IA et chiffrement : le protocole MCP ouvre la voie à un nouveau paradigme

Chapitre 1 AI+Crypto: la double vague de fusion accélérée

Récemment, le concept "AI+Crypto" apparaît fréquemment dans le champ de vision des gens. De l'émergence de ChatGPT, aux grandes entreprises de modèles AI lançant des super-modèles multimodaux, en passant par les diverses tentatives des protocoles dans le monde de la blockchain d'intégrer des agents AI, cette fusion technologique est devenue une réalité.

La dynamique fondamentale de cette tendance provient de la complémentarité de deux grands systèmes technologiques aux niveaux de la demande et de l'offre. Le développement de l'IA permet de transférer l'exécution des tâches et le traitement de l'information de l'homme à la machine, mais il est toujours confronté à des limites telles que la compréhension du contexte, la structure d'incitation et la sortie de confiance. D'autre part, le système de données on-chain, le mécanisme de conception d'incitations et le cadre de gouvernance programmatique offerts par la technologie de chiffrement peuvent précisément compenser ces lacunes de l'IA. Inversement, l'industrie du chiffrement a également besoin d'outils d'intelligence plus puissants pour traiter des tâches répétitives telles que le comportement des utilisateurs, la gestion des risques et l'exécution des transactions, qui sont précisément les points forts de l'IA.

En d'autres termes, la technologie de chiffrement fournit un monde structuré pour l'IA, tandis que l'IA insuffle une capacité de prise de décision proactive à la technologie de chiffrement. Cette fusion technologique, qui se soutient mutuellement, crée un nouveau schéma profond de "infrastructures réciproques". Un exemple typique est l'émergence des "market makers IA" dans les protocoles DeFi. Ces systèmes modélisent en temps réel les fluctuations du marché à l'aide de modèles d'IA et combinent des variables telles que les données on-chain, la profondeur du carnet de commandes et les indicateurs de sentiment inter-chaînes, permettant ainsi une gestion dynamique de la liquidité, remplaçant les modèles de paramètres statiques traditionnels.

D'un point de vue des données, les données de comportement sur la chaîne possèdent naturellement des caractéristiques vérifiables, structurées et résistantes à la censure, ce qui en fait un matériau d'entraînement idéal pour les modèles d'IA. Certains projets émergents ont déjà tenté d'incorporer le comportement sur la chaîne dans le processus de réglage des modèles, et il pourrait apparaître à l'avenir un "standard de modèle d'IA sur la chaîne", permettant aux modèles de posséder une capacité de compréhension sémantique native du Web3 lors de l'entraînement.

En même temps, le mécanisme d'incitation sur la chaîne offre aux systèmes d'IA une dynamique économique plus solide et durable que celle des plateformes Web2. Par exemple, grâce au protocole d'incitation des agents défini par le protocole MCP, les exécutants de modèles ne dépendent plus de la facturation des appels API, mais peuvent obtenir des récompenses en jetons grâce à "preuve d'exécution des tâches sur la chaîne + respect de l'intention de l'utilisateur + valeur économique traçable". Les agents IA peuvent donc pour la première fois "participer au système économique", et ne plus être seulement des outils intégrés.

D'un point de vue plus macro, cette tendance n'est pas seulement une fusion technologique, mais aussi un changement de paradigme. AI+Crypto pourrait finalement évoluer vers une "structure sociale en chaîne centrée sur les agents": les humains ne sont plus les seuls gouverneurs, le modèle sur la chaîne peut non seulement exécuter des contrats, mais aussi comprendre le contexte, coordonner les jeux, gouverner activement et établir sa propre micro-économie à travers un mécanisme de token.

C'est précisément pour cette raison que le récit AI+Crypto a récemment suscité un grand intérêt sur les marchés financiers. Des institutions d'investissement renommées au lancement de divers projets innovants, nous voyons un consensus se former : les modèles AI ne joueront pas seulement un rôle d'"outil" dans le Web3, mais seront des "sujets" - ils auront une identité, un contexte, des incitations, et même des droits de gouvernance.

