Dernièrement, je m'intéresse aux solutions d'@inference_labs, et en y réfléchissant, je réalise qu'ils ont peut-être vraiment amené la décentralisation de l'IA dans une nouvelle direction. Avant, pour faire des inférences sur de grands modèles, on avait souvent l'impression de tout confier aux fournisseurs de cloud centralisés, avec des prix élevés et peu de transparence, sans parler de la garantie que personne ne modifie vos données.

Mais leur approche est plutôt contre-intuitive : diviser une tâche d'inférence en de nombreux petits fragments, faire en sorte que des nœuds du monde entier travaillent chacun sur une petite partie. Une fois le calcul terminé, ils ne renvoient pas simplement les résultats, mais créent aussi une preuve mathématique légère pour certifier que cette partie a été calculée proprement et correctement. Une fois que toute la chaîne est validée, ils reassemblent le tout pour produire une sortie d'inférence avec une marque de confiance.

Ce qui m'intéresse davantage, c'est la transformation logique sous-jacente : la puissance de calcul n'est plus concentrée entre les mains de quelques géants, les données restent sous le contrôle de l'utilisateur, et le résultat ne repose pas uniquement sur la confiance, mais sur des preuves mathématiques pour déterminer le gagnant. À long terme, si la mécanique d'incitation est bien conçue, tout le monde pourrait devenir fournisseur de puissance de calcul, et tout l'écosystème d'inférence deviendrait un marché ouvert, fluide, accessible à tous.

Le vrai point fort, c'est qu'ils ont transformé la notion de calcul vérifiable, qui restait jusqu'ici confinée aux papiers de recherche, en un système opérationnel, utilisable. Peut-être est-ce le véritable tournant de la décentralisation de l'IA, passant du concept à la mise en œuvre concrète, un jalon à suivre de près.

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