L'intégration de l'IA et de la Blockchain s'accélère : de l'évolution distribuée à la mise en œuvre pratique.

Au cours du mois dernier, le domaine de l'intelligence artificielle a montré une tendance de développement intéressante : l'IA traditionnelle évolue d'un modèle centralisé vers un modèle distribué, tandis que l'IA Blockchain passe de la phase de validation de concept à la phase de praticité. Ces deux domaines sont en train de fusionner rapidement.

Les dynamiques de développement de l'IA traditionnelle montrent que les modèles d'IA deviennent de plus en plus légers et pratiques. Par exemple, la popularité des intelligences locales et des divers modèles d'IA hors ligne lancés par une certaine entreprise technologique signifie que l'application de l'IA n'est plus limitée aux grands centres de services cloud, mais peut être déployée sur des téléphones mobiles, des appareils en périphérie, et même sur des terminaux IoT.

En même temps, certains assistants AI réalisent des dialogues entre AI grâce à la collaboration de plusieurs modèles, marquant le passage des AI d'un agent unique à une collaboration en groupe.

Cette tendance de développement entraîne de nouveaux défis : comment garantir la cohérence des données et la crédibilité des décisions entre ces instances d'IA distribuées lorsque le support de l'IA est hautement décentralisé ? Cette question reflète les nouvelles exigences découlant des avancées technologiques : la légèreté des modèles entraîne un changement dans les méthodes de déploiement, ce qui génère une demande de validation décentralisée.

Dans le domaine de l'AI Blockchain, l'attention du marché est passée des projets principalement axés sur la spéculation aux constructions systématiques d'infrastructures AI plus fondamentales. Certains projets commencent à se spécialiser dans la répartition des fonctions à divers niveaux, tels que la puissance de calcul, le raisonnement, l'annotation de données et le stockage. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, d'autres construisent des réseaux de raisonnement décentralisés, et certains se dirigent vers des domaines tels que l'apprentissage fédéré, le calcul en périphérie et l'incitation des données distribuées.

Cette voie de développement montre une logique d'offre claire : du refroidissement de la spéculation à l'émergence des besoins en infrastructures, puis à l'apparition de la spécialisation, pour finalement créer un effet de synergie écologique.

Il est important de noter que les besoins technologiques de l'IA traditionnelle s'alignent progressivement sur les capacités d'offre de l'IA blockchain. L'IA traditionnelle devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA blockchain innove dans son modèle économique, mais sa mise en œuvre technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre de réaliser des complémentarités.

Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme de l'IA, combinant le "calcul efficace" hors chaîne avec la "vérification rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est pas seulement un outil, mais aussi un participant doté d'une identité économique. Bien que le poids des ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement soit principalement hors chaîne, un réseau de vérification léger sur chaîne est également nécessaire.

Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère sur chaîne.

Bien que certains considèrent que l'AI Blockchain est un faux problème, en réalité, le développement rapide de l'IA ne fait pas de distinction entre les technologies traditionnelles et Blockchain. Seule une mentalité ouverte et une vision prospective peuvent réellement saisir la direction et le potentiel du développement de l'IA.