Token ancorati ai dati (DAT) e ERC-8028: lo standard nativo degli asset AI nell’era dell’intelligenza artificiale decentralizzata (dAI) su Ethereum

In questo articolo, ripercorreremo come i "token AI" si siano evoluti da concetti narrativi a infrastrutture fondamentali, e analizzeremo la posizione dei Data Anchoring Token (DAT) nel nascente stack tecnologico dell'intelligenza artificiale decentralizzata (dAI) su Ethereum. In particolare, ci concentreremo sui seguenti punti:

1. Svelare l'apparenza della "intelligenza artificiale decentralizzata"
2. Esplorare la missione della dAI su Ethereum
3. Introdurre DAT ed ERC-8028 come standard nativi di asset AI su Ethereum
4. Spiegare le differenze fondamentali tra DAT e i token AI esistenti
5. Illustrare le nuove possibilità offerte agli sviluppatori dalla proposta di miglioramento DAT su Ethereum (EIP, ovvero ERC-8028)
6. Mostrare le applicazioni pratiche di DAT tramite Lazbubu, CreateAI e la mainnet LazAI Alpha

I. L'apparenza della "intelligenza artificiale decentralizzata"

Dalla fine del 2022, i token AI sono diventati una delle narrazioni più calde nel settore delle criptovalute, ottenendo rendimenti superiori e vedendo emergere una nuova ondata di progetti di "intelligenza artificiale decentralizzata" in quasi ogni ciclo. Tuttavia, la maggior parte dei cosiddetti token AI non sono asset AI nativi. I progetti di prima generazione possono essere suddivisi in tre categorie principali:

· Reti di calcolo (come Render o Akash Network): i token vengono utilizzati per pagare le risorse di calcolo GPU;

· Agenti intelligenti o reti di agenti (come Bittensor o Fetch.ai): i token vengono utilizzati per premiare gli sviluppatori di modelli o agenti autonomi;

· Mercati dei dati (come Ocean Protocol): l'accesso ai dataset viene tokenizzato, ma non l'output AI che utilizza tali dataset. 

Questi sistemi rappresentano esperimenti importanti. In teoria, promettono di realizzare la "intelligenza artificiale decentralizzata"; hanno anche dimostrato che i token possono coordinare su larga scala risorse di calcolo, dati e agenti, ma presentano problemi strutturali comuni:

· I carichi di lavoro AI avvengono quasi completamente off-chain, mentre la blockchain funge solo da livello di pagamento e registrazione;

· I token non rappresentano l'asset AI stesso;

· La distribuzione dei profitti, le statistiche d'uso e i meccanismi di tracciabilità sono spesso aggiunti in modo temporaneo, invece di essere codificati come standard riutilizzabili.

Queste limitazioni spiegano anche perché le recenti rassegne accademiche descrivano la maggior parte degli ecosistemi di token AI attuali come "illusioni di intelligenza artificiale decentralizzata": la loro architettura e i modelli economici sono spesso molto simili ai servizi AI centralizzati, con uno strato di token aggiunto forzatamente.

II. La svolta della dAI su Ethereum: gli agenti hanno bisogno di asset

In questo contesto, Ethereum ha iniziato a definire un ruolo più specifico nell'economia dell'AI. In recenti articoli e discorsi, Vitalik Buterin ha delineato una direzione prudente ma chiara per "criptovalute + intelligenza artificiale": "La blockchain non esiste per permettere all'AI di governare i protocolli, al contrario, dovrebbe fornire verifica, tracciabilità e neutralità affidabile ai sistemi guidati dall'AI — un'infrastruttura di base aperta che consenta agli agenti di regolare, verificare e condividere valore secondo regole trasparenti."

Il nuovo programma di intelligenza artificiale decentralizzata (dAI) della Ethereum Foundation si basa proprio su questa idea: Ethereum dovrebbe diventare il livello di regolamento e coordinamento per agenti AI ed economia delle macchine, guidato da Davide Crapis (@DavideCrapis), posizionandosi chiaramente come "infrastruttura per l'economia AI", come dichiarato nell'annuncio su X (ex Twitter): "Rendere Ethereum il livello di regolamento e coordinamento preferito per l'intelligenza artificiale (AI)."

Per realizzare seriamente questa visione, è necessario soddisfare subito due requisiti fondamentali:

1. Standard per agenti e pagamenti (ad esempio, soluzioni ERC-8004/x402 per il regolamento tra agenti);

2. Standard per gli asset AI stessi — inclusi dati, modelli, risultati di inferenza e storici di interazione consumati e generati dagli agenti.

Se Ethereum vuole essere il livello di regolamento e coordinamento per agenti AI, serve un modo per rappresentare asset AI nativi: con la stessa universalità di ERC-20, ma adatto alle esigenze dei modelli economici specifici dell'AI.

