NEAR AI a rapporté que plus d'un million de NEAR ont été stakés via son service, où les utilisateurs peuvent consacrer les récompenses de staking à l'inférence IA tout en conservant leurs jetons sous-jacents.
Résumé
- Les utilisateurs conservent leurs NEAR stakés tandis que les récompenses paient l'inférence IA.
- Les crédits d'inférence non utilisés sont reportés, et le retrait du staking arrête l'attribution de nouveaux crédits.
- Les budgets de calcul varient selon le prix du NEAR, le rendement du staking et le montant déposé.
- L'hébergement d'agents suit une formule distincte, avec 500 NEAR générant 5 $ de crédits mensuels.
Dans une publication X du 21 octobre, NEAR AI a indiqué que le montant staké avait dépassé 1 million de jetons, NEAR Protocol reprenant le chiffre quelques minutes plus tard et décrivant les dépôts comme du staking pour l'inférence.
« Stakez les vôtres pour payer votre IA. Les NEAR restent les vôtres », a écrit NEAR AI.
Le protocole a introduit cette option de paiement le 30 juillet, comme crypto.news l'avait précédemment rapporté lorsque NEAR a lancé les paiements IA basés sur le staking. Au lancement, NEAR a déclaré que le mécanisme couvrait 43 modèles de fournisseurs incluant OpenAI, Anthropic et Google, ainsi que l'inférence confidentielle et les agents hébergés.
NEAR AI utilise les récompenses de staking pour financer l'inférence
La documentation d'inférence de NEAR AI indique que le service convertit le rendement du staking en crédits de calcul, en laissant les jetons déposés sous la propriété de l'utilisateur. Le budget disponible dépend du montant staké, du prix du NEAR et du pourcentage annuel de rendement du staking, ou APY.
Selon la documentation, les crédits s'accumulent chaque seconde et les soldes non utilisés sont reportés. NEAR AI valorise un crédit à un dollar américain d'utilisation de la plateforme, tandis que le retrait du staking empêche l'accumulation de nouveaux crédits. L'entreprise indique que les utilisateurs peuvent gérer les changements via des transactions de portefeuille signées.
Le taux de récompense est variable. NEAR AI explique que les récompenses du réseau sont réparties entre les stakers, de sorte que la proportion de l'offre participant au staking affecte le rendement. Sa documentation situe les commissions typiques des validateurs entre 1 % et 10 %, déduites avant que les récompenses n'atteignent l'utilisateur. Ces chiffres décrivent les frais des validateurs, et non le prix d'une requête d'inférence.
Pour la planification budgétaire, NEAR AI fournit un calculateur qui traduit une allocation mensuelle d'inférence en stake requis, ou estime ce qu'un solde de jetons choisi peut financer. Les utilisateurs peuvent modifier ses hypothèses de prix et d'APY pour comparer différents budgets.
La page du calculateur décrit ses chiffres comme illustratifs et renvoie les utilisateurs vers la console cloud pour les prix actuels des modèles et vers leurs portefeuilles pour le rendement de staking applicable.
Les prix à l'usage dépendent du modèle et de l'utilisation de jetons
NEAR AI publie une liste de prix à l'usage distincte, mise à jour le 21 octobre, qui facture les jetons d'entrée et de sortie des modèles. Sa page de tarification indique que le service n'a aucune exigence de dépense minimale, aucun abonnement ni licence par siège sur ce plan, et aucun frais de plateforme au-delà du tarif du modèle listé.
Le catalogue libellé en dollars liste GLM 5.3 Flash à 0,08 $ par million de jetons d'entrée et 0,50 $ par million de jetons de sortie. Qwen 3.8 27B coûte 0,04 $ par million de jetons d'entrée et 1,35 $ par million de jetons de sortie.
En utilisant ces tarifs publiés, une charge de travail avec 1 million de jetons d'entrée et 1 million de jetons de sortie coûterait 0,58 $ sur GLM 5.3 Flash ou 1,39 $ sur Qwen 3.8 27B. Ces calculs utilisent des nombres de jetons égaux et excluent tout service distinct ; ils ne mesurent pas la qualité de sortie ni ne comparent les performances des modèles.
NEAR AI indique que l'exécution sécurisée et les attestations signées par le matériel sont incluses dans les tarifs d'inférence listés. Son offre entreprise inclut séparément une capacité GPU réservée, des modèles privés, une tarification volumique et des accords de niveau de service.
L'hébergement d'agents suit une formule de crédits différente
Pour les agents hébergés, l'explication produit du 30 juillet de NEAR AI établit une règle différente. Sa politique énoncée divise le montant de NEAR staké par 100 pour déterminer un budget mensuel de crédits en dollars, donnant l'exemple de 500 NEAR générant 5 $ de crédits mensuels.
L'allocation d'hébergement devient disponible au début de la période d'abonnement et se renouvelle tant que les jetons restent stakés, indique l'entreprise. Les crédits d'inférence, en revanche, s'accumulent continuellement à partir du rendement. NEAR AI décrit la formule d'hébergement comme une politique actuelle, et non comme un taux de conversion permanent.
L'entreprise affirme que le staking détermine à la fois le budget d'hébergement et le nombre d'agents IronClaw pouvant fonctionner en parallèle. Son explication indique un staking minimum de 50 NEAR pour activer un premier agent, les modifications d'abonnement étant gérées via des transactions de portefeuille.
La documentation destinée aux développeurs de NEAR AI décrit les environnements d'exécution de confiance comme des zones isolées à l'intérieur des processeurs qui protègent le code et les données pendant le calcul. Pour les modèles pris en charge hébergés dans des TEE, l'entreprise affirme que les fournisseurs de modèles et les opérateurs cloud ne peuvent pas lire les prompts ni utiliser les données pour l'entraînement. La documentation propose des voies distinctes pour l'accès aux modèles, l'inférence privée et la vérification, ainsi que des options de paiement par recharge et à l'usage.
Les propositions d'applications de NEAR incluent des agents dotés de leurs propres soldes
Le 3 octobre, le cofondateur de NEAR, Illia Polosukhin, a présenté des idées d'applications propulsées par l'IA, notamment des animaux numériques basés sur des NFT portant des soldes NEAR pour payer l'inférence. Sa conception proposée utiliserait NEAR AI pour exécuter une inférence vérifiable à partir de prompts encodés onchain, avec des fonctionnalités de nourrissage, d'habillage et de compétition éventuelle.
La liste de Polosukhin contenait 13 idées d'applications et cinq suggestions de distribution. Ses propositions incluaient de tester des modèles d'IA sur des ensembles de données privés sans exposer les informations sous-jacentes, avec des résultats certifiés identifiant le modèle et le hash de l'ensemble de test.
Un examen du 6 octobre de l'économie des jetons d'IA a identifié les soldes stakés, l'utilisation réelle des modèles et les paiements aux fournisseurs comme des mesures distinctes pour évaluer le service d'IA de NEAR. Il décrivait la feuille de route du réseau comme combinant des services d'IA privés avec une infrastructure d'exécution inter-chaînes.
