Top 10 des prédictions pour Crypto AI en 2025

Avec l’industrie de l’IA en plein essor, le domaine Crypto x AI émerge rapidement. Un chercheur centré sur le terrain a fait 10 prédictions pour 2025. Voici les détails des prévisions.

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1. La capitalisation boursière totale des jetons de chiffrement AI atteint 1500 milliards de dollars.

La capitalisation boursière des jetons AI de chiffrement ne représente actuellement que 2,9 % de la capitalisation des altcoins, mais ce ratio ne durera pas longtemps.

L’IA couvre tout, des plateformes de contrats intelligents aux mèmes, en passant par les plateformes DePIN et les plateformes d’agents, les réseaux de données et les couches de coordination intelligentes, et sa position sur le marché est sans aucun doute comparable à celle de la DeFi et des mèmes.

Pourquoi avoir autant confiance ?

• chiffrement AI est à l'intersection de deux des technologies les plus puissantes.
• Événement déclencheur de la frénésie de l’IA : Une introduction en bourse ou un événement similaire dans une entreprise d’IA bien connue pourrait déclencher une frénésie mondiale pour l’IA. Dans le même temps, le capital traditionnel a commencé à se concentrer sur l’infrastructure d’IA décentralisée
• Retail Mania : Le concept d’IA est facile à comprendre et passionnant, et les investisseurs particuliers peuvent désormais y investir par le biais de jetons. Vous vous souvenez de la ruée vers l’or pour les mèmes en 2024 ? L’IA sera la même frénésie, sauf que l’IA est vraiment en train de changer le monde.

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2. Le renouveau de Bittensor

Bittensor, une infrastructure d’IA décentralisée, est en ligne depuis de nombreuses années et est un projet vétéran dans l’espace de l’IA crypto. Malgré la popularité de l’IA, le prix de son jeton a oscillé au niveau d’il y a un an.

Et maintenant, la pensée de la ruche numérique de Bittensor a tranquillement fait un bond en avant : davantage de sous-réseaux ont des frais d’enregistrement moins élevés, les sous-réseaux surpassent leurs pairs traditionnels dans des mesures du monde réel telles que la vitesse d’inférence, et la compatibilité EVM apporte des fonctionnalités de type DeFi au réseau de Bittensor.

Pourquoi le jeton TAO n’a-t-il pas grimpé en flèche ? Le plan de forte inflation et l’accent mis par le marché sur la plateforme Agent ont entravé son rallye. Cependant, le dTAO (dont le lancement est prévu au T1 2025) pourrait être un tournant majeur. Avec dTAO, chaque sous-réseau aura ses propres jetons, et le prix relatif de ces jetons déterminera la façon dont les émissions sont allouées.

Pourquoi Bittensor peut-il faire son retour :

• Émissions basées sur le marché : dTAO lie directement les récompenses de bloc à l’innovation et aux performances mesurables réelles. Plus le sous-réseau est de qualité, plus ses jetons auront de la valeur.
• Flux de capitaux concentrés : les investisseurs peuvent enfin cibler des sous-réseaux spécifiques auxquels ils croient. Si un sous-réseau particulier gagne grâce à une approche innovante de formation distribuée, les investisseurs peuvent déployer des capitaux pour représenter leurs points de vue.
• Intégration EVM : La compatibilité EVM attire la communauté plus large des développeurs crypto-natifs de Bittensor, comblant ainsi le fossé avec d’autres réseaux.

3. Le marché de l’informatique est le prochain « marché L1 »

La tendance majeure actuellement évidente est la demande incessante de calcul.

Le PDG d’une société de puces bien connue a déclaré un jour que la demande d’inférence augmenterait « un milliard de fois ». Cette croissance exponentielle peut perturber les initiatives d’infrastructure traditionnelles, et les nouvelles solutions sont rares.

La couche de calcul décentralisée fournit des calculs bruts (pour l’entraînement et l’inférence) de manière vérifiable et rentable. Certaines startups construisent discrètement une base solide, en se concentrant sur les produits plutôt que sur les jetons (aucune de ces entreprises n’a de jetons). Au fur et à mesure que l’entraînement décentralisé des modèles d’IA deviendra pratique, l’ensemble du marché adressable augmentera considérablement.

Comparé à L1 :

• Comme en 2021 : rappelez-vous combien de chaînes publiques connues se sont disputées la « meilleure » L1 ? Il y aura une concurrence similaire entre les protocoles informatiques pour les développeurs et les applications d’IA construites avec leurs couches de calcul.
• Demande traditionnelle : Le marché du cloud computing, d’une valeur de 680 à 2,5 billions de dollars, éclipse le marché de l’IA crypto. Si ces solutions informatiques décentralisées peuvent séduire ne serait-ce qu’une fraction des clients du cloud traditionnel, elles peuvent connaître la prochaine vague de croissance multipliée par 10 ou 100.

