L’Artificial Superintelligence Alliance ha lanciato la DevNet pubblica di ASI:Chain, offrendo ai developer un accesso anticipato a un’infrastruttura Layer 1 blockDAG progettata specificamente per il coordinamento di agenti autonomi e applicazioni di intelligenza artificiale generale decentralizzata.
SingularityNET Foundation e i suoi partners Fetch.ai e CUDOS hanno presentato sia ASI:Chain DevNet sia Hyperon AGI Framework Alpha 1, secondo una dichiarazione condivisa con Yellow.com mercoledì. Il lancio punta un momento di svolta critico, in cui gli agenti autonomi stanno passando da progetti di ricerca a sistemi di produzione all’interno delle operazioni aziendali.
Il dott. Ben Goertzel, CEO di SingularityNET e dell’ASI Alliance, ha presentato il rilascio come una risposta ai limiti fondamentali delle piattaforme blockchain esistenti. «L’architettura di ASI:Chain offre un approccio innovativo alla soluzione del trilemma della blockchain», ha spiegato.
La rete raggiunge la scalabilità tramite un’architettura sharded con diversi meccanismi di consenso ottimizzati per scopi specifici: gli shard per l’high‑frequency trading usano un meccanismo, mentre le mesh network per regioni con connettività Internet instabile ne impiegano un altro.
Cosa è successo
ASI:Chain si distingue grazie a tre innovazioni tecniche fondamentali che affrontano i vincoli emersi nell’infrastruttura AI: colli di bottiglia computazionali, vulnerabilità di sicurezza dovute a eccessiva centralizzazione e preoccupazioni sulla sovranità dei dati.
La piattaforma combina un’architettura blockDAG con MeTTa, un linguaggio di programmazione sviluppato in anni di lavoro da SingularityNET come parte del framework Hyperon AGI framework. MeTTa permette agli sviluppatori di implementare pattern di ragionamento complessi e logiche agentiche direttamente on‑chain, grazie alla sua attenzione a computazioni dichiarative e funzionali su knowledge graph.
Gli smart contract MeTTa sono compilati in larga parte in Rholang, un linguaggio introdotto nella blockchain RChain e ottimizzato matematicamente per l’elaborazione concorrente e i sistemi distribuiti. Il fondamento di Rholang nel rho‑calculus fornisce il primo modello di computazione concorrente con riflessione, garantendo che gli agenti autonomi possano eseguire azioni coordinate su larga scala.
La compilazione produce anche operazioni su grafi di grande scala eseguite su MORK, il MeTTa Optimal Reduction Kernel. MORK funziona come un motore di elaborazione di ipergrafi all’avanguardia e una macchina virtuale specializzata multi‑thread basata su zipper, offrendo quella che gli sviluppatori descrivono come una delle tecnologie di database a grafi in RAM più efficienti oggi disponibili.
La fase DevNet offre agli sviluppatori un accesso iniziale per raccogliere feedback reali prima di passare alla testnet. Invece di affidarsi a simulazioni, i developer possono distribuire applicazioni in un environment live, validare il modello di consenso blockDAG, sottoporre l’infrastruttura a stress test con carichi di lavoro reali e fornire feedback critici per perfezionare l’ecosistema.
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Perché è importante
Il lancio affronta un crescente disallineamento tra l’adozione di agenti autonomi nelle imprese e l’infrastruttura blockchain disponibile. Gartner prevede che entro 36 mesi il software enterprise che incorpora AI agentica salirà al 33 percento, rispetto a meno dell’1 percento nel 2024. La maggior parte delle grandi aziende ha già implementato soluzioni agentiche per flussi di lavoro di produzione in finanza, supply chain e operations.
Le blockchain tradizionali sono state progettate per il trasferimento di token e smart contract di base, senza supporto nativo per l’orchestrazione ad alte prestazioni di agenti e pattern di ragionamento dinamico. Mancano anche dell’infrastruttura modulare necessaria per servizi di AI decentralizzata su larga scala.
L’architettura sharded di ASI:Chain abilita meccanismi di consenso personalizzabili e livelli di esecuzione modulari, adattati a diversi carichi di lavoro AI. La piattaforma mette a disposizione degli sviluppatori una completa documentation, l’accesso al repository GitHub, un block explorer per la visibilità delle transazioni e un faucet che distribuisce token di test ASI.
L’alleanza si è posizionata come la più grande entità indipendente open source nella ricerca e sviluppo di AI decentralizzata. Lo stack tecnico punta ad accelerare il percorso verso un’AGI decentralizzata e, in ultima analisi, verso la Superintelligenza Artificiale.
Considerazioni finali
Il rilascio della DevNet arriva mentre lo sviluppo di AI centralizzata affronta crescenti preoccupazioni sulla concentrazione di potere computazionale e di autorità decisionale. L’approccio decentralizzato di ASI:Chain offre un’infrastruttura alternativa in cui sistemi AI indipendenti possono cooperare in modo sicuro e aperto.
Il dott. Goertzel ha sottolineato l’orientamento del framework verso un’intelligenza aperta e agenti autonomi piuttosto che semplici chatbot o strumenti software. L’Hyperon AGI Framework offre quello che descrive come «uno spazio in cui sviluppatori e ricercatori possono sperimentare e collaborare per costruire la prossima generazione di sistemi intelligenti, utilizzando una varietà di approcci: deep neural nets ma anche sistemi logici, apprendimento evolutivo e qualunque altra cosa suggerisca la loro immaginazione».
Strumenti per la configurazione dei nodi validatori e degli shard sono disponibili per chi desidera partecipare come operatore di rete. L’alleanza prevede test più ampi con la community man mano che ASI:Chain si avvicina a un accesso pubblico più esteso, con iterazioni rapide di Hyperon basate sul feedback degli sviluppatori a guidare la roadmap.
Le basi tecniche attingono a decenni di ricerca sui process calculi mobili, il design di architetture cognitive e la programmazione di sistemi distribuiti, che ora entrano in una fase di test critica con il dispiegamento da parte di sviluppatori nel mondo reale.
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