Prezzo, Market Cap, FDV: Listing Price e Long Term

Spesso si fa confusione nella valutazione/stima del prezzo di un asset perchè non si ha ben chiaro cosa sia la market cap e da cosa è dato il prezzo. La prima cosa da capire è che il prezzo è dato dai buy/sell. Se gli acquisti prevalgono sulle vendite, il prezzo sale. Ci sono altri fattori da tenere in considerazione, il primo è il circolante (supply) che è l'offerta che è possibile acquistare.

✦Prezzo=dato dai buy/sell

✦Supply=offerta acquistabile a mercato

Il prodotto di questi due fattori rappresenta la market cap, ovvero:

✦Market Cap=prezzo corrente per supply circolante

Come puoi facilmente capire, il prezzo è influenzato dalla supply (come detto, offerta che puoi acquistare). La supply quindi puoi vederla come "inflazione". All'aumentare della supply, a parità di buy/sell, il prezzo scende. Per questo motivo è un grave errore valutare il prezzo di token diversi ma anche il prezzo dello stesso token a distanza di anni (se ha aumentato la sua supply, sarà molto più difficile raggiungere il vecchio prezzo perchè serviranno capitali molto maggiori).

Se sto facendo trading nel breve termine, la supply (inflazione) ha effetti trascurabili (nulli), tuttavia se investi a lungo termine non dovresti confrontare il prezzo ma la market cap. Per semplificare al massimo, la market cap puoi vederla come i capitali totali che ci sono su quell'asset. Un asset con 1 miliardo di market cap si muove molto più facilmente (volatilità) sia a ribasso che a rialzo rispetto ad un asset che "pesa" 500 miliardi (in questo caso servono molti più capitali per muovere il prezzo). Chiaramente investire soldi (a caso) su asset a bassa market cap non equivale a fare maggiori guadagni perchè tanto più un asset è volatile (pochi capitali) quanto più i rischi sono maggiori. Inoltre, anche qualora l'asset fosse abbastanza safe, spesso il prezzo si muove in base a trend di mercato (volumi).

ESEMPIO DI RAGIONAMENTO CON MARKET CAP E NON PREZZO

Ipotizza un asset che nel 2021 vale 10$ con 2 miliardi di supply, in questo caso avrà 20 miliardi di market cap (dato dal prodotto del prezzo 10$ per la supply 2 miliardi). 

Nel 2024, a seguito di un forte mercato ribassista, questo stesso asset vale 1$ ma ha anche inflazionato raggiungendo i 10 miliardi di supply quindi avremo una market cap di 10 miliardi (1$x10 miliardi). Potresti credere di avere un 10x di guadagno, qualora si ripresentasse la stessa domanda (buy) del 2021 (perchè 10x? Perchè oggi vale 1$ e nel 2021 valeva 10$). In realtà ragionando con il prezzo stai sbagliando perchè non stai considerando l'inflazione (da 2 miliardi, oggi il circolante è 10 miliardi!). Qualora tornassero gli stessi capitali del 2021, il token raggiungerebbe 20 miliardi di market cap ma in questo caso...il prezzo non sarebbe più di 10$ ma di 2$! Perchè? 20 miliardi (market cap) diviso 10 miliardi (supply), ottieni il prezzo di 2$. In questo caso, ragionando con il prezzo, commetteresti un grave errore. Andando invece a considerare la market cap sapresti che il potenziale ATH (All Time High) viene raggiunto superati i 2$ (ATH di market cap ovviamente). Affinchè il prezzo torni a 10$ servirebbero molti più capitali, infatti avendo oggi 10 miliardi di supply per avere un prezzo di 10$...sarebbero necessari 100 miliardi (market cap) e non più i 20 miliardi del 2021.

MARKET CAP=LISTING PRICE, FDV=LONG TERM

Per stimare il prezzo di listing di un token, unica cosa che dovresti considerare è il circolante iniziale (supply al TGE) e confrontare la market cap di progetti simili (ad esempio più o meno stesso funding e TVL se si tratta di una chain). Alcune persone confrontano il prezzo mediante la market cap diluita (FDV) commettendo errori di valutazione. La FDV va a considerare come se la supply fosse tutta in circola, infatti la formula della FDV è la seguente:

✦FDV=prezzo corrente per supply max

Confrontare la FDV per stimare il prezzo di listing è un grave errore perchè al TGE (Tag Generation Event) conta solo la supply iniziale. Per fare un esempio, a parità di supply totale (o max), il prezzo di listing può variare molto se il circolante iniziale è 100M o 700M. Invece è assolutamente ininfluente che la supply max è 8 o 10 miliardi (questa % di token non esiste ancora o è bloccata). Dipendendo solo dal circolante iniziale (e non da token che non esistono ancora) è molto più utile confrontare la market cap e non la FDV (che appunto è una market cap diluita come se tutta la supply fosse già in circolo). Ipotizza di considerare 3 progetti simili (come funding): 2 con token già esistente ed 1 con token che deve essere ancora listato.

