Nouvelle ère de la fusion entre l'IA et le chiffrement : Analyse du protocole MCP

Chapitre 1 AI+Crypto : La double vague technologique d'une fusion accélérée

Récemment, le terme "AI+Crypto" connaît une popularité croissante. De l'émergence de ChatGPT aux grands modèles multimodaux lancés par diverses entreprises d'IA, en passant par les protocoles DeFi, les systèmes de gouvernance et les plateformes NFT dans le monde de la blockchain qui tentent d'intégrer des agents d'IA, cette fusion technologique est devenue une évolution de nouveau paradigme en train de se réaliser.

Cette tendance découle de la complémentarité des deux grands systèmes technologiques du côté de la demande et de l'offre. Le développement de l'IA permet aux machines d'exécuter des tâches et de traiter des informations, mais elles sont toujours confrontées à des limitations telles que le manque de compréhension du contexte, la structure d'incitation et la sortie fiable. En revanche, le système de données en chaîne, la conception des mécanismes d'incitation et le cadre de gouvernance programmatique offerts par le chiffrement peuvent précisément compenser ces lacunes de l'IA. Inversement, l'industrie du chiffrement a également besoin d'outils intelligents plus puissants pour gérer des tâches répétitives telles que le comportement des utilisateurs, la gestion des risques et l'exécution des transactions, ce qui est précisément le point fort de l'IA.

En résumé, la technologie de chiffrement fournit un monde structuré pour l'IA, et l'IA injecte une capacité de prise de décision proactive dans la technologie de chiffrement. Cette fusion technologique, qui repose l'une sur l'autre, forme un nouveau schéma de "infrastructures mutuelles" profond. Par exemple, dans les protocoles DeFi, il existe des "market makers IA" qui modélisent en temps réel les fluctuations du marché grâce à des modèles IA, en combinant des données on-chain, la profondeur du livre de commandes et d'autres variables pour réaliser une gestion dynamique de la liquidité. De même, dans les scénarios de gouvernance, les "agents de gouvernance" assistés par IA commencent à essayer d'analyser le contenu des propositions, de prédire les tendances de vote, et de fournir aux utilisateurs des recommandations de décision personnalisées.

D'un point de vue des données, les données comportementales sur la blockchain possèdent naturellement des caractéristiques vérifiables, structurées et anti-censure, ce qui en fait un matériau idéal pour l'entraînement des modèles d'IA. Certains projets ont déjà commencé à tenter d'intégrer le comportement sur la chaîne dans le processus de réglage des modèles, et à l'avenir, il pourrait y avoir des "normes de modèles d'IA sur la chaîne", permettant aux modèles de posséder une capacité de compréhension sémantique Web3 native lors de l'entraînement.

En même temps, le mécanisme d'incitation sur la chaîne offre aux systèmes d'IA une dynamique économique plus solide et durable que les plateformes Web2. En définissant le protocole d'incitation des agents, les exécutants de modèles peuvent obtenir des récompenses en tokens grâce à la "preuve d'exécution des tâches sur la chaîne + engagement des intentions des utilisateurs + valeur économique traçable". Cela signifie que les agents d'IA peuvent pour la première fois "participer au système économique", et ne sont plus seulement considérés comme des outils intégrés.

D'un point de vue plus macro, cette tendance n'est pas seulement une fusion technologique, mais aussi un changement de paradigme. L'IA + chiffrement pourrait finalement évoluer vers une "structure sociale en chaîne centrée sur l'agent": les modèles sur la chaîne peuvent non seulement exécuter des contrats, mais aussi comprendre le contexte, coordonner des jeux, gouverner de manière proactive et établir leur propre micro-économie grâce à un mécanisme de jetons.

C'est pourquoi la narration AI+Crypto a récemment suscité un grand intérêt sur les marchés de capitaux. Des investisseurs en capital-risque renommés au lancement de nouveaux projets, un consensus s'est formé dans l'industrie : les modèles d'IA joueront non seulement un rôle d'"outil" dans le Web3, mais aussi de "sujet" — ils auront une identité, un contexte, des incitations, et même un droit de gouvernance.

Il est prévisible que, dans le futur monde Web3, les agents IA seront des participants systématiques incontournables. Cette manière de participation évoluera progressivement vers une nouvelle forme de "modèle en tant que nœud" et "intention en tant que contrat". Derrière cela se trouve une nouvelle catégorie de protocole, le MCP(Model Context Protocol), qui construit des paradigmes sémantiques et d'exécution.

