Les plus gros tours de financement en capital-risque : l'IA au centre. Liste de surveillance ↓ 1. Infrastructure d'abord (Deep Tech Plays) Ces projets construisent des infrastructures, des couches de calcul, des outils préservant la vie privée ou des places de marché de données. Ils visent à devenir une partie de la pile de protocoles, et non de la couche d'application. Exemples : • @nillionaire98 (calcul préservant la vie privée) • @oceanprotocol (couche de liquidité des données) • @SentientAGI (calcul décentralisé de l'IA) • @PhalaNetwork (contrats intelligents confidentiels & calcul) Ce sont des paris à fort capital, souvent avec des horizons temporels longs et des superpositions réglementaires complexes. 2. Agent d'abord (jeux d'expérience utilisateur pour les consommateurs) Ce groupe se concentre sur la rendre l'IA utilisable dans des contextes Web3 : identité, portefeuilles, automatisation des tâches, même expérience utilisateur sociale. Exemples : • @billions_ntwk (couche de vérification humaine) • @Gaianet_AI / @openmind_agi (agents IA, interfaces DeFi) • @SaharaLabsAI (assistants on-chain & expérience utilisateur de chat) • @TheoriqAI (trading autonome + IA de trésorerie) Ils résolvent des goulets d'étranglement immédiats de l'expérience utilisateur et ont des boucles de rétroaction plus rapides, donc une adoption plus rapide et possiblement une vélocité de token plus rapide. 3. Couche intermédiaire manquante = Opportunité Ce qui n'est pas financé : • Outils pour l'entraînement on-chain • Versionnage de modèles et couches de reproductibilité • Sécurité de l'IA (anti-sybil, défense contre les adversaires) Ces lacunes pourraient définir la prochaine cohorte crypto IA, surtout à mesure que l'inférence devient une commodité et que la course à l'infrastructure se sature. La crypto a trouvé un consensus. L'IA apporte la cognition. La frontière est ce qui se passe lorsque les deux sont natifs.