Consideriamo due FDV di 4 e 4.5 miliardi. A questo punto, considerando la FDV di questi 2 progetti, potresti stimare una FDV simile per il terzo progetto e da qui ricavare (a grandi linee) il prezzo di listing (dato dal rapporto tra FDV e supply max). Tuttavia la FDV è facilmente manipolabile. Funziona solo se il circolante dei progetti che sto confrontando è simile, tuttavia se ho 100M di supply iniziale o 1 miliardo, il prezzo può essere nettamente differente (a parità di supply max/totale). Dunque la FDV per stimare il prezzo di listing può portare ad errori macroscopici. Per stime più accurate meglio confrontare la market cap (che dipende solo dalla supply iniziale). La FDV è una metrica importantissima per gli investimenti a lungo termine perchè ci indica, all'aumentare dell'inflazione (emissioni), se il prezzo (a parità di domanda) è sostenibile o meno con gli sblocchi dei token (unlocks).

Funding Round Per Progetti Cripto (VC)

Il finanziamento di Venture Capital (VC) per progetti cripto e startup blockchain segue un percorso simile a quello delle altre startup tecnologiche, con alcune particolarità dovute alla natura del settore. 

Oltre ai tradizionali finanziamenti VC, molte startup cripto utilizzano le ICO (Initial Coin Offerings) ovvero vendite private/pubbliche o altre forme di vendita di token per raccogliere fondi. Questi metodi permettono di raccogliere capitale direttamente dalla comunità, bypassando gli investitori tradizionali. Per quanto riguarda i vari round di funding, le startup devono navigare in un complesso quadro normativo che varia da paese a paese, influenzando il modo in cui raccolgono e utilizzano i fondi. Alcune startup nel settore DeFi ottengono finanziamenti attraverso meccanismi di liquidità decentralizzata, come il liquidity mining e i yield farming, dirottando liquidità su determinate piattaforme. 

Di seguito, una panoramica dei vari stadi di finanziamento (funding):

-Pre-Seed

Obiettivo: sviluppare l'idea iniziale e costruire un MVP (Minimum Viable Product).

Investitori: amici, familiari, angel investors (investitori/imprenditori che usano fondi personali) e piccoli fondi VC.

Importi: generalmente piccoli, sino a qualche migliaia di dollari.

Utilizzo dei fondi: Ricerca di mercato, sviluppo iniziale del prodotto, test e validazione dell'idea.

-Seed

Obiettivo: validare il prodotto sul mercato, acquisire i primi utenti e sviluppare ulteriormente il prodotto.

Investitori: angel investors, fondi VC specializzati in seed funding, acceleratori e incubatori.

Importi: sino a qualche milione di dollari.

Utilizzo dei fondi: sviluppo del prodotto, marketing iniziale, espansione del team.

-Series A

Obiettivo: scalare il prodotto e aumentare significativamente gli utenti.

Investitori: fondi VC più grandi e istituzionali.

Importi: da qualche milione a diverse decine di milioni di dollari.

Utilizzo dei fondi: espansione del team, marketing, sviluppo del business, potenziamento delle infrastrutture tecniche.

-Series B

Obiettivo: espandere ulteriormente l'azienda, entrare in nuovi mercati e migliorare le operazioni.

Investitori: fondi VC di grande dimensione, a volte anche fondi di private equity.

Importi: da decine a centinaia di milioni di dollari.

Utilizzo dei fondi: espansione globale, acquisizioni strategiche, ulteriore sviluppo del prodotto, allargamento del team.

-Series C e oltre

Obiettivo: consolidare la posizione di mercato, prepararsi per una possibile IPO (Initial Public Offering).

Investitori: fondi VC, private equity, hedge funds e investitori strategici.

Importi: da centinaia di milioni a oltre un miliardo di dollari.

