Introduction à ChainOpera

ChainOpera est une plateforme d'IA décentralisée conçue pour intégrer les technologies d'IA et de blockchain, dans le but de briser le monopole des entreprises Web2 sur les ressources et les données d'IA. Elle vise à établir un écosystème ouvert d'IA qui favorise la formation collaborative de modèles et d'agents d'IA. En tirant parti du protocole de couche 1 sous-jacent, elle optimise l'efficacité, la scalabilité et la sécurité de la formation de l'IA tout en enregistrant et en vérifiant les contributions de chaque participant, en fournissant un mécanisme d'incitation équitable. La plateforme utilise une architecture d'IA fédérée, un modèle d'apprentissage automatique décentralisé qui permet à plusieurs entités tierces de former des modèles de manière collaborative sans partager directement leurs données. Elle intègre pleinement les ressources des fournisseurs de données, des modèles d'IA, de la puissance de calcul et des fournisseurs de services cloud, réduisant ainsi le risque de violation de la vie privée et garantissant aux utilisateurs un contrôle total sur leurs données et leurs modèles personnels. Grâce à cette approche, la plateforme d'IA fédérée de ChainOpera présente plusieurs avantages clés:

• Co-Entraînement
  Les participants peuvent participer à la formation de modèles sans fournir directement des données, en partageant les résultats finaux du modèle.

• Co-Serving
  La plateforme prend en charge le déploiement en temps réel de l'IA générative, permettant aux utilisateurs d'appliquer rapidement des modèles à des scénarios réels, tels que le traitement du langage naturel, la génération d'images, et plus encore.

• Confidentialité et sécurité des données
  Les données des participants sont traitées localement et chiffrées, protégeant ainsi la vie privée et la sécurité des données individuelles.

• Ouvrir le marché des applications Open AI
  Le marché intégré permet à quiconque de répertorier ses propres applications AI développées, favorisant la diversité et la prospérité au sein de l'écosystème.

Grâce à la collaboration entre l'infrastructure de couche 1 et le système d'IA fédéré, ChainOpera n'est pas seulement une plateforme de lancement d'agents d'IA, mais intègre également des ressources de développement d'IA en utilisant la technologie de la chaîne de blocs. Il récompense les participants pour leurs contributions, créant un écosystème d'IA équitable.

Funding et antécédents de l'équipe

Les co-fondateurs de ChainOpera, Salman Avestimehr et Aiden He, ont tous deux une connaissance approfondie et une expérience industrielle dans le domaine de l'IA. Avestimehr est le doyen du département de génie électrique et informatique ainsi que du département d'informatique de l'Université de Californie du Sud (USC), et il est également directeur de l'apprentissage automatique sécurisé et fiable USC-Amazon. Il est également membre de l'Institut des ingénieurs électriciens et électroniciens (IEEE) en IA et en informatique décentralisée. Aiden He est un expert en apprentissage automatique et en applications d'IA, avec une riche expérience en R&D accumulée dans des entreprises telles que Meta, Google, AWS et Tencent. Il a également été profondément impliqué dans plusieurs projets Web3. Avant ChainOpera, Avestimehr et He ont co-fondé deux entreprises d'IA, TensorOpera et FedML, fournissant des services d'agent IA et de modèles GenAI aux entreprises et aux développeurs.

De plus, d'autres membres de l'équipe proviennent de grandes institutions mondiales, dont l'Université de Californie, Berkeley, l'Université Stanford, l'Université de Californie du Sud, le MIT, l'Université Tsinghua, Google, Amazon, Tencent, Meta et Apple. L'équipe est composée de talents provenant de toute l'Europe, de l'Amérique et de l'Asie, apportant une expérience riche dans le développement et l'exploitation de l'IA et des applications Web3.

Le 25 décembre 2024, ChainOpera a annoncé l'achèvement d'un tour de financement de démarrage de 3,5 millions de dollars, portant le montant total de financement à 17 millions de dollars. Les institutions participantes comprennent Finallity Capital, Road Capital, IDG Capital, Amber Group, ABCDE Capital, et d'autres. Des investisseurs providentiels bien connus, tels que David Tse (cofondateur de Babylon), Sreeram Kannan (fondateur et PDG d'EigenLayer), et Jeff Ren (investisseur précoce dans l'IA et Web3), ont également participé à ce tour de financement.

