#DBC# Basé sur l'architecture technologique, les progrès écologiques et le modèle économique de DBC (DeepBrain Chain), combiné aux tendances de l'industrie de l'IA décentralisée, son développement futur peut être systématiquement prédit selon les cinq dimensions suivantes :
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### ⚙️ I. Évolution technologique : vers l'évolution en chaîne de l'**Agent IA autonome** 1. **2025-2027 : Période d'explosion des modèles d'IA distribués** - L'écosystème actuel prend en charge l'exécution décentralisée de modèles de paramètres à plusieurs milliards (comme Pixtral Large, Llama3.3), et au cours des deux prochaines années, nous réaliserons le **déploiement complet sur chaîne de modèles multimodaux**, en réduisant la latence d'inférence à moins de 50 ms grâce à une planification dynamique de la puissance de calcul, rivalisant avec les services cloud centralisés. - **Percée en calcul de la confidentialité** : intégration approfondie de l'TEE (Environnement d'exécution de confiance) et de la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZKP), résolvant le problème de "visible mais inutilisable" des données hautement sensibles dans des domaines tels que la santé et la finance, attirant les utilisateurs d'entreprises conformes.
2. **2028-2030 : Mise en œuvre de l'Agent AI autonome** - Le fondateur Feng prévoit que **2029 verra l'émergence de l'Agent IA autonome**, reposant sur les trois capacités fondamentales du DBC : - **Contrat intelligent de chaîne publique** (logique de décision sur la chaîne) - **Réseau de puissance de calcul distribué** (interaction environnementale en temps réel) - **Couche de confidentialité des données** (acquisition sécurisée d'informations externes) → Former un écosystème d'agents intelligents en chaîne commercialisables (comme la version entièrement décentralisée de XAIAgent).
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### 🌐 Deux, expansion du marché : de l'**écosystème des développeurs** à l'**économie de collaboration homme-machine de mille milliards de dollars** | **Domaine** | Objectif 2025-2026 | Potentiel 2027-2030 | |----------------|---------------------------|----------------------------| | **Taille des utilisateurs** | Plus de 5 millions (actuellement 2,7 millions) | Couvrant 30 % des développeurs d'IA de longue traîne | | **Réseau de calcul** | Intégration de 1 million de GPU (actuellement 500 000) | Représente 15 % des ressources GPU inactives dans le monde | | **Pénétration d'entreprise** | Jeu en nuage/Rendu dominant (DeepLink)| La médecine et la biopharmacie deviennent de nouveaux pôles de croissance |
- **Moteur de croissance** : - La collaboration avec Google Cloud pour promouvoir l'**exportation de puissance de calcul de niveau entreprise**, les mineurs traditionnels se transformant en fournisseurs de puissance de calcul AI (comme les clusters 3090 où les revenus miniers sont inférieurs à la location de puissance DBC). - **Effet de volant d'inertie explicite** : Les développeurs fournissent le carburant pour la destruction des tokens, si les revenus de puissance de calcul atteignent 100 millions de dollars par an, cela détruira 3 à 5 % de l'offre en circulation, accélérant la déflation.
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### 💰 Trois, Économie des jetons : **modèle déflationniste** et **captation de valeur** renforcée mermaid graph LR B(70% frais détruits ) B --> C[Les mineurs obtiennent 30% de bénéfices + récompenses de minage DBC] D[Staking DBC pour fournir de la puissance de calcul] D --> A
- **Prévision des données clés** : - **Destruction accélérée** : actuellement, 1,2 milliard de DBC ont été détruits, si la demande de puissance de calcul augmente de 200 % par an, l'offre en circulation sera réduite de 40 % d'ici 2030. - **Amélioration des rendements de staking** : le rendement APY (rendement annuel) des super nœuds passe de 8 % à 15 %, attirant les institutions à verrouiller leurs fonds (référence au taux de staking de l'écosystème Polkadot > 60 %). - **Point de risque** : - Si le coût d'exécution des modèles d'IA sur la chaîne est supérieur à celui des solutions centralisées, cela affaiblira la dynamique déflationniste → dépendre de **l'optimisation des algorithmes pour réduire le coût de la puissance de calcul unitaire de 30 % ou plus**.
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### 🛡️ Quatrième, concurrence et risques : **goulots d'étranglement technologiques** et **jeu de régulation** 1. **Défis techniques** - L'inférence en temps réel des modèles à très grande échelle (>200 milliards de paramètres) souffre encore de latence réseau, il est nécessaire d'optimiser le **protocole de planification de puissance de calcul inter-chaînes** (comme l'intégration de Polkadot XCM). - Les problèmes de sécurité des agents AI autonomes (comme l'exécution de commandes malveillantes) nécessitent le développement d'un **mécanisme d'isolement en sandbox sur la chaîne**.