La fusion de l'IA et du chiffrement est l'une des rares opportunités de "connexion de niveau inférieur à niveau inférieur" au cours de la dernière décennie. Ce n'est pas un point de rupture ponctuel, mais une évolution structurelle sur une longue période. Cela déterminera comment l'IA fonctionne, s'articule et est incitée sur la chaîne, et définira finalement la future forme de la structure sociale sur la chaîne.

Chapitre Deux Protocole MCP: Contexte et Mécanismes de Base

La fusion de l'IA et du chiffrement passe de l'exploration conceptuelle à la phase de validation pratique. Depuis 2024, les grands modèles de langage ont commencé à posséder une gestion contextuelle stable, une décomposition des tâches et des capacités d'auto-apprentissage, ce qui permet à l'IA de poursuivre des interactions en chaîne et des décisions autonomes. En même temps, le monde du chiffrement évolue également, la maturité des technologies telles que les blockchains modulaires et l'abstraction des comptes a dégagé des obstacles à l'IA pour devenir un participant natif de la blockchain.

Dans ce contexte, le MCP(Model Context Protocol) a vu le jour, visant à construire une couche de protocole générique pour le fonctionnement, l'exécution, le retour d'information et les bénéfices des modèles d'IA sur la chaîne. Cela résout non seulement le problème technique de "l'IA ne peut pas être utilisée efficacement sur la chaîne", mais répond également à la demande systémique de Web3 de passer à un "paradigme axé sur l'intention". Les exigences d'appel des contrats intelligents traditionnels nécessitent que les utilisateurs aient une compréhension approfondie de l'état de la chaîne, des interfaces de fonction, etc., ce qui crée un fossé énorme avec l'expression naturelle des utilisateurs ordinaires. L'intervention des modèles d'IA peut combler cette rupture, mais à condition qu'ils possèdent sur la chaîne "identité", "mémoire", "permissions" et "incitations économiques". Le protocole MCP a été créé précisément pour résoudre ces goulets d'étranglement.

MCP est un protocole de couche sémantique à chaîne complète qui traverse l'appel de modèles d'IA, la construction de contextes, la compréhension des intentions, l'exécution sur la chaîne et le retour d'incitation. Son cœur de conception comprend :

1. Mécanisme d'identité du modèle : chaque instance de modèle ou Agent dispose d'une adresse en chaîne indépendante, pouvant recevoir des actifs, initier des transactions et appeler des contrats via la vérification des autorisations, devenant ainsi un "premier type de compte" dans le monde de la blockchain.

2. Système de collecte de contexte et d'interprétation sémantique : abstraction de l'état en chaîne, des données hors chaîne et des enregistrements d'interaction historiques, combinée à une entrée en langage naturel, pour fournir une structure de tâche claire et un contexte environnemental au modèle.

3. Mécanisme d'exécution et de vérification des tâches : transformer l'intention de l'utilisateur en une séquence d'opérations exécutables sur la chaîne, et garantir la justesse des résultats d'exécution par une validation multi-parties.

4. Boucle d'incitation et de retour d'information : en fonction du degré d'accomplissement des tâches, de la consommation de ressources et d'autres indicateurs, fournir une incitation en jetons au modèle et intégrer les retours d'information des utilisateurs dans le processus d'optimisation itérative du modèle.

Plusieurs projets ont déjà été lancés pour établir des prototypes autour du concept de MCP. Par exemple, un projet tente de déployer un modèle d'IA en tant qu'agent en ligne accessible au public, servant à la génération de stratégies de trading, à la prise de décisions de gestion d'actifs, etc. Un autre projet a construit un système de coopération multi-Agent basé sur MCP, permettant à plusieurs modèles de collaborer dynamiquement autour d'une même tâche utilisateur. D'autres projets cherchent à étendre MCP en tant que couche fondamentale de "système d'exploitation des modèles", permettant à tout développeur de créer des plugins de modèles avec des capacités spécifiques et de les rendre accessibles à d'autres, formant ainsi un marché de services d'IA en ligne partagé.

