Introduction : Deux systèmes, en train de fusionner en une seule infrastructure
Lorsqu'on examine l'IA et la blockchain séparément, il est facile de parler de leurs points de douleur respectifs ; les mettre sur le même schéma système aligne les problèmes et les réponses. L'IA a besoin de souveraineté des données et de calcul vérifiable, la blockchain a besoin de décisions intelligentes et de sauts de performance, les lacunes des deux se complètent parfaitement.
Les EVM traditionnels en série ont du mal à supporter des applications AI d'interaction intelligente ; sans vérification sur la chaîne et répartition ouverte, les données et la puissance de calcul de l'IA retourneront à la centralisation. La parallélisation de l'EVM + AI n'est pas simplement "l'addition de deux technologies", mais une reconstruction de la base de l'économie numérique : parallélisation des modèles d'exécution, intelligence des modèles de décision, et programmation de la répartition de la valeur.
Pourquoi l'AI a besoin de blockchain : transformer les « capacités utilisables » en « capacités vérifiables »
Les problèmes pratiques de l'AI ne sont pas abstraits : Qui possède les données et les droits de distribution des bénéfices ? L'inférence/formation est-elle vérifiable ? La puissance de calcul peut-elle être accessible plutôt que monopolisée par quelques plateformes ? Ces questions sont difficiles à résoudre dans l'Internet traditionnel, mais il existe des chemins d'ingénierie sur la chaîne.
La blockchain fournit trois choses concrètes :
• Distribution programmable des données et des bénéfices (les données sont des actifs, les contrats se règlent automatiquement) ;
• Incitations et planification du réseau de calcul décentralisé (référencer la pratique du marché de la puissance de calcul de Bittensor) ;
• Vérifiabilité du calcul (les preuves à connaissance nulle transforment l'« inférence en boîte noire » en « preuves audités »).
Ce ne sont pas des paroles en l'air. La croissance des interactions intelligentes sur la chaîne et des contrats liés à l'AI pousse la demande de « AI vérifiable » au premier plan ; la capitalisation boursière et l'activité du réseau de calcul décentralisé valident également la viabilité économique. La demande et l'offre se rencontrent sur le même graphique.
Pourquoi les chaînes ont besoin de l'AI : passer de « exécutable » à « jugeable »
Le point fort des chaînes publiques est « l'exécution selon les règles », et leur faiblesse est « le jugement dans un environnement incertain ». L'AI comble cette lacune : elle peut transformer « les paramètres ajustés manuellement » en « stratégies adaptatives aux données », et transformer « les traces sur la chaîne » en « lisibles sur la chaîne ».
Regardons trois améliorations spécifiques :
• Stratégies intelligentes (risque / market-making / règlement) à l'intérieur et à l'extérieur des contrats ajustées automatiquement aux données ;
• Le consensus et la planification peuvent être optimisés dynamiquement en fonction de la charge et de l'état du réseau ;
• D'énormes données sur la chaîne sont extraites en temps réel pour produire des signaux exploitables (anomalies, tendances, corrélations).
Validation de la valeur commerciale de l'AI + blockchain
La fusion de l'AI et de la blockchain crée une immense valeur commerciale :
La révolution d'automatisation de DeFi intelligent : Les protocoles DeFi traditionnels nécessitent un ajustement manuel des paramètres, tandis que DeFi intelligent peut optimiser automatiquement les stratégies de market-making en fonction des données du marché en temps réel. Les données montrent que les protocoles DeFi optimisés par l'AI ont augmenté l'utilisation des fonds de 40 % et réduit les risques de 60 %.
Expérience immersive de GameFi propulsée par l'AI : Grâce aux interactions NPC alimentées par LLM et à la génération en temps réel de scènes de jeu, GameFi passe d'un simple « Jouer pour gagner » à « Jouer pour vivre une expérience ». Cette transition améliore non seulement l'expérience utilisateur, mais crée aussi un tout nouveau modèle de création de valeur.
Optimisation décisionnelle de la gouvernance DAO intelligente : La gouvernance DAO traditionnelle repose souvent sur des mécanismes de vote simples, tandis que les DAO intelligents peuvent, sur la base de données historiques et d'analyses en temps réel, évaluer automatiquement les propositions, prédire les comportements de vote et réaliser une gouvernance plus efficace.
EVM parallèle : transformer les « contraintes de performance » en « variables d'architecture »
Les applications AI natives nécessitent une latence faible et un débit élevé déterministes, plutôt que des « embouteillages sur la chaîne par chance ». L'EVM parallèle transforme l'exécution de séquentielle à une tâche graphique parallèle grâce à la planification DAG, à l'exécution multithread et à l'agrégation des résultats ; pour les développeurs, l'essentiel est : maintenir la compatibilité EVM, les coûts de migration sous contrôle.
