Scritto da 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Nel nostro rapporto di giugno “Il Santo Graal dell'AI Crypto: Esplorazione Frontiera del Training Decentralizzato”, abbiamo discusso dell'Apprendimento Federato—un paradigma di “decentralizzazione controllata” posizionato tra il training distribuito e il training completamente decentralizzato. Il suo principio fondamentale è mantenere i dati localmente mentre si aggregano i parametri centralmente, un design particolarmente adatto per settori sensibili alla privacy e con molteplici normative come la sanità e la finanza.
Allo stesso tempo, la nostra ricerca passata ha costantemente evidenziato l'ascesa delle Reti di Agenti. Il loro valore risiede nella possibilità di completare compiti complessi attraverso la cooperazione autonoma e la divisione del lavoro tra più agenti, accelerando il passaggio da "grandi modelli monolitici" verso "ecosistemi multi-agente."
L'apprendimento federato, con le sue basi di retention locale dei dati, incentivi basati sul contributo, design distribuito, ricompense trasparenti, protezione della privacy e conformità normativa, ha gettato importanti fondamenta per la collaborazione multi-party. Questi stessi principi possono essere adattati direttamente allo sviluppo delle Reti di Agenti. Il team di FedML ha seguito questa traiettoria: evolvendosi da radici open-source a TensorOpera (uno strato di infrastruttura AI per l'industria), e avanzando ulteriormente verso ChainOpera (una rete di agenti decentralizzata).
Detto questo, le Reti di Agenti non sono semplicemente un'estensione inevitabile dell'Apprendimento Federato. La loro essenza risiede nella collaborazione autonoma e nella specializzazione dei compiti tra gli agenti, e possono anche essere costruite direttamente sopra Sistemi Multi-Agente (MAS), Apprendimento per Rinforzo (RL) o meccanismi di incentivazione basati su blockchain.
I. Apprendimento Federato e il Stack Tecnologico degli Agenti IA
L'apprendimento federato (FL) è un framework per la formazione collaborativa senza centralizzare i dati. Il suo principio fondamentale è che ogni partecipante addestra un modello localmente e carica solo parametri o gradienti su un server di coordinamento per aggregazione, garantendo così che "i dati rimangano all'interno del proprio dominio" e soddisfacendo i requisiti di privacy e conformità.
Essendo stato testato in settori come sanità, finanza e applicazioni mobili, FL è entrato in una fase relativamente matura di commercializzazione. Tuttavia, affronta ancora sfide come l'alto sovraccarico di comunicazione, garanzie di privacy incomplete e strozzature di efficienza causate da dispositivi eterogenei.
Rispetto ad altri paradigmi di formazione:
La formazione distribuita enfatizza cluster di calcolo centralizzati per massimizzare l'efficienza e la scalabilità.
La formazione decentralizzata ottiene una collaborazione completamente distribuita attraverso reti di calcolo aperte.
L'apprendimento federato si colloca nel mezzo, funzionando come una forma di "decentralizzazione controllata": soddisfa i requisiti industriali per la privacy e la conformità mentre consente la collaborazione cross-istituzionale, rendendolo più adatto come architettura di distribuzione transitoria.
Stack di Protocollo per Agenti IA
Nella nostra ricerca precedente, abbiamo categorizzato lo stack di protocollo degli Agenti IA in tre strati principali:
1. Strato di Infrastruttura (Strato di Infrastruttura per Agenti)
Il supporto di runtime fondamentale per gli agenti, fungendo da base tecnica di tutti i sistemi di agenti.
Moduli Core:
Framework per Agenti – ambiente di sviluppo e runtime per agenti.
OS per Agenti – pianificazione multitask a livello più profondo e runtime modulare, fornendo gestione del ciclo di vita per gli agenti.
Moduli di Supporto:
DID per Agenti (identità decentralizzata)
Portafoglio di Agenti & Astrazione (astrazione dell'account & esecuzione delle transazioni)
Pagamento/Regolamento per Agenti (capacità di pagamento e regolamento)
2. Strato di Coordinamento & Esecuzione
Si concentra sulla collaborazione degli agenti, programmazione dei compiti e sistemi di incentivazione—chiave per costruire intelligenza collettiva tra gli agenti.
Orchestrazione degli Agenti: orchestrazione centralizzata e gestione del ciclo di vita, allocazione dei compiti e esecuzione dei flussi di lavoro—adatta per ambienti controllati.