D'un point de vue d'investissement, la proposition de MCP apporte non seulement une nouvelle voie technologique, mais constitue également une opportunité de restructuration de l'industrie. Elle ouvre un nouveau "niveau économique natif de l'IA", où le modèle n'est pas seulement un outil, mais aussi un participant économique doté de comptes, de crédit, de revenus et de chemins d'évolution. Cela signifie que les market makers dans le DeFi de demain peuvent être des modèles, que les participants au vote de la gouvernance DAO peuvent être des modèles, que les curateurs de contenu dans l'écosystème NFT peuvent être des modèles, et même que les données sur la chaîne elles-mêmes sont analysées, combinées et re-prixées par des modèles, engendrant de nouveaux "actifs de données comportementales de l'IA".

Avec l'entrée de plus en plus de modèles dans le monde du Web3, le cycle fermé d'identité, de contexte, d'exécution et d'incitation déterminera si cette tendance peut réellement se matérialiser. Le MCP n'est pas une percée ponctuelle, mais un "protocole de niveau infrastructure" qui fournit une interface de consensus pour toute la vague AI+Crypto. Ce qu'il essaie de répondre, ce n'est pas seulement la question technique de "comment faire entrer l'AI sur la chaîne", mais aussi celle économique de "comment inciter l'AI à créer de la valeur de manière continue sur la chaîne".

Chapitre 3 Scénarios typiques de déploiement de l'agent IA : Reconstruction de la tâche sur la chaîne MCP

Lorsque les modèles d'IA possèdent une identité en chaîne, une perception du contexte sémantique, une analyse des intentions et une capacité d'exécution des tâches en chaîne, ils deviendront des agents en chaîne au sens substantiel, devenant des agents actifs d'exécution logique. C'est précisément le sens central du protocole MCP - fournir un chemin structuré pour que les modèles d'IA entrent dans le monde de la blockchain, interagissent avec des contrats, collaborent avec des humains et interagissent avec des actifs. Ce chemin comprend des capacités fondamentales telles que l'identité, les autorisations et la mémoire, ainsi que des couches intermédiaires d'opérations telles que la décomposition des tâches, la planification sémantique et la preuve d'exécution, menant finalement à la possibilité pour les agents IA de participer à la construction du système économique Web3.

La gestion des actifs sur la chaîne est le domaine dans lequel l'Agent IA s'est d'abord infiltré. Basé sur le MC, l'Agent IA peut, après avoir obtenu des intentions telles que "optimiser le rendement" ou "contrôler l'exposition au risque", automatiquement extraire des données de la chaîne, évaluer la prime de risque et la volatilité attendue de différents protocoles, et générer dynamiquement des stratégies de trading. Ensuite, il valide la sécurité des chemins d'exécution par des simulations ou des tests en conditions réelles sur la chaîne. Cela permet aux utilisateurs non professionnels de confier des actifs en utilisant un langage naturel, rendant la gestion d'actifs moins une activité avec des barrières techniques élevées.

L'identité sur la chaîne et les interactions sociales sont un autre scénario en accélération de maturité. Les utilisateurs peuvent posséder un "agent sémantique" qui se synchronise en permanence avec leurs préférences, intérêts et comportements dynamiques, cet agent pouvant participer en leur nom à des DAO sociaux, publier du contenu, organiser des activités NFT, et même aider les utilisateurs à maintenir leur réputation et influence sur la chaîne. Certaines chaînes sociales ont déjà commencé à déployer des agents prenant en charge le protocole MCP, pour aider les nouveaux utilisateurs à compléter le processus d'intégration, établir un graphe social, participer à des commentaires et des votes, transformant ainsi le "problème de démarrage à froid" d'un problème de conception de produit en un problème de participation d'agents intelligents.

La gouvernance et la gestion des DAO sont le troisième point clé d'ancrage des Agents AI. Les Agents capables de compréhension sémantique et d'intention peuvent aider les utilisateurs à organiser régulièrement les dynamiques des DAO, extraire des informations clés, faire des résumés sémantiques des propositions et recommander des options de vote ou exécuter automatiquement des actions de vote sur la base de la compréhension des préférences des utilisateurs. Cette gouvernance on-chain basée sur le mécanisme de "préférence agent" atténue considérablement les problèmes de surcharge informationnelle et de désalignement des incitations. Le cadre MCP permet également aux modèles de partager des expériences de gouvernance et des chemins d'évolution des stratégies, formant un mécanisme de transfert de connaissances de gouvernance inter-communautaire, construisant des structures de gouvernance de plus en plus "intelligentes".

