Fare ricerca nel settore crypto è diventato più difficile man mano che il mercato si è espanso tra chain, protocolli, wallet, exchange e piattaforme social. Una singola decisione di investimento può richiedere ore di controlli su dati dei token, flussi on-chain, sentiment, notizie, liquidità ed esposizione del portafoglio.
CoinStats è nato come un tracker di portafoglio, offrendo agli utenti un unico luogo dove monitorare gli asset su wallet ed exchange. Ora l’azienda sta costruendo un prodotto ancora più ambizioso, basato su intelligenza artificiale specifica per il settore crypto, API per sviluppatori e accesso ai dati pronti per agenti AI.
In un’intervista esclusiva con BeInCrypto, Narek Gevorgyan, Fondatore e CEO di CoinStats crypto tracker, ha spiegato in dettaglio perché il settore crypto ha bisogno di un’IA specifica, come CoinStats AI affronta la ricerca e perché i dati crypto leggibili dalle macchine diventeranno essenziali quando gli agenti AI accederanno al mercato.
CoinStats è iniziato come un tracker di portafoglio. Cosa ha portato alla spinta verso un prodotto di ricerca crypto alimentato dall’AI?
Monitorare un portafoglio è la parte facile. La parte difficile è capire cosa fare dopo.
I nostri utenti trascorrevano ore passando tra X, Discord, Etherscan, siti di news, dashboard di analisi e pagine degli exchange solo per prendere una decisione. CoinStats aveva già la base dati necessaria, includendo copertura su oltre 120 chain, dati di mercato, flussi on-chain e contesto sociale.
L’intelligenza artificiale è stato il naturale passo successivo. Invece di offrire agli utenti più dashboard, volevamo aiutarli a ottenere risposte migliori in meno tempo.
State sostenendo con forza il bisogno di un’IA specifica per il settore crypto. In quali ambiti i modelli generici mancano ancora di efficacia per una ricerca crypto approfondita?
La differenza sta soprattutto nell’architettura e nei dati.
Quando un utente fa una domanda a CoinStats AI, agenti specializzati lavorano in parallelo. Uno può recuperare news in tempo reale. Un altro può analizzare il sentiment sui social. Un altro ancora può leggere i dati on-chain su più di 120 blockchain. Un altro può controllare i parametri degli exchange. Un altro ancora può analizzare il reale portafoglio dell’utente.
Questi agenti riportano i risultati e il sistema sintetizza le informazioni in una sola risposta con tabelle e grafici interattivi, invece che un muro di testo. Il modello legge da fonti live invece che richiamare informazioni dai dati di training. Questo riduce gran parte del rischio di “allucinazioni”.
Inoltre, lasciamo scegliere agli utenti la profondità della risposta. CoinStats AI offre tre modalità: Deep Research per report completi e multi-fonte, Backtesting per testare strategie su dati storici e Fast Mode per consultazioni rapide.
Un modello generico di solito restituisce un solo tipo di risposta. La ricerca nel settore crypto richiede invece risposte a domande di tipologie diverse.
Adattiamo CoinStats AI alle reali necessità degli utenti crypto, comprese la ricerca sui token, analisi dei wallet, controlli sui rischi, tracciamento dei movimenti smart money, attività delle balene, deployment di smart contract, sentiment dei KOL e correlazioni macro, ad esempio tra le politiche della Fed e gli afflussi negli ETF. La differenza diventa evidente quando le domande sono specifiche.
CoinStats ha dichiarato che la sua IA ottiene risultati migliori rispetto ai grandi modelli generali quando si tratta di ricerca crypto. Qual è, precisamente, la differenza a livello tecnico?
È una combinazione di accesso a dati live, strumenti di recupero, agenti specifici per task e ragionamento nativo per il settore crypto.
I modelli generici di solito non dispongono di dati on-chain in tempo reale, quindi non possono dire con precisione chi sta accumulando un token o dove si sta spostando la liquidità. Inoltre, mancano di contesto di mercato e sociale attuale, rischiando di perdere i trend man mano che si formano. I loro dati di training possono diventare rapidamente obsoleti in un mercato dove un token può essere lanciato e muoversi in modo aggressivo nel giro di pochi giorni.
Ragionano inoltre da generalisti. La ricerca sul settore crypto spesso richiede comprensione di MEV, slippage, rischi dei bridge, frammentazione della liquidità tra le chain, comportamento dei wallet, flussi sugli exchange e rischi specifici dei protocolli.
La privacy è un altro punto fondamentale. Quando un utente incolla un indirizzo di wallet in un modello AI generico, potrebbe esporre i propri asset presso un fornitore terzo. Gli utenti crypto sono molto attenti a questo aspetto.
Per questo abbiamo creato la Private Mode su CoinStats AI. Quando gli utenti attivano questa modalità, le richieste vengono instradate su un sistema criptato e decentralizzato di Venice AI. Nessun fornitore AI di terze parti può vedere i dati dell’utente. Che si tratti di analizzare wallet, flussi di token o posizioni che si desiderano mantenere private, le informazioni rimangono tra utente e blockchain.
I modelli generici sono utili per domande generiche. Una ricerca seria nel settore crypto ha bisogno di dati attuali, privacy e di un contesto specifico per le crypto.
Come affrontate il tema dell’accuratezza, della fiducia e del rischio di allucinazioni considerando che gli utenti potrebbero agire in base ai risultati?
Il settore crypto è un mercato dove anche una lieve imprecisione può costare cara.
La nostra strategia si basa su tre principi. Primo: ogni affermazione deve essere fondata su dati live e fonti verificabili, così che gli utenti possano controllare autonomamente. Secondo: la modalità Backtesting permette di convalidare una tesi sui dati storici prima di rischiare capitale reale. Terzo: siamo molto chiari sul ruolo del prodotto.
