Présentation du Token COAI : L'Intersection de l'IA et du Calcul Collaboratif

Voici la traduction en français de l'article, en conservant le format Markdown :

L'intelligence artificielle entre en collision avec l'infrastructure décentralisée. À mesure que les modèles grossissent, que la puissance de calcul se raréfie et que la provenance des données prend une importance accrue, les réseaux cryptographiques émergent pour coordonner le calcul, le stockage et les incitations à l'échelle d'Internet. Dans ce contexte, le "COAI" peut être compris comme une conception de token pour le calcul collaboratif en IA : un moyen de récompenser les fournisseurs de GPU, de sécuriser les jobs via le staking et le slashing, de payer pour l'inférence ou l'entraînement, et de gouverner les mises à niveau du protocole. Cet article décortique le fonctionnement potentiel d'un token de style COAI, les composants critiques, et comment les utilisateurs et les développeurs peuvent évaluer les projets à la frontière IA + crypto.

Note : COAI fait référence ici à un modèle de token à l'intersection de l'IA et du calcul collaboratif. Plusieurs réseaux actifs implémentent déjà des mécanismes similaires, notamment des marchés de calcul décentralisés et des économies de données, bien qu'avec des compromis différents. Pour un aperçu des standards de tokens et des règlements, consultez la présentation ERC‑20 sur Ethereum.org (référence disponible via la documentation de la Fondation Ethereum à la fin du paragraphe pertinent).

Pourquoi l'IA collaborative a besoin de rails crypto

• Coordination et tarification du calcul rare : L'offre mondiale de GPU est fragmentée. Les réseaux ouverts peuvent découvrir des prix d'équilibre pour des tâches d'entraînement ou d'inférence de courte durée, en réglant les paiements sur la chaîne et en réduisant la recherche de rente par les plateformes. Pour une introduction aux marchés de calcul décentralisés, consultez des projets comme Akash Network et Render Network (en savoir plus à la fin de ce paragraphe).
• Exécution vérifiable : Lorsque le travail se déroule hors chaîne, une vérification est nécessaire. Les approches natives à la crypto incluent les preuves à divulgation nulle de connaissance pour le ML (zkML), les environnements d'exécution de confiance (TEE), la redondance avec consensus ou les attestations soutenues par du staking. Une introduction pratique au zkML est disponible auprès de Modulus Labs, tandis que les TEE et l'exécution hors chaîne sont de plus en plus interconnectés avec des frameworks d'oracles tels que Chainlink Functions (voir les introductions liées à la fin du paragraphe).
• Participation ouverte et incitations portables : Les tokens répartissent la valeur entre les fournisseurs de calcul, les validateurs, les propriétaires de données et les développeurs d'applications, alignant les contributions sur la croissance du réseau. Pour les mécanismes de tokenisation fondamentaux, consultez le standard ERC‑20 sur Ethereum.org (référence ici : le guide ERC‑20 d'Ethereum).

Explorer :

• Akash Network — marché cloud décentralisé
• Render Network — rendu GPU distribué et charges de travail IA
• Modulus Labs — introduction au zkML
• Chainlink Functions — calcul hors chaîne et données pour les smart contracts
• Ethereum ERC‑20 — standard de token et règlement

Qu'est-ce qu'un token COAI ?

Un token de style COAI est un crypto-actif qui soutient un réseau de calcul IA collaboratif. Bien que les spécificités varient selon l'implémentation, les rôles typiques incluent :

• Unité de compte et de paiement : Règlement des jobs d'inférence/entraînement, du stockage, de l'accès aux ensembles de données, ou des licences de modèles.
• Staking et sécurité : Les fournisseurs et les validateurs mettent en jeu des tokens pour participer ; les comportements fautifs peuvent être pénalisés par le slashing.
• Réputation et découverte : Le classement pondéré par le staking ou la performance aide à acheminer les jobs vers des nœuds fiables.
• Gouvernance : Gouvernance pondérée par les tokens ou hybride pour les changements de paramètres (calendriers de récompenses, répartitions des frais, règles de vérification).
• Incitations à la croissance : Émissions ou réorientations des frais pour amorcer l'offre (GPU, ensembles de données) et la demande (applications).

Les architectures comparables dans le monde réel incluent le marché de l'intelligence machine de Bittensor, le marché de calcul sans permission d'Akash et le réseau GPU de Render (voir les pages des projets respectifs pour un contexte plus approfondi à la fin de ce paragraphe).