Percée technique de l'EVM parallèle
La technologie de planification DAG réalise une percée en performance : En construisant un graphique de dépendance des transactions, le système peut identifier quelles transactions peuvent être exécutées en parallèle et lesquelles doivent être exécutées séquentiellement. Cette planification intelligente permet à un seul fragment d'atteindre plus de 10 000 TPS, améliorant de 50 à 100 fois par rapport à l'architecture traditionnelle.
Compatibilité totale avec l'écosystème Ethereum : L'avantage clé de l'EVM parallèle réside dans le fait qu'il reste totalement compatible avec l'écosystème Ethereum existant. Les développeurs n'ont pas besoin d'apprendre de nouveaux langages de programmation ou de réécrire des contrats, ils peuvent simplement déployer des contrats existants sur l'EVM parallèle pour obtenir une amélioration de la performance.
Degré de décentralisation inchangé : Grâce à la technologie de fractionnement physique, l'EVM parallèle peut soutenir un réseau décentralisé de plus de 10 000 nœuds, tout en améliorant les performances tout en maintenant la caractéristique décentralisée.
Un simple profil : L'architecture de traitement parallèle des chaînes publiques a déjà rendu réalité plus de 10 000 TPS, et la migration des utilisateurs actifs quotidiens a également donné des votes clairs. Ce n'est pas une bataille de slogans, mais une bataille d'expérience.
Pourquoi EVM encore : inertie de l'écosystème et déterminisme de la compatibilité
L'irremplaçabilité de l'écosystème EVM
L'écosystème EVM possède trois avantages irremplaçables, qui déterminent que l'EVM finira par l'emporter :
Avantage d'échelle de l'écosystème des développeurs : L'EVM possède le plus grand écosystème de développeurs au monde, avec plus de 1 million de développeurs, représentant 70 % du nombre total de développeurs blockchain. Cet avantage d'échelle est inégalable par d'autres machines virtuelles.
Le degré de normalisation des contrats intelligents : L'EVM est devenu le standard de facto des contrats intelligents, toutes les principales langages de programmation le prennent en charge. Ce degré de normalisation confère à l'EVM un effet de réseau ; plus il y a d'utilisateurs, plus la valeur augmente.
Richesse de l'écosystème des applications : Plus de 5 000 DApp ont été déployés sur l'EVM, pour une valeur totale de plus de 200 milliards de dollars. Cet écosystème d'applications riche fournit un puissant rempart pour l'EVM.
La valeur commerciale de la compatibilité EVM
Réduction significative des coûts de développement : Les développeurs n'ont pas besoin d'apprendre de nouveaux langages de programmation ou de réécrire des contrats, ils peuvent simplement déployer des contrats existants sur l'EVM parallèle pour obtenir une amélioration de la performance. Cette compatibilité réduit considérablement les coûts de développement.
Élimination complète des risques de migration : Les applications existantes peuvent être migrées sans couture vers l'EVM parallélisé, sans se soucier des problèmes de compatibilité. Cette migration sans risque incite les développeurs à adopter l'EVM parallélisé.
Effet multiplicateur du réseau écologique : La compatibilité de l'EVM permet à l'EVM parallèle d'hériter de l'ensemble de l'écosystème Ethereum, cet effet multiplicateur est inégalé par d'autres machines virtuelles.
Au cours des dernières années, les réseaux compatibles EVM ont prouvé à maintes reprises la puissance réelle de « coûts de migration et effets de réseau » : chaînes d'outils, développeurs, actifs, normes, créant une forte adhérence. La performance peut prendre un chemin différent, mais l'écosystème est difficile à reproduire depuis le début.
EVM parallèle + AI : la voie des milliers de milliards pour le Layer1
Rupture du marché, pas un terme abstrait
Rupture de la liquidité de l'écosystème EVM : L'écosystème Ethereum a accumulé plus de 200 milliards de dollars de liquidités, mais en raison des goulets d'étranglement de performance de l'architecture séquentielle, ces liquidités ne peuvent pas être utilisées efficacement. Les données montrent que la TVL d'Ethereum n'a presque pas augmenté au cours des deux dernières années, tandis que la TVL de Solana a augmenté de 500 % au cours de la même période, cette comparaison illustre pleinement le rôle décisif de la performance dans le développement de l'écosystème.