Swarm di Agenti: struttura di collaborazione distribuita che enfatizza l'autonomia, la divisione del lavoro e il coordinamento resiliente—adatta per ambienti complessi e dinamici.
Strato di Incentivi per Agenti: Strato economico della rete di agenti che incentiva sviluppatori, esecutori e validatori, garantendo una crescita sostenibile dell'ecosistema.
3. Strato di Applicazione & Distribuzione
Copre canali di distribuzione, applicazioni per utenti finali e prodotti a faccia consumatore.
Sotto-strato di Distribuzione: Piattaforme di Lancio degli Agenti, Mercati degli Agenti, Reti di Plugin degli Agenti
Sotto-strato di Applicazione: AgentFi, DApps nativi degli Agenti, Agente come Servizio
Sotto-strato dei Consumatori: agenti sociali/consumatori, concentrati su scenari leggeri per l'utente finale
Sotto-strato Meme: progetti "Agente" guidati dall'hype con poca tecnologia o applicazione reale—principalmente guidati dal marketing.
II. Benchmark dell'Apprendimento Federato: FedML e la Piattaforma Full-Stack TensorOpera
FedML è uno dei primi framework open-source per l'Apprendimento Federato (FL) e la formazione distribuita. Originato da un team accademico presso USC, si è evoluto gradualmente nel prodotto principale di TensorOpera AI attraverso la commercializzazione.
Per ricercatori e sviluppatori, FedML fornisce strumenti cross-istituzionali e cross-dispositivo per la formazione collaborativa dei dati. In ambito accademico, FedML è diventata una piattaforma sperimentale ampiamente adottata per la ricerca FL, apparendo frequentemente alle principali conferenze come NeurIPS, ICML e AAAI. Nell'industria, ha guadagnato una forte reputazione in settori sensibili alla privacy come sanità, finanza, IA edge e IA Web3—posizionandosi come il toolchain di riferimento per l'apprendimento federato.
TensorOpera rappresenta l'evoluzione commercializzata di FedML, aggiornato in una piattaforma di infrastruttura AI full-stack per imprese e sviluppatori. Pur mantenendo le sue capacità di apprendimento federato, si estende ai mercati GPU, servizi di modelli e MLOps, ampliando così il mercato più ampio dell'era LLM e Agente.
La sua architettura complessiva è strutturata in tre strati: Strato di Calcolo (fondazione), Strato Scheduler (coordinamento) e Strato MLOps (applicazione).
Strato di Calcolo (Fondazione)
Lo strato di calcolo forma la spina dorsale tecnica di TensorOpera, continuando il DNA open-source di FedML.Funzioni Core: Server di Parametri, Formazione Distribuita, Punto di Inferenza e Server di Aggregazione.
Proposta di Valore: Fornisce formazione distribuita, apprendimento federato a protezione della privacy e un motore di inferenza scalabile. Insieme, questi supportano le tre capacità core di Addestra / Distribuisci / Federati, coprendo l'intero pipeline dalla formazione del modello alla distribuzione e collaborazione cross-istituzionale.
Strato Scheduler (Coordinamento)
Lo strato Scheduler funge da mercato di calcolo e hub di programmazione, composto da Mercato GPU, Provision, Master Agent e moduli di Programma & Orchestrare.Capacità: Consente allocazione di risorse attraverso cloud pubblici, fornitori di GPU e contributori indipendenti.
Significato: Questo segna il passo cruciale da FedML a TensorOpera—supportando formazione e inferenza AI su larga scala attraverso programmazione e orchestrazione intelligenti, coprendo carichi di lavoro LLM e generativi.
Potenziale di Tokenizzazione: Il modello "Condividi & Guadagna" lascia un'interfaccia di meccanismo di incentivazione aperta, mostrando compatibilità con DePIN o modelli Web3 più ampi.
Strato MLOps (Applicazione)
Lo strato MLOps fornisce servizi diretti per sviluppatori e imprese, inclusi Servizio Modelli, Agenti IA e moduli Studio.Applicazioni: chatbot LLM, IA generativa multimodale e strumenti di copilot per sviluppatori.
Proposta di Valore: Astrae capacità di calcolo e formazione a basso livello in API e prodotti ad alto livello, abbassando la barriera all'uso. Offre agenti pronti all'uso, ambienti low-code e soluzioni di distribuzione scalabili.
