Après l'éclatement de la bulle des agents IA : Exploration de la véritable valeur de l'IA Web3

Au quatrième trimestre de l'année dernière, le secteur des agents AI a connu une croissance explosive, la capitalisation boursière passant de presque zéro à plus de 20 milliards de dollars en un rien de temps. Divers types de "agents" ont rapidement gagné en popularité, des applications comiques aux utilitaires apparaissant en masse. Le marché a vu l'émergence de robots de trading automatisés, d'un DAO investissant dans d'autres agents, et même des conceptions d'organisations "co-gérées par des humains et des agents", avec des manières de jouer variées, comme si la richesse pouvait être atteinte du jour au lendemain.

Cependant, cette vague est venue rapidement et est partie tout aussi vite. Après l'éclatement de la bulle, de nombreux projets ont fait faillite. Cependant, certains projets d'infrastructure AI ayant une valeur pratique commencent à se démarquer. La véritable valeur émerge progressivement, la prochaine vague de Web3 AI est en train de se préparer, ce qui mérite notre attention.

Lorsque de nouveaux secteurs ou tendances émergent, le marché a souvent tendance à ignorer les fondamentaux. Tant que le projet semble animé, a du buzz et que la démo est attirante, même si son utilité réelle est limitée, la capitalisation boursière peut facilement dépasser un milliard de dollars.

Plus tard, certains projets ont suivi une voie complètement différente : l'IA open source, permettant à tout développeur de s'y mettre facilement et de créer de la valeur par lui-même. Cette idée a rapidement suscité des échos, la communauté s'est rapidement agrandie et l'attention sur GitHub a continué à croître.

La valorisation totale de certains écosystèmes d'agents IA a un jour franchi les 5 milliards de dollars, tandis que d'autres projets d'agents IA intéressants ont également atteint une capitalisation de 1 milliard.

Aujourd'hui, la tendance du marché a complètement changé. Les nouveaux projets d'agents qui se portent bien ont généralement une capitalisation boursière comprise entre 3 millions et 10 millions ; la capitalisation boursière des anciens projets a également été réduite à une fourchette de 10 millions à 50 millions. Le plafond de valorisation de l'ensemble du secteur a été abaissé, avec une capitalisation boursière totale passant de 20 milliards de dollars à la période de pointe à une fourchette actuelle de 4 à 6 milliards.

L'essor des infrastructures, le développement accéléré de l'IA Web2

Le marché actuel ne se contente plus de soutenir aveuglément des projets apparemment sophistiqués, mais commence à se concentrer sur les véritables fondamentaux. En particulier, dans le contexte du développement rapide des modèles d'IA Web2, les gens s'intéressent davantage à l'infrastructure et à la valeur à long terme de l'IA décentralisée.

Les modèles d'IA Web2 de premier plan sont mis à jour presque chaque mois, devenant plus puissants, plus rapides et plus intelligents. Par exemple, la fonctionnalité de génération d'images récemment lancée par un chatbot d'une grande entreprise technologique a rapidement suscité un engouement, avec des images de style connexes qui ont inondé les réseaux.

Les produits d'IA grand public de Web2 évoluent rapidement. Le renforcement des capacités d'IA sous-jacentes rend possible de nombreuses expériences de produits qui étaient auparavant irréalisables. Les nouveaux outils de développement d'IA augmentent considérablement l'efficacité des développeurs, les mises à jour de fonctionnalités sont rapides et nombreuses. Les agents d'IA et les flux de travail intelligents ont pénétré divers domaines, et les barrières à l'entrée continuent de diminuer. Pour les utilisateurs, changer d'outil n'entraîne presque aucun coût - si un outil ne fonctionne pas bien ou est trop cher, il est immédiatement possible de trouver une alternative avec une meilleure interface utilisateur et une expérience plus fluide. La concurrence sur l'ensemble du marché devient de plus en plus féroce, mais cela stimule également l'accélération de la mise en œuvre de produits véritablement précieux.

Éveil de la souveraineté des données : qui est le véritable maître des données ?

Alors que la technologie AI se développe à un rythme rapide, de plus en plus de personnes commencent à prendre conscience d'un problème : il existe désormais des applications d'agents AI partout, mais la plupart d'entre elles utilisent une technologie centralisée - alors, à qui appartiennent vraiment les données des utilisateurs ? Que va devenir l'historique des conversations ? Si l'on discute de sujets privés avec l'AI, peut-elle vraiment garder le secret ? Ou bien sera-t-elle téléchargée, analysée et utilisée pour former d'autres modèles ?

Cette question est devenue encore plus cruciale après la récente mise à jour d'une célèbre société d'IA - la "fonction mémoire" de son chatbot peut désormais se référer à toutes les conversations passées des utilisateurs, générant des réponses plus personnalisées. Bien que cette fonctionnalité soit très cool, elle signifie également que les données des utilisateurs seront "détenues à long terme" par une certaine plateforme, et les utilisateurs ne sont plus les véritables propriétaires de leurs données.

