Complexe AI Rig (ARC) : La révolution du cadre d'IA de nouvelle génération dans l'écosystème Solana

Dans la vague d’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de la blockchain, le ARC le jeton et le projet AI Rig Complex qui le sous-tend émergent avec une position unique. Comme Solana Le premier projet on-chain dédié à la construction d’un cadre d’agents IA portable, modulaire et léger, AI Rig Complex (ARC), porte non seulement l’ambition d’innovation technologique, mais démontre également le potentiel de devenir un leader dans la voie de l’IA grâce à l’expérience de l’équipe, à la conception du mécanisme écologique et aux récentes mises à niveau des fonctionnalités.

Positionnement du projet : La “révolution de l’infrastructure” de la piste du cadre IA

La concurrence dans le domaine actuel de l’IA est passée des simples modèles à la bataille pour les cadres de développement et les chaînes d’outils. Les projets de cadres (comme le Crypto-AI Lab de a16z, le réseau d’agents de Virtuals) visent à abaisser le seuil de construction d’applications d’IA et à devenir le pilier d’un écosystème florissant en fournissant des environnements de développement normalisés et évolutifs. AI Rig Complex (ARC) cible cette voie, avec son cadre central Rig développé en langage Rust, mettant l’accent sur les performances élevées, la modularité et la compatibilité multiplateforme, dans le but de devenir les “briques Lego” des agents d’IA.

Avantages techniques du cadre Rig

• L’empuissance du langage Rust: Rust est connu pour sa sécurité mémoire et ses performances de concurrence, ce qui en fait un choix idéal pour la construction de systèmes IA hautement fiables. Le framework Rig, implémenté en Rust, atteint un déploiement léger (ne nécessitant que 10 Mo de mémoire) et une vitesse de réponse au niveau de la milliseconde, le rendant particulièrement adapté aux scénarios de l’informatique en périphérie.
• Conception modulaire : Les développeurs peuvent combiner librement des modèles pré-entraînés, des modules de traitement des données et des interfaces d’interaction on-chain pour construire rapidement des Agents IA personnalisés.
• Compatibilité inter-chaînes: Malgré le fait d’être basé sur Solana, Rig prend en charge l’interaction multi-chaîne grâce à une couche d’abstraction et peut s’intégrer de manière transparente avec des écosystèmes tels que Ethereum, Cosmos, etc.

Antécédents de l’équipe

L’équipe provient de l’armée régulière Web2 + l’équipe de développement d’autorité de terrain Rust @Playgrounds0x, autrefois une équipe de développement d’outils AI bien connue dans la Silicon Valley, fournissant des solutions de niveau entreprise pour Microsoft et NVIDIA, avec des capacités d’ingénierie matures. Figure clé @0thTachi : un contributeur essentiel à la communauté du langage Rust, dirigeant le développement de plusieurs cadres LLM open-source, son projet GitHub Rig-LM étant répertorié comme un outil recommandé par la Fondation Rust.

L’équipe a choisi de publier le code du framework Rig sous forme entièrement open source et a subi des audits doubles par CertiK et Halborn. De plus, son expérience commerciale Web2 et ses clients d’entreprise existants (comme Azure, DeepSeek) fournissent au projet une trésorerie stable flux, réduisant la dépendance au financement par jeton.

Innovation du mécanisme du jeton ARC : de la « minage de liquidités » à la « co-construction de l’écosystème »

Le 11 février, ARC a annoncé l’abandon du modèle traditionnel de “pool de liquidité + partage des frais de trading” et a introduit le mécanisme de Preuve du Potentiel de l’Écosystème (PEP) :

• Dynamique de sortie des jetons : La distribution des jetons est liée à la fréquence d’utilisation du framework et à la contribution des développeurs, par exemple : Les développeurs peuvent recevoir des récompenses ARC pour le déploiement d’un Agent modulaire pour Rig ; Les utilisateurs peuvent échanger des ARC contre des données d’interaction on-chain générées en appelant des Agents.
• Zéro pré-minage & aucune allocation de VC : tous les jetons sont générés par des comportements écologiques, et l’équipe ne conserve que 5% pour la maintenance à long terme.
• Droits de gouvernance contraignants : détenir ARC permet de voter pour déterminer la direction de l’itération des fonctionnalités du framework, réalisant ainsi les ‘développeurs en tant qu’actionnaires’.

D’autres cas d’utilisation pour ARC incluent : consommer ARC lors de l’appel des Agents Rig ; obtenir ARC en contribuant à la puissance de calcul pour entraîner des modèles publics ; 1 ARC = 1 droit de vote ; payer des frais d’interaction pour Solana et d’autres chaînes, etc.

Les derniers progrès du projet AI Rig Complex

• Capacités de traitement multimédia : prise en charge native des images (prise en charge de la génération en temps réel de Stable Diffusion 3), de l’audio (intégration de Whisper) et des flux vidéo (encodage et décodage on-chain avec FFmpeg), couvrant des scénarios AI full-modal.
• Intégration de niveau entreprise des services cloud Azure : les agents Rig peuvent directement appeler la bibliothèque de modèles Azure AI ; intégration des modèles DeepSeek-MoE multimodaux de grande taille, réduisant le coût du développement des tâches complexes.
• API de streaming : Introduction d’une interface de streaming de données à faible latence pour répondre aux besoins du trading haute fréquence, de la surveillance en temps réel et d’autres scénarios.

Perspectives futures du projet AI Rig Complex

L’ambition d’ARC ne réside pas uniquement dans le fait de devenir un framework d’IA haute performance, mais également dans la tentative de démocratiser le développement de l’IA grâce à la blockchain, permettant aux développeurs individuels d’accéder à des outils de niveau entreprise à un coût extrêmement bas et de partager la valeur écologique grâce à l’économie des jetons. Si son modèle ‘Framework as a Service (FaaS)’ fonctionne sans heurts, Solana pourrait devenir la terre sainte de l’incubation pour la prochaine génération d’applications d’IA. Pour les investisseurs, le succès ou l’échec d’ARC dépendra de deux indicateurs clés : le taux d’adoption du framework Rig et l’activité réelle du mécanisme PEP. En 2025, cette bataille des frameworks d’IA mérite une attention continue.