Perspective économique des agents IA en 2026 : Refonder l'identité de l'IA et le flux de valeur

Auteur original : @BlazingKevin_, chercheur chez Movemaker

En 2026, le domaine de l'intelligence artificielle connaîtra une mutation structurelle, passant des « capacités génératives » à l'« action des agents ». Si les années 2023-2024 ont été marquées par l'émerveillement suscité par les capacités de génération linguistique des grands modèles de langage, l'année 2026 marquera officiellement l'établissement de l'« économie des agents IA ».

Sur la base des prédictions et analyses de l'équipe de recherche d'a16z Crypto, nous avons approfondi nos recherches et constaté que 2026 marquerait l'année où les outils de productivité en intelligence artificielle (IA) et la couche d'allocation de valeur en cryptomonnaie s'intégreraient profondément l'une à l'autre.

L'IA n'est plus seulement un outil passif répondant aux instructions humaines, mais devient un participant actif doté de capacités de raisonnement, de planification, de négociation et de découverte autonome.

Selon le rapport de prospective d'a16z Crypto, les trois tendances clés qui redéfiniront le paysage de l'IA et de la cryptomonnaie d'ici 2026 sont :

1. Nouvelle approche de la recherche scientifique: Du Agent monolithique vers le "Agent-Wrapping-Agent".
2. Révolution de l'infrastructure financièreDe la VPC (Know Your Customer) à la VPA (Know Your Agent).
3. Reconstruction du modèle économiqueRésoudre la crise des "impôts invisibles" auxquels sont confrontés les réseaux ouverts grâce au paiement par inclusion (en anglais "Napkin Payment") et aux adresses IP programmables.

Ces trois tendances ne sont pas isolées : le changement de paradigme de la recherche scientifique dépend d'une collaboration avancée entre les agents ; cette collaboration avancée exige que les agents possèdent une identité vérifiable (KYA) ; et les agents dotés d'une identité doivent suivre de nouveaux protocoles d'échange de valeur lorsqu'ils accèdent aux données.

À partir de cette année, la définition de « recherche assistée par l'IA » connaîtra un tournant décisif.

Nous ne parlons plus simplement de recherche de documents ou de résumés de textes, mais nous assistons à l'émergence de systèmes d'IA capables de raisonnements profonds, de génération d'hypothèses, voire de résolution autonome de problèmes complexes au niveau doctorat.

La force motrice centrale de cette transformation réside dans le passage de l'ingénierie linéaire des prompts pour un seul modèle, vers des workflows AWA complexes et récursifs.

1.1 Une percée en matière de raisonnement : franchir les limites du simple appariement de motifs

Scott Kominers de a16z a souligné que les modèles d'IA évoluent désormais au-delà de la simple compréhension des instructions, pour devenir capables de recevoir des directives abstraites (comme on le ferait avec un doctorant) et de fournir des réponses novatrices et correctement exécutées. Les dernières avancées techniques montrent que les modèles d'IA dépassent le plafond du "perroquet aléatoire", démontrant désormais une capacité de raisonnement lente et réfléchie, similaire à la "pensée systémique" humaine.

1.1.1 « Illusions utiles »

Avec l'amélioration des capacités de raisonnement, un nouveau style de recherche de « polymathe » est en train d'émerger. Scott décrit ce style comme suit : « Utiliser l'IA pour franchir les frontières disciplinaires et spéculer sur les liens profonds pouvant exister entre la topologie et l'économie, la biologie et la science des matériaux ».

La caractéristique souvent critiquée des grands modèles, appelée « hallucination », est en train d'être réinterprétée dans le contexte des découvertes scientifiques comme un mécanisme de « exploration générative » :

• Cas de conception de protéinesDes chercheurs de l'Université de Washington ont utilisé le concept de "hallucination familiale complète" pour générer plus d'un million de structures protéiques uniques inconnues dans la nature. Parmi celles-ci, une nouvelle luciférase sélectionnée présente une activité catalytique comparable à celle des enzymes naturelles, mais avec une spécificité de substrat plus élevée.
• Découverte en hydrodynamiqueGrâce aux réseaux de neurones à information physique (PINNs), les chercheurs ont découvert de nouvelles singularités instables dans les équations de Navier-Stokes, révélant des schémas inconnus jusqu'alors dans le mouvement des fluides.

L'essence de ce style de recherche réside dans :Permettre au modèle de "rêver" dans un espace abstrait afin de générer des conjectures à haute entropie, puis utiliser un vérificateur logique rigoureux pour筛选 ces conjectures.

