Le marché financier pour la puissance de calcul de l'intelligence artificielle se développe dans la cryptomonnaie
L'infrastructure de la cryptomonnaie crée une nouvelle couche financière pour la tarification, le financement et la commercialisation de la puissance de calcul utilisée pour exécuter des modèles d'intelligence artificielle. Selon un nouveau rapport publié par Galaxy Research, la capacité GPU, les services d'extraction d'intelligence artificielle et les droits d'accès à ces services deviennent progressivement des actifs financiers.
Dans le rapport préparé par Lucas Tcheyan, vice-président de Galaxy Research, les "marchés de capitaux d'extraction" sont définis comme des réseaux, des protocoles et des instruments financiers qui se développent autour de la capacité de calcul permettant aux modèles d'intelligence artificielle de produire des résultats à partir de nouvelles données.
Selon le rapport, le centre de gravité de la demande de GPU dans le secteur de l'intelligence artificielle se déplace de l'entraînement des modèles à leur exécution quotidienne, c'est-à-dire aux processus d'extraction. Ce changement augmente le besoin de nouveaux marchés pour les entreprises souhaitant stabiliser le prix de la capacité de calcul, gérer les coûts futurs et financer les investissements matériels.
Les prévisions rapportées par Galaxy indiquent que les investissements dans l'infrastructure d'intelligence artificielle pourraient atteindre des trillions de dollars dans les années à venir. Morgan Stanley prévoit un investissement d'environ 2,9 trillions de dollars dans les centres de données d'ici 2028, tandis que McKinsey estime que les dépenses en capital nécessaires atteindront 6,7 trillions de dollars d'ici 2030. La prévision de Goldman Sachs pour l'infrastructure d'intelligence artificielle entre 2026 et 2031 est d'environ 7,6 trillions de dollars.
Il est indiqué que 55 à 67 % de ces investissements pourraient être alloués à la puissance de calcul et au matériel. Cependant, les prix des GPU dépendent de variables telles que le modèle de puce, la capacité de mémoire, l'infrastructure de connexion, la région et la durée de location, ce qui rend difficile la création d'un marché standard. Des entreprises comme Ornn et Silicon Data développent des indices de prix GPU basés sur des transactions réelles pour surmonter ce problème. Il est également rapporté que la société mère de la Bourse de New York, ICE, et le CME se préparent à lister des contrats à terme sur GPU.
Selon le rapport, les projets de cryptomonnaie transforment non seulement la capacité physique des GPU, mais aussi les droits d'accès aux services d'intelligence artificielle en actifs pouvant être échangés sur la blockchain. Les tokens VVV et DIEM de la plateforme Venice sont cités comme des exemples marquants de ce modèle.
Les utilisateurs qui verrouillent des tokens VVV peuvent générer des DIEM. Chaque DIEM offre à son propriétaire un crédit d'utilisation de l'intelligence artificielle de Venice d'une valeur d'un dollar par jour. Ainsi, les utilisateurs peuvent conserver, transférer ou vendre leur droit d'utilisation future de l'intelligence artificielle au lieu d'acheter un abonnement. Selon Galaxy, cette structure est remarquable car elle transforme la capacité de calcul de l'intelligence artificielle d'un service loué en un actif possédé.
Cependant, le rapport indique que DIEM est principalement détenu à des fins spéculatives plutôt que pour une utilisation réelle. Il est mentionné que le taux d'utilisation hebdomadaire de la capacité d'extraction proposée reste en dessous de 50 %, et que la valeur du token dépend de l'attente que Venice continue de fournir des services à long terme.
Des projets comme Pearl et Ambient visent à évaluer la capacité de calcul utilisée dans le minage de blockchain pour l'extraction d'intelligence artificielle avec une approche de "preuve de travail utile". Pearl intègre les opérations de multiplication de matrices utilisées par les modèles d'intelligence artificielle dans le processus de production de blocs, tandis qu'Ambient utilise un système d'enchères où les utilisateurs fixent des prix et des durées pour les tâches d'intelligence artificielle.
Selon Galaxy, ces modèles peuvent offrir des services d'intelligence artificielle en dessous du prix du marché grâce à des incitations par tokens. Cependant, il existe un risque que les réseaux soient remplis de fournisseurs de puissance de calcul cherchant uniquement à gagner des récompenses en tokens si la demande réelle des clients ne se matérialise pas.
Le rapport souligne qu'il n'y a pas encore de lien durable établi entre la demande pour le token et l'utilisation réelle de l'intelligence artificielle.
Le rapport présente le financement des matériels GPU via la blockchain comme le modèle le plus réalisable. Le protocole USD.AI dirige les dépôts de stablecoins vers des prêts pour les opérateurs de centres de données de petite et moyenne taille qui achètent des GPU. Le remboursement des prêts est couvert par les revenus de location de GPU, tandis que les intérêts sont transférés aux déposants.
Galaxy indique que ce modèle se distingue des autres initiatives car il repose sur de véritables emprunteurs et des flux de trésorerie plutôt que sur des incitations spéculatives par tokens. Cependant, il est averti que la baisse des prix de location des GPU, la dépréciation rapide du matériel ou un affaiblissement de la demande d'intelligence artificielle pourraient entraîner une augmentation des défauts de paiement sur les prêts.
Selon Galaxy Research, les marchés de capitaux d'extraction sont encore très petits par rapport à la taille du secteur de l'intelligence artificielle. Cependant, lorsque les indices GPU, les contrats à terme, les droits d'utilisation tokenisés et les crédits matériels sont considérés ensemble, les fondations d'une nouvelle classe d'actifs de plusieurs trillions de dollars sont posées. Le rapport conclut que l'avantage du secteur de la cryptomonnaie n'est pas de fournir des services moins chers que les entreprises d'intelligence artificielle centralisées, mais de créer du capital dans les domaines où la finance traditionnelle est lente ou insuffisante, de rendre les actifs divisibles et de fournir une infrastructure de paiement programmable.
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