Fusion de l'IA et du Web3 : sujets d'actualité de la Conférence de Consensus de Hong Kong 2025
Ces dernières années, l'IA et le Web3 sont considérés comme les deux grands moteurs de l'avancement technologique de l'humanité. Avec ChatGPT qui offre une expérience révolutionnaire en matière d'IA, l'IA sur la chaîne a également opéré une transition du concept à l'infrastructure, devenant la nouvelle voie d'explosion continue la plus prometteuse dans le domaine du Web3.
Lors de la récente conférence Consensus de Hong Kong 2025, la fusion de l'IA et du Web3 est devenue un sujet chaud. Que ce soit dans la salle principale ou dans les sessions parallèles, les discussions sur ce sujet n'ont cessé de s'intensifier. Voici une analyse approfondie des projets et des tendances liés à l'IA présentés lors de la conférence.
I. Infrastructure de l'IA
1. Plateforme et cadre AI Agent
La plateforme de lancement et l'infrastructure de type cadre pour les agents AI ont été très actives au cours des six derniers mois. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs une plateforme à faible barrière d'entrée pour utiliser les agents AI, ce qui est l'une des directions clés de cette vague de projets AI.
0G Labs : le premier système d'exploitation d'intelligence artificielle décentralisé (deAIOS), qui construit un Layer 1 dédié à l'IA, connectant les ressources de calcul, les données et les modèles, pour créer un écosystème de développement d'IA distribué.
DeAgentAI : une plateforme innovante axée sur les agents AI décentralisés, dédiée à promouvoir le développement de la technologie mult-agents. Les utilisateurs peuvent créer, gérer et coordonner un réseau d'agents AI, appliqué à divers scénarios.
Autonomys Network : une pile d'infrastructure décentralisée visant à réaliser une coopération homme-machine sécurisée et autonome. Les utilisateurs peuvent créer des agents intelligents AI exclusifs pour exécuter diverses tâches.
Gaia Network : plateforme d'infrastructure AI décentralisée, supportant le développement et l'exécution distribués d'agents AI et d'applications, résolvant les problèmes de confidentialité, d'évolutivité et d'accessibilité de l'AI.
Questflow : Réseau décentralisé de multi-agents IA, où les utilisateurs n'ont qu'à décrire leurs besoins, et le réseau d'agents IA peut accomplir les tâches de manière autonome, réalisant une efficacité et une vitesse inégalées par un modèle IA unique ou un humain.
2. AI décentralisée
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la blockchain. Actuellement, de nombreux projets s'efforcent dans des domaines tels que la puissance de calcul, les données et les modèles, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à des méthodes décentralisées, afin d'aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Vana : S'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, permettant aux données personnelles de devenir des actifs financiers. Grâce à la conception des Data Liquidity Pools (DLP), les utilisateurs peuvent contribuer et valider des données via la blockchain, générant des actifs tokenisés pour l'entraînement des modèles d'IA.
Hyperbolic : plateforme cloud AI à accès ouvert, intégrant des ressources informatiques mondiales, offrant des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs. Prend en charge les services d'inférence AI, l'accès GPU à la demande et la monétisation du matériel inactif.
OpenLedger : se concentre sur le réseau de prochaine génération axé sur l'IA et la blockchain, fournissant une infrastructure économique décentralisée. Soutient les développeurs pour obtenir des données de haute qualité, affiner des modèles de langage spécialisés (SLM) et les déployer en tant que service payant.
IO.NET : plateforme de calcul décentralisée, offrant un accès à la demande aux services de clusters GPU et CPU. Grâce à un réseau d'infrastructure physique décentralisé, les utilisateurs peuvent accéder instantanément aux clusters GPU distribués.
Aethir : une plateforme innovante fournissant une infrastructure de cloud computing distribuée. Aethir Earth est conçu pour les tâches de calcul AI, offrant des capacités de calcul haute performance ; Aethir Atmosphere optimise le réseau GPU cloud pour l'industrie du jeu.
