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.
Capitalisation boursière : 4,68 milliards $ (en août 2024).
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.
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.
Capitalisation boursière : 3,64 milliards $ (en août 2024).
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.
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.
Capitalisation boursière : 2,80 milliards $ (en août 2024).
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.
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.
Capitalisation boursière : 2,04 milliards $ (en août 2024).
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.
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.
Capitalisation boursière : 2,03 milliards $ (en août 2024).
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.
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.
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.
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.