Des articles techniques sur les modèles d'exécution, le consensus, les bases de l'EVM et l'IA vérifiable. Chaque analyse rend le Web3 plus clair.
La « scalabilité » est souvent traitée comme un seul problème. Cet article la découpe en consensus, disponibilité des données, exécution et règlement — et place sur cette carte les L2, le sharding, la DA autonome et l'exécution parallèle L1, en indiquant où se situe l'EVM parallèle.
Les grands épisodes de congestion d'Ethereum partagent une même racine de conception — l'EVM exécute les transactions une par une. Cet article explique pourquoi relever la limite de gaz et l'EIP-1559 ne peuvent pas réécrire ce modèle d'exécution, et comment le délai de confirmation amplifie le plafond monothread.
Pourquoi les contributeurs en données, modèles et puissance de calcul perçoivent rarement des paiements automatiques dans l'IA — et ce que les index de métadonnées on-chain, le partage à seuil, l'audit assisté par TEE et la répartition par contrat intelligent résolvent ou ne résolvent pas — ainsi que la manière dont les droits s'appuient sur le règlement et l'informatique de confiance.
Ce que « natif pour l'IA » doit signifier pour être vérifiable — extensions facultatives d'instructions ou de précompilations, chemins d'exécution hybrides, ordonnancement du calcul distribué et séparation claire d'avec une couche de règlement parallèle optimiste et l'informatique de confiance — ainsi que la manière de distinguer les objectifs d'ingénierie des promesses de mainnet.
Les mésalignements difficiles lorsque le Web3 rencontre l'IA — modèles et données en boîte noire, performance on-chain et déterminisme, et auditabilité des incitations — et les lacunes que l'exécution, le calcul et l'informatique de confiance peuvent chacun combler, sans traiter les chiffres de testnet comme des preuves de maturité.
Ce que les preuves à divulgation nulle de connaissance, les environnements d'exécution de confiance et le calcul multipartite prouvent, supposent et coûtent respectivement — et comment ils se combinent avec le règlement on-chain et les réseaux de calcul plutôt que de se remplacer — ainsi que la manière de lire les objectifs d'ingénierie associés.
Comment fonctionne la parallélisation optimiste sur l'EVM — pourquoi les ensembles lecture/écriture déclarés par le développeur sont indisponibles, comment la détection de conflits en trois étapes réduit les retours en arrière, et pourquoi la relecture déterministe est la contrainte supplémentaire que l'OCC de chaîne de blocs impose par rapport aux bases de données.
Une plongée dans l'exécution parallèle multi-moteur — comment les moteurs se partagent les transactions, comment l'état est shardé pour l'accès, comment la concurrence optimiste et la détection de conflits en trois étapes limitent la réexécution — et comment lire l'accélération par rapport au taux de conflit dans des conditions de testnet.
Comment les réseaux GPU distribués et en périphérie découpent, ordonnancent et tolèrent les tâches échouées — et la frontière saine avec une chaîne de règlement : la chaîne enregistre les tâches et les paiements, pas les mythes de rendement de calcul — ainsi que l'endroit où s'insèrent la confidentialité, l'acceptation et le calcul vérifiable.
Comment les phases sérielles et la complexité des messages du BFT classique limitent le débit, comment le Pipeline BFT fait se chevaucher les hauteurs dans un pipeline, et où se situent les frontières de correction une fois le consensus découplé de l'exécution.
Une vue d'ensemble en couches de l'EVM parallèle de Bitroot — comment Pipeline BFT, exécution parallèle optimiste, sharding d'état et agrégation BLS s'articulent — et comment lire les chiffres de performance comme des objectifs de testnet ou d'ingénierie plutôt que comme des promesses de mainnet.
La convergence du Web3 et de l'IA dépasse l'empilement de récits. Cet article suit le comportement on-chain des agents d'IA, l'ordonnancement du calcul et la vérifiabilité des résultats pour montrer pourquoi la couche d'exécution est souvent le premier goulot d'étranglement d'une pile d'IA décentralisée — et comment les capacités associées de Bitroot s'articulent.
