Principaux projets crypto IA
Key Takeaways
- NEAR, Internet Computer, ASI Alliance, Render, et Bittensor figurent parmi les projets les plus en vue combinant blockchain et IA pour élargir l'accès et les capacités.
- Ces plateformes appliquent l'IA de diverses manières — de l'amélioration des performances réseau et l'automatisation des contrats intelligents à la décentralisation de l'entraînement des modèles et au partage de la puissance GPU.
- Le mariage de l'IA et des registres distribués ouvre de nouvelles options pour développeurs et utilisateurs finaux, permettant des applications plus efficaces, transparentes et décentralisées.
What This List Covers
IA et blockchain sont de plus en plus liées : l'IA apporte une automatisation et des analyses plus intelligentes, tandis que la blockchain ajoute transparence, incitations et décentralisation. Ci-dessous, nous présentons cinq projets crypto axés sur l'IA classés par capitalisation (août 2024) et expliquons comment chacun intègre l'intelligence artificielle à sa plateforme.
NEAR Protocol (NEAR): Scalable Layer-1 with AI Tooling
Capitalisation boursière : 4,68 milliards $ (en août 2024).
What NEAR Protocol Does
NEAR est une blockchain de couche 1 conçue pour gérer de hauts volumes de transactions sans les congestions observées sur certains réseaux plus anciens. Elle utilise le sharding pour répartir le travail entre validateurs afin que la chaîne puisse traiter de nombreuses transactions en parallèle, ce qui en fait une base pratique pour des applications décentralisées.
How NEAR Applies AI
NEAR utilise l'IA pour affiner le comportement du réseau et soutenir les développeurs. Des modèles de machine learning peuvent aider à prévoir les flux de trafic, allouer les ressources et réduire la latence. L'écosystème expérimente également des outils assistés par l'IA pour développeurs qui accélèrent la création et les tests de contrats intelligents, abaissant la barrière à l'entrée pour construire des dApps complexes.
Internet Computer (ICP): Running Full-Stack Apps On-Chain
Capitalisation boursière : 3,64 milliards $ (en août 2024).
What Internet Computer Aims to Do
Internet Computer vise à héberger des services web entiers directement sur un réseau décentralisé plutôt que de dépendre de fournisseurs cloud. Cela permet aux développeurs de construire des plateformes sociales, des systèmes d'entreprise, des jeux et plus encore, avec les avantages de l'hébergement distribué.
How ICP Integrates AI
En permettant à la logique IA de s'exécuter à l'intérieur des contrats intelligents et des services on-chain, Internet Computer permet aux DApps de prendre des décisions automatisées et d'effectuer des calculs lourds sans serveurs externes. Les cas d'usage incluent des stratégies de trading automatisées, des outils de gestion des risques et d'autres services tirant parti d'une prise de décision autonome et en temps réel.
Artificial Superintelligence Alliance (FET): Cooperative AI Networks and Agents
Capitalisation boursière : 2,80 milliards $ (en août 2024).
What the ASI Alliance Is
L'ASI Alliance rassemble plusieurs projets pour accélérer la recherche et le développement décentralisés vers des systèmes d'IA générale plus performants. En combinant des agents logiciels autonomes, des initiatives IA open source et des cadres de partage sécurisé de données, l'alliance vise à nourrir des écosystèmes d'IA coopératifs.
How the Alliance Uses AI
Des agents autonomes pilotés par le machine learning exécutent des tâches comme la négociation de services, l'optimisation logistique et la gestion des ressources. Ces agents peuvent interagir on-chain, créant un marché de services et de données pilotés par l'IA tout en mettant l'accent sur des outils ouverts et un accès équitable.
Render (RNDR): Decentralized GPU Marketplace for Creators and AI
Capitalisation boursière : 2,04 milliards $ (en août 2024).
What Render Provides
Render met en relation des créateurs ayant besoin de calcul GPU pour le rendu et le machine learning avec des individus et organisations disposant de capacités GPU inoccupées. La plateforme rend les ressources graphiques et de calcul haute performance plus abordables et accessibles en répartissant le travail entre de nombreux fournisseurs.
How Render Leverages AI
L'IA améliore à la fois les processus de répartition et de rendu sur Render. Le machine learning aide à assigner les tâches aux GPU les plus adaptés et optimise les temps d'exécution et les coûts. Des techniques d'IA sont également utilisées lors du rendu lui-même pour des tâches comme le suréchantillonnage, la synthèse de textures et l'accélération des effets temps réel.
Bittensor (TAO): A decentralized, incentive-driven AI network
Capitalisation boursière : 2,03 milliards $ (en août 2024).
What Bittensor Is Building
Bittensor vise à créer un réseau neuronal mondial et ouvert où les participants contribuent en calcul et en données pour entraîner des modèles partagés. Au lieu d'un contrôle centralisé, les contributeurs sont récompensés en tokens en fonction de l'utilité de leurs apports.
How Bittensor Integrates AI
Le protocole lie la mécanique d'incitation directement à l'entraînement des modèles. Les contributeurs (parfois appelés mineurs) exécutent des charges de travail IA et fournissent des données, et le réseau utilise des algorithmes d'évaluation pour juger de la qualité des contributions et distribuer les récompenses. Ce modèle encourage des apports divers et une amélioration continue des capacités IA partagées.
How AI Plus Blockchain Could Change Apps and Services
Associer l'IA aux registres distribués peut réduire la dépendance aux fournisseurs centralisés, créer de nouvelles incitations économiques pour le partage de données et de calcul, et rendre les services IA plus transparents. Pour les développeurs, cela signifie de nouvelles options pour construire des applications adaptatives, sécurisées et communautaires ; pour les utilisateurs, cela peut offrir un accès plus équitable et une gouvernance des données plus claire.
Final Thoughts
Chaque projet de cette liste aborde l'IA différemment : certains se concentrent sur l'infrastructure, d'autres sur les places de marché pour le calcul ou l'entraînement décentralisé des modèles. Que vous soyez développeur explorant de nouvelles piles technologiques ou observateur suivant l'innovation, ces plateformes illustrent comment l'IA et la blockchain peuvent se compléter pour offrir de nouveaux types de services décentralisés.