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Le réseau principal est déjà en ligne, ce n’est pas un projet qui “promet” sans exécuter !

En lisant le livre blanc, j’ai remarqué une information facilement négligée : le beta du réseau principal de Newton est déjà en ligne. Il est actuellement déployé sur Base et Ethereum. Ce n’est pas un projet qui publie un livre blanc puis passe son temps sur le testnet en “polissant” progressivement.

Que signifie le lancement du réseau principal ? Les trois composants clés décrits dans le livre blanc commencent déjà à fonctionner. Le Newton Model Registry est chargé de gérer l’enregistrement et la référence des modèles de mandataires. Le Newton Keystore, un Rollup spécialisé, sert à stocker et gérer les autorisations des utilisateurs. Le système d’intentions automatisées traite les instructions déclenchées en fonction des conditions soumises par les utilisateurs.

Le parcours de l’équipe vaut aussi la peine d’être mentionné. Magic Labs a été fondé en 2018, et a levé environ 90 millions de dollars au total, avec des investisseurs tels que PayPal Ventures et Tiger Global. Ils ont déjà développé des portefeuilles intégrés qui ont été connectés à plus de 50 millions de portefeuilles. Ce n’est pas un groupe monté sur le tard.

Le livre blanc mentionne aussi un chiffre : le TVL de Curated DeFi Vault a augmenté de plus de 350 % au cours de la dernière année. Le capital a déjà été massivement mis en chaîne, mais il manquait une couche d’exécution fiable pour gérer la façon dont ces fonds sont utilisés. Le lancement du réseau principal de Newton tombe exactement à ce moment précis. @NewtonProtocol

Il y a aussi un détail qui me tient particulièrement à cœur. Newton s’est associé à Human.tech pour réaliser un oracle de données, Human Passport, afin de vérifier que la personne derrière le portefeuille est un utilisateur réel, et non un robot. En collaboration avec Neynar, Newton a également mis en place un oracle de données pour Farcaster. Ces sources de données seront intégrées dans le moteur de politiques en tant que base pour les décisions de conformité. Le réseau principal tourne déjà. Les partenaires de l’écosystème s’intègrent progressivement, et Newton passe ainsi d’un livre blanc à un réseau réellement opérationnel. #newt $NEWT

Je découvre le modèle de jeton de Newton : ce n’est pas seulement une incitation, c’est le sang de l’écosystème
Ces derniers temps, j’étudie la Tokenomics de divers projets et j’ai constaté que, pour beaucoup d’entre eux, la conception de leur modèle vise vraiment à « faire de l’argent » pour faire de l’argent. Mais pour le modèle de jeton NEW de Newton, en lisant le livre blanc, j’ai ressenti une conception très retenue et surtout cohérente. Ce n’est pas un simple jeton de trading pour la spéculation : c’est le sang de tout l’écosystème NEWEcosystem.

Dans le livre blanc, l’usage de NEW est défini de manière très claire. D’abord, il s’agit des frais de gaz sur NewChain : toute transaction on-chain et l’exécution des contrats en dépendent, ce qui garantit une demande la plus fondamentale et « rigide ». Ensuite, il sert également de moyen de paiement au sein de l’écosystème : pour acheter des produits dans NewMall, ou acheter des services dans NewNet, NEW est le choix privilégié. @NewtonProtocol
Le plus essentiel : c’est le support d’incitation pour la contribution. Le livre blanc consacre beaucoup de place à la contribution mining, c’est-à-dire l’exploitation de la contribution, dont je parlais plus tôt. Ce modèle est très ingénieux : selon les dimensions, la profondeur et l’étendue de ta contribution à l’écosystème, il ajuste dynamiquement la répartition des récompenses en NEW. Cela revient à attacher étroitement tous les participants — qu’il s’agisse des consommateurs, des commerçants, des développeurs techniques ou des promoteurs de la communauté — avec NEW.

