Le 7 migliori piattaforme di intelligenza artificiale decentralizzata da tenere d'occhio
In Breve
In questo articolo, evidenziamo le 7 principali piattaforme di intelligenza artificiale decentralizzata che stanno livellando il campo di gioco.
Le innovazioni dell'intelligenza artificiale (IA) hanno registrato una crescita enorme dal debutto di ChatGPT nel novembre 2022. Tuttavia, nonostante la diffusione capillare, alcuni significativi colli di bottiglia continuano a rallentare lo sviluppo e l'adozione dell'intelligenza artificiale: una delle maggiori sfide che questo settore nascente deve affrontare è la qualità e il controllo dei dati.
Secondo un stima Secondo Epoch AI, lo stock effettivo totale di dati di testo pubblici generati dall'uomo ammonta a circa 300 trilioni di token; questo stock di dati sarà probabilmente utilizzato appieno dai modelli linguistici per l'addestramento tra il 2026 e il 2032. Questa incombente scarsità di dati, unita alle preoccupazioni relative a trasparenza e costi, è in gran parte il risultato della centralizzazione della maggior parte dei flussi di dati dell'IA.
L'aspetto positivo è che le infrastrutture decentralizzate si stanno rivelando preziose per risolvere alcuni di questi punti critici. In questo articolo, evidenziamo le 7 principali piattaforme di intelligenza artificiale decentralizzate che stanno livellando il campo di gioco. Queste piattaforme emergenti offrono ai costruttori di intelligenza artificiale e alle aziende la possibilità di reperire set di dati verificabili e basati sulla comunità senza dover ricorrere a intermediari centralizzati.
OORT: il cloud dati completo per l'intelligenza artificiale decentralizzata
OORT è una soluzione di intelligenza artificiale decentralizzata end-to-end progettata per consentire sia alle aziende che ai privati di raccogliere, elaborare e monetizzare i dati di intelligenza artificiale.
Ciò che distingue questo cloud di dati AI rispetto alle sue controparti centralizzate è l'approccio basato sulla comunità globale; invece di affidarsi a processi di raccolta dati poco trasparenti, OORT introduce una piattaforma di raccolta dati omni-chain decentralizzata denominata OORT DataHub. Questa piattaforma sfrutta i contributi di una comunità globale per fornire set di dati diversificati, di alta qualità e verificabili, al fine di colmare le attuali carenze nella qualità e nel controllo dei dati AI.
A supporto dell'OORT DataHub c'è una rete decentralizzata, OORT Edge, che gestisce l'archiviazione e l'elaborazione dei dati raccolti; ciò avviene tramite un dispositivo hardware edge node: Deimos.
In quanto tale, gli utenti dell'ecosistema OORT hanno l'opportunità di guadagnare premi monetizzabili contribuendo verso il DataHub o diventando parte della rete edge tramite di hosting un nodo tramite il dispositivo Deimos. Attualmente, questo ecosistema di intelligenza artificiale decentralizzato conta oltre 330,000 contributori di dati, più di 83,000 nodi e più di 10,000 utenti giornalieri.
Bittensor: la rete di intelligence decentralizzata
Bittensore è un'altra interessante piattaforma di intelligenza artificiale decentralizzata; in sostanza, questo ecosistema basato su blockchain supporta la produzione on-chain di beni digitali, tra cui l'inferenza dell'intelligenza artificiale, la formazione e le infrastrutture correlate.
Come funziona? Bittensor sfrutta il concetto di subnet per introdurre comunità che producono queste commodity digitali a prezzi competitivi. Questo si basa su un modello incentivato in cui i migliori miner (contributori) vengono premiati per il completamento di un determinato compito. Alcuni dei compiti all'interno di una subnet di intelligenza artificiale possono spaziare da servizi come l'addestramento, la previsione o l'inferenza specializzata.
La rete di Bittensor include anche dei validatori, il cui ruolo è quello di convalidare il lavoro svolto dai miner. Questo garantisce che solo servizi di qualità vengano premiati attraverso il modello di incentivi di Bittensor: l'ecosistema emette 7200 token TAO ogni giorno a questo scopo. Le allocazioni all'interno delle subnet sono suddivise in tre categorie: creatori di subnet (18%), validatori (41%) e miner (41%).