En savoir plus :

• Bittensor — marché ouvert pour l'intelligence machine
• Akash Network — calcul décentralisé
• Render Network — rendu GPU distribué et IA

Architecture de référence : des jobs aux résultats vérifiables

Une pile COAI pratique combinera souvent plusieurs couches :

1. Registre et règlement sur la chaîne

• Registre des tokens et logique de staking, généralement via ERC‑20 ou équivalent
• Smart contracts de marché de jobs pour les enchères, les séquestres et les règlements
• Données structurées typées pour des ordres et signatures hors chaîne plus sûrs en utilisant EIP‑712 (référence : données typées EIP‑712)

2. Couche d'exécution hors chaîne

• Les fournisseurs de calcul (GPU/CPU) exécutent l'entraînement ou l'inférence
• Les fournisseurs de données exposent les ensembles de données via un accès limité par des tokens ou des NFTs de données
• Les propriétaires de modèles enregistrent les versions, les checkpoints et les conditions de licence

3. Vérification et confiance

• Preuves zkML pour certains modèles/tâches où les preuves sont réalisables (aperçu : zkML par Modulus Labs)
• TEE avec attestation à distance et stubs de vérification sur la chaîne
• Exécution redondante avec vote pondéré par le staking et slashing
• Sécurité restakée à partir d'actifs de base via des systèmes comme EigenLayer pour des garanties cryptoeconomiques supplémentaires (en savoir plus : restaking EigenLayer)

4. Provenance des données et contrôle d'accès

• Tokens de données et modèles de marché inspirés d'Ocean Protocol
• Distribution du stockage et des checkpoints via des réseaux décentralisés comme Filecoin
• Disponibilité des données pour les rollups ou les engagements de métadonnées avec des couches DA modulaires comme Celestia

Explorer :

• EIP‑712 — signature de données structurées typées
• Modulus Labs — introduction au zkML
• EigenLayer — restaking et AVS
• Ocean Protocol — marchés de données
• Filecoin — stockage vérifiable
• Celestia — disponibilité des données modulaires

Économie des tokens : alignement du calcul, des données et de la demande

Une économie COAI robuste équilibre les incitations entre les rôles :

• Minage de l'offre (mais utile) : Récompenser les fournisseurs de GPU et de données pour le travail accompli, les contributions vérifiées, ou la curation d'ensembles de données au lieu du hachage vide. Cette idée de "proof-of-useful-work" s'appuie sur la conception des incitations de la crypto mais lie l'émission à des résultats réels, comme on le voit dans divers récits DePIN (contexte : aperçu de a16z sur DePIN).
• Tarification axée sur la demande : Les enchères de jobs, la tarification dynamique et les frais de congestion aident à acheminer efficacement les charges de travail tout en récompensant les nœuds rapides et fiables.
• Staking, slashing et assurance : Le staking établit un "skin in the game" ; le slashing dissuade la fraude ; des marchés d'assurance optionnels peuvent couvrir le risque d'échec des jobs.
• Flux de jobs sensible au MEV : Les schémas de commit-reveal et les relais hors chaîne peuvent réduire le front-running généralisé ou le sniping de jobs. La recherche et les outils de Flashbots éclairent les meilleures pratiques pour les marchés minimisant le MEV.

Lecture complémentaire :

• a16z — Qu'est-ce que DePIN ?
• Flashbots — recherche et outils sur le MEV

Cas d'utilisation principaux

• Marchés d'inférence : Paiement à l'inférence pour les LLM ou les modèles de vision avec des benchmarks de latence et de qualité transparents ; les propriétaires de modèles reçoivent une part des frais pour l'utilisation.
• Apprentissage fédéré et entraînement privé : Récompenser les participants qui contribuent des gradients ou des mises à jour de modèles sans partager de données brutes, en utilisant l'agrégation sécurisée et les protocoles fédérés. Pour une introduction, consultez l'aperçu de NIST sur l'apprentissage fédéré (lien à la fin de ce paragraphe). Les méthodes de préservation de la confidentialité peuvent être renforcées par les TEE ou la confidentialité différentielle.
• Marchés de modèles et de prompts : Tokeniser les checkpoints de modèles, les adaptateurs (LoRA) ou les prompts performants, et diffuser des redevances aux créateurs en fonction de l'utilisation.
• Coprocesseur sur la chaîne pour les dapps : Les agents IA hors chaîne récupèrent des données, résument ou évaluent les risques, avec des résultats renvoyés aux contrats via des oracles comme Chainlink Functions.

