chiffrementAI domaine 2024 rétrospective et perspectives

En 2024, le domaine du chiffrement AI a connu une croissance révolutionnaire sans précédent. Au début de l'année, il n'y avait que quelques projets, mais aujourd'hui, il est devenu une voie indépendante incontournable sur le marché du chiffrement. Selon les dernières statistiques, le 7 décembre, la capitalisation boursière totale du secteur du chiffrement AI a franchi les 70 milliards de dollars, représentant jusqu'à 2 % du marché du chiffrement, avec un taux de croissance annuel de 400 %.

En même temps, le nombre de projets de chiffrement AI connaît une croissance explosive, dépassant actuellement 600, couvrant plusieurs catégories de produits telles que l'infrastructure AI décentralisée et les applications AI.

En rétrospective de 2024, le récit du chiffrement AI a connu de nombreux changements majeurs. Au début de l'année, les percées dans la technologie vidéo générative ont enflammé l'engouement pour l'infrastructure de chiffrement AI. Par la suite, la conférence annuelle des fabricants de puces AI a mis l'accent sur les GPU décentralisés. À mi-parcours, le secteur du chiffrement AI a connu une vague d'investissements, avec de nombreux projets recevant un soutien financier, accélérant le développement technologique et le processus d'application. À la fin de l'année, l'explosion du concept d'Agent AI a porté le récit du chiffrement AI à un nouveau sommet.

chiffrementAI actifs total capitalisation marché a dépassé 70 milliards de dollars cette année, le nombre de projets associés dépasse 600.

Selon les dernières données, le nombre de tokens dans le secteur du chiffrement et de l'intelligence artificielle a atteint 355, avec une capitalisation boursière totale dépassant les 70 milliards de dollars le 7 décembre, atteignant un pic de 70,42 milliards de dollars. Actuellement, en raison de la correction générale du marché du chiffrement, la capitalisation boursière totale du secteur AI de chiffrement est tombée à 47 milliards de dollars au 23 décembre, avec un volume de transactions de 5 milliards de dollars sur 24 heures.

En janvier, la capitalisation boursière totale des actifs du secteur du chiffrement AI n'était que de 17 milliards de dollars. En moins d'un an, la capitalisation boursière totale des actifs de ce secteur a augmenté de plus de 400%, démontrant une fois de plus le développement florissant et le potentiel énorme du domaine du chiffrement AI.

Des experts de l'industrie ont souligné que bien que le secteur du chiffrement AI ne représente actuellement qu'environ 1 % de la capitalisation totale du marché des cryptomonnaies, avec l'évolution continue des cycles de marché et la forte dynamique des infrastructures AI et des agents AI, la capitalisation de ce secteur pourrait connaître une multiplication par 10.

Il convient de mentionner que, bien que le marché du chiffrement soit actuellement en baisse, la capitalisation totale du marché du chiffrement a atteint 3,4 billions de dollars le 23 décembre, et la capitalisation des actifs AI en chiffrement représentait encore près de 1,4 % de l'ensemble du marché à ce moment-là (avec un pic de capitalisation dépassant 2 %), prouvant ainsi davantage son potentiel de croissance sur le marché à l'avenir.

L'année 2024 est une année charnière clé pour le domaine du chiffrement AI, passant d'une émergence à une explosion complète. Au début de l'année, la piste du chiffrement AI était encore à ses débuts, avec un nombre de projets très limité, principalement représentés par des projets de GPU décentralisés, des infrastructures AI et des projets de données. Cependant, en moins d'un an, le domaine du chiffrement AI peut désormais être divisé en plusieurs sous-secteurs, couvrant des pistes telles que le GPU décentralisé, la plateforme de données AI, l'infrastructure AI et les agents AI, avec des projets comptant jusqu'à plusieurs centaines.

Selon la plateforme de chiffrement des données, le nombre de projets de chiffrement contenant des termes liés à l'IA a déjà dépassé 600, et ce chiffre continue d'augmenter.

