Analyse détaillée de PIN AI, le dernier investissement de a16z : Réécrire le paysage de l’IA avec le Web3

PIN AI est un réseau d’IA ouvert où les développeurs peuvent construire des applications d’IA utiles.

Auteur : Hei Mi

Je suis honoré d’avoir réalisé cette recherche sous la direction de Meteorite Labs, basée sur des échanges d’expériences avec des centaines d’applications Web2 AI.

PIN AI a été sélectionné pour le programme d’accélération a16z Crypto Startup Accelerator de l’automne, avec un financement de 10 millions de dollars en seed round. Parmi les VC de renom, en plus de a16z Crypto, on retrouve Stanford Blockchain Accelerator, Hack VC et Foresight Ventures. Les investisseurs angels incluent Illia Polosukhin, fondateur de NEAR Protocol, Scott Moore, cofondateur de Gitcoin, Lily Liu, présidente de Solana Foundation, Evan Cheng, CEO de SUI/Mysten Labs, et DCBuilder, ingénieur de recherche chez Worldcoin.

Je viens de terminer la lecture de l’article co-écrit par les trois cofondateurs de PIN AI, et j’ai découvert que c’est le projet Web3 AI le plus attractif récemment, à part Sahara, avec des cas d’utilisation très intéressants.

PIN AI est un réseau d’IA ouvert où les développeurs peuvent construire des applications d’IA utiles. « Useful AI Applications », <utile> est le cœur du produit. Il ressemble un peu à des AI Agents Web2 comme MultiOn ou Jace.ai, visant à fournir aux utilisateurs des applications utiles au quotidien, pour réaliser leurs intentions, comme acheter des produits en ligne, planifier des voyages ou organiser des investissements.

Pour présenter brièvement Jace.ai, il s’agit d’un AI Agent capable d’accomplir de manière autonome des tâches sur navigateur, basé sur un LLM et son propre modèle AWA-1 (Autonomous Web Agent-1), ce dernier permettant à l’IA d’exécuter des actions sur des pages web.

La plus grande capacité de Jace est de planifier des tâches de façon autonome et d’exécuter des actions à la place de l’utilisateur dans le navigateur.

Par exemple, pour comprendre le cas d’utilisation, dites à Jace : « Je prévois de voyager à Pékin pendant une semaine à partir du 20 septembre, avec un budget de 5 000 yuans, aide-moi à planifier. » Jace va automatiquement organiser un itinéraire, incluant les sites à visiter, les hôtels où séjourner, les spécialités culinaires à goûter. Si j’accepte ce plan, il réservera tous les sites touristiques, trouvera sur Meituan l’hôtel au meilleur rapport qualité-prix et passera la commande. Je n’aurai qu’à saisir mes informations personnelles et cliquer pour payer.

En réalité, ce que PIN AI veut faire est très similaire, à la différence majeure que ce type de projet d’IA se concentre principalement sur la vie quotidienne des utilisateurs, et non sur le travail, contrairement à l’IA générative.

I. Déconstruction de la conception de PIN AI

En résumé, PIN AI = IA + DePIN

Le réseau PIN AI est composé de deux types d’IA :

• Personal AI : un AI Agent personnalisé, capable de s’adapter en temps réel aux préférences de l’utilisateur. Il sert de point de connexion entre l’utilisateur et les services d’agents, un peu comme un coordinateur. L’utilisateur peut le télécharger sur son téléphone ou ordinateur.
• Agentic Services : des AI Agents construits on-chain pour des plateformes Web2, capables d’exécuter des tâches sur certaines plateformes Web2 majeures, avec le processus et les résultats enregistrés sur la blockchain.
• Le projet mentionne également les External AI, qui pourraient à l’avenir permettre l’interaction avec d’autres LLM ou AI Agents Web2.

Cœur de l’architecture PIN AI :

PIN Protocol, un réseau de stockage de données distribué DePIN, où chacun peut connecter son appareil au réseau et partager des données. Il intègre un modèle basé sur BERT, permettant d’anonymiser les données à chaque étape du traitement, assurant la confidentialité et la conformité avec les réglementations sur la protection des données.

