Période d'arbitrage Harness pour sauver la DeFi depuis le bord du SaaS

En regardant 500 ans en arrière, le conflit entre capital et travail dans le système capitaliste a toujours été marqué par la victoire constante du capital.

Côté production, le degré de participation de la main-d’œuvre se réduit progressivement au niveau de l’opération des machines, côté consommation, la valeur utilisateur réside dans la production de données d’utilisation pour la plateforme.

Les deux travaillent de concert pour soutenir la valorisation des entreprises sur le marché des capitaux.

Mais le mode d’organisation humaine ne peut longtemps rester entièrement quantifié ; les KPI/OKR des cols blancs restent hiérarchiques, un salaire annuel de millions ou un salaire à la pièce sont tous des variantes du Taylorisme.

Sans formule claire, le capital ne peut pas l’évaluer, ce qui influence l’efficacité du capital ; le stablecoin algorithmique est-il le Saint Graal de la DeFi ? On ne sait pas encore, mais la capacité à organiser de manière calculable est effectivement la tasse de mesure du levier financier.

Les grands modèles décident de casser la valeur par une explosion de tokens, l’effondrement des SaaS sécurisés n’est qu’une façade, la conception de produits est aussi en route, remplacer des compétences spécialisées de niche, leur mise à l’échelle étant la clé, l’innovation s’engouffre dans une zone inconnue.

Cela nous donne d’innombrables enseignements, surtout dans un contexte où le modèle DAO de la DeFi s’effondre peu à peu, et où l’économie des tokens se désagrège.

En un mot, pourquoi le mode d’organisation basé sur l’IA et le modèle Token est-il plus efficace que la DeFi ?

Comment tout cela a-t-il commencé ?

La banalisation du Token, l’utilitarisme de l’Agent.

Pour un profit de 300 %, le capitaliste peut vendre sa corde ;

Pour conserver leur emploi, les travailleurs peuvent écrire des compétences pour l’Agent.

Au niveau du capital, un Agent renforcé par des compétences occupe une position aussi sacrée que le profit.

L’Agent représente la capacité « humaine » transformée en compétence, et l’organisation humaine devient une chaîne rituelle d’interactions centrée sur l’Agent.

Ce que l’on appelle Prompt, Context, jusqu’au projet Harness actuel, consiste à transformer le mode d’organisation humaine en zone sans homme, en réduisant au minimum la présence humaine.

Votre prochain collègue ne sera pas un robot, mais peut-être une « capacité » instinctive.

Ce n’est pas une illusion, la loi de scaling des données s’affaiblit peu à peu, mais la collecte et la production de données ne sont plus cruciales ; avant le succès de l’AGI, il faut de nouvelles cibles d’évaluation.

Description de l’image : le contenu n’a plus de valeur

Informations générales : @ARKInvest

Depuis la première étape de sélection du domaine de programmation par Claude pour réaliser l’AGI, l’IA dépasse le mode divertissement de la messagerie pour pénétrer le marché existant, comme la programmation, la sécurité, et le design récemment lancé.

Cette innovation disruptive finira-t-elle par créer une nouvelle croissance économique, ou entraînera-t-elle une délocalisation permanente de l’emploi vers Token, avec un mode de faible emploi, que nous sommes en train d’observer ?

Mais la banalisation actuelle des Tokens transférera la capacité autrefois monopolisée par quelques grandes entreprises vers les petites et micro-entreprises, façonnant ainsi des super-individus, ce qui n’est pas une illusion.

Prenons la Chine comme exemple : le volume d’appels de Token est passé de 100 milliards par jour en 2024 à 100 000 milliards fin 2025, et aujourd’hui à 140 000 milliards par jour, la production de contenu et de données entre dans une ère de coût zéro.

Il faut noter que la pénurie de puissance de calcul est une situation relative ; les grandes entreprises ne monopolisent plus « la capacité », mais elles veulent toujours maintenir leur avantage en monopolisant « la puissance de calcul », ce qui ne peut empêcher la tendance inévitable à la banalisation des Tokens.

Les paradigmes des grands modèles de base sont variés, mais l’évolution de « comment l’IA aide l’humain » n’a pas été beaucoup suivie.

Selon moi, Harness est une forme spatiale permettant à l’Agent de se concentrer sur la tâche à la frontière, avec une stratégie de priorité à la profondeur, différente de la recherche en largeur dans les questions-réponses.

