TARS AI (TAI): Connecter l'IA et Web3 avec une infrastructure évolutive
TARS AI - jeton TAI - se positionne comme une couche “intergicielle” qui permet à n’importe quelle dApp blockchain de lancer, de peaufiner et de monétiser des modèles d’intelligence artificielle à la demande. Au lieu d’API centralisées ou de silos GPU, TARS AI propose un marché sans permission où les créateurs de modèles, les fournisseurs de GPU et les utilisateurs finaux se rencontrent sous un unique jeton économique : le jeton TAI. Ci-dessous se trouve un guide concis pour les chasseurs de largages aériens, les constructeurs de DeFi et les traders de Gate.io qui souhaitent comprendre comment TARS AI comble les deux récits les plus en vogue de 2025 : l’IA et Web3.
1. Pourquoi avons-nous besoin de TARS AI?
L’infrastructure AI actuelle repose sur des plateformes fermées - pensez à OpenAI ou Anthropic - où les tarifs, les ensembles de données et les conditions d’utilisation changent du jour au lendemain. D’un autre côté, Web3 les développeurs luttent pour intégrer l’IA dans les contrats intelligents ou les NFT sans quitter la chaîne. L’infrastructure évolutive de TARS AI résout les deux problèmes :
Pool de GPU décentralisé - tout le monde peut miser des GPU et gagner des récompenses en jetons tai.
Registre de modèle sur chaîne - chaque version de modèle est hachée par IPFS, horodatée et activée pour les redevances.
Facturation micro-payante par appel - les dApps paient en TAI, acheminé par un rollup de couche 2 pour des frais inférieurs à un centime.
Résultat : l’IA devient un plug-in modulaire pour les DAO, GameFi, les moteurs de risque DeFi, et même les bots de trading Gate.io.
2. Comment fonctionne l’architecture TARS AI
- Les maçons de modèle téléchargent ou peaufinent des modèles (dérivés de GPT, points de contrôle de Stable Diffusion).
Les contributeurs de Compute louent des cycles GPU via des conteneurs Docker avec des enclaves sécurisées.
- Le routeur d’emplois regroupe les demandes d’inférence, réglant les frais en pièce tai à travers un rollup optimiste sur Arbitrum.
Les auditeurs de DAO misent du TAI pour voter sur la qualité du modèle, éliminant les acteurs malveillants qui fournissent des sorties incorrectes. Grâce à cette conception, la latence d’inférence reste inférieure à 500 ms pour la plupart des requêtes LLM, suffisamment bonne pour le GameFi en temps réel ou le scoring oracle on-chain.
3. Instantané de la tokenomie (juillet 2025) de TARS AI
| Métrique | Valeur |
|---|---|
| Ticker | TAI |
| Offre totale | 1 000 000 000 |
| Circulation | 420 000 000 |
| Inflation | 3 % an 1; 1 % d’ici l’an 5 |
| Distribution initiale | 40 % communauté/airdrop, 20 % équipe (vesting sur 4 ans), 15 % récompenses de minage GPU, 15 % trésorerie, 10 % fonds écologiques |
Chaque appel d’inférence brûle 0,5 % de TAI payé ; un autre 1 % est dirigé vers un pool de rachat. Cette torsion déflationniste incite à l’utilisation tout en récompensant les détenteurs à long terme - une raison pour laquelle le prix du tai coin a surpassé la plupart des jetons d’IA au cours du T2 2025.
4. Produits en direct et cas d’utilisation de TARS AI
TARS Forge - un studio sans code où les projets NFT créent des légendes générées par l’IA; déjà intégré par deux collections PFP populaires.
Oracle Lens-GPT - évalue les demandes de prêt DeFi en utilisant des instantanés de crédit on-chain + des invites de risque LLM.
Gate Quant Plug-in – (beta) permet aux traders API de Gate.io de fournir des données de carnet de commandes en temps réel dans les modèles TARS pour l’étiquetage du sentiment ; frais payables en pièce TAI avec une remise de 20 %.
Le projet signale 18 millions d’appels d’inférence rien qu’en juin, brûlant environ 360 000 TAI.
5. Faits saillants de la feuille de route 2025–2026 de TARS AI
Cross-chain Data Lake – canal zk-proof pour que les ensembles de données privés puissent entraîner des modèles sans quitter les portefeuilles des propriétaires.
Les nœuds mobiles Edge - Les appareils Android minent TAI en faisant don des moteurs neuronaux inactifs.
6. Comment obtenir TAI sur Gate.io
Trade spot - trouvez des paires TAI/USDT ou TAI/BTC avec des écarts < 0,2 %.
Gate Earn – mise en jeu de TAI pour un rendement pouvant atteindre 14 % APR ; les récompenses sont payées quotidiennement en cryptomonnaie tai.
Les quêtes de largage aérien - Les missions de Gate listent parfois des tâches “Exécuter un modèle TARS AI”; en les accomplissant, des micro-récompenses sont déposées sur votre compte Gate.
Conseil : Retirez sur Arbitrum pour payer moins de 0.05 $ en frais de gaz, bien moins cher que les transferts sur le mainnet ERC-20.
7. Risques et considérations
Spam de modèle - sans un score DAO vigilant, les téléchargements de mauvaise qualité pourraient gonfler le stockage et compromettre la confiance.
Centralisation des GPU - les baleines pourraient stocker les récompenses minières ; TARS prévoit une courbe de paiement quadratique pour compenser cela.
Règles de l’IA réglementaire – les lois émergentes sur la responsabilité du modèle pourraient influencer les volumes du marché et le prix du coin tai.
Conclusion
En fusionnant un marché GPU décentralisé, un registre de modèles on-chain et une gouvernance basée sur des jetons, TARS AI transforme l’intelligence artificielle en norme Web3 élément de base. Pour les utilisateurs de Gate.io cherchant à s’exposer à la fois aux récits sur l’IA et l’infrastructure, la pièce TAI offre non seulement des opportunités de trading, mais aussi une utilité réelle - des appels de modèle à prix réduit, un rendement de mise en jeu et des bonus de plateforme de lancement. Comme toujours, suivez la feuille de route, évaluez les vraies métriques d’utilisation et tirez parti de l’écosystème robuste de Gate.io pour participer à l’avenir de tars ai.