Mécanisme de fonctionnement

La structure opérationnelle de ChainOpera (Source: ChainOpera)

L'écosystème de ChainOpera tourne autour d'une plateforme d'IA fédérée, intégrant des données provenant de sources de données, d'agents d'IA et de chaînes d'IA, et répartissant les tâches. Ce qui suit présentera plusieurs composants clés de son écosystème:

Terminal AI

Le processus opérationnel de ChainOpera est le suivant : Tout d'abord, ChainOpera a développé une application sur les appareils mobiles en tant que terminal AI. Les utilisateurs peuvent télécharger cette application pour interagir avec les agents AI dans l'écosystème ChainOpera et négocier librement des jetons. Pendant l'interaction, les utilisateurs fournissent des données personnelles pour participer à la formation de LLM et GenAI, gagnant des récompenses grâce au modèle "Tapez pour gagner".

Terminal AI de ChainOpera (Source: ChainOpera)

En plus d'interagir avec des agents IA individuels, les utilisateurs peuvent créer leur propre agent IA «LinkedIn», où plusieurs agents IA peuvent converser et interagir les uns avec les autres, intégrant les fonctions de différents agents IA pour travailler pour l'utilisateur.

Plateforme d'IA fédérée

Architecture de la Plateforme AI Fédérée (Source: ChainOpera)

La plateforme d'IA fédérée est un composant essentiel de l'écosystème ChainOpera, soutenu par son propre système d'exploitation Federated AI OS (Operating System). Il s'agit d'une plateforme d'apprentissage automatique décentralisée qui accepte des données en temps réel des utilisateurs et des scénarios d'application via des sources de données telles que l'AI Terminal, les agents d'IA et les agents d'IA LinkedIn. La plateforme utilise ces données pour former des modèles distribués sur plusieurs nœuds, optimisant les performances des modèles tout en protégeant la confidentialité des données des utilisateurs.

Le système fournit le SDK CoAI, qui permet à quiconque de créer, déployer et gérer facilement son propre agent d'IA sur la plateforme. Le SDK prend en charge non seulement le cadre technologique développé en interne par ChainOpera, mais intègre également les architectures d'agent d'IA de premier plan disponibles sur le marché. Il offre des services de modèles diversifiés, permettant aux développeurs de concevoir des solutions sur mesure basées sur différents scénarios d'application, notamment:

• TesorOpera
  Un cadre efficace optimisé pour la formation et l'inférence de l'IA générative, développé spécifiquement par ChainOpera.

• FedML
  Un puissant ensemble d'outils d'apprentissage fédéré pour la formation de modèles distribuée.

• ScaleLLM
  Soutient la formation et l'exploitation de modèles linguistiques à grande échelle (LLM), répondant aux demandes croissantes du domaine de l'IA générative.

• Service hybride Edge-Cloud
  Combine les avantages de l'informatique en périphérie et de l'informatique en nuage pour réaliser une allocation efficace des ressources et un déploiement d'applications d'IA à faible latence.

De plus, le SDK CoAI intègre des fonctionnalités de cryptomonnaies, permettant aux développeurs d'émettre des jetons lors du déploiement des agents d'IA. Ces jetons représentent les niveaux d'engagement des utilisateurs avec différents agents d'IA et servent de mécanisme de récompense, encourageant plus d'utilisateurs à interagir avec les agents d'IA et à contribuer aux données, favorisant ainsi la formation et l'optimisation des modèles. Le marché intégré d'agents d'IA sur la plateforme offre aux utilisateurs un canal pour échanger des jetons. Les utilisateurs généraux peuvent trouver et interagir avec des agents d'IA appropriés, tandis que les développeurs peuvent recevoir des récompenses de leurs agents d'IA créés, établissant ainsi un système économique mutuellement bénéfique.

