En 2025, les robots humanoïdes sortent du domaine de la science-fiction pour devenir réalité. Des robots comme l'Optimus de Tesla au Figure 01 de Figure AI, les capacités des robots humanoïdes généraux évoluent rapidement grâce à l'apport des grands modèles de langage. Selon Goldman Sachs, le marché des robots humanoïdes pourrait atteindre 154 milliards de dollars d'ici 2035. Un marché colossal d'une ampleur dépassant le trillion de dollars attire désormais les entreprises technologiques les plus innovantes et les esprits les plus brillants du monde entier.

Cependant, alors que les « membres » des robots deviennent de plus en plus performants, un problème plus fondamental se pose à nous : comment construire un « cerveau » suffisamment intelligent, ouvert et sécurisé ? Lorsque des dizaines de milliers de robots pénètrent dans les foyers, les hôpitaux et les villes, comment vont-ils collaborer entre eux, échanger des valeurs et s'intégrer de manière fluide à la société humaine ?

Jan Liphardt, professeur à l'Université Stanford et fondateur d'OpenMind, a fourni sa réponse. Après avoir levé 20 millions de dollars, menée par Pantera Capital, en août 2025, OpenMind a accéléré le rythme et lancé une série de produits allant du système d'exploitation fondamental au protocole de paiement en amont, esquissant progressivement le plan complet de son « cerveau robotique ».

Jan Liphardt, fondateur d'OpenMind

Le cœur de métier d'OpenMind consiste à fournir aux entreprises des services cognitifs en mode SaaS (logiciel en tant que service) via le cloud. Toutefois, ils ont clairement perçu que, lorsque les robots deviennent des acteurs économiques indépendants, la blockchain jouera un rôle crucial dans des domaines tels que les systèmes de paiement, l'authentification des identités, la confidentialité des données et la gouvernance collaborative.

Récemment, la collaboration entre OpenMind et le prestataire de stablecoins Circle, ainsi que l'installation de stations de recharge robotisées dans les rues de San Francisco, constituent les premières réalisations concrètes de cette vision. Ces robots peuvent effectuer seuls le paiement de leur recharge via des USDC, marquant peut-être ainsi l'aube de l'ère de l'« économie des machines (Machine Economy) ».

En parallèle, OpenMind développe également une boutique d'applications dédiée aux robots, permettant aux utilisateurs de télécharger des applications et des compétences sur leurs robots, dans un seul endroit, de la même manière qu'ils personnalisent leurs applications sur un smartphone via l'App Store d'Apple ou le Google Play. Cette application a été mise en ligne la semaine dernière sur la boutique OpenMind.

Dans cet entretien exclusif, nous avons approfondi avec le fondateur d'OpenMind la philosophie derrière la construction du « cerveau » des robots, le concept de design du système modulaire OM1, ainsi que la manière dont le protocole FABRIC et la technologie blockchain permettront de construire un avenir où les machines et les humains, ainsi que les machines entre elles, collaborent efficacement. Il a partagé le calendrier technologique d'OpenMind et fourni des analyses profondes sur des questions clés telles que l'écosystème des développeurs, l'opération à distance et la confidentialité des données.

Voici le contenu de l'entretien :

Créer un « compte bancaire » pour le robot

En décembre 2025, OpenMind a annoncé en partenariat avec le prestataire de stablecoins Circle, le lancement d'un système de paiements autonomes pour robots basé sur le protocole x402. Alors que les capacités des robots s'améliorent, ceux-ci ne seront plus seulement des outils exécutant des tâches, mais commenceront à jouer le rôle d'économies autonomes. Ils devront acheter de la puissance de calcul, des données, des compétences, et même embaucher d'autres robots ou des humains pour accomplir des tâches complexes.

Pour y parvenir, un système financier conçu spécifiquement pour les machines, sans nécessiter d'intervention humaine, est devenu indispensable. Le système bancaire traditionnel n'était clairement pas prêt pour cela, tandis que les cryptomonnaies et les technologies blockchain, grâce à leurs caractéristiques natives de numérisation et de décentralisation, sont devenus l'option la plus naturelle.

