Un report di ricerca di Bitwise posiziona NEAR Protocol come motore di regolamento per le applicazioni AI, descrivendo l'architettura della rete ad alto throughput e bassa latenza come infrastruttura in grado di assorbire il carico di transazioni generato dai sistemi AI autonomi che operano on-chain.

La tesi centrale del report tratta il regolamento come una funzione infrastrutturale distinta, separata dal calcolo e dall'archiviazione. In questa impostazione, un livello di regolamento è il substrato che finalizza le transazioni, fa rispettare gli accordi tra le parti e produce un record verificabile e immutabile di ogni interazione, sia che venga avviata da un essere umano sia da un agente AI.

Cosa significa la tesi per l'attività AI on-chain

Le applicazioni AI che coordinano risorse, pagano l'inferenza o negoziano accordi di servizio tra agenti necessitano di un meccanismo affidabile per chiudere tali interazioni con finalità. L'infrastruttura di regolamento fornisce tre capacità: finalità delle transazioni, record verificabili accessibili a qualsiasi partecipante e una superficie di coordinamento per l'attività macchina-macchina che non dipende da un intermediario fidato per arbitrare gli esiti.

L'impostazione di Bitwise cita il modello di account di NEAR e l'ambiente di esecuzione sharded come proprietà allineate alle esigenze di throughput dei carichi di lavoro guidati dall'AI. NEAR è una blockchain layer-1 proof-of-stake il cui design di sharding Nightshade suddivide l'elaborazione delle transazioni in shard paralleli per aumentare il throughput, e il suo sistema di account supporta chiavi di accesso con ambito limitato che delegano l'autorità di transazione alle applicazioni entro limiti prestabiliti — un meccanismo rilevante per gli agenti che devono transare senza l'approvazione umana di ogni operazione. A differenza delle transazioni a ritmo umano, gli agenti AI possono generare alti volumi di operazioni piccole e interdipendenti, e un livello di regolamento deve elaborarle senza che la congestione degradi le garanzie di finalità.

NEAR Protocol ha ampliato la propria infrastruttura AI aziendale, comprese capacità confidential computing che rispondono ai requisiti di verifica per carichi di lavoro AI sensibili. Il concetto di motore di regolamento interseca inoltre la direzione cloud AI della rete: NEAR si è mossa per supportare nativamente l'inferenza dei modelli e il coordinamento degli agenti, come riflessa nell'integrazione di API di modelli di frontiera nel suo livello cloud AI. Un livello di regolamento che operi al di sotto di quelle chiamate di inferenza darebbe agli agenti AI un meccanismo coerente per allocare i costi e registrare gli output tra le attività.

Il regolamento come infrastruttura, non come funzionalità di prodotto

Il posizionamento di NEAR come infrastruttura di regolamento per l'AI colloca la rete in una categoria insieme alle blockchain valutate per la finalità delle transazioni istituzionali. Altri progetti hanno perseguito un posizionamento simile: Solana e JPMorgan hanno puntato a un regolamento istituzionale più rapido, mentre Lloyds e Visa hanno testato un regolamento denominato in USDC su Canton. Il report di Bitwise applica una logica di regolamento comparabile al livello delle applicazioni AI anziché alla finanza tradizionale.

Per gli sviluppatori AI, le implicazioni pratiche sono che il regolamento on-chain potrebbe sostituire la contabilità off-chain tra agenti, ridurre la necessità di depositi a garanzia centralizzati quando i sistemi AI si scambiano valore e creare log verificabili degli accordi tra agenti. Queste proprietà contano di più nelle architetture multi-agente in cui nessun singolo operatore controlla tutti i partecipanti e la fiducia deve essere stabilita tramite garanzie di protocollo anziché rapporti contrattuali.

L'impostazione segnala anche la crescente attenzione degli analisti verso quali livelli di regolamento siano posizionati per catturare l'attività dei sistemi AI autonomi, man mano che tali sistemi passano da implementazioni sperimentali a infrastrutture di produzione che instradano valore economico reale attraverso binari di regolamento on-chain. La domanda aperta in questa fase è empirica: se le transazioni avviate dagli agenti — tra cui i pagamenti per l'inferenza e gli accordi di servizio macchina-macchina — inizino a instradarsi attraverso un livello di regolamento a volumi tali da mettere alla prova le dichiarazioni di throughput nella pratica. L'utilizzo del cloud AI di NEAR e il ritmo degli sviluppi di agenti costruiti sui suoi binari sono i segnali concreti da seguire mentre la tesi passa da impostazione di ricerca a attività di rete misurabile.

Fonte: AI Crypto Core

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