Actualités des Altcoins
Par Steven Anderson
1 / 15
La Fondation Ethereum fait un pas audacieux dans l’intelligence artificielle (IA) en créant une équipe d’IA décentralisée, dans le but de positionner Ethereum comme la couche…
2 / 15
La Fondation Ethereum lance une équipe d’IA décentralisée Dirigée par Davide Crapis, la nouvelle équipe IA de la Fondation Ethereum a pour mission de construire une…
3 / 15
En combinant blockchain et IA, Ethereum espère débloquer de nouvelles possibilités, telles que la prise de décision directement sur la blockchain et la coordination sans…
4 / 15
Un passage d’une couche de règlement neutre à une couche Layer-1 spécialisée Ethereum a traditionnellement été perçu comme une couche de règlement neutre, servant principalement…
5 / 15
« La création de l’équipe IA transforme Ethereum d’une couche de règlement relativement neutre pour les Layer-2 et certaines applications Layer-1 moins critiques en une Layer-1…
6 / 15
Cela montre qu’Ethereum ne se contente plus d’être un acteur passif, mais cherche activement à prendre la tête dans des secteurs comme l’IA.
7 / 15
La course à l’IA décentralisée Dans l’industrie blockchain, plusieurs projets se disputent la création d’infrastructures IA résistantes à la censure.
8 / 15
L’entrée d’Ethereum dans cette course pourrait avoir d’importants effets d’entraînement. Grâce à ses effets de réseau et à son interopérabilité, Ethereum pourrait devenir la…
9 / 15
Ethereum comme couche de vérifiabilité et de règlement L’un des principaux atouts d’Ethereum dans le domaine de l’IA est sa capacité à servir de couche de vérifiabilité pour la…
10 / 15
Rosen a précisé que l’adoption d’Ethereum comme couche de règlement pour l’IA pourrait commencer par fournir une infrastructure vérifiable et fiable, avant de passer à des…
11 / 15
Défis techniques à relever Malgré son potentiel, Ethereum fait face à des défis techniques majeurs pour devenir une couche de règlement pour l’IA.
12 / 15
« Si vous ne résolvez pas le problème du déterminisme, vous n’avez pas de modèles ou d’inférences/classifications reproductibles, ce qui rend le consensus difficile », explique…
13 / 15
Il souligne également que les grands modèles de langage (LLM) nécessitent des ensembles de données massifs et une puissance de calcul très supérieure aux capacités actuelles…
14 / 15
Fragni insiste sur le fait que reconstruire complètement les bibliothèques IA sur Ethereum serait très coûteux en ressources et lent.
15 / 15
Implications pour le prix de l’ETH Si Ethereum réussit à devenir une couche clé de règlement et de coordination pour l’économie de l’IA, l’impact sur l’ETH pourrait être…
TCA France
Lire la suite ?