Jetons IA et ce qu'ils font réellement.
Le terme « jeton IA » est utilisé comme s'il s'agissait d'une seule catégorie d'altcoins, mais les projets sous cette étiquette résolvent des problèmes véritablement différents. Certains construisent l'infrastructure qui permet aux modèles d'apprentissage automatique de fonctionner sans qu'une entreprise centralisée ne possède les ressources informatiques. D'autres construisent les agents qui utilisent ces modèles pour accomplir des tâches concrètes. Savoir distinguer l'un de l'autre est plus important que le ticker.
1. #Bittensor ($TAO)
Bittensor est une place de marché décentralisée pour l'intelligence machine. Au lieu qu'une seule entreprise entraîne et possède un modèle, Bittensor organise des sous-réseaux IA spécialisés où les mineurs et validateurs sont rémunérés en $TAO pour contribuer à l'entraînement et à l'inférence de modèles peer-to-peer. Sa force réside dans l'intelligence décentralisée elle-même.
2. #OpenServ ($SERV)
OpenServ est une plateforme de production d'agents IA construite autour de son propre moteur de raisonnement, d'une place de marché d'agents et d'un constructeur sans code pour déployer des agents sans avoir à écrire l'infrastructure depuis zéro. Elle gère également un launchpad Web3 pour la tokenisation d'entreprises natives IA. Alors que TAO concerne l'entraînement et l'exécution des modèles, SERV se situe au-dessus de ce niveau.
3. #Venice ($VVV)
Venice est une plateforme d'inférence IA axée sur la confidentialité pour la génération de texte, d'images et de code, construite sur Base. Les utilisateurs mettent en staking $VVV pour accéder à la capacité d'inférence et à l'utilisation de l'API sans payer par requête, et le pitch consiste en un accès non censuré et décentralisé aux modèles IA sans qu'une entreprise centralisée ne se trouve entre l'utilisateur et la sortie.
3. Fetch.ai ($FET)
Fetch AI se concentre sur les agents IA autonomes et l'apprentissage machine décentralisé, avec une place de marché informatique construite grâce à son intégration avec CUDOS et sa participation à l'ASI Alliance, qui vise à développer une infrastructure partagée de superintelligence. La force de FET réside dans l'économie des agents ; des outils qui permettent aux agents autonomes de transiger et de coordonner leurs actions sur chaîne.
4. Virtuals Protocol ($VIRTUAL)
Virtuals Protocol adopte une approche différente en tokenisant des agents IA autonomes comme des entreprises investissables. Au lieu de simplement exécuter des agents, Virtuals permet aux gens de co-détenir des agents et de partager leurs revenus, avec un protocole de commerce agent-à-agent et un « EconomyOS » fournissant les primitives pour les économies d'agents sur chaîne. C'est le projet le plus proche de cette liste à traiter les agents IA comme des actions littérales dans une entreprise.
5. OriginTrail ($TRAC)
Celui-ci résout un problème totalement différent : les données vérifiables pour l'IA. Son Graphique de Connaissance Décentralisé permet aux systèmes IA de retracer l'origine réelle des données, ce qui devient de plus en plus crucial alors que de plus en plus de personnes se demandent si la sortie d'un LLM peut être fiable. Le créneau de TRAC est l'infrastructure IA neuro-symbolique et la transformation des données du monde réel en « actifs de connaissance » vérifiables sur lesquels les modèles fiables peuvent s'appuyer.
6. $QUBIC
QUBIC est une couche 1 native IA construite autour de ce qu'elle appelle le « Proof of Work Utile », un travail informatique consacré à des tâches IA utiles au lieu d'une simple recherche de hachage. Elle offre des transactions sans frais, une finalité instantanée et affirme avoir atteint un débit maximal supérieur à 15 millions de transactions par seconde, avec des contrats intelligents basés sur des quorums qui sous-tendent son approche de l'intelligence décentralisée au niveau fondamental.
Résumé :
$TAO et $QUBIC se situent plus près de l'infrastructure brute.
$SERV, $FET et #VIRTUAL se situent au niveau des agents ; les outils et économies construits au-dessus de cette infrastructure.
$VVV se spécialise dans l'accès privé à l'inférence.
$TRAC résout le problème de confiance et de traçabilité des données qui sous-tend tout le reste.
Aucun d'eux ne se concurrence réellement tête-à-tête. #AI