CoinStats AI è uno strumento di ricerca. È pensato per accompagnare il processo DYOR, non per sostituire il giudizio dell’utente. DYOR deve far parte dell’esperienza del prodotto stesso, non solo come disclaimer in fondo alla pagina.
Per quanto riguarda gli sviluppatori, CoinStats sta anche potenziando la sua API e il supporto MCP per agenti AI e IDE. Perché è importante una base dati crypto facilmente accessibile agli sviluppatori?
Il settore crypto ha un problema strutturale con i dati. Le informazioni necessarie per comprendere un portafoglio, il mercato, o un evento on-chain sono frammentate su centinaia di chain, migliaia di protocolli, decine di exchange centralizzati e un ecosistema DeFi sempre più ampio.
Qualsiasi sviluppatore o agente AI che voglia ragionare sulla crypto ha due opzioni: può passare anni a risolvere da solo i problemi di aggregazione dati, oppure può collegarsi a un provider che già lo fa.
Questo è il ruolo che vediamo per CoinStats. Abbiamo impiegato anni a normalizzare i dati tra oltre 300 exchange e wallet, tutte le principali chain e una lunga lista di posizioni DeFi minori.
Rendendo disponibili questi dati tramite la CoinStats Crypto API e il server MCP, gli sviluppatori che creano agenti AI, strumenti di trading, prodotti di ricerca o side project su ambienti come Cursor o Claude Code possono accedere allo stato dei portafogli, ai dati di mercato, alle notizie e al contesto on-chain come elementi già pronti all’uso.
Non è necessario ricostruire prima la pipeline per poi creare il prodotto.
MCP sta diventando un tema importante nel settore degli strumenti AI. Come vedi CoinStats inserirsi in un futuro in cui i flussi di lavoro crypto sono gestiti sempre più spesso da agenti?
I dati crypto sono sempre stati frammentati. I prezzi sono presenti su una piattaforma. I saldi dei wallet si trovano altrove. Le posizioni DeFi si distribuiscono su molti protocolli. Gli NFT possono trovarsi ancora in altre sedi.
Per gli sviluppatori, collegare tutti questi elementi è spesso la parte più difficile. I team possono impiegare più tempo sulla gestione dei dati che sull’esperienza utente.
È proprio questo il problema che vogliamo risolvere con CoinStats API. La copertura include oltre 100.000 crypto e più di 200 exchange. Si estende su oltre 120 blockchain. Le posizioni DeFi vengono risolte su più di 10.000 protocolli, a livello di wallet.
Gli sviluppatori hanno un unico punto di accesso per avere una panoramica completa. Questo cambia ciò che un piccolo team può costruire rapidamente.
Il nostro server MCP porta la stessa idea ancora più avanti. Gli agenti AI e gli LLM possono interrogare direttamente i dati dei wallet, delle posizioni DeFi e dei portafogli. Un agente integrato in un IDE può estrarre le posizioni di un utente, analizzarle e supportare un flusso di lavoro senza adattatori personalizzati.
Questo è importante perché gli strumenti crypto stanno evolvendo. I flussi di lavoro futuri coinvolgeranno agenti che monitorano il rischio, ribilanciano i portafogli, evidenziano opportunità e supportano la ricerca. Per rendere tutto ciò possibile, il livello dei dati deve essere leggibile dalle macchine, affidabile e sufficientemente completo da permettere di capire cosa possiede qualcuno e come quegli asset si muovono on-chain.
I soli dati sui prezzi non bastano. Gli agenti hanno bisogno dei dati dei wallet, della risoluzione delle posizioni DeFi e di un contesto storico di lungo periodo. Questo è proprio il livello che CoinStats API sta costruendo.
La crescita delle crypto dipende anche da quanto sia semplice creare prodotti utili. Ogni ora che gli sviluppatori risparmiano sull’aggregazione dei dati può essere dedicata a migliorare l’esperienza utente.
Se riprendessimo questa conversazione tra un anno, cosa ti piacerebbe aver costruito, migliorato o dimostrato riguardo a CoinStats entro allora?
Vorrei vedere tre cose.
Per prima cosa, vorrei che CoinStats rafforzasse ulteriormente il proprio vantaggio nella ricerca crypto rispetto alle soluzioni AI generali. Il benchmark che abbiamo pubblicato quest’anno è solo l’inizio. Desideriamo ampliarlo, eseguirlo più spesso e mantenere la metodologia open source, così che chiunque nel settore possa riprodurlo.
L’obiettivo non è vincere un singolo benchmark. L’obiettivo è dimostrare che una AI verticale creata per le crypto offre performance migliori nel tempo, grazie ai dati, agli strumenti e all’ambiente di ragionamento più adatti.
In secondo luogo, vorrei che CoinStats API diventasse il layer di riferimento per i dati e la ricerca crypto nell’ecosistema degli agenti. Tra MCP, la nostra API potenziata da x402 e il nostro sistema di portfolio intelligence, ogni agente che necessita di un contesto crypto dovrebbe poter collegarsi facilmente a CoinStats.
Infine, vorrei che CoinStats andasse oltre la ricerca e passasse all’azione. Comprendere perché qualcosa si muove è solo metà del lavoro. Aiutare gli utenti ad agire su questi insight in sicurezza, restando nello stesso flusso di lavoro, rappresenta la prossima frontiera del prodotto.
L’obiettivo finale resta lo stesso. Ogni possessore di crypto dovrebbe avere a disposizione un team personale di analisti che lavorano per lui 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Tra un anno, voglio che CoinStats sia molto più vicina a offrire questa esperienza grazie a CoinStats AI.
