L’essor de l’IA Crypto n’est pas une simple conversation, mais une reconstruction systémique de bas en haut.
Rédigé par : TinTinLand
Entrant dans l’année 2025, la chaleur du récit « AI + Web3 » n’a toujours pas diminué. Selon le dernier rapport publié par Grayscale en mai 2025, la capitalisation totale du secteur AI Crypto a atteint 21 milliards de dollars, représentant une augmentation de près de cinq fois par rapport aux 4,5 milliards de dollars du premier trimestre 2023.
Derrière cette vague, s’agit-il d’une véritable fusion technologique ou d’un nouvel emballage conceptuel ?
D’un point de vue macro, l’écosystème traditionnel de l’IA a déjà révélé de plus en plus de problèmes structurels : seuil élevé pour l’entraînement des modèles, absence de garantie sur la vie privée des données, monopole élevé sur la puissance de calcul, processus d’inférence en boîte noire, déséquilibre des mécanismes d’incitation… Et ces points de douleur correspondent exactement aux avantages natifs de Web3 : décentralisé, mécanisme de marché ouvert, vérifiable sur la chaîne, souveraineté des données utilisateur, etc.
La combinaison de l’IA et du Web3 n’est pas simplement une superposition de deux termes à la mode, mais plutôt un complément technologique structurel. Partons des principales douleurs auxquelles l’IA est actuellement confrontée pour examiner de près les projets Web3 qui résolvent réellement des problèmes, et vous montrer la valeur et la direction de la piste AI Crypto.
🤖 Le seuil d’accès aux services d’IA est trop élevé et coûteux.
Les services d’IA actuels sont généralement coûteux, l’accès aux ressources d’entraînement est difficile, ce qui représente un obstacle majeur pour les petites et moyennes entreprises ainsi que pour les développeurs indépendants ; de plus, ces services sont souvent techniquement complexes et nécessitent un bagage professionnel pour être utilisés. Le marché des services d’IA est fortement concentré, les utilisateurs manquent de choix variés, les coûts d’appel sont opaques, le budget est difficile à prévoir, et ils sont même confrontés à des problèmes de monopole de puissance de calcul.
La solution Web3 consiste à briser les barrières des plateformes de manière décentralisée, à construire un marché GPU ouvert et un réseau de services de modèles, à soutenir la planification flexible des ressources inutilisées, et à inciter davantage de participants à contribuer à la puissance de calcul et aux modèles grâce à la planification des tâches sur la chaîne et à un mécanisme économique transparent, réduisant ainsi les coûts globaux et améliorant l’accessibilité des services.
représente le projet
- Render Network : se concentre sur le rendu GPU décentralisé, prend également en charge l’inférence et l’entraînement AI, adopte un modèle « paiement à l’utilisation », aidant les développeurs à accéder à des services de génération d’images et d’IA à faible coût.
- Gensyn : construire un réseau de formation en apprentissage profond décentralisé, utilisant le mécanisme Proof-of-Compute pour valider les résultats de formation, et promouvoir le passage de la formation IA d’un modèle centralisé à une collaboration ouverte.
- Akash Network : une plateforme de cloud computing décentralisée basée sur la technologie blockchain, permettant aux développeurs de louer des ressources GPU à la demande pour déployer et exécuter des applications d’IA, c’est la “version décentralisée du cloud computing”.
- 0G Labs : Layer‑1 natif AI décentralisé, qui réduit considérablement le coût et la complexité de l’exécution des modèles AI sur la chaîne grâce à une architecture innovante de séparation du stockage et du calcul.
🤖 Manque d’incitations pour les contributeurs de données
Des données de haute qualité sont le combustible essentiel des modèles d’IA, mais dans les modèles traditionnels, il est difficile pour les contributeurs de données d’obtenir une compensation. L’opacité des sources de données, la forte redondance et le manque de retours sur les façons d’utiliser les données entraînent un fonctionnement inefficace à long terme de l’écosystème des données.
Web3 offre un nouveau paradigme de solution : grâce à des signatures cryptographiques, à la certification en chaîne et à des mécanismes économiques composables, il permet de créer un cercle de collaboration et d’incitation clair entre les contributeurs de données, les développeurs de modèles et les utilisateurs.
représente le projet
- OpenLedger : Propose de manière innovante le concept de « Payable AI », combinant la contribution des données, l’appel des modèles et les incitations économiques, afin de promouvoir la formation d’un réseau économique de données collaboratives sur la blockchain AI.
