permettent une inférence à moindre coût plus proche de l'edge.

Données

Dans un monde d'intelligence omniprésente basée sur des modèles plus petits et spécialisés, les actifs de données sont de plus en plus précieux et monnayables.

À ce jour, DePIN (réseaux physiques décentralisés) a largement été salué pour sa capacité à développer des réseaux matériels à moindre coût par rapport aux concurrents à forte intensité capitalistique (par exemple les opérateurs télécoms). Cependant, le plus grand marché potentiel de DePIN émergera probablement dans la collecte de nouveaux ensembles de données qui alimentent les intelligences on-chain :protocoles agentic (à discuter plus tard).

Dans un monde où le travail – le plus grand TAM du monde ? – est remplacé par une combinaison de données et de calcul, l'infrastructure DeAI offre un moyen aux non Tech Barons deSaisissez les moyens de productionet contribuer à l'économie en réseau à venir.

Middleware

L'objectif ultime de DeAI est un calcul efficacement composable. Comme les Lego d'argent DeFi, l'IA décentralisée compense un manque de performance absolue aujourd'hui avec une composabilité sans permission - incitant un écosystème ouvert de primitives logicielles et de calculs qui se composent au fil du temps pour (espérons-le) surpasser les acteurs en place.

Si Google est l'extrême intégré, alors DeAI représente l'extrême modulaire. CommeClayton Christensen nous rappelle que les approches intégrées ont tendance à dominer dans les industries émergentes en réduisant les frictions dans la chaîne de valeur, mais à mesure que l'espace se développe, les chaînes de valeur modulaires prennent des parts de marché grâce à une concurrence accrue et à des efficacités de coûts au sein de chaque couche de la pile :

Nous sommes très optimistes quant à plusieurs catégories essentielles pour permettre cette vision modulaire:

• Routing

Dans un monde d'intelligence fragmentée, comment peut-on choisir le bon modèle et le bon moment au meilleur prix possible ? Les agrégateurs du côté de la demande ont toujours capturé de la valeur (voirthéorie de l'agrégation), et la fonction de routage est essentielle pour optimiser la courbe de Pareto entre les performances et les coûts dans le monde de l'intelligence en réseau :

Bittensora été le leader ici dans la génération 1, mais une foule de concurrents dévoués émergent.

Alloraorganise des compétitions entre différents modèles sur divers "sujets" de manière "consciente du contexte" et auto-améliorante avec le temps - informant les prédictions futures basées sur l'exactitude historique dans des conditions spécifiques.

Morpheusvise à devenir le «routeur côté demande» pour les cas d'utilisation de web3 - essentiellement une «intelligence Apple» avec un agent local open source qui dispose du contexte pertinent de l'utilisateur et peut acheminer efficacement les requêtes via DeFi ou les blocs de construction émergents de l'infrastructure de «calcul composable» de web3.

Protocoles d'interopérabilité des agents commeTheoriqetAutonolasvisent à pousser le routage modulaire à l'extrême en permettant à des écosystèmes composables et cumulatifs d'agents ou de composants flexibles de se transformer en services intégralement intégrés sur chaîne.

En bref, dans un monde d'intelligence rapidement fragmentée, les agrégateurs du côté de l'offre et de la demande joueront un rôle extrêmement puissant. Si Google est devenu une entreprise de 2 billions de dollars en indexant les informations du monde, alors le gagnant des routeurs côté demande - qu'il s'agisse d'Apple, de Google ou d'une solution Web3 - qui indexe l'intelligence agentic, devrait être encore plus grand.

• Co-Processeurs

Compte tenu de leur décentralisation, les blockchains sont fortement contraintes à la fois en termes de données et de calcul. Comment amener les applications d'IA intensives en calcul et en données que les utilisateurs finiront par exiger on-chain ?

Co-processeurs!

Source :Florin Digital

Ce sont effectivement des « oracles » qui offrent différentes techniques pour « vérifier » les données ou le modèle sous-jacent utilisé d'une manière qui minimise les nouvelles hypothèses de confiance on-chain tout en offrant des augmentations de capacité substantielles. À ce jour, il y a eu une multitude de projets utilisant des approches zkML, opML, TeeML et économiques cryptographiques, chacun avec ses avantages et ses inconvénients variables :

Pour une revue plus approfondie, veuillez consulter notre rapport DeAI partie III qui sortira dans les semaines à venir.

À un niveau élevé, les coprocesseurs sont essentiels pour rendre les contrats intelligents, eh bien... intelligents - fournissant des solutions de type "entrepôt de données" pour interroger des expériences on-chain plus personnalisées ou fournir la vérification qu'une inférence donnée a été correctement complétée.

Réseaux TEE commeSuper,Phala, etMarlinen particulier ont récemment gagné en popularité en raison de leur praticité et de leur capacité à héberger des applications à grande échelle aujourd'hui.

Dans l'ensemble, les co-processeurs sont essentiels pour fusionner les blockchains hautement déterministes mais à faible performance avec des intelligences hautement performantes mais probabilistes. Sans co-processeurs, l'IA ne serait pas en train d'arriver à cette génération de blockchains.