La Personal AI est construite dessus. D’un côté, elle fournit des données personnalisées à la Personal AI, de l’autre, elle fournit les données les plus pertinentes aux Agentic Services.

PIN Protocol est composé de trois éléments :

1. Couche de stockage et de calcul privé : stockage distribué des données, stocke en toute sécurité les données des appareils partagées par les utilisateurs (photos, vidéos, etc.), et rend les données les plus pertinentes disponibles à tout moment pour la Personal AI et les Agentic Services. Les utilisateurs peuvent connecter leurs appareils au réseau, fournir des données et recevoir des récompenses en tokens natifs $PIN.

2. Connecteur de données : utilise la technologie zk pour suivre et vérifier les données des utilisateurs connectés au réseau. Je pense qu’il s’agit des nœuds du réseau PIN, les opérateurs de nœuds doivent staker des tokens $PIN pour valider, et certains détenteurs de tokens peuvent déléguer leurs tokens aux nœuds, les deux recevant des récompenses de staking.

3. Lien d’agent : vise à faire correspondre la Personal AI avec les Agentic Services. Il se compose d’un registre d’agents et d’un mécanisme de transaction, le premier servant à suivre les indicateurs de performance, le second « réfléchissant » à la meilleure façon de faire correspondre la Personal AI avec les Agentic Services (en fonction du coût, des performances et de la qualité d’exécution de chaque service).

Mode d’utilisation / logique métier :

Lors de l’utilisation, après avoir exprimé un besoin spécifique, PIN AI suit les étapes suivantes :

Étape 1 : Personal AI — collecte la demande de l’utilisateur

L’utilisateur exprime son besoin à la Personal AI, qui le transmet au PIN Protocol.

Étape 2 : PIN Protocol — préparation avant l’exécution de la tâche

Décompose l’intention de l’utilisateur en étapes concrètes, trouve le service d’agent le plus adapté et rentable, recherche les données les plus pertinentes et les fournit au service d’agent. (Si plusieurs plateformes Web2 sont impliquées, l’intention est répartie entre différents services d’agent.)

Étape 3 : Agentic Services — exécution des étapes concrètes

Étape 4 : PIN Protocol — retour des résultats à l’utilisateur

La plupart des besoins quotidiens impliquent des transactions financières. Dans PIN AI, le flux de fonds devrait être :

L’utilisateur paie des frais de gas au PIN Protocol (je suppose que c’est pour activer la transaction d’intention). Comme PIN Protocol décompose d’abord l’intention de l’utilisateur, puis indexe et envoie les données les plus pertinentes au service d’agent, après l’exécution de la tâche, le service d’agent reverse une partie des frais de service en pourboire au PIN Protocol.

Ainsi, PIN Protocol et les Agentic Services peuvent tous deux prélever une commission sur les frais de service payés par l’utilisateur.

Par exemple :

L’utilisateur peut télécharger la Personal AI sur son ordinateur ou téléphone, exprimer un besoin, par exemple « acheter la carte graphique GTX 3080 la moins chère sur Amazon », et payer (prix d’achat + frais de service + frais de gas PIN Protocol).

La Personal AI transmet ce besoin au PIN Protocol.

Après avoir compris et décomposé l’intention de l’utilisateur, PIN Protocol la divise en étapes concrètes et les envoie, avec les données les plus pertinentes, au service d’agent. Il peut y avoir des dizaines de services d’agent spécialisés dans les achats Amazon, donc PIN Protocol doit évaluer leur coût, performance et historique pour choisir le plus adapté.

Le service d’agent trouve sur Amazon la GTX 3080 au meilleur rapport qualité-prix et passe commande. Une fois terminé, il paie les frais de décomposition d’intention et d’appel de données au PIN Protocol. PIN Protocol et la Personal AI renvoient le résultat à l’utilisateur, et envoient des tokens PIN en récompense.

Participants au réseau

Utilisateurs de Personal AI : installent la Personal AI sur leur ordinateur ou téléphone, connectent leurs données personnelles au PIN Protocol et reçoivent des récompenses en tokens PIN.

Utilisateurs de flux de valeur : comme dans le mode d’utilisation ci-dessus, les utilisateurs qui effectuent des transactions de valeur reçoivent également des récompenses en tokens PIN.

