Il mercato finanziario per la potenza di calcolo dell'intelligenza artificiale nel settore delle criptovalute

L'infrastruttura delle criptovalute sta creando un nuovo strato finanziario per la valutazione, il finanziamento e il commercio della potenza di calcolo utilizzata per eseguire modelli di intelligenza artificiale. Secondo un nuovo rapporto pubblicato da Galaxy Research, la capacità delle GPU sta diventando sempre più un bene finanziabile, insieme ai servizi di estrazione dell'intelligenza artificiale e ai diritti di accesso a questi servizi.

Nel rapporto redatto dal vicepresidente di Galaxy Research, Lucas Tcheyan, i "mercati del capitale di estrazione" sono definiti come reti, protocolli e strumenti finanziari che si sviluppano attorno alla capacità di calcolo necessaria per generare output dai modelli di intelligenza artificiale su nuovi dati.

Secondo il rapporto, il baricentro della domanda di GPU nel settore dell'intelligenza artificiale si sta spostando dall'addestramento dei modelli all'esecuzione quotidiana, ovvero ai processi di estrazione. Questo cambiamento aumenta la necessità di nuovi mercati per le aziende che desiderano fissare il prezzo della capacità di calcolo, gestire i costi futuri e finanziare gli investimenti hardware.

Le previsioni di Galaxy indicano che gli investimenti nell'infrastruttura dell'intelligenza artificiale potrebbero raggiungere trilioni di dollari nei prossimi anni. Morgan Stanley prevede che entro il 2028 saranno investiti circa 2,9 trilioni di dollari nei data center, mentre McKinsey stima che la spesa totale di capitale necessaria entro il 2030 sarà di 6,7 trilioni di dollari. La previsione di Goldman Sachs per l'infrastruttura dell'intelligenza artificiale nel periodo 2026-2031 è di circa 7,6 trilioni di dollari.

Si stima che tra il 55% e il 67% di questi investimenti possa essere destinato alla potenza di calcolo e all'hardware. Tuttavia, poiché i prezzi delle GPU dipendono da variabili come il modello del chip, la capacità di memoria, l'infrastruttura di connessione, la regione e la durata del noleggio, non è facile creare un mercato standard. Aziende come Ornn e Silicon Data stanno sviluppando indici di prezzo delle GPU basati su transazioni reali per affrontare questo problema. Si riporta inoltre che ICE, la società madre della Borsa di New York, e CME stanno preparando contratti futures sulle GPU.

Secondo il rapporto, i progetti cripto non solo trasformano la capacità fisica delle GPU, ma anche i diritti di accesso ai servizi di intelligenza artificiale in beni negoziabili sulla blockchain. I token VVV e DIEM della piattaforma Venice sono tra i principali esempi di questo modello.

Gli utenti che bloccano i token VVV possono generare DIEM. Ogni DIEM fornisce al proprietario un credito di utilizzo dell'intelligenza artificiale di Venice del valore di 1 dollaro al giorno. In questo modo, gli utenti possono mantenere, trasferire o vendere il diritto di utilizzo dell'intelligenza artificiale futura invece di acquistare un abbonamento. Secondo Galaxy, questa struttura è notevole in quanto trasforma la capacità di calcolo dell'intelligenza artificiale da un servizio in affitto a un bene di proprietà.

Tuttavia, il rapporto sottolinea che DIEM è principalmente detenuto a scopo speculativo piuttosto che per utilizzo reale. Si afferma che il tasso di utilizzo settimanale della capacità di estrazione offerta è rimasto sotto il 50%, e il valore del token dipende dalle aspettative che Venice continuerà a fornire servizi a lungo termine.

Progetti come Pearl e Ambient mirano a valutare la capacità di calcolo utilizzata nel mining blockchain per l'estrazione dell'intelligenza artificiale attraverso un approccio di "proof of useful work". Pearl integra le operazioni di moltiplicazione delle matrici utilizzate dai modelli di intelligenza artificiale come parte della produzione di blocchi, mentre Ambient utilizza un sistema basato su aste in cui gli utenti stabiliscono prezzi e tempi per i compiti di intelligenza artificiale.

Secondo Galaxy, questi modelli possono offrire servizi di intelligenza artificiale a un prezzo inferiore rispetto al mercato grazie agli incentivi in token. Tuttavia, c'è il rischio che le reti si riempiano di fornitori di potenza di calcolo che desiderano solo guadagnare premi in token, se non si sviluppa una reale domanda da parte dei clienti.

Il rapporto evidenzia che non è ancora stato stabilito un legame sostenibile tra la domanda di token e l'uso reale dell'intelligenza artificiale.

Il rapporto indica che il modello più praticabile è il finanziamento dell'hardware GPU attraverso la blockchain. Il protocollo USD.AI indirizza i depositi in stablecoin come prestiti a piccoli e medi operatori di data center che acquistano GPU. I rimborsi dei prestiti sono coperti dai ricavi del noleggio delle GPU, mentre gli interessi vengono trasferiti ai detentori dei depositi.

Galaxy sottolinea che questo modello si distingue da altri progetti poiché si basa su debitori reali e flussi di cassa piuttosto che su incentivi speculativi in token. Tuttavia, si avverte che una diminuzione dei prezzi di noleggio delle GPU, una rapida svalutazione dell'hardware o un indebolimento della domanda di intelligenza artificiale potrebbero aumentare i default sui prestiti.

Secondo Galaxy Research, i mercati del capitale di estrazione sono ancora molto piccoli rispetto alle dimensioni del settore dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, quando si considerano insieme gli indici delle GPU, i contratti futures, i diritti di utilizzo tokenizzati e i prestiti per l'hardware, si stanno gettando le basi per una nuova classe di beni da trilioni di dollari. Il rapporto conclude che il vantaggio del settore cripto non è fornire servizi a un costo inferiore rispetto alle aziende di intelligenza artificiale centralizzate, ma creare capitale in aree in cui la finanza tradizionale è lenta o inadeguata, rendere gli asset frazionabili e fornire un'infrastruttura di pagamento programmabile.

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