• Incentives pour les développeurs

L'un des plus grands problèmes du développement open source en IA a été le manque d'incitations pour le rendre durable. Le développement de l'IA est très intensif en capital, et le coût d'opportunité à la fois du calcul et du travail de connaissance en IA est très élevé. Sans incitations adéquates pour récompenser les contributions open source, l'espace perdra inévitablement face aux hyper-capitalistes hyperscalers.

Une série de projets deSentientàPluralisàSahara àMiravisent tous à démarrer des réseaux qui permettent et récompensent efficacement les contributions aux intelligences en réseau de réseaux fragmentés d'individus.

En fixant le modèle économique, la croissance de l'open source devrait s'accélérer - offrant aux développeurs et aux chercheurs en IA une option en dehors des grandes entreprises technologiques qui soit mondiale et, espérons-le, également bien rémunérée en fonction de la valeur créée.

Bien que très difficile à maîtriser et de plus en plus compétitif, le TAM ici est énorme.

• Modèles GNN

Lorsque les LLMs délimitent des modèles dans de grands corpus de textes et apprennent à prédire le mot suivant, les réseaux neuronaux graphiques (GNNs) traitent, analysent et apprennent à partir de données structurées en graphes. Comme les données on-chain consistent principalement en interactions complexes entre les utilisateurs et les contrats intelligents - en d'autres termes, un graphe - les GNNs semblent être un choix logique pour étayer les cas d'utilisation de l'IA on-chain.

Des projets commePONDet RPS essaient de construire des modèles fondamentaux pour web3 – potentiellement transformateurs dans les échanges, Defi, et même des cas d'utilisation sociaux comme

• Prévisions de prix : modèles comportementaux on-chain pour prédire les prix, Stratégies de trading automatisées, Analyse de sentiment
• Finance AI : intégrations dans les applications DeFi existantes, Stratégies de rendement avancées et utilisation de la liquidité, Meilleure gestion des risques / gouvernance
• Marketing On-Chain : Des largages aériens plus ciblés / ciblage, Moteurs de recommandation basés sur le comportement on-chain

Ces modèles feront appel de manière assez importante aux solutions de data warehousing commeEspace et Temps,Subsquid,Covalent, etHyperlinesur laquelle je suis aussi assez optimiste.

Les GNN pourraient prouver que les LLM des blockchains et des entrepôts de données web3 sont des facilitateurs essentiels : fournir des fonctionnalités OLAP à web3.

Applications

À mon avis, les agents on-chain peuvent être la clé pour débloquer l'UX notoirement mauvaise des crypto-monnaies, mais plus important encore, la demande manquante pour l'utilisation pitoyable des milliards de dollars en USD que nous avons investis dans l'infrastructure web3 au cours de la dernière décennie.

Ne vous trompez pas, les agents arrivent...

Et il semble logique que ces agents utilisent l'infrastructure ouverte et sans autorisation - à travers les paiements et le calcul composable - pour atteindre des objectifs de plus en plus complexes.

Dans l'économie à venir de l'intelligence en réseau, les flux économiques sont peut-être beaucoup moins B -> B -> C et beaucoup plus utilisateur -> agent -> réseau de calcul -> agent -> utilisateur.

Protocoles agenticsont le résultat final. Les applications ou les entreprises de services avec des frais généralement limités qui fonctionnent principalement en utilisant des ressources on-chain répondant aux demandes des utilisateurs finaux (ou les unes des autres) dans des réseaux composables avec des coûts beaucoup plus faibles que les entreprises traditionnelles.

Tout comme avec le web2 où la couche d'application a capturé la majorité de la valeur, je suis fan de la thèse des « protocoles agentic gras » dans DeAI. La capture de valeur devrait se déplacer vers le haut de la pile avec le temps.

Le prochain Google, Facebook et Blackrock pourraient très bien être des protocoles agentic et les composants pour les rendre possibles sont en train de naître en ce moment même.

La fin du jeu

L'IA va changer la forme de nos économies. Aujourd'hui, le marché s'attend à ce que la capture de valeur réside dans les limites de quelques grandes entreprises du Nord-Ouest du Pacifique des États-Unis. DeAI représente une vision différente.

Une vision de réseaux ouverts et composables d'intelligences avec des incitations et une rémunération même pour de petites contributions et une plus grande propriété / gouvernance collective.

Bien que certains récits dans DeAI se précipitent, et de nombreux projets se négocient nettement au-dessus de l'attraction actuelle, la taille de l'opportunité est en effet importante. Pour ceux qui sont patients et discernants, la vision ultime de DeAI d'une informatique vraiment composable pourrait être la justification même des blockchains elles-mêmes.

Si vous avez apprécié ce teaser, veuillez être attentif à nos rapports longs qui seront débloqués dans les semaines à venir alors que le mois de l'IA x Crypto de Delphi se déroule :

DeAI I: La Tour et le Carré (déverrouillé maintenant)

DeAI II: Saisir les moyens de production, Infra (déverrouillage bientôt)

DeAI III: Calcul ComposableMiddleware (déverrouillage la semaine prochaine)

DeAI IV: L'économie agentic, applications (débloquer deux semaines)

Ce mois va être grand. Attachez vos ceintures.

Avertissement :

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