Utilizzo dei fondi: acquisizioni, espansione globale massiva, sviluppo di nuove linee di prodotto, preparazione per l'IPO.

Come Funzionano Gli Exchange Parassiti (Parasite VASP)

Non tutti sanno che gli exchange ad alto rischio (con requisiti minimi di KYC/AML o inesistenti), di solito operano come "Exchange parassiti" (Parassite VASP). Gli exchange parassiti sfruttano exchange più grandi per fornire servizi di trading di asset digitali agli utenti, solitamente senza il consenso dell'exchange ospitante. La gran parte hanno sede in Russia e Iran e sono altamente esposti a fondi collegati a entità sanzionate e ad altri soggetti ad alto rischio. VASP parassiti facilitino quindi volume e transazioni illegali, offrendo anche servizi di mixing. Causa insidie ​​normative, gli exchange regolamentati sono altamente suscettibili al rischio rappresentato dagli exchange parassiti.

 

VASP PARASSITI

Gli exchange parassiti sfruttano la maggiore liquidità e le commissioni di transazione più basse dell'exchange ospitante, addebitando ai propri iscritti una commissione leggermente più alta.

Essi non hanno relazioni contrattuali con gli exchange host che sfruttano, ma operano senza il permesso o la conoscenza del loro host. Spesso vengono creati più account, registrati con identità false/rubate, utilizzando società fittizie o credenziali diverse per rendere più difficile per l'exchange host tracciarli distribuendo efficacemente il volume di trading su più account.

La percentuale di volume illecito elaborato dagli exchange parassiti è circa 100 volte superiore a quella dei loro exchange ospitanti. Tuttavia gli exchange parassiti rappresentano una quota trascurabile dei volumi complessivi dei loro host e rappresentano solo una sottile fetta del volume illecito totale sugli exchange. In Iran, gli exchange sono soggetti a sanzioni in base alla loro giurisdizione. La Russia ospita una serie di exchange ad alto rischio, alcuni dei quali sono stati sanzionati negli ultimi anni a causa delle loro attività illecite. Un esempio degno di nota è stato l'exchange parassita Suex, con sede in Russia e incorporato nella Repubblica Ceca, che è stato complice del riciclaggio di milioni di dollari per gruppi ransomware russi. Da allora, altri exchange russi ad alto rischio, Chatex e Garantex, hanno seguito l'esempio, diventando soggetti a sanzioni OFAC a causa del loro coinvolgimento nel riciclaggio di denaro rispettivamente a novembre 2021 e ad aprile 2022. Gli utenti potrebbero essere attratti dagli exchange parassiti per una serie di ragioni, tra cui i loro servizi di trading istantanei e anonimi, le commissioni minime e la loro tendenza a supportare un'ampia gamma di criptovalute e metodi di pagamento anonimi. Eppure sono gli exchange regolamentati che condividono inconsapevolmente la loro infrastruttura a sopportare il maggior rischio derivante dagli exchange parassiti. Ospitare exchange parassiti e quindi potenzialmente violare i termini di servizio e facilitare transazioni illecite.

ESEMPI DI VASP PARASSITI O AD ALTO RISCHIO

Tra gli esempi più noti ci sono SUEX, Chatex, Garantex, BTC-e (il suo fondatore Alexander Vinnick è stato arrestato, probabilmente ci sono dei collegamenti con il furto dei BTC da Mt.gox) e Bitzlato.

Exchange Chatex è finito sotto inchiesta per aver facilitato pagamenti ransomware e altri crimini informatici. Chatex lavorava OTC mediante un bot Telegram facilitando transazioni anonime.

Il 21 settembre 2021, l'OFAC ha intrapreso un' azione contro SUEX, un exchange di criptovalute costituito in Repubblica Ceca ma operativo in Russia. SUEX, che operava come un cosiddetto exchange "annidato" o "VASP parassita", non custodiva direttamente le criptovalute dei suoi clienti. Invece, si alimentava dell'infrastruttura di un grande exchange di criptovalute globale per condurre le sue transazioni. SUEX sfruttava la maggiore liquidità e i costi di transazione più bassi dei grandi exchange multinazionali, presentando al contempo ai clienti un'interfaccia personalizzata che oscurava l'utlizzo del vero exchange. Utilizzando questa relazione con un grande exchange e l'accesso a denaro da fonti sconosciute, SUEX è stata in grado di convertire i soldi illeciti dei suoi clienti in denaro fisico in pieno anonimato. Lavorava anche come Desk OTC, riuscendo a convertire elevate somme di denaro. Chatex aveva legami diretti con SUEX, utilizzando la funzione di SUEX come scambio nidificato per condurre transazioni. Anche le società IZIBITS OU, Chatextech SIA e Hightrade Finance Ltd sono finite sotto inchiesta in quanto relazionate a questi due VASP parassiti. Secondo il Tesoro, queste tre società hanno creato l'infrastruttura per Chatex, consentendo le operazioni di Chatex e i conseguenti pagamenti illeciti.

