{"id":187976,"date":"2024-09-20T09:30:50","date_gmt":"2024-09-20T09:30:50","guid":{"rendered":"https:\/\/cryptonews.com\/it\/?p=187976"},"modified":"2024-09-20T09:30:50","modified_gmt":"2024-09-20T09:30:50","slug":"3-token-basati-sullai-decentralizzata-per-fare-10x-nella-prossima-bull-run","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cryptonews.com\/it\/news\/3-token-basati-sullai-decentralizzata-per-fare-10x-nella-prossima-bull-run\/","title":{"rendered":"3 token basati sull’AI decentralizzata per fare 10X nella prossima Bull Run"},"content":{"rendered":"

Con l’avvicinarsi della prossima Bull Run, favorita dal taglio dei tassi di interesse di 50 punti base da parte della FED<\/a><\/strong>, è importante posizionarsi sui migliori trend crypto, quelli che trarranno il maggior beneficio dalla prossima corsa di Bitcoin.<\/p>

I token basati su AI sono stati tra i più performanti dell’ultimo anno. Per la maggior parte di trattava di progetti basasti sulla condivisione di potenza di calcolo tramite GPU come ad esempio Render<\/strong>, un settore che però comincia a diventare piuttosto affollato.<\/p>

Anche se questi token avranno quasi certamente un buon rendimento, in questo articolo vogliamo però puntare su un nuovo segmento che sta esplodendo, quello della AI decentralizzata e sull’AI Computing Network. Parliamo di AI Model Training<\/strong>, AI Model Inference<\/strong> e AI Agents.<\/strong><\/p>

In particolare, la decentralizzazione dell’AI è legata alla distribuzione delle risorse necessarie per addestrare e utilizzare modelli di AI su una rete globale, eliminando la dipendenza dai grandi data center centralizzati gestiti da poche aziende tecnologiche.<\/p>

AI Decentralizzata e Decentralized Computing<\/h2><\/span>

Il concetto di AI decentralizzata<\/strong> si riferisce infatti alla creazione di modelli di intelligenza artificiale che non sono controllati da una singola entità, ma distribuiti tra diversi dispositivi e reti. Questo tipo di architettura sfrutta reti blockchain e tecnologie di calcolo distribuito per garantire che il controllo e l’accesso all’AI siano distribuiti tra più partecipanti. Ad esempio, piattaforme come NetMind.AI<\/strong> <\/a>stanno sviluppando un ecosistema di AI che consente a chiunque di affittare risorse di calcolo<\/strong> per addestrare modelli di AI, rendendo il processo più accessibile e meno costoso.<\/p>

AI Model Training e AI Model Inference<\/h3>

Quando si parla di AI Model Training<\/strong>, ci si riferisce al processo di addestramento di un modello di intelligenza artificiale, che richiede grandi quantità di dati e potenza di calcolo. Durante questo processo, il modello “impara” dai dati per eseguire compiti specifici, come riconoscimento vocale o visione artificiale.<\/p>

AI Model Inference<\/strong>, invece, è la fase in cui il modello già addestrato viene utilizzato per fare previsioni o prendere decisioni su nuovi dati. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale addestrato per il riconoscimento facciale può utilizzare i dati appresi durante l’inferenza per riconoscere un volto in tempo reale.<\/p>

Gli AI Agents<\/strong> sono agenti autonomi che possono interagire con l’ambiente circostante e prendere decisioni senza intervento umano. Questi agenti sono spesso utilizzati in sistemi multi-agente, in cui più AI cooperano per risolvere problemi complessi. Possono essere utilizzati in applicazioni come la gestione delle reti, la robotica e persino in ambienti virtuali o simulati​.<\/p>

Vediamo adesso insieme quali token utilizzano queste nuove tecnologie.<\/p>

1 – Near Protocol<\/h2><\/span>

Anche se è conosciuto prevalentemente per essere un layer-1, Near Protocol<\/strong> è un progetto che abbraccia appieno il nuovo trend dell’AI decentralizzata. Questo perché gran parte del team di sviluppo e dei suoi fondatori sono ricercatori nell’ambito del machine learning.<\/p>