Révolution du calcul AI et rupture d'infrastructure : L'évolution explosive de la technologie AI crée une demande de calcul sans précédent, mais l'infrastructure blockchain existante ne peut absolument pas répondre à ces besoins. 0G.ai, en tant que plus grand AI L1, a déjà réalisé plus de 650 millions de transactions sur le réseau de test et plus de 22 millions de comptes actifs, prouvant ainsi la forte demande du marché pour une infrastructure dédiée à l'AI. Cette rupture limite non seulement l'application de l'AI sur la blockchain, mais plus important encore, elle fait manquer à la blockchain l'énorme opportunité apportée par la révolution de l'AI.
Positionnement stratégique de l'EVM parallèle + AI : L'EVM parallèle + AI se trouve exactement à l'intersection de ces deux ruptures, elle peut non seulement résoudre les problèmes de performance de l'écosystème EVM, mais aussi fournir une infrastructure décentralisée pour les applications AI, réalisant ainsi un parfait ajustement entre les besoins technologiques et les opportunités de marché.
Validation réussie des projets de référence
Les projets de blockchain réussis possèdent souvent trois éléments clés : avantages en termes de performance, compatibilité de l'écosystème et narration innovante. Analysons quelques cas typiques :
Validation de l'avantage de performance de Solana : Grâce à son architecture de traitement parallèle, Solana a réalisé une percée de performance avec plus de 10 000 TPS, atteignant une capitalisation boursière de 80 milliards de dollars. Cela prouve la forte demande du marché pour des chaînes publiques hautement performantes.
Validation de la narration AI de Bittensor : Grâce à la narration du partage de puissance de calcul AI, Bittensor a réalisé une croissance de 10 fois en 3 mois, atteignant une capitalisation boursière de 5 milliards de dollars. Cela prouve que la narration AI + blockchain a une forte attraction sur le marché.
Validation de la compatibilité de Polygon : Grâce à la compatibilité EVM, Polygon a réussi à attirer de nombreux développeurs Ethereum, avec un FDV dépassant les 10 milliards de dollars. Cela prouve la valeur importante de la compatibilité de l'écosystème.
Effet multiplicateur des trois éléments : Lorsque les performances, l'AI et la compatibilité se superposent, un énorme effet multiplicateur se produit. Le projet EVM parallèle + AI devrait atteindre des valorisations plus élevées que les projets à élément unique.
Le chemin technique converge progressivement
Les projets de chaînes publiques AI en cours testent différentes voies techniques, et les données et performances de ces projets fournissent une validation de marché importante :
Le système d'exploitation AI modulaire de 0G.ai : En tant que plus grand AI L1 actuel, 0G.ai a déjà réalisé plus de 650 millions de transactions sur le réseau de test et plus de 22 millions de comptes actifs, avec plus de 8 000 validateurs sur le réseau de test. Son architecture modulaire comprend un réseau de calcul AI dédié, un stockage décentralisé, un niveau de disponibilité des données et un marché de services, prouvant la viabilité d'un L1 dédié à l'AI.
L'architecture EVM parallèle optimiste de Bitroot : Grâce à son algorithme dynamique de regroupement de transactions (D-TGA) et au mécanisme de consensus Pipeline BFT, Bitroot a réalisé une percée de performance avec 3 200 TPS sur un seul fragment, étendant à 25 600 TPS avec 8 fragments. Ses caractéristiques natives AI incluent un ensemble d'instructions AI dédié, un réseau de calcul AI distribué et un système de mise en cache à trois niveaux, fournissant une pile technologique complète pour les applications AI.
Le réseau de calcul décentralisé de Bittensor : Avec une capitalisation boursière atteignant 5 milliards de dollars, Bittensor a validé la viabilité économique du marché de calcul AI décentralisé, et son mécanisme d'incitation par jetons a fourni un modèle commercial durable pour le partage de la puissance de calcul AI.
Le succès de ces projets a validé trois conclusions clés : le L1 dédié à l'AI est techniquement viable, le marché de calcul AI décentralisé est économiquement durable, et l'architecture EVM parallèle peut fournir les performances nécessaires pour les applications AI.
Le chemin de la narration à la mise en œuvre
Sur la base des validations réussies des projets tels que 0G.ai, Bitroot et Bittensor, on peut être certain que les plus grandes applications AI futures fonctionneront sur des chaînes publiques utilisant l'EVM parallèle. Ce jugement repose sur trois arguments clés :
Nécessité de l'architecture technique : Le système d'exploitation AI modulaire de 0G.ai a déjà prouvé la faisabilité technique d'un L1 dédié à l'AI. Avec plus de 11 000 TPS de pointe et une capacité d'expansion illimitée, il fournit les bases de performance nécessaires pour les applications AI à grande échelle. Lorsque les applications AI doivent traiter d'énormes volumes de données et effectuer des calculs complexes, l'architecture séquentielle traditionnelle ne peut absolument pas répondre aux besoins.
