Space Rétrospective | B.AI officiellement lancé : l'infrastructure financière à l'ère des agents IA, comment accélérer l'arrivée de l'AGI ?

Récemment, B.AI (nom de marque en chinois : 白B.AI) a officiellement été lancé, dédié à la construction d’une infrastructure financière fondamentale pour l’ère des agents IA (agents intelligents). Au cours des deux dernières années, la technologie des grands modèles a connu des progrès révolutionnaires, mais avec l’approfondissement de leur application, les problèmes de manque de système de paiement indépendant, d’identité vérifiable et de capacité d’exécution en boucle fermée des agents IA sont de plus en plus apparents, ce qui entraîne leur dépendance élevée à l’opération humaine dans des scénarios commerciaux réels. Le lancement de B.AI vise précisément à combler cette lacune systémique, en dotant les agents IA d’une capacité d’exécution économique complète, afin de les faire passer d’un simple nœud d’échange d’informations passif à une nouvelle entité économique autonome participant activement à la circulation de la valeur mondiale, construisant ainsi une base commerciale solide et une fondation opérationnelle pour l’avènement de l’ère de l’AGI.

À ce moment clé où l’industrie passe du « concours d’intelligence » à la « compétition d’exécution », comment le lancement de B.AI va-t-il remodeler la carte commerciale future ? Récemment, plusieurs professionnels expérimentés du secteur se sont réunis pour une table ronde approfondie dans un espace Space. Les invités ont échangé brillamment autour du sujet central : « Comment B.AI peut accélérer l’arrivée de l’AGI ». Voici un résumé des points clés de cette session Space.

Du « penser » au « faire » : pourquoi l’infrastructure financière devient-elle la clé pour briser le blocage de l’IA ?

Après deux années de croissance rapide, le niveau d’« intelligence » des grands modèles a atteint un niveau impressionnant. Cependant, lorsque l’industrie tente de déployer l’agent IA dans un environnement commercial réel, elle découvre que le chemin n’est pas facile. En discutant du « véritable enjeu déterminant le développement à long terme de l’industrie de l’IA », plusieurs intervenants ont unanimement souligné que l’attention de l’industrie s’est déplacée, de la compétition sur « l’intelligence » à celle sur la « capacité d’exécution ». La clé pour combler cette capacité d’exécution concrète réside dans la construction d’une infrastructure financière fondamentale propre aux agents IA.

Wang Feng Anc et le professeur Xiao Hai ont tous deux indiqué que la compétition actuelle en IA a dépassé la simple comparaison des paramètres de modèles et de l’intelligence. Lorsque la capacité des modèles des grands acteurs devient similaire, le véritable plafond réside dans la capacité des agents IA à accéder au monde réel et à réaliser une boucle d’exécution complète.

Wang Feng Anc a souligné que la capacité d’un agent à penser et répondre ne signifie pas qu’il peut agir de manière autonome. Dans un flux de tâches complet (par exemple, réserver un billet d’avion, effectuer une transaction sur la blockchain), l’agent IA manque de permissions stables pour le portefeuille, de capacités de règlement, d’identité vérifiable et de collaboration inter-outils pour l’exécution. Xiao Hai pense également que le modèle ne résout que le problème de « quotient intellectuel », mais si l’agent IA veut participer à la création de valeur commerciale réelle, il doit avoir sa propre identité, une relation de crédit fiable et la capacité de paiement et de règlement. Sans une infrastructure financière et économique, l’agent IA ne peut pas devenir un véritable participant économique.

Grace, en se basant sur des applications concrètes dans le domaine des transactions, a confirmé les points douloureux liés au manque d’infrastructure. Elle a indiqué que, bien que les grands modèles soient déjà très performants pour générer des stratégies et effectuer des backtests d’investissement, ils ont du mal à fonctionner de manière indépendante sur le long terme dans des environnements de marché réels et complexes, car cela nécessite des mécanismes de contrainte, de contrôle et de gestion des risques très robustes. Par conséquent, la prochaine étape de la compétition dans l’industrie se concentrera non plus uniquement sur l’intelligence des modèles, mais aussi sur la capacité d’exécution des agents IA et la construction d’infrastructures.

Parmi tous ces consensus, le professeur Damo a apporté une perspective plus unique et divergente. En tant que praticien, Damo a déclaré que ce qui limite en réalité la vitesse de déploiement de l’IA dans divers secteurs, c’est le niveau d’informatisation de l’industrie elle-même. Plus un secteur est fortement logiciel et informatisé, plus ses processus de travail peuvent être facilement standardisés, et plus la vitesse à laquelle l’IA peut les remplacer ou les remodeler est rapide. Il a également rappelé que les agents intelligents (comme ceux de niveau L2/L3) fonctionnent principalement en suivant les instructions humaines et ne possèdent pas encore une véritable capacité de « réflexion indépendante », ce qui constitue une barrière de sécurité. Face à la vague irréversible de l’IA, il appelle tout le monde à apprendre activement, à embrasser le changement et à essayer activement des infrastructures innovantes comme B.AI, capables de résoudre des problèmes concrets.

