Grayscale met en lumière trois projets blockchain qui veulent répondre aux besoins concrets de l’intelligence artificielle. Dans une note publiée le 23 octobre 2026, Zach Pandl distingue DATA Network, USD.AI et Pearl.
Cette approche élargit le débat crypto aux infrastructures et à leur utilité économique. L’enjeu devient l’utilité économique réelle des infrastructures au service de l’intelligence artificielle. Aucun de ces projets ne constitue une recommandation d’investissement de Grayscale.
Dans le secteur crypto, trois besoins de l’intelligence artificielle concentrent désormais l’attention :
- DATA Network veut tracer les données d’entraînement et leurs droits d’utilisation.
- USD.AI finance les GPU grâce à des prêts garantis par du matériel informatique.
- Pearl cherche à rémunérer du calcul tout en sécurisant une blockchain.
Grayscale examine les infrastructures crypto derrière l’essor de l’IA
L’intelligence artificielle dépend de données exploitables, d’équipements coûteux et d’une énergie disponible. Des projets crypto veulent organiser ces ressources.
DATA Network mise sur la traçabilité des données
DATA Network veut documenter l’origine des contenus destinés à l’intelligence artificielle. Son registre Trace recense notamment des contributions humaines, des licences et des droits associés. Il doit permettre de rémunérer les personnes fournissant des contenus. La fondation Sui revendique plus de 250 millions de contributions enregistrées. Elle évoque aussi plus de trois millions de reçus quotidiens en moyenne. Ces chiffres restent des données communiquées par l’écosystème.
Le 12 octobre, DATA Network a annoncé sa migration vers Sui, avec Walrus pour le stockage. La fondation Sui prévoit 30 millions de dollars d’investissement dans le réseau. Le token DATA doit être transféré selon un ratio de un pour un. Pour les entreprises d’intelligence artificielle, la valeur résiderait dans des licences vérifiables. La crypto ne garantit toutefois pas l’exactitude juridique des déclarations initiales.
USD.AI transforme les GPU en garanties de financement
USD.AI cible le financement des serveurs nécessaires à l’intelligence artificielle. Le protocole utilise le matériel, les contrats commerciaux et les revenus associés comme garanties. Ses offres peuvent financer jusqu’à 80 % de la valeur des GPU. Les emprunteurs doivent apporter au moins 20 % de fonds propres. Les échéances annoncées s’étendent généralement sur trois à cinq ans.
Début octobre, USD.AI déclarait avoir déployé plus de 420 millions de dollars de prêts cumulés. Cette somme provient de sa propre communication, pas d’un audit indépendant présenté ici. Le token CHIP participe à la gouvernance des conditions de crédit. Il ne représente pas automatiquement une créance sur les GPU ou leurs revenus. Dans la finance crypto, l’activité d’un protocole et la valeur de son token restent distinctes. Le risque de défaut des emprunteurs demeure.
Pearl tente de relier minage crypto et puissance de calcul
Peut-on sécuriser une blockchain tout en exécutant des opérations utiles à l’intelligence artificielle ? Pearl propose une réponse encore discutée.
Un minage fondé sur les multiplications de matrices
Contrairement au hashing traditionnel, Pearl utilise des multiplications de matrices, courantes dans les modèles d’intelligence artificielle. Son ambition consiste à rémunérer les GPU qui effectuent ces calculs. Grayscale indique une progression de 580 % du token PEARL sur trois mois, au 22 octobre. Cette performance passée ne prédit aucun rendement futur.
Le partenariat annoncé avec Together AI comprend un service d’inférence intégrant Pearl. Il montre qu’une utilisation combinée est techniquement envisageable. Mais l’existence d’un produit ne prouve pas que tous les mineurs exécutent des tâches utiles. Pour l’intelligence artificielle, il faut distinguer un calcul correctement vérifié d’un travail effectivement demandé. Cette différence demeure centrale pour juger la promesse crypto.
Une étude indépendante nuance la promesse du calcul utile
Une étude publiée en juin par Abhinaba Basu a examiné le logiciel dominant de minage Pearl. Elle n’y a pas trouvé de véritable code d’inférence. Les chercheurs ont également soumis des matrices créées pour le minage. Leur travail montre que la validation du calcul n’atteste pas nécessairement son utilité économique. La preuve de calcul ne suffit pas à prouver un service d’intelligence artificielle.
Les constats de juin ne démontrent pas l’absence de progrès ultérieurs. Ils imposent surtout de mesurer la part de calcul réellement vendue à des clients. Sans cette information, le modèle crypto reste difficile à évaluer.
Le vrai défi crypto : démontrer une demande économique durable
Ces trois initiatives testent des marchés différents. DATA Network cherche des acheteurs pour des données correctement licenciées. USD.AI doit financer des équipements dont les revenus remboursent effectivement les prêts. Pearl doit prouver que le minage accompagne des calculs utiles. La croissance de l’intelligence artificielle n’assure pas leur réussite commerciale.
Grayscale s’intéresse aussi au calcul informatique traditionnel avec son Grayscale AI Compute ETF, GCPU. Ce fonds cible des entreprises cotées de l’infrastructure informatique. Il ne faut pas le confondre avec les trois projets crypto étudiés. La mention de DATA, CHIP ou Pearl ne signifie pas que le fonds détient leurs tokens.
Pour les investisseurs, les indicateurs pertinents restent l’adoption, les revenus vérifiables et la qualité des garanties. Le nombre de transactions ou la hausse d’un token ne suffisent pas. Dans la crypto liée à l’intelligence artificielle, l’avantage concurrentiel devra résister à la comparaison avec les services centralisés.
Les projets crypto ne cherchent plus seulement à associer leur image à l’intelligence artificielle. Leur succès dépendra de preuves mesurables, plutôt que de la popularité du récit technologique.
FAQ : projets crypto et intelligence artificielle
Grayscale cite DATA Network pour les données, USD.AI pour le financement des GPU et Pearl pour la monétisation du calcul.
USD.AI propose des prêts garantis par les GPU et leurs revenus. Le financement peut atteindre 80 % du matériel.
Pearl collabore avec Together AI. Une étude indépendante a cependant montré que tous ses calculs validés n’étaient pas utiles.
Article informatif, sans conseil en investissement. Les données des projets sont principalement déclaratives. Les crypto-actifs présentent des risques de perte.
Sources primaires et recherche :
Grayscale,
Sui Foundation,
USD.AI,
financement USD.AI,
Together AI,
étude scientifique.
