Pourquoi le co-fondateur d'Anthropic y prête désormais attention

Pourquoi le co-fondateur d'Anthropic y prête désormais attention

La formation décentralisée en IA à la Bittensor a fait son apparition sur le radar de Frontier Labs. Dans sa newsletter « Import AI », Jack Clark, co-fondateur d'Anthropic et ancien directeur politique d'OpenAI, a récemment repris une analyse d'Epoch AI.

Les chiffres : les formations décentralisées augmentent à un rythme de 20 fois par an, contre une croissance de cinq fois pour les modèles frontaliers centralisés comme GPT ou Claude. Depuis 2020, la puissance de calcul des projets décentralisés a été multipliée par 600 000.

Bittensor en route vers l'IA Olympus ?

On dirait un rattrapage. Malheureusement, la réalité est un peu plus sobre. Les parcours décentralisés actuels sont encore environ 1 000 fois plus petits que les modèles Frontier. Templar, qui prétend être le plus grand réseau de formation décentralisé actif et exploité par le sous-réseau Bittensor Covenant AI, atteint un débit environ 300 fois inférieur à celui des centres de données Frontier actuels, selon Epoch. « Bien que techniquement réalisable, rattraper la frontière nécessite d'énormes ressources », écrivent les chercheurs.

Alors que reste-t-il ? Un scénario asymétrique. La formation décentralisée ne rattrapera probablement pas les grands laboratoires demain. Mais les taux de croissance suggèrent que l’écart se réduit.

Clark lui-même soutient que la formation décentralisée est une « technologie politique » : un moyen pour les acteurs extérieurs aux Big Tech de rejoindre la course à l’IA. Pour les investisseurs du TAO, cela se traduit par une thèse à long terme. Quiconque croit que les infrastructures décentralisées deviendront pertinentes dans cinq ans se positionne dès maintenant. Ceux qui recherchent des catalyseurs à plus court terme devront peut-être chercher ailleurs.

Post-halving : le darwinisme par protocole

Bittensor a subi sa première réduction de moitié en décembre 2025. Les émissions quotidiennes de TAO ont diminué de 7 200 à 3 600 jetons. Pour TAO lui-même, les mécanismes sont simples, comme ceux du Bitcoin : moins d’offre, une demande potentiellement croissante.

Pour les sous-réseaux – réseaux spécialisés au sein de Bittensor qui émettent chacun leurs propres jetons alpha – le calcul semble plus compliqué. Depuis la mise à niveau de TaoFlow, les émissions ne sont plus liées au prix symbolique, mais plutôt aux entrées nettes de capitaux. Seuls les sous-réseaux avec des flux entrants positifs reçoivent des émissions. Quiconque perd son capital repartira les mains vides.

La réduction de moitié intensifie cette pression de sélection. Moins de TAO dans le système signifie une liquidité plus mince dans les pools de sous-réseaux, une volatilité plus élevée et un obstacle croissant pour les débutants. Il ne reste que des réseaux avec une utilisation réelle et des flux entrants cohérents.

Les émissions sont déjà concentrées sur les plus performants : Chutes, Ridges, Vanta, Templar – principalement des fournisseurs de calcul et d’inférence. La semaine dernière, les sous-réseaux Bittensor ont gagné en moyenne 30 %, grâce à la reprise du TAO et au choc d'offre qui a suivi la réduction de moitié. Le nombre de sous-réseaux a doublé, passant de 64 à 128 en 2025, et la capitalisation boursière combinée dépasse désormais le milliard de dollars américains.

Livrer des sous-réseaux

La question passionnante : quels sous-réseaux survivent à ce filtre – et lesquels fonctionnent déjà ?

Grayscale en a souligné quelques-uns dans un récent rapport de recherche. Selon le gestionnaire d'actifs, Chutes, un sous-réseau pour l'inférence sans serveur, se classe désormais comme le principal fournisseur d'inférence sur OpenRouter, devant ses concurrents centralisés. Ridges, spécialisé dans le développement d'agents, aurait produit un agent qui surpasse Claude 4 d'Anthropic dans les tests de codage de référence.

Les choses deviennent plus spécifiques chez Synthdata, un sous-réseau du mode projet Layer 2. Le réseau modélise les mouvements de prix à l'aide de distributions de probabilité : les mineurs génèrent des milliers de trajectoires de prix possibles, les validateurs évaluent ensuite avec quelle précision l'incertitude a été modélisée. Pas un modèle unique, mais un concours ouvert pour la meilleure prédiction.

La preuve de concept est en cours d'exécution publiquement sur Polymarket. Là, Synthdata négocie le marché horaire à la hausse/à la baisse du Bitcoin en exploitant les écarts entre ses propres probabilités et les prix du marché. Le résultat : 3 000 $ sont devenus 73 000 $. Bien sûr, des questions demeurent. La taille de l’échantillon est limitée et ce qui fonctionne dans un régime de marché peut échouer dans un autre.

Le Japon ouvre la porte

Parallèlement à la maturation technique vient la légitimité institutionnelle. Binance Japon a répertorié TAO il y a quelques jours – comme l'un des moins de 40 actifs à passer le filtre réglementaire. Le Japon est considéré comme l’un des marchés de cryptographie les plus restrictifs au monde. Ce qui y est approuvé passe par un test réglementaire exigeant.

Pour l’écosystème Bittensor, cela signifie bien plus qu’une nouvelle plate-forme de négociation. Le marché japonais privilégie le volume au comptant, un effet de levier plus faible et un capital patient – ​​un profil qui favorise une liquidité plus importante et des détenteurs plus résilients.

Perspective d'investissement

TAO se négocie actuellement à une capitalisation boursière d'environ 2,8 milliards de dollars. La thèse d'investissement dépend de l'horizon temporel que vous vous fixez.

À court terme, la dynamique post-réduction de moitié, la traction des sous-réseaux parmi les plus performants et la cotation au Japon agiront comme des catalyseurs. Concentrer les émissions sur des sous-réseaux fonctionnels pourrait déclencher un effet d’inertie positif : de meilleurs réseaux attirent plus de capitaux, plus de capitaux signifie plus d’émissions, plus d’émissions permettent un meilleur développement.

À long terme, la question reste de savoir si la formation décentralisée à l’IA deviendra un jour pertinente. Les données d’Epoch montrent que l’écart avec la frontière est énorme, mais il diminue. Quiconque croit au rattrapage trouvera une excellente opportunité chez TAO. Quiconque reste sceptique y voit un protocole qui doit encore faire ses preuves, même si certains sous-réseaux obtiennent déjà des succès surprenants.

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Sources

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