Entretien avec Jacob, fondateur de Bittensor : appliquer le minage à l’IA, les 3 principaux sous-réseaux créés par des équipes chinoises

Invité : Jacob Robert Steeves, fondateur de Bittensor
Interview : zhou & chilli, ChainCatcher

 

Ces dernières années, l’intelligence artificielle décentralisée, en tant que domaine de pointe fusionnant la blockchain et la technologie AI, a attiré l’attention de la communauté technologique mondiale. Bittensor (TAO), en tant que protocole open source, applique le mécanisme d’“incitation minière” de type Bitcoin au calcul AI, organisant sur la blockchain divers sous-réseaux de raisonnement, d’entraînement, etc., où les fournisseurs participent à la compétition et sont récompensés selon leur contribution.

Selon les données de CoinGecko, le token Bittensor TAO a été listé sur les exchanges en mars 2023. Au moment de la rédaction, son prix est de 423 dollars, avec une capitalisation d’environ 4 milliards de dollars, se classant à la 42e place parmi les cryptomonnaies. Récemment, la société de trésorerie TAO, TAO Synergies Inc., a annoncé avoir levé 11 millions de dollars lors d’un financement privé, avec des investisseurs tels que le conseiller stratégique TAO James Altucher et la société mère de Grayscale, DCG.

Dans cette interview exclusive de ChainCatcher, nous avons eu la chance de dialoguer avec le fondateur de Bittensor, Jacob, pour explorer en profondeur sa vision technologique, son parcours de Google à l’entrepreneuriat, et comment Bittensor brise les barrières de l’AI traditionnelle grâce à l’“incentive computing”.

 

De Google à l’AI décentralisée : Bittensor applique le minage à l’AI

ChainCatcher : Ces derniers mois, nous avons remarqué que Bittensor (TAO) suscite un vif intérêt aux États-Unis et gagne rapidement en popularité dans la communauté asiatique. Nous espérons, à travers cet entretien, permettre à davantage de lecteurs de découvrir Bittensor et ta réflexion personnelle sur l’avenir de l’“AI décentralisée”. Parle-nous d’abord de ton parcours : beaucoup savent que tu as été ingénieur logiciel chez Google. Pourquoi avoir quitté Google pour entreprendre ? Qu’est-ce qui t’a le plus marqué durant cette période ?

Jacob : J’ai étudié les mathématiques et l’informatique à l’Université Simon Fraser à Vancouver, Canada. Après l’obtention de mon diplôme, j’ai travaillé pour un sous-traitant de la DARPA sur des puces d’interface cerveau-machine. Mon mentor (également fondateur de l’entreprise) était un des premiers partisans du Bitcoin ; il m’a initié aux concepts de “calcul énergétique/thermodynamique” et m’a permis de vraiment comprendre le Bitcoin.

À partir de 2015, je me suis investi à la fois dans le Bitcoin et l’AI. Ces deux domaines sont naturellement compatibles, car le cœur de l’AI est l’étude des boucles de rétroaction (rétropropagation, algorithmes génétiques, apprentissage par renforcement, etc.), tandis que le Bitcoin est la première boucle de rétroaction économique programmable. Ensuite, je suis allé chez Google comme ingénieur en apprentissage automatique, tout en développant Bittensor sur mon temps libre, jusqu’à ce que je décide en 2018 de m’y consacrer à plein temps. Le mainnet a été lancé en 2021.

Chez Google, j’ai assisté à la publication de l’article “Attention Is All You Need” (Transformer), qui a propulsé le développement exponentiel de grands modèles comme GPT. J’ai aussi beaucoup appris des équipes de pointe sur les pratiques d’apprentissage automatique distribué, telles que les serveurs de paramètres, la parallélisation des modèles et des données — ces expériences ont été cruciales pour l’architecture de calcul de Bittensor.

ChainCatcher : Avant d’aller plus loin, pourrais-tu présenter brièvement Bittensor ?

Jacob : Bien sûr. Bittensor est un protocole ouvert qui applique le mécanisme de minage de type Bitcoin à l’AI : nous utilisons des incitations économiques programmables pour organiser la puissance de calcul, les modèles, les données et les applications décentralisés en un marché équitable. Bittensor est une blockchain avec un token natif, TAO, sur laquelle fonctionnent environ 128 sous-réseaux (Subnets), chacun dédié à des tâches telles que le raisonnement, l’entraînement, l’apprentissage par renforcement, les agents de code, le stockage, les signaux de prédiction/transaction, etc., en compétition et en collaboration. L’AI est essentiellement un problème de calcul ; Bitcoin a déjà prouvé que “incitation + compétition” peut efficacement coordonner des ressources distribuées — nous transférons simplement ce paradigme à la production d’intelligence.