On peut prévoir qu'à l'avenir, les agents IA deviendront des participants systémiques indispensables dans le monde Web3. Cette manière de participer n'est pas l'accès traditionnel "modèle hors chaîne + API sur chaîne", mais évolue progressivement vers une nouvelle forme où "le modèle est un nœud" et "l'intention est un contrat". Et derrière cela se trouve le paradigme sémantique et d'exécution construit par une nouvelle classe de protocole, le MC.

La fusion de l'IA et du chiffrement est l'une des rares opportunités de "connexion entre couches" ces dernières années. Ce n'est pas un point d'explosion unique, mais plutôt une évolution structurelle sur le long terme. Cela déterminera comment l'IA fonctionnera sur la chaîne, comment elle sera coordonnée et comment elle sera incitée, et définira également la future forme de la structure sociale sur la chaîne.

Chapitre II Protocole MCP : Contexte et Mécanismes de Base

Avec la fusion de l'IA et du chiffrement passant de l'exploration conceptuelle à la validation pratique, les grands modèles de langage commencent à posséder une gestion contextuelle stable, une décomposition de tâches complexes et des capacités d'auto-apprentissage. Dans le même temps, le monde du chiffrement lui-même connaît également une évolution structurelle. La maturation de technologies telles que la blockchain modulaire, l'abstraction de compte et les Rollup alevé des obstacles à ce que l'IA devienne un participant natif de la blockchain.

Dans ce contexte, le MCP(Model Context Protocol) a été proposé, visant à construire un ensemble complet de couches de protocole général pour l'exécution, le retour d'information et les bénéfices des modèles AI sur la chaîne. Cela vise non seulement à résoudre le problème technique de "l'inefficacité de l'utilisation de l'AI sur la chaîne", mais aussi à répondre à la demande systémique de la transition du monde Web3 vers un "paradigme basé sur l'intention". La logique d'appel des contrats intelligents traditionnels exige que les utilisateurs aient une bonne compréhension de l'état de la chaîne, des interfaces de fonction et de la structure des transactions, ce qui crée un fossé énorme avec la façon dont les utilisateurs ordinaires s'expriment naturellement. L'intervention des modèles AI peut combler cette rupture structurelle, mais à condition qu'ils puissent posséder sur la chaîne une "identité", "mémoire", "permissions" et "incitations économiques". Le protocole MCP a été créé pour résoudre cette série de goulets d'étranglement.

Plus précisément, MCP est un protocole de couche sémantique entièrement intégré qui traverse l'appel de modèles d'IA, la construction de contexte, la compréhension des intentions, l'exécution sur chaîne et le retour d'incitation. Son cœur de conception s'articule autour de quatre niveaux :

1. Mécanisme d'identité de modèle : chaque instance de modèle ou agent possède une adresse on-chain indépendante et peut recevoir des actifs, initier des transactions et appeler des contrats grâce à un mécanisme de validation des droits, devenant ainsi un "premier type de compte" dans le monde de la blockchain.

2. Système de collecte de contexte et d'interprétation sémantique : en abstrahant l'état sur la chaîne, les données hors chaîne et les historiques d'interaction, et en combinant cela avec des entrées en langage naturel, il fournit une structure de tâche claire et un contexte environnemental au modèle, lui permettant de disposer d'un "contexte sémantique" pour exécuter des instructions complexes.

3. Interprétation des intentions et planification de l'exécution : convertir l'entrée en langage naturel de l'utilisateur en une séquence d'opérations en chaîne exécutable, y compris l'appel de contrat, le transfert d'actifs, la configuration des autorisations, etc.

4. Mécanisme d'incitation et de feedback : établir un système de récompense pour l'exécution des tâches par le modèle, comprenant des incitations par des jetons, l'accumulation de crédit, etc., et concevoir un mécanisme de feedback des utilisateurs pour optimiser la performance du modèle.