Illia Polosukhin<\/strong>, CEO di NEAR Protocol<\/strong>, ha profonde radici nel mondo dell’intelligenza artificiale (AI)<\/strong>. Prima di fondare NEAR, ha lavorato su progetti di AI come co-creatore dell’architettura Transformers<\/strong>, una delle tecnologie chiave alla base dei modelli linguistici avanzati come GPT. <\/p>

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Il CEO di NVIDIA Jensen Huang (a sinistra), insieme a Illia Polosukhin, co-fondatore e CEO di NEAR Protocol (a destra). Ilia è un ex ingegnere di Google che ha lavorato su progetti di intelligenza artificiale come TensorFlow. Ha contribuito allo sviluppo di NEAR, per supportare applicazioni decentralizzate e contratti smart, puntando a un’adozione su larga scala della tecnologia blockchain.<\/em><\/figcaption><\/figure>

Polosukhin vede l’integrazione di AI e blockchain come una grande opportunità per creare sistemi più aperti e decentralizzati. Ha guidato la creazione dell’incubatore NEAR AI<\/strong>, dedicato a supportare progetti di intelligenza artificiale decentralizzati e basati su blockchain, promuovendo un ecosistema di AI user-owned<\/strong> (di proprietà degli utenti) .<\/p>

Inoltre, NEAR Protocol ha recentemente annunciato<\/a><\/strong> una strategia per integrarsi con l’intelligenza artificiale (AI) nel suo ecosistema. Durante una riunione virtuale, Illia Polosukhin<\/strong>, co-fondatore di NEAR, ha svelato i piani per posizionare la piattaforma come leader nella convergenza tra AI e blockchain<\/strong>. NEAR intende costruire un’infrastruttura decentralizzata per applicazioni AI e promuovere una AI di proprietà degli utenti<\/strong>. Questo approccio punta a creare un sistema in cui l’intelligenza artificiale sia aperta e accessibile, diversamente dalle grandi corporazioni.<\/p>

Per quanto riguarda il grafico di Near possiamo apprezzare che il progetto ha già rilasciato sul mercato tutta la sua supply, e non ha una capitalizzazione esagerata se confrontata con altri layer-1.<\/p>

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Grafico giornaliero di Near – Fonte: CoinMarketCap<\/em><\/figcaption><\/figure>

Insomma, per tutte queste ragione NEAR è un token da non lasciarsi sfuggire e sarà un sicuro protagonista della prossima Bull Run.<\/p>

2 – Arweave<\/h2><\/span>

Ecco un altro token che è principalmente conosciuto per la sua funzionalità principale, ovvero lo storage dei dati su Blockchain, ma che ha una forte connessione anche con l’AI grazie a nuovi sviluppi.<\/p>

In particolare ci riferiamo al rapporto con il token AO<\/strong>, basato su Arweave. <\/p>

La blockchain AO, costruita su Arweave, è pensata per conservare dati in modo permanente e decentralizzato. Funziona come una grande “libreria” digitale che permette a chiunque di salvare informazioni in modo sicuro e per sempre, senza che qualcuno possa modificarle o cancellarle.<\/p>

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Il progetto AO, basato sulla blockchain Arweave, mira a creare una rete scalabile che sfrutta la tecnologia di archiviazione decentralizzata e permanente di Arweave per supportare applicazioni avanzate. AO ha già coniato oltre 1,8 milioni di token AO e consentirà il loro trasferimento a partire da febbraio 2025.<\/em><\/figcaption><\/figure>