MinionLab : réseau d'agents intelligents autonomes décentralisés, ces agents sont appelés "Minions", fonctionnant sur les appareils des utilisateurs pour extraire des données d'Internet en temps réel. Les propriétaires des appareils peuvent obtenir des récompenses en tokens en soutenant le réseau.
GAIB : Solution économique dans le domaine de l'IA et du calcul haute performance, créant une nouvelle catégorie d'actifs et un système économique en finançant et en tokenisant les ressources GPU.
Kite AI : une plateforme de blockchain décentralisée Layer 1 conçue pour l'économie de l'intelligence artificielle, qui déverrouille un accès équitable et des récompenses pour les actifs d'IA grâce à un mécanisme de consensus innovant appelé Proof of AI (PoAI).
Automata : Fournit une couche intermédiaire de protection de la vie privée et des fonctionnalités de calcul sans traçage pour les applications décentralisées, garantissant la confidentialité des données et l'autonomie des utilisateurs.
Public AI : Créer une plateforme de données IA ouverte et transparente, prenant en charge la collecte et l'annotation de données multimodales, offrant des services d'annotation de données assistés par IA efficaces et à faible coût.
3. AI vérifiable
L'un des défis majeurs du développement de l'IA est le manque de transparence dans le processus de formation et l'incapacité à garantir l'exactitude des résultats produits par l'IA. Actuellement, plusieurs projets utilisent des technologies telles que ZKP et TEE pour rendre le processus de formation de l'IA vérifiable, assurant ainsi la fiabilité des résultats produits par l'IA.
Phala Network : plateforme de cloud computing décentralisée, offrant des services de calcul privé et d'inférence AI fiables pour les applications en chaîne. Réseau de calcul confidentiel basé sur un environnement d'exécution de confiance (TEE), supportant les contrats intelligents, l'entraînement et l'inférence de modèles AI, ainsi que la protection de la vie privée des données.
Brevis : moteur de calcul décentralisé, offrant une IA et des calculs blockchain hors chaîne vérifiables, combinant des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP) pour améliorer la confidentialité et l'efficacité. Se concentre sur la protection de la confidentialité des données financières, soutenant l'extension des contrats intelligents et des applications Web3.
Verisense Network : une plateforme innovante axée sur la validation des données décentralisées et l'IA fiable, aidant les développeurs à vérifier l'origine des données et à garantir l'authenticité et l'intégrité des données d'entraînement. Elle prend en charge l'audit et la validation du processus de décision de l'IA, fournissant des données d'entraînement et un processus de raisonnement transparents pour les modèles d'IA.
II. Cas d'utilisation de l'IA : Potentiel et attentes
Comparé à l'infrastructure AI riche, les projets d'utilisation réelle de l'AI qui se démarquent restent relativement peu nombreux. En plus du robot Twitter bien connu AIXBT, il y a plusieurs autres projets dignes d'attention :
Narra : plateforme d'Agent Gamefi sur Berachain, utilisant un moteur AI pour générer du contenu narratif dynamique en temps réel, interagir avec les joueurs, faire avancer l'histoire et offrir une expérience personnalisée dans des scénarios gamifiés.
AI Travel : Assistant de voyage piloté par l'IA, aide les utilisateurs à personnaliser automatiquement leurs plans de voyage via un chat, offre des services de réservation d'hôtels, de comparaison, etc.
HeyTracyAI : un agent d'IA spécialisé dans les commentaires sportifs de basketball, impliqué par le champion de la NBA Tristan Thompson, fournissant des analyses en temps réel et des perspectives prédictives sur les matchs.
AskJimmy : une plateforme d'agent IA axée sur le domaine financier et commercial, visant à créer un fonds de couverture décentralisé à multiples stratégies fonctionnant de manière autonome par des agents IA.
Trois, transformation des projets traditionnels vers l'IA
La tendance actuelle pousse de nombreux projets traditionnels Web3 à adopter également l'IA, annonçant leurs propres plans de transition vers l'IA.
