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Robots humanoïdes : Un chemin différent des plateformes d'IA généralistes
De grandes plateformes généralistes comme @OpenAI et @Google se concentrent sur l'IA uniquement logicielle et essaient de servir tout le monde.
En même temps, d'autres entreprises de robotique de niche se développent parce qu'elles sont clairement différentes.
La plupart des acteurs de cet espace se concentrent sur deux choses :
- Rendre le capital plus productif (IA incarnée tout en existant)
- Élargir les capacités au-delà du logiciel pur (RWAs = Actions dans le monde réel)
↳ Alors que l'IA générale est en tête en matière d'intelligence logicielle
Un autre créneau en forte croissance est celui des robots humanoïdes et @inference_labs est en tête en matière d'autonomie vérifiable.
@MorganStanley Research : Le marché des humanoïdes devrait atteindre 5 trillions de dollars d'ici 2050.
- 1 milliard d'humanoïdes d'ici 2050
- 90 % pour un usage industriel et commercial (930 millions d'unités)
- 10 % pour un usage domestique (80 millions d'unités)
- Prix : 200K $ (2024) → 50K $ (2050) dans les pays à revenu élevé, 15K $ dans les pays à revenu plus faible.
Les humanoïdes se concentrent uniquement sur les Actions dans le monde réel (IA incarnée) et devraient mener cette catégorie en 2026, soutenus par une forte croissance des volumes grâce à l'automatisation physique.
De nombreux rapports soulignent la "montée de l'IA incarnée" comme une tendance majeure.
Les humanoïdes ne rivalisent pas directement avec les plateformes d'IA logicielle comme ChatGPT ou Gemini.
↳ Au lieu de cela, ils visent à remplacer le travail physique et les environnements de travail dangereux par :
- Actions vérifiables sur la chaîne (Preuve d'Inférence)
- Autonomie auto-custodiale
- Accès mondial à l'automatisation incarnée
@inference_labs fournit l'infrastructure critique :
Protocole de Preuve d'Inférence :
- Des preuves cryptographiques vérifient les sorties de l'IA
- Chaque action critique est vérifiée mathématiquement
- Pas basé sur une confiance aveugle
Autonomie Auditable :
- Identité et responsabilité pour les systèmes autonomes
- La vérifiabilité cryptographique assure la certitude
- Traçabilité sans hypothèses
Cas d'utilisation pour les Humanoïdes + Inference Labs :
- Robotique industrielle : Auto-régulation autonome avec vérification soutenue par des preuves
- Véhicules autonomes : Décisions transparentes et mathématiquement vérifiables
- Défense : Systèmes auto-gérants avec vérification d'action cryptographique
- Santé : Diagnostics et soins aux patients avec des preuves préservant la vie privée
Inference Labs utilise des preuves à divulgation nulle de connaissance, de l'informatique vérifiable et une architecture distribuée :
- 272M de preuves réseau au total
- 1 402 mineurs
- Taux de vérification de 70 %
- @bittensor Subnet 2 (sous-réseau d'infrastructure le plus critique)
Caractéristiques clés :
- DSperse : Découpage de modèle pour la preuve d'IA distribuée
- ZK-ML, FHE, TEEs : Cryptographie avancée pour la confidentialité et la sécurité
- Interopérabilité inter-chaînes : Vérification transparente à travers les réseaux
- IA incassable : Distribuée, résiliente, appartenant à tous
Morgan Stanley sur l'adoption des Humanoïdes :
"L'adoption devrait être relativement lente jusqu'au milieu des années 2030, s'accélérant à la fin des années 2030 et dans les années 2040."
D'ici 2050 :
- Chine : 302,3M d'humanoïdes (le plus élevé)
- États-Unis : 77,7M d'humanoïdes
- 10 % des ménages américains pourraient avoir un humanoïde (15M d'unités)
En regardant vers 2026, l'accent sera mis sur l'infrastructure construite sur ces bases solides :
Robots humanoïdes + Inference Labs = IA incarnée vérifiable
- Autonomie physique (humanoïdes)
- Vérification cryptographique (Inference Labs)
- Actions auditées (Preuve d'Inférence)
L'IA incarnée peut être plus silencieuse que l'IA logicielle maintenant, mais elle est de loin plus réelle, et c'est ainsi que ses véritables gagnants à long terme se forment.

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