C'è un presupposto silenzioso incorporato nella maggior parte delle conversazioni sull'intelligenza artificiale nel crypto che penso meriti maggiore scrutinio. Parliamo incessantemente di calcolo, modelli, velocità di inferenza e scalabilità, ma raramente ci fermiamo a chiedere chi stia effettivamente sostenendo questi sistemi giorno dopo giorno. A mio avviso, la risposta scomoda sono gli esseri umani, e non in un senso simbolico, ma come una dipendenza strutturale che introduce un reale freno economico. Quando ho analizzato i progetti emergenti di infrastruttura IA, Kite si è distinto perché non celebra questa dipendenza ma ne espone il costo.
La maggior parte dei sistemi IA che toccano i mercati crypto oggi si basano su qualche forma di ciclo di feedback umano, sia che si tratti di etichettatura dei dati, ingegneria dei prompt, moderazione o supervisione correttiva. La mia ricerca suggerisce che questa dipendenza sta diventando uno dei colli di bottiglia meno discussi nella scalabilità dell'IA. Più autonomi affermiamo che questi sistemi siano, più invisibile diventa il lavoro umano dietro di essi. La tesi di Kite ci costringe a confrontarci con la sostenibilità di quel modello man mano che la finanza nativa IA accelera.
Perché l'IA con intervento umano è più costosa di quanto sembri
La prima cosa che ho notato studiando il posizionamento di Kite è quanto direttamente sfidi la narrativa prevalente dell'umano nel loop. Il feedback umano suona rassicurante come una rete di sicurezza, ma funge anche da casello su ogni iterazione significativa. Secondo un rapporto dell'AI Index di Stanford del 2023, i costi di formazione per i modelli di IA all'avanguardia sono aumentati di oltre 7 volte dal 2018, con una parte significativa attribuita alla cura dei dati e alla supervisione umana. Quel costo non scompare quando i sistemi IA vengono implementati on-chain; si accumula.
Nel crypto questo problema diventa ancora più acuto. Le blockchain sono sistemi composabili deterministici mentre gli esseri umani non lo sono. Quando gli agenti IA dipendono da correzioni manuali o dataset curati, ereditano latenza, pregiudizi e imprevedibilità dei costi. OpenAI stessa ha riconosciuto in un blog di ricerca pubblico che l'apprendimento per rinforzo dal feedback umano può richiedere migliaia di ore umane per iterazione del modello. Quando traduco questo in termini di DeFi, sembra come pagare un costo di governance continuo solo per mantenere un protocollo funzionante.
L'intuizione fondamentale di Kite, così come la capisco, è che l'infrastruttura IA deve ridurre al minimo la dipendenza umana nello stesso modo in cui DeFi ha minimizzato gli intermediari fidati. I dati di Chainlink mostrano che le reti oracolo ora garantiscono oltre $20 miliardi di valore on-chain a metà del 2024, in gran parte perché hanno sostituito gli aggiornamenti di prezzo manuali con garanzie criptoeconomiche. Kite sembra applicare una filosofia simile al comportamento e alla validazione dell'IA, riportando la responsabilità nei sistemi verificabili piuttosto che nelle decisioni umane.
C'è anche un'angolazione del mercato del lavoro che molti trader trascurano. Un rapporto del 2024 di Scale AI ha stimato che la etichettatura di dati umani di alta qualità può costare tra $3 e $15 per compito a seconda della complessità. Moltiplica questo per milioni di compiti e all'improvviso l'IA economica diventa strutturalmente costosa. A mio avviso, i mercati non hanno ancora completamente tenuto conto di questo, specialmente per i token IA che promettono un'adattabilità infinita senza spiegare chi paga per gli umani nel loop.
