69 grandes tendances de conception DAO en 2025

L’Organisation Autonome de Décentralisation (DAO) est en train d’émerger rapidement comme une force clé dans la refonte de la gouvernance mondiale et de l’allocation des ressources, et un nombre croissant de modes de pensée et de conception innovants façonnent l’avenir de la DAO. Cet article est dérivé de l’article de Kevin@owocki « 69 trends in 2025-era DAO design », qui a été compilé, compilé et écrit par Techflow. (Résumé : Analyse dynamique du marché des agents d’IA : DeFAI, les agences de jeux et la DAO d’investissement deviennent de nouveaux points chauds) (Supplément de contexte : ETHGlobal Bangkok Blackpine Top 10 des finalistes : les agents d’IA, les outils DAO et les jeux dominent.. Les organisations autonomes (DAO) émergent rapidement comme une force clé dans la refonte de la gouvernance mondiale et de l’allocation des ressources, et de plus en plus de modèles de pensée et de conception innovants façonnent l’avenir des DAO. Cet article est la dernière recherche de Kevin Owocki, qui décrit 69 tendances en matière de conception de DAO en 2025 qui couvrent tout, de l’intégration de l’IA à la protection de la vie privée, en passant par l’allocation du capital et la gouvernance de la décentralisation. Cet article fournira non seulement des idées pratiques pour les concepteurs de DAO, mais stimulera également plus de discussions et de pratiques sur l’autonomie de la décentralisation, la gouvernance innovante et le financement des biens publics. Intégration de l’IA 1. AI x DAO AI x DAO fait référence à l’intégration de l’intelligence artificielle dans le fonctionnement de la DAO pour effectuer des tâches telles que la gestion de la trésorerie, l’analyse des propositions et le flux d’informations. Les agents d’IA peuvent traiter d’énormes quantités de données et prendre des décisions ou faire des recommandations en fonction de critères prédéfinis et de modèles historiques. Les agents d’IA peuvent fonctionner en continu et ont le potentiel de prendre des décisions plus objectives que les gouverneurs humains. 2. Aide à la gouvernance des agents de l’IA L’IA rend le processus de gouvernance plus transparent et plus efficace en fournissant des informations claires et basées sur des données pour analyser les modèles de vote, l’engagement des membres et l’impact des propositions. L’IA peut également démocratiser la participation à la gouvernance en compressant des informations contextuelles complexes dans des résumés faciles à comprendre, ce qui rend les mises à jour sur la gouvernance plus accessibles à tous les membres. 3. Disjoncteur AI Le disjoncteur AI est un mécanisme de contrôle de gouvernance qui limite le comportement des systèmes d’IA et empêche les problèmes potentiels de se produire. Un tel système peut automatiquement mettre en pause ou restreindre les actions de l’IA en fonction des conditions de déclenchement, garantissant ainsi que l’application de l’IA dans la DAO est plus sécurisée. 4. Proxy d’IA Le proxy d’IA est une classe de systèmes d’IA qui peuvent participer aux décisions de gouvernance au nom de Jetonholder. Ils peuvent analyser les propositions, suivre les habitudes de vote et prendre des décisions basées sur des critères prédéfinis pour piloter des systèmes de gouvernance plus complexes et automatisés. 5. L’IA au service de l’exploration de l’espace de conception Les agents d’IA améliorent considérablement l’efficacité de l’exploration de l’espace de conception dans des environnements infiniment complexes, en accélérant le processus d’innovation en générant et en évaluant automatiquement diverses configurations architecturales. Grâce à d’énormes ensembles de données, à des fenêtres contextuelles et à une puissance de calcul, l’IA peut rapidement optimiser les conceptions 24 heures sur 24, en identifiant la meilleure solution plus efficacement que les méthodes manuelles traditionnelles. Cela permet non seulement d’accélérer le processus de conception, mais aussi de réduire les coûts associés à l’exploration manuelle, ce qui permet d’obtenir des résultats plus innovants et plus rentables. Exemples : InfiniteRegen.AI 6. L’IA au service du flux d’informations L’IA et les grands modèles de langage (LLM) peuvent rationaliser le flux d’informations dans la DAO en résumant le contenu de la discussion ou de la réunion, en mettant en évidence les sujets ou les points clés du contenu pour une référence rapide par les autres membres. Dans le même temps, ils peuvent analyser les rôles et les intérêts des membres, fournir des informations personnalisées et s’assurer que chaque utilisateur ne reçoit que des mises à jour pertinentes. De plus, les graphes de connaissances basés sur l’IA reflètent les ressources, les discussions et les contributeurs de la DAO, ce qui permet aux bonnes personnes d’être connectées aux bonnes informations au bon moment. 