Oggi il settore DePIN è pervaso da una frenesia inquietante. Sul mercato abbondano progetti che, una volta scartata la superficie, si scopre stiano di nascosto vendendo interfacce API centralizzate. Trasformano semplicemente la tradizionale potenza di calcolo cloud, le rivestono con un’etichetta decentralizzata e poi partono a razzo alla ricerca di finanziamenti. Per chi abbia almeno un minimo di conoscenza dell’architettura sottostante, questa pratica equivale a costruire un grattacielo su una duna di sabbia: basta che i nodi centrali si ritirino per far crollare l’intero sistema. Sfogliando i repository di codice, ho notato che alcuni progetti che si vantano di voler sviluppare infrastrutture per l’AI non hanno nemmeno implementato in modo chiaro i meccanismi di base per prevenire comportamenti malintenzionati, e questo mi ha fatto provare un brivido di freddo di fronte a quella che oggi viene definita “AI decentralizzata”. Solo dopo aver approfondito la logica sottostante ho scoperto che qualcuno sta davvero seguendo una strada più radicale, ma anche più solida. La tradizionale EVM, quando si tratta di gestire operazioni di machine learning ad altissimo volume, è semplicemente come un vecchio carro trainato da buoi: l’efficienza di esecuzione non riesce assolutamente a tenere il passo con le interazioni ad alta frequenza degli agenti AI. La Fabric Foundation non ha voluto unirsi alla folla che si accalca attorno all’idea di “compatibilità con EVM”; invece, ha sviluppato direttamente un livello di verifica basato sulle proof a conoscenza zero. La genialità di questo design risiede nel fatto che sposta completamente i carichi di calcolo più pesanti ai nodi edge, mentre la rete principale si occupa solo di ricevere e verificare le proof crittografiche leggere. È come se un esaminatore astuto non avesse bisogno di vedere l’intero processo di risoluzione di un problema: basterebbe dare una rapida occhiata alla dimostrazione logica matematica che hai presentato per stabilire se tu abbia o meno barato in quel problema di inferenza AI. Solo in un’architettura del genere ROBO acquista un’anima: non è più semplicemente aria da speculazione, ma diventa il biglietto da visita con cui i nodi entrano nel mercato. Se vuoi guadagnare in questa rete di potenza di calcolo, devi mettere in gioco denaro reale come collaterale; e se ti azzardi a manomettere i risultati dei calcoli, il meccanismo di sanzione non avrà alcuna pietà e spedirà il tuo deposito in un buco nero di distruzione. Rispetto ai progetti che cercano di mantenere l’entusiasmo attraverso un’inflazione senza limiti, questo modello di cattura del valore, sostenuto da tecnologie robuste e da una logica di gioco rigorosa, resiste decisamente meglio alle fluttuazioni cicliche del mercato. Preferisco affidarmi alla fiducia costruita attraverso gli algoritmi, piuttosto che alle grandi narrazioni ricavate da presentazioni PowerPoint.
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