Le subnet decentralizzate di Bittensor rappresentano un allontanamento dal processo di formazione centralizzato dell'intelligenza artificiale, in cui le grandi aziende tecnologiche hanno il monopolio sulla raccolta dati e su altri servizi di intelligenza artificiale.
Ocean Protocol: mercato per dati pronti per l'intelligenza artificiale
Protocollo oceanico è uno degli attori affermati in questo nascente settore dell'innovazione. Costruita come protocollo decentralizzato, questa piattaforma facilita i due componenti principali necessari per il progresso dell'intelligenza artificiale: dati e calcolo.
Lo stack tecnologico comprende tre componenti principali: Datatoken, Ocean Nodes e Compute-to-Data. Grazie ai Datatoken, gli utenti di Ocean Protocol possono tokenizzare i propri dati privati e renderli disponibili per l'addestramento dei modelli, preservando al contempo la propria privacy. Un approccio denominato "token-gating" consente ai proprietari dei dati di pubblicare servizi dati sul marketplace di Ocean Protocol attraverso un modello di controllo degli accessi decentralizzato.
Per quanto riguarda gli Ocean Nodes, questi consentono la monetizzazione delle risorse di elaborazione inutilizzate. I proprietari di dispositivi in tutto il mondo possono dedicare la propria potenza di elaborazione inutilizzata a supporto dell'Ocean Network, in cambio di ricompense per l'ecosistema.
Il Compute-to-Data è la caratteristica distintiva di questo ecosistema; consente ai consumatori (model trainer) di acquistare set di dati su cui eseguire i propri modelli senza che la privacy del fornitore venga rivelata. Questo è ciò che conferisce a Ocean Protocol un vantaggio come "mercato decentralizzato per dati pronti per l'intelligenza artificiale".
SingularityNET: il pioniere dei servizi di intelligenza artificiale decentralizzati
SingularityNET è un pioniere nel campo dell'intelligenza artificiale decentralizzata; il progetto è stato lanciato nel 2017, raccogliendo una ICO da 36 milioni di dollari in un minuto. Da allora, si è evoluto fino a diventare una piattaforma basata su blockchain affidabile, dove gli utenti possono creare, condividere e monetizzare servizi di intelligenza artificiale.
A differenza delle sue controparti, che si concentrano su set di dati e calcoli grezzi, SingularityNET è specializzata in servizi di intelligenza artificiale come API, modelli e agenti che gli sviluppatori possono monetizzare o acquistare per supportare le loro iniziative di sviluppo. Ciò è possibile grazie al token nativo della piattaforma $AGIX, che consente ai partecipanti di pagare per i servizi di intelligenza artificiale.
Il modello infrastrutturale di SingularityNET presta inoltre particolare attenzione all'interoperabilità, consentendo ai diversi servizi di interagire tra loro. Questo crea un ecosistema che supporta l'intelligenza artificiale, in cui contributori indipendenti possono assemblare pipeline complesse.
Un'altra caratteristica distintiva di questo particolare progetto è la visione del fondatore, il dott. Ben Goertzel, di far progredire l'intelligenza artificiale generale (AGI), un'era in cui l'IA avrà la capacità di svolgere qualsiasi compito che gli esseri umani possano svolgere e potenzialmente supererà l'intelligenza umana in diversi ambiti.
Fetch.ai: agenti decentralizzati ed economia dei dati
Fetch.ai è un'altra innovazione innovativa che opera nell'ambito della futura economia degli agenti basata sull'intelligenza artificiale. Questo progetto è concepito come una piattaforma multi-agente, che consente ad agenti software autonomi di interagire, negoziare e gestire dati per conto di utenti, organizzazioni o dispositivi, sfruttando al contempo la tecnologia blockchain per proteggere i canali di comunicazione.
