La tecnologia AI di Gaia può sfidare il dominio cloud di Apple, Google e OpenAI?

L'intelligenza artificiale è rapidamente diventata una caratteristica standard nella tecnologia di consumo. Oggi, piattaforme come ChatGPT, Apple Intelligence e Gemini di Google elaborano tutto, dalle query di ricerca ai promemoria personali. Nonostante le promesse di una maggiore privacy, la maggior parte dell'elaborazione avviene ancora su server cloud.

Questo compromesso tra facilità d'uso e privacy solleva una domanda: gli utenti possono davvero controllare la propria vita digitale se dipendono da server esterni? In un'intervista con BeInCrypto, Sydney Lai, co-fondatrice di Gaia, ha illustrato come l'azienda stia lavorando verso una vera "sovranità dei dati", restituendo agli utenti il controllo della propria vita digitale.

Dove Gaia supera gli assistenti cloud

Gaia è un ecosistema AI decentralizzato progettato per offrire agli utenti la sovranità dei dati e la proprietà della propria AI. La rete offre diversi prodotti, tra cui Gaia Domain, Gaia Agents, Gaia AI Chat, il nuovo AI Phone, Edge OSS, una soluzione infrastrutturale specifica per i produttori di smartphone, e altro ancora. 

Ma cosa distingue Gaia dai leader di mercato esistenti come Apple o Google, che offrono anch'essi piattaforme AI on-device? Secondo Lai, la differenziazione di Gaia risiede nell'impegno per l'elaborazione locale, garantendo che tutte le operazioni AI avvengano sul dispositivo dell'utente senza trasmissione al cloud.

“La differenza chiave è la completa sovranità dei dati invece delle capacità parziali on-device. Inoltre, gli utenti diventano stakeholder in una rete decentralizzata, guadagnando ricompense mentre contribuiscono alle capacità collettive di inferenza AI, invece di essere solo consumatori di servizi AI,” ha detto a BeInCrypto. 

Ha spiegato che Gaia affronta il "problema della proprietà" insito in piattaforme come Siri o Gemini, dove gli utenti accedono a sistemi AI generici e multi-tenant. 

“Le piattaforme esistenti utilizzano quelli che chiamiamo modelli ‘one-size-fits-all’. Possono apprendere alcune preferenze, ma fondamentalmente sono lo stesso assistente AI che parla con tutti. Gaia Edge ti permette di eseguire la tua istanza AI personalizzata che apprende specificamente dal tuo contesto, dai tuoi flussi di lavoro e dai tuoi dati – senza che queste informazioni lascino mai il tuo dispositivo,” ha detto.

Lai ha osservato che, da una prospettiva architetturale, Gaia Edge si differenzia da Apple e Android agendo come un livello di capacità piuttosto che come parte di un sistema operativo, abilitando una vera inferenza AI on-device. Secondo lei,

“Mentre Apple e Android stanno facendo progressi nell'elaborazione on-device, sono ancora principalmente sistemi operativi che includono funzionalità AI.”

Inoltre, l'integrazione del Model Context Protocol (MCP) rappresenta un "vantaggio competitivo". Questo facilita automazioni guidate dal contesto da parte di agenti AI personali, informati da posizione e preferenze, che le attuali piattaforme mainstream non offrono.

Tutte queste funzionalità sembrano impressionanti, ma Lai ha sottolineato che ciò che rende particolarmente degno di nota Gaia Chat sono le sue capacità offline. 

“Gaia Chat funziona in modalità aereo, durante una connettività scarsa, ed elabora contesti personali sensibili senza dipendenza da internet. La tua AI mantiene la piena conoscenza delle tue preferenze, abitudini e contesto anche offline. A differenza degli assistenti cloud, può gestire discussioni finanziarie personali, domande sulla salute e pensieri privati senza inviare quei dati a server esterni,” ha dichiarato l'executive.

Ha illustrato diversi casi d'uso in cui supera gli assistenti basati su cloud.

• Gaia Chat mantiene la cronologia completa delle conversazioni e la conoscenza personale anche senza connettività, a differenza degli assistenti cloud che perdono il contesto quando sono offline.
• L'integrazione MCP consente l'automazione istantanea delle attività personali direttamente sul dispositivo, senza dipendere da API o dal cloud.
• I professionisti in settori sensibili (sanità, diritto, terapia) possono utilizzare Gaia in sicurezza poiché i dati non lasciano mai il dispositivo, evitando rischi di conformità.
• L'elaborazione locale supporta applicazioni critiche in termini di latenza come traduzione linguistica in tempo reale, interazione vocale e realtà aumentata (AR), che i sistemi cloud faticano a gestire a causa dei ritardi di rete.

