🔍 AINFT : De la plateforme NFT à l'infrastructure IA cryptographique
AINFT a dépassé le stade de simple plateforme NFT. Elle évolue vers une couche d'infrastructure complète alimentée par l'IA au sein de l'écosystème TRON, visant à construire une économie décentralisée de l'IA depuis les bases.
À sa base, AINFT développe une structure multi-niveau claire qui relie la couche d'outils pour le déploiement de modèles d'IA avec la couche d'application où les créateurs, les utilisateurs et les agents intelligents interagissent directement sur la chaîne. Ce changement

Les agriculteurs gVOOI : les calculs sont corrects
20M points cette époque
- 10M → VOOI Pro
- 7M → VOOI Light
- 3M → Inter-chaînes & Spot
+ 6M pool hebdomadaire pour Solana Spot/Swaps
Trader → Gagner des points → Obtenir un booster
L'utilisation réelle le soutient : $11B volume, plus de 100k inscriptions, +733% DAU, +332% vol MoM, $5M dépôts directs
Reconnu par @Dune + @RWA_xyz dans le rapport RWA 2025
Routes à empiler :
- GMX + Gains perps sur Light/Pro
- RWA & TradFi perps + Spot Stocks via xStocksFi
- Fusion EVM Solana pour les dépôts natifs
Ajoutez des parrainages et des boosts. Gardez

Les données qui agissent > les données qui restent
@irys_xyz est la chaîne de données programmable sur laquelle je veux des bâtisseurs :
- Grand Livre Dual: Soumettre rapidement → Publier pour toujours (ancré sur Arweave)
- Blocklanes afin que les transferts / le stockage / les contrats ne se concurrencent pas
- IrysVM (EVM) place la logique à côté des octets
- Calcul vérifiable pour une IA ouverte et auditable
Transférez dans @AlloraNetwork et vous obtenez un volant d'apprentissage de mémoire :
vérité → modèles → prédiction → retour d'information → vérité plus forte
Cas d'utilisat

L'AGI open-source gagne lorsque l'alignement tient sous pression. @SentientAGI assemble le GRID, le plus grand réseau d'intelligence au monde, afin que les modèles servent leurs communautés.
+ ROMA : Atomiseur → Planificateur → Exécuteur → Agrégateur
+ logique récursive → arbres de tâches profonds, sous-tâches parallèles, humain dans la boucle
+ suivi de l'étape → flux de contexte complet, transparent & débogable vs agents boîte noire
+ Loyal AI : Empreinte digitale → Dobby → Formation à la fidélité
+ objectif : alignement persistant aux valeurs définies par la communauté
+ rob

Les agents IA ont besoin de propriétaires, d'opérateurs et de rails de rendement @ownaiNetwork faisant avancer cette pile.
TLDR
• Part des actions dans des flottes de robots → rendements de flux de trésorerie sur chaîne
• $OAN : mise sous flux, auto-composition ; les RWAs basculent dans la gouvernance des opérations (déployer/échelonner, multi-chaîne)
• Agents sans code + marché pour posséder/louer/échanger des ressources algorithmiques
Pourquoi c'est important
• Les infrastructures de livres de trillions exigent un débit + une vérifiabilité ; si la vitesse de Solana atteint, les rampe

FHE onchain devient réel
@zama_fhe récapitulatif des progrès :
• Unité de traitement homomorphe : premier accéléreur matériel open-source pour #FHE#, s'attaquant au goulot d'étranglement des performances
• Testnet Zama Protocol : des développeurs expédient des contrats intelligents et des applications confidentiels
• Partenariat avec @conduitxyz : mise à l'échelle de l'exécution confidentielle
• Démonstration en direct : offres scellées sur @deberrys_xyz
• Builder Track + Creator Program S3 : élan de l'écosystème
Prochaine vague ? AMM privés, enchères à l'aveugle, prêts