ChainOpera AI Chain

ChainOpera AI Chain est le protocole de couche 1 sous-jacent qui soutient la plateforme d'IA fédérée, développée indépendamment par l'équipe ChainOpera. Il utilise le mécanisme de consensus PoI (Proof of Intelligence) pour vérifier de manière équitable et enregistrer les ressources de calcul ou les données contribuées par chaque participant de manière décentralisée, en émettant des récompenses token basées sur la valeur de la contribution. De plus, la ChainOpera AI Chain intègre le Federated AI OS pour optimiser l'efficacité, la scalabilité et la sécurité des inférences pour les modèles d'IA, dans le but de surmonter les limitations de performance des blockchains traditionnelles et de fournir un environnement à faible latence et à haut débit pour diverses applications d'IA.

La chaîne ChainOpera AI sera déployée progressivement en trois phases :

• Phase Un

  • Déploiement sur un testnet local
  • CoAI déployé sous forme de contrats intelligents

• Deuxième phase

  • Déploiement sur des blockchains publiques haute performance telles que Solana, Base ou Ethereum

• Phase Trois

  • Lancement officiel d'AI Chain avec le consensus Proof of Intelligence remplaçant les contrats intelligents
  • Intégration du système d'exploitation d'IA fédérée dans la chaîne d'IA

Écosystème actuel

Plateforme d'IA décentralisée de ChainOpera (Source: ChainOpera)

Actuellement, seule une série limitée de fonctionnalités est disponible sur la plateforme ChainOpera. Les utilisateurs peuvent déployer certains modèles d'IA sur sa plateforme d'IA décentralisée, interagir avec ces modèles ou les utiliser pour générer des photos et des vidéos. La première phase de test vient de se terminer et la plateforme se prépare à entrer dans la deuxième phase, qui consiste à lancer le Terminal IA. Cela permettra aux utilisateurs de commencer à fournir des données personnelles comme source d'entraînement des modèles. Bien qu'il n'ait pas encore été entièrement publié, les utilisateurs intéressés peuvent s'inscrire dès maintenant pour rejoindre la liste d'attente.

Comparaison avec le protocole Virtuals

Dans l'ensemble, ChainOpera partage de nombreuses similitudes avec le très populaire protocole Virtuels qui est apparu récemment. Les deux plateformes sont des plates-formes de lancement d'agents IA à faible barrière d'entrée qui permettent aux utilisateurs sans compétences techniques de créer leurs propres agents IA et d'émettre des jetons. Ils prennent également en charge des modèles d'IA diversifiés, permettant aux développeurs de construire une large gamme d'applications d'IA plutôt que d'être limités à une seule fonction. Cependant, il existe plusieurs différences entre ChainOpera et le protocole Virtuels en ce qui concerne le positionnement sur le marché, les méthodes de création d'agents IA et la tokenomie, qui seront examinées ci-dessous.

Positionnement sur le marché

En termes de positionnement sur le marché, ChainOpera se distingue de Virtuals Protocol en faisant plus que simplifier la création d'agents d'IA grâce au SDK CoAI. ChainOpera intègre toutes les ressources liées à l'IA, y compris en permettant aux utilisateurs de participer à la formation de modèles, de regrouper la puissance de calcul distribuée et de construire une couche 1 haute performance pour améliorer les opérations d'IA. Son objectif est de démocratiser le développement de l'IA, en le rendant accessible et bénéfique pour tous plutôt que d'être monopolisé par de grandes entreprises. ChainOpera envisage un paysage de l'IA où le développement de l'IA, de la formation des modèles à la création d'applications d'IA, est un effort collaboratif. Les utilisateurs peuvent contribuer aux données, former des modèles d'IA et créer librement divers agents d'IA, transformant ainsi la technologie de l'IA en un marché plus équitable et transparent.