Plusieurs projets ont déjà commencé à établir des systèmes prototypes autour du concept de MCP. Certains projets tentent de déployer des modèles d'IA en tant qu'agents en ligne accessibles au public, servant à la génération de stratégies de trading, à la prise de décisions en gestion d'actifs, etc. D'autres ont construit un système de coopération multi-agent basé sur le protocole MCP, permettant à plusieurs modèles de collaborer dynamiquement autour d'une même tâche utilisateur. D'autres projets essaient d'étendre le MCP en tant que couche de base d'un "système d'exploitation de modèle", permettant à tout développeur de construire des plugins de modèles avec des capacités spécifiques, et de les rendre accessibles à d'autres, formant ainsi un marché de services d'IA en ligne partagé.

D'un point de vue d'investisseur en chiffrement, la proposition de MCP n'apporte pas seulement un nouveau chemin technologique, mais aussi une opportunité de restructuration de l'industrie. Elle ouvre un nouveau "niveau économique natif AI", où le modèle n'est pas seulement un outil, mais aussi un participant économique doté de comptes, de crédit, de rendement et de chemins d'évolution. Cela signifie que les teneurs de marché dans le DeFi futur pourraient être des modèles, les participants aux votes de gouvernance DAO pourraient être des modèles, les curateurs de contenu dans l'écosystème NFT pourraient être des modèles, et même les données en chaîne elles-mêmes seraient analysées, combinées et re-prixées par des modèles, donnant ainsi naissance à de nouveaux "actifs de données comportementales AI". La réflexion sur l'investissement se déplacera donc de "investir dans un produit AI" à "investir dans un centre d'incitation, un niveau d'agrégation de services ou un protocole de coordination inter-modèles dans un niveau écologique AI", MCP, en tant que protocole d'interface sémantique et d'exécution de base, mérite une attention particulière à moyen et long terme en raison de ses effets de réseau potentiels et de sa prime de standardisation.

Chapitre trois Scénarios typiques de déploiement de l'agent AI : Reconfiguration des tâches sur la chaîne MCP

Lorsque les modèles d'IA possèdent réellement une identité en chaîne, une conscience contextuelle sémantique, peuvent analyser les intentions et exécuter des tâches en chaîne, ils ne sont plus de simples "outils d'assistance", mais deviennent des agents en chaîne au sens substantiel, devenant des entités actives exécutant la logique. Et cela, c'est précisément la plus grande signification de l'existence du protocole MCP - il n'est pas destiné à rendre un modèle d'IA plus puissant, mais à fournir un chemin structuré pour que les modèles d'IA entrent dans le monde de la blockchain, interagissent avec des contrats, collaborent avec des personnes et interagissent avec des actifs. Ce chemin comprend non seulement des capacités de base telles que l'identité, les permissions et la mémoire, mais inclut également des couches intermédiaires d'opérations telles que la décomposition des tâches, la planification sémantique et la preuve d'exécution, menant finalement à la possibilité pour l'agent IA de participer réellement à la construction du système économique Web3.

Partant des applications les plus concrètes, la gestion des actifs sur la chaîne est le domaine dans lequel l'Agent AI s'est d'abord infiltré. Dans le DeFi passé, les utilisateurs devaient configurer manuellement leur portefeuille, analyser les paramètres des pools de liquidité, comparer les APY et définir des stratégies, rendant l'ensemble du processus extrêmement peu convivial pour les utilisateurs ordinaires. En revanche, l'Agent AI basé sur MCP peut, après avoir obtenu des intentions telles que "optimiser le rendement" ou "contrôler l'exposition au risque", extraire automatiquement des données sur la chaîne, évaluer la prime de risque et la volatilité attendue des différents protocoles, et générer dynamiquement des combinaisons de stratégies de trading, puis vérifier la sécurité des chemins d'exécution par simulation ou tests en conditions réelles sur la chaîne. Ce modèle améliore non seulement la personnalisation et la rapidité de génération des stratégies, mais surtout, il permet aux utilisateurs non professionnels d'exercer pour la première fois un mandat d'actifs en langage naturel, rendant la gestion des actifs moins une action avec une barrière technique très élevée.

