Ce mardi, trois grands modèles d'IA, Genie, GPT-OSS et Opus-4.1, ont été publiés, et aujourd'hui, GPT-5 a également été lancé. La vague d'innovation en IA se succède sans relâche. Bien que les médias technologiques, après évaluation, estiment généralement que les performances de GPT-5 n'atteignent pas le niveau de l'AGI, les principales améliorations concernent le renforcement des fonctionnalités de Vibe Coding et l'augmentation du taux de réussite dans la résolution de problèmes complexes de mathématiques et de physique. Cependant, l'optimisme du marché financier et de l'industrie de l'IA concernant le "moment AGI" n'a pas été significativement affecté. En tenant compte des avancées technologiques actuelles en matière de Scaling Law, d'apprentissage agentique et d'apprentissage par renforcement, ainsi que des opinions des leaders de l'industrie comme Musk et Dario Amodei, il est prévu que des super-intelligences émergent entre 2026 et 2027. De plus, le marché financier va spéculer avant l'arrivée du moment AGI, il est donc nécessaire de rechercher à l'avance des actifs connexes et d'intervenir à gauche pour saisir cette nouvelle opportunité d'investissement de niveau générationnel 🫴. Étant donné que le voyage d'intégration entre le marché boursier américain et le marché des cryptomonnaies est en cours, plutôt que d'attendre que les actifs liés à l'AGI passent par des procédures IPO Tradfi compliquées pour être ouverts aux acteurs du marché secondaire, il est préférable de chercher directement des actifs fortement liés à l'AGI sur le marché des cryptomonnaies. Sous la condition que le paradigme d'entraînement des grands modèles d'IA reste inchangé, nous pouvons identifier un meilleur actif dans chacun des quatre dimensions suivantes : données, grands modèles, puissance de calcul et agents AGI. –-Données Les données, c'est-à-dire le corpus, sont le matériau de base pour l'entraînement des grands modèles d'IA. La raison pour laquelle GPT-3.5 a pu réaliser une percée de performance dans les modèles de grande prévision est l'introduction d'un grand nombre de données provenant de Reddit et de X Twitter. Aujourd'hui, les bases de données générées par l'homme sont sur le point de s'épuiser, les problèmes de pollution et de rétroaction toxique de l'AIGC, ainsi que la prétraitement et la gestion des données privées des entreprises/individus, limitent l'émergence de l'AGI. Ainsi, dans cette dimension des données, par rapport à Chainbase et Ocean Protocol, qui fournissent des données on-chain pour compléter le corpus d'entraînement, Sahara AI, qui utilise l'économie des tokens pour inciter à la production de corpus de haute qualité, multidimensionnels et structurés, est sans conteste le meilleur actif. –-Grands modèles Actuellement, les grands modèles ne se contentent pas de rivaliser en termes de performance, mais commencent également à rivaliser en termes de cas d'utilisation et de coûts d'utilisation. Par exemple, GPT-OSS, publié par OpenAI avant GPT-5, est un grand modèle open source à faible coût et facile à utiliser. Dans le segment des modèles AGI, l'Artificial Superintelligence Alliance ($FET) et Bittensor ($TAO) ont une solide base technique et une histoire de marque, mais le premier a une approche de projet qui donne l'impression d'un retrait après le succès, tandis que Bittensor ($TAO) est un meilleur choix. De plus, parmi les nouveaux projets, bien qu'ils n'en soient pas encore au stade TGE, ils méritent notre attention. Les projets de marché primaire à forte valorisation qui visent à construire une économie commerciale AGI incluent SentientAGI, Nous Research, qui se spécialise dans l'entraînement décentralisé de l'IA, et Prime Intellect. –-Puissance de calcul La puissance de calcul est le pétrole de l'ère de l'IA ; celui qui contrôle la répartition de la puissance de calcul contrôle le pouvoir de tarification, ce qui est devenu un consensus sur le marché. La logique sous-jacente des réseaux GPU décentralisés (GPU DePIN) est : explosion de l'IA → rareté extrême de la puissance de calcul → monopole de tarification par le cloud computing centralisé → DePIN est une tendance inévitable. Actuellement, les actifs sélectionnables pour GPU DePIN incluent principalement Aethir, qui possède une grande puissance de calcul GPU, a la capacité de soutenir la puissance de calcul au niveau entreprise, et construit un écosystème d'applications prospère et diversifié incluant des agents IA, des jeux Web3 et des protocoles RWA. De plus, @AethirCloud a déjà atteint discrètement un ARR de 156 millions de dollars. Quel est le sens de ce chiffre ? Plus de 99 % des projets Crypto ne gagnent pas ce montant sur l'ensemble de leur cycle de vie 🤯. –-Agent AGI Les cadres d'agents IA, tels que Virtual et AI16Z, qui sont devenus des plateformes de lancement de nouvelles cryptomonnaies, ainsi que les robots de publication de contenu de mauvaise qualité, ont été dépassés par le temps. De nouveaux paradigmes d'agents IA, plus adaptés au niveau d'intelligence AGI, émergent, comme ceux explorés par @ChainOpera_AI et @Infinit_Labs dans le réseau social des agents. Le nouveau paradigme d'agent IA vise une véritable utilité, capable de réduire les coûts et d'augmenter l'efficacité tout en générant de la valeur économique dans des domaines tels que le développement de produits, les transactions financières et la rédaction de contenu pour les médias sociaux. Actuellement, ces deux projets n'ont pas encore de TGE, celui qui lancera le TGE en premier sera celui qui sera configuré en premier. Voilà.