En outre, MCP offre également des possibilités d'interface unifiée pour des scénarios tels que la curation de données sur la chaîne pour l'IA, l'interaction dans les mondes de jeux, la génération automatique de preuves ZK et le relais de tâches inter-chaînes. Dans le domaine des jeux sur la chaîne (GameFi), les Agents IA peuvent devenir le cerveau derrière les personnages non-joueurs (NPC), réalisant des dialogues en temps réel, la génération de scénarios, la planification de missions et l'évolution des comportements ; dans l'écosystème de contenu NFT, le modèle peut servir de "curateur sémantique", recommandant dynamiquement des collections NFT en fonction des intérêts des utilisateurs, voire générant du contenu personnalisé ; dans le domaine ZK, le modèle peut traduire rapidement les intentions en un système de contraintes compatible avec ZK grâce à une compilation structurée, simplifiant le processus de génération de preuves à connaissance nulle et améliorant l'universalité du seuil de développement.

Le protocole MCP est en train de changer, non pas la performance ponctuelle d'une application, mais le paradigme même de l'exécution des tâches. L'exécution traditionnelle des tâches Web3 repose sur la prémisse "vous savez comment faire", l'utilisateur doit maîtriser la logique des contrats, la structure des transactions, les frais de réseau et d'autres connaissances de base. En revanche, le MCP transforme ce paradigme en "vous n'avez qu'à exprimer ce que vous voulez faire", et le reste est laissé au modèle. L'interface intermédiaire entre l'utilisateur et la chaîne est passée d'une interface de code à une interface sémantique, et d'un appel de fonction à une orchestration d'intention. Cette transformation fondamentale élève l'IA de "outil" à "sujet d'action", et transforme également la blockchain de "réseau de protocole" en "contexte d'interaction".

Chapitre 4 Analyse des perspectives de marché et des applications industrielles du protocole MCP

Le protocole MCP, en tant qu'innovation fusionnant l'IA et la technologie blockchain, apporte un nouveau modèle économique au marché du chiffrement et offre également des opportunités de développement pour plusieurs secteurs. Avec les avancées de la technologie IA et l'expansion des scénarios d'application de la blockchain, les perspectives de marché du protocole MCP commenceront progressivement à révéler son énorme potentiel.

La fusion de l'IA et de la blockchain est devenue une force importante pour propulser la transformation numérique de l'économie mondiale. Sous l'impulsion du protocole MCP, les modèles d'IA peuvent non seulement exécuter des tâches, mais aussi échanger de la valeur sur la blockchain, devenant ainsi des entités économiques indépendantes. De plus en plus de modèles d'IA commencent à assumer des tâches sur le marché réel, participant à la production de biens, à la livraison de services, à la prise de décisions financières, etc. La décentralisation, la transparence et les caractéristiques immuables de la blockchain fournissent un mécanisme de confiance idéal pour les modèles d'IA, leur permettant de s'appliquer rapidement dans plusieurs secteurs.

Au cours des prochaines années, la fusion de l'IA et du marché du chiffrement devrait connaître une croissance explosive. Le protocole MCP, en tant que pionnier de cette tendance, occupera une position importante dans des domaines tels que la finance, la santé, l'industrie manufacturière, les contrats intelligents et la gestion des actifs numériques. L'émergence des actifs natifs de l'IA crée non seulement de riches opportunités pour les développeurs et les investisseurs, mais apporte également un impact disruptif sur les secteurs traditionnels.

Le protocole MCP offre des possibilités de fusion et de collaboration intersectorielles dans plusieurs industries. Dans le secteur financier, le protocole MCP peut favoriser l'approfondissement de l'écosystème DeFi en fournissant des actifs "droits de revenu" négociables pour les modèles d'IA. Les utilisateurs peuvent non seulement investir dans le modèle d'IA lui-même, mais aussi échanger les droits de revenu du modèle sur des plateformes de finance décentralisée via des contrats intelligents. Cela offre aux investisseurs un choix d'investissement plus riche et pourrait inciter davantage d'institutions financières traditionnelles à s'étendre vers les domaines de la blockchain et de l'IA.