Une fois que d'autres contrôlent vos conversations, préférences, émotions, voire vos habitudes de vie, les conséquences pourraient être bien plus que "une meilleure expérience".

C'est aussi pourquoi la "souveraineté des données" devient le prochain sujet d'actualité dans la combinaison de l'IA et du Web3. Les données qui appartiennent vraiment aux utilisateurs sont celles qui ont le plus de valeur pour l'avenir.

L'essor de l'IA décentralisée (DeAI)

L'IA décentralisée devrait véritablement entrer dans le domaine public au deuxième trimestre de 2025. En particulier, dans le contexte où les gens s'intéressent de plus en plus à la sécurité de la vie privée et à la propriété des données, les infrastructures sous-jacentes capables d'offrir confidentialité, vérifiabilité et transparence sur l'appartenance des données des utilisateurs gagneront en attention et en utilisation.

Actuellement, nous observons que trois grandes tendances sont en train de se former :

Tendance des investissements en capital-risque dans l'IA Web2

• Certaines startups soutenues par un incubateur renommé lancent des agents IA dans des domaines verticaux (spécialement conçus pour résoudre des problèmes dans un domaine particulier) ;
• Une célèbre société de capital-risque commence à se positionner sur les tendances des produits AI pour les consommateurs de la prochaine phase, en proposant sa propre logique d'investissement ;
• Une entreprise de moteur de recherche AI a lancé un fonds spécifiquement dédié à l'investissement dans l'IA.

Les tendances du capital-risque dans l'IA Web3

• Commencer à investir dans les infrastructures d'IA décentralisées ;
• Les réseaux d'entraînement distribués, le partage de puissance de calcul et d'autres secteurs commencent à prendre de l'ampleur.

Tendance des investisseurs particuliers en Web3 AI

• L'écosystème des agents AI reste l'un des sujets brûlants ;
• Les applications d'IA grand public se diversifient progressivement, essayant de se concrétiser, allant des outils de productivité à l'accompagnement émotionnel ;
• Les utilisateurs s'inquiètent de plus en plus de "est-ce que le produit d'IA que j'utilise me sert vraiment, au lieu de récolter mes données".

Ces tendances s'entrelacent pour propulser DeAI de la conception à la phase pratique. L'année 2025 sera un moment clé pour valider la valeur de l'IA décentralisée.

Web2 et Web3 AI : des rythmes et des jeux radicalement différents

Le marché Web2 est beaucoup plus vaste que celui de Web3. De nombreuses entreprises traditionnelles cherchent à se transformer grâce à l'IA, en optimisant leurs processus commerciaux - par exemple : acquérir plus de clients, améliorer les taux de conversion, augmenter le chiffre d'affaires, etc. Ces entreprises ont souvent des besoins clairs, beaucoup se concentrent également sur un segment de marché spécifique, c'est pourquoi elles espèrent trouver des outils d'IA capables de résoudre précisément leur "point de douleur spécifique". Cela a également attiré de nombreux jeunes entrepreneurs, qui développent des agents IA dans des domaines verticaux ciblant ces besoins spécifiques.

Comparé au SaaS traditionnel, les avantages offerts par les agents AI sont plus directs : soit ils permettent d'économiser considérablement des coûts, soit ils attirent directement plus de clients pour générer des revenus. Par conséquent, le prix d'abonnement de ces outils AI peut également être plus élevé, et il n'est pas rare que de nombreuses startups atteignent des revenus annuels de plusieurs centaines de milliers ou millions de dollars en quelques mois.

Mais le fonctionnement du Web3 est complètement différent. La blockchain est en soi la couche de base sur mesure pour l'IA décentralisée (DeAI). Toutes les actions peuvent être vérifiées sur la chaîne, et sont immuables ; elle offre naturellement un environnement de confiance ; elle supporte le calcul décentralisé ; les utilisateurs peuvent vraiment posséder leurs propres données, modèles et scénarios d'utilisation. En résumé, l'avenir de l'IA Web3 permettra aux utilisateurs de comprendre comment leurs données sont utilisées, de comprendre le processus de décision de l'IA, de contrôler de manière autonome les modèles et les scénarios d'application, et même d'en tirer profit.

Les investisseurs en capital-risque de Web3 ont déjà commencé à se préparer pour cet avenir.

