Mete Baskaya
As a seasoned lecturer, my pedagogical approach is rooted in academic rigor and in-the-trenches experience.
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Cos’è la Blockchain e perché è importante per l’adozione di massa?
Blockchain è una tecnologia di registro distribuito che fornisce transazioni sicure e trasparenti. È un sistema decentralizzato che elimina la necessità di intermediari come banche, governi o istituti finanziari, riducendo le commissioni di transazione associate e accelerando il processo. La tecnologia Blockchain ha ricevuto molta attenzione grazie al suo potenziale di trasformare vari settori come la finanza, la sanità, i trasporti e il settore immobiliare. È importante per l’adozione di massa perché consente fiducia, responsabilità, trasparenza e sicurezza nelle transazioni.
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The Future of AMM Models and Hybrid Order Book
The Future of DeFi Performance and Its Redefinition by AI-Enhanced Execution Engines.
Decentralised finance (DeFi) has brought a new realm of transparency, programmability, and access to the global market. However, despite such developments, there is still one major obstacle that restricts its development: the quality of execution. With the growth of DeFi across multiple blockchains, Layer-2 networks, and heterogeneous execution environments, the reality-to-theoretical efficiency has increased, depending on individual trading performance. Conventional automated market makers (AMMs) and pure on-chain order books models cannot provide predictable and institution-grade execution in fragmented and adversarial markets.
This has sparked new interest in hybrid market designs that combine liquidity based on AMMs with the precision characteristic of order books. More to the point, it has brought the focus on AI-enhanced execution engines as the absent component needed to open the next stage of performance and adoption of DeFi.
Single-Model Markets: Single-Model Markets are designed to address only a single facet of a problem.<|human|>Single-Model Markets to Hybrid Design A Single-Model Market Single-Model Markets are built to cover only a single aspect of a problem.
Since the early days of DeFi, AMMs have been used to provide liquidity continuously, eliminating the need for centralised players. The decentralised exchanges grew quickly because of their simplicity and composition. Nevertheless, academic literature has demonstrated that constant-function AMMs are structurally inefficient, especially in volatile markets or for large trades, where nonlinearly rising slippage and capital inefficiency are observed (Angeris et al., 2019).
Instead, order book-based systems have narrower spreads and improved price discovery, which is more consistent with the conventional market microstructure. However, they become dramatically slow when used on-chain, due to expensive update costs, latency issues, and being prone to transaction reordering and front-running. These features have been shown in the MEV literature to be discriminatory towards regular traders and negatively impact the quality of execution (Daian et al., 2019).
These trade-offs are tried to be resolved with the models of hybrid AMM-order books. Hybrid designs offer a more flexible execution environment, as they enable AMMs to provide baseline liquidity and order books to offer more transparent price information. Nevertheless, the success of this type of system is not as much based on its architecture as it is on the way decisions are made regarding their execution.
Execution Is No longer a Routing Problem.
The first DeFi systems considered execution as little more than a routing problem: finding the pool or venue quoting the best price at a particular point in time. This strategy is adequate on a retail scale, but it collapses when institutions are involved. Market participants of a professional grade do not measure execution by price, but by result, which is an aggregate of price impact, slippage, timing, consistency, and the likelihood of completion.
The result of execution on-chain is influenced by dynamically changing liquidity, volatile gas markets, block timing, and adversarial participants in the MEV competition. Execution in such situations is a predictive problem and not a static one. It involves looking forward to short-term market trends, as opposed to responding to snapshots of current conditions.
It is in this area that artificial intelligence really changes the landscape of execution.
Artificial Intelligence-Enhanced Execution Engines: A Reaction to Prediction.
Execution engines enhanced with AI transform DeFi from reactive routing to decision-level routing. Fixed heuristics do not govern these systems; instead, they learn continuously based on historical and real-time data to assess execution strategies probabilistically.
The most important AI-based capabilities are:
Liquidity and volatility prediction, which allows adjusting execution trajectories in advance.
Optimisation of timing, which takes into consideration block production, sequencer behaviour and congestion.
Alteration in the selection of the adaptive strategy, dynamically between the AMM liquidity and the order book execution.
Execution that is MEV-conscious and prevents the adverse selection by prediction and sequencing awareness.
