Dans le royaume dynamique des crypto, la synergie entre l’IA de Nansen et les prévisions de marché inaugure une nouvelle ère de possibilités.
Des agents d’IA autonomes aux vérifications cryptographiques, cette exploration révèle les complexités techniques qui façonnent l’avenir de la finance décentralisée.
Summary
Nansen et prévisions sur les crypto : la convergence entre IA et technologie blockchain
L’intersection entre l’intelligence artificielle (IA) et la technologie blockchain annonce une ère de transformation dans l’espace des cryptomonnaies.
Au milieu de la nature cyclique du marché, l’intégration de l’IA présente des possibilités sans précédent, nous propulsant dans une ère définie par les avancées technologiques.
Dans cette exploration, nous examinons la convergence entre l’IA de Nansen et les prévisions sur les cryptomonnaies, en découvrant les complexités des agents IA, de la vérification cryptographique et des incitations basées sur les jetons.
Les agents d’IA représentent une synthèse fondamentale de l’IA et de la blockchain, dépassant les limites conventionnelles des tâches de bot déterministes.
Ces agents opèrent maintenant de manière autonome, révolutionnant les performances de la blockchain et élargissant ses cas d’utilisation. L’idée d’un avenir où les agents d’IA émergent en tant qu’utilisateurs principaux de la blockchain n’est pas invraisemblable.
Leur capacité à traiter des transactions, à protéger des objets de valeur et à faciliter l’échange de valeur en fait des composants indispensables de l’écosystème blockchain.
Dans la relation symbiotique entre l’IA et la blockchain, la vérification cryptographique est un élément fondamental. La distinction entre les entités humaines et l’IA devient impérative et la blockchain facilite cela grâce à des mécanismes de preuve cryptographique.
Les signatures numériques, générées avec des clés privées et validées via des clés publiques, illustrent ce processus d’authentification.
De plus, l’intégration d’IPFS et des arbres de Merkle assure l’intégrité des ensembles de données et des modèles d’IA.
Cette approche garantit la préservation de l’intégrité du contenu, avec toute modification entraînant la mise à jour des arbres de Merkle, un mécanisme de vérification robuste.
De plus, l’apprentissage automatique à connaissance zéro (zkML) démontre cryptographiquement l’authenticité des modèles d’intelligence artificielle sans divulguer de détails sensibles.
Cependant, il est essentiel de reconnaître les limites potentielles. Certains modèles de chiffrement peuvent être formés et optimisés en dehors de la chaîne en utilisant l’IA.
La question se pose spontanément : si les modèles cryptographiques de l’IA atteignent des performances optimales, pourraient-ils manipuler les preuves de connaissance zéro ou d’autres vérifications cryptographiques ?
Incitations basées sur les jetons : catalyser les fonctionnalités autonomes de l’IA
Les incitations basées sur les jetons émergent comme un facteur clé pour l’autonomie des modèles d’IA. Ces incitations servent à récompenser les agents et les modèles d’IA lorsqu’ils obtiennent des performances optimales.
Cette approche favorise non seulement un écosystème autonome, mais aligne également les intérêts des entités d’IA avec les objectifs plus larges du réseau blockchain.
Le paysage crypto-natif voit l’émergence de jetons et de projets tels que Bittensor (TAO) et Autonolas (OLAS), ainsi que d’autres projets à la frontière entre l’IA et la blockchain.
Jetons notables tels que FET et AGIX se distinguent en tant que pionniers dans le royaume des jetons d’IA à plus haute capitalisation.
La résilience et la surperformance des jetons des projets d’IA, même pendant les phases de baisse du marché, soulignent la confiance croissante et l’élan dans la convergence entre l’IA et la blockchain.
Tandis que l’attention actuelle se concentre sur l’expansion de l’infrastructure de l’IA, un changement de paradigme est prévu.
La trajectoire vise à donner la priorité aux applications orientées vers les consommateurs qui exploitent les infrastructures technologiques existantes.
Le défi ne réside pas seulement dans le renforcement de l’infrastructure, mais aussi dans l’identification des bénéficiaires et des utilisateurs finaux qui récolteront les fruits de ces applications innovantes.
En conclusion, la convergence de l’IA de Nansen et des prévisions sur les cryptomonnaies incarne une ère innovante dans le paysage des cryptomonnaies.
De l’autonomie des agents d’IA aux vérifications cryptographiques et aux incitations basées sur les jetons, cette synergie nous projette dans une ère où l’IA et la blockchain se fusionnent pour redéfinir les limites des possibilités.
Pendant que nous naviguons dans ce territoire inexploré, l’évolution des applications centrées sur les consommateurs représente la prochaine frontière pour débloquer le plein potentiel de cette alliance transformative.
