Chez @finalitycap, nous pensons que "Plaid pour la mémoire AI" est une opportunité énorme. Imaginez que chaque application ou modèle d'IA connaisse instantanément votre contexte, vos préférences, vos intérêts et votre historique. C'est énorme pour l'expérience utilisateur + les coûts 🧵👇 Bravo à @binji_x @nikunj @ashleymayer @levie pour avoir suscité de grandes idées :

2/ Aujourd'hui, chaque modèle d'IA garde vos discussions isolées. ChatGPT ne connaît pas votre historique avec Claude ou Gemini, ni même votre identité 🪪 Les utilisateurs perdent du temps et de l'argent à se réexpliquer. Ce n'est pas seulement frustrant, c'est aussi coûteux 💸

3/ Les utilisateurs gaspillent des tokens et de l'argent en réintroduisant le contexte sur les LLM comme les informations personnelles, les préférences, etc. à chaque session. Étant donné que les LLM facturent par tokens, cette inefficacité s'accumule. À l'échelle de ChatGPT, le contexte répété pourrait coûter près de 40 millions de dollars par an en calcul… voici les calculs.

4/ Les entreprises d'IA suivent le manuel classique des grandes entreprises technologiques : enfermer les données des utilisateurs dans des jardins clos pour maximiser les profits. Plus de données utilisateur = plus de revenus 🤑 C'est pourquoi les géants de la technologie ont construit des empires sur la publicité alimentée par les informations de leurs utilisateurs. Il est temps de redonner le contrôle aux utilisateurs.

5/ La mémoire sera une nouvelle barrière que les entreprises d'IA utiliseront pour fidéliser les utilisateurs et augmenter les coûts de changement🌊 Nous voyons déjà cela se dérouler avec la nouvelle fonctionnalité de mémoire d'OpenAI Peut-être qu'un jour nous utiliserons OAuth avec "Se connecter avec OpenAI" 🔑 mais la véritable flexibilité fait encore défaut

6/ Le verrouillage sera plus important à mesure que différents modèles d'IA brilleront dans des domaines comme le général, la recherche, le codage, la thérapie, etc. Des projets comme @layerlens_ai, construisant des benchmarks d'évaluation d'IA sur @eigenlayer, rendront ces différences claires et mettront en évidence la véritable valeur de la portabilité entre les modèles 🔄

7/ Les équipes travaillant sur les MCP permettent aux modèles d’IA d’accéder et de mettre à jour en toute sécurité le contexte de l’utilisateur à partir de nombreuses sources, mais cela nécessite toujours l’accès aux API zkTLS via @OpacityNetwork pourrait unifier les données des applications web2, y compris celles qui ne sont pas accessibles via des API publiques, tout en préservant la confidentialité des données sous-jacentes

8/ @Plaid a transformé le fintech web2 en débloquant l'accès aux données financières et de nouvelles applications Plaid pour la mémoire AI pourrait faire de même, alimentant une nouvelle vague d'expériences et d'applications pilotées par l'IA.