1.2 Détails de l'architecture AWA

Pour tirer parti de cette puissante capacité de raisonnement et de génération, les workflows de recherche évoluent d'une structure plate vers une structure hiérarchique.AWAIl ne s'agit pas seulement d'une conversation entre plusieurs agents, mais aussi d'une structure de contrôle récursive et hiérarchique.

1.2.1 Modèle concepteur-exécutant

Il s'agit actuellement du modèle d'implémentation AWA (Agent Workflow Architecture) le plus courant. Un agent « Principal Investigateur » est chargé de maintenir le contexte global et les objectifs de recherche, et de décomposer et d'attribuer les tâches à un groupe d'agents spécialisés appelés « Exécutants ».

• Avantages de l'architectureLes données d'Anthropic montrent que le système multi-agents composé de Claude Opus en tant qu'agent principal et de Claude Sonnet en tant qu'agent secondaire présente des performances supérieures de sur les tâches de recherche complexes par rapport à un seul agent Claude Opus. 90,2 %.
• Cette amélioration des performances s'explique principalement par l'isolement du contexte : l'agent principal n'a pas besoin de traiter les informations redondantes pour chaque sous-tâche, ce qui permet de maintenir la clarté du raisonnement.

1.2.2 Amélioration récursive de soi-même et le cadre MOSAIC

Une autre caractéristique clé de l'architecture AWA est l'introduction d'un cycle de Réflexion (Reflection). Lorsqu'un échec survient lors de l'exécution d'une tâche par l'agent de base, les informations d'erreur sont transmises à un agent "Critique" chargé d'analyser et de corriger l'erreur.

Le framework MOSAIC (Multi-Agent System for AI-driven Code generation) améliore de manière significative la précision de la génération de code scientifique, sans avoir besoin de cas de test de validation, grâce à l'introduction d'agents spécialisés en "auto-réflexion" et en "génération de raisonnement". Ce cycle fermé "essai-erreur-réflexion-nouvel essai" imite le processus de réflexion des scientifiques humains face à l'échec d'expériences.

1.3 Étude de cas : « scientifique en IA » de Sakana AI

Le cas d'utilisation le plus remarquable d'AWA en 2025 est celui lancé par Sakana AI. « Le scientifique en intelligence artificielle » Système. Il s'agit d'un système conçu pour exécuter de manière全自动 (ici, il semble que "全自动" n'ait pas été correctement traduit ; il faudrait le remplacer par un terme approprié en français) l'ensemble du cycle de vie de la découverte scientifique.

1.3.1 Processus complet de recherche scientifique automatisé

1. Génération d'idées créativesLe système s'appuie sur un modèle de code initial (comme NanoGPT), utilise un modèle de langage (LLM) comme "opérateur de mutation", génère ainsi diverses directions de recherche par le biais d'une réflexion créative, puis appelle l'API Semantic Scholar pour consulter des articles scientifiques et garantir l'originalité.
2. Itération expérimentale L'agent "Expérimentateur" écrit et exécute du code. En cas d'échec de l'expérience, le système capture les journaux d'erreurs à l'aide de l'outil Aider et corrige automatiquement le code jusqu'à l'obtention d'un graphique visualisable.
3. Rédaction d'un mémoire L'agent "Auteur" rédige une publication scientifique complète en LaTeX, incluant le résumé, la méthode, les résultats expérimentaux, et recherche automatiquement les références bibliographiques pour générer un fichier BibTeX.
4. Revue par les pairs automatiséeLes articles générés sont soumis à un agent "examinateur" simulé, qui attribue des notes selon les critères des conférences de premier plan (comme NeurIPS). Le système peut même effectuer plusieurs rounds de révisions en fonction des commentaires des examinateurs.

1.3.2 Avantages économiques et qualité

L'efficacité économique du système "scientifique en intelligence artificielle" est impressionnante : le coût de calcul pour générer un article de recherche complet n'est d'environ que 15 dollars L'article généré par ce système, intitulé « Compositional Regularization », a même réussi à passer l'examen par les pairs d'un atelier ICLR. Bien qu'il présente encore des limites telles que des hallucinations de références et des défauts logiques, ce cas démontre que l'IA est désormais capable non seulement d'assister la recherche, mais aussi de...ExécuterCapacité à mener l'ensemble du processus de recherche.