Nœuds PIN Protocol : suivent et vérifient les données des utilisateurs connectés au réseau. Les opérateurs doivent staker, les détenteurs de tokens peuvent déléguer leurs tokens aux nœuds, les deux reçoivent des récompenses de staking.

Agentic Services : les développeurs peuvent gagner des frais de service.

II. Équipe de développement principale

Davide Crapis - Cofondateur

Expérience en conception de protocoles blockchain, avec une certaine expérience en IA.

A travaillé chez Lyft comme Senior Data Scientist, où il a conçu et mis en œuvre des algorithmes de distribution d’incitations, distribuant chaque année xx dollars d’incitations de croissance aux passagers et conducteurs. Après avoir démissionné, il a été chercheur indépendant, étudiant les schémas d’incitation et la distribution de tokens. Avant de fonder PIN AI, il était chercheur scientifique sur les « incitations robustes » à la Ethereum Foundation.

A développé un modèle de machine learning pour la « sensibilité des consommateurs aux taux d’intérêt des produits d’investissement/crédit », et a été chercheur et mentor en machine learning à la Columbia Business School pendant quatre ans. Il a rejoint la communauté de développeurs Web2 « South Park » pour explorer l’intersection des grands modèles de langage et de la blockchain.

Ben Wu - Cofondateur

Expérience en gestion, probablement responsable de la stratégie et des idées de produits IA.

Diplômé du MIT, alumni de Y Combinator. Avant de fonder PIN AI, il était directeur des bases de données et des opérations dans le département des solutions stratégiques de données chez Yahoo, responsable de l’exploitation et de la gestion de projets de données à grande échelle.

Bill Sun - Cofondateur, Chief Scientist

Expérience en trading quantitatif et IA.

Docteur en mathématiques de Stanford, a fait de la recherche en IA chez Google DeepMind. Il a également été gestionnaire d’investissement en intelligence artificielle/trading quantitatif dans une société de gestion d’actifs de Wall Street. Il a fondé l’organisation de recherche AI+Club et la communauté technologique AGI House. Il est angel investor du scout fund de a16z. Il est aussi le fondateur de Generative Alpha, qui propose des solutions IA pour les entreprises.

III. Réflexions et conclusion

La première révolution industrielle a libéré les mains grâce à la mécanique ;

La deuxième révolution industrielle a brisé la frontière entre le jour et la nuit grâce à l’électricité ;

La troisième révolution industrielle a fusionné les frontières entre le virtuel et le réel grâce à Internet.

L’apparition de l’IA est généralement considérée comme le signe de la quatrième révolution industrielle, et les AI Agents sont le ticket pour ce voyage d’exploration. Chacun de nous peut monter à bord de ce navire géant vers le futur de « l’interaction homme-machine ».

Au cours des dernières décennies, d’innombrables activités et une quantité massive de données ont été générées chaque jour sur Internet, mais les utilisateurs n’en ont jamais eu la propriété.

L’iPhone16 vient d’être lancé, apportant Apple Intelligence, mais PIN AI a l’opportunité de construire un écosystème d’AI Agents plus ouvert qu’Apple Intelligence.

Dans ce contexte, les développeurs peuvent être récompensés en créant des services d’agents innovants pour les plateformes Web2, ce qui stimulera l’émergence d’AI Agents de plus en plus performants et de qualité, déclenchant une vague d’innovation.

Et des milliards d’utilisateurs de smartphones pourront non seulement utiliser une Personal AI personnalisée, mais aussi partager les données de leurs appareils pour être récompensés.

Les données des utilisateurs soutiennent tout l’écosystème PIN AI, c’est la force des utilisateurs, et c’est aussi le point de départ du Web3 : la décentralisation et la propriété.

J’espère voir rapidement la mise en œuvre du réseau PIN AI et vérifier si le mécanisme d’incitation fonctionne efficacement, afin d’attirer une armée de contributeurs open source et de créer une vague d’innovation à plus grande échelle. Le testnet pourrait être lancé en octobre, le mainnet et le TGE en janvier prochain, ce qui est très prometteur.