BlockBeats : Quel était votre activité avant de fonder OpenMind ? Et quel a été le déclencheur qui vous a poussé à vous lancer dans cette aventure ?

Jan : Je suis professeur en ingénierie à l'Université Stanford, mais je consacre actuellement tout mon temps à OpenMind. J'ai fondé cette entreprise car je crois fermement que la pile logicielle traditionnelle des robots n'est pas adaptée à des environnements complexes et changeants tels que les hôpitaux ou les foyers.

OpenMind est une entreprise technologique américaine, mais son cœur ne réside pas dans les activités liées aux cryptomonnaies, mais plutôt dans une entreprise de cloud cognitif SaaS (logiciels en tant que service) destinée aux entreprises. Notre modèle économique est similaire à celui des autres entreprises SaaS, et génère principalement des revenus par le biais de l'établissement d'interfaces standardisées en cloud.

Concernant la blockchain, elle présente certaines propriétés intéressantes en matière de traçabilité des informations et de construction de systèmes financiers. À l'avenir, nous prévoyons que les machines autonomes interagiront avec d'autres machines, voire avec des humains, pour accomplir ensemble des tâches. La blockchain offre ici un ensemble de solutions techniques possibles, notamment en ce qui concerne les systèmes de paiement entre machines, l'identité, la collaboration et la gouvernance.

BlockBeats : Récemment, OpenMind a annoncé une collaboration avec Circle sur le protocole x402. Pourriez-vous nous expliquer comment cette collaboration a pu être mise en place ? Pourquoi est-elle si importante ?

Jan : En fait, dès mai dernier, peu après le lancement de x402 par la plateforme Coinbase Developer, nos robots figuraient déjà parmi les premiers partenaires à soutenir x402. Dans notre logiciel, nous avons intégré directement le système de paiement au « cerveau » des robots, dans le but de permettre aux robots d'interagir avec les infrastructures externes.

Nous avons longtemps réfléchi à la question suivante : à quoi ressemblerait un système de paiement conçu non pas autour des humains, mais autour des machines ? C'est précisément cette question qui a finalement conduit à notre collaboration avec Circle. L'idée centrale est la suivante : les machines n'ont pas de poches, d'empreintes digitales, d'yeux ou de passeports, mais elles sont extrêmement douées pour écrire du code et utiliser des API.

Rapports médiatiques étrangers sur la collaboration entre OpenMind et Circle

Ainsi, de notre point de vue, pour un robot, il est souvent plus naturel d'acheter des biens et des services via un système de paiement numérique que d'utiliser une carte de crédit ou de l'argent liquide. Ce que nous construisons avec Circle est un système de paiement géolocalisé. Quand deux appareils se rapprochent, ils peuvent échanger de l'argent directement.

Un exemple concret est la borne de recharge que nous avons installée sur les trottoirs de San Francisco pour les machines autonomes. Lorsqu'un robot s'approche, le système détecte sa présence, active le chargeur, et le robot peut acheter de l'électricité en utilisant la monnaie stable USDC.

BlockBeats : Pourquoi est-il, selon vous, essentiel de doter les robots de cette capacité d'achat autonome ?

Jan : Prenons l'exemple des taxis autonomes (robotaxis). Ils ont effectivement besoin d'une infrastructure de paiement solide. Bien sûr, ils pourraient utiliser la monnaie fiduciaire, mais cela semble peu pratique ; ils pourraient aussi utiliser une carte de crédit, mais cela semble désuet. Les protocoles basés sur NFC sont plus intéressants, mais lorsque nous échangeons avec des robots très avancés, nous entendons souvent qu'ils préféreraient utiliser les cryptomonnaies comme moyen de paiement.

