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Dans le domaine actuel de l’intelligence artificielle, tant les systèmes centralisés que les écosystèmes Web3 font face à des contraintes majeures qui freinent l’intégration fluide de l’intelligence artificielle et de la blockchain. Le secteur de l’IA connaît une croissance explosive, mais il manque à la fois d’efficacité de marché et d’équité, ce qui limite le développement global de l’écosystème.

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Points de friction du marché : prospérité fragmentée et contrôle centralisé

Dans le domaine actuel de l’intelligence artificielle, tant les systèmes centralisés que les écosystèmes Web3 font face à des contraintes majeures qui freinent l’intégration fluide de l’intelligence artificielle et de la blockchain. Le secteur de l’IA connaît une croissance explosive, mais il manque à la fois d’efficacité de marché et d’équité, ce qui limite le développement global de l’écosystème.
  1. Offre explosive et écosystème fragmenté : le nombre de modèles propriétaires, open source, affinés (fine-tunés) et d’Agents IA connaît une croissance rapide. Cependant, des spécifications d’interface incohérentes et de fortes disparités de qualité rendent difficile l’interopérabilité et la compatibilité des ressources entre elles.
  2. Échec de l’appariement et obscurcissement de la valeur : pour les développeurs, le coût de recherche, de test et d’intégration des modèles et Agents adaptés est extrêmement élevé, entraînant une faible efficacité. Pour les créateurs, les modèles et Agents de qualité manquent de canaux de distribution efficaces, leur valeur étant monopolisée par des plateformes centralisées, ce qui se traduit par une répartition déséquilibrée des profits.
  3. Manque de confiance et concentration du pouvoir : le processus de service fonctionne en mode « boîte noire » — les résultats produits par l’IA ne sont ni vérifiables ni auditables, et il n’existe aucune place pour une gouvernance autonome. Des hiérarchies centralisées contrôlent le pouvoir de tarification et la répartition du trafic, privant l’écosystème de transparence et d’équité.
La mission de DGrid AI est de « reconstruire l’architecture sous-jacente de l’inférence IA » en bâtissant une infrastructure décentralisée, libérant les opérations et applications d’IA de leur dépendance à quelques grandes plateformes. L’objectif ultime est de faire de l’intelligence artificielle une capacité fondamentale native du monde de la blockchain — intégrée de manière fluide aux applications blockchain, à l’image du stockage de données et du traitement des transactions aujourd’hui.