Alors que les agents sont dotés du pouvoir d'accomplir des tâches et des transactions, l'économie numérique fait face à une crise d'identité sans précédent. Sean Neville, PDG de Catena Labs, avertit que le nombre d'identités « non humaines » dans le secteur des services financiers a atteint celui du personnel humain. 96 fois, atteignant même 100 contre 1 selon certains indicateurs statistiques. Ces agents - sans compte bancaire, sans vérification d'identité, mais opérant à la vitesse d'une machine - constituent un énorme trou noir en matière de conformité. Le secteur est en train de passer d'une approche traditionnelle de vérification de l'identité (KYC) à une approche d'urgence. KYA (Know Your Agent).

2.1 Émergence et risques de l'identité non humaine (NHI)

2.1.1 « L'IA fantôme » et le déséquilibre de 96:1

45 % des institutions financières admettent l'existence, au sein de leurs organisations, d'« agents d'IA fantômes » non approuvés. Ces agents ont créé des « îlots d'identité » en dehors du cadre de gouvernance officiel.

• Scénario de risqueUn agent de test conçu pour l'optimisation des ressources cloud pourrait acheter de manière autonome, sans intervention humaine, des instances réservées coûteuses ; ou encore, un robot de trading pourrait déclencher des ordres d'achats erronés en cas de volatilité du marché.
• Problème d'attributionLorsqu'un agent enfreint les règles, à qui incombe la responsabilité ? Est-ce aux ingénieurs qui l'ont développé, au manager qui l'a déployé, ou au fournisseur du modèle de base ? Sans KYA, ces responsabilités ne peuvent être définies.

2.2 Cadre KYA : La pierre angulaire de la confiance dans l'économie des machines

KYA ne se limite pas à l'émission d'une pièce d'identité, mais vise à créer un système complet d'identité numérique comprenant des entités, des titres de preuve, des autorisations et une réputation.

2.2.1 Les trois piliers fondamentaux de KYA

1. Sujet principal: Entité juridiquement responsable de l'Agent. L'agent doit être lié par des moyens cryptographiques à un compte d'entreprise ou d'humain vérifié KYC/KYB.
2. Identité de l'agent: Basé sur Identifiant décentralisé identité numérique unique. Les DID sont générés par cryptographie, non modifiables et peuvent être utilisés à travers différentes plateformes.
3. Mandat/Procuration: Une déclaration d'autorisation émise via un Credential Vérifiable (Verifiable Credential, VC). Par exemple, un VC peut déclarer : « Cet Agent est autorisé à agir au nom d'Alice pour effectuer des achats sur Amazon, avec un plafond de 500 dollars ».

2.2.2 Liens cryptographiques et chaîne de confiance

Lorsqu'un agent initie une transaction, il présente un VC (Credential). Le vérificateur n'a pas besoin de faire confiance à l'agent lui-même, il doit uniquement vérifier que la signature numérique sur le VC provient d'un émetteur fiable. Ce mécanisme crée une "chaîne de confiance" : la banque fait confiance à l'entreprise -> l'entreprise émet un VC à l'agent -> le commerçant vérifie le VC -> la transaction est approuvée.

2.3 La bataille des piles de protocoles : l'établissement des normes d'identité des agents

2.3.1 Accord entre Skyfire et KYAPay

Cielardente a lancé KYAPay Normes ouvertes, dont l'innovation centrale réside dans le jeton composite :

• Quel jeton: contient des informations d'identification (par exemple, « Agent d'entreprise vérifiée »).
• jeton de paiement: inclure la capacité de paiement (par exemple, « autorisation préalable de 10 USDC »).
• Qu'est-ce que le jeton kya+ ?Intégrer l'identité et le paiement, permettant à l'agent d'accomplir un "checkout visiteur" sans nécessiter de remplissage manuel de formulaires.

2.3.2 Catena Labs et ACK (Agent Commerce Kit)

Catena Labs, fondé par Sean, architecte de USDC, a lancé ACQUITTEMENT, visant à créer un "HTTP pour les entités intelligentes". ACK met l'accent sur l'utilisation de DID W3C Les normes et l'abstraction des comptes permettent aux agents de contrôler directement les portefeuilles de contrats intelligents sur la chaîne, offrant ainsi une sécurité supérieure à celle des clés API.

2.3.3 Google AP2 et extension x402

Lancé par Google Protocole de paiement d'agent (AP2) Gestion des autorisations via une procuration, et développement en collaboration avec Coinbase Extension AP2 x402intègre directement le standard de paiement cryptographique au protocole.

2.4 Évaluation de la solvabilité des agents intelligents et contrôle des risques

KYA est aussi le début d'un système de réputation.

