Binance #ALPHA annonce, 📅 le 12 juillet (aujourd’hui)

Continuez à rester à zéro, continuez à aider les frères à surveiller. Reposez-vous quand il faut.

Incroyable que Gate ait eu des utilisateurs dont le compte a été piraté pour 1,7 million U. La réaction de la plateforme est vraiment trop réaliste, n’est-ce pas ? Ils ont même choisi de confronter l’utilisateur. Quoi qu’il en soit, Gate a déjà perdu ; pour ce qui est de la vision et de la stratégie, je ne compte que sur Binance !

Scorage $ARX 3,3w perte 1,6u

Hier soir, je n’ai pas vraiment regardé les graphiques en chandeliers ; j’ai plutôt passé mon temps à parcourir le Newton Mainnet Beta et le livre blanc. J’ai remarqué un phénomène très étrange : presque tout le monde parle d’AI Agent, de multi-agents, de trading automatique, mais en réalité, ce qui détermine si Newton a vraiment un fossé défensif, personne n’en parle. C’est le Policy Engine.

Au début, je me suis dit : n’est-ce pas juste un ensemble de règles de contrôle des risques ? Puis j’ai dessiné tout le processus d’exécution, et j’ai compris que ce n’est pas du tout du contrôle des risques : c’est une logique de base qui n’a pas changé depuis des années dans DeFi. Aujourd’hui, la grande majorité des transactions on-chain suivent le même flux : signature du portefeuille → exécution du smart contract → finalisation de la transaction. Le système ne vérifie qu’une seule chose : est-ce que c’est toi qui as signé.

Quant à savoir s’il y a un problème avec cette transaction, si l’autorisation est trop large, si l’IA outrepasse ses droits… En pratique, personne ne surveille. Voilà pourquoi, par le passé, il y a eu beaucoup d’accidents de sécurité : au fond, ce n’est pas que la clé privée a été compromise, mais que l’utilisateur a cédé une fois pour toutes son « pouvoir d’exécution ». @NewtonProtocol On n’a pas continué à chercher comment protéger la clé privée ; on a plutôt changé d’approche. D’abord, il vérifie le comportement, puis il autorise l’exécution.

Chaque Intent ne passe pas directement au contrat. Il doit d’abord passer par le Policy Engine. On vérifie ici les limites de quota, le couplage avec l’appareil, la Session Key, la réputation de l’adresse, les règles de stratégie, etc. Une fois toutes les conditions remplies, seulement alors la couche d’exécution (Execution Layer) démarre. Beaucoup de gens pensent que ce n’est qu’une couche de vérification en plus.

Je ne pense pas. Dans un portefeuille traditionnel, on vérifie l’identité ; #Newt on vérifie le comportement.

Ces deux choses n’ont absolument rien à voir. Pourquoi ce changement est-il important ? Pour l’avenir, le plus grand facteur d’incertitude n’est plus l’humain, mais l’IA. Une personne peut signer une dizaine, voire des dizaines de transactions par jour ; une IA peut exécuter des dizaines de milliers de fois en une journée. Si on continue à utiliser la logique du passé — « une fois une autorisation, exécution sans limite » — plus l’IA est intelligente, plus le risque est grand. C’est pourquoi le livre blanc insiste toujours sur la Policy, pas sur l’Agent.

Beaucoup de gens étudient les paramètres des modèles d’IA. Ces derniers temps, au contraire, je me suis surtout mis à étudier ses frontières de permission. C’est ça qui détermine réellement si l’IA peut gérer des actifs sur la durée. Mais il y a ici aussi un problème que beaucoup de gens n’ont pas remarqué. Plus la vérification est complexe, plus le coût est forcément élevé.

Après le Policy Engine, il faut encore que la vérification soit complétée en coopération avec des composants comme EigenLayer AVS, TEE, des preuves de sécurité, etc. Cela signifie que l’ajout de chaque règle de stratégie augmente à la fois le calcul et le coût de vérification. La sécurité s’améliore, l’efficacité va forcément baisser. Donc $NEWT le véritable défi auquel fait face on-chain n’est pas la technologie, mais de savoir si les utilisateurs sont prêts à payer pour cette couche de sécurité.

Si plus tard, le portefeuille découvre que le simple fait d’attendre deux secondes de plus peut réduire la plupart des risques liés aux autorisations, alors ce mécanisme pourrait devenir une norme de l’industrie. Mais si les coûts de vérification continuent d’augmenter, les utilisateurs ordinaires risquent de revenir aux portefeuilles traditionnels. C’est pourquoi, pour l’instant, je ne regarde presque plus le TVL.

Je surveille trois types de données. Premièrement : est-ce que le nombre d’appels Policy augmente continuellement ? Deuxièmement : est-ce que les stratégies écrites par les développeurs sont massivement réutilisées ? Troisièmement : dans les revenus du protocole, la part des frais de service augmente-t-elle de plus en plus ?

Parce que seul un vrai appel fait gagner de l’argent aux développeurs ; quand les développeurs gagnent, les opérateurs de nœuds sont disposés à continuer à mettre en jeu (cette mise) NEWT ; comme il y a de plus en plus de nœuds qui valident, la sécurité du réseau continue aussi d’augmenter. C’est ça, le véritable “flywheel”. Dans le livre blanc, le modèle économique a déjà été expliqué très clairement : l’offre totale de NEWT est fixe à 1 milliard d’unités ; la répartition liée à l’écosystème communautaire est d’environ 60 % ; les opérateurs doivent mettre en jeu des NEWT pour participer à la validation du réseau ; les frais générés par les appels de stratégies reviennent ensuite aux développeurs, aux nœuds et au protocole.

En bref, la valeur finale de NEWT ne vient peut-être pas du battage médiatique. Elle vient du fait que de plus en plus d’IA, dans la couche de base, appellent sans cesse ce réseau de vérification. C’est pour cela que je me dis de plus en plus que Newton ne cherche pas à vendre de l’IA, ni le trading automatique : il vend une nouvelle règle, « vérifier avant d’exécuter ». Si à l’avenir l’IA gère de plus en plus d’actifs, alors le Policy Engine ne sera peut-être pas seulement un module de Newton : il pourrait devenir l’infrastructure de base de toute l’IA on-chain.

Au moins, c’est plus digne de poursuivre mes recherches que de ne discuter que de la “super intelligence” de l’IA.