Du point de vue de l’utilisateur, les développeurs peuvent lancer ou rejoindre des sous-réseaux, contribuer des modèles et de la puissance de calcul et être récompensés en fonction de leur performance ; les demandeurs peuvent acheter des services de raisonnement, de calcul, d’AutoML ou de signaux de prédiction via le réseau. En résumé, Bittensor transforme le paradigme “mineur — récompense — consensus” en “offre utile d’AI — récompense de marché — consensus du réseau”.

 

À la rencontre des développeurs chinois : le terreau de la compétition la plus forte et une nouvelle source d’offre

ChainCatcher :Est-ce ta première fois en Chine ? Pourquoi avoir choisi ce moment pour faire une tournée de conférences en Chine ?

Jacob : Oui, c’est la première fois. Je vis actuellement au Pérou et je n’avais jamais fait de tournée internationale auparavant ; cette fois, je suis venu spécialement en Chine pour parler de Bittensor. D’abord, Bittensor applique le minage Bitcoin à l’AI, et la Chine est l’un des pays où l’intelligence artificielle connaît la croissance la plus rapide, voire la plus puissante au monde ; lorsque le minage de Bitcoin était légal, la Chine représentait plus de 50% de la puissance de calcul mondiale, et aujourd’hui encore, elle produit 90% des puces mondiales.

J’ai beaucoup de respect pour la compétence technique de la Chine dans la construction de ces réseaux et j’espère que davantage de développeurs chinois pourront participer à la construction du réseau Bittensor pour nous aider à en augmenter l’échelle.

Bittensor est un réseau ouvert, décentralisé, sans permission et transparent, auquel toute région peut participer équitablement. Cela constitue une couverture significative face à l’infrastructure AI actuellement très centralisée. Nous avons déjà prouvé la faisabilité dans certains domaines : en introduisant des ressources GPU et des services de modèles sur le marché via des sous-réseaux, en rivalisant avec les solutions centralisées sur le prix et l’efficacité. L’objectif de ma venue en Chine est d’intégrer ces approches dans un écosystème de développeurs encore plus vaste.

ChainCatcher :Quel message clé souhaites-tu transmettre aux développeurs et investisseurs asiatiques lors de ce voyage ? Y a-t-il des projets ou communautés chinoises qui t’ont marqué ?

Jacob : Oui. Dans Bittensor, on entend souvent dire : dès que les mineurs chinois rejoignent un sous-réseau, la compétition devient immédiatement beaucoup plus féroce, au point que certains participants initiaux préfèrent se retirer — c’est totalement attendu, car l’intensité de la compétition en Chine est vraiment impressionnante. Dès l’université, par l’organisation et la formation, vous êtes l’un des groupes les plus compétitifs au monde, donc je pense que la Chine et Bittensor sont naturellement compatibles.

Je veux surtout faire passer ce message : il s’agit d’une toute nouvelle plateforme économique, équitable, où les ingénieurs, constructeurs et mineurs chinois peuvent apporter une contribution réellement productive — et ce, de manière ouverte, transparente et équitable. Pour les projets spécifiques, l’un des plus grands sous-réseaux de Bittensor, Affine, est construit par des développeurs chinois et devient l’un des mécanismes les plus compétitifs du réseau. J’espère voir davantage d’équipes de ce type nous rejoindre, car le niveau des ingénieurs ici est vraiment très élevé, presque inégalé.

ChainCatcher :Comment vois-tu la position unique de la Chine, de Hong Kong et de Singapour dans le Web3 et l’AI ?

Jacob : Actuellement, la Chine, Singapour et les entreprises d’Asie de l’Est mènent la tendance de l’intelligence artificielle open source. Des modèles open source de pointe comme DeepSeek proviennent d’équipes chinoises ; Hong Kong et Singapour sont plus flexibles en termes de conformité et de capital, ce qui facilite l’industrialisation et la collaboration transfrontalière. Globalement, l’Asie pousse à l’avant-garde la combinaison “modèles ouverts + ingénierie appliquée”, ce qui est essentiel pour l’AI décentralisée. De plus, des universités de premier plan comme l’Université de Pékin et l’Université Tsinghua ont également apporté une grande contribution au progrès académique et à la connaissance.

ChainCatcher :Tu as mentionné qu’il y a environ 128 projets de sous-réseaux sur Bittensor. Peux-tu parler de la répartition des ressources ou des ingénieurs ?

