Marchés de l’IA basés sur la cryptographie et analyse financière de l’IA – Cointelegraph Magazine

Nous déployons chaque jour de véritables cas d’utilisation de l’IA et de la cryptographie cette semaine, y compris les raisons pour lesquelles vous ne devriez pas nécessairement croire au battage médiatique. Aujourd’hui, obtenez-en deux pour le prix d’un : les marchés d’IA basés sur la blockchain et l’analyse financière.

Cela ne semble peut-être pas être le cas d’utilisation le plus excitant mêlant IA et cryptographie, mais les deux Le cofondateur de Near, Illia Polosukhin, et le fondateur de Framework Ventures, Vance Spencer, citent comme premier choix les marchés basés sur la blockchain qui fournissent des données et calculent pour l’IA.

L’IA est une industrie à croissance incroyablement rapide qui nécessite des quantités toujours croissantes de puissance de calcul. Microsoft seul serait investir 50 milliards de dollars dans l’infrastructure des centres de données en 2024 juste pour répondre à la demande. L’IA a également besoin d’énormes quantités de données brutes et de données d’entraînement, classées en catégories par les humains.

Polosukhin estime que les marchés décentralisés basés sur la blockchain sont la solution idéale pour aider à externaliser le matériel et les données requis.

« Vous pouvez utiliser [blockchain] pour créer des marchés plus efficaces et plus égalitaires », a-t-il déclaré à Magazine, expliquant que les projets d’IA doivent actuellement négocier avec un ou deux grands fournisseurs de cloud comme Amazon Web Services. Il est néanmoins difficile d’accéder à la capacité requise en raison d’une pénurie d’unités de traitement graphique A100 de Nvidia.

Spencer cite également les marchés basés sur la blockchain pour les ressources d’IA comme son cas d’utilisation numéro un actuel.

« La première consiste à se procurer de véritables puces GPU », dit-il. « Là où il y a une grande pénurie de puces GPU, comment s’en procurer [without] avoir réellement un réseau qui approvisionne, fournit et démarre un marché ?

Spencer met en avant Akash Network, qui propose un marché de ressources informatiques décentralisé sur Cosmos, et Render Network, qui propose un rendu GPU distribué.

« Il existe des entreprises assez prospères qui le font à ce stade, sous forme de protocoles. »

Aleph.im est un autre exemple de marché décentralisé proposant le cloud computing pour l’IA. Les détenteurs de jetons du projet peuvent accéder aux ressources informatiques et de stockage pour exécuter des projets.

Libertai.io, un grand modèle de langage décentralisé (LLM) est exécuté sur Aleph.im. Même si l’on pourrait penser que la décentralisation ralentirait une IA au point de la rendre incapable de fonctionner, le fondateur d’Aleph.im, Moshe Malawach, explique que ce n’est pas le cas :

« Voilà le problème : pour un utilisateur, toute l’inférence (lorsque vous générez des données à l’aide d’un modèle) s’exécute sur un seul ordinateur. La décentralisation vient du fait que vous accédez à des ordinateurs aléatoires sur le réseau. Mais ensuite, c’est centralisé le temps de votre demande. Donc ça peut être rapide.

SingularityNET est un autre marché d’IA alimenté par la blockchain, qui propose divers services d’IA – de la génération d’images à la colorisation d’anciennes images – que les utilisateurs peuvent connecter à des modèles ou à des sites Web.

Un marché émergent de l’IA basé sur la blockchain qui enthousiasme Spencer est la tokenisation et l’échange de modèles d’IA. Framework a investi dans le jeu de combat de type Super Smash Brothers, AI Arena, dans lequel les utilisateurs entraînent des modèles d’IA qui s’affrontent. Les modèles sont symbolisés en jetons non fongibles et peuvent être achetés, vendus ou loués. «Je pense que c’est vraiment cool», dit-il. « C’est intéressant d’avoir la monétisation native des crypto-monnaies, mais aussi la propriété de ces modèles. »

«Je pense qu’un jour, certains des modèles les plus précieux – certains des actifs les plus précieux de la chaîne – seront probablement des modèles d’IA tokenisés. C’est du moins ma théorie.

Ne croyez pas le battage médiatique : Vous pouvez actuellement vous procurer des composants, des données et effectuer des calculs via les marchés Web2 traditionnels.