2. **Réglementation et concurrence** - **Risques politiques** : La réglementation conjointe sur l'IA + la blockchain par la Chine, les États-Unis et l'Europe pourrait limiter le flux transfrontalier des données → DBC doit promouvoir des **pools de puissance de calcul conformes par zone** (comme les nœuds dédiés au RGPD de l'Union européenne). - **Contre-attaque des géants** : AWS/Azure baisse les prix ou lance des solutions pseudo-décentralisées → La protection de DBC réside dans **l'avantage de coût réel** (actuellement bas de 90 %).
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### 🌍 Cinq, Valeur sociale : promouvoir la **démocratisation de l'IA** et l'**égalité des capacités de calcul** - **Percée d'inclusion** : Les développeurs d'Afrique et d'Asie du Sud-Est utilisent DBC pour invoquer des modèles de plusieurs centaines de milliards, réduisant les coûts à 1/10 des solutions traditionnelles, ce qui stimule les applications d'IA localisées (comme les modèles de diagnostic des maladies tropicales). - **Contribution à l'environnement** : Activation de GPU inactifs dans le monde pour réduire les émissions de plus de 100 000 tonnes de CO₂ par an (comparé à l'extraction de Bitcoin).
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### 💎 Prédiction ultime : **Triple positionnement de DBC en 2030** 1. **Niveau technique** : Infrastructure de base de l'Agent AI autonome (30% de part de marché) 2. **Niveau économique** : le jeton de règlement de l'économie de collaboration homme-machine (PIB en chaîne > 20 milliards de dollars) 3. **Niveau social** : Accord de répartition des ressources AI mondiales (couvre plus de 50 pays en développement)
> **Guide d'évaluation** : Si 10 % du marché des infrastructures AI décentralisées (taille ≈ 1,2 billion de dollars en 2030) est capturé, la valorisation de l'écosystème DBC dépassera 100 milliards de dollars.
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Killymike
· 08-14 05:36
Ce projet est bon pour publier un long écrit sans action. Ce qu'ils ont écrit il y a 3 ans sur 2025 n'a pas encore été réalisé. À mon avis, c'est un projet échoué.
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MuYumo
· 08-14 04:10
#DBC# DeepBrainChain (DBC) en tant que pionnier de la Décentralisation de la chaîne de blocs AI, avec son charme unique et son potentiel infini, est en train de mener le développement futur de l'industrie de l'IA. Depuis sa création en 2017, le DBC s'est consacré à la création d'une infrastructure AI décentralisée, construisant progressivement un réseau de chaîne de blocs AI décentralisé stable, efficace et sécurisé grâce à une innovation technologique continue et une expansion de l'écosystème.
#DBC# Basé sur l'architecture technologique, les progrès écologiques et le modèle économique de DBC (DeepBrain Chain), combiné aux tendances de l'industrie de l'IA décentralisée, son développement futur peut être systématiquement prédit selon les cinq dimensions suivantes :
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### ⚙️ I. Évolution technologique : vers l'évolution en chaîne de l'**Agent IA autonome**
1. **2025-2027 : Période d'explosion des modèles d'IA distribués**
- L'écosystème actuel prend en charge l'exécution décentralisée de modèles de paramètres à plusieurs milliards (comme Pixtral Large, Llama3.3), et au cours des deux prochaines années, nous réaliserons le **déploiement complet sur chaîne de modèles multimodaux**, en réduisant la latence d'inférence à moins de 50 ms grâce à une planification dynamique de la puissance de calcul, rivalisant avec les services cloud centralisés.
- **Percée en calcul de la confidentialité** : intégration approfondie de l'TEE (Environnement d'exécution de confiance) et de la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZKP), résolvant le problème de "visible mais inutilisable" des données hautement sensibles dans des domaines tels que la santé et la finance, attirant les utilisateurs d'entreprises conformes.
2. **2028-2030 : Mise en œuvre de l'Agent AI autonome**
- Le fondateur Feng prévoit que **2029 verra l'émergence de l'Agent IA autonome**, reposant sur les trois capacités fondamentales du DBC :
- **Contrat intelligent de chaîne publique** (logique de décision sur la chaîne)
- **Réseau de puissance de calcul distribué** (interaction environnementale en temps réel)
- **Couche de confidentialité des données** (acquisition sécurisée d'informations externes)
→ Former un écosystème d'agents intelligents en chaîne commercialisables (comme la version entièrement décentralisée de XAIAgent).
