"Blockchain basata sull'IA" può avere significati molto diversi. Alcune reti di Livello 1 utilizzano incentivi basati su token per coordinare i servizi di apprendimento automatico. Altre stanno costruendo infrastrutture di calcolo e archiviazione decentralizzate per i carichi di lavoro di IA. Alcune si concentrano su agenti autonomi, dati di proprietà degli utenti o sull'esecuzione di inferenze direttamente all'interno di smart contract.
Questa distinzione è più importante dell'etichetta. Una blockchain interessante per un marketplace di agenti potrebbe non essere adatta all'addestramento di modelli. Una rete ottimizzata per dati privati potrebbe non essere il luogo migliore per implementare un'applicazione DeFi generica. Piuttosto che nominare una blockchain "migliore" per l'IA, questa guida confronta sei reti Layer 1 che rappresentano diverse strategie tecniche: Bittensor, 0G, Fetch.ai, Internet Computer, NEAR Protocol e Vana.
| Rete | Angolo dell'IA primaria | Ottima vestibilità per | Principale compromesso |
|---|---|---|---|
| Bittensore | Mercati di incentivazione per l'intelligenza artificiale | Servizi di intelligenza artificiale, valutazione dei modelli, sottoreti specializzate | Architettura e tokenizzazione più specializzate rispetto a una catena di app convenzionale. |
| 0G | Catena nativa AI più elaborazione e archiviazione | Applicazioni di intelligenza artificiale che necessitano di un'infrastruttura integrata verticalmente. | Ecosistema più recente con una storia produttiva meno ricca rispetto ai vecchi L1 |
| Fetch.ai | Agenti autonomi e commercio tra agenti | Ricerca agenti, coordinamento, liquidazione, servizi automatizzati | Gran parte dell'esperienza con l'IA si colloca in un ecosistema che comprende servizi di agenti sia blockchain che off-chain. |
| Computer Internet | Inferenza di intelligenza artificiale on-chain e applicazioni sovrane | Agenti di intelligenza artificiale che necessitano di hosting per smart contract e di un servizio web diretto. | L'architettura del contenitore differisce dallo sviluppo dell'EVM; alcune funzionalità di intelligenza artificiale sono ancora in fase di evoluzione. |
| Protocollo NEAR | Agenti di intelligenza artificiale, astrazione della catena ed esecuzione dell'intento | Agenti cross-chain, pagamenti, automazione del portafoglio, app per i consumatori | NEAR è un livello L1 di uso generale; gran parte del suo vantaggio in termini di intelligenza artificiale deriva dall'infrastruttura di livello superiore. |
| Vana | Dati di proprietà degli utenti per l'IA | Applicazioni dati basate sul consenso, DataDAO, accesso ai dati privati | La sua specializzazione è la proprietà dei dati piuttosto che il modello di calcolo decentralizzato |
Bittensor è uno degli esempi più chiari di blockchain il cui modello economico di base è direttamente legato ai servizi di intelligenza artificiale. La sua rete è organizzata in "sottoreti" specializzate. Ogni sottorete definisce un'attività o una risorsa digitale, mentre i miner forniscono servizi e i validatori valutano la qualità di tali risultati. La rete utilizza quindi incentivi per premiare le prestazioni utili.
La documentazione ufficiale di Bittensor descrive i miner e i validatori come i partecipanti di base all'interno di una sottorete, con la blockchain Subtensor che collega questi partecipanti. Il suo meccanismo di consenso Yuma è progettato per risolvere il problema della distribuzione delle ricompense per il lavoro, che può includere molti tipi diversi di beni e servizi digitali. Si veda la documentazione sui componenti di base di Bittensor e la documentazione sul meccanismo di consenso Yuma .