Posizionamento: Paragonabile a nuove piattaforme di infrastruttura AI di generazione come Anyscale, Together e Modal—servendo da ponte tra infrastruttura e applicazioni.
Nel marzo 2025, TensorOpera si è aggiornato in una piattaforma full-stack orientata verso Agenti IA, con i suoi prodotti principali che coprono App AI Agent, Framework e Piattaforma:
Strato di Applicazione: Fornisce punti di ingresso multi-agente simili a ChatGPT.
Strato Framework: Evoluzione in un "OS Agente" attraverso sistemi multi-agente strutturati a grafo e moduli Orchestrator/Router.
Strato Piattaforma: si integra profondamente con la piattaforma di modelli TensorOpera e FedML, abilitando servizi di modelli distribuiti, ottimizzazione RAG e distribuzione ibrida edge-cloud.
La visione generale è costruire "un sistema operativo, una rete di agenti", consentendo a sviluppatori, imprese e utenti di co-creare il prossimo ecosistema AI Agent di nuova generazione in un ambiente aperto e a protezione della privacy.
III. L'Ecosistema AI ChainOpera: Da Co-Creatori e Co-Proprietari alla Fondazione Tecnica
Se FedML rappresenta il core tecnico, fornendo le basi open-source dell'apprendimento federato e della formazione distribuita; e TensorOpera astrae i risultati della ricerca di FedML in un'infrastruttura AI full-stack commercializzata—allora ChainOpera porta questa capacità della piattaforma on-chain.
Combinando Terminali AI + Reti Sociali di Agenti + strati di calcolo/dati basati su DePIN + blockchain native all'IA, ChainOpera cerca di costruire un ecosistema di rete di agenti decentralizzati.
Il cambiamento fondamentale è questo: mentre TensorOpera rimane principalmente orientato verso le imprese e gli sviluppatori, ChainOpera sfrutta la governance e i meccanismi di incentivazione in stile Web3 per includere utenti, sviluppatori, fornitori di GPU e contributori di dati come co-creatori e co-proprietari. In questo modo, gli agenti IA non sono solo "utilizzati" ma anche "co-creati e co-proprietari".
Ecosistema Co-Creatore
Attraverso la sua Piattaforma Modelli & GPU e la Piattaforma per Agenti, ChainOpera fornisce toolchain, infrastrutture e strati di coordinamento per la creazione collaborativa. Questo consente formazione di modelli, sviluppo di agenti, distribuzione e scalabilità cooperativa.
I co-creatori dell'ecosistema includono:
Sviluppatori di Agenti IA – progettano e operano agenti.
Fornitori di Strumenti & Servizi – modelli, MCP, database, API.
Sviluppatori di Modelli – addestrano e pubblicano schede di modelli.
Fornitori di GPU – contribuiscono potenza di calcolo tramite DePIN o partnership cloud Web2.
Contributori di Dati & Annotatori – caricano ed etichettano set di dati multimodali.
Insieme, questi tre pilastri—sviluppo, calcolo e dati—guidano la crescita continua della rete di agenti.
Ecosistema Co-Proprietario
ChainOpera introduce anche un meccanismo di co-proprietà attraverso la partecipazione condivisa nella costruzione della rete.
I Creatori di Agenti IA (individui o team) progettano e distribuiscono nuovi agenti tramite la Piattaforma per Agenti, lanciandoli e mantenendoli mentre spingono per l'innovazione a livello funzionale e applicativo.
Partecipanti agli Agenti IA (dalla comunità) partecipano ai cicli di vita degli agenti acquisendo e mantenendo Unità di Accesso, supportando così la crescita e l'attività degli agenti attraverso utilizzo e promozione.
Questi due ruoli rappresentano il lato dell'offerta e il lato della domanda, formando insieme un modello di condivisione del valore e co-sviluppo all'interno dell'ecosistema.
Partner dell'Ecosistema: Piattaforme e Framework
ChainOpera collabora ampiamente per migliorare usabilità, sicurezza e integrazione Web3:
L'app AI Terminal combina portafogli, algoritmi e piattaforme di aggregazione per fornire raccomandazioni di servizio intelligenti.
La Piattaforma per Agenti integra strumenti multi-framework e low-code per abbassare la barriera allo sviluppo.
TensorOpera AI alimenta la formazione e l'inferenza dei modelli.
FedML funge da partner esclusivo, abilitando la formazione a protezione della privacy tra istituzioni e dispositivi.
