Pendant la majeure partie des deux dernières années, les jetons liés à l'IA sur Solana ont souvent été regroupés avec des mèmes éphémères plutôt qu'avec des infrastructures à long terme. De nombreux projets reposaient sur l'humour, les références virales ou les promesses abstraites plutôt que sur des systèmes fonctionnels. Cette perception montre aujourd'hui des signes de changement.
Un nouveau groupe de pièces d'IA basées sur Solana se situe à l'intersection de la culture des mèmes, des outils de développement et de l'orchestration des agents. Si la spéculation joue toujours un rôle, l'activité sous-jacente semble plus ancrée dans l'expérimentation de logiciels réels que les cycles précédents.
Ce changement ne suggère pas que Solana a soudainement résolu les défis de l'IA onchain. Il met plutôt en évidence la façon dont l'écosystème a commencé à combiner l'élan culturel et le développement pratique. Des jetons tels que $GAS, $SOL, $RALPH, $KLED et $VVM illustrent clairement cette transition. Ils sont nés de récits basés sur des mèmes, mais sont désormais directement liés à des outils open-source, à des flux de travail de développeurs et à l'intérêt croissant pour l'orchestration d'agents d'IA.
La position de Solana dans le paysage des agents d'IA
Parmi les principales blockchains, Solana est actuellement en tête de l'adoption des agents d'IA en chiffres bruts. Un rapport publié en août par le Boston Consulting Group plaçait environ 800 agents d'IA sur Solana, devant Base qui en compte environ 700.
Ethereum compte un plus petit nombre d'agents onchain, mais héberge plusieurs exemples à forte capitalisation boursière, tels que Artificial Superintelligence Alliance ($FET), qui génère une grande partie de la valeur liée à l'IA d'Ethereum. D'autres chaînes comme NEAR et BNB Smart Chain signalent leur intérêt par des feuilles de route et des fonds, mais elles hébergent encore relativement peu d'agents aujourd'hui.
L'avantage de Solana réside dans sa rapidité, ses faibles coûts de transaction et sa culture de lancement mature. Ces caractéristiques réduisent les frictions pour les développeurs qui souhaitent expérimenter rapidement. Elles permettent également aux communautés de tokeniser plus facilement les idées avant que les équipes ne finalisent les plans de produit à long terme. En conséquence, Solana est devenu un foyer naturel pour les premiers mèmes d'agents d'IA, même lorsque ces agents n'offraient que peu d'utilité réelle.
Plus technique cette fois-ci ?
La vague actuelle diffère des cycles de mèmes précédents car elle s'ancre dans un thème technique spécifique. Ce thème est l'orchestration des agents d'IA. Plutôt que de promouvoir un seul chatbot ou un assistant novateur, ces projets se concentrent sur la coordination de plusieurs agents d'IA pour accomplir des tâches complexes.
le projet $GAS en est l'exemple le plus clair. Inspiré par Gas Town, un cadre d'orchestration multi-agents open-source créé par Steve Yegge, ancien ingénieur de Google et d'Amazon, le jeton $GAS a attiré l'attention grâce à un mélange de crédibilité technique et d'énergie mnésique. Gas Town conçoit le développement de logiciels comme un processus industriel. Il permet aux développeurs de faire fonctionner vingt agents d'intelligence artificielle ou plus simultanément sans perdre le contexte ou créer des conflits de fusion. Le cadre utilise des rôles définis tels que "Mayor", "Overseer" et "Crew" pour structurer la collaboration.
Un membre anonyme de la communauté a ensuite lancé le jeton $GAS sur BagsApp, une plateforme de lancement de jetons basée sur Solana. Le jeton est rapidement devenu un point central de la discussion sur l'utilisation des crypto-monnaies pour financer les travaux d'IA en open-source, et M. Yegge a lui-même publié un billet de blog décrivant son expérience.
L'activité commerciale s'est intensifiée et le jeton a atteint une capitalisation boursière de plusieurs millions de dollars en l'espace de quelques jours.
La culture des mèmes est toujours aussi répandue
La narration culturelle joue toujours un rôle central, mais la méta actuelle reflète également un changement dans la manière dont les jetons sont mis sur le marché. Ironiquement, cette vague n'est pas menée par pump.fun, la plateforme de lancement de memecoins dominante sur Solana. BagsApp a plutôt émergé comme le lieu principal pour ces lancements liés à l'IA. Les déployeurs recherchent activement une source ouverte intéressante ou un développement expérimental d'IA, lancent un jeton autour de ce travail, puis contactent le développeur original pour réclamer des frais d'échange et s'associer formellement au projet. Lorsque les développeurs reconnaissent le jeton ou discutent publiquement du travail sous-jacent, l'attention du marché s'accélère souvent rapidement.
Ce mécanisme mêle opportunisme et financement de l'expérimentation. Dans certains cas, les frais réclamés fournissent des ressources significatives aux développeurs qui étaient déjà en train de construire, transformant ainsi l'échange spéculatif en une forme de mécénat populaire.
