Grayscale individua i potenziali vincitori nel settore delle criptovalute basate sull’intelligenza artificiale, un settore da 15 miliardi di dollari

Un segmento da 15 miliardi di dollari supera il mercato delle criptovalute in generale

Gli investitori stanno mostrando un maggiore interesse per i servizi blockchain a supporto dell’intelligenza artificiale, secondo un’analisi del 2 ottobre di Zach Pandl, responsabile della ricerca presso il gestore di asset digitali Grayscale. Pandl ha attribuito la sovraperformance di settembre all’economia emergente degli agenti software, ovvero programmi che eseguono attività e effettuano transazioni per conto degli utenti.

La tesi della società si concentra sull’infrastruttura blockchain per l’IA all’interno di un segmento del valore di circa 15 miliardi di dollari, il più piccolo dei suoi sei settori delle criptovalute. Il suo guadagno mensile ha superato l’incremento del mercato più ampio di 30 punti percentuali. Pandl ha scritto:

«Riteniamo che il settore dell’IA possa produrre uno o più grandi vincitori nei prossimi cinque anni».

L’argomentazione si concentra sulle blockchain pubbliche che integrano lo sviluppo dell’IA, il quale rimane concentrato in una manciata di aziende. Le potenziali applicazioni includono i pagamenti tramite agenti, l’identità, i registri verificabili e il private computing, che protegge le informazioni sensibili durante l’elaborazione. L’analisi interpreta il rialzo come un crescente riconoscimento di tali utilizzi.

Il rialzo del 183% di NEAR è in testa ai quattro token in evidenza

I progetti evidenziati da Grayscale abbracciano diverse funzioni, dal pagamento dei lavoratori automatizzati alla distinzione tra persone e attività generate dall’IA. Oltre al rialzo di NEAR registrato a settembre, secondo l’analisi il VVV di Venice è salito del 70%, il WLD di World ha guadagnato il 47% e il TAO di Bittensor è aumentato del 37%.

NEAR, co-fondata da un ricercatore che ha contribuito allo sviluppo dell’architettura Transformer utilizzata nei moderni modelli di IA, supporta il commercio automatizzato. Il 4 febbraio NEAR AI ha lanciato il proprio AI Agent Market, che consente al software di presentare offerte per attività, portare a termine incarichi e ricevere pagamenti in NEAR. Gli utenti selezionano una proposta e il pagamento viene trattenuto fino al completamento del lavoro.

Bittensor collega reti specializzate che coprono dati, elaborazione, agenti e inferenza, ovvero il processo di utilizzo di un modello addestrato per generare risultati. World, co-fondata dal CEO di OpenAI Sam Altman, si concentra sulla verifica che un partecipante sia umano. Grayscale descrive l’applicazione chatbot di Venice come un servizio che fornisce accesso privato ai modelli senza memorizzare i prompt o le risposte degli utenti.

L’esposizione agli investimenti in questi servizi è presente anche nelle allocazioni del Decentralized AI Fund di Grayscale. Il ribilanciamento di agosto ha mantenuto NEAR e Bittensor insieme a Render, una rete distribuita di elaborazione grafica, e Filecoin, una rete di archiviazione decentralizzata. Il fondo è un prodotto di investimento separato dall’indice di settore.

Il commercio automatizzato comporta sfide in termini di verifica e sicurezza

I servizi alla base di questi token rispondono a esigenze pratiche quando un software acquista risorse o coordina il lavoro tra diverse piattaforme. Gli agenti di IA e i token crittografici basati sull’IA supportano transazioni programmabili e l’accesso ai servizi digitali. Gli strumenti di pagamento consentono ai programmi di pagare per il lavoro svolto, mentre i sistemi di identità e i registri condivisi aiutano a stabilire chi ha agito.

La verifica diventa più complessa man mano che i sistemi automatizzati interagiscono tra diversi servizi e organizzazioni, rendendo le attività tracciabili fondamentali per il coordinamento. Rodrigo Coelho, CEO della società di sviluppo blockchain Edge and Node, ha sostenuto in un’intervista dell’ottobre 2025 che l’infrastruttura blockchain per agenti autonomi potrebbe rendere le azioni verificabili. Ha identificato la capacità di transazione e i sistemi di reputazione condivisa come sfide di scalabilità.

L’accesso ai servizi finanziari introduce inoltre rischi operativi, come illustrato da esperimenti con agenti basati sull’intelligenza artificiale che utilizzavano criptovalute tramite Openclaw, un framework di automazione open source. Le implementazioni includevano operazioni di trading, trasferimenti tra blockchain e acquisti di servizi. Un resoconto di febbraio descriveva credenziali esposte, azioni non autorizzate e perdite finanziarie quando questi sistemi interagivano con strumenti finanziari.