2024 chiffrement AI des catalyseurs : narrations externes, engouement pour l'investissement et émergence de nouveaux concepts

D'après la tendance des données sur la capitalisation totale des actifs en chiffrement AI, la croissance de 2024 présente deux pics significatifs : le premier pic se produit entre février et mars, tandis que le second intervient après octobre, marquant le début d'une vague de croissance plus forte.

Entre février et mars, la croissance dans le domaine du chiffrement AI a été principalement stimulée par deux événements emblématiques dans le secteur de l'IA.

En février, une percée majeure de la technologie vidéo de Wensheng a déclenché une transformation disruptive dans le domaine de l'IA. En même temps, cet événement a également propulsé le prix des jetons d'un certain projet de chiffrement d'authentification par iris, entraînant ainsi une forte croissance de l'ensemble du secteur des actifs AI chiffrés. Pendant cette période, des projets de haute qualité tels que des plateformes d'incitation de modèles d'IA et des plateformes de données d'IA ont commencé à attirer l'attention du marché, l'émergence de ces projets ayant encore enflammé l'enthousiasme des investisseurs pour le marché AI chiffré, attirant un grand nombre d'investisseurs dans ce nouveau domaine émergent prometteur.

Juste après, la grande tenue de la conférence annuelle sur l'IA d'un fabricant de puces en mars a de nouveau attiré une large attention à l'échelle mondiale, propulsant sa capitalisation boursière à la hausse et déclenchant une frénésie autour des puces GPU. Lors de cette conférence, l'apparition de plusieurs figures de proue de l'industrie du chiffrement a de nouveau insufflé une nouvelle vitalité au domaine de l'IA dans le chiffrement. Cette série d'événements a conduit à l'émergence de projets conceptuels tels que les GPU décentralisés comme des champignons après la pluie.

Depuis lors, le chiffrement AI a officiellement évolué pour devenir une filière indépendante, avec des projets tels que l'infrastructure AI, les GPU décentralisés et les données AI décentralisées qui fleurissent comme des champignons après la pluie, offrant au marché plus de choix et d'opportunités.

En octobre, la croissance du secteur du chiffrement AI est principalement attribuée à l'explosion du concept d'Agent AI. Le lancement d'un token d'un projet d'Agent AI a déclenché une frénésie autour des projets liés aux Agents AI, entraînant l'émission en masse de près de cent tokens liés aux Agents AI. Cette tendance a permis à l'Agent AI de rapidement émerger et de devenir un segment indépendant dans le domaine du chiffrement AI, avec des produits couvrant les tokens liés aux Agents AI, les plateformes d'émission d'Agents AI et les infrastructures sous-jacentes des Agents AI. Selon les données, au 23 décembre, la capitalisation boursière totale des tokens du segment Agent AI a atteint 9,8 milliards de dollars, représentant environ 20 % de la capitalisation boursière totale des projets du secteur du chiffrement AI (47 milliards de dollars), et la frénésie continue.

Si les percées technologiques de la vidéo de Wen Sheng, la montée en valeur des fabricants de puces et l'organisation de sommets sur l'IA constituent des moteurs externes puissants pour le développement du chiffrement AI, l'explosion du concept d'Agent AI est sans aucun doute un feu allumé de l'intérieur du marché du chiffrement, accélérant l'essor de ce domaine. Grâce à l'effet de catalyse double des facteurs internes et externes, la piste du chiffrement AI est rapidement devenue un domaine clé dans le monde du chiffrement, dont l'importance ne cesse d'augmenter.

De plus, en 2024, le marché du chiffrement AI a connu une vague d'investissement sans précédent, avec de grandes institutions d'investissement affluant, et le montant des investissements a fortement augmenté. Dans ce domaine, plusieurs des principales sociétés de capital-risque de l'industrie du chiffrement ont déjà commencé à s'engager activement dans des projets "Crypto+AI".