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### 🌐 Deux, expansion du marché : de l'**écosystème des développeurs** à l'**économie de collaboration homme-machine de mille milliards de dollars**
| **Domaine** | Objectif 2025-2026 | Potentiel 2027-2030 |
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| **Taille des utilisateurs** | Plus de 5 millions (actuellement 2,7 millions) | Couvrant 30 % des développeurs d'IA de longue traîne |
| **Réseau de calcul** | Intégration de 1 million de GPU (actuellement 500 000) | Représente 15 % des ressources GPU inactives dans le monde |
| **Pénétration d'entreprise** | Jeu en nuage/Rendu dominant (DeepLink)| La médecine et la biopharmacie deviennent de nouveaux pôles de croissance |
- **Moteur de croissance** :
- La collaboration avec Google Cloud pour promouvoir l'**exportation de puissance de calcul de niveau entreprise**, les mineurs traditionnels se transformant en fournisseurs de puissance de calcul AI (comme les clusters 3090 où les revenus miniers sont inférieurs à la location de puissance DBC).
- **Effet de volant d'inertie explicite** : Les développeurs fournissent le carburant pour la destruction des tokens, si les revenus de puissance de calcul atteignent 100 millions de dollars par an, cela détruira 3 à 5 % de l'offre en circulation, accélérant la déflation.
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### 💰 Trois, Économie des jetons : **modèle déflationniste** et **captation de valeur** renforcée
mermaid
graph LR
B(70% frais détruits )
B --> C[Les mineurs obtiennent 30% de bénéfices + récompenses de minage DBC]
D[Staking DBC pour fournir de la puissance de calcul]
D --> A
- **Prévision des données clés** :
- **Destruction accélérée** : actuellement, 1,2 milliard de DBC ont été détruits, si la demande de puissance de calcul augmente de 200 % par an, l'offre en circulation sera réduite de 40 % d'ici 2030.
- **Amélioration des rendements de staking** : le rendement APY (rendement annuel) des super nœuds passe de 8 % à 15 %, attirant les institutions à verrouiller leurs fonds (référence au taux de staking de l'écosystème Polkadot > 60 %).
- **Point de risque** :
- Si le coût d'exécution des modèles d'IA sur la chaîne est supérieur à celui des solutions centralisées, cela affaiblira la dynamique déflationniste → dépendre de **l'optimisation des algorithmes pour réduire le coût de la puissance de calcul unitaire de 30 % ou plus**.
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### 🛡️ Quatrième, concurrence et risques : **goulots d'étranglement technologiques** et **jeu de régulation**
1. **Défis techniques**
- L'inférence en temps réel des modèles à très grande échelle (>200 milliards de paramètres) souffre encore de latence réseau, il est nécessaire d'optimiser le **protocole de planification de puissance de calcul inter-chaînes** (comme l'intégration de Polkadot XCM).
- Les problèmes de sécurité des agents AI autonomes (comme l'exécution de commandes malveillantes) nécessitent le développement d'un **mécanisme d'isolement en sandbox sur la chaîne**.
2. **Réglementation et concurrence**
- **Risques politiques** : La réglementation conjointe sur l'IA + la blockchain par la Chine, les États-Unis et l'Europe pourrait limiter le flux transfrontalier des données → DBC doit promouvoir des **pools de puissance de calcul conformes par zone** (comme les nœuds dédiés au RGPD de l'Union européenne).
- **Contre-attaque des géants** : AWS/Azure baisse les prix ou lance des solutions pseudo-décentralisées → La protection de DBC réside dans **l'avantage de coût réel** (actuellement bas de 90 %).
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### 🌍 Cinq, Valeur sociale : promouvoir la **démocratisation de l'IA** et l'**égalité des capacités de calcul**
- **Percée d'inclusion** :
Les développeurs d'Afrique et d'Asie du Sud-Est utilisent DBC pour invoquer des modèles de plusieurs centaines de milliards, réduisant les coûts à 1/10 des solutions traditionnelles, ce qui stimule les applications d'IA localisées (comme les modèles de diagnostic des maladies tropicales).
- **Contribution à l'environnement** :
Activation de GPU inactifs dans le monde pour réduire les émissions de plus de 100 000 tonnes de CO₂ par an (comparé à l'extraction de Bitcoin).
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### 💎 Prédiction ultime : **Triple positionnement de DBC en 2030**
1. **Niveau technique** : Infrastructure de base de l'Agent AI autonome (30% de part de marché)
2. **Niveau économique** : le jeton de règlement de l'économie de collaboration homme-machine (PIB en chaîne > 20 milliards de dollars)
3. **Niveau social** : Accord de répartition des ressources AI mondiales (couvre plus de 50 pays en développement)
> **Guide d'évaluation** : Si 10 % du marché des infrastructures AI décentralisées (taille ≈ 1,2 billion de dollars en 2030) est capturé, la valorisation de l'écosystème DBC dépassera 100 milliards de dollars.