• Réputation sur la chaîne (ERC-7007): par ERC-7007(Standard de jeton de contenu généré par l'IA vérifiable), chaque interaction réussie de l'Agent (comme le paiement ponctuel, la génération de code de haute qualité) peut être enregistrée sur la chaîne, formant ainsi un historique vérifiable.
• Interruption en temps réelLes institutions financières déployent des passerelles d'IA qui, en cas d'écarts des comportements des agents de transaction par rapport à des normes (comme des transactions anormalement fréquentes), peuvent immédiatement révoquer leur VC (Capital Virtuel), déclenchant ainsi un "verrouillage numérique".

Liz de a16z souligne qu'un "impôt invisible" est en train d'être prélevé sur le réseau ouvert par les agents d'IA : ces agents extraient massivement les données des sites web (couche contextuelle) pour servir les utilisateurs, tout en contournant systématiquement les modèles publicitaires et d'abonnement qui soutiennent la production de ces contenus. Si cette relation parasite n'est pas résolue, elle entraînera l'épuisement de l'écosystème du contenu.

3.1 « Le Grand Décrochage » : L'arrivée complète de l'économie sans clic

En 2025, le secteur de l'édition numérique a connu un « grand décrochage » : le volume de recherches a augmenté, mais le nombre de clics vers les sites web a connu une chute vertigineuse.

3.1.1 Données cruelles sur l'érosion du trafic

• Augmentation soudaine du taux de clics à zéroa16z prévoit que, d'ici 2026, le trafic des moteurs de recherche traditionnels diminuera. 25 % Selon les données de Similarweb, le taux de recherches sans clic est monté à 65 % .
• Effondrement du taux de clic (CTR)DMG Media a rapporté que, lorsque l'Aperçu AI apparaît en haut des résultats de recherche, le taux de clics sur son contenu a fortement baissé. 89 % Même le premier résultat de recherche perd face aux résumés d'IA. 34,5 % Le nombre de clics.

3.2 Se libérer des licences statiques : Un nouveau modèle basé sur le paiement selon l'utilisation

Pour faire face à cette crise, le secteur évolue du modèle de licences annuelles statiques de données (comme l'accord entre Reddit et OpenAI) vers un système de rémunération basé sur l'utilisation.

3.2.1 Modèle Comet Plus de la Perplexité

Présenté par Perplexity AI Comet Plus Le plan est une tentative typique du début :

• Mécanisme: Établir un début initial 42,5 millions de dollars américains le pool de revenus. Lorsque l'agent IA cite le contenu du éditeur dans sa réponse ou accède à une page au nom de l'utilisateur, cela déclenche la répartition des revenus.
• diviser en parts: les éditeurs peuvent percevoir jusqu'à 80 % Cette répartition reconnaît la valeur commerciale de l'« accès des machines ».

3.3 Normes techniques : Paiement intégré et attribution microscopique

Afin d'étendre le mécanisme de compensation à l'ensemble du réseau, une série de normes techniques ouvertes sont en train d'être mises en œuvre.

3.3.1 Paiement en numéraire et protocole x402

HTTP 402 Paiement requisLe code d'état a enfin été activé.protocole x402Le standard de paiement natif pour les machines a été établi.

• Flux de travailAgent demande une ressource → le serveur renvoie un code 402 Payment Required accompagné d'un prix (par exemple 0,001 USDC) → l'Agent signe automatiquement le paiement via une blockchain L2 (comme Base, Solana) ou le réseau Lightning → le serveur vérifie le paiement et libère les données.
• ÉconomieLes passerelles de paiement traditionnelles ne peuvent pas traiter des transactions inférieures à quelques centimes, tandis que x402, combiné à une blockchain à faibles frais, réduit les coûts à un niveau négligeable, permettant ainsi dePaiement en natureDevenir possible.

3.3.2 Droits lisibles par machine : TDMRep et C2PA

• TDMRep (Protocole réservé pour le minage de données textuelles)Normes communautaires W3C permettant aux sites web de déclarer dans leur fichier robots.txt ou dans les en-têtes HTTP : « Droits TDM réservés, paiement/autorisation requis ». Cela fournit aux agents un signal binaire clair.
• C2PA (Consortium pour l'origine et l'authenticité du contenu)En intégrant des "preuves de contenu" anti-tampering, on peut prouver l'origine première du contenu. Même si le contenu est consommé par l'IA, les signatures cryptographiques fournies par C2PA assurent que la chaîne d'attribution reste intacte, offrant ainsi un fondement pour la répartition des droits d'auteur.