Référence :

• NIST — aperçu de l'apprentissage fédéré
• Chainlink Functions — connexion du calcul hors chaîne aux smart contracts

Modèle de sécurité et vérification

• Faites confiance, mais vérifiez : Utilisez des preuves zkML lorsque c'est faisable ; sinon, combinez les TEE, la redondance et les attestations soutenues par du staking.
• Déterminisme et audits : Geler les versions de modèles et les indicateurs de déterminisme ; publier des engagements de hachage des poids, du code et des ensembles de données.
• Niveaux de reproductibilité : Les jobs critiques peuvent être réexécutés par un quorum de validateurs ; les jobs mineurs reposent sur des vérifications ponctuelles ou des audits probabilistes.
• Intégrité des données : Accès limité par des tokens avec des requêtes signées, des journaux immuables et un filigranage des sorties pour atténuer l'empoisonnement des données.

Conservation pratique : détenir et utiliser un token de style COAI

Si vous participez en tant que demandeur de job, fournisseur ou délégateur, vous détiendrez des tokens, interagirez avec des contrats et signerez des ordres de job. Une bonne hygiène opérationnelle est importante :

• Privilégiez la gestion des clés matérielles pour le staking, la gouvernance et les règlements de grande valeur.
• Examinez et vérifiez les invites EIP‑712 avant de signer les ordres de job hors chaîne.
• Maintenez des chemins séparés "chaud" et "froid" : froid pour la trésorerie et le staking, chaud pour les interactions de routine des jobs avec des limites de dépenses granulaires.

Pour les utilisateurs qui préfèrent un flux de travail d'auto-conservation avec une sécurité renforcée et un code transparent, les portefeuilles matériels de OneKey offrent un logiciel open-source, un élément sécurisé et une prise en charge multi-chaînes pour les réseaux EVM et non‑EVM. Cette configuration convient bien aux écosystèmes de style COAI où vous pourriez régulièrement signer des ordres structurés et gérer des positions de staking tout en gardant les fonds à long terme hors ligne.

Comment évaluer les projets de type COAI

Posez ces questions avant d'engager du capital ou du calcul :

• Vérification : Quelles preuves ou méthodes d'attestation sont prises en charge (zkML, TEE, redondance) ? Comment les litiges sont-ils résolus et qui paie pour la vérification ?
• Durabilité économique : Les récompenses sont-elles liées à la demande réelle, ou l'émission subventionne-t-elle l'utilisation sans adéquation produit-marché ?
• Qualité de l'offre : Comment les GPU sont-ils intégrés et benchmarkés ? Y a-t-il des pénalités pour les SLA manqués ?
• Gouvernance des données : Existe-t-il une politique claire pour la licence, la provenance et le consentement des ensembles de données ? Les contributeurs de données sont-ils récompensés à l'usage ?
• Composabilité : Le réseau s'intègre-t-il aux flux de tokens standard (ERC‑20), aux signatures typées (EIP‑712) et aux outils d'oracles pour l'accès inter-chaînes ?
• Décentralisation et feuille de route : Les clés de contrôle sont-elles distribuées ? Les mises à niveau sont-elles gouvernées sur la chaîne ? Quelles sont les étapes vers le calcul vérifiable et la participation ouverte ?

Paysage 2025 : modulaire, vérifiable et axé sur le marché

• Les piles modulaires mûrissent : Les rollups et les couches de disponibilité des données comme Celestia réduisent les coûts pour les marchés à haut débit tout en conservant le règlement sur les L1 établis.
• Restaking et sécurité partagée : Les systèmes de style EigenLayer prennent en charge les services vérifiables (AVS) pour la surveillance, la réexécution ou la relève d'oracles, en les soutenant par des garanties cryptoeconomiques.
• Économies de données : Les tokens de données et les salles de données autorisées émergent pour les contributions d'entraînement respectueuses de la vie privée dans des secteurs comme la santé et la finance, avec une provenance suivie sur la chaîne via des modèles de style Ocean.
• Liquidité de calcul : Les réseaux décentralisés agrègent les GPU inactifs dans toutes les géographies, tandis que les avancées en matière de vérification (zkML, TEE) rendent davantage de charges de travail économiquement prouvables.

Rester informé :

• Celestia — disponibilité des données pour les blockchains modulaires
• EigenLayer — sécurité partagée via le restaking
• Ocean Protocol — tokenisation et marchés de données

Réflexions finales

Le COAI, en tant que conception de token pour le calcul collaboratif en IA, aligne les incitations entre le calcul, les données et la demande tout en rendant les résultats audités. Les implémentations gagnantes associeront l'exécution vérifiable à une économie pratique et à des outils conviviaux pour les développeurs. Pour les utilisateurs et les organisations qui prévoient de staker, de gouverner ou de payer pour des jobs, la gestion sécurisée des clés est cruciale. Un portefeuille matériel robuste et open-source comme OneKey aide à sécuriser votre trésorerie, vos positions de staking et vos ordres de job signés pendant que vous participez à l'économie émergente du calcul IA.