En regardant cette série de projets AI + Web3, en réalité, la majorité des résultats sont déjà prévisibles.
La plupart des échecs ne sont pas dus à un manque d’innovation technologique, mais à l’adhésion à ces trois vieux schémas.
Première catégorie : se contenter de raconter une histoire, sans résoudre les problèmes de puissance de calcul et de coûts. Les modèles sont grands, les récits sont riches, mais dès qu’on passe à la phase opérationnelle réelle, les coûts de calcul deviennent ingérables, le déploiement est instable, et finalement on doit revenir à une « IA de démonstration ». On semble préparer l’avenir, alors qu’en réalité, on ne peut même pas tenir aujourd’hui.
Deuxième catégorie : beaucoup d’agents, mais sans boucle économique. Les agents collaborent, dialoguent, prennent des décisions, mais leur contribution n’est pas enregistrée avec précision, et la répartition des bénéfices ne peut se faire qu’à l’instinct. L’absence d’un système clair de comptabilité et d’incitations fait que plus il y a d’agents, plus le système devient chaotique.
Troisième catégorie : tout est sur la chaîne, mais personne ne l’utilise vraiment. Pour « décentraliser », on décentralise pour décentraliser, au prix d’une expérience utilisateur, d’une efficacité et d’une scalabilité sacrifiées. Au final, la chaîne est animée, mais personne ne veut rester en dehors.
Ces trois chemins semblent différents dans leur orientation, mais en réalité, ils partagent la même problématique : si l’infrastructure n’est pas prête, il ne faut pas se précipiter pour obtenir des résultats.
Dans ce contexte, je peux même comprendre le choix de @OpenledgerHQ. Ils avancent lentement, sans chercher à prouver leur « intelligence » en premier, mais en comblant d’abord la couche la plus négligée, celle qui est la plus susceptible de s’effondrer — puissance de calcul, stockage, logique de contribution vérifiable et de règlement.
Ce chemin est effectivement plus lent.
Mais dans un domaine à forte consommation et complexité comme AI + Web3, la lenteur signifie souvent une plus grande stabilité. Les projets qui dureront vraiment ne seront pas forcément ceux qui sont vus en premier, mais ceux qui restent debout jusqu’à la fin.
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En regardant cette série de projets AI + Web3, en réalité, la majorité des résultats sont déjà prévisibles.
La plupart des échecs ne sont pas dus à un manque d’innovation technologique, mais à l’adhésion à ces trois vieux schémas.
Première catégorie : se contenter de raconter une histoire, sans résoudre les problèmes de puissance de calcul et de coûts.
Les modèles sont grands, les récits sont riches, mais dès qu’on passe à la phase opérationnelle réelle, les coûts de calcul deviennent ingérables, le déploiement est instable, et finalement on doit revenir à une « IA de démonstration ».
On semble préparer l’avenir, alors qu’en réalité, on ne peut même pas tenir aujourd’hui.
Deuxième catégorie : beaucoup d’agents, mais sans boucle économique.
Les agents collaborent, dialoguent, prennent des décisions, mais leur contribution n’est pas enregistrée avec précision, et la répartition des bénéfices ne peut se faire qu’à l’instinct.
L’absence d’un système clair de comptabilité et d’incitations fait que plus il y a d’agents, plus le système devient chaotique.
Troisième catégorie : tout est sur la chaîne, mais personne ne l’utilise vraiment.
Pour « décentraliser », on décentralise pour décentraliser, au prix d’une expérience utilisateur, d’une efficacité et d’une scalabilité sacrifiées.
Au final, la chaîne est animée, mais personne ne veut rester en dehors.
Ces trois chemins semblent différents dans leur orientation, mais en réalité, ils partagent la même problématique : si l’infrastructure n’est pas prête, il ne faut pas se précipiter pour obtenir des résultats.
Dans ce contexte, je peux même comprendre le choix de @OpenledgerHQ.
Ils avancent lentement, sans chercher à prouver leur « intelligence » en premier, mais en comblant d’abord la couche la plus négligée, celle qui est la plus susceptible de s’effondrer — puissance de calcul, stockage, logique de contribution vérifiable et de règlement.
Ce chemin est effectivement plus lent.
Mais dans un domaine à forte consommation et complexité comme AI + Web3, la lenteur signifie souvent une plus grande stabilité.
Les projets qui dureront vraiment ne seront pas forcément ceux qui sont vus en premier, mais ceux qui restent debout jusqu’à la fin.