Description de l’image : histoire de l’évolution des Agents

Origine de l’image : @zuoyeweb3

Depuis que la touche Tab a été utilisée pour compléter du code, l’humain est devenu une couche d’entrée de l’IA, ce n’est qu’une question de temps.

Le coût de l’essai-erreur diminue exponentiellement, ce qui permet d’expérimenter davantage de modes de collaboration intéressants :

• Logiciel : SaaS, la capacité humaine ne vient plus de l’humain, mais de l’émergence de l’Agent

• Matériel : cartes de puissance + HBM, les centres de données servent directement aux besoins de l’IA

• Espace : Harness, pas un espace physique de collaboration humaine, mais un espace numérique d’interaction des Agents

• Interaction : la disparition du téléphone Doubao, Google supporte GUI Agent en profondeur dans Android

Les capacités de l’IA à produire du texte n’ont pas une grande valeur commerciale, le coût de génération de texte est très faible pour l’humain, mais « faire quoi » va faire exploser la consommation de tokens, surpassant la génération d’images ou de vidéos, comme si AWS ne vendait pas des serveurs, mais du temps d’utilisation.

Ce que l’IA vend, ce n’est pas le Token, mais la « capacité de travail », ce qui est la racine de la peur dans l’industrie SaaS. Malheureusement, la DeFi est devenue SaaS, et non un grand modèle.

La dématérialisation de la DeFi

La DeFi n’est pas dépassée, mais trop mature.

L’IA est en train de réinventer le génie logiciel, et ce n’est pas seulement SaaS qui est remplacé, mais SaaS reste le cas le plus emblématique.

Même le terminal Bloomberg, dont la valeur commerciale la plus importante n’est pas la sophistication technique, mais l’autorité de l’information, repose sur des décennies de relations industrielles, de réseaux personnels et de données non standard.

L’Agent offre une option : prédire l’avenir à partir des données, même si c’est risqué, il est possible de surpasser ses pairs et de réaliser de petits profits.

Description de l’image : SaaS en crise

Origine de l’image : @zuoyeweb3

On peut comprendre que l’Agent exploite habilement la recherche de profit du capital, en utilisant des informations complètes de Bloomberg ou des données approximatives pour tenter de maximiser ses gains.

Ce n’est pas une nouveauté : Thomas Peterffy, fondateur d’IBKR, a été le premier à « inventer » ou assembler un terminal de trading physique dans le domaine financier, tout cela à partir d’un P101 inutilisé.

Si une méthode d’utilisation des données permet de générer plus de profits, alors on peut obtenir plus de données, et le cycle s’enclenche.

La monopolisation SaaS du passé, la vente future de l’IA.

Malheureusement, pour entrer dans la DeFi, souvenez-vous du mur d’API payantes de Dune/DeFiLlama, de la quête de données précieuses ou de la fermeture finale d’Arkham Exchange.

Les données dans la cryptosphère n’ont jamais été précieuses.

Mais la cryptosphère, en tant que système financier ouvert, génère des données qui peuvent être réapprises à l’infini, même avant l’IA, la vitesse de bifurcation des projets a été réduite à un rythme mensuel, et le meme PumpFun, imitation de meme, peut être compressé en secondes.

Il existe une conclusion contre-intuitive : la DeFi est le terrain d’essai préalable du système financier, et l’IA+DeFi que nous expérimentons aujourd’hui deviendra le modèle d’évolution financière de demain.

• Par exemple, avant la crise financière de 2008, le LIBOR sans garantie a provoqué la « crise financière », puis le SOFR, indicateur basé sur la négociation de bons du Trésor américain, a remplacé ce dernier, mais le mécanisme de sur-marge garantit la finalité de la liquidation en DeFi.

• Par exemple, les grands modèles ne veulent pas vendre des Tokens selon la consommation, mais doivent faire du marketing hiérarchisé, des capacités sur mesure, une transformation professionnelle, la tokenomics ayant déjà transformé la « valeur d’usage » en un nœud de torsion.

Les Tokens cryptographiques se concentrent sur la valeur d’usage, les Tokens IA sur la valeur économique.

De ce point de vue, les attaques contre la DeFi ne sont qu’un test de résistance régulier, un système ouvert ne peut pas réparer lui-même ses bugs, c’est une entropie externe.

