Hong Kong, 8 luglio 2026 — AxBlade, il layer di responsabilità per l'AI autonoma, ha co-organizzato l'esclusivo side event «Dall'Agentic AI alla Physical AI: cosa verrà finanziato dopo l'ondata dei modelli?» durante l'AWS Summit Hong Kong Week. Tenuto presso l’Hopewell Hotel, l’evento su invito ha riunito oltre 100 founder, ricercatori, leader aziendali e investitori provenienti da AWS, NVIDIA, Y Combinator, Crypto.com, Roche, Pfizer, SNZ e City University of Hong Kong per esaminare il gap critico di infrastruttura tra le demo di AI e la distribuzione nel mondo reale.
Dai modelli alla responsabilità: il consenso
L’evento si è aperto con un keynote di Nick Hau, fondatore di AxBlade, che ha sostenuto che la prossima ondata di finanziamenti in AI non sarà destinata a modelli linguistici più grandi, ma all’infrastruttura che rende l’AI autonoma responsabile negli ambienti fisici. A seguire, un keynote di Ian Holtz, Head of Agentic AI in AWS, sui requisiti enterprise per distribuire sistemi agentici su larga scala.
Nel corso di tre panel è emerso un chiaro consenso: senza identità verificabile, esecuzione affidabile e registri di comportamento dimostrabili crittograficamente, la Physical AI non può passare dal laboratorio alla produzione.
- Panel 1 — «Cosa verrà finanziato dopo l’ondata dei modelli?» ha esplorato l’interesse degli investitori per l’infrastruttura rispetto ai modelli, con i partecipanti che hanno osservato come il capitale stia fluendo sempre più verso stack nativamente compliant e strumenti per la distribuzione nel mondo reale.
- Panel 2 — «L’AI entra nel mondo reale» ha affrontato le sfide di responsabilità legale, sicurezza e governance quando gli agenti di AI interagiscono con sistemi fisici — dall’automazione robotica dei processi alla diagnostica autonoma.
- Panel 3 — «Dalla demo alla produzione» ha chiuso la sessione con un approfondimento tecnico sul middleware mancante tra il proof-of-concept e l’adozione enterprise, sottolineando l’auditabilità come prerequisito per i settori regolamentati.
Networking curato e accesso istituzionale
Il pomeriggio è proseguito con una sessione di Curated Networking & Demo Matching, mettendo in contatto i costruttori di infrastrutture AI con operatori enterprise e investitori istituzionali. La serata si è conclusa con una Private Dinner Reception, favorendo discussioni a porte chiuse sulle opportunità di partnership tra AI, sanità, Web3 e infrastruttura cloud.
Perché AxBlade
Come unico layer di infrastruttura blockchain-native presente al summit, AxBlade ha dimostrato come la sua blockchain pubblica Layer 2 nativamente compliant — che combina identità AI nativa (DID), Trusted Execution Environments (TEE) e Zero-Knowledge Proof of Behavior (PoB) — affronti direttamente il gap di responsabilità identificato da ogni panel.
«Non stiamo costruendo modelli di AI. Stiamo costruendo l’infrastruttura di fiducia che li rende verificabili e auditabili», ha dichiarato Nick Hau. «Eventi come questo dimostrano che il settore è pronto a passare da “cosa può fare l’AI” a “chi è responsabile quando lo fa”».
Istituzioni partecipanti
L’evento ha visto la partecipazione di rappresentanti di AWS, NVIDIA, Y Combinator, Crypto.com, Roche, Pfizer, SNZ, City University of Hong Kong, BitRock Capital, Gaorong Capital, HongShan, Beyond Ventures, CTFS, Foresee, Savior of Health, ETHHub, PRIMIT, OpenBuild, INFINI, Publish0x, UpHonest Scouts, YOOV e altre organizzazioni leader nei settori AI, sanità e Web3.
La copertura mediatica è stata supportata da Techub News, Monster Block, BlockBeats, Foresight News, TinTin, ChainCatcher, TechFlow, CoinMarketCap, FINBOLD e altri partner aggiuntivi.
Informazioni su AxBlade
AxBlade è il layer di responsabilità per AI Agents, World Models e Physical AI. In quanto blockchain pubblica Layer 2 nativamente compliant, AxBlade abilita identità verificabile, esecuzione affidabile e decisioni responsabili combinando blockchain, Zero-Knowledge Proofs (ZK) e Trusted Execution Environments (TEE). Ogni azione di AI nel mondo reale viene catturata, strutturata e ancorata on-chain — rendendo i sistemi autonomi auditabili, tracciabili e compliant su larga scala.
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