Il Gaia AI Phone e l'economia della rete 

Una delle innovazioni più audaci di Gaia è il Gaia AI Phone. Lanciato all'inizio di questo mese, il telefono non funziona solo come dispositivo personale ma anche come nodo completo nella rete AI decentralizzata. Gli utenti possono guadagnare token GAIA, creando un incentivo economico a supportare il sistema. 

Tuttavia, l'approccio di Gaia va oltre la semplice ricompensa della potenza computazionale grezza. Lai ha descritto che i nodi vengono compensati in base a una combinazione di fattori: qualità del servizio, disponibilità, basi di conoscenza specializzate e configurazioni di modelli uniche. 

In pratica, ciò significa che un telefono che esegue un'AI medica specializzata potrebbe guadagnare più di un potente desktop che esegue un modello generico. La specializzazione, non solo la forza bruta, è posizionata come il principale motore di valore all'interno della rete.

“Il sistema di smart contract escrow che utilizza ‘Purpose Bound Money’ crea dinamiche economiche interessanti. Quando il prezzo dei token scende, i fornitori di servizi ricevono più token per unità di elettricità e calcolo, incoraggiando naturalmente nuovi partecipanti a unirsi e diluendo la concentrazione esistente. Al contrario, quando la domanda aumenta e il prezzo dei token sale, gli utenti pagano effettivamente tariffe premium, creando un meccanismo di equilibrio tra domanda e offerta,” ha aggiunto.

Inoltre, Gaia impiega una struttura a domini in cui i nodi devono soddisfare specifici requisiti LLM e di conoscenza prima di unirsi, con il bilanciamento del carico distribuito equamente tra i partecipanti qualificati. 

Tuttavia, Lai ha riconosciuto che rimangono delle sfide. Queste includono bassi tassi di conversione e l'overhead della verifica continua.

“Più fondamentalmente, il modello criptoeconomico si basa fortemente su meccanismi di staking e slashing che non sono stati testati su larga scala. Il sistema di validazione AVS richiede ‘nodi per lo più onesti’, ma gli incentivi economici durante i periodi di mercato ribassista potrebbero modificare questi rapporti in modo imprevedibile,” ha riferito a BeInCrypto.

Come Gaia contrasta i rischi di centralizzazione?

Le reti decentralizzate a volte rischiano di ricreare la centralizzazione attraverso colli di bottiglia economici o tecnici. Tuttavia, Lai ha sottolineato che l'architettura di Gaia è progettata per contrastare queste tendenze fin dalle fondamenta. 

Ha evidenziato che GaiaNet impiega una strategia di decentralizzazione multilivello, in cui i singoli nodi mantengono il pieno controllo sui propri modelli, dati e basi di conoscenza. 

“Gli operatori di dominio forniscono servizi di fiducia e discovery ma non possono controllare le operazioni o i dati sottostanti dei nodi. Il livello di governance DAO garantisce che nessuna entità possa cambiare unilateralmente le regole della rete,” ha osservato la co-fondatrice di Gaia.

Dal punto di vista economico, Gaia integra incentivi di decentralizzazione direttamente nella propria tokenomics. Inoltre, il processo di staking distribuisce la verifica tra molti detentori. I ricavi fluiscono direttamente dai domini ai nodi tramite smart contract, limitando la “cattura intermedia”. 

Tecnicamente, ogni nodo funziona sul runtime WasmEdge con API standardizzate compatibili con OpenAI. Questo consente un passaggio fluido tra domini e riduce il rischio di vendor lock-in. 

“Le basi di conoscenza e i modelli ottimizzati rimangono agli operatori dei nodi come asset basati su NFT, creando diritti di proprietà digitale portatili,” ha commentato Lai.

Infine, il “Purpose-Bound Money” blocca ulteriormente gli intermediari dal catturare valore senza fornire servizio.

Gaia può funzionare nella tua giurisdizione?

Oltre alle sfide di centralizzazione, la conformità alle normative locali è da tempo un punto debole per crypto e AI. Lai ha anche sottolineato che questa è ancora un'“area in evoluzione” per Gaia. 

“Gli scenari transfrontalieri in cui un utente francese accede a un nodo tedesco creano questioni giurisdizionali complesse,” ha dichiarato.

Tuttavia, Lai ha sostenuto che l'inferenza locale cambia il panorama consentendo a ciascun nodo di adattarsi alla propria giurisdizione.

“Ogni nodo Gaia può essere configurato con parametri di conformità specifici per regione. Ad esempio, i nodi che operano in California potrebbero implementare politiche di conservazione dei dati specifiche per il CCPA, mentre i nodi europei potrebbero avere requisiti di anonimizzazione più severi. Il runtime WasmEdge fornisce ambienti di esecuzione isolati che possono applicare queste regole di conformità a livello hardware,” ha rivelato.

Lai ha sottolineato che il vantaggio principale di Gaia risiede nella sua “sovranità dei dati by design”. Poiché i dati non lasciano mai il nodo locale, un utente in Germania che esegue Gaia con inferenza locale mantiene tutti i dati personali e le conversazioni all'interno della giurisdizione tedesca. 