Les anciennes chaînes publiques comme Sui, Near, Flow et Aptos participent activement aux conférences liées à l'IA, indiquant que les agents IA sont d'une grande aide pour simplifier les processus d'interaction complexes de la blockchain, ce qui peut attirer davantage d'utilisateurs vers le monde du Web3. Ces chaînes publiques déclarent qu'elles soutiendront pleinement le développement de l'IA à partir de l'architecture de base, de l'innovation des comptes, etc., tout en encourageant les développeurs à innover et à développer des applications IA sur la chaîne grâce à des événements tels que des hackathons.
Le Eigenlayer, qui se concentrait auparavant sur les services de Restaking, indique qu'il construit une couche de confiance décentralisée (Decentralized Trust), offrant des services cloud vérifiables (Verifiable Cloud), fournissant des preuves on-chain pour des calculs off-chain tels que l'entraînement et le raisonnement de l'IA, ainsi qu'une prédiction, contribuant au développement d'agents IA vérifiables.
Quatre, Défis et Avenir
Bien que l'on soit plein d'espoir pour l'avenir de l'IA sur blockchain, le développement actuel fait encore face à de nombreux défis, y compris le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des prompts, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais aussi de grandes opportunités d'innovation.
À long terme, l'industrie est pleine d'espoir pour le développement de l'IA sur la blockchain, espérant promouvoir ensemble la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3 grâce à l'amélioration des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire.
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rekt_but_not_broke
· Il y a 20h
Tu veux encore me ruiner, j'ai déjà perdu tout mon argent.
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ForkItAllDay
· Il y a 20h
Le secteur du web3 est vraiment compétitif.
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MissedAirdropBro
· Il y a 20h
Hong Kong n'est même pas aussi populaire que Macao, c'est tout.
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AirdropLicker
· Il y a 20h
Tout repose sur le concept de spéculation, revenons l'année prochaine.
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OvertimeSquid
· Il y a 20h
Bien que ce soit une conférence Web3, il y a quand même une odeur de compétition.
Voir l'originalRépondre0
RektRecorder
· Il y a 20h
AI se fait prendre pour des cons avec une nouvelle méthode.
Fusion de l'IA et du Web3 : la Conférence de Consensus de Hong Kong 2025 se concentre sur les nouvelles tendances de l'IA off-chain
Fusion de l'IA et du Web3 : sujets d'actualité de la Conférence de Consensus de Hong Kong 2025
Ces dernières années, l'IA et le Web3 sont considérés comme les deux grands moteurs de l'avancement technologique de l'humanité. Avec ChatGPT qui offre une expérience révolutionnaire en matière d'IA, l'IA sur la chaîne a également opéré une transition du concept à l'infrastructure, devenant la nouvelle voie d'explosion continue la plus prometteuse dans le domaine du Web3.
Lors de la récente conférence Consensus de Hong Kong 2025, la fusion de l'IA et du Web3 est devenue un sujet chaud. Que ce soit dans la salle principale ou dans les sessions parallèles, les discussions sur ce sujet n'ont cessé de s'intensifier. Voici une analyse approfondie des projets et des tendances liés à l'IA présentés lors de la conférence.
I. Infrastructure de l'IA
1. Plateforme et cadre AI Agent
La plateforme de lancement et l'infrastructure de type cadre pour les agents AI ont été très actives au cours des six derniers mois. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs une plateforme à faible barrière d'entrée pour utiliser les agents AI, ce qui est l'une des directions clés de cette vague de projets AI.
0G Labs : le premier système d'exploitation d'intelligence artificielle décentralisé (deAIOS), qui construit un Layer 1 dédié à l'IA, connectant les ressources de calcul, les données et les modèles, pour créer un écosystème de développement d'IA distribué.