Il risultato è un ecosistema aperto che equilibra applicazioni di livello enterprise con esperienze utente native Web3.
Punti di Accesso Hardware: Hardware IA & Partner
Attraverso DeAI Phones, dispositivi indossabili e partner AI robotici, ChainOpera integra blockchain e IA in terminali intelligenti. Questi dispositivi abilitano interazione con dApp, formazione edge-side e protezione della privacy, formando gradualmente un ecosistema di hardware AI decentralizzato.
Piattaforme Centrali e Fondazione Tecnica
Piattaforma GenAI TensorOpera – fornisce servizi full-stack attraverso MLOps, Scheduler e Compute; supporta la formazione e la distribuzione di modelli su larga scala.
Piattaforma FedML TensorOpera – piattaforma di apprendimento federato/distribuito di livello enterprise, abilitando formazione e servizio a protezione della privacy cross-organizzazione/dispositivo e fungendo da ponte tra accademia e industria.
FedML Open Source – la libreria ML federata/distribuita leader a livello globale, fungendo da base tecnica dell'ecosistema con un framework open-source affidabile e scalabile.
Struttura dell'Ecosistema AI ChainOpera
IV. Prodotti Core di ChainOpera e Infrastruttura AI Agent Full-Stack
Nel giugno 2025, ChainOpera ha ufficialmente lanciato la sua App AI Terminal e stack tecnologico decentralizzato, posizionandosi come un "OpenAI Decentralizzato." I suoi prodotti principali si estendono su quattro moduli:
Strato di Applicazione – Terminale IA & Rete di Agenti
Strato Sviluppatore – Centro Creatore di Agenti
Strato Modello & GPU – Rete di Modelli & Calcolo
Protocollo CoAI & Catena Dedicata
Insieme, questi moduli coprono il ciclo completo dai punti di ingresso degli utenti ai calcoli sottostanti e agli incentivi on-chain.
App Terminale IA
Già integrato con BNB Chain, l'AI Terminal supporta transazioni on-chain e agenti nativi DeFi. Il Centro Creatore di Agenti è aperto agli sviluppatori, fornendo MCP/HUB, base di conoscenza e capacità RAG, con un continuo onboarding di agenti costruiti dalla comunità. Nel frattempo, ChainOpera ha lanciato l'Alleanza CO-AI, collaborando con io.net, Render, TensorOpera, FedML e MindNetwork.
Secondo i dati on-chain di BNB DApp Bay (ultimi 30 giorni): 158,87K utenti unici, 2,6M di transazioni e classificato #2 nell'intera categoria "Agente IA" su BSC, Questo dimostra una forte e crescente attività on-chain.
Super AI Agent App – AI Terminal 👉 chat.chainopera.ai
Posizionata come un hub decentralizzato ChatGPT + Sociale IA, l'AI Terminal fornisce: Collaborazione multimodale, incentivi alla contribuzione dei dati, integrazione degli strumenti DeFi, assistenza cross-platform, collaborazione degli agenti a protezione della privacy (I Tuoi Dati, Il Tuo Agente). Gli utenti possono chiamare direttamente il modello open-source DeepSeek-R1 e agenti costruiti dalla comunità da mobile. Durante le interazioni, sia i token linguistici che i token crittografici circolano in modo trasparente on-chain.
Valore Chiave: trasforma gli utenti da "consumatori di contenuti" in "co-creatori intelligenti." Applicabile in tutta la DeFi, RWA, PayFi, e-commerce e altri domini tramite reti di agenti personalizzati.
Rete Sociale di Agenti IA 👉 chat.chainopera.ai/agent-social-network
Immaginato come LinkedIn + Messenger per gli Agenti IA. Fornisce spazi di lavoro virtuali e meccanismi di collaborazione Agente-to-Agente (MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel). Evolve agenti singoli in reti cooperative multi-agente che coprono finanza, gaming, e-commerce e ricerca. Migliora gradualmente la memoria e l'autonomia.
Piattaforma per Sviluppatori di Agenti IA👉 agent.chainopera.ai
Progettato come un'esperienza di creazione "in stile LEGO" per sviluppatori. Supporta estensioni senza codice e modulari, i contratti intelligenti Blockchain garantiscono diritti di proprietà, DePIN + infrastruttura cloud abbassano le barriere d'ingresso e il Mercato consente scoperta e distribuzione.