Quand je lis le chapitre technique du livre blanc, je vois qu’il consacre beaucoup d’efforts à démontrer comment ces incitations par jeton activent la vitalité de la communauté. Je pense que c’est une tentative extrêmement disruptive à l’encontre de la civilisation commerciale traditionnelle. Dans ce cycle, le jeton NEW permet la capture et la circulation de la valeur.
Le livre blanc mentionne aussi la limite de l’offre totale de NEW et des mécanismes déflationnistes, par exemple la destruction d’une partie des frais de gaz. À mon avis, cette conception est très raisonnable : elle garantit la vitalité à long terme de l’écosystème, tout en posant les bases d’une croissance durable de la valeur de NEW.
Ce n’est vraiment pas seulement une incitation : c’est le fondement financier de tout l’idéal « Newton ».
#newt $NEWT

Pour parler franchement, parmi tous les soi-disant “AI+Web3” qu’on voit partout aujourd’hui, neuf sur dix ne sont que des bricolages en façade, empilés autour d’API. Louer un GPU, brancher l’API d’OpenAI, lancer un token, et ils osent s’appeler “IA décentralisée”. Exécuter une régression linéaire et faire tourner un modèle de plusieurs centaines de milliards de paramètres avec exactement la même logique de facturation du gas — au final, dès qu’une vraie application d’IA avancée est mise on-chain, elle fait faillite.

Il y a quelque temps, j’ai fouillé OpenGradient. Au départ, je n’en attendais pas grand-chose, mais après avoir creusé un peu, j’ai vu qu’ils faisaient effectivement quelque chose de différent.

Le cœur, c’est l’architecture appelée HACA. En langage simple, cela consiste à séparer “l’exécution du modèle” et “la vérification du résultat” en deux flux indépendants. Les nœuds d’inférence font tourner le modèle, avec une latence proche de celle d’une API centralisée ; les full nodes ne font que vérifier les preuves cryptographiques, sans devoir faire rerun le grand modèle sur toutes les machines du réseau. Vous posez une question, la réponse revient d’abord, puis la preuve est inscrite on-chain. #OPG

La vérification se décline en trois niveaux. Le TEE s’appuie sur une garantie matérielle, suffisant pour un usage courant ; le ZKML passe par une preuve mathématique, avec un plafond de sécurité élevé mais un coût de plusieurs centaines à plusieurs milliers de fois celui de l’inférence elle-même ; Vanilla se contente d’une signature et laisse passer. À vous de choisir : l’efficacité ou le slip. $OPG

Le plus important, c’est la logique de facturation. Avant, qu’on exécute un petit modèle ou un gros, tout était facturé uniformément. @OpenGradient a remplacé ce système “buffet à volonté à prix unique” par une tarification dynamique — complexité du modèle, durée de calcul, consommation de ressources, niveau de vérification, tout influence le coût final. Sans cette facturation dynamique et suffisamment fine, des services d’IA complexes ne peuvent tout simplement pas fonctionner sur la blockchain.

Les paiements passent par le protocole x402 : le code HTTP 402, resté pendant trente-cinq ans dans le standard RFC, a été déterré de sa tombe par ces gens-là pour être intégré dans un TEE. Pas d’abonnement, pas de clé API, paiement à l’usage, et les requêtes sont directement routées vers un enclave TEE vérifié.

Bien sûr, il y a aussi des points critiquables qu’on ne peut pas ignorer. Le TEE repose au fond sur la confiance accordée au matériel d’AWS, tandis que le ZKML est sûr mais d’une lenteur absurde. L’offre totale du token est de 1 milliard d’unités ; à ce jour, seulement 190 millions sont en circulation, et plus de 800 millions restent encore à venir. Le 21 juin, 9,13 millions ont justement été débloqués. La capitalisation boursière en circulation dépasse à peine 30 millions de dollars, alors que la FDV est déjà au-dessus de 150 millions.