Ces machines sont naturellement spécialisées dans le traitement des infrastructures numériques, et dans la pratique, les cryptomonnaies pourraient s'avérer extrêmement pratiques pour permettre aux machines autonomes d'effectuer des paiements.

Si un robot humanoïde entre dans une banque, celle-ci appellerait la police. Une banque centrée sur l'humain n'a pas de modèle conceptuel réel pour un objet physique autonome capable de gérer des fonds et de prendre des décisions par lui-même. Une banque traditionnelle vous poserait des questions sur votre nom, votre numéro de sécurité sociale, votre passeport, votre adresse, votre lieu de naissance, etc. Toutes ces informations n'ont aucun sens pour un robot humanoïde autonome.

Des institutions comme Bank of America n'ont pas encore introduit le concept d'ouvrir des comptes bancaires ou des cartes de crédit aux machines dotées de pensée non biologique. Peut-être que cela changera à l'avenir, peut-être que les banques élargiront-elles leurs services à des clients non biologiques. Mais aujourd'hui, si vous êtes une machine intelligente, l'unique option viable est la cryptomonnaie.

BlockBeats : donc, il s'agit davantage d'un avantage qu'une exigence stricte. Un système de paiement robot à robot n'est pas obligatoirement amené à utiliser la cryptomonnaie, mais c'est une solution plus élégante ?

OpenMind : Si un robot humanoïde entre dans une banque, celle-ci appelle la police. Une banque centrée sur l'humain n'a pas de modèle conceptuel réel pour un objet physique autonome capable de gérer des fonds et de prendre des décisions par lui-même.

Les banques traditionnelles vous posent des questions sur votre nom, votre numéro de sécurité sociale, votre passeport, votre adresse, votre lieu de naissance, etc., qui n'ont aucun sens pour un robot humanoïde autonome.

BlockBeats : Quel est le coût de déploiement d'une station de recharge de ce type ?

OpenMind : Le coût du matériel se situe à environ 300 dollars. En ce qui concerne l'électricité, cela dépend des opérateurs, ce n'est pas nous qui le décidons. Nous construisons le logiciel et l'infrastructure.

Mais il s'agit simplement d'un petit exemple. D'opportunités plus vastes émergeront à mesure que les machines deviendront conscientes et plus intelligentes. Elles souhaiteront acheter et vendre de nombreuses choses différentes : des données en temps réel, de nouveaux modèles et compétences, des capacités de calcul et de stockage. Elles accepteront des emplois et des tâches, et collaboreront étroitement avec les humains.

Tout cela nécessite une infrastructure solide pour coordonner les paiements et la collaboration entre les machines et les humains. Nous ne sommes pas une entreprise de stations de recharge. Nous travaillons à fournir à ces machines intelligentes l'ensemble des fonctionnalités dont elles ont besoin pour être en tout lieu sûres et utiles pour les personnes.

OM1 ET FABRIC : Du "Intelligence Individuelle" à la "Collaboration Collective"

Pour que les robots s'intègrent véritablement dans la société, il est d'abord nécessaire de leur fournir un « cerveau » puissant capable de comprendre le monde, c'est-à-dire un système d'exploitation avancé. OM1 d'OpenMind vise à offrir, grâce à une architecture modulaire à multiples modèles, à un robot individuel une capacité inédite de perception environnementale, d'interaction linguistique et de raisonnement spatial.

Cependant, l'intelligence réelle émerge de la collaboration. La vision du protocole FABRIC est encore plus ambitieuse : il vise à devenir le « TCP/IP » du monde robotique, permettant à des robots de marques et de formes différentes de communiquer et de collaborer librement, tout comme les humains, et de former ensemble un réseau physique intelligent.

Un robot équipé d'OpenMind OM1 assiste à la création du premier ETF de robots humanoïdes KraneShares KOID

BlockBeats : Pour les lecteurs qui ne sont pas familiers avec ces concepts, pourriez-vous expliquer le système d'exploitation OM1 et le protocole FABRIC ? Commençons par OM1.