Valore Core: consente agli sviluppatori di raggiungere rapidamente gli utenti, con i contributi registrati e premiati in modo trasparente.
Piattaforma Modelli IA & GPU 👉 platform.chainopera.ai
Servendo come strato di infrastruttura, combina DePIN e apprendimento federato per affrontare la dipendenza dell'IA Web3 dal calcolo centralizzato. Le capacità includono: Rete GPU distribuita, Formazione dei dati a protezione della privacy, Mercato di modelli e dati, MLOps end-to-end.
Visione: spostamento da "monopolio delle grandi tecnologie" a "infrastruttura guidata dalla comunità"—permettere la collaborazione multi-agente e l'IA personalizzata.
Panoramica dell'Architettura Full-Stack di ChainOpera
V. Roadmap AI ChainOpera
Oltre alla piattaforma AI Agent full-stack già lanciata, ChainOpera AI ha una ferma convinzione che l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI) emergerà da reti collaborative multimodali e multi-agente. La sua roadmap a lungo termine è strutturata in quattro fasi:
Fase I (Calcolo → Capitale):
Costruire infrastrutture decentralizzate: reti DePIN GPU, apprendimento federato, piattaforme di formazione/inferenza distribuite.
Introdurre un Router per Modelli per coordinare inferenze multi-end.
Incentivare fornitori di calcolo, modelli e dati con condivisione dei ricavi basata sull'utilizzo.
Fase II (Apps Agenti → Economia AI Collaborativa):
Lanciare AI Terminal, Mercato degli Agenti e Rete Sociale degli Agenti, formando un ecosistema di applicazioni multi-agente.
Distribuire il Protocollo CoAI per connettere utenti, sviluppatori e fornitori di risorse.
Introdurre un sistema di corrispondenza utente-sviluppatore e un sistema di credito, consentendo interazioni ad alta frequenza e attività economica sostenibile.
Fase III (AI Collaborativa → AI Nativa Crypto):
Espandere in scenari DeFi, RWA, pagamenti e e-commerce.
Estendere a casi d'uso guidati da KOL e scambi di dati personali.
Sviluppare LLM specializzati in finanza/crypto e lanciare pagamenti e sistemi di portafoglio Agent-to-Agent, sbloccando applicazioni "Crypto AGI".
Fase IV (Ecosistemi → Economie AI Autonome):
Evolvere in economie autonome di subnet, ciascuna specializzandosi in applicazioni, infrastruttura, calcolo, modelli o dati.
Abilitare governance di subnet e operazioni tokenizzate, mentre protocolli cross-subnet supportano interoperabilità e cooperazione.
Estendere dall'IA Agente all'IA Fisica (robotica, guida autonoma, aerospaziale).
Disclaimer: Questa roadmap è solo per riferimento. Le tempistiche e le funzionalità possono adattarsi dinamicamente alle condizioni di mercato e non costituiscono una garanzia di consegna.
VI. Incentivi Token e Governance del Protocollo
ChainOpera non ha ancora rilasciato un piano completo di incentivi token, ma il suo Protocollo CoAI si concentra su "co-creazione e co-proprietà." I contributi sono registrati in modo trasparente e verificabili tramite blockchain e un meccanismo di Prova di Intelligenza (PoI). Sviluppatori, fornitori di calcolo, contributori di dati e fornitori di servizi sono compensati in base a metriche di contributo standardizzate. Gli utenti consumano servizi. I fornitori di risorse sostengono le operazioni. Gli sviluppatori costruiscono applicazioni. Tutti i partecipanti condividono i dividendi della crescita dell'ecosistema. La piattaforma si sostiene tramite una commissione di servizio dell'1%, premi di allocazione e supporto alla liquidità—costruendo un ecosistema AI decentralizzato aperto, equo e collaborativo.
Framework di Prova di Intelligenza (PoI)
PoI è il meccanismo di consenso core di ChainOpera sotto il Protocollo CoAI, progettato per stabilire un sistema di incentivazione e governance trasparente, equo e verificabile per l'IA decentralizzata. Estende la Prova di Contributo in un framework di apprendimento automatico collaborativo abilitato da blockchain, affrontando i problemi persistenti dell'apprendimento federato: incentivi insufficienti, rischi per la privacy e mancanza di verificabilità.
Design Core:
Ancorato in smart contracts, integrato con archiviazione decentralizzata (IPFS), nodi di aggregazione e prove a conoscenza zero (zkSNARKs).