Un humour noir à la Second Commandment, sans système de signaux externes, la cryptographie suppose que l’environnement actuel est sûr, mais en cas de crise de sécurité, tout s’effondre vers un système centralisé.

Par exemple, dans l’incident Drift, la cible des accusations est devenue Circle, dont la lenteur de gel.

Description de l’image : le code ne peut pas résoudre les problèmes de sécurité

Origine de l’image : @zuoyeweb3

On peut dire qu’avant la montée en puissance des capacités de l’IA, la DeFi avait déjà atteint la dématérialisation SaaS, ne pouvant facturer qu’en fonction du nombre de transactions, incapable de déplacer directement la « finance » sur la chaîne.

Le manque de liquidité pour la mise en chaîne des RWA n’a pas de solution satisfaisante dans la DeFi.

Mais l’évolution des capacités de l’Agent pourrait ouvrir une voie pour réécrire les règles de la DeFi, avec une lueur encore incertaine.

1. Économie des tokens : déployer par canaux l’utilisation, en fonction de « l’efficacité du capital » ;

2. Définition des règles : Mythos offre une sécurité finale, la guerre contre les vulnérabilités zero-day par l’IA ;

3. Organisation humaine : très bien, la DeFi est déjà gérée par quelques personnes pour plusieurs milliards.

La renaissance de la narration technique

D’où vient la sécurité, la déterminisme de la machine de Turing, d’où vient le danger, les possibilités infinies.

Garry Tan de YC dit « Fat Skill, Thin Harness » (Compétence forte, Harnais fin), ce qui me touche profondément, c’est essentiellement fixer les règles de base, une « liberté basée sur l’ordre ».

La machine de Turing peut être combinée à l’infini, l’architecture von Neumann a toujours un décalage temporel dans le calcul, et même les grands modèles ne peuvent produire de vrais nombres aléatoires.

Dans un avenir où les données n’ont plus de valeur, seul le comportement humain peut faire circuler la richesse.

Mais le comportement humain nécessite du temps pour être totalement appris par l’IA, puis internalisé sous forme d’ingénierie ou de code.

Vouloir tout ou rien est impossible, le LLM ne pourra jamais éliminer complètement les hallucinations, il faut s’approcher du seuil « hors de portée de l’IA et de l’humain » pour que le marché puisse le valoriser, et alors seulement on pourra croire en la valeur des contrats intelligents.

Les contrats intelligents actuels ne sont pas encore vraiment réussis : la bifurcation de The DAO, le bug du langage de programmation Curve, ou même la multisignature Drift, prouvent que « l’humain a le dernier mot sur le code ».

L’éthique n’a pas de valeur économique, le mode de collaboration dans la DeFi, qui s’est effondré de DAO à fondations et « équipes », repose en fin de compte sur la nécessité de mettre à jour les contrats et de coopérer commercialement.

Mais l’humain ne pourra jamais écrire un code totalement sécurisé et évolutif indéfiniment, souvenez-vous, c’est impossible.

Si l’on ne peut jamais faire de mise à jour, alors Curve, à travers ses expériences, nous montre que la pile technologique aussi peut poser problème.

Ce qui est décidé aujourd’hui façonne le futur.

Du fonds Simmons à Numerai, qui utilise l’IA pour ses stratégies, l’IA dans la finance n’est pas une nouveauté, et un autre paradoxe : les signaux de trading, en fait, favorisent l’évolution de l’IA.

Description de l’image : 10 ans d’IA et DeFi

Origine de l’image : @zuoyeweb3

Les modèles d’IA restent une approche computationnelle, un automate à signaux, et sans signaux externes, ils manquent de capacité à simuler le monde extérieur. Yang Le Kun et Li Feifei misent sur un modèle mondial, c’est là leur sens.

Mais du point de vue de la DeFi, faire trader l’IA de façon autonome suppose que l’intention humaine soit apprise par l’Agent via ses comportements, ce qui souligne l’importance de l’humain, même si l’Agent remplace la main-d’œuvre, il imite et résume aussi le comportement humain.

Même l’humain ne doit pas agir de façon totalement aléatoire, de petites intentions délibérées suivent des lois statistiques, et même la physiologie humaine introduit de la stochasticité, par exemple : « J’aime la stratégie de market-making d’Ethena, mais je déteste l’arbitrage de XX », ce qui traduit une préférence floue.

