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.
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 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.
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.