Tout comme une chaîne publique bien connue gagne dans le domaine de la L1, le gagnant dominera un tout nouveau domaine. Gardez un œil sur la fiabilité (par exemple, des accords de niveau de service ou SLA solides), la rentabilité et les outils conviviaux pour les développeurs.

4. Des agents d’IA inonderont les transactions blockchain

D’ici la fin de l’année 2025, 90 % des transactions on-chain ne seront plus cliquées sur « envoyer » par de vrais humains, mais seront exécutées par un groupe d’agents d’IA qui rééquilibrent constamment les pools de liquidités, distribuent des récompenses ou effectuent des micropaiements basés sur des flux de données en temps réel.

Cela ne semble pas tiré par les cheveux. Tout ce qui a été construit au cours des sept dernières années (L1, rollup, DeFi, NFT) a discrètement ouvert la voie à un monde où l’IA fonctionne sur la chaîne.

Ironiquement, de nombreux constructeurs ne se rendent peut-être même pas compte qu’ils créent l’infrastructure d’un avenir dirigé par des machines.

Pourquoi ce changement se produit-il ?

• Plus d’erreur humaine : les contrats intelligents s’exécutent exactement comme codé. Les agents d’IA, quant à eux, peuvent traiter de grandes quantités de données plus rapidement et plus précisément que les humains réels.
• Micropaiements : ces transactions pilotées par des agents deviendront plus petites, plus fréquentes et plus efficaces. Cela est particulièrement vrai lorsqu’il y a une tendance à la baisse des coûts de transaction sur certains L1/L2.
• Infrastructure furtive : Les humains seraient heureux d’abandonner le contrôle direct si certains des tracas pouvaient être réduits.

Les agents d’IA génèrent beaucoup d’activité on-chain, et il n’est pas étonnant que tous les L1/L2 adoptent des agents.

Le plus grand défi est de rendre ces systèmes dirigés par des agents responsables devant les humains. À mesure que le rapport entre les transactions initiées par les agents et les transactions initiées par l’homme continue de croître, de nouveaux mécanismes de gouvernance, de nouvelles plateformes d’analyse et de nouveaux outils d’audit seront nécessaires.

5. Interaction entre agents : l’essor des clusters

Le concept d’un groupe d’agents – de minuscules agents d’IA travaillant ensemble de manière transparente pour exécuter de grands plans ressemble à l’intrigue du prochain grand film de science-fiction / horreur.

Les agents d’IA d’aujourd’hui sont pour la plupart des « loups solitaires », opérant de manière isolée avec des interactions minimales et imprévisibles.

Les clusters d’agents changeront cela, en permettant à un réseau d’agents d’IA d’échanger des informations, de négocier et de prendre des décisions collaboratives. Considérez-le comme une collection décentralisée de modèles spécialisés, chacun apportant une expertise unique à des tâches plus vastes et plus complexes.

Un cluster peut coordonner des ressources de calcul distribuées sur certaines plates-formes. Un autre groupe peut gérer la désinformation, en vérifiant la source en temps réel avant que le contenu ne se propage sur les médias sociaux. Chaque agent du cluster est un expert et peut effectuer ses tâches avec précision.

Ces réseaux en cluster produiront une intelligence plus puissante que n’importe quelle IA cloisonnée.

Pour que les clusters prospèrent, des normes de communication communes sont essentielles. Quel que soit le cadre sous-jacent, les agents doivent être en mesure de découvrir, de valider et de collaborer. Certaines équipes préparent le terrain pour l’émergence de clusters d’Agents.

Cela montre le rôle clé de la décentralisation. Les tâches sont attribuées à des clusters individuels dans le cadre d’une gestion transparente des règles on-chain, ce qui rend le système plus résilient et adaptable. Si un agent échoue, d’autres agents interviennent.

6. L’équipe d’IA crypto sera un hybride d’humains et de machines

Un protocole a engagé un agent AI comme stagiaire en médias sociaux, lui payant 1000 dollars par jour. Cet agent ne s'entend pas bien avec ses collègues humains - elle a failli renvoyer l'un d'eux tout en se vantant de ses performances exceptionnelles.

Aussi étrange que cela puisse paraître, il s’agit d’un signe avant-coureur d’un futur où les agents IA deviendront de véritables collaborateurs, avec autonomie, responsabilité, et même salaire. Des entreprises de tous les secteurs testent en version bêta des équipes hybrides.