DAT ed ERC-8028 nascono proprio per risolvere questo problema, proponendo una soluzione standardizzata che consente agli asset AI di esistere su Ethereum come diritti programmabili e verificabili, non solo come metadati dietro un simbolo.

III. DAT ed ERC-8028: posizionare l'AI come asset on-chain

Il Data Anchoring Token (DAT) è uno standard di token semi-fungibile (SFT) sviluppato da LazAI Network e "progettato per asset AI nativi". Ogni DAT è definito come una combinazione dinamica di tre elementi: certificato di proprietà, diritto d'uso e quota di profitto associata a uno specifico asset AI.

LazAI ha presentato DAT come standard ufficiale di Ethereum tramite la proposta di miglioramento EIP-8028, con l'obiettivo di trasformare DAT da meccanismo proprietario a standard riutilizzabile, auditato e valido per l'intero ecosistema come rappresentazione di asset AI su Ethereum.

Consulta qui i dettagli di EIP-8028: Fellowship of Ethereum Magicians

Questa proposta aggiunge una serie di semantiche specifiche per scenari AI agli standard ERC esistenti:

· Concetto di Classe: rappresenta asset AI astratti (come dataset, modelli, profili di agenti o pool di inferenza), con metadati e riferimenti di integrità;

· Concetto di quota: associato a ciascun token, quantifica la quantità consumabile dell'asset sottostante;

· Concetto di share: definisce come i profitti generati dall'asset debbano essere distribuiti tra i detentori dei token;

· Eventi e metodi standard: per registrare l'utilizzo delle Class e regolare i profitti in ETH o token ERC-20.

Questo è lo standard concreto di cui la roadmap della dAI su Ethereum ha bisogno: uno standard verificabile e componibile che consideri i prodotti AI come asset on-chain di prima classe.

IV. Differenze tra DAT e i token AI esistenti

4.1 Design incentrato sull'asset

I token AI esistenti sono spesso livelli non necessari aggiunti sopra il protocollo, senza reale utilità. In DAT (ERC-8028), invece, l'unità organizzativa centrale è l'asset AI stesso. La Classe consente di riferirsi separatamente a dataset, modelli e agenti, mentre il token rappresenta un diritto specifico su una "Classe" — in linea con la logica di costruzione reale dei sistemi AI.

4.2 Quantità d'uso come variabile economica centrale

Il design di DAT lega intrinsecamente la "quantità d'uso consentita" ai diritti del token. L'unità di misura specifica è definita dalle regole della Classe (ad esempio, numero di token, chiamate, passi o metriche composite), ma il meccanismo di quota a livello di standard garantisce coerenza nella contabilizzazione e nella determinazione del prezzo dell'uso.

Questa è la premessa per costruire modelli economici sostenibili: i profitti dei contributori sono legati al lavoro effettivo, non agli indicatori generali del protocollo.

4.3 Distribuzione standardizzata dei profitti a livello di asset

Il modello di profit sharing di ERC-8028 fa parte dell'interfaccia standard. Ciò consente di distribuire il valore generato dagli asset AI in formato universale a contributori di dati, costruttori di modelli, ottimizzatori, valutatori e fornitori di infrastrutture. Questo è fondamentale per l'analisi on-chain e la valutazione del rischio: i flussi di profitto diventano verificabili e componibili, invece di essere nascosti in contratti personalizzati.

In sintesi, queste caratteristiche fanno sì che DAT non sia un classico token di governance o di pagamento. È piuttosto un diritto tokenizzato, verificabile e legato a uno specifico asset AI, con semantiche standardizzate per descrivere come tale attività consuma quota e distribuisce valore.

V. Significato della proposta di miglioramento DAT (ERC-8028) per gli sviluppatori

Portare DAT a diventare uno standard Ethereum (e non solo un meccanismo proprietario) ha un impatto concreto per gli sviluppatori. La proposta di miglioramento DAT (ERC-8028) lo codifica come standard riutilizzabile, auditato e valido per l'intero ecosistema:

· Definisce le interfacce per la creazione di Class, il minting dei token, la contabilizzazione delle quote, la registrazione dell'uso, la regolazione dei profitti e la rivendicazione dei diritti;

· Definisce la rappresentazione on-chain di semantiche AI specifiche come quota e shareRatio;

· Stabilisce standard per metadati, integrità e riferimenti alle regole, consentendo a wallet, block explorer, indexer e strumenti di analisi di comprendere e visualizzare gli asset AI senza integrazioni personalizzate.

5.1 Fornitori di dati e modelli

Per i fornitori di dati e modelli, ERC-8028 offre un modo standardizzato per pubblicare prodotti AI come asset on-chain, con:

· Metadati verificabili e riferimenti di integrità;

· Regole d'uso e autorizzazione chiare;

· Interfaccia standard per la condivisione dei profitti tra più contributori.

I fornitori non devono più implementare ripetutamente logiche di autorizzazione o royalty per ogni progetto, ma possono contare su un'interfaccia unificata compresa da tutti i protocolli downstream.