Uno dei componenti principali di questo ecosistema è l'Agent Framework (AEA). È incaricato di funzioni come la raccolta e l'analisi dei dati, l'interazione con altri agenti o fonti di dati, le decisioni, le transazioni e la partecipazione all'apprendimento automatico o all'ottimizzazione delle attività. Si possono considerare come gemelli digitali che agiscono per conto degli utenti.
Cosa si distingue Fetch.ai è l'abilitazione di flussi di dati dinamici in tempo reale tra agenti autonomi. Si tratta di un progresso rispetto ai tradizionali sistemi di intelligenza artificiale, che non solo sono centralizzati ma anche statici per natura. Ad esempio, un sistema di gestione del traffico in una città trafficata può utilizzare agenti di intelligenza artificiale per acquistare dati sul traffico in tempo reale dai sensori urbani, grazie al modello economico basato sugli agenti.
Gensyn: elaborazione decentralizzata per la formazione dell'intelligenza artificiale
Secondo una recente rapporto Secondo i progetti di McKinsey, i data center di tutto il mondo richiederanno circa 6.7 trilioni di dollari per far fronte alla crescente domanda di potenza di calcolo. Gensyn affronta questo rischio di costi incombente attraverso il suo protocollo decentralizzato, che si concentra sul calcolo dell'apprendimento automatico.
In sostanza, Gensyn consente l'aggregazione dell'offerta di elaborazione dati mondiale in un'unica rete. Ciò è possibile attraverso un framework decentralizzato che offre a chiunque disponga di risorse di elaborazione inutilizzate l'opportunità di allocarle alla rete, supportando gli innovatori dell'intelligenza artificiale con risorse di elaborazione disponibili a livello globale che possono noleggiare per scalare l'addestramento di modelli di grandi dimensioni.
L'ecosistema di Gensyn è costituito da quattro componenti fondamentali: esecuzione coerente di ML, verifica senza fiducia, comunicazione peer-to-peer e coordinamento decentralizzato. Tutti questi aspetti lavorano in tandem per consentire un apprendimento automatico decentralizzato e verificabile su scala globale.
Vale anche la pena ricordare che questo progetto è ancora nelle fasi iniziali, con la Testnet attualmente disponibile. Include tre applicazioni che gli utenti possono provare: RL Swarm, BlockAssist e Judge.
Grass: rete di crowdsourcing di dati decentralizzata
Spesso, quando paghiamo per i servizi Internet, finiamo per non utilizzare tutta la larghezza di banda assegnata. Grass, precedentemente Grassdata, ha introdotto un concetto innovativo grazie al quale gli utenti Internet di tutto il mondo possono utilizzare la propria larghezza di banda inutilizzata.
Il progetto dà vita a questa narrazione attraverso il suo modello distribuito che consente a chiunque di contribuire e guadagnare ricompense attraverso semplici passaggi, trasformando la larghezza di banda inutilizzata in una risorsa preziosa per l'addestramento dell'IA. In parole povere, Grass opera come una rete fisica decentralizzata (DepIN) per l'accesso ai dati web, in cui gli utenti possono gestire nodi dai loro dispositivi di uso quotidiano, fungendo da fonti di dati per l'IA e l'intelligence web.
Questo approccio distribuito e senza autorizzazioni non rappresenta solo una svolta nell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, ma anche nell'utilizzo delle risorse digitali quotidiane. Gli utenti possono fungere da fornitori di dati per alimentare una rete aperta in grado di competere con i web crawler centralizzati e gli aggregatori di dati attualmente controllati da una manciata di grandi aziende tecnologiche.
Conclusione
Come accennato nell'introduzione, l'evoluzione e l'adozione dell'IA non sono state prive di sfide specifiche, tra cui il controllo dei dati, la qualità e l'aumento dei costi di elaborazione. Tuttavia, come evidenziato dagli esempi in questo elenco, si sono registrati progressi significativi nell'ambito dell'innovazione decentralizzata dell'IA. Questi progetti offrono un assaggio di ciò che le architetture decentralizzate hanno da offrire all'IA e viceversa; si tratta di una soluzione vantaggiosa sia per le innovazioni blockchain che per quelle dell'IA.