Bittensor è particolarmente interessante quando l'applicazione stessa è un mercato competitivo per l'intelligenza: inferenza, previsione, valutazione di modelli, elaborazione dati o altri servizi di IA misurabili. Il suo design Dynamic TAO assegna inoltre alle singole sottoreti un proprio livello economico, in modo che l'allocazione del capitale e gli incentivi di rete possano variare a seconda dei mercati specializzati. Il compromesso è la complessità. Gli sviluppatori non si limitano a implementare un normale smart contract e a chiamare un'API; spesso progettano un sistema di incentivi, un meccanismo di punteggio e regole di validazione robuste contro gli attacchi avversari.
Tieni d'occhio Bittensor se: la tua tesi è che l'IA decentralizzata dovrebbe premiare i fornitori concorrenti di intelligenza misurabile, piuttosto che limitarsi a ospitare dApp basate sull'IA.
0G adotta un approccio diverso. Invece di concentrarsi principalmente su un marketplace per gli output dei modelli, combina un Layer 1 compatibile con EVM con componenti di calcolo e archiviazione decentralizzati. La documentazione per gli sviluppatori descrive 0G Chain come un "L1 compatibile con EVM, ottimizzato per le applicazioni di intelligenza artificiale", mentre la piattaforma più ampia integra strumenti di calcolo, archiviazione, inferenza e fine-tuning. Consultare la documentazione di 0G Chain e la documentazione per sviluppatori di 0G .
Questa architettura è interessante per i team che non vogliono dover assemblare una blockchain per la liquidazione delle transazioni, una rete di archiviazione decentralizzata separata e un terzo marketplace per i servizi GPU. La compatibilità con Solidity riduce inoltre i costi di transizione per i team che hanno già familiarità con gli strumenti di Ethereum.
Il principale compromesso riguarda la maturità. La tecnologia 0G è molto più recente rispetto alle consolidate reti Layer 1 di uso generale, quindi gli sviluppatori dovrebbero valutare la stabilità della mainnet, la diversità dei provider, la qualità degli strumenti, la liquidità e l'utilizzo reale delle applicazioni, anziché basarsi solo su throughput teorico o dichiarazioni della roadmap. La sua architettura è ambiziosa proprio perché cerca di coordinare contemporaneamente diversi livelli infrastrutturali.
Tieni d'occhio 0G se: desideri uno stack orientato all'IA che copra smart contract, big data, inferenza e calcolo, mantenendo al contempo i modelli di sviluppo EVM.
Fetch.ai ha dedicato anni allo sviluppo di un sistema basato su agenti software autonomi, anziché considerare l'IA come un semplice componente aggiuntivo di una blockchain DeFi. Il suo ecosistema include il framework uAgents, Agentverse per la scoperta degli agenti e un'infrastruttura di regolamento blockchain. La documentazione tecnica di Fetch.ai descrive la blockchain come un livello di regolamento che facilita le transazioni e il coordinamento tra gli agenti, con un contratto Almanac on-chain che funge da meccanismo di scoperta per gli agenti registrati. Si veda la panoramica di Fetch.ai sui sistemi multi-agente e sul suo livello di regolamento .
Il caso d'uso più promettente non è l'addestramento intensivo di modelli direttamente sulla blockchain, bensì la possibilità di fornire agli agenti identità, funzionalità di scoperta, coordinamento economico e un modo per interagire con servizi esterni o altri agenti. Fetch.ai continua a sviluppare il suo stack di intelligenza artificiale attorno ad Agentverse e ASI:One, mantenendo al contempo la sua infrastruttura connessa all'ecosistema Cosmos.
Il compromesso risiede nella separazione architetturale. Uno sviluppatore che valuta "quanta IA è effettivamente on-chain?" dovrebbe distinguere il livello di regolamento della blockchain dall'inferenza, dai servizi di modello linguistico e dall'infrastruttura degli agenti ospitati. Tale separazione non è necessariamente un punto debole; può essere una scelta di progettazione pratica. Tuttavia, significa che Fetch.ai dovrebbe essere valutato come un ecosistema di agenti piuttosto che come una blockchain che esegue ogni carico di lavoro di IA all'interno del consenso.
Tieni d'occhio Fetch.ai se: il tuo prodotto necessita di agenti autonomi individuabili in grado di coordinarsi, negoziare, chiamare servizi e liquidare il valore.
