Perché Web3 Sta Perdendo la Gara dell'Intelligenza Artificiale?

L'intelligenza artificiale (IA) è ampiamente considerata una delle tecnologie più trasformative di questo secolo. Naturalmente, la prospettiva di sistemi di IA decentralizzati alimentati dall'infrastruttura Web3 presenta un significativo fascino concettuale.

Tuttavia, nonostante questa apparentemente convincente proposta di valore, Web3-AI non è riuscito a ottenere una trazione significativa nel più ampio ecosistema dell'IA. Con le capacità di frontiera dell'IA che accelerano a ritmi senza precedenti, la finestra di opportunità per Web3 di diventare una base valida per l'IA di nuova generazione si sta rapidamente chiudendo.

Questo saggio esplora una tesi controversa ma critica: Web3 sta perdendo la corsa dell'IA. Ogni rivoluzione tecnologica raggiunge un punto in cui diventa troppo tardi per montare una disruption credibile. Se Web3-AI non sposta l'attenzione da tendenze superficiali verso un'infrastruttura fondamentale, il motivo per costruire la prossima generazione di sistemi di IA su piattaforme decentralizzate potrebbe scomparire completamente.

La Fallacia Narrativa di Web3 AI

In "Il Cigno Nero," Nassim Nicholas Taleb ha introdotto il concetto di "fallacia narrativa": la tendenza a costruire storie coerenti attorno a eventi non correlati o debolmente connessi. Lo stato attuale di Web3-AI è un esempio da manuale. La comunità premia tendenze altamente performative ma in gran parte irrilevanti nel contesto del mercato IA—agenti meme IA, prototipi zk-AI speculativi—come se rappresentassero progressi sostanziali nel campo. Pur esistendo alcune innovazioni, il divario sempre più ampio tra Web3-AI e il più ampio ecosistema IA sta diventando insostenibile.

Il fascino dell'innovazione guidata dalla narrativa ha incoraggiato l'ecosistema Web3 a confondere la sperimentazione con il progresso. Di conseguenza, capitale e attenzione sono spesso assegnati in modo errato alla novità anziché alla capacità fondamentale. L'illusione del momentum nasconde il fatto che la maggior parte di ciò che viene costruito oggi in Web3-AI è ortogonale al percorso critico dell'innovazione IA.

IA e la Teoria delle Onde dell'Evoluzione Tecnologica

Per comprendere la posizione fragile di Web3-AI, è utile osservare come tende ad evolvere la tecnologia. Prima di tutto, le scoperte si sviluppano tipicamente in onde interdipendenti. Ad esempio, il mobile computing è stato catalizzato da onde precedenti come l'infrastruttura cloud, mentre i chip per IA sono emersi da innovazioni nell'hardware per gaming. Per rimanere rilevanti in una nuova onda, le tecnologie devono essere radicate in quelle precedenti.

Web3-AI manca di tale continuità. Non ha avuto un ruolo significativo nelle tendenze che hanno dato origine alla rivoluzione dell'IA generativa. Ha perso i cicli del cloud computing, dell'ingegneria dei dati su larga scala, e persino dello sviluppo precoce dei modelli IA. Di conseguenza, Web3-AI soffre di un vuoto fondamentale: sta cercando di cavalcare un'onda senza una tavola da surf.

In secondo luogo, i mercati delle tecnologie infrastrutturali tendono a consolidarsi. La storia mostra che le piattaforme infrastrutturali dominanti si riducono quasi sempre a pochi grandi attori. Il cloud computing si è concentrato intorno ad AWS, Azure e GCP. Lo sviluppo mobile si è stabilizzato su iOS e Android. Il big data si è coagulato intorno a Snowflake e Databricks. L’infrastruttura IA seguirà probabilmente un modello simile. Se Web3-AI non si posiziona come una delle tre piattaforme più viabili, rischia di diventare irrilevante in un panorama altamente concentrato.

Fondamenta Mancanti e Costruzione di Cose Irrilevanti

Lo stack IA moderno si basa su quattro pilastri fondamentali: dati, calcolo, modelli e talento nella ricerca. Purtroppo, Web3 ha storicamente ignorato tutti e quattro. Manca di talento profondo nell'IA. Non esistono grandi dataset IA nativi di Web3. L'infrastruttura di calcolo è ancora primitiva. E non ci sono modelli IA ampiamente adottati che operino in modo significativo su protocolli decentralizzati.

Questa mancanza di fondamenta è accentuata da una tendenza a inseguire oggetti luccicanti. I progetti in Web3-AI gravitano in modo sproporzionato verso aree speculative come agenti meme o zkML senza casi d’uso chiari. Sebbene queste idee siano intellettualmente interessanti, non sono centrali per abilitare o scalare capacità IA significative. Nella loro forma attuale, offrono poco valore pratico per far avanzare l'infrastruttura IA.

Per fare veri progressi, l'ecosistema Web3-AI deve affrontare questo deficit fondamentale. Ciò significa investire nel talento, costruire pipeline di dati, creare layer di calcolo efficienti e sviluppare modelli che offrano vantaggi tangibili quando deployati su sistemi decentralizzati.

Il divario IA tra Web3 e Web2 sta crescendo

L'innovazione nell'IA sta aumentando rapidamente e Web3 è stato uno spettatore passivo. Nessuno dei principali traguardi IA—preaddestramento non supervisionato, fine-tuning avanzato, generazione aumentata da recupero, motori di ragionamento o framework agentici—ha coinvolto architetture Web3 in modo significativo.

Ogni nuova versione si basa su quella precedente, e le barriere per recuperare il ritardo diventano sempre più ripide. Tutti gli strumenti critici, piattaforme e infrastrutture per costruire modelli di frontiera sono attualmente centralizzati. Senza sforzi urgenti e coordinati per cambiare questa traiettoria, Web3-AI sarà lasciato indietro di decenni in un campo che avanza in mesi.

Il rischio di irrilevanza

L'IA è, nella sua stessa natura, una forza centralizzante. Addestrare modelli di frontiera richiede enormi dataset, enorme capacità di calcolo e talento specializzato—tutti fattori che tendono alla concentrazione. Le alternative decentralizzate affrontano sfide tecniche ed economiche profonde.

Questo non significa che l'IA decentralizzata sia destinata al fallimento. Ma il margine di errore sta sparendo. A meno che Web3-AI non acceleri drasticamente, l'ecosistema centralizzato raggiungerà un tale dominio che la decentralizzazione diventerà un pensiero secondario. Il rischio non è perdere la prossima tendenza IA; è diventare fondamentalmente irrilevanti nel futuro dell'IA.

Un campanello d’allarme

La resilienza e l'ottimismo sono insiti nel DNA di Web3, e gli sforzi recenti di team tecnicamente più seri sono incoraggianti come Nous Research (addestramento distribuito), Prime Intellect (addestramento distribuito), LayerLens (benchmarking e valutazioni), Pluralis (addestramento distribuito), Sahara (app IA) e una manciata di altri. Alcuni stanno iniziando ad affrontare problemi chiave: apprendimento automatico che preserva la privacy, addestramento distribuito, inferenza verificabile.

Ma questi sforzi rimangono eccezioni piuttosto che la norma. Il movimento Web3-AI è ancora scarso di talento, dati, capacità di calcolo, infrastruttura e capitale. Deve abbandonare le distrazioni e orientarsi verso la capacità fondamentale. Affrontare questa realtà con chiarezza offre un’opportunità per cambiare rotta. Ignorarlo significa perdere la rivoluzione tecnologica più importante della storia.