Parmi eux, un fonds de capital-risque a déclaré au début de l'année qu'il avait une grande confiance dans la combinaison de la chiffrement et de l'IA, et a investi dans plusieurs projets connexes. Un autre organisme a levé un nouveau fonds de 6 milliards de dollars, axé sur l'investissement dans le domaine de l'IA, et a sélectionné 5 projets de chiffrement AI dans son accélérateur de startups de chiffrement d'automne. À l'entrée du second semestre, plusieurs grandes institutions d'investissement ont également annoncé leur entrée dans le domaine de la chiffrement AI, en créant des fonds dédiés ou en augmentant leurs investissements. Selon un rapport publié par une certaine institution, au troisième trimestre 2024, les institutions de capital-risque en chiffrement ont injecté plus de 213 millions de dollars dans des projets d'IA, avec une croissance séquentielle de 250 % et une augmentation annuelle de 340 %.

Le marché du "chiffrement pour l'IA" est plus prometteur que celui de "l'IA pour le chiffrement"

Actuellement, les produits de chiffrement AI sur le marché peuvent principalement être classés en deux grandes catégories : "AI for Crypto" et "Crypto for AI".

Le premier, "AI for Crypto", signifie utiliser l'IA pour le chiffrement, se concentrant principalement sur l'application des technologies IA aux produits de chiffrement, en intégrant des éléments IA pour améliorer l'expérience utilisateur ou renforcer les performances des produits. Par exemple, l'optimisation de code et l'audit de sécurité par l'IA : la technologie IA peut automatiquement détecter et analyser le code des projets Web3, identifier les vulnérabilités et les erreurs potentielles, améliorant ainsi la sécurité et la stabilité des projets ; participer aux stratégies de rendement en chaîne : utiliser des algorithmes IA pour analyser les tendances du marché et le comportement des utilisateurs, élaborer des stratégies de rendement en chaîne plus efficaces, aidant les utilisateurs de chiffrement à obtenir un meilleur retour ; intégrer des chatbots IA pour répondre aux questions des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience utilisateur ; grâce aux Agents IA, éliminer les obstacles dans l'expérience utilisateur en chaîne, comme le trading automatique, la gestion d'actifs, etc., permettant aux utilisateurs de participer plus facilement au marché du chiffrement.

"Crypto for AI" se concentre sur l'utilisation de la technologie de chiffrement pour habiliter l'industrie de l'IA, en tirant parti des avantages uniques de la technologie blockchain pour résoudre ou améliorer certains aspects de l'industrie de l'IA. Par exemple, la confidentialité et la transparence de la technologie blockchain peuvent résoudre les problèmes de confidentialité et de sécurité des modèles d'IA lors de la collecte, du traitement et du stockage des données ; en utilisant des actifs modélisés, la communauté peut posséder ou utiliser des modèles d'IA de manière décentralisée ; grâce à la technologie des Tokens de la blockchain, il est possible d'agréger les ressources de calcul inutilisées, formant ainsi un marché de puissance de calcul, réduisant le coût de l'entraînement des modèles d'IA et améliorant l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul.

Pour résumer, l'essence de la technologie Web3 réside dans son infrastructure blockchain décentralisée, qui repose sur le fonctionnement d'un système économique basé sur des tokens, l'exécution autonome des contrats intelligents et la puissance des technologies distribuées. Cela non seulement garantit une définition précise de la propriété des données, mais grâce au modèle d'incitation des tokens, cela améliore considérablement la transparence et l'efficacité des modèles commerciaux. Cette caractéristique agit comme un remède efficace face aux problèmes persistants tels que le manque de transparence des données et l'ambiguïté des modèles commerciaux dans l'industrie de l'IA. Cela s'aligne parfaitement avec la grande idée selon laquelle "l'IA vise à améliorer l'efficacité de la production, tandis que le Web3 se concentre sur l'optimisation des relations de production."

Ainsi, les professionnels du secteur s'accordent généralement à dire que "Crypto for AI" présente des perspectives et un potentiel beaucoup plus larges en termes d'application sur le marché par rapport à "AI for Crypto". Cette tendance incite également de plus en plus de personnes au sein de l'industrie de l'IA à chercher activement à surmonter les divers défis et problèmes auxquels le secteur de l'IA est confronté en s'appuyant sur la technologie de chiffrement.