- Bittensor : un système d’incitation complet basé sur des éléments centraux tels que les récompenses TAO, le mécanisme de consensus Yuma, l’incitation précise des sous-réseaux et la collaboration des connaissances, liant directement la contribution des données aux résultats de fonctionnement du modèle, améliorant ainsi la contribution globale de valeur.
- Grass : Réseau de données AI, collecte des données de comportement de navigation des utilisateurs via des plugins, contribuant à l’entraînement des moteurs de recherche sur la blockchain. Les utilisateurs sont récompensés en fonction de la qualité des données, créant un mécanisme de partage de données piloté par la communauté.
🤖 Modèle opaque, l’inférence AI ne peut pas être vérifiée
Le processus d’inférence des modèles d’IA grand public est hautement opaque, rendant difficile pour les utilisateurs de vérifier la justesse et la fiabilité des résultats, ce qui est particulièrement problématique dans des domaines à haut risque tels que la finance et la santé. De plus, les modèles peuvent être sujets à des attaques telles que la falsification ou l’empoisonnement, rendant leur traçabilité ou leur audit difficiles.
Pour cela, les projets Web3 tentent d’introduire des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), le chiffrement homomorphe complet (FHE) et des environnements d’exécution de confiance (TEE), afin de rendre le processus d’inférence du modèle vérifiable et auditif, et d’améliorer l’interprétabilité et la confiance des systèmes d’IA.
représente le projet
- Sentient : Assure la traçabilité des comportements d’appel grâce à une technologie innovante de reconnaissance d’empreintes digitales, améliorant ainsi la transparence de l’utilisation des modèles et la capacité de résistance à la falsification.
- Modulus Labs : utiliser la technologie ZK pour effectuer une vérification cryptographique du processus d’inférence du modèle, réalisant un nouveau paradigme de « IA de confiance ».
- Giza : utilise la cryptographie à connaissance nulle pour mettre en chaîne les calculs d’inférence d’apprentissage automatique, augmentant ainsi la transparence et la confiance dans le déploiement des modèles d’IA.
🤖 Risques de confidentialité et de sécurité
Le processus d’entraînement de l’IA implique souvent une grande quantité de données sensibles, faisant face à des risques tels que la violation de la vie privée, l’abus ou l’attaque des modèles, et le manque de transparence dans la prise de décision. De plus, la définition de la propriété des données et des modèles est floue, ce qui aggrave davantage les risques pour la sécurité.
Grâce à l’immutabilité de la blockchain, aux technologies de calcul cryptographique (comme ZK, FHE) et aux environnements d’exécution de confiance, assurer la sécurité et le contrôle des données et des modèles des systèmes d’IA tout au long du processus de formation, de stockage et d’appel.
représente le projet
- Phala Network : fournit un environnement d’exécution de confiance (TEE) supporté, encapsulant les calculs critiques dans du matériel sécurisé pour prévenir les fuites de données et le vol de modèles.
- ZAMA : se concentre sur la technologie de cryptographie entièrement homomorphe (FHE), permettant l’entraînement et l’inférence des modèles dans un état chiffré, réalisant « des calculs sans avoir besoin de texte en clair ».
- Mind Network : Construire une plateforme de partage et d’inférence de données AI décentralisée qui prend en charge la protection de la vie privée, en réalisant un partage de données sécurisé et un calcul de la vie privée grâce à des technologies cryptographiques de pointe (telles que le chiffrement homomorphe, les preuves à divulgation nulle de connaissance, etc.).
- Vana : une application de génération d’identité AI, conçue pour permettre aux utilisateurs de reprendre la propriété et le contrôle de leurs données, garantissant la confidentialité et la sécurité des données.
🤖 Droits d’auteur et litiges en matière de propriété intellectuelle des modèles d’IA
Actuellement, les modèles d’IA sont largement formés à l’aide de données provenant d’Internet, mais ils utilisent souvent sans autorisation des contenus protégés par des droits d’auteur, ce qui entraîne de fréquents litiges juridiques. De plus, la question de la titularité des droits d’auteur sur le contenu généré par l’IA n’est pas claire, et la répartition des droits entre les créateurs, les développeurs de modèles et les utilisateurs manque de mécanismes de transparence. Les cas de copie malveillante et de vol de modèles sont également fréquents, rendant la protection de la propriété intellectuelle difficile.
Web3 utilise un mécanisme de certification sur la chaîne pour enregistrer des éléments tels que la date de création du modèle, la source des données d’entraînement et les informations sur les contributeurs, et utilise des outils tels que les NFT et les contrats intelligents pour identifier la propriété des droits d’auteur du modèle ou du contenu.
représente le projet
- Story Protocol : Construire un protocole de propriété intellectuelle sur la chaîne, permettant aux contenus, codes, modèles IA, etc. d’être certifiés, combinés et autorisés de manière modulaire, réalisant ainsi un mécanisme de « création égale certification, appel égal paiement ».
