Ce sont les catégories que nous pourrions probablement voir une convergence accrue de Crypto x AI, mettant en valeur et consolidant les cas d'utilisation de l'IA native de Crypto

Tout d'abord, la synergie la plus évidente - là où l'IA et la Crypto convergent autour de ce qui compte le plus : l'efficacité du capital et l'optimisation du rendement

DeFi - Rendements sur chaîne

• Stablecoin
• RWA
• Spot & Perps
• Prêt/emprunt
• Marchés de rendement (intérêts / points)

DeFi a toujours été le cœur de Crypto avec ses rendements on-chain et opportunités de trading accessibles de n'importe où dans le monde. Avec la montée de l'IA, ces valeurs peuvent être capturées et optimisées de manière plus efficace, permettant à un capital inactif d'être davantage optimisé, c'est-à-dire que DeFi peut être utilisé comme outils de couverture contre l'inflation et/ou pour générer des rendements alpha surdimensionnés à partir de celle-ci.

• Les stablecoins comme l'un des principaux cas d'utilisation de la Crypto - comme monnaie intermédiaire pour littéralement tout on-chain
• RWA / actifs réels tokenisés et les amener sur la chaîne - T-Bill, obligations, immobilier, prêts DePIN, GPU, etc.
• Frais / rendements de trading Spots & Perps
• Prêt/emprunt d'une efficacité en capital plus élevée grâce à l'emprunt & l'amélioration des rendements via le prêt
• Introduction des marchés de rendement Yield Markets permettant une optimisation supplémentaire du rendement et du taux d'intérêt.

Crypto = DeFi = les gens se soucient de créer, déplacer et multiplier de l'argent. Web3 AI pourrait finir par le faire mieux que tout système Web2 fermé, grâce à la nature ouverte et incitative des blockchains et des jetons.

Bien que encore très naissant, nous avons observé des progrès passionnants dans DeFAI

• @gizatechxyzhitjalon de TVL de 1 million de dollars & volume généré de 6 millions de dollarsavec son agent d'optimisation de rendement stablecoin hyper-personnalisé qui permet aux utilisateurs de gagner des rendements 83%+ de plus que les stratégies de prêt traditionnelles.
• @Cod3xOrgkickstartingCompétition de trading de l'agent Sophon Sparkcampagne où les agents Cod3x concourent pour une part des récompenses de 1,5 million de dollars (les données contribuent à améliorer la capacité des agents à mieux trader)
• @autonolas‘Modius & Optimus qui servent d'agent gestionnaire de portefeuille personnel. La seule équipe qui facilite les agents pour fonctionner localement sur le bureau des utilisateurs via le magasin d'applications "Pearl". Récemment lancéProgramme d'accélération Olas de 1 million de dollars.
• Des couches d'abstraction comme @HeyAnonai, @AIWayfinder,@slate_ceos'améliore en matière d'accessibilité à la DeFi (encore très naissante cependant).

Pourquoi les agents sont-ils bons pour Defi? Ils travaillent 24h/24 pour optimiser les rendements et les risques en déplaçant les positions. MCP repousse les limites des intégrations Defi / applications en permettant aux agents d'accéder aux données on-chain et à davantage de protocoles. En un an, nous pourrions voir les agents gérer un nombre important de transactions on-chain en raison de leur efficacité à automatiser l'activité on-chain et à optimiser les rendements.

Choses à surveiller

• Équipes qui favorisent de réels progrès technologiques et qui permettent le développement d'écosystèmes de développeurs (hackathons/compétitions/ateliers)
• Les équipes qui se concentrent sur la confidentialité, la vérifiabilité, la non-détention c'est-à-dire les utilisateurs humains contrôlant l'agent (possèdent vraiment l'agent)
• Les métriques de croissance des agents, c'est-à-dire l'actif sous l'agent (AUA) / TVL sous l'agent

Mais au-delà de DeFi, Crypto AI alimente également une course évolutive, où seuls les agents / équipes AI les plus forts survivent et prospèrent

Darwinien (Évolution de l'IA par la sélection naturelle)

• @opentensor(pour Tout l'IA)
• @AlloraNetwork(pour l'apprentissage automatique / les prédictions)
• @BitRobotNetwork(pour la robotique)

Darwinisme - "la théorie de l'évolution des espèces par la sélection naturelle avancée par Charles Darwin." En d'autres termes, les Jeux de la Faim pour les équipes d'IA. Faites avancer votre innovation/technologie et obtenez des incitations ou mourez.

