DeAI : À l'ère de la croissance "sauvage" de l'IA, pourquoi a-t-on besoin de Web3 pour la réguler

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Auteur original : K, chercheur chez Web3Caff Research

Dans la trajectoire du développement de l’intelligence artificielle, ces deux dernières années ont connu une transformation structurelle profonde. Les capacités des modèles ne cessent de progresser, l’efficacité de l’inférence s’optimise continuellement, et les capitaux mondiaux ainsi que les machines étatiques affluent. Cependant, derrière cette vague de centralisation alimentée par un enthousiasme déchaîné et une concentration de capitaux, le DeAI (architecture décentralisée d’entraînement et d’inférence en IA) devient une autre voie vers l’avenir, pointant directement vers deux grands risques du développement actuel de l’IA : la confiance aveugle dans les mécanismes et la vulnérabilité à l’expansion.

La prospérité de l’IA centralisée repose sur une infrastructure physique massive, allant des clusters de supercalculateurs aux boîtes noires d’inférence de modèles fermés, en passant par des produits SaaS empaquetés ou des API internes aux entreprises. Mais tout comme Internet est passé d’un modèle fermé à un modèle ouvert, et de Web2 à Web3, le développement de l’IA finira inévitablement par faire face à deux questions fondamentales : premièrement, comment l’utilisateur peut-il confirmer que le résultat de l’inférence du modèle n’a pas été altéré et qu’il est authentique ? Deuxièmement, lorsque l’entraînement et l’inférence traversent des frontières géographiques, des appareils, des cultures et des cadres juridiques, le modèle centralisé pourra-t-il encore maintenir ses avantages en termes de coûts et de performances ?

Le réseau DeAI propose une voie radicalement différente de la paradigme centralisée. Il s’appuie sur la “Calculabilité Vérifiable (Verifiable Compute)”, utilisant la cryptographie et les mécanismes de consensus pour garantir que chaque exécution du modèle possède une trace traçable et une preuve vérifiable. Cela résout non seulement le problème de la confiance aveugle des utilisateurs envers le modèle, mais fournit également une base de confiance universelle pour la collaboration transfrontalière. Des pionniers comme Prime Intellect et Inference Labs ont déjà réalisé une inférence partiellement vérifiable dans des clusters GPU distants, ouvrant de nouvelles possibilités pour l’entraînement distribué et les services d’IA autonomes. [70]

D’un point de vue économique, la montée du DeAI est également liée à la transformation du RoG (Return-on-GPU, c’est-à-dire le revenu généré par heure de puissance GPU) dans l’industrie de l’IA. La conception de GPT-4.1 ne se limite plus à la recherche de modèles volumineux et de puissance de calcul, mais met l’accent sur un ajustement précis et une allocation efficace des ressources d’inférence, par exemple en réutilisant au maximum le contexte existant, en réduisant les recalculs inutiles, afin de diminuer les sorties non pertinentes et la consommation de tokens, et de concentrer la puissance de calcul sur des inférences réellement précieuses. [68] Cela marque un changement de focus dans l’industrie, passant de “combien de GPU peut-on brûler” à “quelle valeur peut-on obtenir par heure”. Cette orientation vers l’efficacité offre une opportunité idéale pour une percée dans le domaine de l’IA décentralisée.

Les coûts fixes élevés et les goulets d’étranglement en termes d’efficacité des clusters GPU centralisés, à grande échelle, seront difficiles à rivaliser avec un réseau hétérogène de GPU permissionless, contribué par des utilisateurs du monde entier. Si ce réseau possède la “vérifiabilité”, il pourra non seulement concurrencer la structure de coûts des infrastructures centralisées comme AWS ou Azure, mais aussi bénéficier d’un avantage naturel en termes de transparence et de crédibilité.

De plus, l’impact du DeAI dépasse largement le domaine technologique : il va remodeler la propriété et la participation dans le développement de l’IA. Dans l’écosystème fermé actuel dominé par des géants comme OpenAI ou Anthropic, la majorité des développeurs ne peuvent qu’être “utilisateurs de modèles” et ne participent pas aux bénéfices de l’entraînement ou aux décisions d’inférence. Dans le réseau DeAI, chaque contributeur, qu’il s’agisse d’un nœud fournissant de la puissance de calcul, d’un utilisateur apportant des données, ou d’un ingénieur développant des agents, pourra participer à la gouvernance et partager les bénéfices via un protocole. Ce n’est pas seulement une innovation dans le mécanisme économique, mais aussi une avancée dans l’éthique du développement de l’IA.

Bien sûr, le DeAI en est encore à ses débuts. Il n’a pas encore atteint un niveau de performance capable de remplacer les modèles centralisés, ni surmonté les défis liés à la stabilité du réseau ou à l’efficacité de la vérification. Mais l’avenir de l’IA ne sera pas une seule voie, mais plusieurs en parallèle. Les plateformes centralisées continueront de dominer le marché des entreprises, en poursuivant une optimisation extrême du RoG et une industrialisation poussée ; tandis que le réseau DeAI se développera dans les scénarios périphériques et les marchés émergents, évoluant progressivement vers un écosystème de modèles ouverts doté de sa propre vitalité. À l’image d’Internet pour la liberté de l’information, le DeAI pour l’autonomie intelligente. Son importance ne réside pas seulement dans ses avantages technologiques, mais aussi dans la possibilité qu’il offre d’un autre monde, un futur où il n’est pas nécessaire de faire confiance à un intermédiaire spécifique, tout en pouvant faire confiance à l’intelligence elle-même.

Ce contenu est extrait du rapport de recherche publié par Web3Caff Research : « Rapport annuel Web3 2025 (Partie 2) : Intersection historique entre finance, calcul et ordre Internet, le grand tournant de l’industrie bientôt lancé ? Analyse panoramique de ses changements structurels, potentiel de valeur, limites de risque et perspectives futures »

Ce rapport (disponible en lecture gratuite) a été rédigé par le chercheur K de Web3Caff Research, et organise une synthèse systématique des changements dans la phase de développement de Web3 jusqu’en 2025, en mettant l’accent sur la raison pour laquelle, dans un contexte d’évolution continue des capacités réglementaires et fondamentales, l’exploration d’applications et la coopération systémique deviennent progressivement de nouvelles priorités. Les points clés incluent :

• Contexte de l’évolution : raisons intrinsèques du passage de la construction d’infrastructures à une nouvelle phase de focalisation sectorielle ;
• Changements dans les mécanismes clés : clarification progressive des règles et mécanismes on-chain, et leur impact sur le fonctionnement du système ;
• Principales directions d’application : exploration autour des paiements, de la cartographie des scénarios réels et de la collaboration programmable ;
• Perspectives de développement futur : évolution de Web3 en 2026 et au-delà.