Tabella comparativa per piattaforme di intelligenza artificiale decentralizzate
| Progetto | Obiettivo principale | Ciò che spicca |
| OORT | Cloud di dati AI decentralizzato che consente agli utenti di raccogliere, elaborare e monetizzare i dati | DataHub e rete edge (Deimos) gestiti dalla comunità con oltre 330 collaboratori e set di dati verificabili |
| Bittensore | Rete blockchain per l'addestramento e l'inferenza decentralizzati dell'intelligenza artificiale | Subnet incentivate che premiano gli output di intelligenza artificiale di qualità con emissioni TAO giornaliere |
| Protocollo oceanico | Mercato per dati e calcoli compatibili con l'intelligenza artificiale | Modello di privacy Compute-to-Data che consente la condivisione sicura dei dati senza esporre set di dati grezzi |
| SingularityNET | Marketplace per servizi di intelligenza artificiale e API | Monetizzazione di agenti di intelligenza artificiale interoperabili; visione pionieristica per l'intelligenza artificiale generale (AGI) |
| Fetch.ai | Economia AI multi-agente per lo scambio autonomo di dati | Negoziazione dei dati in tempo reale tramite agenti autonomi (AEA) |
| Gensyn | Rete di elaborazione decentralizzata per l'apprendimento automatico | Verifica e aggregazione senza fiducia della fornitura di elaborazione globale per la formazione dell'IA |
| Grass | Rete di crowdsourcing di dati e larghezza di banda decentralizzata | Converte la larghezza di banda Internet inattiva in risorse di dati di addestramento dell'intelligenza artificiale |
Domande frequenti
Cos'è l'intelligenza artificiale decentralizzata?
L'IA decentralizzata si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale basati su ecosistemi distribuiti come blockchain o infrastrutture peer-to-peer. Le comunità globali assumono il ruolo di elaborazione di dati, elaborazione e addestramento di modelli, in contrapposizione all'ambiente centralizzato in cui le grandi aziende controllano tutte queste funzioni.
In che modo l'intelligenza artificiale decentralizzata si differenzia dalle piattaforme di intelligenza artificiale tradizionali?
A differenza delle loro controparti tradizionali, che si basano su data center centralizzati e su tecniche di raccolta dati poco trasparenti, l'intelligenza artificiale decentralizzata distribuisce l'approvvigionamento dei dati, la potenza di calcolo e l'addestramento dei modelli a diversi partecipanti all'ecosistema, migliorando trasparenza, sicurezza e inclusività.
Perché il controllo della qualità dei dati è importante per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale?
La qualità dei dati ha un impatto diretto sull'accuratezza e l'equità dei modelli di intelligenza artificiale. Pertanto, i flussi di dati di intelligenza artificiale devono essere verificabili, provenienti da fonti etiche e condivisi in modo sicuro.
Come guadagnano i partecipanti negli ecosistemi di intelligenza artificiale decentralizzati?
Esistono diversi modi per guadagnare da questi ecosistemi, incluso il contributo di risorse preziose come dati e potenza di calcolo. La maggior parte delle piattaforme DeAI prevede meccanismi di incentivazione che consentono agli utenti di ricevere ricompense monetizzabili.
Quali progetti di intelligenza artificiale decentralizzata sono attualmente all'avanguardia nel settore?
Tra i principali attori figurano OORT (cloud di dati), Bittensor (rete di intelligence basata sull'intelligenza artificiale), Ocean Protocol (mercato di dati basato sull'intelligenza artificiale), SingularityNET (hub di servizi basati sull'intelligenza artificiale), Fetch.ai (economia degli agenti), Gensyn (elaborazione decentralizzata) e Grass (rete di crowdsourcing di dati).
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Circa l'autore
Gregory, un nomade digitale originario della Polonia, non è solo un analista finanziario ma anche un prezioso collaboratore di varie riviste online. Con una vasta esperienza nel settore finanziario, le sue intuizioni e competenze gli sono valse il riconoscimento in numerose pubblicazioni. Utilizzando in modo efficace il suo tempo libero, Gregory è attualmente dedicato alla scrittura di un libro sulla criptovaluta e la blockchain.
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