Les gens me demandent souvent comment je trouve la prochaine pépite crypto. Comme vous le savez, je recherche des données on-chain. Mais dans un sens plus large, j'essaie aussi de comprendre les défis d'aujourd'hui afin d'identifier les opportunités de demain. Lorsque j'ai lu le post ci-dessous de @MTorygreen, où il parle de l'importance de la redondance, cela a vraiment résonné en moi à un niveau personnel. J'ai travaillé près de 18 ans dans la gestion des risques informatiques et la cybersécurité. La redondance, le basculement, les sauvegardes et l'indépendance des fournisseurs sont des principes que nous appliquons. Le plus grand risque n'est pas seulement une défaillance technique ; c'est la dépendance. Lorsque qu'une seule entité contrôle le réseau, les données ou le modèle, l'ensemble du système devient fragile. J'ai vu des clients s'effondrer parce qu'ils n'étaient pas préparés à cela. Une panne, un fournisseur compromis ou une dépendance trop centralisée, et l'ensemble de l'opération s'arrête. C'est pourquoi l'IA décentralisée résonne si fortement. Des recherches récentes montrent à quel point l'IA est devenue concentrée : ➤ 90 % des modèles d'IA notables proviennent désormais d'entreprises plutôt que d'universités (contre 60 % en 2023) ➤ L'investissement américain a atteint 109 milliards de dollars, soit 12 fois plus que la Chine ➤ Trois fournisseurs de cloud contrôlent 63 % de toute l'infrastructure IA C'est exactement ce type de centralisation qui crée des points de défaillance catastrophiques : 1️⃣ Concentration des modèles Les "cerveaux" de l'IA sont contrôlés par une poignée d'entreprises privées, et non répartis dans la recherche ouverte. Si ces entreprises échouent, sont acquises ou restreignent l'accès, des catégories entières de capacités disparaissent du jour au lendemain. Et encore plus effrayant - les gens ne réalisent même pas qu'ils sont également influencés. 2️⃣ Concentration géographique...