Un scientifique des puces chez Huawei avertit que la mise à l’échelle du matériel IA approche d’un point de « déferlement » : ce que cela signifie pour l’infrastructure crypto

Le prochain goulot d’étranglement dans la crypto ne sera peut-être ni l’espace de bloc, ni la liquidité, ni la réglementation. Il pourrait bien s’agir du silicium.

Un avertissement récent de Liao Heng, scientifique en chef de Huawei dans le domaine des semi-conducteurs et l’une des figures clés du développement des puces IA Ascend, a déclenché des débats bien au-delà de l’industrie de l’IA. Son message central est simple, mais lourd de conséquences : la voie dominante consistant à faire évoluer la puissance de calcul de l’IA en empilant toujours plus de processeurs et toujours plus de mémoire à large bande passante ne peut pas se poursuivre indéfiniment. À un moment donné, les limites physiques deviennent des limites économiques, et les limites économiques se transforment en contraintes systémiques à l’échelle de l’ensemble du système.

Pour l’industrie de la blockchain et des cryptomonnaies, il ne s’agit pas seulement d’une histoire de matériel IA. C’est un aperçu des tensions d’infrastructure qui façonneront la génération de preuves à divulgation nulle de connaissance, les marchés de calcul décentralisés, les agents IA on-chain, les opérations des validateurs, la disponibilité des données et la prochaine génération de sécurité crypto.

La fin du principe « il suffit d’ajouter plus de GPU »

Au cours de la dernière décennie, l’industrie de l’IA s’est largement appuyée sur une mise à l’échelle à la force brute : plus de puces, des grappes plus vastes, des interconnexions plus rapides et davantage de bande passante mémoire. L’écosystème GPU de NVIDIA est devenu la base par défaut pour l’entraînement de l’IA à grande échelle, l’inférence et, de plus en plus, pour des charges de travail adjacentes comme la preuve cryptographique et la simulation. Les documents de l’entreprise mettent d’ailleurs en avant le calcul accéléré comme une approche « full-stack » couvrant le matériel, le réseau, les logiciels et les outils pour développeurs via la plateforme de centre de données NVIDIA.

L’avertissement de Liao remet en cause l’idée que cette stratégie de mise à l’échelle peut se poursuivre sans heurts. Son propos n’est pas que la demande de calcul IA va disparaître. Il explique plutôt qu’augmenter sans cesse le nombre de puces et la capacité mémoire finit par se heurter à des contraintes : densité énergétique, dissipation thermique, complexité de l’assemblage, latence des interconnexions, concentration de la chaîne d’approvisionnement et coûts.

C’est important pour la crypto, car de nombreuses charges de travail blockchain émergentes deviennent plus intensives en calcul, et non l’inverse.

Les rollups à preuve à divulgation nulle de connaissance ont besoin de génération de preuves. Les expérimentations en chiffrement entièrement homomorphe nécessitent une accélération spécialisée. Les applications IA on-chain dépendent de couches d’inférence. Les réseaux d’infrastructure physique décentralisée exigent des vérifications. Le restaking et les mécanismes de sécurité partagée introduisent davantage de supervision, de simulation et d’automatisation. En bref, la crypto passe d’une ère centrée sur la transaction à une ère centrée sur le calcul.

Si la courbe du matériel IA devient plus coûteuse ou moins prévisible, les bâtisseurs d’infrastructure crypto le ressentiront.

Pourquoi les limites des puces IA comptent pour la blockchain

Les systèmes blockchain ont toujours été façonnés par les réalités matérielles.

Le minage de Bitcoin a été transformé par les ASIC. La transition d’Ethereum vers la preuve d’enjeu a réduit le minage énergivore, un changement documenté par les travaux de la Fondation Ethereum sur la consommation énergétique. La conception à haut débit de Solana suppose que les validateurs peuvent maintenir des exigences matérielles et réseau élevées. Les réseaux à preuve à divulgation nulle de connaissance reposent sur des prouveurs qui nécessitent souvent des CPU puissants, des GPU, des FPGA ou des accélérateurs sur mesure.

