Bitcoin Magazine
Le moment Bitcoin de l'IA : Pourquoi le combat pour l'open-source ressemble à la crypto en 2014
Une nouvelle édition de Chaîne de Pensée, la newsletter de Brownstone Research écrite par Ben Lilly, soutient que la bataille pour l'intelligence artificielle open-source suit le même chemin que celui emprunté par Bitcoin il y a une décennie, et que les investisseurs qui reconnaissent le schéma peuvent en tirer profit.
La note s'ouvre sur le témoignage que le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, a donné au Congrès en juillet 2023. Amodei a reconnu que l'open source est « une bonne chose » dans la plupart des domaines scientifiques et que les risques des modèles ouverts publiés jusqu'à présent étaient « relativement limités », mais il a averti que l'échelle des modèles open-source se dirigeait « vers un chemin très dangereux ».
Lilly lit le sous-texte clairement : si les modèles ouverts sont dangereux, alors les modèles fermés vendus par des entreprises comme Anthropic sont le choix sûr — et la politique qui en découle est de restreindre l'ouvert et d'élever le fermé.
Les premiers sceptiques de Bitcoin reflètent ce que l'IA affronte
Cette mise en perspective est bien connue des investisseurs en actifs numériques.
Il revisite les premiers sceptiques de Bitcoin, depuis le représentant Jared Polis achetant le premier Bitcoin sur Capitol Hill en 2014 jusqu'à l'appel du sénateur Joe Manchin à interdire une « monnaie dangereuse », en passant par les accusations de 2023 selon lesquelles les régulateurs ont tenté de couper la crypto du système bancaire dans ce que les critiques ont appelé « Opération Choke Point 2.0 ».
L'industrie a survécu, note-t-il, et Washington s'oriente désormais vers des règles plus claires grâce à la loi GENIUS adoptée et à la loi CLARITY en attente.
L'IA décentralisée, que Lilly appelle « DeAI », mène maintenant ce même combat. Il cite des développements récents comme preuve que les murs se dressent : un embargo à l'exportation des États-Unis sur la dernière version d'Anthropic, qui, selon lui, poussera l'entreprise vers un accès autorisé qui vérifie l'identité d'un utilisateur avant de lui accorder un modèle, et la décision d'OpenAI de restreindre le déploiement de son GPT-5.6 à des partenaires de confiance.
Il s'attend à ce que les exigences d'identité se répandent. « C'est pour votre protection, vous voyez », écrit-il. « Ça l'est toujours. »
La note s'appuie sur une anecdote de sécurité nationale pour expliquer la peur qui motive ces mouvements. Lilly cite le chef de la NSA, Joshua Rudd, par l'intermédiaire du sénateur Mark Warner, décrivant comment le modèle « Mythos » d'Anthropic a pénétré « presque tous nos systèmes classifiés, non pas en semaines, mais en heures. »
Pourtant, le code source ouvert comble l'écart, selon l'article. Lilly affirme que le récent GLM-5.2 a obtenu des résultats comparables à ceux du Sonnet 4.6 d'Anthropic de février, laissant les modèles ouverts environ trois à quatre mois derrière la frontière, et prédit un rival ouvert à Mythos et GPT-5.6 d'ici l'automne.
Il soutient que le plus grand déblocage est l'entraînement décentralisé sur des réseaux pair-à-pair qui imitent Bitcoin et Ethereum — échangeant la puissance de calcul contre la sécurité du réseau pour la puissance de calcul contre l'entraînement du modèle. L'entraînement distribué, note-t-il, est passé de moins de 1 milliard de paramètres à 100 milliards en deux ans.
Il cite trois projets précoces — Dark Bloom, qui permet une inférence privée à faible coût sur des Macs inactifs ; c0mpute, un réseau d'inférence décentralisé ; et Pluralis, qui entraîne l'IA sur des GPU consommateurs distribués — et s'attend à ce que d'autres lancent des tokens et récompensent les utilisateurs pour avoir contribué à la puissance de calcul.
La note se termine par l'idée que les gouvernements essaieront d'interdire les modèles ouverts et qu'ils échoueront. Pour lui, investir dans cet espace « sera comme acheter du Bitcoin en 2014, à l'époque où c'était encore 'dangereux'. »
Source : BitcoinMagazine