Internet Computer adotta uno degli approcci più aggressivi per implementare la logica applicativa on-chain. I suoi smart contract basati su canister possono servire contenuti web, memorizzare grandi quantità di dati ed eseguire calcoli significativamente più complessi rispetto agli smart contract convenzionali. Il progetto ha anche dimostrato l'inferenza AI all'interno dei canister e ora documenta un'interfaccia LLM per canister che supporta Llama 3.1 8B per canister abilitati all'IA. Si veda il riferimento ICP application-canister .
Ciò rende ICP particolarmente rilevante per gli agenti di IA sovrani: applicazioni in cui gli sviluppatori desiderano che la logica dell'agente, lo stato dell'applicazione, il controllo delle risorse e il servizio rivolto all'utente rimangano sotto esecuzione garantita da blockchain, anziché affidarsi a un backend cloud convenzionale.
C'è una sfumatura importante da considerare. La roadmap sull'IA di ICP descrive alcune funzionalità di LLM come in evoluzione da un MVP verso un'infrastruttura di lavoro più decentralizzata. In altre parole, "IA on-chain" non è un singolo stato binario; gli sviluppatori dovrebbero verificare quale modello, percorso di inferenza, presupposti di fiducia e caratteristiche prestazionali si applicano alla funzionalità che intendono utilizzare. La piattaforma più ampia utilizza inoltre un modello di programmazione canister/WebAssembly anziché l'EVM, il che può rappresentare un vantaggio o una curva di apprendimento a seconda del team.
Tenete d'occhio Internet Computer se: la vostra priorità è ospitare una porzione maggiore dello stack di applicazioni di intelligenza artificiale all'interno di un'esecuzione controllata da blockchain, inclusi agenti persistenti e applicazioni full-stack.
NEAR non è una blockchain dedicata esclusivamente all'IA. Si tratta di una blockchain di Livello 1 (L1) frammentata e di uso generale, che ha progressivamente orientato la propria roadmap di prodotto verso agenti autonomi, inferenza privata, astrazione della catena ed esecuzione basata sull'intento. Questa distinzione è importante: la proposta di NEAR in ambito IA deriva dalla combinazione di un L1 maturo con un'infrastruttura che consente agli agenti di operare su più reti.
NEAR Intents permette a utenti o agenti di specificare i risultati desiderati, mentre una rete di risolutori si occupa dell'esecuzione. Chain Signatures consente agli smart contract di NEAR di autorizzare transazioni su altre blockchain, e l'attuale roadmap di NEAR inquadra esplicitamente queste funzionalità come infrastruttura per un'economia agentica. Consulta la panoramica sull'astrazione blockchain di NEAR e la roadmap di NEAR per il 2026 .
Questo rende NEAR interessante per gli agenti che necessitano di ribilanciare gli asset, effettuare pagamenti o operare su diverse blockchain senza costringere gli utenti a collegare manualmente e gestire portafogli separati. Il compromesso è che l'intelligenza artificiale non è integrata nel meccanismo di consenso di base, a differenza di come il sistema di incentivi di Bittensor è legato all'intelligenza artificiale. Gran parte dell'esperienza differenziata offerta dall'IA deriva dagli strumenti per gli agenti, dagli ambienti di esecuzione sicuri, dagli intent e dai servizi di interoperabilità sovrapposti alla blockchain di base.
Tieni d'occhio NEAR se: il tuo agente AI ha bisogno di controllare risorse ed eseguire operazioni su diverse blockchain più di quanto necessiti di un addestramento decentralizzato del modello.
Vana affronta un diverso collo di bottiglia nell'IA: la proprietà dei dati. Il suo Livello 1 è costruito attorno alla portabilità dei dati, alle autorizzazioni e alle strutture economiche che consentono agli utenti di contribuire con dati ad applicazioni o dataset condivisi secondo regole esplicite. L'attuale documentazione del protocollo Vana descrive la portabilità dei dati come un elemento fondamentale del Livello 1 di Vana, con Data Liquidity Pools, DataDAO, motori di query ed elaborazione riservata utilizzati per rendere i dati disponibili per l'IA o l'analisi senza semplicemente pubblicare i record utente grezzi. Consultare la documentazione del contratto del protocollo Vana e la documentazione sulle query di dati condivisi di Vana .