5.2 Agenti e sviluppatori di applicazioni

DAT fornisce un livello di astrazione unificato per gli asset esterni su cui gli agenti fanno affidamento. Un agente che necessita di consumare più dataset e modelli da diversi ecosistemi deve solo detenere i diritti DAT per ciascuna Classe rilevante, potendo così gestire permessi d'uso e regolamenti economici tramite un'unica interfaccia coerente, senza affidarsi a soluzioni di integrazione frammentarie.

5.3 Infrastruttura, DeFi e progetti di analisi

La proposta definisce ufficialmente una nuova classe di oggetti on-chain, che possono essere indicizzati, messi in staking o coperti. Poiché DAT espone quantità d'uso e flussi di valore, può supportare nuovi strumenti finanziari: note garantite dai profitti di modelli specifici, portafogli di esposizione a dataset, o prodotti strutturati che riflettono il carico di lavoro AI futuro di una determinata Classe.

5.4 L'ecosistema Ethereum più ampio

A livello di ecosistema, ERC-8028 rende il concetto di "AI on-chain" concreto.

Non cerca di spostare i pesanti processi di training o inferenza sul layer di base, ma standardizza il livello economico e di tracciabilità dell'AI — ovvero "quale asset viene utilizzato, secondo quali regole, e chi ne beneficia" — rappresentandolo nativamente nell'Ethereum Virtual Machine (EVM), abilitando interoperabilità nei seguenti scenari:

· rollup (soluzioni di scaling layer 2);

· sidechain;

· reti di calcolo off-chain dedicate.

Questo è pienamente in linea con la visione della Ethereum Foundation di "sistemi AI decentralizzati con garanzie di sicurezza verificabili", e si adatta agli obiettivi dei team dAI di costruire uno stack tecnologico AI decentralizzato su basi di consenso e crittografia Ethereum.

VI. Applicazioni pratiche di DAT: Lazbubu, CreateAI e la mainnet Alpha

Uno standard ha senso solo se trova applicazione in sistemi reali.

Attualmente, DAT è già stato sperimentato su LazAI — un protocollo di infrastruttura AI nativo Web3, focalizzato su dati verificabili, economia degli agenti e flussi di profitto AI programmabili.

Casi d'uso specifici includono:

1. Lazbubu: agente di compagnia con ancoraggio dati. Lazbubu è un agente AI di compagnia il cui comportamento è modellato dalla storia di interazione continua dell'utente. LazAI utilizza DAT per ancorare questi dati di interazione, trasformando le chat, i progressi e le scelte dell'utente in asset strutturati. Finora sono stati coniati oltre 14.307 DAT Lazbubu;
2. CreateAI: marketplace di agenti AI. Questa piattaforma utilizza l'hub di pagamento cross-chain GMPayer (basato sul protocollo x402), trattando ogni agente come entità economica indipendente e assegnando una Classe DAT dedicata, rendendo il processo di monetizzazione downstream trasparente e programmabile;
3. SoulTarot: agente AI per lettura dei tarocchi. Questa applicazione estende l'uso di DAT a scenari più narrativi ed emotivi, con ogni risultato di lettura regolato on-chain e pagamenti cross-chain tramite GMPayer.
4. Mainnet Alpha: trasformare le interazioni AI in valore on-chain. La mainnet LazAI Alpha (in arrivo) realizzerà ulteriormente: tutte le interazioni con agenti AI come Lazbubu e CreateAI saranno ancorate come DAT, con il layer sottostante che utilizza METIS per regolare le gas fee e un meccanismo di consenso Proof of Stake (PoS) + QBFT.

Questi primi deployment non puntano tanto a massimizzare l'efficienza economica, quanto a validare questo modello mentale: l'AI può esistere come asset, con diritti, regole d'uso e meccanismi di ricompensa leggibili dalle macchine.

Conclusione

La prima ondata di token AI ha dimostrato la forte domanda di "AI + criptovalute", ma ha anche evidenziato che aggiungere semplicemente un involucro di token a infrastrutture off-chain non è sufficiente. Il vero effetto leva nasce dall'AI stessa — dati, modelli, agenti, storici di interazione — che diventano asset on-chain con diritti, regole d'uso e flussi di valore chiari.

DAT, tramite la standardizzazione ERC-8028, mira a chiarire proprio queste regole fondamentali a livello di asset. Non compete con reti di calcolo, AI Layer1 o marketplace di modelli, ma fornisce loro una grammatica condivisa: per descrivere gli asset venduti, le modalità d'uso e le regole di distribuzione dei profitti per tutti i partecipanti della supply chain.

Se l'intelligenza artificiale decentralizzata vuole andare oltre il clamore e i grafici di prezzo effimeri verso la maturità, ha bisogno di standard concreti di questo tipo. DAT rappresenta il primo serio tentativo di definire tali standard per asset AI nativi, ed è proprio qui che risiede il suo valore fondamentale.