Come Kite riformula l'infrastruttura IA in modo nativo crypto
Ciò che rende Kite interessante non è che rifiuta completamente gli esseri umani, ma che tratta l'input umano come una risorsa scarsa piuttosto che come una stampella predefinita. Quando ho analizzato la sua architettura concettualmente, mi ha ricordato i primi dibattiti sulle commissioni del gas di Ethereum. Il gas costringeva gli sviluppatori a pensare con attenzione al calcolo e Kite sembra costringere i costruttori di IA a riflettere attentamente sull'intervento umano.
Da una prospettiva sistemica, Kite posiziona l'autonomia come una necessità economica, non come un ideale filosofico. La mia ricerca sulle tendenze dell'IA decentralizzata mostra che i progetti che fanno ampio uso di processi umani off-chain faticano con la composabilità. Non puoi facilmente collegare un layer di moderazione umana a un agente di trading automatizzato senza introdurre ritardi. Nei mercati rapidi, il ritardo è rischio.
Il rapporto sugli utili di NVIDIA del 2024 sottolinea un cambiamento: la domanda di hardware per inferenza IA è sempre più alimentata da applicazioni in tempo reale piuttosto che da formazione a lotti. Questa tendenza suggerisce che velocità e autonomia stanno diventando rapidamente i principali driver di valore. Kite si inserisce in questa evoluzione riformulando gli agenti IA meno come assistenti in attesa di approvazione e più come contratti smart autoesecutivi. È semplicemente una differenza tra un distributore automatico e un commesso. Uno scala senza sforzo, l'altro no.
Come lo scambierei
Nessuna analisi seria è completa senza affrontare i rischi. La maggiore incertezza che vedo con Kite è se la piena autonomia possa coesistere con la pressione normativa. Il Forum Economico Mondiale ha osservato in un documento sulla governance dell'IA del 2024 che i regolatori favoriscono ancora la responsabilità umana nei sistemi di decisione. Se la politica si muove contro gli agenti autonomi, la tesi di Kite potrebbe affrontare attriti.
C'è anche il rischio di esecuzione. Costruire una validazione dell'IA senza fiducia è più difficile di quanto sembri. Abbiamo visto quanto tempo ci è voluto a Ethereum per maturare contratti smart economicamente sicuri. A mio avviso, Kite avrà bisogno di tempo per dimostrare che ridurre l'input umano non aumenta il rischio sistemico. Un'ipercorrezione potrebbe essere altrettanto pericolosa quanto la dipendenza eccessiva dagli esseri umani.
Da una prospettiva commerciale, mi avvicino a Kite come a una scommessa sull'infrastruttura e non come a un'operazione di hype. Basandomi su token di infrastruttura IA comparabili. La mia ricerca suggerisce che zone di accumulo forti si formano spesso dopo che le prime rally guidate dalla narrazione svaniscono. Se Kite scambia in un intervallo dove la capitalizzazione di mercato si allinea con i peer di infrastruttura in fase iniziale, cercherei conferma attorno a una zona di supporto chiave, ad esempio vicino al precedente minimo di consolidamento, prima di dimensionare l'operazione. Al rialzo, la resistenza appare spesso vicino a valutazioni psicologicamente rotonde dove i primi investitori realizzano profitti.
Strutturerei le entrate in tranche piuttosto che in un unico acquisto trattando la volatilità come informazione piuttosto che come rumore. Dalla mia esperienza, le narrazioni di infrastruttura richiedono più tempo per svilupparsi, ma tendono a essere più persistenti una volta che l'adozione inizia. La gestione del rischio è importante qui perché se il mercato decide che l'IA con intervento umano è abbastanza buona, la tesi di Kite potrebbe rimanere sottovalutata più a lungo del previsto.
In definitiva, Kite pone una domanda a cui penso che il crypto sia unicamente posizionato per rispondere. Se rimuovessimo gli intermediari fidati dalla finanza, perché dovremmo ricostruirli all'interno dell'IA? La mia analisi mi porta a credere che il costo nascosto dell'IA dipendente dagli esseri umani diventerà più visibile man mano che i mercati richiederanno velocità, composabilità e scala. Se Kite cattura quel valore rimane da vedere, ma la conversazione che forza è già in ritardo.