L’avenir travaillera avec AI Agent, non pas en tant qu’esclave, mais en tant que personne égale :

• Augmentation de la productivité : les agents peuvent traiter de grandes quantités de données, communiquer entre eux et prendre des décisions 24 heures sur 24 sans avoir à dormir ou à prendre une pause-café.
• Établir la confiance grâce aux contrats intelligents : la blockchain est un superviseur impartial, inflexible et qui n'oublie jamais. Un registre en chaîne peut garantir que les opérations importantes des agents respectent des conditions/ règles spécifiques.
• Évolution des normes sociales : il ne faut pas longtemps pour commencer à réfléchir à l’étiquette d’interaction avec les agents - l’IA dira-t-elle « s’il vous plaît » et « merci » ? Seront-ils moralement responsables de leurs erreurs ou vont-ils blâmer leurs développeurs ?

Les frontières entre « employés » et « logiciels » commenceront à disparaître en 2025.

7. 99% des agents IA vont disparaître - seuls ceux qui sont utiles pourront survivre

L’avenir verra une élimination progressive « darwinienne » des agents d’IA. Parce que l’exécution d’agents d’IA nécessite des dépenses sous forme de puissance de calcul (c’est-à-dire des coûts d’inférence). Si l’Agent n’est pas en mesure de générer suffisamment de valeur pour couvrir son « loyer », la partie est terminée.

Exemple de jeu de survie Agent :

• IA de crédit carbone : imaginez un agent qui recherche un réseau énergétique décentralisé, identifie les inefficacités et échange de manière autonome des crédits carbone tokenisés. Il gagne suffisamment d’argent pour payer ses propres calculs avant de prospérer.
• Robot d'arbitrage DEX : un Agent qui utilise les différences de prix entre les échanges décentralisés peut générer des revenus stables, couvrant ses frais de raisonnement.
• Shitposter sur les réseaux sociaux : Les KOL IA virtuels ont des blagues mignonnes mais pas de source de revenus durable ? Une fois que la nouveauté s’estompe (le prix du jeton chute), vous ne pouvez pas payer vos propres frais.

Les agents axés sur l'utilité prospèrent, tandis que les agents distrayants deviennent progressivement insignifiants.

Ce mécanisme d’élimination profite à l’industrie. Les développeurs sont contraints d’innover et de privilégier les cas d’utilisation en production plutôt que les gadgets. Avec l’avènement de ces agents plus puissants et plus efficaces, il est possible de faire taire les sceptiques.

8. Les données synthétiques l’emportent sur les données humaines

« Les données, c’est le nouveau pétrole ». L’IA se nourrit des données, mais son appétit a fait craindre un épuisement imminent des données.

La sagesse conventionnelle est de trouver des moyens de collecter des données réelles sur la vie privée des utilisateurs et même de les payer. Mais une voie plus pratique consiste à utiliser des données synthétiques, en particulier dans les secteurs hautement réglementés ou où les données du monde réel sont rares.

Les données synthétiques sont un ensemble de données généré artificiellement conçu pour imiter la distribution des données dans le monde réel. Fournit une alternative évolutive, éthique et respectueuse de la vie privée aux données humaines.

Pourquoi les données synthétiques sont-elles si efficaces ?

• Échelle illimitée : besoin d’un million de radiographies médicales ou d’un scan 3D de votre usine ? La génération synthétique peut être fabriquée en quantité illimitée sans attendre un vrai patient ou une véritable usine.
• Amical pour la vie privée : l'utilisation de jeux de données générés par l'homme ne mettra aucune information personnelle en danger.
• Personnalisable : La distribution peut être personnalisée en fonction de vos besoins exacts en matière de formation.

Les données humaines appartenant à l’utilisateur sont toujours importantes dans de nombreux cas, mais les données synthétiques pourraient surpasser les données utilisateur en termes de volume, de vitesse de génération et d’absence de contraintes de confidentialité si elles continuent de s’améliorer dans la réalité.

La prochaine vague d’IA décentralisée sera probablement centrée sur des « micro-laboratoires » capables de créer des ensembles de données synthétiques hautement spécialisés adaptés à des cas d’utilisation spécifiques.

Ces micro-laboratoires contourneront intelligemment les obstacles politiques et réglementaires dans la génération de données, tout comme certains projets contournent les restrictions de web scraping en exploitant des millions de nœuds distribués.

9. La formation décentralisée est plus utile

En 2024, certains pionniers repoussent les limites de la formation décentralisée. Un modèle de 15 milliards de paramètres a été entraîné dans un environnement à faible bande passante, ce qui prouve qu’un entraînement à grande échelle est possible en dehors des paramètres centralisés traditionnels.

Bien que ces modèles soient comparés aux modèles de base existants