La norme OML pour l'IA à poids ouvert
Les fermetures capturent la valeur, les ouvertures la laissent fuir. Les bâtisseurs sont coincés entre le contrôle et la portée.
@SentientAGI apporte un chemin crédible avec une base académique à NeurIPS 2025
OML = Ouvert, Monétisable, Loyal
- Ouvrir les poids et l'inférence locale
- Autorisation cryptographique et reçus par requête
- Politique de fidélité sous des modèles de menace en boîte blanche
OML 1.0 le montre en pratique
- 25 000 empreintes digitales cachées dans les LLMs
- Survie de l'ajustement fin, fusion, distillation
- Indétectable

Voici une note analytique rapide sur @AlloraNetwork ↓
USP : une couche d'intelligence sans autorisation avec des sujets modulaires où les travailleurs soumettent des prédictions, les prévisionnistes évaluent les performances, les vérificateurs vérifient les résultats, et les applications/agents consomment des flux composables via des SDK/API. L'inférence axée sur les objectifs et une boucle de rétroaction d'apprentissage augmentent la précision au fil du temps, avec une transparence on-chain pour une confiance vérifiable.
FORCES
• Architecture ouverte → tout le monde peut lancer de

En regardant @MMTFinance prendre forme, je le cartographie à travers 3 leviers :
• Primitives → quel est le cœur : prêt, perps, coffres ; séparation nette du rendement réel et des émissions
• Risque → conception d'oracle, chemins de liquidation, amortisseurs/assurance, clés de mise à niveau & délais
• Distribution → intégrations, teneurs de marché, rails de conservation, liquidité partenaire
Comment je vais l'aborder :
1) Lisez la documentation + les audits et suivez les graphes d'appels
2) Commencez avec une petite taille ; testez le PnL sous pression
3) Suivre la piste d'inci

Si vous cartographiez les flux de trading DeFi, @vooi_io cumule un avantage en matière d'exécution + UX
Performance presque en direct sur Hyperliquid (1 rafraîchissement 3h) avec Orderly, Gains, GMX, Ostium déjà presque instantané
Historique de spot unifié dans VOOI Light, citations Perp sauvegardées, alertes contextuelles, nav plus léger = boucle de rétroaction plus serrée
Les signaux de confiance sont importants : remboursements post-incident jusqu'à 100 % + Points supplémentaires pour les contributeurs ; chaque transaction + portefeuille examiné
Ce que je regarde :
Expansion des lie

Saison des applications. Mais ne négligez pas l'infrastructure des données.
@irys_xyz a quitté Bundlr pour un L1 axé sur les données qui ressemble à un AWS on-chain.
> Ledger Double : soumission rapide, publication finale ancrée à Arweave
> IrysVM (EVM) : logique à l'intérieur des données
> Calcul vérifiable pour une IA transparente
> Partitions de 16 To avec des mineurs responsables
Branchez @AlloraNetwork dans cette pile : Irys = mémoire, Allora = intelligence. Boucle fermée : Données → Mémoire → Apprentissage → Prédiction → Vérification → Données
Pensez aux NFT dynamiques, aux LTV e

@SentientAGI construit un marché mondial pour des modèles décentralisés
Comment ça fonctionne :
• Accès tokenisé aux ensembles de données, algorithmes et inférence sur chaîne
• AIs interconnectés (Grid) apprennent de manière collaborative avec des mises à jour transparentes et vérifiables
• Les revenus et l'accès se règlent sur la chaîne → les contributions se traduisent clairement en valeur
Pourquoi c'est important :
• Rails alignés avec la communauté plutôt que des silos opaques
• Baisser le seuil LB de @KaitoAI Yapper → plus de curateurs, signaux plus forts
• Transforme le calcul +

➥ AI possédable + Calcul vérifiable @ownaiNetwork
L'IA a besoin de trois choses : de la puissance de calcul, des données et de la confiance. Les piles centralisées augmentent les coûts, pas la confiance. Les réseaux décentralisés corrigent cela en coordonnant les GPU, en prouvant le travail et en acheminant les paiements sur la chaîne.
► Ce que @ownaiNetwork vise à débloquer
➤ Un marché pour l'inférence AI où les fournisseurs mettent en jeu leur réputation et délivrent des résultats vérifiables
➤ Modèles et données détenus par les utilisateurs avec des paiements programmables pour les