Jan : OM1 est un système d'exploitation modulaire conçu pour les robots conçus pour les humains. Il ne convient pas aux robots industriels, mais aux robots qui interagissent avec les personnes, les enfants, vivent dans votre maison, ou jouent un rôle dans les hôpitaux et les écoles.

Ces robots doivent comprendre leur environnement spatial, parler plusieurs langues, comprendre l'organisation d'une maison et être capables de raisonner dans l'espace. Les systèmes d'exploitation robotiques traditionnels (ROS) ne fournissent en réalité pas ces capacités.

OM1 est conçu de manière modulaire, comme des blocs Lego pouvant s'assembler les uns aux autres. En pratique, nous exécutons environ 5 à 15 modèles en parallèle, chacun étant chargé de capacités différentes, telles que la vision, l'audition, la synthèse vocale, ainsi que la fusion des données provenant de capteurs multiples pour former une vision continue de l'environnement, incluant les personnes, les animaux de compagnie, les pièces et d'autres aspects environnants.

Un chien robot équipé des outils de développement OpenMind

FABRIC, quant à lui, est encore à un stade très précoce, pas encore construit, et nécessitera beaucoup de temps, et nous ne serons qu'un parmi de nombreux contributeurs. Si OM1 concerne le fait de rendre une machine intelligente, FABRIC concerne le fait de permettre à plusieurs machines de collaborer ensemble, qu'il s'agisse d'autres machines ou des humains.

BlockBeats : Quel était l'objectif initial derrière la création du protocole FABRIC ?

Jan : Le point de départ initial provient d'un moment du monde réel. L'un de nos robots humanoïdes traversait une rue, et nous avons vu arriver une voiture Waymo (véhicule自动驾驶). Waymo est une voiture robotisée, et nous étions curieux de voir ce qui allait se produire sur le passage piéton.

Le résultat s'est avéré satisfaisant. Waymo s'est arrêté. Il a probablement reconnu le robot humanoïde comme un humain, l'a laissé traverser la rue, puis a poursuivi son chemin.

Cela nous amène à nous demander si ce ne serait pas utile que Waymo sache qu'un robot humanoïde existe, et que ce robot humanoïde sache à son tour de quoi il s'agit — un taxi autonome ?

Cela nous a incités à réfléchir à un système permettant à une machine de communiquer avec une autre machine complètement différente — issue d'un autre fabricant, ayant une forme distincte, qu'il s'agisse de roues, de bras ou de jambes. Nous recherchons quelque chose ressemblant à un « téléphone » ou un « Zoom » pour les machines, c'est-à-dire un moyen permettant aux machines proches physiquement de collaborer ensemble.

BlockBeats : Vous dites que FABRIC prendra beaucoup de temps à être construit, pourquoi ?

OpenMind : Il y a de nombreuses raisons. Les machines prennent différentes formes : roues, jambes, griffes. Il y a également de nombreux fabricants. Les types de données que les machines souhaitent partager sont également variés. En outre, il existe des besoins spécifiques à certaines régions, notamment des langues, des capacités et des cas d'utilisation différents.

Vous pouvez construire relativement rapidement une infrastructure générique au niveau de base, mais il faudra beaucoup de travail de la part de nombreuses personnes, situées dans différents endroits et possédant diverses compétences, pour créer tout ce qui est nécessaire.

BlockBeats : Lorsqu'un produit d'IA utilise plusieurs modèles, le coût des tokens peut devenir très élevé. Cela pourrait-il poser un problème de coût pour les utilisateurs et les développeurs d'OM1 ?

OpenMind : Le coût est toujours un problème, mais il existe de nombreuses façons de le résoudre. Certains de nos modèles sont open source, et de nombreux modèles parmi les plus performants aujourd'hui le sont également, donc le coût se résume essentiellement à la puissance de calcul et à l'énergie électrique. Certains de nos modèles sont très petits et simples, par exemple, des modèles dédiés à la sécurité, assurant que des robots humanoïdes ou à quatre pattes ne trébuchent pas sur des chaussures, des tapis ou des escaliers.

