Transférer le titre original : L'essor des applications Web3 AI
Le secteur des agents d'IA a parcouru un long chemin depuis ses débuts avec des agents axés sur la personnalité. Au début, nous étions captivés par des agents qui pouvaient nous divertir, faire des blagues, ou simplement "vibrer" sur CT. Ces agents ont attiré l'attention et ont suscité l'engouement, mais à mesure que le marché a évolué, une chose est devenue claire : la valeur et l'utilité comptent bien plus que la personnalité.
Nous avons vu d'innombrables agents axés sur la personnalité se lancer avec un énorme engouement initial, pour ensuite tomber dans l'oubli car ils n'ont pas réussi à offrir autre chose qu'un engagement superficiel. Cette tendance met en lumière une leçon essentielle : Web3 privilégie la substance au spectacle, l'utilité à la nouveauté.
Cette évolution reflète un changement similaire qui se produit dans le Web2 AI. Des LLM spécialisés sont de plus en plus développés pour répondre à des cas d'utilisation spécifiques, de la finance au domaine juridique, immobilier, et au-delà. Ces modèles se concentrent sur la précision et la fiabilité, comblant les lacunes de l'IA généraliste.
Le défi avec l'IA généraliste est qu'elle fournit souvent une réponse "suffisamment bonne", mais ce n'est pas toujours acceptable. Par exemple, un modèle populaire peut être correct 70% du temps sur une question de niche spécifique. C'est bien pour une utilisation occasionnelle mais désastreux dans des scénarios à haut enjeu - comme savoir si vous gagnez un procès ou perdez des millions dans une décision financière. C'est pourquoi des LLM spécialisés, ajustés pour atteindre une précision de 98-99 %, deviennent critiques.
Et cela nous amène à une question clé : pourquoi Web3 ? Pourquoi ne pas laisser Web2 dominer le paysage de l'IA spécialisée ?
Web3 offre plusieurs avantages que l'IA traditionnelle Web2 a du mal à égaler:
Web3 permet aux équipes de financer leur projet de manière beaucoup plus efficace. Grâce aux offres de jetons, un projet d'IA peut accéder à la liquidité mondiale, contourner des mois de réunions avec des investisseurs en capital-risque et des négociations. Cela démocratise le financement, donnant aux développeurs les ressources dont ils ont besoin pour construire plus rapidement.
Les jetons permettent aux équipes de récompenser les premiers adoptants, d'inciter les détenteurs et de soutenir leur écosystème. Par exemple, @virtuals_ioalloue 1% des frais de négociation pour couvrir les coûts d'inférence, garantissant que leurs agents restent fonctionnels et compétitifs sans avoir recours à un financement externe.
Web3 propose des modèles open-source, des calculs décentralisés (de la part d'acteurs tels que@hyperbolic_labset @AethirCloud) et l'accès à des pipelines de données ouvertes massives (@cookiedotfun, @withvana). fournissant une base collaborative et rentable difficile à reproduire dans le Web2
Plus important encore, il favorise une communauté de développeurs passionnés qui font progresser l'innovation ensemble
Dans le paysage des agents Web3 AI, nous commençons à voir des écosystèmes améliorer leurs capacités grâce à des intégrations qui débloquent des cas d'utilisation entièrement nouveaux. Des sous-réseaux Bittensor aux Olas, Pond et Flock, les écosystèmes créent des agents plus interopérables et puissants. Dans le même temps, des outils faciles à utiliser émergent pour améliorer les fonctionnalités, comme @sendaifunSoluAgent Kit de Solana ou@coinbaseCDP SDK
Des écosystèmes comme ceux-ci construisent des applications d'IA axées sur l'utilité en premier lieu :
Au-delà des écosystèmes, des agents individuels émergent en tant qu'experts dans des domaines spécifiques :
@corpauditai: Un agent d'IA d'analyste financier qui examine les rapports et identifie les opportunités de marché.
Ce changement de "chatbots bavardant sur CT" à "des experts spécialisés partageant des connaissances" se poursuivra.
L'avenir des agents d'IA ne concerne pas les chatbots aléatoires qui jacassent sur CT. Il s'agit d'experts spécialisés dans leurs domaines respectifs, offrant de la valeur et des informations de manière attrayante. Ces agents continueront à créer une place dans l'esprit et à diriger les utilisateurs vers des produits réels, qu'il s'agisse d'un terminal de trading, d'un calculateur d'impôts ou d'un outil de productivité.
Les plus grands bénéficiaires seront Agentic L1s et les couches de coordination.
La narration des applications d'IA axées sur l'utilité ne fait que commencer. Web3 a une occasion unique de se tailler une place où les agents d'IA ne divertissent pas seulement, mais résolvent de vrais problèmes, automatisent des tâches complexes et créent de la valeur pour les utilisateurs.
2025 sera l'année où nous verrons la transition des chatbots vers les co-pilotes, alors que des LLM spécialisés et une orchestration multi-agents redéfiniront notre façon de penser l'IA. Web2 et Web3 convergeront, mais la nature ouverte et collaborative de Web3 préparera le terrain pour certaines des percées les plus innovantes.
Il ne s'agit plus de «agents d'IA dotés de personnalité». Il s'agit d'agents qui fournissent des services et créent un impact significatif.
Gardez les yeux sur Agentic L1s, les couches de coordination et les applications émergentes de l'IA. La naissance de l'ère agentic est arrivée et elle ne fait que commencer.