- Alethea AI : modèle d’IA générative lié à l’identité sur la chaîne et aux NFT (comme des personnages, des voix, etc.), chaque personnage IA possède des informations claires sur le créateur et les droits d’auteur, évitant ainsi les abus et le plagiat.
🤖 Manque de gouvernance décentralisée de l’IA
Le développement et l’évolution des modèles d’IA actuels dépendent fortement des grandes entreprises technologiques ou des équipes fermées. Le rythme de mise à jour des modèles n’est pas transparent, et il est difficile de corriger les biais de valeur, ce qui peut entraîner des biais algorithmiques, des abus et une tendance à la « féodalisation technologique ». Les communautés et les utilisateurs ne peuvent généralement pas intervenir dans le chemin de mise à jour des modèles, les ajustements de paramètres ou les limites de comportement, et il manque des mécanismes pour superviser et corriger efficacement les systèmes d’IA.
Les avantages de Web3 résident dans la gouvernance programmable et les mécanismes de collaboration ouverts. Grâce à la gouvernance on-chain, aux mécanismes DAO et aux structures d’incitation, des éléments clés tels que la conception des modèles d’IA, les objectifs de formation et les mises à jour des paramètres peuvent progressivement intégrer le consensus communautaire, améliorant ainsi la démocratie, la transparence et la diversité du développement des modèles.
représente le projet
- Fetch.ai : Introduire des agents économiques autonomes (AEA) et un mécanisme de gouvernance ouverte, permettant aux comportements des agents IA d’être régulés par des règles communautaires et de coordonner la coopération entre les agents grâce à des incitations économiques.
- SingularityNET : encapsule des services d’IA en modules en chaîne composables, permettant aux utilisateurs de choisir ou de remplacer des modèles sur un marché ouvert, et le mécanisme de gouvernance de la plateforme soutient l’évaluation consensuelle de la qualité des modèles et des propositions d’amélioration des services.
🤖 Problèmes de collaboration AI inter-chaînes
Dans un environnement multichaîne, les agents IA et les modèles peuvent être répartis sur différentes blockchains, rendant difficile l’unification de l’état, du contexte ou de la logique d’appel, ce qui entraîne une expérience utilisateur fragmentée, un développement complexe et une synchronisation des données difficile.
Certains projets explorent le « protocole AI multi-chaînes », tentant de promouvoir la continuité et la cohérence des agents AI fonctionnant sur plusieurs chaînes grâce au partage de contexte, à la communication inter-chaînes et aux mécanismes de synchronisation d’état.
représente le projet
- OpenPond : adopte le protocole inter-chaînes MCP pour connecter les modèles AI et les agents sur différentes chaînes, permettant la synchronisation des états d’appel et le partage de contexte, simplifiant ainsi les scénarios de collaboration multi-chaînes.
- Lava Network : fournit des services RPC inter-chaînes et des ponts de données, ouvrant des canaux de communication sous-jacents pour les systèmes AI multi-chaînes, prenant en charge la synchronisation des données des agents et l’exécution de tâches unifiées.
- Protocoles Virtuels : Grâce à l’ACP (Agent Commerce Protocol), un protocole de collaboration intelligent, il prend en charge les demandes inter-agents, la négociation, l’exécution et le processus de règlement. Sa technologie de « Synchronisation Hypersynchrone Parallèle » permet aux agents IA de fonctionner en parallèle sur différentes plateformes et de synchroniser en temps réel les comportements et les mémoires.
🎯 Conclusion
L’essor de l’IA Crypto n’est pas une simple parole en l’air, mais une reconstruction systémique ascendante : elle brise les entraves de la centralisation à l’ère des grands modèles, et construit progressivement un nouveau paradigme de l’IA, où chacun peut participer, qui est transparent et fiable, et qui est motivé par la collaboration, sur des dimensions telles que la puissance de calcul, les données, les incitations, la sécurité et la gouvernance.
Ce domaine est désormais passé de la phase conceptuelle à celle de la mise en œuvre de produits concrets. Je crois que les projets AI Crypto capables de créer une véritable valeur ajoutée et de résoudre des problèmes fondamentaux auront l’opportunité de mener la prochaine vague de développement de l’ère de l’IA, en favorisant une évolution de la technologie de l’intelligence artificielle vers une direction plus ouverte, équitable et fiable.