Raggiunge cinque obiettivi chiave:
Ricompense eque basate sul contributo, garantendo che i formatori siano incentivati per reali miglioramenti del modello.
I dati rimangono locali, garantendo la protezione della privacy.
Meccanismi di robustezza contro partecipanti malintenzionati (avvelenamento, attacchi di aggregazione).
Verifica ZKP per processi critici: aggregazione dei modelli, rilevamento delle anomalie, valutazione dei contributi.
Efficienza e generalità attraverso dati eterogenei e compiti di apprendimento diversificati.
Flussi di Valore Token nel Full-Stack AI
Il design del token di ChainOpera è ancorato all'utilità e al riconoscimento del contributo, non alla speculazione. Ruota attorno a cinque flussi di valore core:
LaunchPad – per l'inizio di agenti/applicazioni.
API per Agenti – accesso ai servizi e integrazione.
Servizio Modelli – tariffe per inferenza e distribuzione.
Contributo – annotazione dati, condivisione calcolo o input di servizio.
Formazione Modelli – compiti di formazione distribuita.
Stakeholder:
Utenti IA – spendono token per accedere a servizi o abbonarsi a app; contribuiscono fornendo/etichettando/mettendo in staking dati.
Sviluppatori di Agenti & App – utilizzano calcolo/dati per lo sviluppo; premiati per il contributo di agenti, app o dataset.
Fornitori di Risorse – contribuiscono calcolo, dati o modelli; premiati in modo trasparente.
Partecipanti alla Governance (Comunità & DAO) – utilizzano token per votare, plasmare meccanismi e coordinare l'ecosistema.
Strato Protocollo (CoAI) – sostiene lo sviluppo attraverso tariffe di servizio e bilanciamento automatico di offerta/domanda.
Nodi & Validator – proteggono la rete fornendo servizi di validazione, calcolo e sicurezza.
Governance del Protocollo
ChainOpera adotta una governance basata su DAO, dove lo staking di token consente la partecipazione a proposte e votazioni, garantendo trasparenza e equità.
Meccanismi di governance includono:
Sistema di Reputazione – convalida e quantifica i contributi.
Collaborazione della Comunità – proposte e votazioni guidano l'evoluzione dell'ecosistema.
Regolazioni dei Parametri – coprendo utilizzo dei dati, sicurezza e responsabilità dei validatori.
L'obiettivo generale: prevenire la concentrazione di potere, garantire stabilità del sistema e sostenere la co-creazione della comunità.
VIII. Background del Team e Finanziamento del Progetto
Il progetto ChainOpera è stato co-fondato dal Professor Salman Avestimehr, un importante studioso nell'apprendimento federato, e dal Dr. Aiden Chaoyang He. Il team centrale spazia tra esperienze accademiche e industriali da istituzioni come UC Berkeley, Stanford, USC, MIT, Università di Tsinghua e leader tecnologici tra cui Google, Amazon, Tencent, Meta e Apple. Il team combina profonda esperienza nella ricerca con ampie capacità di esecuzione industriale ed è cresciuto a oltre 40 membri fino ad oggi.
Co-Fondatore: Professore Salman Avestimehr
Titolo & Ruoli: Professore Decano di Ingegneria Elettrica & Informatica presso l'Università della California del Sud (USC), Direttore Fondatore del USC-Amazon Center on Trusted AI, e capo del laboratorio vITAL (Teoria dell'informazione & Apprendimento automatico) presso USC.
Imprenditorialità: Co-Fondatore & CEO di FedML, e nel 2022 ha co-fondato TensorOpera/ChainOpera AI.
Istruzione & Onorificenze: Dottore di Ricerca in EECS presso UC Berkeley (Premio per la Migliore Tesi). Membro IEEE con oltre 300 pubblicazioni in teoria dell'informazione, calcolo distribuito e apprendimento federato, citato oltre 30.000 volte. Ricevente di PECASE, NSF CAREER Award e del Premio IEEE Massey, tra gli altri.
Contributi: Creatore del framework open-source FedML, ampiamente adottato in sanità, finanza e IA a protezione della privacy, che è diventato una base fondamentale per TensorOpera/ChainOpera AI.
Co-Fondatore: Dr. Aiden Chaoyang He
Titolo & Ruoli: Co-Fondatore & Presidente di TensorOpera/ChainOpera AI; Dottore di Ricerca in Informatica presso USC; creatore originale di FedML.