Jacob : Les trois premiers sous-réseaux (Subnet Ecosystem Projects) sont tous construits par des équipes chinoises, ce qui est très significatif à mes yeux. Bittensor est une plateforme anonyme, mais il est certain qu’un nombre important d’équipes et de puissances de calcul asiatiques sont connectées. Par exemple, Lium est un sous-réseau de premier plan fournissant des ressources GPU ; il crée un marché sans permission où chacun peut contribuer de la puissance de calcul GPU et accéder à ces ressources via le réseau. De nombreux mineurs chinois fournissent ces puces (nous pouvons voir par les adresses IP de ces machines qu’elles sont effectivement en Asie), et nous apportons ces ressources sur le marché mondial.

ChainCatcher :Êtes-vous actuellement en contact avec des institutions d’investissement ? Il doit y avoir beaucoup de fonds ou sociétés d’investissement intéressés par Bittensor.

Jacob : Oui, nous recevons souvent des sollicitations d’investisseurs souhaitant participer et acheter du TAO. Mais je ne suis pas directement responsable de ces affaires, je suis simplement un ingénieur. Le réseau Bittensor est ouvert et le marché est liquide. Nous recommandons donc à tous de participer directement sur le marché secondaire du TAO, car c’est selon nous la manière la plus équitable, chacun pouvant entrer sur ce marché de la même façon. En réalité, les sociétés d’investissement nous contactent souvent, mais nous préférons que tout le monde participe équitablement au marché.

ChainCatcher :À l’avenir, y a-t-il une possibilité de collaboration entre Bittensor et les géants traditionnels de l’Internet (comme OpenAI, Alibaba, Baidu, etc.) ?

Jacob : Oui, c’est possible, mais cela dépendra de l’alignement des visions. Certains laboratoires centralisés américains sont probablement peu intéressés, préférant centraliser et contrôler, alors que nous mettons l’accent sur l’ouverture et l’absence de permission. À l’inverse, des équipes plus ouvertes comme DeepSeek, Kimi, Moonshot peuvent connecter leurs ressources à Bittensor, lancer des sous-réseaux sur le réseau et les monétiser, tout en consommant l’offre du réseau. Je pense que ce n’est qu’une question de temps : soit ils collaborent, soit ils adoptent notre approche de l’entraînement décentralisé. Si nous pouvons, par exemple, réussir un entraînement vraiment décentralisé avec Moonshot, nous serons ravis.

 

L’essence de Bittensor : utiliser l’incitation crypto-économique pour la recherche en intelligence artificielle

ChainCatcher : Récemment, tu as mentionné sur X que Crypto + AI est une expression superficielle, et que l’essentiel est l’incentive computing. Beaucoup voient Bittensor comme un “agrégateur de modèles AI”, mais tu insistes sur le fait qu’il s’agit d’un “réseau incitatif”. Peux-tu expliquer à nos lecteurs la principale différence entre Bittensor et une plateforme d’agrégation traditionnelle ? En quoi la “décentralisation” change-t-elle vraiment les choses ?

Jacob : L’idée d’“agrégateur de modèles AI” est incorrecte. Le cœur de Bittensor est d’intégrer des “incitations programmables” dans le processus d’apprentissage de l’AI : celui qui fournit le raisonnement, l’entraînement ou les outils les plus utiles reçoit plus de récompenses, ce qui est très différent de “simplement empiler des modèles”. Les percées de l’AI ces 15 dernières années proviennent de l’apprentissage adaptatif par rétroaction/récompense (comme BP, RL), et nous intégrons directement la monnaie et l’incitation dans ce mécanisme, en optimisant continuellement l’offre et la qualité grâce aux signaux du marché.

La “décentralisation” signifie l’accès sans permission et la résilience aux points de défaillance uniques, c’est-à-dire que tout individu ou équipe peut lancer un sous-réseau et participer à la compétition ; la bonne offre est amplifiée par l’incitation, la mauvaise est naturellement éliminée ; en même temps, la distribution des ressources et la flexibilité du routage rendent le service plus résilient aux pannes. Mais notre objectif n’est pas la “décentralisation pour la décentralisation”, mais de permettre à l’incitation de faire évoluer le calcul utile à grande échelle — c’est la différence fondamentale entre Bittensor et une plateforme d’agrégation traditionnelle.

Cependant, le soi-disant Crypto + AI consiste simplement à appliquer la cryptomonnaie à l’AI, ou à appliquer l’AI à la crypto, ce qui ne touche pas le cœur de ce que nous faisons. Nous utilisons en réalité l’incitation crypto-économique pour faire de la recherche en intelligence artificielle.