COME FUNZIONANO

Gli exchange parassiti si collegano a piattaforme di scambio legittime per mascherare le loro attività illecite. Utilizzano questi collegamenti per effettuare transazioni senza destare sospetti.

Ad esempio possono depositare fondi in un exchange legittimo, eseguire alcune transazioni e poi ritirare i fondi puliti. Questi exchange utilizzano tecnologie di offuscamento come mixer e tumbler di criptovalute per rendere le transazioni non tracciabili. Questo processo mescola le criptovalute di diversi utenti per nascondere l'origine e la destinazione dei fondi. Gli exchange parassiti non richiedono ai loro utenti di fornire informazioni dettagliate sull'identità, evitando le normative KYC/AML, facilitando l'anonimato. I criminali utilizzano identità false o prestanome per aprire conti su questi exchange. Questi prestanome possono essere persone consenzienti o identità completamente false create con documenti contraffatti. In seguito vengono aperti conti con documenti falsi per eseguire transazioni anonime e ritirare fondi in fiat. Gli exchange parassiti spesso operano attraverso intermediari o piattaforme di scambio peer-to-peer (P2P) che permettono transazioni dirette tra utenti con requisiti minimi di KYC.

ESEMPI OPERATIVI DI UN VASP PARASSITA

1) Registrazione no KYC: un VASP parassita permette agli utenti di registrarsi senza richiedere verifiche dettagliate di identità (KYC). Gli utenti possono utilizzare pseudonimi e fornire informazioni minime. Gli utenti possono creare un account utilizzando solo un indirizzo email e una password, senza dover caricare documenti di identità.

2) Offerta di Scambi Anonimi: il VASP parassita facilita scambi di criptovalute con fiat o altre criptovalute senza tracciare l'origine e la destinazione dei fondi. Spesso, queste piattaforme offrono servizi di mixing per offuscare ulteriormente le transazioni. Un utente può depositare Bitcoin, utilizzare un servizio di mixing offerto dal VASP per rendere irriconoscibile l'origine dei fondi, e poi convertire i Bitcoin "misti" in Monero (che offre ulteriori caratteristiche di anonimato)

3) Utilizzo di Exchange Legittimi: i VASP utilizzano exchange legittimi per accedere a liquidità e per sfruttare la legittimità di questi exchange per mascherare le loro attività. Questo avviene solitamente attraverso account creati con identità false o prestanome. Il VASP deposita grandi quantità di criptovalute su un exchange legittimo come Binance o Coinbase, esegue diverse transazioni per "pulire" i fondi e poi ritira i fondi in un wallet anonimo o in fiat. Essi utilizzano account legittimi seppur con account di prestanomi o società fittizie (con documenti rubati o falsi) per fare trading di grandi quantità di criptovalute, migliorando la redditività delle loro operazioni illecite

4) Prelievo e Conversione in Fiat: i fondi puliti vengono poi prelevati dal VASP parassita e convertiti in valuta fiat attraverso vari metodi, spesso utilizzando intermediari o servizi di pagamento che non richiedono rigorosi controlli di identità. Dopo aver trasferito i fondi in un wallet anonimo, l'utente può utilizzare un servizio di pagamento come PayPal, che potrebbe essere connesso a un account con identità falsa, per ritirare i fondi in un conto bancario

GLI EXCHANGE COME MONITORANO VASP PARASSITI?

