Gli esperti discutono se l’intelligenza artificiale decentralizzata sarà la prossima grande tendenza o solo l’ennesima moda passeggera del commercio al dettaglio

Gli esperti discutono se l'intelligenza artificiale decentralizzata sarà la prossima grande tendenza o solo l'ennesima moda passeggera del commercio al dettaglio

Il settore dell’intelligenza artificiale decentralizzata ha registrato una crescita senza precedenti nel 2024. Secondo PitchBook, gli investitori hanno versato nel campo 436 milioni di dollari, segnando un aumento di quasi il 200% rispetto al 2023.

Questa impennata coincide con l’impressionante capitalizzazione di mercato del mercato globale dell’IA pari a 214 miliardi di dollari quest’anno. La convergenza tra intelligenza artificiale e blockchain sta rimodellando il modo in cui queste tecnologie vengono sviluppate, accessibili e implementate. Ma l’intelligenza artificiale decentralizzata è più di una semplice tendenza speculativa?

Abbattere l'IA decentralizzata

L’intelligenza artificiale decentralizzata integra l’intelligenza artificiale nei sistemi che danno priorità alla proprietà distribuita, alla governance e alla collaborazione. A differenza dei modelli di intelligenza artificiale tradizionali, che sono spesso centralizzati, l’intelligenza artificiale decentralizzata opera attraverso framework trustless.

Gli investitori stanno seguendo questa tendenza ora più che mai, con le startup di intelligenza artificiale decentralizzata che hanno raccolto più soldi quest’anno rispetto ai tre anni precedenti messi insieme.

Finanziamenti decentralizzati per l’IA, dal 2020 al 2024.
Finanziamenti decentralizzati per l’intelligenza artificiale, dal 2020 al 2024. Fonte: dati PitchBook.

Progetti come SingularityNET esemplificano questo modello consentendo la creazione, la condivisione e la monetizzazione di servizi di intelligenza artificiale. Nel marzo 2024, SingularityNET, Fetch.ai e Ocean Protocol hanno annunciato l'intenzione di unire i loro token.

Questa fusione mira a promuovere iniziative collaborative di intelligenza artificiale e democratizzare l’accesso a queste tecnologie. Questi quadri possono aiutare a ridurre la dipendenza dalle istituzioni centralizzate, aprendo la strada a ecosistemi di IA aperti ed equi.

L’ascesa dell’intelligenza artificiale decentralizzata è alimentata dal suo potenziale nell’affrontare i problemi di privacy e proprietà. Questi agenti possono gestire portafogli, eseguire operazioni e personalizzare i contenuti salvaguardando i dati dell'utente.

"Gli utenti delle criptovalute sono già grandi nel possedere risorse e dati, quindi l'intelligenza artificiale decentralizzata si adatta perfettamente abilitando agenti IA che lavorano direttamente per ciascun utente. Ancora più interessante, nelle criptovalute, puoi avere la proprietà condivisa di questi agenti IA. Immagina una DAO che possiede collettivamente un'intelligenza artificiale che gestisce la sua tesoreria o un gruppo che finanzia un artista AI per generare NFT unici. Si tratta di combinare l'intelligenza dell'intelligenza artificiale con la trasparenza e l'equità della blockchain", ha affermato Jawad Ashraf, CEO di Vanar in un'intervista a BeInCrypto.

Un altro fattore chiave è la perfetta integrazione tra blockchain e intelligenza artificiale. La blockchain offre un’archiviazione sicura dei dati, mentre l’intelligenza artificiale elabora i dati e genera insight. L’innovazione guidata dalla comunità e il fascino della proprietà condivisa ne rafforzano ulteriormente l’adozione.

Sfide e rischi nella DeAI

Nonostante le sue promesse, l’intelligenza artificiale decentralizzata deve affrontare sfide significative. La scalabilità rimane un ostacolo tecnico poiché l’attuale infrastruttura della blockchain fatica a gestire in modo efficiente le richieste ad alta intensità di risorse dell’intelligenza artificiale.

Anche la fiducia e la governance pongono sfide. I meccanismi di trasparenza e responsabilità sono fondamentali per promuovere questa fiducia.

"Ridimensionare set di dati e modelli di grandi dimensioni su reti decentralizzate senza compromettere le prestazioni è un ostacolo significativo", ha affermato Chi Zhang, CEO di Kite AI, in un'intervista a BeInCrypto.