L’IA Web3 offre la meilleure infrastructure pour faciliter le processus de sélection naturelle, en incitant les forts, en éliminant les faibles grâce à l’utilisation d’incitations symboliques, d’émissions, de mécanismes de coupe, etc

Bittensor a popularisé cela, comme le montre le nombre d'équipes construisant et repoussant les limites technologiques sur leurs sous-réseaux (en particulier avec SN6, 41, 44 qui lancent la narration pour GambleFAI, utilisant les capacités de prédiction d'IA/ML pour avoir un avantage sur les marchés de prédiction)

Allora a capitalisé sur la puissance de l'apprentissage automatique, accélérant et améliorant leurs modèles dans une grande variété de cas d'utilisation de prédiction (Allora des vibrations similaires à Bittensor mais uniquement pour les cas d'utilisation de prédiction financière, au lieu de Subnet, Allora a des "Sujets" qui représentent un certain cas d'utilisation financière sur lequel les équipes de développement peuvent travailler... les modèles / équipes les plus performants obtiennent le plus d'incitations). La meilleure étude de cas a été avec @steerprotocolpour une stratégie LP pilotée par l'IA générant des rendements plus élevés & une IL plus faible pour la position

Bit Robot par @frodobotséquipe, les gars derrière @SamIsMovingsur @virtuals_io. Pas beaucoup d'informations sont disponibles à ce sujet mais l'équipe prévoit de créer un écosystème similaire à Bittensor mais uniquement pour la robotique où chaque sous-réseau représente chaque segment de la robotique par exemple, les données, le matériel, les modèles de vision, les LLMs, etc.

Choses à surveiller

• $TAOperformance, croissance de l'écosystème dTAO et applications/agents de consommation exploitant la technologie des sous-réseaux.
• Toutes les intégrations, études de cas et son TGE.

Infrastructure décentralisée

• Données
• Création de modèle / Entraînement
• Vérifiabilité
• Confidentialité
• DePIN (GPU)

Infrastructure qui soutient la collaboration ouverte, l'innovation ouverte, et empêche l'innovation de rester entre les mains de quelques acteurs centralisés. J'ai parlé de certains secteurs de l'infrastructure dans mes articles précédents et je pense que nous continuerons à voir une adoption continue de cette infrastructure, notamment avec les progrès de DeFAI et darwiniens, et nous verrons émerger des cas d'utilisation plus matures/plus clairs.

Ce qui m'intéresse le plus à court et moyen terme

Données sociales et de sentiment :

• @KaitoAIClassement Yap et leur récemment lancéProtocole Ouvert Yapsqui permettent à l'équipe de construire sur la base des scores Yaps
• @aixbt_agentsuivi & cartographie du projet alpha / tendances sociales basées sur Twitter
• @cookiedotfunoffrant des renseignements sur le marché / social sur les agents d'IA

Données Onchain:

• Je n'ai pas vu de leaders clairs dans une certaine mesure dans le segment des données sociales et de sentiment

Autres joueurs de données:

• Grattage : @getgrass_ioexploiter la bande passante inutilisée pour collecter des données
• Propriété : @vanainciter à la propriété des données via les DataDAOs
• Confidentialité : @nillionnetworkcalcul aveugle, leurs cas d'utilisation, et les prochaines$NILTGE (bientôt)

Plus de lecture sur les données:

Pour DePIN (GPU) :

• Il existe deux protocoles intéressants émergents qui permettent la financiarisation du GPU, permettant aux centres de données / opérateurs de mettre en échelle leurs opérations GPU grâce à des prêts on-chain.
• Étant donné qu'il y aura toujours une demande croissante de calcul en raison de la croissance de l'IA, les centres de données ont toujours besoin de capitaux pour développer leurs opérations, des projets comme@gaib_aiet @metastreetxyzconnectez la liquidité DeFi à la demande des emprunteurs - apportant des rendements DePIN on-chain tout en offrant du capital aux opérateurs pour se développer.

Gaib AI Dollar :

MetaStreet USDAI :

Conclusion

L'IA native de Crypto résout des défis que l'IA Web2 ne peut pas résoudre.

Crypto AI fournit des rails financiers qui permettent aux agents non seulement de penser mais aussi de réaliser des transactions. Il donne à l'IA l'infrastructure nécessaire pour gérer les actifs, optimiser les flux de capitaux et opérer de manière autonome sur des réseaux ouverts et sans permission.

Crypto IA donne le pouvoir à un monde où les agents peuvent:

• Déplacez des capitaux à travers DeFi sans intermédiaires centralisés
• Accédez aux flux de données décentralisés auxquels les acteurs de Web2 n'ont pas accès
• Utilisez des modèles ouverts et des écosystèmes collaboratifs pour évoluer plus rapidement que les silos fermés

En bref, Crypto AI débloque des cas d'utilisation que l'IA Web2 ne peut tout simplement pas reproduire à grande échelle : de l'argent programmable rencontre des agents autonomes, entièrement vérifiable et composable. Alors que DeFi, l'IA darwinienne et l'infrastructure décentralisée mûrissent, attendez-vous à voir l'IA non seulement aider mais participer pleinement à l'économie on-chain.

Il ne s'agit pas seulement de construire des agents plus intelligents, mais de les rendre capables de posséder, échanger, optimiser et créer de la valeur directement on-chain. C'est le fossé.

Web2 lance la course à l'IA. Web3 accélère les économies autonomes agentic

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