Ce schéma n'est pas tout à fait nouveau. L'année dernière, le jeton $WATER sur BagsApp a attiré l'attention et suscité la controverse lorsque Finn, le fondateur de BagsApp, a été fortement critiqué pour n'avoir pas réussi à convaincre MrBeast d'approuver le projet.
Cet épisode a démontré à la fois la puissance et la fragilité des lancements axés sur la narration. Au sein de cette structure, les symboles culturels ont encore de l'importance. Le mème de la "tomate trophée" de $SOL l'illustre clairement. Dans le cadre du méta-codage Claude ou vibe, $SOL représente la persistance et la vivacité, souvent symbolisées par une tomate trophée qui refuse de mourir. Bien que ludique, ce récit trouve un écho chez les développeurs qui expérimentent les modèles Claude d'Anthropic pour des sessions de codage de longue durée.
$VVM étend cette couche culturelle à l'outillage. Décrite comme une machine virtuelle vibrante, elle introduit un langage déclaratif pour contrôler les agents d'intelligence artificielle à la demande. L'idée s'inspirerait de discussions sur la manière dont les développeurs souhaitent guider des modèles comme Claude de manière plus intuitive. L'appréciation rapide du prix du jeton reflète à la fois l'enthousiasme pour le concept et la spéculation alimentée par son cadre favorable aux mèmes.
le $RALPH se situe entre le $GAS et le $VVM en termes de tonalité. Il fait référence à la boucle de Ralph Wiggum, un modèle d'orchestration développé par Geoffrey Huntley. Cette technique consiste à confronter de manière répétée l'agent IA à ses propres résultats jusqu'à ce qu'il identifie une solution correcte. Le jeton associé achemine les redevances vers la recherche ouverte en cours, renforçant ainsi le lien entre l'activité du jeton et le financement du développement.
À côté de ces projets, $KLED se distingue de façon notable, non pas parce qu'il rejette la spéculation, mais parce qu'il cible un problème très différent. Kled AI est une application mobile lancée fin 2025 qui incite les utilisateurs à télécharger des photos et des vidéos personnelles, voire des données sensibles telles que des scanners médicaux, pour l'entraînement de l'IA. Deux semaines après son lancement, l'application aurait généré environ 3 millions de téléchargements quotidiens de la part de quelque 200 000 contributeurs.
La plateforme s'appuie sur une participation explicitement volontaire et place la rémunération au cœur de l'incitation. Certains utilisateurs gagneraient jusqu'à 6 400 dollars par mois, en fonction du type et du volume de données qu'ils fournissent. Kled présente ce modèle comme une réponse au problème croissant de la rareté des données dans l'automatisation de l'IA, en particulier pour les cas limites où les modèles échouent en raison du contexte limité du monde réel.
Dans l'ensemble, ces dynamiques montrent comment les traders et les développeurs continuent à tester de nouvelles façons d'aligner la spéculation sur le développement de logiciels. Personne ne sait combien de temps durera cette méta. Ce qui est clair, c'est que les mécanismes de lancement des jetons ont évolué.
Des capitalisations boursières jamais atteintes
Les données d'Onchain montrent que ces jetons attirent des capitaux importants sur de courtes périodes. Les premiers acheteurs de $GAS ont enregistré d'importants gains non réalisés, et les volumes d'échange ont fortement augmenté pendant la période d'attention maximale. Le 16 janvier, le jeton a atteint une capitalisation boursière record de plus de 62 millions de dollars, avant de retomber sous la barre des 30 millions de dollars, où il se négocie actuellement.
La plateforme d'analyse Lookonchain a attiré l'attention sur un trader particulier qui a réussi à transformer 394 dollars en un profit de 420 700 dollars sur le jeton $GAS.
Cela contraste directement avec le sentiment de 2025, qui a vu les mèmes coins et les récits d'IA afficher des rendements moyens négatifs, même s'ils sont restés populaires parmi les traders, selon un rapport de CoinGecko.
Pourquoi cette phase est-elle différente ?
Malgré des risques familiers, le moment actuel se distingue des cycles précédents de jetons d'IA. Les vagues précédentes ont favorisé l'infrastructure avant que les applications grand public n'existent. De nombreuses équipes ont arrêté les livraisons une fois que les prix ont chuté. En revanche, les jetons actuels, axés sur l'orchestration, sont directement liés à des outils que les développeurs utilisent déjà ou explorent activement. Ils reflètent également une évolution plus large vers des flux de travail axés sur l'IA, où les humains guident l'intention et les machines exécutent les tâches.
L'écosystème de Solana est loin d'être mature dans ce domaine. La plupart des agents d'IA se concentrent encore sur des cas d'utilisation étroits, et leur adoption dans le monde réel reste limitée. Pourtant, le mélange de mèmes, de cadres open-source et d'incitations symbolisées suggère une phase plus expérimentale et sans doute plus saine.
Les pièces d'IA sur Solana ne se situent plus uniquement dans la catégorie des mèmes. Elles s'appuient toujours sur un élan culturel, mais elles s'orientent de plus en plus vers des questions pratiques sur la manière dont les développeurs coordonnent les agents, financent les outils et redéfinissent le travail logiciel.
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