Les blockchains IA publiques qui n’arrivent même pas à clarifier leur logique de facturation sont toutes du baratin. OpenGradient a au moins commencé par séparer “exécuter le modèle” et “vérifier le résultat”, en passant d’une facturation de la puissance de calcul à prix unique à une tarification dynamique — pour le reste, jusqu’où OPG pourra aller, on verra bien en avançant.

Tutoriel Alpha : +5 points !
Période de l’événement : du 30/6 au 7/7
Accès à l’événement : affiché sous les points Alpha
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#alpha

$ETH Ces deux jours devraient avoir une chance de tenter de toucher le plus bas, non ?
Chaque jour, on suit la tendance : les nouvelles négatives sortent en continu. Cette semaine, l’essentiel sera de voir les données américaines de jeudi (non-farm payrolls) ; je pense que ça ira vers environ 1350 !🈳🈳🈳#日元兑美元跌至四十年低点

Le concours de trading de demain $GWEI est terminé. Aujourd’hui, on a fait monter le prix pour vendre, on laisse respirer la hausse : au maximum, ça sautera encore une nuit. Demain, retour à la case départ !
#中国将40家日本实体列入黑名单

J’ai discuté de si nombreuses rondes avec OpenGradient, et je me suis toujours posé une question : la pénalité de l’OPG pour les nœuds de validation, quel rapport cela a-t-il avec moi ?

En suivant la chaîne de la validation asynchrone, ce que j’ai découvert m’a mis mal à l’aise. Si un nœud de validation approuve une preuve frauduleuse — par exemple en signant une inférence qui n’a jamais été exécutée — il perd l’OPG qu’il a mis en garantie. Les nœuds doivent verrouiller de l’OPG en guise de collatéral, fournir un résultat erroné ou adopter un comportement malveillant ; dans ces cas, le collatéral est confisqué.

La logique de ce mécanisme est la suivante : imposer une contrainte économique pour encadrer le comportement des nœuds. Sur le papier, c’est plutôt raisonnable. Le problème, c’est — où va l’argent confisqué ?

Si le nœud de validation fait le mal, les tokens qu’il a mis en garantie sont confisqués. Cet argent va au Trésor public ; il n’est pas reversé aux utilisateurs lésés. Et surtout : si le nœud d’inférence lui-même fait le mal — renvoie un résultat faux puis s’enfuit — qui vous indemnise ? La pénalité du nœud de validation est infligée au réseau : l’utilisateur n’obtient aucune compensation. En revanche, quand le nœud d’inférence fait le mal, il n’existe aucun mécanisme de sanction qui touche à l’indemnisation de l’utilisateur. $OPG

Cela me rappelle une chose : les mécanismes d’incitation du réseau protègent le réseau lui-même, et pas vous. #OPG

La conception du modèle économique, c’est : empêcher les nœuds d’agir mal par crainte de perdre leur collatéral, afin de préserver la crédibilité globale du réseau. À l’échelle macro, cela peut bien réduire le taux de défaillances du système. Mais une fois ramené au niveau des utilisateurs individuels — si vous tombez par hasard sur ce nœud malveillant, vous ne pouvez supporter vos pertes que vous-même. @OpenGradient

Autrement dit, dans la chaîne de capture de valeur de l’OPG, il manque une étape : l’indemnisation des utilisateurs. La conception des incitations du réseau protège la stabilité du système, mais n’assure pas la boucle de valeur au niveau individuel. Vous payez pour une inférence vérifiable ; si la vérification échoue, vous n’avez pas de mécanisme de rollback, pas d’indemnisation, pas de voie de responsabilité. La seule chose que vous pouvez faire, c’est jeter un œil sur la chaîne : voir que la preuve a été marquée comme « invalide », puis avaler la perte.

Ce n’est pas que la conception d’OpenGradient soit forcément mauvaise — n’importe quel réseau PoS a des mécanismes de pénalité similaires. Mais, en tant qu’infrastructure qui se présente comme un « socle de l’IA vérifiable », si les conséquences d’une « vérification échouée » restent confinées au niveau du réseau et ne touchent pas le niveau de l’utilisateur, alors la boucle de valeur du « vérifiable » ne fait pas encore les derniers kilomètres.