Cas d’utilisation bonus : Analyse financière

Quiconque a essayé d’interpréter l’océan de données produites par les transactions financières en chaîne sait que si c’est une chose d’avoir un enregistrement immuable et transparent, c’en est une autre de pouvoir l’analyser et le comprendre.

Les outils d’analyse d’IA sont parfaitement adaptés pour résumer et interpréter les modèles, les tendances et les anomalies dans les données, et ils peuvent potentiellement suggérer des stratégies et des informations aux acteurs du marché.

Par exemple, la plateforme CipherTrace Armada de Mastercard s’est récemment associée à la société d’IA Feedzai pour utiliser la technologie afin d’analyser, détecter et bloquer les transactions cryptographiques frauduleuses ou liées au blanchiment d’argent sur 6 000 échanges.

Autre part, GNY.ioL’outil d’apprentissage automatique de tente de prévoir la volatilité des 12 principales crypto-monnaies et son rapport de plage utilise ChatGPT-4 pour analyser les tendances et les signaux d’achat/vente.

Mais l’IA peut-elle également être utile aux marchés traditionnels ? C’est l’espoir de Bridgewater, qui lancera l’année prochaine un fonds à partir de son nouveau laboratoire Artificial Investment Associate (AIA) qui vise à analyser les tendances des marchés financiers afin de pouvoir faire des prévisions sur lesquelles les investisseurs pourront capitaliser.

Les tentatives précédentes pour ce faire ont produit des résultats médiocres – avec un indice Eurekahedge composé d’une douzaine de fonds axés sur l’IA sous-performant son indice plus large de hedge funds d’environ 14 points de pourcentage au cours des cinq années jusqu’en 2022.

Cela est principalement dû aux problèmes liés à l’alimentation des grandes quantités d’informations précises requises.

Ralf Kubli, membre du conseil d’administration de la Casper Association, estime que l’IA peut révolutionner la finance traditionnelle, mais seulement si elle combine les enregistrements de la blockchain avec des normes rigoureuses pour garantir que les informations fournies aux modèles sont complètes et exactes.

Depuis des années, il plaide pour que le secteur financier adopte les normes universelles de types de contrats algorithmiques, ou ACTUS, créées à la suite de la crise financière mondiale, qui était en partie causée par des produits dérivés compliqués dont personne ne comprenait les passifs ou les flux de trésorerie impliqués. Il pense que les données standardisées en chaîne seront essentielles pour garantir la confiance et la transparence dans les résultats du modèle.

« Fondamentalement, nous pensons que sans blockchain, l’IA sera complètement perdue », a-t-il déclaré à Magazine. « Imaginez que vous allez investir dans une entreprise d’IA et que vous soyez informé tous les trois mois de l’avancement de leur LLM, n’est-ce pas ? Si vous ne pouvez pas vérifier ce qu’ils ont intégré au modèle, vous n’avez aucun moyen de savoir s’ils font des progrès.

Il explique que la blockchain protège contre les entreprises qui falsifient leurs résultats, « et le passé indiquerait que […] il y a tellement d’argent qu’ils vont se moquer de ce qui se passe.

« L’IA, sans cette couche d’assurance de la blockchain – que s’est-il passé, quand, où, ce qui a été utilisé – je pense que cela ne sera pas efficace à l’avenir. »

Selon lui, la combinaison des deux donnera naissance à de nouvelles capacités prédictives.

« L’espoir pour moi de l’IA à l’avenir est que les modèles de prédiction deviennent beaucoup plus puissants et que les comportements puissent être bien mieux prédits », dit-il, citant les cotes de crédit comme exemple.

« L’IA utilisée de la bonne manière pourrait potentiellement conduire à des modèles de prédiction beaucoup plus puissants, ce qui signifierait que certaines personnes qui ne peuvent actuellement pas obtenir de crédit – mais qui seraient solvables – pourraient obtenir un crédit. C’est quelque chose qui me passionne beaucoup.

Ne croyez pas le battage médiatique : Jusqu’à présent, les capacités prédictives de l’IA se sont révélées, au mieux, médiocres, et des données fiables et fiables qui ne sont pas enregistrées sur la blockchain peuvent constituer une contribution utile à l’analyse de l’IA.

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Andrew Fenton

Basé à Melbourne, Andrew Fenton est journaliste et rédacteur en chef spécialisé dans les crypto-monnaies et la blockchain. Il a travaillé comme écrivain de divertissement national pour News Corp Australia, sur SA Weekend en tant que journaliste de cinéma et au Melbourne Weekly.

Suivez l’auteur @andrewfenton