Questo rende Vana rilevante per i team di intelligenza artificiale il cui vantaggio competitivo dipende da dati di alta qualità, forniti con il consenso degli utenti. Una startup che si occupa di addestramento di modelli, un assistente virtuale, un consorzio di dati sanitari o una piattaforma di personalizzazione potrebbero essere più interessati a dimostrare il consenso e a compensare i contributori che alla pura velocità di transazione L1.
Il compromesso sta nella specializzazione. Vana non si posiziona principalmente come una rete GPU decentralizzata o un mercato generalizzato per l'inferenza AI. La sua tesi principale è che il livello dati dovrebbe essere di proprietà e gestito dalle persone che generano i dati.
Tenete Vana d'occhio se: la vostra applicazione di intelligenza artificiale necessita di un livello dati con autorizzazioni e controllo da parte dell'utente, nonché di relazioni economiche trasparenti con i fornitori di dati.
Il modo più semplice per confrontare queste reti è partire dalla risorsa scarsa di cui il tuo prodotto ha effettivamente bisogno.
Il marketing relativo all'intelligenza artificiale e alle criptovalute si evolve più rapidamente rispetto alle infrastrutture di produzione, quindi una checklist pratica può essere d'aiuto.
| Domanda | Perché è importante |
|---|---|
| La funzionalità di intelligenza artificiale è già attiva sulla rete principale? | Le funzionalità della roadmap non dovrebbero essere valutate come se fossero servizi di produzione. |
| Dove viene effettivamente eseguita l'inferenza? | On-chain, nodi validatori, TEE, fornitori indipendenti di GPU e API centralizzate hanno presupposti di fiducia differenti. |
| Dove vengono memorizzati i dati di addestramento? | La disponibilità dei dati, la privacy, la proprietà e i costi possono determinare la fattibilità di un'applicazione di intelligenza artificiale. |
| Come si misura l'utilità del lavoro svolto dall'IA? | Le reti decentralizzate necessitano di un metodo credibile per valutare i fornitori e contrastare le manipolazioni. |
| Gli sviluppatori possono utilizzare strumenti a loro familiari? | La compatibilità con EVM può accelerare l'implementazione; i runtime specializzati possono offrire funzionalità uniche ma richiedono una nuova formazione. |
| Che cosa si intende esattamente per decentralizzazione? | Una catena di regolamento decentralizzata può comunque dipendere da endpoint di inferenza centralizzati o da front-end ospitati. |
| Esiste una reale domanda di applicazioni? | L'attività degli sviluppatori e l'utilizzo in produzione contano più della sola etichetta "IA". |
Il settore dell'IA e della blockchain si sta frammentando in diversi mercati distinti, anziché convergere verso un'unica architettura vincente. Bittensor considera l'intelligenza come una merce incentivata. 0G cerca di fornire un'infrastruttura IA completa. Fetch.ai si concentra sul commercio basato su agenti autonomi. Internet Computer spinge l'esecuzione di applicazioni IA all'interno di smart contract. NEAR si concentra su agenti in grado di operare su più blockchain. Vana pone i dati di proprietà dell'utente come elemento centrale.
Questa diversità è utile. Significa che la domanda giusta non è "Quale livello 1 di IA ha la narrativa più solida?" ma "Quale blockchain risolve il collo di bottiglia che la mia applicazione presenta realmente?". Sia per gli sviluppatori che per gli investitori, le reti che vale la pena monitorare sono quelle in grado di convertire la propria tesi sull'IA in un utilizzo verificabile, strumenti di sviluppo affidabili, presupposti di fiducia chiari e applicazioni che funzionano meglio grazie alla presenza della blockchain, e non semplicemente perché l'IA è popolare.
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