Le récit de la vie privée IA gagne en ampleur alors qu'OpenClaw promeut Venice

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Author | DingDang (@XiaMiPP)

Le projet à la mode OpenClaw commence à endosser l'IA privée, et les "petits investisseurs désespérés du monde des cryptos" semblent à nouveau trouver un nouveau sujet de spéculation.

C’est dans ce contexte narratif que plusieurs projets liés au calcul privé et à l’infrastructure des AI Agent commencent à réapparaître sur le radar du marché. Odaily星球日报 a constaté que, pendant cette montée en intensité des discussions, plusieurs projets sont déjà devenus des bénéficiaires potentiels.

Venice est une plateforme de génération d'IA axée sur la censure zéro et la confidentialité, positionnée comme la version décentralisée de ChatGPT. La vague de promotion autour de l'IA privée a commencé avec Venice, car OpenClaw avait initialement mis en avant Venice dans sa documentation officielle, avant de le retirer en moins de 24 heures. Bien que la recommandation ait été supprimée, cette action a attiré l'attention sur Venice et ses caractéristiques privilégiant la confidentialité.

Contrairement à la plupart des projets AI, le récit central de Venice n'est pas la capacité des modèles AI, mais la confidentialité elle-même. Dans un contexte où les principales plateformes AI renforcent progressivement la censure des contenus, face à l'accumulation continue de fuites de données AI et de controverses liées à l'entraînement des modèles, cette position produit « ni enregistrer, ni censurer » correspond exactement aux valeurs les plus sensibles de la communauté crypto.

À l'ère où la tendance des agents IA se développe rapidement, Venice est parfaitement positionné pour profiter de cet « avantage temporel ». Encore plus coïncidentiellement, l'équipe de Venice réduit activement l'offre de jetons VVV, diminuant ainsi l'inflation. La demande croissante combinée à une offre réduite renforce davantage les attentes positives autour du jeton VVV.

Lire la référence : OpenClaw soutient Venice.ai, le token VVV affiche une hausse de plus de 500 % en janvier

Near Protocol, ce projet de chaîne publique ancien réputé pour ses hautes performances, mène activement des efforts de redressement face à la vague de l'IA. Il ne se concentre plus uniquement sur les TPS et les frais de gaz « traditionnels » d'une L1, mais déplace progressivement son récit vers l'exécution et les infrastructures de règlement à l'ère des agents IA, cherchant à trouver un nouveau récit de croissance dans ce nouveau cycle technologique.

Depuis 2025, nous avons fortement promu NEAR Intents (système d'intentions), qui permet aux utilisateurs ou aux agents IA d'exprimer simplement le « résultat final souhaité », tandis que l'arrière-plan gère automatiquement des opérations complexes à travers plus de 35 chaînes, sans nécessiter de ponts manuels, de changement de portefeuille ou de gestion de routage.

Le 25 février 2026, NEAR a officiellement mis à jour son système d'intentions en lançant Confidential Intents. Cette version introduit une capacité de calcul confidentiel sur le cadre d'exécution des intentions existant, en combinant le mécanisme de fragmentation confidentielle de Near avec des environnements d'exécution fiables (TEE), permettant ainsi de masquer des détails critiques pendant l'exécution des transactions cross-chain, tels que les chemins d'échange, la taille des transactions ou les stratégies spécifiques. Toutefois, contrairement à Zcash ou Monero, elle n'impose pas la confidentialité à toutes les transactions, mais ajoute une couche de protection confidentielle optionnelle à l'exécution des intentions. Son objectif principal n'est pas d' anonymiser les transactions, mais de prévenir les activités d'arbitrage sur chaîne telles que le MEV, le frontrunning et les attaques en sandwich, afin de rendre l'exécution des transactions plus sécurisée.

Les agents IA futurs pourraient devenir les principaux « utilisateurs » de la blockchain, possédant autonomement des actifs, effectuant des transactions cross-chain, exécutant des stratégies et même se coordonnant entre eux. Dans ce scénario, la blockchain devra non seulement gérer des transactions à haute fréquence, mais aussi offrir des capacités telles que l'exécution vérifiable, le calcul privé et la coordination cross-chain.

Près de la disposition actuelle, c'est précisément autour de cette vision que tout s'articule. Elle cherche à construire un réseau ouvert capable de soutenir les agents IA exécutant automatiquement des tâches complexes, tout en garantissant la vérifiabilité et la sécurité du processus. Dans un contexte où la vague de l'IA ne cesse de frapper, cette transformation peut être perçue à la fois comme une tentative d'embrasser activement un nouveau récit et comme une réinvention d'une chaîne publique établie au cours d'un nouveau cycle.

L'objectif principal de Sahara AI est de construire un écosystème d'IA décentralisé, transparent et sécurisé, rendant le développement, l'entraînement, le déploiement et la commercialisation de l'IA plus équitables et fiables. Le projet vise à résoudre les problèmes actuels de la industrie de l'IA, tels que la vie privée des données, les biais algorithmiques et l'incertitude de la propriété des modèles.