Focus di Ricerca: Apprendimento distribuito & federato, formazione di modelli su larga scala, blockchain e calcolo a protezione della privacy.
Esperienza Industriale: Ha ricoperto ruoli di R&D presso Meta, Amazon, Google, Tencent; ha lavorato in posizioni tecniche e di gestione centrali presso Tencent, Baidu e Huawei, guidando il deployment di prodotti e piattaforme AI su scala internet.
Impatto Accademico: Pubblicato oltre 30 articoli con oltre 13.000 citazioni su Google Scholar. Ricevente della Amazon Ph.D. Fellowship, Qualcomm Innovation Fellowship e dei Premi per la Migliore Carta a NeurIPS e AAAI.
Contributi Tecnici: Ha guidato lo sviluppo di FedML, uno dei framework open-source più utilizzati nell'apprendimento federato, supportando 27 miliardi di richieste giornaliere. Contributore principale a FedNLP e metodi di formazione parallela ibrida, applicati in progetti di AI decentralizzati come Sahara AI.
Nel dicembre 2024, ChainOpera AI ha annunciato il completamento di un round di finanziamento seme di $3,5 milioni, portando il suo totale di finanziamenti (combinato con TensorOpera) a $17 milioni. I fondi saranno diretti verso la costruzione di un Layer 1 blockchain e un sistema operativo IA per Agent decentralizzati.
Investitori Principali: Finality Capital, Road Capital, IDG Capital
Altri Partecipanti: Camford VC, ABCDE Capital, Amber Group, Modular Capital
Sostenitori Strategici: Sparkle Ventures, Plug and Play, USC
Investitori Individuali Notabili: Sreeram Kannan, Fondatore di EigenLayer e David Tse, Co-Fondatore di BabylonChain
Il team ha dichiarato che questo round accelererà la sua visione di creare un ecosistema IA decentralizzato in cui fornitori di risorse, sviluppatori e utenti co-proprietari e co-creatori.
IX. Analisi del Paesaggio di Mercato: Apprendimento Federato e Reti di Agenti IA
Paesaggio dell'Apprendimento Federato
Il campo dell'apprendimento federato (FL) è modellato da quattro principali framework. FedML è il più completo, combinando FL, formazione distribuita di grandi modelli e MLOps, rendendolo pronto per l'industria. Flower è leggero e ampiamente utilizzato nell'insegnamento e in esperimenti su piccola scala. TFF (TensorFlow Federated) è di valore accademico ma debole nella industrializzazione. OpenFL si concentra su sanità e finanza, con forti caratteristiche di conformità ma un ecosistema chiuso. In breve: FedML è l'universale di grado industriale, Flower enfatizza la facilità d'uso, TFF rimane accademico e OpenFL eccelle nella conformità verticale.
Piattaforme & Infrastrutture Industriali
TensorOpera, l'evoluzione commercializzata di FedML, integra pianificazione GPU cross-cloud, formazione distribuita, apprendimento federato e MLOps in uno stack unificato. Posizionato come un ponte tra ricerca e industria, serve sviluppatori, PMI e ecosistemi Web3/DePIN. Efficacemente, TensorOpera è come "Hugging Face + W&B" per l'apprendimento federato e distribuito, offrendo una piattaforma più completa e di uso generale rispetto a alternative specifiche per strumenti o settori.
Strato di Innovazione: ChainOpera vs. Flock
ChainOpera e Flock uniscono entrambi FL con Web3 ma divergono nel focus. ChainOpera costruisce una piattaforma AI Agent full-stack, trasformando gli utenti in co-creatori attraverso l'AI Terminal e la Rete Sociale di Agenti. Flock si concentra su FL Augmentato da Blockchain (BAFL), sottolineando la privacy e gli incentivi a livello di calcolo e di dati. In breve: ChainOpera enfatizza applicazioni e reti di agenti, mentre Flock si concentra su formazione a basso livello e calcolo a protezione della privacy.
Paesaggio dell'Apprendimento Federato & Infrastruttura IA
Strato di Rete di Agenti: ChainOpera vs. Olas
A livello di rete di agenti, i progetti più rappresentativi sono ChainOpera e Olas Network.
ChainOpera: radicata nell'apprendimento federato, costruisce un ciclo completo tra modelli, calcolo e agenti. La sua Rete Sociale di Agenti funge da banco di prova per l'interazione multi-agente e collaborazione sociale.