Gli exchange possono rilevare VASP parassiti operativi sulla loro infrastruttura attraverso una combinazione dei seguenti metodi e strumenti:

-Monitoraggio delle transazioni: l'esame del movimento dei fondi in entrata e in uscita dai portafogli sulla piattaforma consente agli exchange host di individuare schemi, come elevati volumi di transazioni e depositi e prelievi ripetitivi, che potrebbero indicare l'esistenza di un exchange parassita

-Punteggio di rischio: gli exchange host possono valutare il comportamento degli utenti tramite sistemi di punteggio di rischio. Transazioni grandi o frequenti con controparti illecite possono rivelare la presenza di uno exchange parassita

-Controlli di conformità: audit periodici di account aziendali e personali possono consentire agli exchange host di identificare gli utenti che sembrano gestire attività commerciali tramite i loro account personali, gestendo exchange parassiti

-Tracking: analisi on-chain possono rilevare modelli indicativi di exchange parassiti (riutilizzo continuo di wallet, instradamento di fondi attraverso più wallet prima di raggiungere l'exchange host, interazioni con exchange con scarsi controlli)

Akash Network, Cloud Computing ed Utilizzi Reali (AI)

Akash Network è blockchain basata su un cloud computing (AI, storage) che consente di acquistare e vendere capacità di elaborazione inutilizzata. È simile ad Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Microsoft Azure ma è decentralizzata e costruita su  Cosmos Hub (SDK). Chiunque abbia server o infrastrutture IT inutilizzati può diventare un provider sulla rete Akash. I provider forniscono la loro capacità di elaborazione (CPU, GPU, memoria e storage). Gli sviluppatori e le aziende che necessitano di capacità di calcolo possono acquistare risorse sulla rete Akash. E' possibile avviare e gestire applicazioni distribuite, eseguire modelli di apprendimento automatico, creare siti Web, ecc. Con l'introduzione di Akash Console è diventato maggiormente user friendly. Per approfondire: Migliori Progetti AI Su Blockchain (2024-2025)

FUNZIONAMENTO

Chiunque possieda server o infrastrutture IT non utilizzate può diventare un provider sulla rete di Akash. Sostanzialmente i provider mettono a disposizione la loro capacità computazionale (CPU, GPU, memoria e spazio di archiviazione). Gli utenti che necessitano di capacità di calcolo possono acquistare risorse sulla rete Akash. Akash Network funziona come un marketplace dove clienti e provider possono interagire direttamente senza intermediari. I provider offrono le risorse e i clienti fanno offerte per utilizzarle. Questo modello, mediante un meccanismo di aste, riduce i costi rispetto ai provider di cloud centralizzati. Akash è gestito attraverso smart contract che regolano l’accordo tra provider e cliente in modo sicuro, assicurando che entrambe le parti rispettino i termini concordati. I pagamenti avvengono attraverso il token nativo di Akash, AKT, che è utilizzato per pagare i provider.

I dati sono distribuiti sui nodi della rete, garantendo resilienza e sicurezza. Non essendoci server centrali, i downtime rispetto ai cloud tradizionali centralizzati sono nulli, inoltre non c'è censura poiché nessuna entità singola può controllare o interrompere i servizi sulla rete.

Le differenze rispetto alle soluzioni classiche sono:

1) Costi più bassi (i prezzi delle risorse sono inferiori rispetto ai provider di cloud centralizzati)

2) Maggiore sicurezza e nessuna censura

3) Maggiore privacy

Tramite questa infrastruttura potresti:

- Costruire e addestrare la tua IA

- Apprendimento automatico su larga scala

- Bot decentralizzati (per automazione, trading, social)

- Ospitare e gestire dapp e contratti intelligenti

- Containerizzazione (simile alle macchine virtuali) e Kubernetes (distribuzione e ridimensionamento)

- Eseguire pipeline CI/CD (integrazione continua/distribuzione continua) per lo sviluppo software decentralizzato

- Eseguire un server Minecraft, giochi multigiocatore e server eSport

- Streaming di giochi

- Applicazioni di Edge Computing (per dispositivi IoT e giochi AR)

- Streaming audio/video

- Server VOIP (Asterisk) e videoconferenza (Jitsi)

- Rendering di modelli 3D

- Simulazioni fisiche e matematiche

- Esecuzione di una VPN

- Esecuzione di miner e nodi di convalida

- Hosting di siti Web

- Processi di elaborazione di Big Data

- Server di database (MySQL, PostgreSQL e database decentralizzati)

- Infrastrutture di elaborazione e gestione dei dati (Filecoin, Storj)

- Server di posta elettronica decentralizzati

Tutto questo è possibile farlo utilizzando meno potenza di calcolo e teoricamente spendendo meno. Esistono già casi di studio nella realtà, ad esempio il lavoro descritto nel documento pubblicato di seguito è stato implementato utilizzando un cluster di GPU NVIDIA A100 accessibile dall'Akash Supercloud. 