L'émergence des AI Agents pose une nouvelle question : à qui appartiennent les données, les modèles et les capacités utilisés par ces agents ? Dans l'actuelle structure industrielle de l'IA, cette question n'est pas bien résolue. Les données nécessaires à l'entraînement des modèles proviennent souvent de nombreux contributeurs dispersés, mais les bénéfices finaux sont fortement concentrés entre les mains de quelques entreprises d'IA ; les développeurs de modèles, même s'ils possèdent les compétences techniques, ne peuvent souvent que s'ancrer dans les écosystèmes de plateformes ; et avec l'émergence des AI Agents capables d'appeler automatiquement des modèles, des données et des outils, la chaîne de valeur devient encore plus complexe. Sans mécanismes clairs de propriété et de répartition des revenus, l'économie de l'IA future risque de répéter le modèle du Web2 : les données appartiennent aux utilisateurs, mais la valeur est captée par les plateformes.

Sahara AI tente précisément d'établir de nouvelles règles à ce niveau. Son système de sécurité ClawGuard fournit des garde-fous sécurisés vérifiables pour les agents IA, garantissant leur fonctionnement sécurisé dans les limites des règles prédéfinies. La plateforme de services de données (DSP) permet aux utilisateurs d'obtenir des récompenses en tokens en annotant et en contribuant des données d'entraînement pour l'IA, créant progressivement un marché de données décentralisé. Dans ce mécanisme, les contributeurs de données ne participent pas seulement au processus d'entraînement des modèles d'IA, mais reçoivent également des revenus continus lorsque leurs données sont utilisées, tandis que la plateforme assure la qualité des données et la protection de la vie privée grâce à des mécanismes sur chaîne.

Phala Network est une plateforme de contrats intelligents privés construite sur Substrate, conçue pour fournir des services de calcul à confidentialité vérifiable aux applications Web3. Pour comprendre pourquoi Phala bénéficiera de la vague des AI Agent, il faut d'abord répondre à une question plus fondamentale : quelles infrastructures les AI Agent nécessitent-ils pour fonctionner ?

Si l'on décompose l'écosystème actuel des Agents, sa pile technologique peut être divisée en plusieurs niveaux. Le niveau le plus élevé est la couche modèle, comprenant divers grands modèles de langage ou modèles d'inférence, tels qu'OpenAI, Claude et une série de modèles open source ; en dessous se trouve la couche framework Agent, incluant des outils comme LangChain, AutoGPT et OpenClaw, qui gèrent l'organisation des tâches, l'ordonnancement des modèles et l'appel à des outils externes ; puis vient la couche d'exécution, où les Agents exécutent réellement le code, appellent les API et réalisent des tâches automatisées ; en outre, il existe une couche paiement et identité, chargée de gérer les paiements entre Agents ainsi que les systèmes d'identité et de réputation ; enfin, au niveau le plus bas, se trouve la couche puissance de calcul et confidentialité, qui assure la fiabilité du processus de calcul et la sécurité des données contre toute fuite.

De cette structure, Phala se positionne précisément à la frontière entre la couche d’environnement d’exécution et la couche de confidentialité du calcul. Sa technologie centrale — un réseau de calcul confidentiel basé sur TEE (Trusted Execution Environment) — permet aux AI Agent d’exécuter des programmes en dehors de la chaîne de manière sécurisée, tout en garantissant que le processus de calcul soit vérifiable et que les données ne soient pas exposées à des observateurs externes. Cela est particulièrement crucial dans l’économie des Agent.

En ce qui concerne la mise en œuvre concrète dans l'écosystème, Phala a déjà commencé à s'associer à des projets d'AI Agent. Par exemple, Phala a collaboré avec ai16z pour développer un composant TEE pour son cadre multi-agent Eliza, intégrant directement la technologie d'exécution fiable dans l'environnement d'exécution des agents ; simultanément, certains projets d'AI Agent émettant des jetons (comme aiPool) utilisent également la technologie TEE de Phala pour gérer les clés privées et les actifs sur chaîne.

À l'avenir, à mesure que les AI Agent évolueront de simples outils de discussion vers des entités numériques capables de détenir des fonds, d'exécuter des transactions et même de gérer des protocoles, un environnement d'exécution sécurisé deviendra progressivement une couche d'infrastructure indispensable à l'écosystème des Agent, et Phala tente de s'emparer de cette position.

En revisitant ces projets, une découverte intéressante est que ces tokens ont réellement commencé à augmenter bien avant ces deux recommandations récentes. Autrement dit, avant que Venice ne mette en avant l’« IA de confidentialité », une partie des fonds sur le marché avaient déjà remarqué cette direction, mais il manquait alors un déclencheur narratif suffisamment clair. La recommandation d’OpenClaw n’a été qu’une mèche allumant l’attention.

En fait, que ce soit a16z ou Delphi Digital, leurs rapports d'analyse annuels pour 2025 placent la confidentialité et l'IA parmi les secteurs clés à surveiller en 2026. Toutefois, lorsque ces jugements macroéconomiques se concrétisent sur le marché, ils nécessitent souvent un événement spécifique pour déclencher un consensus. Au début de l'année 2026, la confidentialité et l'IA nous sont apparues sous cette forme combinée.

Il faudra encore du temps pour déterminer si cela deviendra la prochaine tendance à long terme ou simplement une nouvelle炒作 temporaire.