Durabilité du modèle économique : Le réseau de calcul décentralisé de Bittensor valide la viabilité économique du partage de puissance de calcul AI, sa capitalisation boursière de 5 milliards de dollars prouvant la reconnaissance du marché de ce modèle. Lorsque les applications AI nécessitent d'importantes ressources de calcul, le marché de la puissance de calcul décentralisé est plus avantageux en termes de coût que les services cloud centralisés.
Intégrité de l'écosystème : L'architecture EVM parallèle optimiste de Bitroot démontre la pile technologique complète de la blockchain native AI. Son ensemble d'instructions AI dédié, son réseau de calcul AI distribué et son système de mise en cache à trois niveaux fournissent un support complet de la pile, des infrastructures de base aux applications de haut niveau pour les applications AI.
Prévisions déterministes de la taille du marché : en se référant à la taille du marché de l'informatique en nuage (400 milliards de dollars), du marché des services AI (200 milliards de dollars) et du marché des infrastructures blockchain (1000 milliards de dollars), l'EVM parallèle + AI, en tant que produit de la fusion des trois, aura un potentiel de marché atteignant des milliers de milliards.
Conclusion : transformer la « fusion » en « chemin d'ingénierie réalisable »
Démonstration déterministe des opportunités de marché
Sur la base des validations réussies des projets tels que 0G.ai, Bitroot et Bittensor, on peut être certain que l'EVM parallèle + AI représente la plus grande opportunité de marché future. Cette certitude repose sur trois arguments clés :
Croissance exponentielle des besoins technologiques : Les plus de 650 millions de transactions sur le réseau de test de 0G.ai et les plus de 22 millions de comptes actifs prouvent la forte demande du marché pour une infrastructure dédiée à l'AI. Lorsque les applications AI doivent traiter d'énormes volumes de données et effectuer des calculs complexes, l'architecture séquentielle traditionnelle ne peut absolument pas répondre aux besoins.
Validation de la durabilité du modèle économique : La capitalisation boursière de 5 milliards de dollars de Bittensor valide la viabilité économique du marché de la puissance de calcul AI décentralisée. Lorsque les applications AI nécessitent d'importantes ressources de calcul, le marché de la puissance de calcul décentralisé présente des avantages de coût supérieurs à ceux des services cloud centralisés.
Besoins d'intégrité de l'écosystème : L'architecture EVM parallèle optimiste de Bitroot démontre la pile technologique complète de la blockchain native AI. Lorsque les applications AI doivent traiter des actifs et des données du monde réel, un écosystème complet a plus de valeur qu'une seule pile technologique.
Prévisions déterministes de la taille du marché
En se référant à la taille du marché de l'informatique en nuage (400 milliards de dollars), du marché des services AI (200 milliards de dollars) et du marché des infrastructures blockchain (1000 milliards de dollars), l'EVM parallèle + AI, en tant que produit de la fusion des trois, aura un potentiel de marché atteignant des milliers de milliards.
Redéfinition de l'architecture technique : De séquentielle à parallèle, de mono-thread à multi-thread, cette transformation architecturale redéfinira les limites de performance de la blockchain, fournissant les bases de performance nécessaires pour les applications AI.
Reconstruction fondamentale du modèle économique : De la location de puissance de calcul au partage de puissance de calcul, de la monopolisation des données à la souveraineté des données, cette reconstruction du modèle économique redéfinira le mécanisme de répartition de la valeur, fournissant une base économique durable pour les applications AI.
Intégrité de l'écosystème : De la seule pile technologique à un écosystème complet, cette transition redéfinira les modes de développement des applications, fournissant un environnement de développement complet pour les applications AI.
Infrastructure pour les applications AI futures
Pour passer de la combinaison de l'AI et de la blockchain d'un slogan à une mise en œuvre technique, trois étapes sont nécessaires : définir des frontières vérifiables, choisir un environnement d'exécution transférable (compatible EVM) et résoudre les goulets d'étranglement de performance par la parallélisation. Ce qui reste, c'est de valider cela avec des applications concrètes : un market-making plus stable, un règlement plus rapide, une collaboration de données plus fiable.
Lorsque ces expériences concrètes deviennent quotidiennes, le soi-disant « fusion » n'a plus besoin d'être souligné.
