Jake Brukhman de CoinFund affirme que la conformité d’Anthropic en matière de contrôle des exportations prouve que l’IA se centralise rapidement. Voici ce qu’il compte faire à ce sujet.
Le fondateur de CoinFund, Jake Brukhman, tire la sonnette d’alarme sur la centralisation de l’IA. Il a souligné la conformité d’Anthropic aux
contrôles américains des exportations d’IA comme la preuve que les gouvernements resserrent leur emprise sur les modèles d’IA.
Brukhman, qui suit l’intersection de l’IA et des réseaux décentralisés depuis 2020, affirme que le risque est réel. Il soutient que les réseaux d’IA décentralisés sont le seul contrepoids viable. Pour lui, ce n’est pas un débat hypothétique.
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L’IA décentralisée comme frein au contrôle gouvernemental
Brukhman a partagé ses préoccupations sur X, déclarant que les modèles d’IA ont toujours été une force centralisatrice et une cible privilégiée pour le contrôle gouvernemental. Il a décrit la conformité d’Anthropic aux contrôles des exportations comme le moment qui a transformé cette vision en réalité de marché.
Sa position est que l’IA souveraine, ouverte et publique fonctionnant sur des réseaux décentralisés est l’alternative nécessaire. Sans cela, prévient-il, l’IA pourrait tomber sous le joug de la censure et d’un contrôle étatique unilatéral.
Il a également noté que sa thèse d’investissement ne s’est pas tournée vers l’IA ces dernières années, contrairement à de nombreux investisseurs en crypto.
Au lieu de cela, il a bâti ce qu’il appelle une expertise approfondie à la croisée de l’IA et des réseaux décentralisés. Ce contexte façonne la façon dont il interprète le développement d’Anthropic.
Unlike many investors in crypto, I did not pivot to AI in the last few years. However, since 2020, I built some of the deepest understanding in this industry on the intersection of AI and decentralized networks (crypto, web3).
From the start, it was very clear that AI models are…
— Jake Brukhman (@jbrukh) June 13, 2026
Le problème de puissance de calcul bloquant la formation décentralisée de modèles de pointe
Brukhman identifie le fossé en matière de puissance de calcul comme le défi central de l’IA décentralisée. Il soutient qu’il existe suffisamment de ressources GPU standard dans le monde pour concurrencer les grandes entreprises dans la formation de modèles de pointe.
L’obstacle n’est pas la disponibilité mais les algorithmes. La formation sur du matériel distribué nécessite de nouvelles approches techniques dont l’infrastructure centralisée n’a pas besoin.
Il a cité plusieurs équipes travaillant directement sur ce problème. Gensyn, Prime Intellect, Pluralis, Nous Research, Macrocosmos et Covenant AI font partie des projets qu’il a nommés.
Brukhman a déclaré que ces équipes poursuivaient des recherches sur la formation distribuée à une époque où l’industrie dans son ensemble considérait cela comme impossible. Il décrit désormais les résultats non seulement comme viables, mais potentiellement moins chers et proches en efficacité des approches centralisées traditionnelles.
Modèles d’IA tokenisés et l’absence de modèle économique
Brukhman a également soulevé la question de la durabilité économique de l’IA open source. Il a déclaré que les modèles open source, bien que précieux, manquent actuellement d’un modèle économique viable.
Selon lui, cela limite leur viabilité à long terme. Parmi les projets d’IA décentralisée, il a distingué Pluralis comme le seul à avoir une réponse crédible jusqu’à présent.
Pluralis explore un modèle où les poids d’un modèle d’IA sont répartis entre plusieurs participants. Cette structure crée un cadre de propriété tokenisé et un modèle économique sous-jacent.
Brukhman a présenté cela comme une distinction significative dans le paysage de l’IA décentralisée, bien qu’il se soit abstenu de prédire les résultats.
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