Arweave fornisce lo spazio per archiviare questi dati, mentre AO utilizza questa capacità per creare applicazioni su larga scala, come social network o strumenti di intelligenza artificiale. La differenza è che queste applicazioni non si appoggiano a server centrali (come quelli di grandi aziende), ma si distribuiscono su tanti computer in giro per il mondo, rendendo il sistema più sicuro e meno vulnerabile agli attacchi o alle censure.<\/p>

AO utilizza Arweave per creare una piattaforma dove i dati e le applicazioni sono permanenti, sicuri e decentralizzati, consentendo la creazione di nuovi tipi di servizi digitali che non dipendono da un singolo proprietario o da un centro di controllo.<\/p>

AO ha annunciato che finora sono stati coniati oltre 1,8 milioni di token AO e Il trasferimento dei token inizierà a febbraio 2025. <\/p>

A febbraio avremo dunque un ecosistema AR più completo, con la possibilità per i possessori di AR di ricevere anche il token AO.<\/p>

Anche Arweave presenta un grafico del prezzo molto interessante, con tutta la supply ormai sul mercato e una capitalizzazione non troppo elevata.<\/p>

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Grafico giornaliero di AR – Fonte: CoinMarketCap<\/em><\/figcaption><\/figure>

3 – Bittensor <\/h2><\/span>

Bittensor è una rete decentralizzata che combina blockchain e intelligenza artificiale (AI) per creare un ambiente collaborativo in cui si possono allenare e utilizzare modelli di AI in modo distribuito. In pratica, Bittensor consente ai partecipanti, chiamati “neuroni”, di fornire modelli di AI o risorse di calcolo e di essere ricompensati in criptovaluta TAO per il loro contributo.<\/p>

Questi neuroni lavorano insieme per risolvere problemi complessi, utilizzando un modello chiamato Decentralized Mixture of Experts (MoE)<\/strong>. Ogni neurone si specializza in una particolare parte di un compito e, insieme, producono risposte più accurate e complete di quelle che un singolo modello potrebbe ottenere da solo. In questo modo, Bittensor sfrutta il potere collettivo dei neuroni per addestrare modelli di intelligenza artificiale in modo più efficiente.<\/p>

Uno degli obiettivi principali di Bittensor è risolvere il problema della centralizzazione nell’AI, che limita l’accesso e l’innovazione a causa degli alti costi legati all’addestramento e all’inferenza di modelli complessi.<\/p>

Invece di fare affidamento su grandi aziende con enormi risorse di calcolo, Bittensor permette a chiunque di contribuire alla creazione e all’uso di modelli di AI, democratizzando così lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.<\/p>

Per quanto riguarda la sua tokenomics, TAO <\/strong>ha già guadagnato un +40% solo questo mese e la sua Supply non è ancora stata rilasciata interamente sul mercato.<\/p>

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Grafico giornaliero di TAO – Fonte: CoinMarketCap<\/em><\/figcaption><\/figure>

Rimane comunque uno dei token più interessanti, anche perché l’unico con funzionalità molto vicine ai modelli AI come ChatGPT<\/strong>, ma completamente decentralizzato su Blockchain.<\/p>

Conclusioni Finali<\/h2><\/span>

Chiudiamo questa rassegna con un token che non è basato sull’intelligenza artificiale ma che è stato realizzato con intelligenza <\/strong>visto che combina il mondo delle meme coin con quello dello staking.<\/p>

Crypto All-Stars<\/a><\/strong> è un progetto in prevendita che prevede la possibilità di mettere in staking altre meme coin sulla sua blockchain (l’elenco è nutrito e aumenterà durante la Roadmap).<\/p>

Se il progetto vi interessa potete dare un’occhiata al sito ufficiale di Crypto All-Stars.<\/a><\/strong><\/p>

Ricordiamo ai lettori che questi non sono consigli d’investimento, fate sempre le vostre ricerche personali prima di investire in qualsiasi progetto.<\/p>

Le criptovalute sono altamente volatili e non regolamentate. Nessuna tutela del consumatore. Potrebbe essere applicata una tassa sugli utili.<\/em><\/p>

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