En général, nous pouvons exécuter la plupart des piles sur une seule puce NVIDIA A4 ou équivalente à un Mac M4, M5. En termes de coûts, cela correspond approximativement à exécuter quelque chose sur votre propre ordinateur portable. Nous ne considérons pas le coût comme un obstacle majeur.

Écosystème des développeurs : comment BrainPack rompt-il avec les contraintes actuelles du développement des robots ?

À l'ère de l'hardware défini par logiciel, la prospérité de l'écosystème est la clé de la démocratisation des technologies. Tout comme le succès de l'iPhone a été rendu possible par sa vaste communauté de développeurs de l'App Store. Cependant, pour les robots humanoïdes, le coût élevé du matériel, les systèmes de développement fragmentés et l'absence de systèmes intelligents constituent des obstacles majeurs empêchant de nombreux développeurs en robotique de pleinement exprimer leur potentiel.

OpenMind est en train de construire une série d'écosystèmes logiciels robotiques visant à résoudre ce problème, notamment le système d'exploitation intelligent OM1, le réseau collaboratif FABRIC, et le « cerveau amovible » des robots, BrainPack. En outre, OpenMind vient de lancer son premier magasin d'applications pour robots, permettant aux utilisateurs de télécharger des applications et des compétences sur leurs robots depuis un seul endroit, de la même manière qu'ils téléchargent des applications sur leurs smartphones via l'App Store d'Apple ou le Google Play.

BlockBeats : À votre avis, quel est l'état actuel de l'écosystème des développeurs de robots ? Quels pourraient être les principaux obstacles ?

Jan : Presque tout le monde s'enthousiasme pour des robots humanoïdes performants et sécurisés, que ce soit des étudiants en robotique ou des développeurs expérimentés de Meta ou Google. Le problème ne réside pas dans un manque d'enthousiasme, mais dans deux aspects. Premièrement, le nombre de robots humanoïdes avancés utilisables en pratique est extrêmement faible. Deuxièmement, presque tous les robots existants utilisent des méthodes sur mesure, mal documentées, pour accéder aux données, connaître leur état interne et contrôler leur comportement.

Il existe actuellement presque aucune solution générique permettant d'ajouter et d'améliorer les fonctionnalités avancées des robots humanoïdes. De nombreux problèmes fondamentaux, tels que la gestion des batteries et la navigation, peuvent être résolus grâce à des logiciels existants comme ROS2. Cependant, pour permettre aux robots de comprendre leur environnement spatial, de faire plaisir aux personnes, d'apprendre de nouvelles compétences et d'accomplir efficacement leurs tâches dans des environnements dynamiques tels que les foyers, les hôpitaux et les écoles, il existe pratiquement aucune solution aujourd'hui.

OpenMind souhaite combler cet écart en développant un logiciel open source destiné aux robots sociaux, permettant aux développeurs du monde entier de comprendre facilement, d'apprendre et de contribuer à ce domaine en plein essor.

BlockBeats : Vous décrivez BrainPack comme une petite étape vers le « moment iPhone » des robots humanoïdes. Qu'apporte exactement BrainPack ?

Jan : Un des principaux problèmes d'aujourd'hui est que les robots humanoïdes varient énormément d'un modèle à l'autre. Pour les développeurs logiciels, il peut prendre beaucoup de temps de comprendre les détails spécifiques d'un seul robot avant même de pouvoir créer quelque chose d'utile.

BrainPack a été conçu précisément pour résoudre ce problème. Vous pouvez l'imaginer comme un sac à dos contenant un ordinateur pouvant se connecter à un robot. Si votre logiciel s'exécute sur BrainPack, nous éliminons ainsi les différences matérielles entre les différents robots. Cela signifie que les développeurs peuvent se concentrer sur les fonctionnalités sans se soucier des API ou SDK uniques à chaque robot.