Questo approccio affronta intrinsecamente molti requisiti GDPR relativi alla residenza dei dati e ai trasferimenti transfrontalieri. Inoltre, l'executive ha citato il paper di ricerca, osservando che EigenLayer AVS può verificare che i nodi stiano eseguendo i modelli e le basi di conoscenza corretti. 

Ha aggiunto che questo meccanismo può anche estendersi ai controlli di conformità, con i validatori che periodicamente auditano i nodi per confermare l'adesione ai requisiti specifici della giurisdizione come la gestione dei dati, la registrazione e le politiche di conservazione.

“Mentre le conversazioni rimangono locali, i nodi possono generare log di conformità firmati crittograficamente che dimostrano l'adesione alle normative senza esporre i dati degli utenti. Questi log possono dimostrare la gestione del consenso, le finalità del trattamento dei dati e la conformità alla conservazione ai regolatori mantenendo la privacy,” ha spiegato Lai.

Barriere etiche: mitigare l'abuso in un ecosistema permissionless

Pur dando agli utenti il pieno controllo della propria AI e dei dati, si rischia anche un uso improprio, come l'esecuzione locale di modelli di parte o dannosi. Come ha chiarito Lai, Gaia coordina i rischi tramite:

• Governance a livello di dominio: Gli operatori stabiliscono i requisiti per i modelli accettabili all'interno del proprio dominio, limitando quelli dannosi o di parte dal guadagnare ricompense o ottenere trazione.
• Validazione AVS: La ricerca EigenLayer AVS dimostra come la rete possa verificare che i nodi eseguano i modelli pubblicizzati. In teoria, potrebbe anche identificare modelli dannosi, sebbene l'ambito sia ancora limitato.
• Disincentivi economici: Lo staking e lo slashing penalizzano le attività dannose, creando una pressione finanziaria verso comportamenti responsabili.

Nonostante ciò, Lai ha riconosciuto che ci sono ancora alcune lacune critiche nell'attuale quadro.

“La documentazione rivela diverse limitazioni preoccupanti. Il sistema consente esplicitamente risposte ‘politicamente scorrette’ e modelli che possono ‘rispondere a richieste in uno stile specifico (ad esempio, per imitare una persona)’, capacità che potrebbero facilmente abilitare molestie o impersonificazione. La natura permissionless significa che chiunque può eseguire nodi con qualsiasi modello scelga, indipendentemente dalle considerazioni etiche.”

Ha sottolineato che il sistema di verifica si limita a confermare se i nodi eseguono i modelli dichiarati, senza valutarne la qualità etica. Di conseguenza, anche un nodo che esegue apertamente un modello di parte potrebbe comunque superare tutti i controlli di verifica.

Gaia lancerà l'interfaccia di distribuzione degli agenti AI nell'inverno 2025

Nonostante tutte le innovazioni tecnologiche, Gaia non si ferma. Lai ha rivelato che la rete si sta preparando a lanciare la propria interfaccia utente per la distribuzione di agenti AI nell'inverno 2025. Ha anche descritto la filosofia di design e l'approccio a BeInCrypto.

“Il nostro approccio si concentra sulla chat come interfaccia principale – non perché stiamo costruendo ‘un altro clone di ChatGPT’, ma perché l'interazione conversazionale è il modo più intuitivo per gli utenti di comunicare l'intento ai sistemi AI. La complessità della distribuzione degli agenti viene astratta dietro interazioni in linguaggio naturale. Il lancio dell'automazione dei flussi di lavoro autonomi avviene tramite l'interfaccia Chat con MCP,” ha rivelato a BeInCrypto.

L'azienda sta anche adottando quello che chiama un modello di “progressive disclosure”. Invece di sopraffare gli utenti con opzioni di configurazione all'inizio, il software introduce controlli più avanzati solo quando gli utenti diventano più a loro agio con il sistema. L'onboarding, nel frattempo, si adatta a ciascun dispositivo e ambiente utente, offrendo una guida personalizzata invece di tutorial generici.

Infine, Gaia gestisce la complessità tecnica dietro le quinte tramite Edge OSS. L'allocazione delle risorse, la distribuzione dei modelli e le protezioni di sicurezza sono gestite in modo trasparente. Così, gli utenti possono mantenere il controllo su come si comporta la propria AI senza dover comprendere l'hardware sottostante.

La visione di Gaia, come articolata da Lai, ridefinisce l'AI da utilità aziendale a dominio personale, potenzialmente rimodellando l'equilibrio tra innovazione e autonomia individuale in un mondo saturo di dati. Il suo successo dipenderà dalla capacità di colmare la promessa tecnica con la resilienza economica ed etica man mano che l'adozione cresce.