Ad esempio i provider su Akash che possiedono server con GPU NVIDIA possono offrire risorse agli utenti della rete. Questo permette agli sviluppatori e alle aziende di affittare potenza di calcolo basata su GPU per eseguire operazioni di AI senza dover acquistare hardware costoso. Le GPU NVIDIA, essendo ideali per calcoli paralleli massicci, sono ottime per eseguire il training e l'inferenza di modelli di machine learning e deep learning. Su Akash, queste GPU vengono utilizzate anche per gestire grandi database o eseguire inferenze in modo efficiente. Gli sviluppatori possono eseguire modelli complessi di AI come reti neurali convoluzionali (CNN) o modelli di linguaggio naturale (NLP), sfruttando la potenza delle GPU NVIDIA attraverso Akash. Come già detto, Akash Network tramite un meccanismo d'aste riduce i costi del cloud computing. Utilizzando GPU NVIDIA attraverso Akash, gli utenti possono eseguire operazioni di calcolo AI a un prezzo potenzialmente più basso rispetto a servizi cloud centralizzati come Amazon Web Services o Google Cloud, che offrono GPU ma spesso a tariffe più alte. Kubernetes è spesso utilizzato insieme alle GPU NVIDIA per distribuire carichi di lavoro di AI e machine learning. 

Tecnologie Utilizzate In Ambito AI e Blockchain (GPU, CPU, FPGA)

In questo articolo vedremo alcune aziende e tecnologie utilizzate anche in ambito AI (blockchain e non). Sicuramente la più famosa è NVIDIA ma si può citare anche AMD (e Xilinx), Intel, TPU di Google, IPU di Graphcore,  Azure AI di Microsoft, Cerebras Systems, Huawei Ascend, Baidu Kunlun e Tenstorrent.

NVIDIA: GPU

Sicuramente NVIDIA è la più nota perchè può essere utilizzata su infrastrutture cloud, specialmente per carichi di lavoro che richiedono molta potenza di calcolo, come l'intelligenza artificiale (AI), il machine learning e il deep learning. Infrastrutture cloud (tipo Akash, altre decentralizzate o centralizzate tipo AWA o Google Cloud) permettono a chiunque di mettere a disposizione risorse di calcolo, comprese GPU NVIDIA, che sono ampiamente utilizzate per eseguire applicazioni AI. NVIDIA è famosa per le sue GPU (unità di elaborazione grafica), utilizzate per i videogiochi ma adatte anche per l'AI. Le GPU hanno una capacità di elaborazione parallela superiore rispetto alle CPU, che le rende ideali per il training di modelli di machine learning, specialmente quelli basati su reti neurali.

Tramite NVIDIA è possibile velocizzare l'addestramento dei modelli di AI, riducendo i tempi da giorni (o settimane) a ore o minuti. Viene utilizzato anche la piattaforma CUDA (Compute Unified Device Architecture) sviluppata da NVIDIA, che permette agli sviluppatori di usare le sue GPU per scopi generali, come l'intelligenza artificiale e il machine learning.

NVIDIA ha creato una vasta gamma di software e framework per l'AI (come TensorRT), Deep Learning SDK (strumenti e librerie per accelerare il deep learning su GPU), GPU Cloud (hub di risorse AI che include container preconfigurati per AI), DGX Systems (sistemi hardware dedicati all'AI, come i server DGX. Alcuni progetti di intelligenza artificiale, come quelli di OpenAI, Tesla (per la guida autonoma) utilizzano GPU di NVIDIA per migliorare i loro modelli (vengono processati dati in tempo reali provenienti dai sensori dei veicoli, prendendo decisioni). Inoltre NVIDIA è parte integrante dello sviluppo di supercomputer per l'AI (Selene, uno dei supercomputer più potenti al mondo, è basato sulle tecnologie NVIDIA e viene utilizzato per eseguire applicazioni AI su larga scala) e di AI generativa (modelli che generano testo, immagini e video).  Nell’ambito dell’AI edge, NVIDIA fornisce tecnologie per applicazioni AI in dispositivi più piccoli e distribuiti, come droni, robot industriali (automazione) e dispositivi IoT, dove il calcolo AI deve essere fatto localmente.

