Les experts vantent les gains d'efficacité de l'IA décentralisée alors que des pénuries de GPU et des limites énergétiques menacent.

La volatilité du marché mondial, y compris une goutte des actifs comme Bitcoin, est considérée comme étant alimentée par des craintes croissantes que le cycle de hype de l'intelligence artificielle n'est pas durable et pose un risque de bulle à l'ère des dot-com.

L'infrastructure, pas le capital, est la nouvelle contrainte

Au cours des dernières semaines, la confiance des investisseurs a été ébranlée par des craintes croissantes que le cycle d'engouement autour de l'intelligence artificielle (AI) se soit métastasé en une bulle insoutenable. Cela a, à son tour, créé une forte pression à la baisse qui a contribué à la chute des marchés et des actifs comme le bitcoin. Ce malaise croissant a submergé tout catalyseur positif du marché, y compris la nouvelle de la fin de la fermeture du gouvernement américain, alors que beaucoup craignent une réévaluation imminente de l'ère dot-com pour le secteur.

Une vigilance accrue, notamment après le succès de Deepseek en Chine, qui a déplacé l'attention du marché vers l'est, a mis en lumière les finances de la Silicon Valley. La préoccupation principale tourne désormais autour de l'écart évident entre les projections de revenus ambitieuses à long terme et les évaluations hautement gonflées et spéculatives des entreprises d'IA. Les critiques affirment que ces indicateurs suggèrent qu'une correction significative pourrait être nécessaire.

Au-delà des craintes selon lesquelles l'industrie de l'IA exagère ses capacités, d'autres leaders de l'industrie ont récemment tiré la sonnette d'alarme sur la manière dont la question non résolue de l'alimentation des centres de données menace de freiner la croissance. Bien que certaines entreprises d'IA puissent réussir à lever des milliards de dollars, leur succès ultime dépendra non seulement du capital levé, mais aussi de la disponibilité des infrastructures.

Cette préoccupation a été récemment soulignée par le PDG de Microsoft, Satya Nadella, qui a révélé que le géant de la technologie a de nombreuses GPU NVIDIA inactives parce qu'il n'y a pas assez d'énergie pour les alimenter. Cette situation confirme que l'énergie et l'espace des centres de données sont les véritables contraintes à la croissance de l'industrie de l'IA, rendant l'accès à des centres de données alimentés le nouveau point de levier.

Par conséquent, les solutions conventionnelles, telles que la construction de centrales nucléaires, font face à un décalage : la demande croît plus rapidement que le temps et le capital massif nécessaires pour mettre de nouvelles centrales en service. Ce décalage donne un élan à l'idée d'utiliser l'IA décentralisée (DAI) pour correspondre au rythme de la croissance de l'écosystème.

L'argument en faveur de l'IA décentralisée

Selon des experts, l'IA décentralisée est intrinsèquement immunisée contre les pannes d'énergie centralisées auxquelles les hyperscalers comme Microsoft et Google sont susceptibles. Ce modèle facilite également un marché économique pour les ressources dispersées, accédant potentiellement à environ 30 % à 40 % de la capacité GPU inutilisée dans le monde.

Cependant, DAI n'est pas sans ses critiques. Les préoccupations incluent son manque d'une autorité centrale pour coordonner les ressources et le risque que la monétisation des données privées via des jetons et des blockchains pourrait créer de nouvelles opportunités pour les cybercriminels et les escrocs.

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Malgré ces préoccupations, les experts interrogés par Bitcoin.com News sont confiants que les avantages de DAI l'emportent sur les inconvénients. Michael Heinrich, PDG de 0G Labs, note que les modèles DAI « peuvent tirer parti de l'entraînement distribué, où des centaines de nœuds dispersés partout sont utilisés pour entraîner un modèle, et cela a montré d'énormes gains d'efficacité », rendant l'entraînement plus rapide et moins cher.

Bien que les centres de données centralisés offrent un débit élevé et une faible latence sur leurs réseaux internes, le fondateur et PDG d'Argentum AI, Andrew Sobko, affirme que les configurations décentralisées “gagnent en réactivité et en robustesse à la périphérie” pour les utilisateurs éloignés.

Économies d'énergie : Sobko a ajouté que la décentralisation réduit les besoins en énergie des “deux côtés du jeton”, en déclarant : “Ajouter plus de calculs centralisés nécessite d'ajouter plus d'électricité centralisée, ce qui crée plus de chaleur, ce qui nécessite plus de refroidissement, ce qui nécessite également beaucoup d'énergie. Cela nécessite également une quantité énorme d'eau.”

Modèles économiques durables

Les deux experts s'accordent à dire que les incitations tokenisées et les mécanismes de marché sont les modèles économiques fondamentaux soutenant DAI. Cela inclut des systèmes basés sur la réputation où les récompenses sont liées à la disponibilité et à la fiabilité, incitant ainsi à un meilleur service de la part des contributeurs.

De plus, les deux experts s'accordent à dire que les microgrids renouvelables locaux et les sources d'énergie communautaires sont un partenaire naturel pour les nœuds DAI. Sobko soutient qu'en plaçant un nœud de calcul IA avec un tel microgrid, « l'excès d'énergie propre peut être consommé sur place » pour les tâches de calcul. Cela donne aux communautés un moyen de monétiser leurs opérations sans avoir à se connecter au réseau central, renforçant ainsi efficacement l'infrastructure locale et la durabilité.

FAQ 🧠

• Pourquoi les marchés sont-ils sous pression ? Les craintes d'une bulle de l'IA et des entreprises surévaluées ont ébranlé la confiance des investisseurs mondiaux.
• Quel est le principal défi en matière d'infrastructure ? Les pénuries d'énergie et la capacité limitée des centres de données freinent la croissance de l'industrie de l'IA dans le monde entier.
• Comment l'IA décentralisée aide-t-elle à l'échelle mondiale ? DAI exploite la capacité GPU inutilisée, permet une efficacité transfrontalière et réduit les risques énergétiques centralisés.
• Qu'est-ce qui soutient l'adoption de DAI ? Des incitations tokenisées et des microgrids renouvelables locaux créent des modèles économiques durables et axés sur la communauté.