L'IA décentralisée n'est pas un ajustement du cloud, c'est un jailbreak. Reliez les GPU inactifs dans le monde entier, réduisez les coûts par 10x, supprimez les points de défaillance uniques. L'intelligence devrait se développer comme le Bitcoin : sans autorisation, sans frontières, inarrêtable.

DeAI pourrait être le plus grand cas d'utilisation + opportunité de marché que notre industrie ait jamais vu à ce jour. Nous parlons de trillions ici. Pourquoi ? L'infrastructure décentralisée est importante à travers tant de couches de la pile AI : - Systèmes d'incitation économique pour la contribution au développement de l'IA open-source, par exemple, l'optimisation des modèles sur des réseaux d'innovation ouverte comme Bittensor ou @tigfoundation ou la fourniture de données (attribuables) pour des ensembles de données d'entraînement/ajustement sur @OpenledgerHQ. - Inférence vérifiable pour créer une véritable responsabilité, lutter contre les hallucinations et permettre des systèmes agentiques avec une traçabilité on-chain entièrement auditable, avec des solutions allant de réseaux spécialement conçus comme @Mira_Network aux zkTLS de @OpacityNetwork ou aux outils de @wardenprotocol pour construire des applications tirant parti de modèles d'IA vérifiables, entre autres. - Infrastructure d'entraînement décentralisée qui permet aux modèles open-source à grande échelle d'être entraînés collectivement, ce pour quoi Bittensor et @tigfoundation sont construits, tout comme @AlloraNetwork (axé sur l'intelligence prédictive), ou des sous-réseaux spécialisés sur Bittensor comme @tplr_ai qui a déjà donné naissance à Templar I. - Réseaux de calcul privé basés sur MPC qui permettent un entraînement et une inférence de modèles confidentiels comme @nillionnetwork, @ArciumHQ ou @LitProtocol sont des facilitateurs cruciaux pour tout cas d'utilisation alimenté par l'IA impliquant des données sensibles/personnelles provenant de secteurs comme la santé, l'assurance et la finance, ou même (diverses formes de) compagnons IA personnalisés. - Réseaux GPU décentralisés comme @ionet qui permettent le clustering géo-distribué de GPU autrement inactifs à l'échelle mondiale, démocratisent l'accès au calcul et améliorent l'efficacité dans l'allocation des ressources, non seulement en fournissant une alternative économique aux fournisseurs centralisés, mais en s'attaquant activement à la pénurie mondiale de GPU, et au fait que la production de GPU ne peut pas suivre la demande croissante rapide. - Les modèles d'IA open-source détenus par les utilisateurs sont importants, et la propriété + la gouvernance à travers la pile, mais surtout au niveau du modèle, devraient être un intérêt public central, compte tenu de l'importance et de la domination croissante que l'IA affiche dans nos vies. Dans le paradigme de l'IA centralisée, vous êtes le produit, tandis que les géants corporatifs qui construisent des modèles fermés et accumulent vos données derrière leurs murs d'entreprise, deviennent de plus en plus puissants. Pendant ce temps, tous les utilisateurs et intégrateurs sont soumis aux changements que l'entité contrôlante choisit d'implémenter sur le modèle. Pour éviter la manipulation, garantir la sécurité et maximiser la performance, avoir des modèles puissants, ouverts et démocratiquement gouvernés d'une part, et des modèles spécialisés dérivés de modèles de base open-source pour divers cas d'utilisation d'autre part, sera de plus en plus important. Les deux deviennent possibles avec la crypto. Certainement un point très large, mais il vaut tout de même la peine de souligner @NEARProtocol ici pour ses efforts sur le front de l'IA détenue par les utilisateurs (surtout avec @near_ai mais aussi compte tenu des efforts pour construire le plus grand LLM open-source du marché), ou @OpenledgerHQ pour permettre l'ajustement (sans code) des modèles d'IA open-source sur des ensembles de données attribuables et vérifiables. - Les blockchains publiques fournissent l'infrastructure financière déterministe et programmable pour que les agents IA s'engagent dans des activités économiques et prospèrent. Alors que dans le "monde réel", les agents ne peuvent pas s'inscrire pour une carte de crédit et pourraient devoir attendre des jours pour un virement bancaire (étant donné qu'ils peuvent obtenir un compte), la DeFi offre un vaste écosystème de primitives financières que les agents peuvent exploiter lorsqu'ils disposent d'un portefeuille avec lequel travailler. Étant donné sa position en tant que blockchain native à l'IA, il vaut encore une fois la peine de souligner @NEARProtocol, qui, compte tenu de ses comptes abstraits nativement, des intentions NEAR, de son faible coût/haute performance, et de beaucoup d'infrastructure/outils environnants pour les constructeurs d'IA, est dans une excellente position pour capturer beaucoup d'activité agentique. - Les VLA (modèles vision-langage-action) manquent d'un cadre de style Langchain qui permet aux opérateurs autonomes d'exécuter des tâches complexes allant de l'automatisation des flux de travail basés sur le bureau à des compagnons de jeu alimentés par l'IA ou même de permettre aux systèmes robotiques de fonctionner sans heurts dans des environnements complexes (pensez à une usine) de manière entièrement traçable et vérifiable. Pourtant, c'est exactement ce que @codecopenflow construit, avec un marché tokenisé intégré pour les opérateurs, un entraînement VLA sans code, et une agrégation de calcul intelligent à partir de réseaux décentralisés, permettant aux constructeurs d'accéder à des outils et à des calculs sans faille. Pendant ce temps, chaque étape de flux de travail par les opérateurs (qui peuvent également fonctionner sur une infrastructure privée et/ou propriétaire) peut être enregistrée sur Solana, garantissant une vérifiabilité complète avec une trace on-chain auditable. Absolument énorme à mon avis et un facilitateur crucial à travers divers secteurs qui exploitent les VLA (qui vont bientôt atteindre le même niveau de notoriété que les LLMs ont déjà atteint). Il y a sûrement plus, mais je pense que ce qui précède montre déjà de manière assez impressionnante pourquoi et comment DeAI est important dans un marché qui vaudra des trillions alors que la croissance de l'industrie AI plus large continue d'accélérer rapidement. DYOR anon.