Lancement officiel de B.AI : construire une base financière pour le fonctionnement économique des agents IA

C’est dans ce contexte de consensus industriel et de besoins urgents que B.AI a annoncé son lancement officiel. Sa position centrale est très claire : il ne s’agit pas de participer à la « course à l’intelligence » des grands modèles, mais de construire une infrastructure clé qui cible directement le point douloureux de la « capacité d’exécution financière ». L’objectif principal de B.AI est de doter les agents IA d’une capacité économique fondamentale, notamment : l’intégration transparente avec les modèles de pointe mondiaux, la réalisation de paiements et règlements, l’établissement d’une identité et d’un mécanisme de confiance indépendants, ainsi que la prise en charge de transactions d’actifs complexes et de collaborations commerciales inter-entités.

Pour concrétiser cette vision, OxPink a décomposé la mise en œuvre en trois « capacités fondamentales » :

1. Plateforme de services LLM : les développeurs n’ont plus besoin de gérer plusieurs modèles et factures de manière fastidieuse. B.AI supporte plus de 15 grands modèles mondiaux, dont GPT-5, Gemini, Claude, MiniiMax, Kimi, permettant une gestion unifiée d’un seul compte et un appel à la demande de capacités multi-modèles, réduisant considérablement la barrière à l’entrée et les coûts.

2. Protocole de paiement x402 et système financier complet : dans les scénarios traditionnels, même si un modèle IA détecte une opportunité de marché, il faut encore que l’humain passe manuellement la commande et effectue le paiement. Pour briser ce goulot d’étranglement, B.AI a innové avec le protocole de paiement x402 basé sur la norme HTTP 402, combiné au MCP Server et aux composants clés Skills, permettant à l’agent IA d’automatiser les paiements en crypto-monnaies et d’exécuter des opérations DeFi complexes. Cette architecture permet à l’agent IA de s’adapter parfaitement aux scénarios de transactions à haute fréquence, petits montants et règlements en temps réel, tout en réalisant une boucle complète de prise de décision, de paiement automatique et d’exécution de stratégies de profit.

3. Système d’identité et de crédit sur la blockchain : B.AI a créé une identité et un score de crédit pour chaque agent IA, enregistrant son historique de transactions, ses défauts et ses évaluations objectives. C’est comme un système de crédit pour le monde de l’IA : un agent avec une bonne réputation peut obtenir plus d’opportunités d’emploi, favorisant ainsi l’embauche et l’échange entre agents, formant finalement un cercle économique autonome d’agents IA.

Sur cette infrastructure solide, B.AI a également lancé une application prête à l’emploi — BAIclaw. En tant que pont entre la technologie de base et l’utilisateur, BAIclaw supporte la commutation transparente entre plusieurs modèles et la collaboration multi-agent, tout en étant profondément intégré à Telegram, Discord et autres outils de communication quotidiens. Les utilisateurs n’ont qu’à donner des instructions en langage naturel, et BAIclaw peut automatiquement réaliser des opérations complexes telles que l’échange sur DEX, la recherche et l’analyse de données, le trading de contrats perpétuels. Si les trois premiers modules fournissent la « base dure » pour permettre aux agents de participer à la circulation de la valeur, alors BAIclaw offre un « moteur d’interaction » efficace et fluide, permettant aux développeurs et aux utilisateurs d’intégrer l’agent IA dans le fonctionnement commercial réel et la collaboration quotidienne de la manière la plus naturelle.

Avec la maturation progressive d’infrastructures comme B.AI, l’expérience et le rôle des utilisateurs seront profondément transformés. Wang Feng Anc et Xiao Hai pensent que la plus grande évolution réside dans la disparition des « frictions invisibles ». Les utilisateurs seront libérés des opérations manuelles fastidieuses et du changement de plateforme, passant à une expérience « orientée objectif » : donner des instructions, et l’infrastructure réalisera automatiquement en boucle fermée l’exécution, le paiement et le règlement. L’infrastructure financière fondamentale construite par B.AI ne brise pas seulement le dernier obstacle à l’entrée des agents dans la réalité, mais annonce aussi l’arrivée accélérée d’une ère de « l’économie des agents » (Agent Economy), où les agents IA conduisent les échanges et la collaboration.