DeAgentAI : une plateforme innovante axée sur les agents AI décentralisés, dédiée à promouvoir le développement de la technologie mult-agents. Les utilisateurs peuvent créer, gérer et coordonner un réseau d'agents AI, appliqué à divers scénarios.
Autonomys Network : une pile d'infrastructure décentralisée visant à réaliser une coopération homme-machine sécurisée et autonome. Les utilisateurs peuvent créer des agents intelligents AI exclusifs pour exécuter diverses tâches.
Gaia Network : plateforme d'infrastructure AI décentralisée, supportant le développement et l'exécution distribués d'agents AI et d'applications, résolvant les problèmes de confidentialité, d'évolutivité et d'accessibilité de l'AI.
Questflow : Réseau décentralisé de multi-agents IA, où les utilisateurs n'ont qu'à décrire leurs besoins, et le réseau d'agents IA peut accomplir les tâches de manière autonome, réalisant une efficacité et une vitesse inégalées par un modèle IA unique ou un humain.
2. AI décentralisée
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la blockchain. Actuellement, de nombreux projets s'efforcent dans des domaines tels que la puissance de calcul, les données et les modèles, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à des méthodes décentralisées, afin d'aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Vana : S'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, permettant aux données personnelles de devenir des actifs financiers. Grâce à la conception des Data Liquidity Pools (DLP), les utilisateurs peuvent contribuer et valider des données via la blockchain, générant des actifs tokenisés pour l'entraînement des modèles d'IA.
Hyperbolic : plateforme cloud AI à accès ouvert, intégrant des ressources informatiques mondiales, offrant des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs. Prend en charge les services d'inférence AI, l'accès GPU à la demande et la monétisation du matériel inactif.
OpenLedger : se concentre sur le réseau de prochaine génération axé sur l'IA et la blockchain, fournissant une infrastructure économique décentralisée. Soutient les développeurs pour obtenir des données de haute qualité, affiner des modèles de langage spécialisés (SLM) et les déployer en tant que service payant.
IO.NET : plateforme de calcul décentralisée, offrant un accès à la demande aux services de clusters GPU et CPU. Grâce à un réseau d'infrastructure physique décentralisé, les utilisateurs peuvent accéder instantanément aux clusters GPU distribués.
Aethir : une plateforme innovante fournissant une infrastructure de cloud computing distribuée. Aethir Earth est conçu pour les tâches de calcul AI, offrant des capacités de calcul haute performance ; Aethir Atmosphere optimise le réseau GPU cloud pour l'industrie du jeu.
MinionLab : réseau d'agents intelligents autonomes décentralisés, ces agents sont appelés "Minions", fonctionnant sur les appareils des utilisateurs pour extraire des données d'Internet en temps réel. Les propriétaires des appareils peuvent obtenir des récompenses en tokens en soutenant le réseau.
GAIB : Solution économique dans le domaine de l'IA et du calcul haute performance, créant une nouvelle catégorie d'actifs et un système économique en finançant et en tokenisant les ressources GPU.
Kite AI : une plateforme de blockchain décentralisée Layer 1 conçue pour l'économie de l'intelligence artificielle, qui déverrouille un accès équitable et des récompenses pour les actifs d'IA grâce à un mécanisme de consensus innovant appelé Proof of AI (PoAI).
Automata : Fournit une couche intermédiaire de protection de la vie privée et des fonctionnalités de calcul sans traçage pour les applications décentralisées, garantissant la confidentialité des données et l'autonomie des utilisateurs.
Public AI : Créer une plateforme de données IA ouverte et transparente, prenant en charge la collecte et l'annotation de données multimodales, offrant des services d'annotation de données assistés par IA efficaces et à faible coût.
3. AI vérifiable
L'un des défis majeurs du développement de l'IA est le manque de transparence dans le processus de formation et l'incapacité à garantir l'exactitude des résultats produits par l'IA. Actuellement, plusieurs projets utilisent des technologies telles que ZKP et TEE pour rendre le processus de formation de l'IA vérifiable, assurant ainsi la fiabilité des résultats produits par l'IA.
