AI+Crypto: La double vague d'accélération de la fusion

Depuis 2024, le terme "AI+Crypto" apparaît de plus en plus fréquemment dans notre champ de vision. De l'émergence de ChatGPT aux nouveaux modèles d'agences émergentes comme OpenAI, Anthropic, Mistral qui lancent des super modèles multimodaux, jusqu'aux divers protocoles DeFi, systèmes de gouvernance et même plateformes sociales NFT qui tentent d'intégrer des agents IA, cette fusion de "deux vagues technologiques" est devenue une évolution de paradigme qui se produit réellement.

La dynamique fondamentale de cette tendance provient de la complémentarité entre deux grands systèmes technologiques du côté de la demande et du côté de l'offre. Le développement de l'IA a rendu possible la migration de l'"exécution des tâches" et du "traitement de l'information" de l'homme vers la machine, mais elle fait toujours face à des limitations fondamentales telles que le "manque de compréhension du contexte", "l'absence de structures d'incitation" et "des sorties non fiables". En revanche, les systèmes de données en chaîne, les mécanismes de conception d'incitation et les cadres de gouvernance programmatiques offerts par la technologie cryptographique peuvent précisément combler ces lacunes de l'IA. Inversement, l'industrie de la cryptographie a également un besoin urgent d'outils d'intelligence plus puissants pour traiter des tâches hautement répétitives telles que le comportement des utilisateurs, la gestion des risques et l'exécution des transactions, qui sont précisément des domaines d'expertise de l'IA.

En d'autres termes, la technologie cryptographique fournit un monde structuré pour l'IA, tandis que l'IA injecte une capacité de prise de décision proactive dans la technologie cryptographique. Cette intégration technologique mutuelle forme un nouveau modèle de "infrastructure mutuellement dépendante". Un exemple significatif est l'émergence des "market makers IA" dans les protocoles DeFi. Ces systèmes modélisent en temps réel les fluctuations du marché à l'aide de modèles d'IA et combinent des données on-chain, la profondeur du carnet de commandes, des indicateurs de sentiment inter-chaînes et d'autres variables pour réaliser une planification dynamique de la liquidité, remplaçant ainsi les modèles de paramètres statiques traditionnels. Par exemple, dans le cadre de la gouvernance, les "agents de gouvernance" assistés par l'IA commencent à essayer d'analyser le contenu des propositions, les intentions des utilisateurs, de prédire les tendances de vote et de fournir aux utilisateurs des recommandations de décision personnalisées. Dans ce scénario, l'IA n'est pas seulement un outil, mais évolue progressivement en tant que "réalisateur cognitif on-chain".

De plus, d'un point de vue des données, les données comportementales sur la chaîne possèdent naturellement des attributs de vérifiabilité, de structuration et de résistance à la censure, ce qui en fait un matériau d'entraînement idéal pour les modèles d'IA. Certains projets émergents ont déjà essayé d'intégrer les comportements sur la chaîne dans le processus de réglage des modèles, et il se peut qu'à l'avenir des "normes de modèles d'IA sur la chaîne" apparaissent, permettant aux modèles de comprendre de manière native la sémantique Web3 pendant l'entraînement.

Parallèlement, le mécanisme d'incitation sur la chaîne offre également aux systèmes d'IA une dynamique économique plus solide et durable que celle des plateformes Web2. Par exemple, grâce au protocole d'incitation des Agents défini par le protocole MCP, les exécutants de modèles n'ont plus besoin de dépendre de la facturation des appels API, mais peuvent obtenir des récompenses en tokens grâce à la "preuve d'exécution de la tâche sur la chaîne + l'intention de l'utilisateur d'exécution + la valeur économique traçable". En d'autres termes, les agents d'IA peuvent pour la première fois "participer au système économique", et ne pas être seulement utilisés comme des outils intégrés.

D'un point de vue plus macro, cette tendance n'est pas seulement une fusion technologique, mais aussi un changement de paradigme. L'AI+Crypto pourrait finalement évoluer vers une "structure sociale en ligne axée sur l'Agent": les humains ne seraient plus les seuls gouvernants, les modèles sur la chaîne pourraient non seulement exécuter des contrats, mais aussi comprendre le contexte, coordonner des jeux, gouverner de manière proactive, et établir leur propre micro-économie grâce à un mécanisme de jetons. Ce n'est pas de la science-fiction, mais une extrapolation raisonnable basée sur les trajectoires technologiques actuelles.

