Sinossi Gli utility token di intelligenza artificiale (AI) rappresentano più di semplici valute digitali; sono agenti autonomi di AI basati su applicazioni nel mondo reale. Sebbene le monete AI costruite sulla tecnologia blockchain attirino un interesse significativo da parte degli investitori, restano i rischi legati alla loro natura autonoma, come evidenziato da Himanshi Lohchab. Sviluppatori di software e investitori esperti in tecnologia sono ottimisti sul ruolo dell'AI e della blockchain nel costruire un futuro decentralizzato. Progetti come Near Protocol, ICP, The Graph, SingularityNET e Render hanno registrato volumi di commercio mensili tra gli 8 e i 10 milioni di dollari sugli scambi indiani. A livello globale, la capitalizzazione di mercato dei token AI è cresciuta da 2, 7 miliardi di dollari a quasi 30 miliardi di dollari in un anno. A differenza delle valute digitali convenzionali, i token AI funzionano come agenti autonomi collegati a casi d’uso reali. Gli sviluppatori indiani non limitano le attività allo scambio di questi token, ma li utilizzano attivamente per costruire su di essi, partecipando a progetti open-source, competizioni hackathon e condividendo dataset predittivi tramite piattaforme come Ocean Protocol. I token AI combinano la funzione di riserva di valore e di utilità. Le criptovalute tradizionali sono usate come moneta digitale per ottenere profitto attraverso l’acquisto e la vendita, mentre i token AI offrono entrate anche tramite il trading e il contributo attivo. Ad esempio, Render permette agli utenti di affittare GPU inattive e guadagnare token, mentre Fetch fornisce un marketplace per sviluppatori che costruiscono e distribuiscono agenti AI capaci di generare entrate quando sono usati. Sumit Gupta, co-fondatore di CoinDCX, la principale piattaforma di scambio di criptovalute in India, afferma che, a differenza di tendenze temporanee come le meme coin, i token AI sono supportati da applicazioni concrete come automazione, analisi predittiva e rilevamento di frodi all’interno degli ecosistemi blockchain.

Questa esecuzione autonoma di transazioni e l’ottimizzazione dei processi rendono i token AI una forza innovativa, specialmente nel settore della finanza decentralizzata. Il clamore attorno ai token AI è rafforzato da grandi investitori: Grayscale ha recentemente assegnato il 27% delle sue partecipazioni in crypto al progetto decentralizzato di AI Bittensor Protocol (TAO), mentre società come BlackRock e Fidelity hanno intensificato i loro investimenti in crypto legate all’AI. Secondo PitchBook, le startup di AI decentralizzata hanno raccolto 436 milioni di dollari nel 2024, quasi il 200% in più rispetto al 2023, con il supporto di investitori come a16z, Binance Labs, il Founders Fund di Peter Thiel, Reid Hoffman e altri. L’India svolge un ruolo importante nel panorama dell’AI e del Web3, grazie all’enorme talento ingegneristico radicato in solide basi informatiche. Anuj Tandon di BITKRAFT Ventures sottolinea l’importanza dell’India, citando un rapporto di Hashed Emergent che indica che il 17% dei nuovi sviluppatori Web3 a livello mondiale proviene dall’India, con una crescita annua del 28% su GitHub nel 2024, il valore più alto al mondo, aggiungendo oltre 4, 7 milioni di sviluppatori. Tandon ritiene che i prossimi 24–36 mesi siano fondamentali, poiché i primi esperimenti di AI+blockchain saranno sottoposti a validazione sul mercato. Tuttavia, gli investimenti in token AI autonomi comportano rischi intrinseci. Alankar Saxena, CTO di Mudrex, mette in guardia contro potenziali attività malicious, errori di codifica e vulnerabilità dovute al fatto che gli agenti di AI eseguono smart contract e approvano transazioni senza supervisione umana. Le normative sono ancora incerte, poiché i governi valutano le applicazioni finanziarie guidate dall’AI, nota Gupta. Le preoccupazioni di sicurezza sorgono perché i sistemi di AI, come qualsiasi software, possono presentare vulnerabilità sfruttabili, portando a transazioni non autorizzate o perdite finanziarie, spiega Balaji Srihari di CoinSwitch. Inoltre, emergono problemi di responsabilità qualora gli agenti di AI si comportino in modo imprevedibile, complicando l’attribuzione delle responsabilità. In sintesi, i utility token di AI combinano una promessa tecnologica innovativa con sfide notevoli che investitori e sviluppatori devono affrontare con attenzione in un ecosistema decentralizzato in rapida evoluzione.