Le secteur décrit parfois la crypto comme « le logiciel qui dévore la finance », mais dans la pratique, toute blockchain dépend d’une infrastructure physique :

• matériel des validateurs et latence réseau
• centres de données et fournisseurs cloud
• dispositifs de stockage sécurisé des clés
• machines de génération de preuves
• infrastructure RPC
• indexeurs et nœuds d’archive
• points d’inférence IA pour les agents automatisés
• fourniture d’énergie et répartition géographique

Un ralentissement de la mise à l’échelle traditionnelle des puces pourrait pousser les équipes blockchain à repenser l’architecture, de la même manière que les chercheurs en IA sont contraints de repenser la conception des modèles.

Au lieu de supposer un calcul infini, les protocoles devront peut-être optimiser l’efficacité, la spécialisation et la proximité.

La vision de l’« architecture pagode à 18 étages » pour l’infrastructure IA

Liao aurait décrit la chaîne de valeur de l’IA comme une « pagode à 18 étages », en contraste avec la célèbre représentation en couches de Jensen Huang pour la pile IA. La métaphore est tout aussi utile pour la crypto.

Une application blockchain moderne n’est pas seulement un contrat intelligent. Elle repose sur de nombreuses couches interdépendantes :

1. Conception et fabrication des puces
2. Mémoire et packaging
3. Centres de données et alimentation électrique
4. Systèmes d’exploitation et pilotes
5. Bibliothèques cryptographiques
6. Machines virtuelles
7. Mécanismes de consensus
8. Clients d’exécution
9. Couches de disponibilité des données
10. Oracles
11. Indexeurs
12. Portefeuilles
13. Interfaces front-end
14. Surveillance de la sécurité
15. Systèmes de gouvernance
16. Outils de conformité
17. Automatisation IA
18. Confiance des utilisateurs et conservation des actifs

La leçon est que la compétitivité ne vient pas d’une seule couche. Elle découle de la coordination de l’ensemble de la pile.

C’est particulièrement pertinent pour l’infrastructure ZK. Un système de preuve plus rapide n’est pas seulement un meilleur algorithme ; il dépend aussi des schémas d’accès mémoire, de la parallélisation, de la conception des compilateurs, de l’architecture des circuits et de l’accélération matérielle. Il en va de même pour les réseaux IA décentralisés, où les seuls incitatifs tokenisés ne suffisent pas à compenser un routage de calcul inefficace ou des performances d’inférence peu fiables.

Les protocoles crypto qui considèrent l’infrastructure comme un problème de pile complète seront probablement mieux positionnés que ceux qui supposent que le calcul cloud généraliste restera toujours bon marché et abondant.

La loi de mise à l’échelle Tau et le passage de la miniaturisation au mouvement des données

L’une des idées les plus intéressantes associées à la stratégie de puces de Huawei est la loi de mise à l’échelle Tau. Le concept, tel que décrit par Liao, est que lorsque les bénéfices traditionnels de la réduction de la taille des transistors commencent à s’atténuer, les concepteurs de systèmes devraient se concentrer davantage sur l’amélioration des transferts de données entre les composants.

C’est hautement pertinent pour la blockchain.

De nombreuses charges de travail crypto ne sont pas limitées uniquement par le calcul brut. Elles sont limitées par les déplacements de mémoire, les surcoûts de communication et les coûts de coordination. Par exemple :

• la génération de preuves ZK implique souvent de grandes structures de données intermédiaires
• les performances des validateurs peuvent dépendre de l’accès à l’état et de la propagation réseau
• les séquenceurs de rollup doivent coordonner l’ordonnancement, l’exécution et le règlement
• les agents IA interagissant avec des systèmes blockchain ont besoin d’une inférence rapide et de flux de signature fiables
• les réseaux de stockage et de calcul décentralisés doivent déplacer les données efficacement dans des environnements non fiables

Autrement dit, le goulot d’étranglement n’est souvent pas « pouvons-nous calculer cela ? », mais plutôt « pouvons-nous déplacer, vérifier et coordonner les données nécessaires assez efficacement ? »

C’est pourquoi la réflexion au niveau de la puce recoupe de plus en plus la réflexion au niveau du protocole. Une feuille de route de scalabilité blockchain qui ignore les réalités matérielles peut sembler élégante en théorie, mais rencontrer des difficultés en production.

La leçon DeepSeek : l’efficacité comme avantage stratégique

Liao a également salué Liang Wenfeng, fondateur de DeepSeek, estimant que la percée de l’entreprise ne tenait pas seulement à une utilisation plus parcimonieuse des ressources, mais à la conception d’architectures de modèles qui exploitent mieux un calcul limité.