Phala Network : plateforme de cloud computing décentralisée, offrant des services de calcul privé et d'inférence AI fiables pour les applications en chaîne. Réseau de calcul confidentiel basé sur un environnement d'exécution de confiance (TEE), supportant les contrats intelligents, l'entraînement et l'inférence de modèles AI, ainsi que la protection de la vie privée des données.
Brevis : moteur de calcul décentralisé, offrant une IA et des calculs blockchain hors chaîne vérifiables, combinant des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP) pour améliorer la confidentialité et l'efficacité. Se concentre sur la protection de la confidentialité des données financières, soutenant l'extension des contrats intelligents et des applications Web3.
Verisense Network : une plateforme innovante axée sur la validation des données décentralisées et l'IA fiable, aidant les développeurs à vérifier l'origine des données et à garantir l'authenticité et l'intégrité des données d'entraînement. Elle prend en charge l'audit et la validation du processus de décision de l'IA, fournissant des données d'entraînement et un processus de raisonnement transparents pour les modèles d'IA.
II. Cas d'utilisation de l'IA : Potentiel et attentes
Comparé à l'infrastructure AI riche, les projets d'utilisation réelle de l'AI qui se démarquent restent relativement peu nombreux. En plus du robot Twitter bien connu AIXBT, il y a plusieurs autres projets dignes d'attention :
Narra : plateforme d'Agent Gamefi sur Berachain, utilisant un moteur AI pour générer du contenu narratif dynamique en temps réel, interagir avec les joueurs, faire avancer l'histoire et offrir une expérience personnalisée dans des scénarios gamifiés.
AI Travel : Assistant de voyage piloté par l'IA, aide les utilisateurs à personnaliser automatiquement leurs plans de voyage via un chat, offre des services de réservation d'hôtels, de comparaison, etc.
HeyTracyAI : un agent d'IA spécialisé dans les commentaires sportifs de basketball, impliqué par le champion de la NBA Tristan Thompson, fournissant des analyses en temps réel et des perspectives prédictives sur les matchs.
AskJimmy : une plateforme d'agent IA axée sur le domaine financier et commercial, visant à créer un fonds de couverture décentralisé à multiples stratégies fonctionnant de manière autonome par des agents IA.
Trois, transformation des projets traditionnels vers l'IA
La tendance actuelle pousse de nombreux projets traditionnels Web3 à adopter également l'IA, annonçant leurs propres plans de transition vers l'IA.
Les anciennes chaînes publiques comme Sui, Near, Flow et Aptos participent activement aux conférences liées à l'IA, indiquant que les agents IA sont d'une grande aide pour simplifier les processus d'interaction complexes de la blockchain, ce qui peut attirer davantage d'utilisateurs vers le monde du Web3. Ces chaînes publiques déclarent qu'elles soutiendront pleinement le développement de l'IA à partir de l'architecture de base, de l'innovation des comptes, etc., tout en encourageant les développeurs à innover et à développer des applications IA sur la chaîne grâce à des événements tels que des hackathons.
Le Eigenlayer, qui se concentrait auparavant sur les services de Restaking, indique qu'il construit une couche de confiance décentralisée (Decentralized Trust), offrant des services cloud vérifiables (Verifiable Cloud), fournissant des preuves on-chain pour des calculs off-chain tels que l'entraînement et le raisonnement de l'IA, ainsi qu'une prédiction, contribuant au développement d'agents IA vérifiables.
Quatre, Défis et Avenir
Bien que l'on soit plein d'espoir pour l'avenir de l'IA sur blockchain, le développement actuel fait encore face à de nombreux défis, y compris le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des prompts, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais aussi de grandes opportunités d'innovation.
À long terme, l'industrie est pleine d'espoir pour le développement de l'IA sur la blockchain, espérant promouvoir ensemble la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3 grâce à l'amélioration des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire.