La sfida della centralizzazione nello sviluppo dell’IA
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è diventato pericolosamente centralizzato nelle nazioni sviluppate, creando barriere significative all’innovazione globale. Secondo la lista Forbes 2025 delle prime 50 aziende private di IA, tutte hanno sede nel mondo sviluppato, con l’80% localizzato negli Stati Uniti. Questa concentrazione significa che le scoperte guidate dall’IA beneficiano principalmente le regioni più ricche, mentre le economie emergenti faticano a unirsi alla rivoluzione tecnologica. Il problema centrale è l’accesso alle risorse computazionali, specialmente la potenza GPU necessaria per addestrare e implementare grandi modelli di IA. Comunque, lo squilibrio domanda-offerta per queste risorse ha spinto i prezzi a livelli senza precedenti, con i chip H100 di Nvidia che costano oltre 30.000 dollari. Questa situazione costringe le aziende di ricerca ambiziose a spendere l’80% o più dei loro fondi per il calcolo invece che per R&S o talenti. I colossi tecnologici ben finanziati possono raccogliere miliardi per assicurarsi queste risorse, ma i piccoli attori e le nazioni in via di sviluppo non possono competere. Le conseguenze vanno oltre la disuguaglianza economica per includere dipendenze geopolitiche che riecheggiano le lotte storiche per il petrolio e il silicio.
Centralizzare il calcolo dell’IA crea rischi sistemici oltre i semplici divari economici. Quando l’accesso computazionale rimane concentrato nei paesi sviluppati, l’influenza sulla tecnologia IA di frontiera segue la stessa strada. I grandi modelli linguistici, i modelli di diffusione e altri sistemi avanzati rifletteranno inevitabilmente le prospettive dei loro creatori, riducendo la diversità e incorporando pregiudizi. Le nazioni in via di sviluppo rischiano di essere escluse dal contribuire o beneficiare della tecnologia che plasmerà l’economia globale per decenni.
Alcuni sostengono che la centralizzazione offra efficienza attraverso economie di scala. Tuttavia, questa visione trascura i costi di innovazione a lungo termine dell’escludere voci diverse. Mentre i metodi centralizzati potrebbero fornire guadagni a breve termine, spesso portano a monoculture tecnologiche che mancano della resilienza e creatività di ecosistemi variati.
A questo proposito, la sintesi con tendenze tecnologiche più ampie mostra che la centralizzazione del calcolo dell’IA segna un punto critico per lo sviluppo globale. Man mano che l’IA diventa centrale per la competitività economica e la sicurezza nazionale, correggere questo squilibrio è vitale per un panorama tecnologico più equo e innovativo. L’attuale percorso rischia divisioni permanenti tra nazioni.
L’IA rimane sbilanciata verso i colossi tecnologici ben capitalizzati nel mondo sviluppato.
Gaurav Sharma
Reti IA decentralizzate come soluzione
Le reti di calcolo decentralizzate che utilizzano blockchain offrono una soluzione robusta per la centralizzazione dell’IA e i problemi di accesso. Queste reti funzionano come Uber ha fatto per le auto inattive o Airbnb per le stanze libere, creando mercati che collegano risorse computazionali sottoutilizzate con sviluppatori che ne hanno bisogno. L’innovazione chiave aggrega milioni di GPU inattive da data center, aziende, università e case in cluster on-demand tramite coordinamento blockchain.
La configurazione tecnica di queste reti di infrastruttura fisica decentralizzata (DePIN) si basa su incentivi token-based che allineano tutte le parti. I fornitori di calcolo mettono in staking token per l’affidabilità, con penalità per i tempi di inattività, mentre gli sviluppatori pagano in token per transazioni transfrontaliere fluide. Questo crea un ciclo dove più partecipazione riduce i costi e aumenta la disponibilità. Esempi attuali mostrano grande scala, con oltre 13 milioni di dispositivi online attraverso reti DePIN, dando agli sviluppatori accesso a tutto, dalle GPU ad alte prestazioni all’hardware edge specializzato.
I critici spesso sollevano preoccupazioni sulle prestazioni, ma tecniche avanzate le affrontano. Metodi come instradamento intelligente del carico di lavoro, mesh networking e ricompense token per alta disponibilità mantengono le prestazioni competitive su latenza, concorrenza e throughput. Alcune DePIN hanno esploratori di rete trasparenti per controlli in tempo reale sulle affermazioni, aggiungendo responsabilità che i fornitori centralizzati spesso mancano. Queste caratteristiche rendono le reti decentralizzate più affidabili e convenienti delle opzioni hyperscaler.
Rispetto ai fornitori centralizzati tradizionali, le reti decentralizzate offrono più varietà hardware e diffusione geografica. Gli hyperscaler forniscono offerte standard, ma le DePIN permettono agli sviluppatori di scegliere da un’ampia gamma di hardware personalizzato per i progetti. Questa flessibilità è ottima per app IA che potrebbero aver bisogno di configurazioni speciali non disponibili nel cloud.
Sai, la sintesi con tendenze blockchain e IA suggerisce che le reti di calcolo decentralizzate sono un passo naturale nell’evoluzione dell’infrastruttura. Man mano che entrambe le tecnologie maturano, affrontano limiti fondamentali nell’attuale sviluppo dell’IA mentre aprono nuove opportunità economiche mondiali. Questo cambiamento punta a sistemi computazionali più equi e resistenti.
Aggregando queste GPU in cluster on-demand attraverso una blockchain, l’hardware sottoutilizzato viene reso disponibile a una frazione dei costi di calcolo centralizzati.
Gaurav Sharma
Applicazioni nel mondo reale e scoperte nella ricerca
Le reti IA decentralizzate stanno già fornendo risultati solidi in aree come la ricerca biomedica e le previsioni finanziarie. Il Broad Institute del MIT e Harvard ha fatto grandi progressi nella terapia genica del cancro utilizzando le capacità di computer vision di Crunch Lab. Il Centro Eric e Wendy Schmidt ha utilizzato la rete per costruire modelli di computer vision migliori per rilevare il cancro da immagini cellulari, mostrando come l’IA decentralizzata potenzia la ricerca medica e l’innovazione sanitaria.
In finanza, il Laboratorio di ricerca dell’Autorità di investimento di Abu Dhabi, che gestisce oltre 1.000 miliardi di dollari, ha visto guadagni di accuratezza a doppia cifra con l’IA decentralizzata per le previsioni. Questo mostra come le risorse distribuite migliorano le decisioni in finanza ad alto rischio. Il premio Nobel Guido Imbens ha utilizzato la piattaforma di Crunch Lab per creare un algoritmo che rivela collegamenti causali in economia, dimostrando che la rete gestisce bene statistiche complesse.
Il lato competitivo di queste reti scopre soluzioni che anche i migliori team interni potrebbero perdere. Quando migliaia competono anonimamente con privacy crittografica, l’intelligenza collettiva spesso trova nuovi modi per risolvere problemi difficili. Questo approccio cambia come i gruppi utilizzano l’IA, superando team interni o esperti assunti.
A differenza della ricerca tradizionale con team isolati e dati limitati, le reti decentralizzate permettono collaborazione globale mantenendo la privacy dei dati attraverso metodi crittografici. I metodi tradizionali offrono più controllo, ma quelli decentralizzati portano competenze e risorse più ampie che accelerano la scoperta.
La sintesi con l’adozione del settore mostra che le vittorie in campi ad alto rischio come biomedicina e finanza guidano un’accettazione più ampia. Man mano che più gruppi vedono il valore nella risoluzione distribuita dei problemi, l’adozione cresce attraverso i settori, alimentando il cambiamento nello sviluppo dell’IA.
Quando migliaia di professionisti competono, scopri soluzioni che anche i migliori team interni perdono. Invece di competere per talenti scarsi, diamo alle imprese accesso sicuro a tutti attraverso una rete decentralizzata.
Jean Herelle
Strutture di incentivi basate su blockchain
Il fondamento delle reti IA decentralizzate dipende da incentivi blockchain intelligenti che assicurano pagamenti equi proteggendo privacy e sicurezza dei dati. Questi sistemi utilizzano trucchi crittografici per l’adesione anonima ai concorsi, proteggendo sia i dati di input che i modelli. La grande idea stabilisce ricompense economiche che abbinano gli sforzi individuali con la crescita dell’intelligenza collettiva mondiale.
Il metodo di Crunch Lab mostra come gli incentivi blockchain diffondono la costruzione dell’IA permettendo ai data scientist di competere segretamente con privacy. Questo affronta un ostacolo chiave nell’IA collaborativa: come incoraggiare la condivisione salvaguardando informazioni sensibili e proprietà intellettuale. Il sistema crea un modo chiaro per premiare in base alle prestazioni del modello, con pagamenti che vanno ai fornitori di dati per flussi verificati, alle persone dell’infrastruttura per potenza di calcolo e ai creatori di modelli per l’uso e i risultati dell’IA.
Gli esperti notano che progettare buoni incentivi è una delle parti più difficili delle configurazioni decentralizzate. Come evidenziano i discorsi del settore, la domanda fondamentale è perché qualcuno presterebbe il proprio computer per l’addestramento e cosa ottiene in cambio. Questa sfida di progettazione monetaria spesso supera la risoluzione della tecnologia stessa. Le versioni di successo devono bilanciare molti interessi per un coinvolgimento duraturo.
Rispetto ai vecchi modelli di IA dove il pagamento va a dipendenti o contractor, le reti decentralizzate aprono nuove opportunità monetarie per una folla globale. Questo cambiamento potrebbe abbassare le barriere di ingresso all’IA e aggiungere reddito per proprietari di hardware e data scientist. Ma aggiunge anche complessità nella determinazione dei prezzi, nei pagamenti e nella condivisione del valore che richiede un’attenta gestione.
La sintesi con le tendenze di tokenizzazione e DAO suggerisce che questi modelli di incentivi guidano come organizzare e pagare per risorse distribuite oltre l’IA. Man mano che questi framework monetari crescono, offrono modelli per coordinamento globale più equo e fluido.
La parte difficile è l’incentivo. Perché qualcuno darebbe il proprio computer per addestrare? Cosa ottiene in cambio? Questa è una sfida più difficile da risolvere della tecnologia algoritmica effettiva.
Esperto del settore
Convergenza del settore ed evoluzione dell’infrastruttura
La crescita delle reti IA decentralizzate rispecchia una fusione più ampia di infrastruttura crittografica, sviluppo dell’IA e usi aziendali tradizionali. Questa miscela apre porte per il riutilizzo dell’infrastruttura, la diversificazione dei mercati e la formazione di partnership attraverso aree tecnologiche una volta separate. La spinta principale viene da bisogni condivisi di enorme potenza di calcolo ed elaborazione dati affidabile sia nel mining crittografico che nel lavoro di IA.
Il posto di Crunch Lab nel secondo gruppo dell’Incubatore Solana all’inizio del 2025 mostra come l’IA decentralizzata si adatti alla crescita blockchain. Questa partnership mira a potenziare l’adozione di Solana rafforzando l’intelligenza decentralizzata. L’accordo significa allineamento strategico tra progressi dell’IA e costruzione blockchain, aiutando entrambe le parti con risorse e know-how condivisi.
Le prove del settore mostrano una fusione simile, con minatori crittografici consolidati che passano a supportare le richieste di calcolo dell’IA. Grandi investimenti evidenziano questo, come il finanziamento di TeraWulf sostenuto da Google per trasformare miniere Bitcoin in data center di IA. Le mosse di altri minatori mostrano che questo cambiamento scala bene e ha senso economico per il riutilizzo delle risorse.
La causa principale di questa convergenza è il bisogno reciproco di calcolo massiccio e potenza costante. I minatori crittografici hanno le risorse—spazio data center e potenza sicura—che diventano più scarse e preziose per l’IA. Questa corrispondenza crea adattamenti naturali e permette alla vecchia infrastruttura di adattarsi invece di costruire da zero.
A differenza del mining crittografico a focus singolo, aggiungere servizi di IA porta stabilità dei ricavi e opportunità di crescita. Questo cambiamento risponde alle fluttuazioni del mercato crittografico sfruttando la domanda esplosiva di calcolo dell’IA. Il modello ibrido permette alle aziende di mantenere operazioni crittografiche aggiungendo nuovo reddito, rendendo le imprese più resistenti.
La sintesi con le tendenze dell’infrastruttura digitale suggerisce che questa convergenza segna una maturità dove flessibilità e adattabilità vincono. Man mano che i bisogni di calcolo cambiano attraverso i campi, i fornitori che servono più applicazioni probabilmente vedranno più stabilità e crescita. Questa mossa verso la diversificazione segnala un cambiamento verso ecosistemi tecnologici resilienti.
Traiettoria futura e implicazioni di mercato
Il futuro delle reti IA decentralizzate si dirige verso legami più profondi con sistemi aziendali, usi industriali più ampi e aggiornamenti tecnologici continui. Il percorso sembra un progresso costante, non un cambiamento improvviso, con grandi guadagni attesi man mano che gli ostacoli tecnologici cadono e i modelli monetari si dimostrano. A lungo termine, potrebbe trasformare come le organizzazioni utilizzano l’IA globalmente.
Crunch Lab prevede di utilizzare fondi recenti per espandersi in campi del mondo reale oltre finanza e biomedicina. Questa espansione mostra la versatilità della rete e come l’IA decentralizzata si adatti a molte aree. La roadmap include costruire uno strato di intelligenza istituzionale per aziende globali, creando infrastruttura per accesso più equo all’IA avanzata.
Le previsioni del settore dicono che l’IA decentralizzata è pronta per una crescita robusta, con UNCTAD che si aspetta che l’IA guidi la tecnologia in questo decennio, possibilmente quadruplicando la sua quota di mercato in otto anni. Questo slancio di crescita favorisce approcci decentralizzati per efficienza computazionale e sostenibilità. L’allineamento con fattori ESG rende l’addestramento dell’IA decentralizzata non solo innovativo ma intelligente per gruppi lungimiranti.
I leader prevedono che barriere tecnologiche e monetarie chiave potrebbero cadere presto, con soluzioni di addestramento distribuito complete che emergono in tempi stabiliti. Questa timeline riflette sia l’urgenza dei limiti computazionali che la complessità delle soluzioni necessarie. L’adozione probabilmente inizierà con casi dove l’addestramento distribuito batte chiaramente i modi centralizzati.
Contro visioni rosee di cambiamento rapido, una visione pratica ammette che rimangono grandi sfide. Ma con bisogni ambientali, aperture economiche e progressi tecnologici, lo slancio per soluzioni decentralizzate è forte. L’adozione varierà per segmento di IA in base a bisogni computazionali ed economia.
La sintesi con tendenze computazionali più ampie collega il percorso dell’IA decentralizzata a modelli più grandi di economia digitale. Man mano che le richieste di calcolo aumentano ovunque, i principi di distribuzione, efficienza e sostenibilità dai metodi decentralizzati potrebbero influenzare altre aree tecnologiche. Questo posto all’incrocio di tendenze trasformative accenna a un impatto oltre l’addestramento dell’IA.
Sia che si prevedano prezzi delle attività, si ottimizzi la domanda energetica o si avanzino diagnosi sanitarie, i modelli crowdsourced di CrunchDAO sbloccano decisioni più intelligenti e veloci.
Will Nuelle
Considerazioni etiche e regolatorie
Sviluppare reti IA decentralizzate solleva punti etici e regolatori chiave da gestire man mano che la tecnologia matura. Progettazioni chiare con prova crittografica delle azioni di IA assicurano tracciabilità e rispetto delle politiche come garanzie solide. Mosse regolatorie, come l’atto GENIUS degli Stati Uniti per aggiungere KYC e AML agli smart contract, mirano a fermare atti illegali ma sollevano problemi di privacy e decentralizzazione che richiedono equilibrio.
Le evidenze dai casi mostrano che le strutture di incentivi in modelli focalizzati sulla prova, premiando efficienza e buoni contributi, potenziano naturalmente la trasparenza e riducono i bisogni di applicazione pesante. Differenze regolatorie globali, come le tasse DeFi severe della Spagna contro il sostegno della SEC per ETF Bitcoin, mostrano come regole bilanciate possano aiutare l’adozione mantenendo protezioni. Strumenti come zero-knowledge proof e ID decentralizzati facilitano la conformità senza perdere privacy, permettendo controlli che si adattano all’enfasi proof-of-work su input misurabili.
Esempi specifici includono il bisogno della Near Foundation di supervisione umana nella governance dell’IA per affrontare questioni etiche su scelte automatizzate, specialmente per mosse monetarie o grandi strategie. Similmente, l’obiettivo di Coinbase per l’IA di scrivere il 50% del suo codice entro ottobre 2025 mostra benefici reali nel ridurre errori ma richiede guide etiche per prevenire abuso. Questi metodi si allineano con l’idea che l’IA decentralizzata possa funzionare bene sotto regole che costruiscono fiducia e durata.
Rispetto a proof-of-stake, gli ostacoli regolatori potrebbero essere più alti in modelli che stressano poste finanziarie su contributi reali, come alcune critiche dicono che potrebbero spingere profitto su innovazione. Al contrario, il focus proof-of-work su hardware e calcolo potrebbe facilitare la supervisione legando ricompense a output misurabili, levigando la conformità con leggi come l’atto GENIUS senza rallentare la crescita. Questa differenza evidenzia come etica e regolazioni flessibili siano chiave per la fusione responsabile IA-crittografia.
La sintesi con le tendenze del settore suggerisce che i cambiamenti regolatori influenzeranno pesantemente il successo dei sistemi proof-of-IA, con impatto di mercato neutro che mostra guadagni graduali di fiducia e conformità. Attraverso discorsi continui tra giocatori e innovazione costante, il campo può far crescere un ecosistema maturo che bilancia nuove idee con sicurezza dell’utente, supportando lo sviluppo sostenibile della crittografia e cambiamenti digitali più ampi.