Il est très clair que faire de la blockchain / DeFi une infrastructure pour l’IA a déjà échoué dans la dernière décennie, avec deAI, deAgent, deOpenclaw, tous rencontrant des obstacles similaires.

Utiliser directement les grands modèles pour rénover la structure de la DeFi, comme Mythos qui teste la sécurité par défaut des contrats, toute modification étant détectée en temps réel, augmente le niveau de risque.

Et dans l’organisation humaine, le choix de l’IA est « pas d’humain », uniquement la capacité humaine, la DeFi étant le secteur le plus adapté, voire le seul, après la conception des règles, elle ne fait qu’accroître l’efficacité du capital sous la condition de sécurité, suivant le modèle de gradation de la conduite autonome L1/2/3/4, passant par l’autorisation d’informations, l’utilisation limitée des fonds, puis l’utilisation complète.

Si l’Agent continue d’apprendre à devenir un trader opérationnel ou un Curator, il dépassera inévitablement l’humain dans le domaine des transactions et des profits, mais malheureusement, les données DeFi accumulées ne sont pas encore systématiquement apprises ou entraînées par l’IA, et l’IA dans la crypto n’en est encore qu’à la phase de collecte de fonds.

Mais je suis convaincu que la prochaine grande vague de transformation de la DeFi par l’IA portera sur l’utilisation réelle des fonds, ce qui est inévitable.

Après la réorganisation de la sécurité (contrats) et de l’organisation (humains), à quoi ressemblera l’économie des tokens ?

• Le Token de l’ère PoW est un certificat de consommation de puissance de calcul, très similaire à l’AI Token actuel ;

• Le Token de l’ère PoS est un certificat de rendement anticipé, l’AI Token évolue dans cette direction (fournir la capacité de remplacer l’humain est cette valeur économique de l’IA) ;

Les Crypto Tokens de l’ère de l’IA ont déjà dépassé notre cadre d’ingénierie, et ne peuvent faire que des prédictions irresponsables basées sur la théorie.

En se référant à Sky qui contrôle l’APY par la distribution de tokens, ou à Claude qui valorise la capacité du modèle par la consommation de tokens, le futur des Crypto Tokens sera probablement une « preuve de rendement du capital ».

Il faut faire une distinction : les Tokens de l’ère PoS, comme $ETH , ont une espérance de rendement basée sur une hypothèse économique, une inférence empirique a priori, mais la conception d’ingénierie de l’IA et les paramètres de la DeFi seront de plus en plus proches de la réalité, leur rendement et leur risque étant hautement crédibles et vérifiés en temps réel.

Même, les utilisateurs pourront déterminer le prix actuel du Token en fonction du modèle de grande taille et de l’Agent utilisé dans la DeFi, ainsi que du score d’optimisation de Harness, acheter s’ils sont optimistes, vendre s’ils sont pessimistes.

Conclusion

Des millions de frustrations et l’avenir imprévisible de l’humanité.

L’avenir de la DeFi se divise en aspects économiques et techniques, la tokenomics n’a pas encore de solution satisfaisante, mais la sécurité offre une lueur d’espoir, Claude Mythos peut menacer le monde, et inversement, cela permet de mieux gérer l’argent.

AlphaGo a résolu le problème du jeu de go, Claude résout celui de la programmation, et de tels scénarios ne feront que se multiplier. Les contrats de la DeFi, l’organisation humaine, voire la mesure économique, ont tous un espace d’optimisation théorique.

Au moins, l’humain ne doit pas craindre d’être totalement remplacé, dans une époque où les données n’ont plus de valeur, le comportement a sa propre signification. Pour l’instant, la prise en main de l’humain par l’Agent reste dans des détails comme les « micro-tâches » et « micro-paiements », des comportements répétitifs, et nous devons faire en sorte que cette répétition et cette copie génèrent de la valeur. L’IA fait chuter la valeur des données et du contenu vers un coût quasi nul, et la valeur économique (coût) des Tokens IA et Crypto ne cesse de diminuer, c’est la tendance générale.

On peut même dire que c’est la première fois que l’argent s’ouvre vraiment aux individus, que ce soit pour le travail de l’IA ou pour la consommation via Crypto.