AMD: GPU E FPGA

AMD (Advanced Micro Devices) è un altro produttore di GPU che, come NVIDIA, è utilizzato per accelerare carichi di lavoro di AI e deep learning. In particolare le serie Radeon Instinct sono progettate per il calcolo intensivo e sono utilizzate in alcuni progetti di AI e blockchain.

AMD offre anche la piattaforma ROCm (Radeon Open Compute), un ambiente di sviluppo open-source per il calcolo parallelo e l’intelligenza artificiale, simile a CUDA di NVIDIA. La società Xilinx è stata assorbita da AMD, in particolare essa produce FPGA (Field-Programmable Gate Arrays), utili per applicazioni di intelligenza artificiale poiché possono essere configurati per eseguire modelli di AI ottimizzati per specifici casi d’uso. A differenza delle GPU, gli FPGA offrono un’elevata compatibilità e sono spesso utilizzati in settori come la guida autonoma e il calcolo decentralizzato, compreso il calcolo Edge Computing (IoT e Realtà Aumentata).

INTEL: CPU

Intel è noto nel settore hardware ma anche per l'intelligenza artificiale. Le CPU Intel Xeon sono molto popolari per il training e l'inferenza di modelli AI e machine learning, specialmente in combinazione con FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) o altri acceleratori.

Intel Nervana è stato usato per creare un'architettura specifica per l'AI. Intel ha costruito anche il suo ecosistema OpenVINO, che facilita l’ottimizzazione dei modelli AI per una varietà di hardware.

TPU DI GOOGLE

Google ha sviluppato i suoi propri acceleratori hardware chiamati TPU (Tensor Processing Units), progettati specificamente per eseguire modelli di machine learning, in particolare TensorFlow, la piattaforma AI di Google. Le TPU sono altamente ottimizzate per l'elaborazione di modelli di deep learning e sono utilizzate da Google Cloud, oltre che in vari progetti di AI distribuita. Esse possono essere utilizzate per sviluppare modelli AI che successivamente potrebbero essere integrati in sistemi decentralizzati.

IPU DI GRAPHCORE

Si tratta di una società specializzata nella produzione di hardware per l’AI. La loro architettura chiamata IPU (Intelligence Processing Unit) è progettata specificamente per accelerare i modelli di machine learning, offrendo una soluzione alternativa alle GPU per l'AI.

Le IPU di Graphcore sono utilizzate per migliorare l’efficienza del calcolo in reti neurali profonde.

WSE DI CEREBRAS SYSTEMS

Cerebras Systems ha sviluppato WSE (Wafer-Scale Engine), che è il chip per AI più grande al mondo progettato per accelerare massivamente il training di modelli AI complessi. WSE ha la capacità di gestire enormi carichi di lavoro AI che potrebbero essere integrati in piattaforme di blockchain decentralizzate focalizzate sull’intelligenza artificiale. Cerebras viene impiegato in blockchain AI per velocizzare il calcolo decentralizzato.

ASCEND COMPUTING DI HUAWEI

Huawei ha sviluppato la propria linea di processori per AI chiamati Ascend, specializzati per deep learning e machine learning. Gli acceleratori Ascend sono utilizzati in vari settori, dalle applicazioni cloud ai data center e sono compatibili con diversi framework di AI.

AZURE AI DI MICROSOFT

Microsoft offre Azure AI, un'infrastruttura di cloud computing che fornisce accesso a potenza di calcolo accelerata per AI tramite CPU, GPU (incluso NVIDIA) e FPGA. Project Brainwave, in particolare, è una piattaforma AI di Microsoft che utilizza FPGA per accelerare le inferenze di AI in tempo reale. Microsoft ha un ecosistema in espansione che combina blockchain e AI, e le sue tecnologie di calcolo AI possono essere integrate con progetti blockchain AI.

BAIDU KUNLUN

Baidu ha sviluppato la sua linea di chip Kunlun per AI, progettata per ottimizzare l’elaborazione di modelli di intelligenza artificiale nei data center e nelle applicazioni edge. Questi chip potrebbero trovare impiego in progetti blockchain AI per migliorare la velocità e l’efficienza del calcolo distribuito.

TENSTORRENT

Tenstorrent è invece focalizzata sullo sviluppo di chip AI ad alte prestazioni. La loro architettura è ottimizzata per eseguire task di machine learning intensivi, rendendoli una potenziale alternativa alle GPU tradizionali.