Il settore dell'AI decentralizzata ha visto una crescita senza precedenti nel 2024. Secondo PitchBook, gli investitori hanno investito $436 milioni nel settore, segnando un aumento di quasi il 200% rispetto al 2023.
Questo aumento coincide con l'imponente capitalizzazione di mercato del mercato globale dell'AI di $214 miliardi quest'anno. La convergenza tra AI e blockchain sta rimodellando il modo in cui queste tecnologie vengono sviluppate, accessibili e implementate. Ma l'AI decentralizzata è più di una semplice tendenza speculativa?
Analizzare l'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 di AI tradizionali, che sono spesso centralizzati, l'AI decentralizzata opera attraverso framework senza fiducia.
Gli investitori stanno cavalcando la tendenza ora più che mai, con le startup di AI decentralizzata che raccolgono più fondi quest'anno rispetto ai precedenti tre anni messi insieme.
Finanziamento dell'AI Decentralizzata, 2020-2024. Fonte: PitchBook Data.
Progetti come SingularityNET esemplificano questo modello consentendo la creazione, condivisione e monetizzazione dei 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 da istituzioni centralizzate, aprendo la strada a ecosistemi AI aperti e giusti.
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 di criptovalute sono già molto interessati a possedere i propri beni e dati, quindi l'AI decentralizzata si adatta perfettamente abilitando agenti AI che lavorano direttamente per ciascun utente. Ancora più entusiasmante, nel crypto, puoi avere una proprietà condivisa di questi agenti AI. Immagina un 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 dichiarato Jawad Ashraf, CEO di Vanar in un'intervista con BeInCrypto.
Un altro motore chiave è l'integrazione senza soluzione di continuità di blockchain e AI. La blockchain offre uno storage sicuro dei dati, mentre l'AI elabora i dati e genera intuizioni. L'innovazione guidata dalla comunità e l'appeal della proprietà condivisa migliorano ulteriormente la sua adozione.
Sfide e Rischi nell'AI Decentralizzata
Nonostante le sue promesse, l'AI decentralizzata affronta sfide significative. La scalabilità rimane un ostacolo tecnico poiché l'attuale infrastruttura della blockchain fatica a gestire in modo efficiente le richieste intensive di risorse dell'AI.
La fiducia e la governance pongono anche sfide. Meccanismi di trasparenza e responsabilità sono critici per promuovere questa fiducia.
“Scalare grandi dataset e modelli attraverso reti decentralizzate senza compromettere le prestazioni è un ostacolo significativo,” ha dichiarato 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 il 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 guadagnare 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 devono avere meccanismi chiari e trasparenti per la responsabilità e la decisione,” 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 dati medici sensibili senza centralizzarli.
I mercati finanziari offrono un altro caso d'uso pratico. Mark Stokic, Head of 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 svanisce.
Verso il Futuro
Le proiezioni di Forbes suggeriscono che il mercato globale dell'AI raggiungerà $1.339 miliardi entro il 2030, un'ascesa sorprendente rispetto ai $214 miliardi di quest'anno. Questa crescita evidenzia l'opportunità per i sistemi decentralizzati di scalare insieme all'AI tradizionale.
Stokic immagina queste tecnologie alimentare 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 accedere altrimenti. Inoltre, finalmente abbiamo un po' di attenzione dall'esterno del mondo crypto. Stiamo vedendo dottori di ricerca in AI come fondatori di aziende crypto. Questi non sono solo nativi crypto che cercano di salire sul carro dell'AI, sono esperti di AI che riconoscono il potenziale della blockchain per risolvere problemi fondamentali nel campo,” ha dichiarato 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 a uno sviluppo equo tokenizzando i dati e i contributi dei modelli per incentivare una partecipazione ampia riducendo al contempo la dipendenza da attori centralizzati. Casi d'uso nel mondo reale, come l'esecuzione di strategie DeFi, la gestione della catena di fornitura decentralizzata e la diagnosi sanitaria che preserva la privacy, possono dimostrare la sua utilità pratica. Sviluppare framework interoperabili che consentano operazioni AI fluide attraverso più blockchain è essenziale per promuovere la scalabilità e l'adozione diffusa,” ha affermato 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 suo potenziale promettente devono confrontarsi con sfide significative. Rappresenta sia una tendenza speculativa che una tecnologia trasformativa.
Proiezioni della Dimensione del Mercato dell'AI, 2020-2030. Fonte: AI Statistics.
La sua crescita è guidata dalla privacy, dalla trasparenza e dall'innovazione collaborativa. La vera prova per questo settore sta nel capire se può o meno fornire applicazioni pratiche e trasformative.
