A prima vista, il regno dell'intelligenza artificiale (AI) e la tecnologia blockchain sembrano essere ai ferri corti tra loro , ciascuno dei quali richiede risorse che sembrano incompatibili con i principi fondamentali dell'altro.
La blockchain, ad esempio, si concentra sulla decentralizzazione e sull’immutabilità pur operando entro determinati vincoli di memoria e throughput limitati (specialmente per le attività on-chain). Al contrario, l’intelligenza artificiale prospera su massicci set di formazione e richiede un’elaborazione ad alte prestazioni per funzionare in modo efficace.
Per elaborarli, i sistemi di intelligenza artificiale in genere elaborano terabyte di dati per addestrare modelli di apprendimento automatico, necessitando di una solida infrastruttura informatica e di un rapido throughput dei dati. D’altra parte, la blockchain opera su una rete decentralizzata in cui i dati sono archiviati in blocchi e più nodi verificano le transazioni.
Questa architettura limita intrinsecamente la quantità di informazioni che possono essere elaborate in un dato momento, portando a problemi di scalabilità che possono ostacolare in modo significativo le prestazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale che si basano sull’elaborazione e sull’analisi dei dati in tempo reale.
Un altro punto critico di tensione deriva dai diversi approcci alla gestione dei dati e alla privacy. Mentre i sistemi di intelligenza artificiale beneficiano dell’accesso a grandi set di dati, che spesso includono informazioni sensibili, la blockchain è progettata per garantire l’immutabilità e la trasparenza dei dati.
Infine, il consumo energetico associato a entrambe le tecnologie complica ulteriormente la loro relazione. In prospettiva, si stima che una singola transazione Bitcoin consumi circa 584 kWh di energia, equivalente al consumo medio di elettricità trisettimanale di una famiglia statunitense.
Architetture digitali in evoluzione per creare un futuro migliore
Nonostante queste sfide fondamentali, negli ultimi anni sono emerse numerose offerte innovative per contribuire a colmare il divario sopra indicato. Sfruttano i punti di forza di entrambi i settori per creare soluzioni potenti e integrate. Uno di questi esempi è il progetto AO (basato su Arweave), che mira a integrare grandi modelli di intelligenza artificiale nei contratti intelligenti.
Per dirla in dettaglio, l'architettura della piattaforma consente un calcolo parallelo con fiducia ridotta al minimo, consentendo agli agenti di intelligenza artificiale di operare in modo efficiente sulla catena. Inoltre, AO supporta varie funzionalità di intelligenza artificiale, come l’analisi predittiva e il processo decisionale automatizzato, garantendo al tempo stesso l’integrità e la sicurezza dei dati utilizzando un’architettura decentralizzata.
Un’altra piattaforma innovativa a questo proposito è Neureal, che sfrutta l’intelligenza artificiale per analizzare i dati storici sulle criptovalute e prevedere le tendenze future del mercato. Utilizzando modelli di machine learning, Neureal identifica modelli e correlazioni all’interno di vasti set di dati, consentendo agli investitori di prendere decisioni informate basate sull’analisi predittiva.
Detto questo, tra le varie piattaforme che spingono i confini di ciò che la sintesi di queste due tecnologie può raggiungere, ZeroGravity (0G) si distingue dal resto della mischia. Questo perché affronta una delle sfide più critiche che entrambi gli ambiti devono affrontare, ovvero la disponibilità scalabile dei dati.
0G è il primo sistema di disponibilità dei dati con un livello di archiviazione integrato per scopi generali che è altamente scalabile e decentralizzato. La sua innovazione principale risiede nel suo approccio alla compartimentazione del flusso di lavoro relativo alla disponibilità dei dati in due scatole diverse.
Creando una chiara distinzione, la piattaforma consente che grandi volumi di trasferimenti di dati avvengano in un'unica corsia, supportati da un livello di storage che raggiunge la scalabilità orizzontale attraverso un partizionamento ben progettato. Nel frattempo, tutte le attività di pubblicazione dei dati avvengono tramite consenso sul campionamento della disponibilità dei dati, richiedendo quindi un flusso minimo di informazioni.
L'architettura di 0G gli consente di raggiungere livelli di prestazioni senza precedenti, in grado di produrre circa 50 gigabyte al secondo – una velocità 50.000 volte più veloce rispetto ad alcuni dei suoi concorrenti – nonché un livello di rapporto costo-efficacia (circa 100 volte più economico rispetto alle alternative) che è ancora relativamente raro nell'ecosistema digitale di oggi
Infine, 0G offre un elevato livello di programmabilità, consentendo agli utenti di scegliere per quanto tempo archiviare i propri dati, dove archiviarli e il livello di replica o sicurezza. Gli utenti possono anche scaricare l'intero stato dell'applicazione sulla piattaforma per la gestione, una funzionalità non disponibile su altre piattaforme.
Un futuro guidato dalla sinergia, non dalla competizione.
Secondo i dati disponibili online, il potenziale di mercato per la convergenza di AI e blockchain è immenso. Si prevede che il settore dell’intelligenza artificiale raggiungerà circa 1,8 trilioni di dollari entro il 2030 , mentre il mercato della tecnologia blockchain dovrebbe crescere fino a 249 miliardi di dollari entro il 2029 .
Inoltre, anche la domanda di “risorse informatiche decentralizzate” è in aumento, come evidenziato dall’aumento dei mercati informatici decentralizzati progettati per facilitare il noleggio di unità di elaborazione grafica (GPU) necessarie per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.
A questo punto, il mercato globale delle GPU, valutato a 23,5 miliardi di dollari nel 2020, dovrebbe raggiungere un capitale netto di 477 miliardi di dollari entro il 2030, indicando una crescente domanda per la potenza computazionale che l’intelligenza artificiale e la blockchain possono fornire collettivamente.
A questo proposito, poiché piattaforme come 0G continuano a spingere i confini di ciò che è possibile, non è inverosimile anticipare un futuro in cui l’intelligenza artificiale e la blockchain lavorino in armonia per creare ecosistemi digitali più efficienti, sicuri e democratizzati, poiché la loro convergenza non solo può migliorare le capacità di entrambe le tecnologie ma aprire anche nuove possibilità di innovazione in vari settori, dalla finanza e sanità alla gestione della catena di fornitura e oltre.