AI e blockchain sono sempre più collegate: l'AI fornisce automazione e insight più intelligenti, mentre la blockchain aggiunge trasparenza, incentivi e decentralizzazione. Di seguito presentiamo cinque progetti crypto focalizzati sull'AI ordinati per capitalizzazione di mercato (agosto 2024) e spieghiamo come ciascuno integra l'intelligenza artificiale nella propria piattaforma.
Market cap: $4.68 billion (as of August 2024).
NEAR è una blockchain layer-1 progettata per gestire alti volumi di transazioni senza la congestione riscontrata in alcune reti più vecchie. Usa lo sharding per dividere il lavoro tra i validator così che la catena possa processare molte transazioni in parallelo, rendendola una base pratica per applicazioni decentralizzate.
NEAR utilizza l'AI per ottimizzare il comportamento della rete e supportare gli sviluppatori. Modelli di machine learning possono aiutare a prevedere i pattern di traffico, allocare risorse e ridurre la latenza. L'ecosistema sperimenta anche strumenti assistiti dall'AI per sviluppatori che accelerano la creazione e il testing di smart contract, abbassando la barriera per costruire dApp complesse.
Market cap: $3.64 billion (as of August 2024).
Internet Computer mira a ospitare interi servizi web direttamente su una rete decentralizzata invece di fare affidamento su provider cloud. Ciò permette agli sviluppatori di costruire piattaforme social, sistemi enterprise, giochi e altro con i benefici dell'hosting distribuito.
Consentendo alla logica AI di girare all'interno di smart contract e servizi on-chain, Internet Computer permette alle DApp di prendere decisioni automatizzate ed eseguire calcoli intensivi senza server esterni. I casi d'uso includono strategie di trading automatizzate, strumenti di gestione del rischio e altri servizi che traggono vantaggio da decisioni autonome in tempo reale.
Market cap: $2.80 billion (as of August 2024).
L'ASI Alliance riunisce diversi progetti per accelerare la ricerca e lo sviluppo decentralizzati verso sistemi di intelligenza generale più capaci. Combinando agenti software autonomi, iniziative AI open-source e framework sicuri per la condivisione dei dati, l'alleanza mira a coltivare ecosistemi di AI cooperativa.
Agenti autonomi alimentati da machine learning gestiscono compiti come la negoziazione di servizi, l'ottimizzazione della logistica e la gestione delle risorse. Questi agenti possono interagire tra loro on-chain, creando un mercato per servizi e dati guidati dall'AI con enfasi su strumenti aperti e accesso equo.
Market cap: $2.04 billion (as of August 2024).
Render mette in contatto creatori che necessitano di calcolo GPU per rendering e machine learning con individui e organizzazioni che dispongono di capacità GPU inattiva. La piattaforma rende le risorse grafiche e di calcolo ad alte prestazioni più economiche e accessibili distribuendo il lavoro tra molti fornitori.
L'AI migliora sia i processi di matching sia i workflow di rendering su Render. Il machine learning aiuta ad assegnare i task alle GPU migliori disponibili e ottimizza tempi di completamento e costi. Tecniche AI sono usate anche durante il rendering per compiti come upscaling, sintesi di texture e accelerazione di effetti in tempo reale.
Market cap: $2.03 billion (as of August 2024).
Bittensor mira a creare una rete neurale globale e aperta in cui i partecipanti contribuiscono con calcolo e dati per addestrare modelli condivisi. Invece di un controllo centralizzato, i contributori vengono ricompensati con token in base all'utilità dei loro input.
Il protocollo lega meccaniche d'incentivo direttamente all'addestramento dei modelli. I contributori (talvolta chiamati miner) eseguono carichi di lavoro AI e forniscono dati, e la rete utilizza algoritmi di valutazione per misurare la qualità dei contributi e distribuire le ricompense. Questo modello incoraggia input diversificati e il miglioramento continuo delle capacità AI condivise.
Accoppiare l'AI con i ledger distribuiti può ridurre la dipendenza da provider centralizzati, creare nuovi incentivi economici per la condivisione di dati e calcolo e rendere i servizi AI più trasparenti. Per gli sviluppatori, questo significa nuove opzioni per costruire applicazioni adattive, sicure e guidate dalla comunità; per gli utenti, può significare accesso più equo e governance dei dati più chiara.
Ogni progetto in questa lista approccia l'AI in modo diverso: alcuni si concentrano sull'infrastruttura, altri sui marketplace per il calcolo o sull'addestramento decentralizzato dei modelli. Che tu sia uno sviluppatore in cerca di nuovi stack o un osservatore che segue l'innovazione, queste piattaforme mostrano come AI e blockchain possano completarsi per offrire nuovi tipi di servizi decentralizzati.