3.4 Attribution d'adresses IP sur la chaîne : Story Protocol

Des réformes plus radicales consisteraient à tokeniser les droits de propriété intellectuelle eux-mêmes.Protocole d'histoire S'engager à construire une couche "IP programmable".

• Mécanisme: Les créateurs enregistrent leurs œuvres en tant qu'« actifs IP » sur le Story Network.
• Autorisation automatiséeLes actifs sont accompagnés d'une "licence IP programmable". Lorsque l'agent IA utilise ces données, le contrat intelligent exécute automatiquement les termes de la licence (par exemple, "un droit d'auteur de 5 % pour l'utilisation commerciale") et répartit automatiquement les revenus. Cela crée un marché IP à forte liquidité sans nécessiter l'intervention d'un avocat.

3.5 Perspectives : De l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) à l'optimisation expérientielle (AEO)

D'ici 2026, le centre d'intérêt du marketing se déplacera du référencement (SEO) vers AEO signifie "Entreprise d'export ou GÉO.

• Objectif: On ne vise plus à être en première position dans les résultats de recherche, mais à être **"cité"** par l'IA ou à devenir sa "source de données préférée" dans son processus de raisonnement.
• Contexte de parrainageLe modèle publicitaire futur sera "l'injection contextuelle". Les marques enchériront pour intégrer leur contenu dans la chaîne de raisonnement des agents intelligents. Par exemple, faire en sorte qu'un agent intelligent pour les voyages "se souvienne" qu'un certain hôtel est l'option idéale lorsqu'il planifie un itinéraire.

L'horizon technologique de 2026 montre clairement que le frottement entre les infrastructures internet centrées sur l'humain et les besoins d'une approche centrée sur les machines force le monde numérique à subir une reconstruction radicale.

1. Paradigme de la recherche scientifiqueL'IA passe de l'assistance à l'autonomie : l'architecture AWA permet de produire en masse des découvertes scientifiques à faible coût, transformant les "hallucinations" en créativité.
2. Système d'identité:KYA signifie "Qu'est-ce que c Devenir la nouvelle avant-garde de la conformité financière en octroyant à des milliards d'agents intelligents basés sur l'IA une identité économique légale, leur permettant ainsi de circuler en toute sécurité au sein des réseaux de valeur.
3. Modèle économiqueL'économie numérique passe d'un modèle publicitaire basé sur l'attention à un modèle basé sur la valeur.Paiement par inclusion et IP programmableLe mode. x402, TDMRep et Story Protocol forment les rails d'une nouvelle économie, résolvant le problème de la « taxe cachée », et garantissant que les producteurs de données restent rentables à l'ère de l'absence de clics.

Nous assistons à l'émergence d'agents.ÉconomieNaissance d'un économie dans laquelle les logiciels ne nous aident pas seulement à travailler, mais sont eux-mêmes producteurs, consommateurs et commerçants.

Movemaker est le premier organisme communautaire officiel autorisé par la fondation Aptos, lancé conjointement par Ankaa et BlockBooster, se concentrant sur le développement et la construction de l'écosystème Aptos dans les zones chinoises. En tant que représentant officiel d'Aptos dans les zones chinoises, Movemaker s'engage à créer un écosystème Aptos diversifié, ouvert et prospère en reliant les développeurs, les utilisateurs, les capitaux et de nombreux partenaires de l'écosystème.

Avis de non-responsabilité :

Cet article/blog est à titre informatif uniquement et reflète l'opinion personnelle de l'auteur, sans représenter la position de Movemaker. Cet article ne vise pas à fournir : (i) des conseils ou des recommandations d'investissement ; (ii) une offre ou une sollicitation d'achat, de vente ou de détention d'actifs numériques ; ou (iii) des conseils financiers, comptables, juridiques ou fiscaux. La détention d'actifs numériques, y compris les stablecoins et les NFT, comporte des risques extrêmement élevés, avec des fluctuations de prix importantes, voire une perte totale de valeur. Vous devez soigneusement évaluer, en fonction de votre situation financière, si le trading ou la détention d'actifs numériques convient à vos besoins. En cas de doute concernant une situation particulière, veuillez consulter votre conseiller juridique, fiscal ou financier. Les informations fournies dans cet article (y compris les données du marché et les statistiques, si présentes) sont données à titre informatif général. Nous avons pris des précautions raisonnables lors de la compilation de ces données et graphiques, mais nous déclinons toute responsabilité concernant toute erreur factuelle ou omission qu'elles pourraient contenir.