La tokenizzazione emergente degli asset di intelligenza artificiale: la prossima ondata di innovazione di Web3

Negli ultimi cinque anni, il Web3 ha assistito a diverse tendenze innovative, ciascuna contronappeal e un mercato altrettanto forte. Mentre alcune di queste tendenze si sono attenuate, altre hannotron(ad esempio, lo staking), evolvendosi in funzionalità più mature dell'esperienza Web3.

Gli RWA hanno rappresentato un trend interessante negli ultimi anni, mostrando un assaggio di ciò che potrebbe essere possibile con gli asset reali tokenizzati. Tuttavia, molti di questi casi d'uso si concentrano sugli asset finanziari, fungendo da detentore on-chain per un altro asset finanziario. Sebbene questo possa certamente avere la sua validità, molti operatori del mercato sono rimasti delusi dal fatto che non si stia assistendo a una diversità molto più ampia di questi casi d'uso. Qua e là si intravedono nuovi casi d'uso, e quando compaiono, il messaggio è che abbiamo ancora molto da scoprire nel mondo degli RWA.

Anche Vitalik Buterin ha espresso questo parere, condividendo su X il suo desiderio di vedere una maggiore diversificazione nell'utilizzo degli RWA. La buona notizia è che questa diversificazione potrebbe essere sul punto di esplodere, dato che il campo dell'IA sembra stia invadendo ogni altro settore. La blockchain non fa eccezione e l'IA sta lasciando il segno anche qui. Possiamo osservare molti diversi utilizzi dell'IA nel settore Web3, ma stiamo iniziando a capire che anche il settore dell'IA stesso potrebbe trarre notevoli vantaggi dal Web3. Gli RWA hanno un enorme potenziale in questo ambito e potrebbero ottenere forse il caso d'uso più importante di tutti: la tokenizzazione degli asset chiave del settore dell'IA. Analizziamo come gli RWA possono avvantaggiare il settore dell'IA, come gli RWA correlati all'IA possono contribuire a diversificare significativamente un portafoglio e come potrebbe funzionare questo tipo di tokenizzazione. Per approfondire l'argomento, abbiamo chiesto a Cloris Chen, CEO di Cogito Finance, di condividere le sue riflessioni sull'intersezione tra IA e RWA.

> Consentire alle persone di acquistare azioni di quella società sotto forma di token.

Non si tratta di un RWA?

(Sono a favore degli RWA, vorrei vederne una maggiore diversità on-chain in modo che le applicazioni possano utilizzarli senza essere soggette al rischio sistemico di un singolo emittente o classe di asset).

— vitalik.eth (@VitalikButerin) 26 agosto 2024

Le RWA devono andare oltre la finanza

Come accennato in precedenza, gli RWA (Relative Assets) tendono oggi a concentrarsi eccessivamente sugli asset finanziari tradizionali. Questo non significa che tali asset non siano validi e che la loro tokenizzazione non sia una buona idea (gli asset sono validi e lo è anche la tokenizzazione). Gli RWA legati ad asset a basso rischio come i titoli di Stato possono rappresentare un'ottima componente di un portafoglio diversificato. Il fatto che i titoli di Stato non siano correlati al mercato delle criptovalute li protegge ulteriormente dalle forti oscillazioni, offrendo la stabilità desiderata in un portafoglio. Fin qui tutto bene, giusto?  

I problemi sorgono quando gli RWA diventano proxy di questi strumenti finanziari, dando l'illusione di diversità senza esserlo realmente. Dobbiamo invece trovare modi aggiuntivi per collegare gli RWA ad attività non finanziarie e quindi incorporare tali attività nei portafogli in modo da garantire un solido equilibrio. Per il settore dell'intelligenza artificiale, queste attività includono i modelli di intelligenza artificiale stessi, i set di dati utilizzati per l'addestramento dei modelli e le GPU che effettivamente gestiscono i modelli attraverso la potenza di elaborazione.  

Con questi tre nuovi asset in formato RWA, è possibile contribuire a bilanciare ulteriormente un portafoglio di trading. Ma come si posizionano in termini di rendimento?  