G.A.M.E. Workflow (Source: Protocole virtuel)

En revanche, le protocole Virtuals n'a pas développé sa propre chaîne de blocs mais construit plutôt son protocole sur Base, en se concentrant sur l'optimisation d'un processus de création d'agent d'IA convivial. Pour les utilisateurs intéressés par le lancement d'agents d'IA, Virtuals Protocol propose un cadre de développement modulaire appelé G.A.M.E. (Entités multimodèles autonomes génératives), composé de cinq composants principaux:

• Système de perception
  Définit comment l'agent d'IA reçoit et traite les entrées environnementales, prenant en charge le traitement multimodal de texte, de voix et d'images.

• Moteur de planification stratégique
  Conçoit la logique de prise de décision de l'agent IA.

• Module de traitement des dialogues
  Développe des capacités de traitement du langage naturel, permettant une compréhension du contexte et une génération de réponses appropriées.

• Processeur de mémoire à long terme
  Stocke des données historiques et des ensembles de données, récupère des expériences passées, des réflexions, des personnalités dynamiques, des visions du monde et la mémoire de travail pour améliorer les capacités de prise de décision.

• Opérateur de portefeuille sur chaîne
  Intègre un portefeuille sur chaîne pour définir des règles de gestion des actifs et de distribution des récompenses.

Les développeurs peuvent sélectionner des modules prédéfinis pour personnaliser la fonctionnalité, ajuster la vitesse de réponse, les niveaux de génération de contenu, les traits de personnalité, les schémas de comportement et le ton. En combinant différents modules, les agents d'IA peuvent présenter des capacités diverses et complexes ainsi que des caractéristiques personnelles uniques, continuellement affinées grâce aux retours des utilisateurs.

Cette comparaison montre clairement que le protocole Virtuals se concentre sur la simplification de la création et de la gestion des agents d'IA, tandis que ChainOpera propose un service d'IA intégré. En plus de la création d'agents d'IA, ChainOpera encourage la participation des utilisateurs à la préformation des modèles, dans le but de construire un écosystème d'IA plus large.

Processus de création d'agent IA

ChainOpera est encore à un stade précoce de son développement, il n'a donc pas encore démontré comment les agents d'IA seront créés sur sa plateforme. Cependant, des informations peuvent être tirées en référençant le processus utilisé par le protocole Virtuals pour déduire les stratégies et les défis potentiels de mise en œuvre de ChainOpera.

Dans le protocole Virtuals, le déploiement d'un nouvel agent d'IA nécessite de dépenser un certain montant de jetons $VIRTUAL. Les utilisateurs doivent nommer l'agent d'IA, définir un avatar, spécifier un nom de jeton et fournir une description de ses caractéristiques et de sa personnalité. Une fois cette configuration terminée et que la capitalisation boursière de l'agent d'IA atteint 42 000 $ grâce à des achats suffisants, l'agent d'IA devient officiellement opérationnel en tant qu'entité entièrement autonome avec son propre compte X dédié. Les premiers investissements en jetons contribuent à hauteur de 35 000 $ à l'établissement d'un pool de liquidité permanent sur Uniswap.

ChainOpera s'inspirera probablement du protocole Virtuals, mais diffère fondamentalement en fonctionnant sur sa propre blockchain de couche 1. Le développement d'une chaîne de couche 1, en particulier en ce qui concerne l'infrastructure, nécessite du temps pour mûrir et se stabiliser. Par conséquent, la priorité initiale de ChainOpera est de s'assurer que son protocole de couche 1 peut gérer de manière fiable un débit de transactions suffisant.

De plus, contrairement à Uniswap, qui a établi une liquidité importante et une structure de protocole solide au fil des ans, ChainOpera pourrait rencontrer des défis de liquidité pour les jetons AI Agent. Outre la liquidité, les lacunes de l'infrastructure DeFi, y compris les oracles, les ponts inter-chaînes, les stablecoins, les protocoles de prêt et les agrégateurs de transactions, pourraient entraver les expériences de trading des utilisateurs et limiter les flux de capitaux externes. Notamment, le déploiement du testnet de ChainOpera sur Ethereum et Solana indique un soutien potentiel pour EVM ou SVM dans sa chaîne de couche 1. Une solution pratique à court terme pour résoudre les problèmes de liquidité consisterait à intégrer des pools de liquidité sur des plateformes établies telles que Uniswap ou Raydium pour tirer parti des protocoles existants.