Pourquoi les investisseurs particuliers préfèrent les agents d'IA

Pour les investisseurs individuels de Web3, DeAI (IA décentralisée) n'est en effet pas très facile à comprendre : une multitude de nouveaux mots et de nouveaux concepts qui semblent assez obscurs. Ainsi, au départ, ils sont souvent attirés par des agents IA intuitifs, amusants et ludiques - comme des chatbots capables de parler, raconter des blagues et faire le show. Ces "agents IA de divertissement" sont en effet très attrayants, mais avec le temps, les investisseurs individuels commencent également à réaliser que ces produits semblent n'avoir que peu d'utilité pratique. De plus, avec la récente morosité du marché, de nombreux projets sans valeur pratique sont progressivement éliminés, tandis que ceux ayant une utilité réelle et offrant des fonctionnalités, bien que leur valorisation ait également diminué, survivent encore.

Cette "réorganisation du marché" fait prendre conscience à de plus en plus de personnes que seuls les projets d'IA ayant des scénarios d'application réels et des capacités de produit essentielles ont un avenir. Ainsi, les équipes de projet commencent à se tourner dans deux directions : soit développer elles-mêmes de véritables produits d'IA qui résolvent des problèmes concrets ; soit collaborer avec de véritables projets DeAI ayant une réelle capacité technique et de la valeur.

Cette transformation apporte deux effets positifs : elle incite les gens à s'intéresser à l'infrastructure sous-jacente qui était auparavant "difficile à comprendre" ; elle fait en sorte que les agents AI ne soient plus de simples outils de démonstration, mais des produits capables de résoudre des problèmes réels. Certains projets sont déjà devenus des exemples typiques - non seulement puissants dans leurs fonctionnalités, mais introduisant également certaines technologies avancées de DeAI dans l'esprit du grand public. Cela indique une tendance : bien que les investisseurs individuels puissent ne pas comprendre les détails techniques, ils seront progressivement éduqués par des produits "réellement utiles".

L'un des aspects intéressants des écosystèmes d'IA décentralisée est qu'ils constituent des plateformes auxquelles le grand public peut également participer en investissant. Actuellement, la plupart des projets DeAI sont encore à un stade précoce, et seuls les capital-risqueurs ou les "partenaires stratégiques du secteur" peuvent investir, et même les jetons n'ont pas encore été émis. Mais certaines plateformes sont différentes. Les utilisateurs peuvent voter directement avec les jetons de la plateforme pour soutenir des sous-réseaux (subnet) prometteurs, ce qui équivaut à établir une position anticipée dans les sous-jetons de ces projets DeAI.

Bien que ces plateformes aient encore de la place pour des améliorations en matière de ponts inter-chaînes, d'expérience utilisateur, etc., leur technologie sous-jacente, leur logique de produit et l'ambiance générale sont en effet très puissantes. En particulier, l'ajout de certaines équipes a rendu la conception de l'expérience utilisateur de l'ensemble de l'écosystème plus conviviale. Car dans le mécanisme de ces plateformes, chaque sous-réseau doit obtenir la reconnaissance du marché pour obtenir plus de récompenses (incitations à l'extraction) - qui est utile, qui est puissant, qui peut obtenir plus de distribution.

Par conséquent, pour ces sous-réseaux, il est crucial de "faire comprendre aux utilisateurs ce que vous faites". Certaines équipes travaillent sur cette tâche. Leur direction produit est très claire : optimiser l'interface et l'expérience utilisateur pour les utilisateurs ordinaires. Ils disposent non seulement de plusieurs sous-réseaux pratiques (par exemple : une plateforme AutoML super pratique, où les utilisateurs peuvent entraîner des modèles simplement en cliquant sur quelques boutons), mais ils ont également lancé quelques produits phares attrayants : comme la plateforme AI Agent, où les utilisateurs peuvent assembler des modules comme des blocs à glisser-déposer pour créer des agents AI, réalisant ainsi réellement "la création d'agents AI sans code". Cette expérience ressemble un peu à une "usine AI facile" version Web3, très adaptée aux utilisateurs non techniques pour débuter.

Dans l'ensemble, certains écosystèmes DeAI ne sont pas seulement à la pointe sur le plan technologique, mais ils sont également en avance en termes d'amabilité à l'égard de la participation des utilisateurs ordinaires. Une équipe dont la logique produit est claire et conviviale est le facteur clé qui rend tout l'écosystème dynamique.

Nous sommes à une époque de transformation majeure dirigée par l'IA Web3. La bulle qui reposait sur la spéculation pour augmenter la capitalisation boursière a été remplacée par des infrastructures réelles, une IA décentralisée et de véritables cas d'utilisation. Que ce soit pour les entreprises utilisant l'IA pour optimiser leurs activités dans le Web2 ou pour les particuliers expérimentant la commodité de nouveaux agents dans le Web3, la souveraineté des données et la participation des utilisateurs deviendront essentielles dans le futur. Le développement de l'IA Web3 n'a pas encore atteint son apogée, le véritable spectacle ne fait que commencer.