
0G la Fondation a annoncé le 21 avril un partenariat officiel avec Alibaba Cloud, en intégrant le modèle de langage de grande taille Qianwen (Qwen) à une infrastructure décentralisée, afin que les agents IA puissent appeler directement des LLM de niveau commercial depuis l’environnement on-chain. Les développeurs utiliseront la fonctionnalité de raisonnement de Qianwen via un mécanisme d’accès contrôlé par des jetons, convertissant efficacement les appels aux LLM en opérations mesurables sur la chaîne, faisant de Qianwen l’un des premiers LLM commerciaux intégrés au cadre principal d’agents décentralisés.
Selon l’accord de partenariat, les développeurs passent, pour le paiement de l’utilisation des capacités de raisonnement de Qianwen, des facturations traditionnelles basées sur le cloud à un mécanisme d’accès fondé sur des jetons, réalisant ainsi la mesure on-chain des appels aux LLM. Lorsqu’un agent IA appelle le raisonnement de Qianwen, ses demandes de calcul et le règlement des frais peuvent être enregistrés comme des opérations vérifiables on-chain, plutôt que d’être effectués silencieusement dans un backend centralisé.
Cette architecture permet aux développeurs Web3 d’intégrer le même langage natif de LLM dans des agents IA, lesquels peuvent être émis, échangés et composés comme d’autres actifs natifs de la cryptographie, rendant ainsi les appels aux LLM des ressources programmables coexistant avec les jetons, DeFi et la gouvernance on-chain.
Pour 0G, l’intégration de Qianwen fait partie d’une stratégie plus large visant à construire une « économie des agents » (Agent Economy) on-chain, avec pour objectif de permettre à des agents IA autonomes de posséder une identité, de payer des frais de calcul et d’interagir avec d’autres protocoles, sans dépendre de l’écosystème de plateformes d’IA centralisées. Plus tôt cette année, la Fondation 0G a annoncé un plan de croissance d’écosystème de 88,88 millions de dollars, destiné à financer des agents IA décentralisés et des applications décentralisées hautes performances (dApp).
Alibaba Cloud indique que la série Qianwen compte actuellement plus de 90 000 instances déployées dans le monde, couvrant les modèles Qwen2.5 avec un nombre de paramètres allant de 7 milliards à 72 milliards, ainsi que des produits multimodaux comme Qianwen VL (vision) et Qianwen Audio. Deux versions sont proposées : ouvertes et fermées. Ce partenariat vise à étendre cette pile technologique de niveau entreprise à des environnements ne nécessitant pas d’autorisation.
La Fondation 0G est un projet d’infrastructure Web3 positionné comme une « couche IA (AIL) et un système d’exploitation d’IA décentralisé (dAIOS) », visant à fournir un environnement on-chain complet pour des agents IA autonomes. L’introduction du LLM Qianwen constitue une initiative concrète pour construire une économie des agents on-chain, permettant aux agents IA d’appeler directement des LLM de niveau commercial lors de l’exécution de tâches de raisonnement, sans dépendre d’une API gateway centralisée.
Les API cloud traditionnelles reposent sur une facturation en monnaie fiduciaire et une authentification d’identité centralisée ; toutes les opérations sont effectuées dans un backend centralisé, et ne peuvent pas être auditées par des tiers. L’accès contrôlé par des jetons fait correspondre les appels aux LLM à des opérations mesurables on-chain : les frais sont payés en jetons, l’ensemble du processus est vérifiable on-chain, permettant aux agents IA de payer et d’appeler de manière autonome, de façon programmatique, des services de raisonnement.
Les développeurs peuvent intégrer directement les capacités de raisonnement de Qianwen dans des agents IA on-chain, afin que les agents puissent appeler l’intelligence des LLM de niveau entreprise lorsqu’ils exécutent des tâches tout en conservant le caractère décentralisé des agents. Si l’expérimentation réussit, cela pourrait devenir un modèle concret sur la manière dont les grands fournisseurs de cloud relient une IA native du cloud à des mécanismes de coordination décentralisés à très grande échelle.
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