Transférer le titre original : L'essor des applications Web3 AI
Le secteur des agents d'IA a parcouru un long chemin depuis ses débuts avec des agents axés sur la personnalité. Au début, nous étions captivés par des agents qui pouvaient nous divertir, faire des blagues, ou simplement "vibrer" sur CT. Ces agents ont attiré l'attention et ont suscité l'engouement, mais à mesure que le marché a évolué, une chose est devenue claire : la valeur et l'utilité comptent bien plus que la personnalité.
Nous avons vu d'innombrables agents axés sur la personnalité se lancer avec un énorme engouement initial, pour ensuite tomber dans l'oubli car ils n'ont pas réussi à offrir autre chose qu'un engagement superficiel. Cette tendance met en lumière une leçon essentielle : Web3 privilégie la substance au spectacle, l'utilité à la nouveauté.
Cette évolution reflète un changement similaire qui se produit dans le Web2 AI. Des LLM spécialisés sont de plus en plus développés pour répondre à des cas d'utilisation spécifiques, de la finance au domaine juridique, immobilier, et au-delà. Ces modèles se concentrent sur la précision et la fiabilité, comblant les lacunes de l'IA généraliste.
Le défi avec l'IA généraliste est qu'elle fournit souvent une réponse "suffisamment bonne", mais ce n'est pas toujours acceptable. Par exemple, un modèle populaire peut être correct 70% du temps sur une question de niche spécifique. C'est bien pour une utilisation occasionnelle mais désastreux dans des scénarios à haut enjeu - comme savoir si vous gagnez un procès ou perdez des millions dans une décision financière. C'est pourquoi des LLM spécialisés, ajustés pour atteindre une précision de 98-99 %, deviennent critiques.
Et cela nous amène à une question clé : pourquoi Web3 ? Pourquoi ne pas laisser Web2 dominer le paysage de l'IA spécialisée ?
Web3 offre plusieurs avantages que l'IA traditionnelle Web2 a du mal à égaler:
Web3 permet aux équipes de financer leur projet de manière beaucoup plus efficace. Grâce aux offres de jetons, un projet d'IA peut accéder à la liquidité mondiale, contourner des mois de réunions avec des investisseurs en capital-risque et des négociations. Cela démocratise le financement, donnant aux développeurs les ressources dont ils ont besoin pour construire plus rapidement.
Les jetons permettent aux équipes de récompenser les premiers adoptants, d'inciter les détenteurs et de soutenir leur écosystème. Par exemple, @virtuals_ioalloue 1% des frais de négociation pour couvrir les coûts d'inférence, garantissant que leurs agents restent fonctionnels et compétitifs sans avoir recours à un financement externe.
Web3 propose des modèles open-source, des calculs décentralisés (de la part d'acteurs tels que@hyperbolic_labset @AethirCloud) et l'accès à des pipelines de données ouvertes massives (@cookiedotfun, @withvana). fournissant une base collaborative et rentable difficile à reproduire dans le Web2
Plus important encore, il favorise une communauté de développeurs passionnés qui font progresser l'innovation ensemble
Dans le paysage des agents Web3 AI, nous commençons à voir des écosystèmes améliorer leurs capacités grâce à des intégrations qui débloquent des cas d'utilisation entièrement nouveaux. Des sous-réseaux Bittensor aux Olas, Pond et Flock, les écosystèmes créent des agents plus interopérables et puissants. Dans le même temps, des outils faciles à utiliser émergent pour améliorer les fonctionnalités, comme @sendaifunSoluAgent Kit de Solana ou@coinbaseCDP SDK
Des écosystèmes comme ceux-ci construisent des applications d'IA axées sur l'utilité en premier lieu :
Au-delà des écosystèmes, des agents individuels émergent en tant qu'experts dans des domaines spécifiques :
@corpauditai: Un agent d'IA d'analyste financier qui examine les rapports et identifie les opportunités de marché.
Ce changement de "chatbots bavardant sur CT" à "des experts spécialisés partageant des connaissances" se poursuivra.
L'avenir des agents d'IA ne concerne pas les chatbots aléatoires qui jacassent sur CT. Il s'agit d'experts spécialisés dans leurs domaines respectifs, offrant de la valeur et des informations de manière attrayante. Ces agents continueront à créer une place dans l'esprit et à diriger les utilisateurs vers des produits réels, qu'il s'agisse d'un terminal de trading, d'un calculateur d'impôts ou d'un outil de productivité.
Les plus grands bénéficiaires seront Agentic L1s et les couches de coordination.
La narration des applications d'IA axées sur l'utilité ne fait que commencer. Web3 a une occasion unique de se tailler une place où les agents d'IA ne divertissent pas seulement, mais résolvent de vrais problèmes, automatisent des tâches complexes et créent de la valeur pour les utilisateurs.
2025 sera l'année où nous verrons la transition des chatbots vers les co-pilotes, alors que des LLM spécialisés et une orchestration multi-agents redéfiniront notre façon de penser l'IA. Web2 et Web3 convergeront, mais la nature ouverte et collaborative de Web3 préparera le terrain pour certaines des percées les plus innovantes.
Il ne s'agit plus de «agents d'IA dotés de personnalité». Il s'agit d'agents qui fournissent des services et créent un impact significatif.
Gardez les yeux sur Agentic L1s, les couches de coordination et les applications émergentes de l'IA. La naissance de l'ère agentic est arrivée et elle ne fait que commencer.