La leçon générale pour la crypto est limpide : l’efficacité peut constituer une véritable barrière concurrentielle.

En 2025, DeepSeek est devenu une référence mondiale en matière de développement IA frugal, ses recherches et ses modèles ayant attiré l’attention via les publications de l’entreprise sur arXiv et ses sorties de modèles ouverts. L’enjeu n’était pas simplement qu’un modèle puisse coûter moins cher. C’était surtout la démonstration qu’une innovation architecturale pouvait réduire l’écart face à des concurrents dotés de budgets matériels bien plus importants.

La crypto connaît une dynamique similaire.

Un protocole doté de moins de ressources peut malgré tout rivaliser s’il réduit les coûts de vérification, compresse plus efficacement l’état, améliore l’efficacité des prouveurs ou conçoit des incitations qui limitent les gaspillages. C’est déjà visible dans l’écosystème des rollups, où les équipes expérimentent des systèmes de preuve plus efficaces, des machines virtuelles alternatives et des conceptions modulaires de disponibilité des données.

Le prochain cycle pourrait récompenser les protocoles capables de faire davantage avec moins.

Le calcul décentralisé devra faire face à la réalité

Le débat sur la mise à l’échelle des puces touche aussi l’un des récits les plus populaires de la crypto : le calcul décentralisé.

L’idée est séduisante. Plutôt que de dépendre de quelques fournisseurs cloud hyperscale, des réseaux peuvent coordonner des GPU inactifs, du matériel spécialisé et des centres de données distribués via des incitations tokenisées. Cela pourrait soutenir l’inférence IA, le rendu, le calcul scientifique ou la preuve cryptographique.

Mais la rareté matérielle ne se résout pas par la seule tokenomics.

Un réseau de calcul décentralisé doit répondre à des questions difficiles :

• les puces disponibles sont-elles adaptées à la charge de travail ?
• peut-on vérifier les performances sans surcoût excessif ?
• le transfert de données est-il assez rapide ?
• les utilisateurs peuvent-ils compter sur la disponibilité et sur une tarification prévisible ?
• comment le réseau gère-t-il les charges sensibles à la vie privée ?
• les incitations sont-elles alignées sur l’investissement d’infrastructure à long terme ?

Si les puces haut de gamme deviennent plus contraintes, les marchés de calcul décentralisé pourraient gagner en valeur, mais aussi devenir plus exigeants. Les utilisateurs ne voudront pas seulement « un GPU ». Ils voudront des performances vérifiées, une exécution sécurisée, une latence prévisible et des prix transparents.

C’est là que la blockchain peut apporter de la valeur : règlement, réputation, séquestre, contrôle d’accès et journaux d’utilisation auditables. Mais la couche matérielle sous-jacente reste déterminante.

ZK, IA et la demande à venir pour du matériel spécialisé

La technologie ZK est l’un des domaines où les contraintes de puces et la stratégie blockchain s’entrecroisent le plus clairement.

Les preuves à divulgation nulle de connaissance promettent une vérification scalable : une blockchain peut vérifier une preuve compacte au lieu de réexécuter un calcul volumineux. C’est au cœur de nombreuses conceptions de rollups et de la feuille de route d’Ethereum à long terme, notamment l’évolution plus large vers une exécution centrée sur les rollups décrite dans les discussions de recherche d’Ethereum, comme la feuille de route d’Ethereum.

Cependant, la génération de preuves peut être coûteuse en calcul. Si la demande de l’IA continue d’absorber l’offre de GPU avancés, l’infrastructure ZK pourrait faire face à des coûts plus élevés ou à des délais de déploiement plus longs.

Cela pourrait accélérer trois tendances :

1. Des ASIC pour la génération de preuves
   Des puces sur mesure pourraient devenir attractives pour la production de preuves à haut volume.

2. Une meilleure efficacité des preuves au niveau du protocole
   Les équipes pourraient réduire la complexité des circuits, optimiser l’accès à l’état ou utiliser des systèmes de preuve hybrides.

3. Des marchés de prouveurs
   Les réseaux pourraient coordonner des opérateurs spécialisés qui se font concurrence sur la fiabilité, la vitesse et le coût.