Secondo Chen, "Gli asset di intelligenza artificiale tokenizzati presentano in genere un profilo rischio/rendimento elevato, ma è essenziale considerare il contesto di mercato in cui operano, in particolare la rapida crescita dei servizi di intelligenza artificiale. Questi asset sono già molto richiesti, trainati dall'ascesa esponenziale dei servizi di intelligenza artificiale. Inoltre, l'intelligenza artificiale è qui per restare, quindi la tokenizzazione e gli investimenti in tali asset diventeranno un fenomeno comune a lungo termine. Sebbene un'economia basata sull'intelligenza artificiale tokenizzata possa riscontrare una minore liquidità nella sua fase iniziale (rispetto ai mercati finanziari tradizionali), crea un mercato emergente,tracper un numero crescente di investitori"

Tokenizzazione dell'intelligenza artificiale

Nel campo dell'intelligenza artificiale, la possibilità di tokenizzazione non solo offre opportunità uniche per un portafoglio, ma è anche qualcosa di assolutamente necessario dal punto di vista degli asset di intelligenza artificiale stessi. Le GPU possono essere proibitive, soprattutto se è necessario il massimo utilizzo per addestrare, ma non necessariamente gestire, un modello di intelligenza artificiale. Questo crea un grave problema di efficienza, in cui un insieme di GPU collegate che lavorano in sincronia, svolgendo molti compiti diversi, può garantire il miglior utilizzo dell'hardware. Se la GPU può essere tokenizzata, questo utilizzo può essere monitorato e monetizzato. Inoltre, il costo elevato di una GPU (o di più GPU, se l'elaborazione richiesta è pesante) è incredibilmente oneroso, ma la proprietà frazionata dell'RWA può aiutare a distribuire sia i costi che i benefici.

Chen spiega come anche i modelli di intelligenza artificiale possano essere tokenizzati: "Un vantaggio fondamentale è il modo in cui risolvono il problema del rispetto dei diritti di proprietà intellettuale, notoriamente difficile nei formati tradizionali. Con la tokenizzazione, i ricercatori di intelligenza artificiale possono monetizzare i loro modelli elencando versioni tokenizzate su un marketplace, incorporando i diritti di proprietà intellettuale direttamente nel token stesso"

Si tratta di un vantaggio fondamentale: poter controllare completamente l'elaborazione di un modello di intelligenza artificiale senza il rischio di cederlo e di vedersi rubare la proprietà intellettuale. Grazie alla proprietà frazionata, i membri possono acquistare e vendere i propri asset, creando un mercato completamente liquido anche se gli asset fisici non cambiano proprietario.

Anche i set di dati necessari per addestrare i modelli di intelligenza artificiale dovranno cambiare il modo in cui vengono gestiti. I broker di dati tradizionali sono abituati a un livello di controllo eccessivamentetronsui loro dati e processi. Con Web3, il processo è molto più democratico. Chen afferma a proposito dei broker di dati: "Molti broker di dati tradizionali operano in un modo che conferisce loro un controllo eccessivo sui dati. Tuttavia, poiché i fornitori di dati richiedono maggiore trasparenza e controllo sulle modalità di monetizzazione dei loro dati, queste aziende dovranno adattarsi per soddisfare gli standard in evoluzione del mercato. In altre parole, ci aspettiamo possibili partnership tra i broker di dati tradizionali e le piattaforme di tokenizzazione"

Guardando avanti

L'intelligenza artificiale è una rivoluzione di per sé, ma ha trovato la sua strada in molti settori. Web3 non fa eccezione e sta sfruttando appieno l'intelligenza artificiale nel tentativo dideficosa dovrebbe essere un RWA. Tuttavia, Web3 è in grado di offrire molti vantaggi anche al settore dell'intelligenza artificiale, introducendo elementi come la proprietà frazionata, token programmabili che possono evolversi per adattarsi al ciclo di vita utile di un modello di intelligenza artificiale e la possibilità per le comunità di creare ed eseguire set di dati. Continueremo a monitorare attentamente l'evoluzione di queste due tecnologie, sperando che continuino a intrecciarsi e a trovare molti altri vantaggi in futuro.