Il settore dell’AI decentralizzata ha visto una crescita senza precedenti nel 2024. Secondo PitchBook, gli investitori hanno versato 436 milioni USD nel campo, segnando un aumento di quasi 200% rispetto al 2023.
Questo aumento coincide con l’impressionante capitalizzazione di mercato globale dell’AI di 214 miliardi USD quest’anno. La convergenza di AI e blockchain sta rimodellando lo sviluppo, l’accesso e l’implementazione di queste tecnologie. Ma l’AI decentralizzata è più di una semplice tendenza speculativa?
Analisi dell’AI decentralizzata
L’AI decentralizzata integra l’intelligenza artificiale in sistemi che danno priorità alla proprietà distribuita, alla governance e alla collaborazione. A differenza dei modelli AI tradizionali, spesso centralizzati, l’AI decentralizzata opera attraverso framework senza fiducia.
Gli investitori stanno seguendo la tendenza ora più che mai, con le startup di AI decentralizzata che raccolgono più fondi quest’anno rispetto ai tre anni precedenti combinati.
Progetti come SingularityNET esemplificano questo modello permettendo la creazione, condivisione e monetizzazione di servizi AI. A marzo 2024, SingularityNET, Fetch.ai e Ocean Protocol hanno annunciato piani per unire i loro token.
Questa fusione mira a promuovere iniziative collaborative di AI e democratizzare l’accesso a queste tecnologie. Questi framework possono aiutare a ridurre la dipendenza dalle istituzioni centralizzate, aprendo la strada a ecosistemi AI aperti e equi.
L’ascesa dell’AI decentralizzata è alimentata dal suo potenziale di affrontare le preoccupazioni sulla privacy e sulla proprietà. Questi agenti possono gestire portafogli, eseguire scambi e personalizzare contenuti proteggendo i dati degli utenti.
“Gli utenti crypto sono già molto attenti a possedere i propri asset e dati, quindi l’AI decentralizzata si adatta perfettamente permettendo agenti AI che lavorano direttamente per ogni utente. Ancora più eccitante, nel mondo crypto, si può avere la proprietà condivisa di questi agenti AI. Immagina una DAO che possiede collettivamente un AI che gestisce il suo tesoro, o un gruppo che finanzia un artista AI per generare NFT unici. Si tratta di combinare l’intelligenza dell’AI con la trasparenza e l’equità della blockchain,” ha detto Jawad Ashraf, CEO di Vanar, in un’intervista con BeInCrypto.
Un altro fattore chiave è l’integrazione senza soluzione di continuità di blockchain e AI. La blockchain offre un’archiviazione sicura dei dati, mentre l’AI elabora i dati e genera intuizioni. L’innovazione guidata dalla comunità e l’attrattiva della proprietà condivisa ne aumentano ulteriormente l’adozione.
Sfide e rischi in DeAI
Nonostante le sue promesse, l’AI decentralizzata affronta sfide significative. La scalabilità rimane un ostacolo tecnico poiché l’infrastruttura attuale della blockchain fatica a gestire le richieste intensive di risorse dell’AI in modo efficiente.
La fiducia e la governance pongono anche delle sfide. I meccanismi di trasparenza e responsabilità sono fondamentali per favorire questa fiducia.
“Scalare grandi set di dati e modelli su reti decentralizzate senza compromettere le prestazioni è un ostacolo significativo,” ha detto Chi Zhang, CEO di Kite AI, in un’intervista con BeInCrypto.
Le preoccupazioni sulla privacy dei dati complicano ulteriormente l’adozione. Un recente sondaggio di Informatica ha rilevato che 40% dei leader dei dati ha identificato la privacy e la protezione dei dati come sfide significative nell’adozione dell’AI generativa. I framework devono affrontare questi problemi per ottenere la fiducia diffusa degli utenti.
“Concettualmente, uno dei problemi più difficili è la fiducia. L’AI decentralizzata richiede che le persone si fidino non solo dell’AI ma dell’intera rete che la gestisce, il che significa che i framework necessitano di meccanismi chiari e trasparenti per la responsabilità e il processo decisionale,” spiega Ashraf.
L’AI decentralizzata deve dimostrare utilità per andare oltre la speculazione guidata dal retail. Ad esempio, l’AI che preserva la privacy può analizzare in modo sicuro i dati medici sensibili senza centralizzarli.
I mercati finanziari offrono un altro caso d’uso pratico. Mark Stokic, capo dell’AI presso Oasis Protocol, sottolinea il ruolo degli agenti AI abilitati alla privacy nella generazione di segnali di trading. Questi agenti proteggono i dati sensibili contribuendo all’intelligenza collettiva. Secondo lui, la chiave è costruire qualcosa che sia ancora prezioso una volta che l’hype si esaurisce.
Verso il futuro
Le proiezioni di Forbes suggeriscono che il mercato globale dell’AI raggiungerà 1.339 miliardi USD entro il 2030, una straordinaria ascesa dai 214 miliardi USD di quest’anno. Questa crescita evidenzia l’opportunità per i sistemi decentralizzati di scalare insieme all’AI tradizionale.
Stokic immagina queste tecnologie che alimentano città intelligenti, strumenti finanziari e reti collaborative. Questi casi d’uso potrebbero trasformare le industrie dando priorità alla privacy, all’efficienza e alla proprietà degli utenti.
“Questo non è solo teorico. Stiamo vedendo applicazioni reali in cui le reti decentralizzate forniscono potenza di calcolo che sarebbe impossibile da accedere altrimenti. Inoltre, finalmente abbiamo un po’ di attenzione da fuori del mondo crypto. Stiamo vedendo dottorati in AI come fondatori di aziende crypto. Non sono solo nativi crypto che cercano di saltare sul carro dell’AI, sono esperti di AI che riconoscono il potenziale della blockchain per risolvere problemi fondamentali nel campo,” ha detto Stokic in un’intervista con BeInCrypto.
Per realizzare il suo potenziale, l’AI decentralizzata deve dare priorità alle applicazioni nel mondo reale e a un’infrastruttura sostenibile. Progetti come OG Labs e Warden Protocol stanno aprendo la strada, mostrando cosa è possibile quando l’utilità supera l’hype.
“L’AI decentralizzata deve dare priorità allo sviluppo equo tokenizzando i contributi di dati e modelli per incentivare un’ampia partecipazione riducendo la dipendenza da attori centralizzati. Casi d’uso nel mondo reale, come l’esecuzione di strategie DeFi, la gestione della catena di approvvigionamento decentralizzata e la diagnostica sanitaria che preserva la privacy, possono dimostrarne l’utilità pratica. Sviluppare framework interoperabili che consentano operazioni AI senza soluzione di continuità su più blockchain è essenziale per favorire scalabilità e adozione diffusa”, ha detto David Pinger, CEO di Warden Protocol, in un’intervista con BeInCrypto.
L’AI decentralizzata è in un momento decisivo. La sua rapida crescita e il potenziale promettente devono affrontare sfide significative. Rappresenta sia una tendenza speculativa che una tecnologia trasformativa.
La sua crescita è guidata da privacy, trasparenza e innovazione collaborativa. Il vero test per questo settore è se può offrire applicazioni pratiche e trasformative.
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