Olas Network (Autonolas / Pearl): originata dalla collaborazione DAO e dall'ecosistema DeFi, posizionata come una rete di servizi autonomi decentralizzati. Attraverso Pearl, fornisce applicazioni agenti DeFi direct-to-market—mostrando una traiettoria molto diversa da ChainOpera.
X. Tesi di Investimento e Analisi dei Rischi
Tesi di investimento
Forte Tecnica: La forza di ChainOpera risiede nel suo percorso evolutivo unico: da FedML (il framework open-source di riferimento per l'apprendimento federato) → TensorOpera (infrastruttura AI full-stack di livello enterprise) → ChainOpera (reti di agenti abilitate da Web3 + DePIN + tokenomics). Questa traiettoria integra fondamenta accademiche, deployment industriali e narrazioni native alla crittografia, creando un fossato differenziato.
Applicazioni & Scala Utente: L'AI Terminal ha già raggiunto centinaia di migliaia di utenti attivi giornalieri e un ecosistema fiorente di oltre 1.000 applicazioni per agenti. Si classifica #1 nella categoria AI su BNBChain DApp Bay, mostrando una chiara crescita utente on-chain e attività di transazione verificabile. I suoi scenari multimodali, inizialmente radicati in casi d'uso nativi alla crittografia, hanno il potenziale di espandersi gradualmente nella base utenti più ampia di Web2.
Partnership Ecosistemiche: ChainOpera ha lanciato l'Alleanza CO-AI, collaborando con io.net, Render, TensorOpera, FedML e MindNetwork per costruire effetti di rete multi-lato attraverso GPU, modelli, dati e calcolo a protezione della privacy. In parallelo, la sua collaborazione con Samsung Electronics per convalidare GenAI multimodale mobile dimostra il potenziale di espansione nell'hardware e nell'IA edge.
Modello Token & Economico: La tokenomics di ChainOpera si basa sul consenso di Prova di Intelligenza, con incentivi distribuiti su cinque flussi di valore: LaunchPad, API per Agenti, Servizio Modelli, Contributo e Formazione Modelli. Una commissione di servizio della piattaforma dell'1%, allocazione di premi e supporto alla liquidità formano un ciclo di feedback positivo, evitando la dipendenza da pura "speculazione su token" e migliorando la sostenibilità.
Rischi Potenziali
Rischi di esecuzione tecnica: L'architettura decentralizzata a cinque strati proposta da ChainOpera copre un ampio ambito. La coordinazione cross-layer—specialmente nell'inferenza distribuita per grandi modelli e formazione a protezione della privacy—affronta ancora sfide di prestazioni e stabilità e non è stata ancora validata su larga scala.
Adesione degli utenti e dell'ecosistema: Sebbene la crescita degli utenti iniziali sia notevole, resta da vedere se il Mercato degli Agenti e il toolchain per sviluppatori possono sostenere attività a lungo termine e contributi di alta qualità. La Rete Sociale di Agenti attuale è principalmente guidata da dialoghi testuali LLM; l'esperienza dell'utente e la retention necessitano ancora di affinamento. Senza incentivi attentamente progettati, l'ecosistema rischia un hype a breve termine senza valore a lungo termine.
Sostenibilità del modello di business: Attualmente, i ricavi dipendono principalmente da commissioni di servizio della piattaforma e dalla circolazione di token; flussi di cassa stabili non sono ancora stati stabiliti. Rispetto ad applicazioni come AgentFi o focalizzate sui pagamenti che portano attributi finanziari o di produttività più forti, il modello attuale di ChainOpera richiede ancora una ulteriore validazione del suo valore commerciale. Inoltre, l'ecosistema mobile e hardware rimane esplorativo, lasciando incerti i suoi prospettive di mercato.
Disclaimer: Questo rapporto è stato preparato con l'assistenza di strumenti IA (ChatGPT-5). L'autore ha fatto ogni sforzo per correggere e garantire l'accuratezza, ma potrebbero rimanere alcuni errori o omissioni. I lettori dovrebbero notare che i mercati delle criptovalute mostrano spesso divergenze tra i fondamenti del progetto e le performance dei token nel mercato secondario. Questo rapporto è destinato esclusivamente alla consolidazione delle informazioni e alla discussione accademica/di ricerca. Non costituisce un consiglio di investimento, né dovrebbe essere interpretato come una raccomandazione per acquistare o vendere alcun token.