Le preoccupazioni sulla privacy dei dati complicano ulteriormente l’adozione. Da un recente sondaggio condotto da Informatica è emerso che il 40% dei data leader identifica la privacy e la protezione dei dati come sfide significative nell'adozione dell'intelligenza artificiale generativa. I framework devono affrontare questi problemi per ottenere una fiducia diffusa da parte degli utenti.

“Concettualmente una delle questioni più difficili è la fiducia. L’intelligenza artificiale decentralizzata richiede che le persone abbiano fiducia non solo nell’intelligenza artificiale ma nell’intera rete che la gestisce, il che significa che i quadri necessitano di meccanismi chiari e trasparenti per la responsabilità e il processo decisionale”, spiega Ashraf.

L’intelligenza artificiale decentralizzata deve dimostrare utilità per andare oltre la speculazione guidata dal commercio al dettaglio. Ad esempio, l’intelligenza artificiale 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, responsabile dell'intelligenza artificiale presso Oasis Protocol, sottolinea il ruolo degli agenti di intelligenza artificiale abilitati alla privacy nella generazione di segnali di trading. Questi agenti proteggono i dati sensibili contribuendo allo stesso tempo all'intelligenza collettiva. Secondo lui, la chiave sta nel costruire qualcosa che abbia ancora valore una volta che l’hype si è calmato.

Muoversi verso il futuro

Le proiezioni di Forbes suggeriscono che il mercato globale dell’intelligenza artificiale raggiungerà i 1.339 miliardi di dollari entro il 2030 , una straordinaria ascesa rispetto ai 214 miliardi di dollari di quest’anno. Questa crescita evidenzia l’opportunità per i sistemi decentralizzati di crescere insieme all’intelligenza artificiale tradizionale.

Stokic prevede che queste tecnologie diano energia alle città intelligenti, agli strumenti finanziari e alle reti collaborative. Questi casi d’uso potrebbero trasformare i settori dando priorità alla privacy, all’efficienza e alla proprietà degli utenti.

“Questo non è solo teorico. Stiamo assistendo ad applicazioni reali in cui le reti decentralizzate forniscono potenza di calcolo a cui sarebbe impossibile accedere altrimenti. Inoltre, finalmente abbiamo una certa attenzione dall’esterno del mondo delle criptovalute. Consideriamo i dottorandi in intelligenza artificiale come fondatori di società crittografiche. Questi non sono solo nativi delle criptovalute che cercano di saltare sul carro dell'intelligenza artificiale, sono esperti di intelligenza artificiale che riconoscono il potenziale della blockchain per risolvere problemi fondamentali sul campo", ha detto Stokic in un'intervista a BeInCrypto.

Per realizzare il suo potenziale, l’intelligenza artificiale decentralizzata deve dare priorità alle applicazioni del mondo reale e alle infrastrutture sostenibili. Progetti come OG Labs e Warden Protocol stanno aprendo la strada, mostrando cosa è possibile fare quando l’utilità supera le aspettative.

“L’intelligenza artificiale decentralizzata deve dare priorità allo sviluppo equo tokenizzando i dati e modellando i contributi per incentivare un’ampia partecipazione riducendo al contempo la dipendenza da attori centralizzati. I casi d’uso del mondo reale, come l’esecuzione della strategia DeFi, la gestione decentralizzata della catena di fornitura e la diagnostica sanitaria che preserva la privacy, possono dimostrare la sua utilità pratica. Lo sviluppo di framework interoperabili che consentano operazioni di intelligenza artificiale senza interruzioni su 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’intelligenza artificiale decentralizzata è in un momento cruciale. La sua rapida crescita e il suo potenziale promettente devono affrontare sfide significative. Rappresenta sia una tendenza speculativa che una tecnologia trasformativa.

Dimensioni del mercato dell’intelligenza artificiale dal 2020 al 2030.
Proiezioni sulle dimensioni del mercato dell'IA, dal 2020 al 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 vedere se sarà in grado o meno di fornire applicazioni pratiche e trasformative.

Il post Gli esperti discutono se l'intelligenza artificiale decentralizzata sarà la prossima grande tendenza o solo un'altra moda del commercio al dettaglio è apparso per la prima volta su BeInCrypto .

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