C'est pourquoi le récit AI+Crypto a rapidement suscité une grande attention sur le marché des capitaux au cours des six derniers mois. Des institutions d'investissement au lancement de divers projets, nous constatons qu'un consensus est en train de se former : les modèles d'IA joueront dans le Web3 un rôle qui n'est pas seulement celui d'un "outil", mais celui de "sujet" ------ ils auront une identité, un contexte, des incitations et même un pouvoir de gouvernance.

On peut s'attendre à ce qu'après 2025, les agents IA soient des participants systémiques inévitables dans le monde de Web3. Ce mode de participation n'est pas le traditionnel "modèle hors chaîne + API sur chaîne", mais évolue progressivement vers une nouvelle forme de "modèle comme nœud" et "intention comme contrat". Et derrière cela se trouve le protocole de contexte de modèle MCP(, qui construit un paradigme sémantique et d'exécution.

La fusion de l'IA et de la crypto est l'une des rares opportunités de "connexion de base à base" au cours de la dernière décennie. Ce n'est pas un point de rupture ponctuel, mais une évolution structurelle sur le long terme. Cela déterminera comment l'IA fonctionnera sur la blockchain, comment elle sera coordonnée, comment elle sera incitée, et cela définira finalement la future structure sociale sur la chaîne.

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Contexte de la proposition du protocole MCP et mécanisme central

L'intégration de l'IA et des technologies cryptographiques passe de la phase d'exploration conceptuelle à une période clé de validation pratique. Surtout depuis 2024, avec des modèles de grande taille tels que GPT-4, Claude et Gemini, qui commencent à posséder une gestion stable du contexte, la décomposition de tâches complexes et des capacités d'apprentissage autonome, l'IA ne se contente plus de fournir de "l'intelligence hors chaîne", mais commence progressivement à avoir la possibilité d'interactions continues et de décisions autonomes sur la chaîne. Parallèlement, le monde de la cryptographie subit également une évolution structurelle. La maturité des technologies telles que la blockchain modulaire, l'abstraction de compte et Rollup-as-a-Service a considérablement amélioré la flexibilité de l'exécution logique sur la chaîne, éliminant ainsi les obstacles environnementaux pour que l'IA devienne un participant natif de la blockchain.

Dans ce contexte, le MCP a été proposé avec pour objectif de construire un ensemble complet de modèles d'IA fonctionnant sur la chaîne, exécutant, fournissant des retours et créant une couche de protocole généralisée pour les bénéfices. Cela vise non seulement à résoudre le problème technique "l'IA ne peut pas être utilisée efficacement sur la chaîne", mais répond également à un besoin systémique de transition vers un "paradigme dirigé par l'intention" dans le monde Web3. La logique d'appel des contrats intelligents traditionnels exige que les utilisateurs aient une compréhension approfondie de l'état de la chaîne, des interfaces de fonction et de la structure des transactions, ce qui crée un fossé énorme avec la manière naturelle dont les utilisateurs ordinaires s'expriment. L'intervention des modèles d'IA peut combler cette rupture structurelle, mais pour que les modèles d'IA jouent un rôle, il est impératif qu'ils possèdent une "identité", une "mémoire", des "droits" et des "incitations économiques" sur la chaîne. Le protocole MCP a été conçu précisément pour surmonter cette série de goulots d'étranglement.

Plus précisément, le MCP n'est pas un modèle ou une plateforme indépendante, mais plutôt un protocole de couche sémantique à chaîne complète qui traverse l'appel de modèles d'IA, la construction de contexte, la compréhension des intentions, l'exécution sur la chaîne et le retour d'incitation. Son cœur de conception repose sur quatre niveaux : tout d'abord, l'établissement du mécanisme d'identité du modèle. Dans le cadre du MCP, chaque instance de modèle ou agent possède une adresse en chaîne indépendante et peut recevoir des actifs, initier des transactions et appeler des contrats via un mécanisme de vérification des autorisations, devenant ainsi "premier type de compte" dans le monde de la blockchain. Ensuite, il y a le système de collecte de contexte et d'interprétation sémantique. Ce module, en abstraisant l'état en chaîne, les données hors chaîne et les enregistrements d'interaction historiques, combiné à des entrées en langage naturel, fournit à du modèle une structure de tâche claire et un contexte environnemental, lui permettant d'exécuter des instructions complexes dans un "contexte sémantique".