ChainCatcher : Il y a quelques jours, une panne majeure d’AWS a mis hors service de nombreux services AI. Quelle est ton analyse ?

Jacob : Je pense que cet événement prouve la valeur de la décentralisation — à savoir sa résilience face aux points de défaillance uniques. Bittensor n’a pas connu de panne, car nous dépendons d’une allocation de ressources décentralisée, ce qui est un de nos avantages. Cependant, cet événement montre aussi que de nombreux écosystèmes soi-disant décentralisés ne le sont pas complètement, car certains projets n’ont pas pu se rétablir après la panne. Bittensor ne fait pas de la décentralisation son objectif principal, bien que nous utilisions des mécanismes anti-censure au cœur de la technologie, mais ce n’est pas le moteur fondamental de Bittensor.

 

Économie et vision : cycle de halving de TAO, sources de revenus du protocole, marchés de prédiction et objectifs à cinq ans

ChainCatcher : 2025 sera le premier cycle de halving de TAO. Selon toi, quel impact ce halving aura-t-il sur le comportement des développeurs et validateurs de l’écosystème ?

Jacob : En réalité, je pense que le halving n’aura qu’un seul effet sur Bittensor : l’offre sera plus restreinte. Mais cela n’affectera pas le mécanisme d’incitation fondamental du réseau, qui continuera à offrir de fortes incitations économiques pour encourager les développeurs à construire sur la plateforme.

ChainCatcher :D’où proviennent principalement les revenus du protocole Bittensor ?

Jacob : Principalement de la vente de raisonnement (inference), de puissance de calcul (compute), d’AutoML (apprentissage automatique automatisé), ainsi que de la vente de signaux aux marchés de prédiction.

ChainCatcher :Tu as mentionné les marchés de prédiction. Quelle est ta vision actuelle de la place et du modèle économique des marchés de prédiction dans l’écosystème Web3 ?

Jacob : Je pense que c’est une excellente idée. Si tu fais référence à Kalshi et Polymarket, je pense qu’ils sont l’une des véritables applications fintech, et les premières à destination du grand public. C’est très significatif et cela change profondément la façon dont les humains travaillent.

ChainCatcher :Enfin, parle-nous de la vision de Bittensor. Dans cinq ans, quel titre aimerais-tu voir dans les médias à propos de Bittensor ? Quelle est ta vision pour cette application et comment comptes-tu l’exécuter ?

Jacob : Le titre que je voudrais le plus voir, et qui est le plus important, c’est : nous avons apporté cette technologie à des “millions” d’utilisateurs, offrant réellement des services d’intelligence ouverts au monde entier, avec un réseau en expansion continue et durable. Nous voyons déjà les prémices de cette trajectoire : sur le plan économique, nous pouvons battre les fournisseurs centralisés sur le coût dans de nombreux scénarios, en particulier pour le raisonnement (inference). Actuellement, environ cent mille utilisateurs utilisent notre technologie ; la prochaine étape est de dominer non seulement le raisonnement, mais aussi la couche applicative.

Notre objectif est de servir des milliards d’utilisateurs dans le monde. Par exemple : Ridges est un grand sous-réseau sur Bittensor, qui développe des agents de codage (coding agents) optimisés collectivement par des mineurs du monde entier. Construire de cette façon a un avantage évident : le prix peut baisser considérablement. Parce que nous optimisons passivement et continuellement le rapport qualité/prix à l’échelle mondiale — alors que certains produits centralisés peuvent coûter 1000 dollars d’abonnement pour une valeur réelle de 200 dollars, nous pouvons proposer un abonnement à 10 dollars, avec un coût réseau de seulement 6 dollars. Cette loi d’échelle économique nous permet d’atteindre le monde entier ; et les entreprises AI centralisées auront du mal à suivre sur la performance, la vitesse et le coût si elles n’adoptent pas ces primitives technologiques fondamentales.

C’est notre “coin” (wedge). Si nous pouvons rester meilleurs sur ces dimensions clés à long terme, il leur sera difficile de gagner cette compétition ; à l’inverse, si nous n’y parvenons pas, il n’y a rien à dire.

De la même manière, si Bitcoin a pu surpasser les États souverains ou les systèmes centralisés au niveau du réseau, c’est parce qu’il a adopté les bonnes primitives technologiques et la bonne conception de mécanismes. Bittensor n’a évidemment pas encore atteint ce niveau dans tous les domaines, mais dans certains domaines spécifiques, nous y sommes déjà, et beaucoup de gens utilisent Bittensor au quotidien sans le savoir.