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La maggior parte dei Layer 1 è stata implicitamente progettata attorno all'uso umano. Si prevedeva che la domanda fosse variabile, tollerante alla latenza e che le sessioni fossero di breve durata. Se qualcosa andava storto, i team operativi, il coordinamento sociale o l'intervento manuale colmavano il divario. I sistemi di intelligenza artificiale rovesciano queste assunzioni. Operano continuamente piuttosto che episodicamente, si aspettano un'esecuzione prevedibile piuttosto che un throughput di massimo sforzo e trattano l'infrastruttura come incorporata piuttosto che sperimentale. Questo cambiamento non ha nulla a che fare con il TPS di punta. Ha tutto a che fare con il modo in cui un sistema si comporta sotto coordinamento sostenuto, dove i casi limite vengono scoperti precocemente e ripetutamente piuttosto che nascosti da esplosioni di attività guidate dall'hype.

Immagina un cruscotto di pagamenti utilizzato da un fintech di medie dimensioni. Niente di esotico, regolamenti, riconciliazione, registri di conformità. Una tranquilla notte infrasettimanale, un agente AI viene attivato per automatizzare la risoluzione delle controversie. Non aumenta l'uso, lo rende più fluido. Il traffico diventa continuo invece di esplosivo. Le richieste arrivano in orari insoliti, attraverso giurisdizioni, con una coerenza a livello macchina. Tre settimane dopo, non viene presentato alcun rapporto di incidente. Il cruscotto viene semplicemente utilizzato meno. Un mese dopo, la funzione AI viene disattivata. Niente si è rotto visibilmente, ma qualcosa sembrava esposto. Quella sensazione che i sistemi funzionino fino a quando non vengono continuamente dipendenti è dove l'era dell'AI inizia a far emergere limiti strutturali nelle moderne blockchain Layer 1.

La maggior parte delle Layer 1 sono state implicitamente progettate attorno a un uso guidato dall'uomo. La domanda si prevedeva fosse esplosiva, la latenza perdonabile e le sessioni di breve durata. Se qualcosa andava storto, i team operativi, la coordinazione sociale o l'intervento manuale colmavano il divario. I sistemi AI rovesciano queste assunzioni. Operano in modo continuo piuttosto che episodico, si aspettano un'esecuzione prevedibile piuttosto che un throughput basato sul miglior sforzo, e trattano l'infrastruttura come integrata piuttosto che sperimentale. Questo cambiamento non ha nulla a che fare con il TPS di prima pagina. Ha tutto a che fare con il modo in cui un sistema si comporta sotto coordinazione sostenuta, dove i casi limite vengono scoperti precocemente e ripetutamente piuttosto che nascosti da esplosioni di attività guidate dall'hype.