Le moment Bitcoin de l'IA : Pourquoi la bataille de l'open-source ressemble à la crypto en 2014

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Le Moment Bitcoin de l'IA : Pourquoi la Bataille de l'Open Source Ressemble à la Crypto en 2014

Un nouveau numéro de Chain of Thought, la newsletter de Brownstone Research rédigée par Ben Lilly, soutient que la bataille autour de 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 ce schéma sont en position d'en tirer profit.

La note s'ouvre sur le témoignage que le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, a livré 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'alors étaient « relativement limités », mais il a averti que la mise à l'échelle des modèles open source s'engageait « sur une voie très dangereuse ».

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 s'ensuit consiste à restreindre l'ouvert et à élever le fermé.

Les premiers sceptiques de Bitcoin reflètent ce à quoi l'IA est confrontée

Ce cadrage est bien connu des investisseurs en actifs numériques.

Il revient sur les premiers sceptiques de Bitcoin, du représentant Jared Polis achetant le premier Bitcoin sur Capitol Hill en 2014 à l'appel du sénateur Joe Manchin à interdire une « monnaie dangereuse », en passant par les accusations de 2023 selon lesquelles les régulateurs auraient tenté de couper la crypto du système bancaire dans ce que les critiques ont surnommé « Operation Choke Point 2.0 ».

L'industrie a survécu, note-t-il, et Washington s'oriente désormais vers des règles plus claires grâce au GENIUS Act adopté et au CLARITY Act en attente.

L'IA décentralisée, que Lilly appelle « DeAI », mène ce même combat aujourd'hui. Il cite des développements récents comme preuve que les murs se dressent : une interdiction d'exportation américaine sur la dernière version d'Anthropic, qui, selon lui, poussera l'entreprise vers un accès permissionné vérifiant l'identité d'un utilisateur avant d'accorder l'accès à 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 généralisent. « C'est pour votre protection, vous comprenez », écrit-il. « C'est toujours le cas. »

La note s'appuie sur une anecdote de sécurité nationale pour expliquer la peur qui motive ces décisions. 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, l'open source comble l'écart, selon l'article. Lilly affirme que le récent GLM-5.2 a obtenu des scores comparables au Sonnet 4.6 d'Anthropic de février, laissant les modèles ouverts environ trois à quatre mois derrière la frontière, et prédit qu'un rival open source à Mythos et GPT-5.6 émergera d'ici l'automne.

Il soutient que le plus grand déblocage est l'entraînement décentralisé sur des réseaux pair-à-pair qui reflètent Bitcoin et Ethereum — échangeant la puissance de calcul pour la sécurité du réseau contre la puissance de calcul pour l'entraînement de modèles. L'entraînement distribué, note-t-il, est passé de moins d'un milliard de paramètres à 100 milliards en deux ans.

Il cite trois projets pionniers — 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 grand public distribués — et s'attend à ce que davantage lancent des tokens et récompensent les utilisateurs qui contribuent en puissance de calcul.

La note se termine par l'idée que les gouvernements tenteront 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'. »

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