J’utilise Chat d’OpenGradient depuis environ deux semaines, et il y a un point qui me bloque toujours : parmi tous les outils de discussion IA sur le marché, pourquoi est-ce que je choisirais celui-là ?

Honnêtement, si je n’avais pas monté l’environnement et testé deux fois sur des nœuds, je l’aurais probablement rangé dans la catégorie « encore un autre carcan d’IA ». Son architecture HACA sépare l’exécution et la vérification en deux chronologies distinctes : les nœuds d’inférence font tourner le modèle, et les nœuds complets ne font que vérifier la preuve. Sur le papier, ça paraît logique, mais au début je l’ai compris à l’envers. Je pensais que « vérifiable » signifiait que l’utilisateur pouvait valider le résultat immédiatement une fois qu’il l’obtient ; en réalité, non. L’utilisateur reçoit d’abord le résultat, puis la preuve arrive après. @OpenGradient

Le problème vient de là. J’en ai fait tourner quelques inférences simples : les réponses sont effectivement rapides, et la latence est bien plus faible que ce que j’imaginais. Mais à chaque fois que je réalise que le résultat et la preuve sont asynchrones, il y a une fenêtre de temps entre les deux—pendant cette fenêtre, j’ai le résultat, mais il n’a pas encore été vérifié. L’officiel appelle ça une « brèche temporaire de confiance ». Je ne sais pas trop comment le formuler : j’ai l’impression que le choix de ce terme est assez subtil. #OPG

Parlons aussi des méthodes de vérification. OpenGradient en propose trois : TEE, qui s’appuie sur le matériel et, au quotidien, suffit ; ZKML, basé sur des preuves mathématiques, avec un plafond de sécurité très élevé ; et Vanilla, qui appose simplement une signature et autorise la suite. L’inférence LLM passe par TEE par défaut, parce que l’overhead du ZKML est supérieur de plusieurs milliers par rapport à l’inférence elle-même. Mais quand j’ai regardé l’implémentation du TEE, j’ai constaté qu’il s’exécute sur AWS Nitro Enclaves. Quand on dit « sans confiance », en réalité, on fait toujours confiance au matériel d’AWS. La confiance n’a pas disparu : elle a juste changé d’hôte. $OPG

J’ai aussi calculé la répartition des tokens. L’offre totale est de 1 milliard de pièces, la circulation de 190 millions ; 81 % sont encore en chemin. L’écosystème : le fonds représente 40 % et constitue le gros morceau ; le TGE ne déverrouille que 10 %, le reste étant libéré progressivement sur 60 mois. Le 21 juin, 9,13 millions de tokens ont été déverrouillés, soit une valeur d’environ 1,62 million de dollars. La capitalisation en circulation est d’un peu plus de 30 millions de dollars, mais le FDV dépasse 150 millions—donc environ cinq fois plus.

Je ne dis pas que cela n’a aucune valeur. a16z et Coinbase Ventures ont investi 9,5 millions ; Binance ainsi que la bourse coréenne HanSo aussi listent en spot. Le CEO, Matthew Wang, a travaillé auparavant comme ingénieur en recherche dans Two Sigma, et le CTO, Adam Balogh, était le responsable technique principal de la plateforme d’IA de Palantir. Sur le plan « carte », c’est du lourd.

Mais les quatre mots « IA vérifiable », dans un contexte TEE, devraient au moins recevoir un correctif. Le slogan du ZKML est très accrocheur, mais ce qui tourne vraiment, c’est le matériel d’AWS. Cette nuance, dans les textes promotionnels, n’est pas explicitée.