Un autre scénario qui mûrit rapidement est l'identité en chaîne et l'interaction sociale. Les systèmes d'identité en chaîne passés reposaient souvent sur l'historique des transactions, la détention d'actifs ou des mécanismes de preuve spécifiques, dont la capacité d'expression et la plasticité étaient extrêmement limitées. Cependant, avec l'intervention des modèles d'IA, les utilisateurs peuvent disposer d'un "agent sémantique" qui se synchronise en continu avec leurs préférences, intérêts et comportements dynamiques. Cet agent peut participer, au nom de l'utilisateur, aux DAO sociaux, publier du contenu, organiser des activités NFT, et même aider les utilisateurs à maintenir leur réputation et leur influence en chaîne. Par exemple, certaines chaînes sociales ont déjà commencé à déployer des agents supportant le protocole MCP, afin d'assister automatiquement les nouveaux utilisateurs dans le processus d'intégration, d'établir des graphes sociaux, de participer à des commentaires et des votes, transformant ainsi le "problème de démarrage à froid" d'un problème de conception de produit en un problème d'intervention d'agent intelligent. De plus, dans un avenir où la diversité d'identité et les bifurcations de personnalité sont largement acceptées, un utilisateur pourrait posséder plusieurs agents d'IA, chacun utilisé dans des contextes sociaux différents, tandis que le MCP deviendra la "couche de gouvernance d'identité" régissant les codes de conduite et les droits d'exécution de ces agents.

Le troisième point clé de l'Agent IA est la gouvernance et la gestion des DAO. À ce stade des DAO, l'activité et le taux de participation à la gouvernance restent des goulots d'étranglement, et le mécanisme de vote présente également des barrières techniques importantes et du bruit de comportement. Avec l'introduction du MCP, un Agent doté de capacités de parsing sémantique et de compréhension des intentions peut aider les utilisateurs à organiser régulièrement les dynamiques des DAO, extraire des informations clés, effectuer des résumés sémantiques des propositions, et recommander des options de vote ou exécuter automatiquement des comportements de vote sur la base de la compréhension des préférences de l'utilisateur. Cette gouvernance on-chain basée sur le mécanisme de "préférences d'agent" atténue considérablement les problèmes de surcharge d'informations et de désalignement des incitations. En outre, le cadre MCP permet également le partage d'expériences de gouvernance et de chemins d'évolution des stratégies entre les modèles. Par exemple, si un Agent observe des externalités négatives causées par un certain type de proposition de gouvernance dans plusieurs DAO, il peut renvoyer cette expérience au modèle lui-même, formant ainsi un mécanisme de transfert de connaissances de gouvernance inter-communautés, ce qui permet de construire des structures de gouvernance de plus en plus "intelligentes".

En plus des applications dominantes mentionnées ci-dessus, MCP offre également des possibilités d'interface unifiée pour l'IA dans des scénarios tels que la curation de données sur la chaîne, l'interaction dans les mondes de jeux, la génération automatique de preuves ZK, et le relais de tâches inter-chaînes. Dans le domaine des jeux sur chaîne, l'agent IA peut devenir le cerveau derrière les personnages non-joueurs, réalisant des dialogues en temps réel, la génération d'intrigues, la planification de missions et l'évolution des comportements ; dans l'écosystème de contenu NFT, le modèle peut agir en tant que "curateur sémantique", recommandant dynamiquement des collections NFT en fonction des intérêts des utilisateurs, voire générant du contenu personnalisé ; dans le domaine ZK, le modèle peut rapidement traduire des intentions en un système de contraintes compatible avec ZK par le biais d'une compilation structurée, simplifiant ainsi le processus de génération de preuves à connaissance nulle et améliorant l'universalité du seuil de développement.

On peut clairement voir à partir des caractéristiques communes de ces applications que le protocole MCP ne change pas la performance ponctuelle d'une application, mais le paradigme même de l'exécution des tâches. L'exécution traditionnelle des tâches Web3 repose sur le principe "tu sais comment faire" - l'utilisateur doit avoir une compréhension claire de la logique des contrats, de la structure des transactions et des frais de réseau.