Les cryptomonnaies liées à l'IA sont surévaluées ? C'est l'avis d'un analyste de Coinbase
Alors que les cryptomonnaies liées à l'intelligence Artificielle (IA) continuent d'offrir des performances exceptionnelles sur le marché, un récent rapport de Coinbase suggère que la tendance est surévaluée. D'après les analystes, de nombreux challenges risquent de freiner le développement des projets sur le long terme.
Intelligence artificielle, une narrative qui séduit
En l’espace de quelques mois seulement, l’intelligence artificielle a complètement bouleversé notre quotidien. Propulsées aux yeux du grand public par l'arrivée en fanfare de ChatGPT, les avancées dans ce domaine que l'on surnomme « l'IA » sont tout simplement stupéfiantes et laissent entrevoir un potentiel inimaginable pour l’avenir.
Évidemment, ce succès fulgurant s'est reflété sur le marché des cryptomonnaies avec une surperformance globale des tokens de projets liés à l'intelligence artificielle. Au cours de l'année écoulée, la capitalisation de cette catégorie d'actifs est passée de 1,75 à 25 milliards de dollars de capitalisation.
Coinbase : inscrivez-vous sur l'exchange crypto le plus réputé au mondeLa principale représentante de cette catégorie est Bittensor, dont la cryptomonnaie native TAO a imprimé une performance de plus de 2 000 % sur les 12 derniers mois, intégrant ainsi quasiment le 30ème rang des actifs numériques les plus capitalisés.
👉 Pour approfondir : Bittensor (TAO), façonner le futur de l'intelligence artificielle grâce à la blockchain
Une tendance à l'avenir incertain ?
Malgré cela, David Han, analyste de recherche chez Coinbase, estime que cette récente performance est en décalage avec la viabilité des différents projets sur le long terme. D'après son rapport publié le 6 mars 2024 et baptisé « Le mirage de l'IA dans le secteur des cryptomonnaies », de nombreux défis sont encore à relever pour les projets de cryptos dans le secteur de l'intelligence artificielle.
Nous pouvons lire que l'impact de la blockchain sur l'IA se fait sentir à 3 grands niveaux : 1) la collecte, le stockage et le traitement des données, 2) l'entraînement des modèles et 3) la validation des résultats des modèles. Dans chacun des cas, l'avantage principal mis en avant par les projets de cryptomonnaies liés à l'IA est la décentralisation.
Or, David Han émet des inquiétudes sur ce point :
« Un avenir décentralisé de l'IA, tel qu'il est actuellement envisagé par de nombreux acteurs de l'industrie crypto, n'est pas garanti - en fait, l'avenir de l'industrie de l'IA elle-même est encore largement indéterminé. »
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D'après lui, les projets de cryptomonnaies et d'IA vont difficilement faire face à la concurrence féroce des acteurs centralisés, notamment car rien n'assure qu'ils apportent de réelles améliorations en matière de performances ou de coûts. Il ajoute que l'industrie de l'intelligence artificielle n'est pas encore prête à emprunter le virage de la décentralisation.
Cryptoast Academy : 75% de réduction avant le Black Friday pour fêter le bullrunQue retenir de ce rapport ?
Pour toutes personnes intéressées par le domaine de l'intelligence artificielle et des convergences avec l'écosystème des cryptomonnaies, le rapport de David Han mérite d'être consulté. Les données et les exemples concrets sont intéressants, notamment sur des projets aussi importants que Bittensor, Akash ou encore Render.
Néanmoins, il est important de prendre en considération un large spectre d'avis. D'autres acteurs de l'écosystème ne vont pas dans le sens de David Han, à l'instar de Vitalik Buterin. Dans un tweet récent, le fondateur d'Ethereum explique que l'intelligence Artificielle pourrait notamment aider à résoudre un problème majeur, celui des bugs dans les smart contracts.
One application of AI that I am excited about is AI-assisted formal verification of code and bug finding.
Right now ethereum's biggest technical risk probably is bugs in code, and anything that could significantly change the game on that would be amazing.
— vitalik.eth (@VitalikButerin) February 19, 2024
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Source : Rapport Coinbase
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