BrainPack monté sur robot

Si le logiciel fonctionne bien sur BrainPack, il est susceptible de fonctionner sur une grande variété de robots, qu'ils aient deux pattes, quatre pattes, des roues, ou qu'ils soient grands ou petits. BrainPack est également équipé d'un ensemble normalisé de capteurs, ce qui permet aux développeurs d'éviter de gérer des formats ou protocoles de données capteurs différents. De plus, BrainPack se connecte directement à notre infrastructure cloud, ce qui facilite l'utilisation du calcul à distance.

BlockBeats : En plus des stations de recharge, quels autres types d'infrastructures OpenMind pourrait-il déployer à l'avenir pour mettre en valeur les capacités d'OM1 et du protocole FABRIC ?

OpenMind : Un autre exemple est le travail que nous avons déjà entamé avec NEAR AI. Ce projet utilise des GPU NVIDIA H100 et H200 pour réaliser des calculs confidentiels.

Le calcul confidentiel signifie que les robots peuvent exécuter des modèles n'importe où sur Terre, tout en ayant la certitude que les données échangées restent confidentielles. Ainsi, un robot à San Francisco peut avoir son « cerveau » hébergé à des milliers de kilomètres de distance. Cela signifie également que les personnes disposant du matériel approprié (H100 et H200) peuvent offrir des nœuds de calcul confidentiels pour l'IA et la robotique.

Confiance, vie privée et nouveaux modèles économiques

L'application concrète des technologies doit finalement revenir à la société. En plus des défis techniques, la généralisation à grande échelle des robots rencontre également une série de problèmes structurels sociaux tels que le manque de confiance, la sécurité, la réglementation, la vie privée et l'acceptation par le public. OpenMind croit fermement que l'open source est la pierre angulaire de la confiance, permettant aux gens de « voir » comment fonctionne le cerveau des robots. En parallèle, la collaboration avec des projets tels que NEAR, combinée à l'utilisation de technologies de calcul confidentiel pour protéger la vie privée des données, sera clé pour gagner la confiance du public. Un avenir profondément impliquant les robots engendrera inévitablement l'émergence de nouveaux emplois et de nouveaux modèles d'organisation économique.

BlockBeats : Vous avez mentionné sur X que l'opération à distance (teleoperation) pourrait devenir à l'avenir une véritable catégorie professionnelle. Pourriez-vous expliquer en détail cette idée à nos lecteurs ?

Jan : D'un point de vue très pragmatique, les robots d'aujourd'hui ont encore besoin d'une grande aide. Ils se bloquent parfois, ne connaissent pas toujours la bonne réponse, et commettent parfois des erreurs.

Dans ces cas-là, la présence d'un humain à proximité du robot, qu'il soit physique ou par un suivi étroit, s'avère extrêmement utile. Un autre aspect est celui de la confiance. Beaucoup de personnes ne se sentent pas encore à l'aise avec l'idée qu'un robot prenne des décisions entièrement autonomes. Ainsi, la présence d'un « humain dans la boucle » (human in the loop) peut aider les gens à se sentir plus en sécurité.

En outre, l'opération à distance crée de nouvelles opportunités. Vous n'êtes plus obligé d'être présent physiquement à un endroit particulier pour exercer certains types d'emplois. En fonction de vos compétences, vous pouvez aider à opérer ou superviser un robot situé à des kilomètres de distance, voire sur un autre continent. Cela ouvre un vaste éventail de nouvelles opportunités économiques et professionnelles.

BlockBeats : Quels sont les projets d'OpenMind pour aider les régions ou les sociétés à mieux accepter les robots humanoïdes ?

Jan : La confiance est fondamentale. Si les gens ont peur, l'adoption sera lente. C'est pourquoi notre logiciel principal est open source. Nous souhaitons que les gens puissent voir l'intérieur du « cerveau » du robot et comprendre son fonctionnement.