7. Les outils d’intégration et de gestion des membres de l’IA appliquée sont utilisés pour rationaliser le processus d’intégration dans les DAO en lisant les CV, en évaluant les qualifications des nouveaux membres et même en suggérant des rôles en fonction des compétences et des profils de performance historiques. Cette application réduit les biais humains et accélère l’intégration des nouveaux membres dans la DAO. 8. Allocation du capital hors chaîne de l’IA Les agents de l’IA peuvent effectuer des allocations rétrospectives du capital plus efficacement en intégrant les données des cycles de financement, des propositions et des mesures de performance passés. Ils sont en mesure d’identifier les projets sous-financés mais percutants grâce à des analyses avancées et de recommander une allocation optimale des ressources. En automatisant l’examen des propositions et en hiérarchisant les priorités en fonction des objectifs de la DAO, l’IA garantit que l’allocation des fonds est à la fois efficace et transparente. 9. Gestion de la DAO IA La DAO supervise le développement de l’IA pour assurer l’éthique ou la cohérence des pratiques d’IA. Il peut s’agir d’une recherche et d’une gouvernance du déploiement de l’IA pilotées par la communauté, ce qui pourrait finalement conduire à des systèmes d’IA plus sûrs et plus responsables. 10. L’IA de l’intelligence en essaim est testée en tant que connecteur entre les DAO, les agents et les humains, créant une forme d’intelligence en essaim où différentes entités sont capables de partager des connaissances, de communiquer et de se coordonner plus efficacement, permettant une prise de décision collective plus efficace que les membres individuels. Mécanisme financier 11. Les contrats de garantie créent des mécanismes de coordination de l’action de groupe en veillant à ce que les participants ne participent que si un nombre suffisant de personnes participent. Ces contrats permettent de résoudre des problèmes de coordination et de promouvoir l’action collective, notamment pour le financement de biens publics ou l’organisation d’efforts collectifs. 12. L’algorithme de financement quadratique COCM (Online-Oriented Cluster Matching) améliore le modèle traditionnel de financement quadratique en identifiant et en réduisant la collusion entre les donateurs. Il analyse des groupes d’utilisateurs en fonction d’attributs ou de comportements communs afin de détecter les groupes coordonnés qui tentent d’influencer injustement les résultats du financement. En alignant le financement de contrepartie pour tenir compte de ces modèles de collusion, le COCM s’assure que les ressources sont allouées de manière plus équitable et plus efficace aux projets qui reçoivent réellement le soutien de la communauté. Exemple : Gitcoin octroie la pile 13. Réserves Les réserves fournissent un système de gestion de trésorerie avec des règles spécifiques, y compris des règles pour l’allocation et la dépense des fonds. Il peut inclure des fonctionnalités telles que les limites de dépenses, les exigences d’approbation et l’allocation automatique. Le système permet de maintenir la discipline budgétaire tout en veillant à ce que les ressources soient disponibles en cas de besoin. 14. Deepfunding Deepfunding est une initiative qui récompense les contributeurs Open Source en allouant des fonds aux contributeurs en amont sur des projets évalués par les bailleurs de fonds en utilisant des graphes de dépendance et des places de marché composées d’IA ou d’allocateurs humains, complétés par un jury de vérification ponctuelle. Il vise à réduire le fardeau cognitif des bailleurs de fonds pour des décisions de financement plus efficaces en élargissant l’ensemble du jugement humain de haute qualité. Le projet comprend un concours doté d’un prix total de 250 000 $ pour encourager le développement de modèles permettant d’attribuer des poids à 40 000 dépendances Ethereum identifiées. Exemple : DeepFunding.Org 15. Contrat garanti + Si le projet n’atteint pas les objectifs de financement, assurez-vous que les contributeurs reçoivent des récompenses supplémentaires sous forme de remboursements, ce qui encourage la participation et réduit les risques. Exemple : Boost, Royco 16. Les incitations contractuelles directes intègrent le mécanisme de récompense directement dans le contrat intelligent afin d’établir un système d’incitation automatisé et transparent. Ces systèmes peuvent récompenser des actions, des réalisations ou des contributions spécifiques sans affectation manuelle. Ils aident à mettre en place des structures d’incitation plus efficaces et sans confiance. 17. Taxe Harburger La taxe Harburger met en place une machine d’enchères permanente...