Plusieurs projets ont déjà commencé à établir des systèmes prototypes autour du concept MCP. Par exemple, Base MCP essaie de déployer des modèles d'IA en tant qu'agents en chaîne accessibles au public, servant à des scénarios tels que la génération de stratégies de trading et la prise de décisions en gestion d'actifs ; Flock a construit un système de collaboration multi-agents basé sur le protocole MCP, permettant à plusieurs modèles de coopérer dynamiquement autour d'une même tâche utilisateur ; tandis que des projets comme LyraOS et BORK tentent d'étendre le MCP en tant que couche de base pour un "système d'exploitation de modèles", où tout développeur peut construire des plugins de modèles avec des capacités spécifiques et les rendre accessibles aux autres, formant ainsi un marché de services d'IA en chaîne partagé.

Du point de vue des investisseurs en crypto, la proposition de MCP n'apporte pas seulement un nouveau chemin technologique, mais aussi une opportunité de restructuration industrielle. Elle ouvre un nouveau "niveau économique AI natif", où le modèle n'est pas seulement un outil, mais aussi un participant économique doté de comptes, de crédits, de rendements et de chemins d'évolution. Cela signifie que les teneurs de marché dans le DeFi à l'avenir pourraient être des modèles, que les participants au vote de la gouvernance DAO pourraient être des modèles, que les curateurs de contenu dans l'écosystème NFT pourraient être des modèles, et même que les données on-chain elles-mêmes pourraient être analysées, combinées et revalorisées par des modèles, engendrant ainsi de nouveaux "actifs de données comportementales AI". La réflexion sur l'investissement passera donc de "investir dans un produit AI" à "investir dans un centre d'incitation, un niveau d'agrégation de services ou un protocole de coordination inter-modèles dans un niveau écologique AI", le MCP en tant que protocole d'interface sémantique et d'exécution sous-jacent, ses effets réseau potentiels et sa prime de standardisation méritent donc une attention à moyen et long terme.

Avec l'entrée de plus en plus de modèles dans le monde de Web3, le cercle fermé d'identité, de contexte, d'exécution et d'incitation déterminera si cette tendance peut vraiment se concrétiser. MCP n'est pas une percée isolée, mais un "protocole de niveau infrastructure" qui fournit une interface de consensus pour toute la vague AI+Crypto. Ce qu'il essaie de répondre, ce n'est pas seulement la question technique de "comment mettre l'IA sur la blockchain", mais aussi la question économique de "comment inciter l'IA à créer de la valeur de manière continue sur la chaîne".

Scénarios typiques de déploiement de l'agent AI : Comment MCP reconstruit le modèle de tâches sur la chaîne

Lorsque les modèles d'IA possèdent réellement une identité on-chain, une compréhension du contexte sémantique, peuvent analyser des intentions et exécuter des tâches on-chain, ils ne sont plus seulement des "outils d'assistance", mais deviennent des agents on-chain au sens réel, devenant des entités actives dans l'exécution de la logique. Et c'est précisément le plus grand sens de l'existence du protocole MCP - il n'est pas destiné à rendre un modèle d'IA plus puissant, mais à fournir un chemin structuré pour que les modèles d'IA entrent dans le monde de la blockchain, interagissent avec des contrats, collaborent avec des humains et interagissent avec des actifs. Ce chemin comprend non seulement des capacités de base telles que l'identité, les autorisations et la mémoire, mais aussi des couches intermédiaires d'opérations telles que la décomposition des tâches, la planification sémantique et la preuve d'exécution, menant finalement à la possibilité pour l'agent IA de participer réellement à la construction d'un système économique Web3.