Les conceptions gagnantes seront peut-être celles qui traiteront la cryptographie et le matériel comme un problème de co-conception, plutôt que comme deux disciplines séparées.

La sécurité crypto dans un monde contraint par le calcul

Un monde où le calcul devient plus coûteux modifie aussi les hypothèses de sécurité des utilisateurs.

À mesure que les agents IA deviennent plus courants dans la crypto, les utilisateurs pourraient leur déléguer des tâches comme la surveillance de portefeuille, l’exécution DeFi, le routage inter-chaînes, la classification fiscale et la participation à la gouvernance. Ces systèmes pourront fonctionner sur des serveurs centralisés, des réseaux de calcul décentralisés ou des appareils personnels.

Mais plus l’expérience crypto devient automatisée, plus l’isolation des clés privées devient cruciale.

L’IA peut aider à détecter les risques, résumer les transactions et automatiser des flux de travail. Elle ne devrait pas devenir un signataire incontrôlé.

C’est là que les portefeuilles matériels restent essentiels. Un dispositif de signature sécurisé sépare la prise de décision de la garde des clés. Même si un agent IA, une extension de navigateur ou un service cloud est compromis, la clé privée doit rester isolée de l’environnement connecté à Internet.

Pour les utilisateurs qui gèrent des actifs à long terme, interagissent avec la DeFi ou expérimentent des outils crypto alimentés par l’IA, le principe clé est simple : l’automatisation peut assister, mais le pouvoir de signature doit rester sous le contrôle de l’utilisateur.

Ce que les bâtisseurs devraient surveiller en 2025 et au-delà

L’intersection entre les puces IA et l’infrastructure blockchain devrait prendre de l’importance au cours des prochaines années. Les bâtisseurs comme les investisseurs devraient surveiller plusieurs signaux.

1. Le coût de génération des preuves

Si les coûts de preuve ZK baissent, les rollups et les applications de confidentialité deviennent plus faciles à faire évoluer. Si les pénuries matérielles maintiennent les coûts élevés, l’adoption pourrait se concentrer entre les mains des équipes les mieux financées.

2. La croissance des réseaux de prouveurs

Un marché mature des prouveurs pourrait devenir pour les rollups aussi important que les validateurs le sont pour les chaînes de couche de base.

3. L’inférence IA sur rails crypto

Les agents IA on-chain auront besoin d’une exécution sécurisée, d’une inférence fiable et d’une signature maîtrisée. La couche portefeuille pourrait devenir le moteur de politiques de l’utilisateur.

4. La diversification de la chaîne d’approvisionnement matérielle

Le secteur accordera davantage d’attention à la conception des puces, au packaging, à la bande passante mémoire et à la concentration géographique. La souveraineté du calcul deviendra un sujet sérieux, à la fois pour l’IA et pour la crypto.

5. La conception de protocoles axée sur l’efficacité

Les projets qui réduisent le gaspillage de calcul pourraient prendre l’avantage sur ceux qui supposent un accès illimité au matériel.

La perspective d’ensemble : de la force brute à la co-conception

L’avertissement de Liao sur un possible « déferlement » ne doit pas être lu comme la prédiction d’un arrêt du progrès de l’IA. Il faut plutôt y voir un signal d’alerte : l’ancienne méthode de mise à l’échelle devient moins fiable.

Pour la crypto, le message est particulièrement important. Le secteur entre dans une phase où blockchains, systèmes IA, preuves cryptographiques et infrastructures matérielles deviennent profondément interconnectés. Les futurs gagnants ne seront peut-être pas les projets aux récits les plus bruyants, mais ceux qui conçoivent à travers toutes les couches : protocole, cryptographie, calcul, sécurité et expérience utilisateur.

La prochaine frontière n’est pas simplement faite de puces plus grosses ou de modèles plus grands. Elle repose sur une meilleure coordination.

Et pour les utilisateurs individuels, cette coordination doit inclure une autocustodie sécurisée. À mesure que les applications crypto deviennent plus automatisées et pilotées par l’IA, la protection des clés privées devient encore plus cruciale. Les portefeuilles matériels OneKey sont conçus pour isoler la signature des environnements en ligne, aidant les utilisateurs à conserver le contrôle tout en interagissant avec un univers on-chain de plus en plus complexe.