Construire un écosystème AI chiffré autour des trois éléments "données, puissance de calcul et algorithmes"

Basé sur les trois éléments clés du développement des grands modèles d'IA, à savoir "données, puissance de calcul et algorithmes", nous pouvons les subdiviser davantage en produits de modèles de données, de puissance de calcul et d'algorithmes couvrant les infrastructures et les applications. Parmi eux, les données constituent la base de l'entraînement et de l'optimisation des modèles d'IA ; les algorithmes désignent les modèles mathématiques et la logique de programme qui alimentent les systèmes d'IA ; la puissance de calcul fait référence aux ressources informatiques nécessaires pour exécuter ces algorithmes, et ces trois éléments sont également des conditions nécessaires à la mise à jour et à l'itération continues des modèles.

Les formes de produits spécifiques dans l'écosystème des produits AI de chiffrement comprennent les aspects suivants :

Au niveau des données, les projets de chiffrement d'IA couvrent la collecte, le stockage et le traitement des données. Tout d'abord, en ce qui concerne l'acquisition de données, afin d'assurer la richesse et la diversité des données, certains projets de chiffrement d'IA utilisent un mécanisme économique basé sur des tokens pour inciter les utilisateurs à partager leurs données privées ou exclusives. Par exemple, certains projets encouragent les fournisseurs de données par le biais d'un mécanisme de récompense, en assetisant les données d'IA et en lançant un marché de données spécifique, offrant ainsi des ensembles de données spécialisés ou personnalisés pour les applications d'IA, etc. En ce qui concerne le traitement des données, une plateforme de labellisation de données décentralisée fournit aux développeurs des ensembles de données d'entraînement de haute qualité, améliorant ainsi le mécanisme d'apprentissage par renforcement et de réglage fin des modèles d'IA. Par exemple, un projet (qui a complété un financement de 6 millions de dollars le 18 décembre) offre aux développeurs des ensembles de données d'entraînement de haute qualité, optimisant ainsi le processus d'apprentissage par renforcement et de réglage fin des modèles d'IA. Quant au stockage des données, certaines solutions de stockage sur blockchain garantissent la sécurité et la durabilité des données.

Au niveau de la puissance de calcul, l'entraînement et l'exécution des modèles d'IA ne peuvent se faire sans le soutien de puissantes ressources de calcul GPU. Avec la complexité croissante des modèles d'IA, la demande en ressources de calcul GPU ne cesse d'augmenter. Face aux défis tels que la pénurie de ressources GPU de haute qualité sur le marché, l'augmentation des coûts et l'allongement des temps d'attente, un réseau de calcul GPU décentralisé a vu le jour. Ces réseaux créent un marché ouvert et une plateforme d'agrégation GPU, permettant à quiconque (comme les mineurs de bitcoin) de contribuer avec sa capacité de calcul GPU inutilisée pour exécuter des tâches d'IA et de recevoir des récompenses via des tokens. De plus, certains projets vont jusqu'à tokeniser des GPU physiques, les transformant en actifs numériques financiers sur la chaîne, poussant ainsi davantage la décentralisation et la liquidité de la puissance de calcul.

Au niveau du modèle algorithmique, les réseaux d'algorithmes AI décentralisés actuellement sur le marché sont essentiellement un marché de services d'algorithmes AI décentralisés, reliant de nombreux modèles AI ayant différentes spécialisations et connaissances. Lorsque les utilisateurs posent des questions, ce marché est capable de sélectionner intelligemment le modèle AI le plus adapté pour fournir des réponses. Des produits représentatifs regroupent divers modèles AI sous forme de sous-réseaux, fournissant aux utilisateurs un contenu de haute qualité ; d'autres, en revanche, évaluent les meilleurs modèles décentralisés par le biais de points de compétition, et incitent chaque contributeur de modèle en tokenisant les modèles AI, favorisant ainsi l'innovation et l'optimisation des algorithmes AI.

D'après cela, le marché du chiffrement s'est déjà construit autour des trois grands piliers de l'IA : "données, puissance de calcul et algorithmes", créant ainsi un écosystème de chiffrement AI en pleine croissance.

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