Partant des applications les plus significatives, la gestion d'actifs on-chain est le domaine dans lequel l'Agent IA s'est d'abord introduit. Dans le DeFi d'hier, les utilisateurs devaient configurer manuellement leurs portefeuilles, analyser les paramètres des pools de liquidité, comparer les APY et définir des stratégies, rendant l'ensemble du processus extrêmement peu convivial pour l'utilisateur moyen. En revanche, l'Agent IA basé sur le MCP, après avoir obtenu des intentions telles que "optimiser le rendement" ou "contrôler l'exposition au risque", peut automatiquement extraire des données on-chain, évaluer la prime de risque et la volatilité anticipée de différents protocoles, puis générer dynamiquement des ensembles de stratégies de trading, validant ensuite la sécurité des chemins d'exécution par des simulations ou des tests en conditions réelles on-chain. Ce modèle améliore non seulement la personnalisation et la rapidité de génération des stratégies, mais plus important encore, il permet aux utilisateurs non professionnels de déléguer leurs actifs en utilisant pour la première fois un langage naturel, rendant ainsi la gestion d'actifs moins une action avec une barrière technique élevée.

Un autre scénario qui mûrit rapidement est l'identité sur la chaîne et les interactions sociales. Les systèmes d'identité sur la chaîne étaient auparavant souvent basés sur l'historique des transactions, la détention d'actifs ou des mécanismes de preuve spécifiques, dont l'expressivité et la plasticité étaient extrêmement limitées. Cependant, avec l'intervention des modèles d'IA, les utilisateurs peuvent avoir un "agent sémantique" qui se synchronise en permanence avec leurs préférences, intérêts et comportements dynamiques. Cet agent peut participer aux DAO sociaux, publier du contenu, organiser des activités NFT, et même aider les utilisateurs à maintenir leur réputation et leur influence sur la chaîne. Par exemple, certaines chaînes sociales ont déjà commencé à déployer des agents supportant le protocole MCP, afin d'assister automatiquement les nouveaux utilisateurs dans le processus d'Onboarding, d'établir des graphes sociaux, de participer à des commentaires et des votes, transformant ainsi le "problème de démarrage à froid" d'un problème de conception de produit en un problème de participation d'agent intelligent. Plus loin encore, dans un avenir où la diversité des identités et la bifurcation des personnalités sont largement acceptées, un utilisateur pourrait avoir plusieurs agents IA, chacun utilisé dans des contextes sociaux différents, tandis que le MCP deviendra la "couche de gouvernance d'identité" pour gérer les codes de conduite et les autorisations d'exécution de ces agents.

Le troisième point clé de l'Agent IA est la gouvernance et la gestion des DAO. À ce stade actuel des DAO, l'activité et le taux de participation à la gouvernance restent des goulots d'étranglement, et le mécanisme de vote présente également des barrières techniques importantes et du bruit comportemental. Avec l'introduction de MCP, les Agents dotés de capacités d'analyse sémantique et de compréhension des intentions peuvent aider les utilisateurs à organiser régulièrement la dynamique des DAO, extraire des informations clés, résumer sémantiquement les propositions, et recommander des options de vote ou exécuter automatiquement des actions de vote sur la base de la compréhension des préférences des utilisateurs. Cette gouvernance en chaîne basée sur le mécanisme de "préférence d'agent" atténue considérablement les problèmes de surcharge d'informations et d'incitations mal alignées. De plus, le cadre MCP permet également aux modèles de partager des expériences de gouvernance et des chemins d'évolution de stratégie. Par exemple, si un Agent observe des externalités négatives causées par un certain type de proposition de gouvernance dans plusieurs DAO, il peut retourner cette expérience au modèle lui-même, formant ainsi un mécanisme de transfert de connaissances en matière de gouvernance intercommunautaire, permettant de construire une structure de gouvernance de plus en plus "intelligente".

En plus des applications mainstream mentionnées ci-dessus, MCP offre également la possibilité d'une interface unifiée pour l'IA dans des scénarios tels que la curation de données sur blockchain, l'interaction dans les mondes de jeu, la génération automatique de preuves ZK, et le relais de tâches inter-chaînes. Dans le domaine des jeux sur blockchain, l'Agent IA peut devenir le cerveau derrière les personnages non-joueurs, permettant des dialogues en temps réel, la génération de scénarios, la planification de missions et