OPG白皮书第10.2节那句“异步结算产生临时信任缺口”，我盯着看了好久。

“临时”这两个字，可能是整份白皮书最贵的一个字。

他们承认了推理结果先到，证明后到，中间那段时间你信的不是链，是运气。然后紧接着补了一句“这是有意的取舍”——意思是：我们把安全漏洞写进了架构里，然后告诉你这是你自己选的。@OpenGradient

给了三种结算模式，烧的Gas越多，缺口越短；省Gas，缺口就拉长。每一种都让你觉得是自己挑的，问题在于你付了钱，买到的不是“安心”，而是“睁一只眼闭一只眼的合法权利”。PIPE提供原子执行，但延迟更高。要快就接受缺口，要安全就忍延迟——每个选项都让你在坑里选一个跳。#OPG

我算过，如果按INDIVIDUAL_FULL跑一次推理，Gas成本大概占总支出的15%到20%。BATCH_HASHED能省掉一部分，但缺口会从几分钟拉到十几分钟。问题不在于哪一种更划算，在于缺口本身就不该存在，但协议把它做成了产品。你选BATCH_HASHED省了点OPG，买的是更长的信任真空；你选INDIVIDUAL_FULL多烧了Gas，买的是更短的真空。$OPG

“临时”这个词用得很有意思——它让你觉得等一下就好了。但如果是高频推理场景，十几分钟的缺口，足够一个MEV机器人把你的策略意图扒干净。等证明上链，黄花菜都凉了。

我自己的做法：关键决策走INDIVIDUAL_FULL，别省那点Gas。高频推理场景，要么接受缺口是成本的一部分，要么就别用这套东西。缺口不是临时的，是设计出来卖给你的，每次选结算模式都是在给这个人工缺口交税。别把“临时”当成“很快就好”，它不是。

$LAB C’est censé être la pièce la plus “sauvage” de cette année, non ?
Je la regarde tous les jours, et j’ai encore envie de lâcher une entrée !
Vraiment, je respecte ceux qui ont tenu pendant plusieurs mois : leurs frais dépassent plusieurs fois le capital… On dirait qu’ils sont en train de faire une sorte de “reverse” investissement…
À partir de 20 et plus, j’irai en short une fois, mais cette fois-ci je ne vais pas faire n’importe quoi !

OpenGradient主网在Base上线确实热闹，加上九百五十万美元的TGE融资，确实把这波热度顶上去了。我盯着它那套高性能加可验证的逻辑看了半天，发现核心其实是把AI的执行和验证切成了两条独立时间线。简单说，验证层压根不去重跑AI模型，只负责验个证明，这让全节点终于不用硬抗GPU压力了。它通过HACA架构把网络硬拆成了推理、验证、数据三类专用节点，确实让计算和验证不打架。@OpenGradient
不过细看这套方案，我得泼盆冷水。验证逻辑分了三档，TEE路径靠AWS硬件背书，日常LLM推理基本都走这；ZKML那是数学硬核证明，安全感拉满，但开销简直是灾难，动辄就是推理成本的万倍；至于Vanilla，基本就是签个名完事。现在市面上炒作的所谓去信任，其实挺尴尬。ZKML成本压不住，TEE本质上还是得信AWS。#OPG
说白了，咱们现在的可验证AI，其实是给宣传文案打个补丁：你确实不需要信任OpenAI，但前提是你得绝对信任AWS。
OPG这套HACA骨架确实搭得漂亮，毫秒级的推理延迟加上链上极简的证明存储，看着挺美。但说实话，这架构再轻快，落地时那些老毛病一个没少。$OPG
所谓的验证瓶颈依然是悬在头顶的达摩克利斯之剑，骨架漂亮没用，数据和算力的血肉能不能喂进去，我目前还得打个大大的问号。

Pas de souci, tu crois que le rebond est allé au bout !
En réalité, la grosse chute de ce soir ne fait que commencer !
Le $ETH est liquidé à 1390, voyons s’il y a moyen d’en racheter !
J’ai l’impression qu’on va encore avoir un cygne noir !
Quand tout le monde pense que la cryptomonnaie est finie, c’est là que le fond est atteint. Prépare-toi à acheter du spot !
#美国PCE通胀升至4.1%
#MemeCoreM代币数小时内暴跌80%