Une autre question non résolue est celle de la propriété. Les robots seront-ils achetés par les employeurs ? Ou bien par des particuliers pour leur usage domestique ? Ou encore seront-ils partagés au sein d'une communauté ? Un modèle similaire à la propriété partagée des voitures pourrait émerger, dans lequel un groupe achèterait un robot et bénéficierait des revenus générés par les tâches qu'il accomplit.

Nous ne savons pas encore quel modèle prédominera, mais il existe beaucoup d'espace pour organiser le travail et créer de la valeur autour des robots.

BlockBeats : Revenons sur la question de la vie privée. Vous avez mentionné le partenariat avec NEAR. Pourriez-vous expliquer plus clairement pourquoi ce partenariat avec NEAR est important ?

Jan : La technologie clé ici est le calcul confidentiel (confidential computing), qui est intégré directement dans les GPU NVIDIA H100 et H200. En principe, toute personne possédant ces GPU peut les connecter à Internet et offrir des services de calcul sécurisés à d'autres utilisateurs.

NEAR est particulièrement rapide, très performant et s'intéresse profondément à l'infrastructure nécessaire pour rendre ce type d'accès pratique et évolutive. C'est ce qui a conduit à cette collaboration. Mais, au niveau fondamental, le calcul confidentiel est une fonctionnalité intégrée à chaque GPU H100 et H200.

BlockBeats : Quelle est la taille actuelle de l'équipe OpenMind ?

OpenMind : nous sommes actuellement une vingtaine de personnes, répartis entre San Francisco et Hong Kong.

BlockBeats : Quels seront, à votre avis, les principaux produits ou moteurs de revenus d'OpenMind au cours des trois prochaines années ?

OpenMind : Nos revenus les plus rapides de croissance proviennent de l'IA d'entreprise, en particulier par le biais de modèles et de services de calcul centrés sur les robots proposés via le cloud. Les clients paient directement pour ces services. Un autre domaine important est la répartition des revenus avec les entreprises de robotique. Nous collaborons avec elles pour développer ensemble des produits que nous vendons dans des régions telles que l'Europe, le Moyen-Orient et les États-Unis.

BlockBeats : Beaucoup de personnes s'inquiètent de l'ampleur des dépenses de capital dans le domaine de l'IA actuelle. Pensez-vous qu'OpenMind a besoin d'un financement important pour continuer à se développer, ou peut-il atteindre assez rapidement l'autonomie ?

OpenMind : C'est un problème plus vaste, mais nous ne partageons pas l'idée qu'il faille investir des milliers de milliards de dollars pour construire des modèles utiles.

Nous avons déjà vu des exemples convaincants tels que DeepSeek, dont le budget de développement est bien inférieur à celui de modèles comme ChatGPT. D'après notre expérience, de nombreux modèles dont nous avons besoin peuvent être développés avec bien moins de capitaux que ce que l'on suppose habituellement.

Nous sommes donc prudemment optimistes quant au fait qu'il n'est pas nécessaire de dépenser plusieurs milliers ou même dizaines de milliards de dollars en ressources de calcul pour faire des progrès significatifs dans le domaine des robots ou de l'IA.

BlockBeats : Enfin, que voudriez-vous dire aux développeurs ou à la communauté d'utilisateurs chinois ?

OpenMind : C'est un moment extrêmement rare. Une toute nouvelle technologie émerge, permettant aux machines d'accomplir des tâches qui, jusqu'à présent, n'étaient possibles qu'avec l'intervention humaine. Cela aura des répercussions profondes sur l'éducation, la santé, la fabrication et de nombreux autres domaines de la vie.

Pour les développeurs logiciels, les opportunités ne se limitent plus désormais à la création d'applications pour les smartphones, mais à la création d'applications pour des machines à la pensée. C'est encore très tôt, mais les progrès sont rapides. Je recommande vivement aux développeurs d'apprendre les systèmes d'exploitation robotiques, les plateformes de robots humanoïdes, ainsi que la manière de concevoir des applications pour ces derniers, afin d'être pleinement préparés aux importantes avancées à venir.

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