Malgré ces défis, la vision plus vaste de ChainOpera va au-delà d'être simplement une plateforme de lancement d'agents d'IA. Il vise à construire un écosystème complet d'IA sur chaîne. Les utilisateurs peuvent contribuer des données via l'IA Terminal pour participer à l'entraînement des modèles, devenir des nœuds fournissant une puissance de calcul pour améliorer les performances de l'IA, ou déployer des applications d'IA supplémentaires sur sa couche 1. Bien que la plateforme de lancement d'agents d'IA puisse avoir du mal à égaler le succès du protocole Virtuals pendant la phase de démarrage à froid, la vision étendue de ChainOpera présente un plus grand potentiel à long terme.

Tokenomie

Contrairement à la plupart des protocoles où les jetons servent principalement à des fins de gouvernance, ChainOpera et Virtuals Protocol attribuent une utilité plus pratique à leurs jetons. Cette conception permet aux détenteurs de jetons de capturer une valeur intrinsèque du protocole, permettant au prix du jeton de croître aux côtés du développement et du succès du protocole.

Allocation de jetons $VIRTUAL (Source: Livre blanc du protocole Virtuals)

Tout d'abord, en ce qui concerne le protocole Virtuals, son jeton natif $VIRTUAL a un approvisionnement total de 1 milliard. De ce montant, 60 % est déjà en circulation, 5 % est alloué à la liquidité, et les 35 % restants sont réservés au développement de l'écosystème, gérés par le portefeuille multisig de Virtuals DAO avec un plafond de libération annuel de 10 % au cours des trois prochaines années. $VIRTUAL sert à de nombreux cas d'utilisation au sein de son écosystème :

• Frais de création d'agent AI
• Paires de trading de pool de liquidité
• Staking LP
• Jeton de routage

En résumé, chaque transaction au sein de l'écosystème du protocole Virtuals nécessite $VIRTUAL en tant que moyen d'échange. De la création des agents IA à l'achat de jetons d'agent IA, $VIRTUAL est nécessaire. Les pools Uniswap ne prennent en charge que l'appariement avec $VIRTUAL, bloquant ainsi davantage de jetons circulants dans les pools de liquidité. De plus, les jetons LP peuvent être mis en jeu pour gagner des récompenses et obtenir des jetons de vote pouvant être délégués aux validateurs. En tant que jeton de routage, $VIRTUAL facilite les échanges entre différents jetons d'agent IA en les convertissant d'abord en $VIRTUAL. Ainsi, $VIRTUAL constitue le pilier central des opérations du protocole Virtuals.

En ce qui concerne ChainOpera, bien que son modèle économique et ses cas d'utilisation spécifiques n'aient pas encore été annoncés, son utilité en tant que jeton devrait probablement dépasser la plateforme AI Agent. Il servira de frais de transaction sur sa chaîne de couche 1 et récompensera les fournisseurs de ressources en IA, stimulant la demande et capturant la valeur du protocole.

Conclusion

Que la vague actuelle d'agents d'IA ne soit qu'une autre bulle passagère reste un sujet de débat. Cependant, il est indéniable que les agents d'IA apportent des capacités d'automatisation significatives aux utilisateurs, leur permettant de gérer des charges de travail vastes. Les développeurs peuvent accélérer le déploiement de protocoles et les itérations de produits, les traders peuvent optimiser leurs stratégies, et les investisseurs peuvent obtenir des aperçus approfondis du marché, réduisant la barrière pour que les utilisateurs Web2 entrent dans l'espace Web3. ChainOpera se positionne à l'avant-garde de cette tendance, reconnaissant le potentiel des agents d'IA tout en construisant une infrastructure robuste pour le développement de l'IA. Cette base vise à favoriser l'adoption à grande échelle des applications d'IA au sein de Web3, façonnant l'avenir de l'intégration de l'IA dans les écosystèmes décentralisés.