Current studies indicate that reinforcement learning in limit order book settings can be effective in producing execution policies that are more powerful than fixed policies, due to their ability to adapt to endogenous market dynamics (Cheridito et al., 2025). AI in hybrid DeFi systems does not substitute AMMs or order books; it simply coordinates them.
What has emerged is a shift in the logic of the best price to that of optimising the best outcome, which closely resembles the execution practices in the traditional financial market (Madhavan, 2000).
DeFi Markets Implications on performance.
Hybrid execution architectures that are enhanced with AI can improve the performance of DeFi in several dimensions that are important to institutional participants:
Decrease in slippage variance, which minimises severe negative results.
Stabilisation in more difficult circumstances.
Better capital efficiency, especially of big trades.
Lessened the MEV effect by foresightful and timely execution.
These enhancements bring DeFi a step closer to the performance levels needed in professional trading markets, and one of the main impediments to institutional adoption.
AID: Artificial Intelligence as Financial Infrastructure.
In this new paradigm, the example of AID with AI-enhanced hybrid execution can be seen as a way to realise the infrastructure of core financial operations in the form of AI-enhanced hybrid execution, rather than just an optimistic veneer.
The architecture of AID incorporates artificial intelligence into the data, execution, and decision-making stack of AID. Rather than viewing AI as a supplement, the platform places intelligence at the centre of the action, where it can continually review the state of the market, liquidity, and risk indicators, and settle trades.
AID is a data aggregator that uses its data layer to calculate on-chain metrics, including volume flows, liquidity depth, volatility regimes, and yield dynamics. Such inputs are fed to predictive models, which guide real-time execution decisions. At the implementation level, AID enables a variety of liquidity sources and execution styles, allowing for the dynamic balancing of the liquidity of an AMM and a book order book.
As a FinTech, AID's greatest contribution is its focus on the consistency and measurability of execution. By making execution the infrastructure, not a feature, AID prioritises DeFi trading among institutions, which need to know in advance, control risk, and repeat.
Such a strategy represents a broader move within the DeFi ecosystem. The next generation of adoption will not be enhanced by minor improvements in speed or yield, but rather by systems that can provide stable execution under pressure.
The future of the DeFi market architecture is a hybrid of AMM-order books, which are controlled by AI-enhanced execution engines. Such systems transform execution into a reactionary routing exercise into an outcome-based, predictive decision-making process.
As the quality of execution emerges as the new metric of DeFi performance, the infrastructure level of platforms that become intelligent will become the standard. AID is an example of this direction, incorporating AI into execution, liquidity intelligence, and risk assessment, as an illustration of how decentralised markets can be developed to achieve the performance of an institution.
Here, AI-enhanced hybrid execution engines are not an optimisation but a structural improvement of the financial foundations of DeFi.
References
Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., and Noyes, C. (2019). UNI analysis Uniswap markets.arXiv:1911.03380.
Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: An endogenous price formation and execution in a limit order book, a multi-agent reinforcement learning environment. arXiv:2511.02016.
Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., and Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0: Frontrunning, reordering in transactions and consensus instability in decentralised exchanges. IEEE Symposium on Privacy and Security.
Madhavan, A. (2000). Market microstructure: Survey. Journal of Financial Markets, 3(3), 205-258.
AID. (2024-2026). Documentation of the AID platform. https://aid-1.gitbook.io/aid.
AID. (2024-2026). AID official site. https://aidav2.com.
AID. (2024-2026). AID books. https://medium.com/AIDAv2.
Decentralised finance (DeFi) has brought a new realm of transparency, programmability, and access to the global market. However, despite such developments, there is still one major obstacle that restricts its development: the quality of execution. With the growth of DeFi across multiple blockchains, Layer-2 networks, and heterogeneous execution environments, the reality-to-theoretical efficiency has increased, depending on individual trading performance. Conventional automated market makers (AMMs) and pure on-chain order books models cannot provide predictable and institution-grade execution in fragmented and adversarial markets.
This has sparked new interest in hybrid market designs that combine liquidity based on AMMs with the precision characteristic of order books. More to the point, it has brought the focus on AI-enhanced execution engines as the absent component needed to open the next stage of performance and adoption of DeFi.
Single-Model Markets: Single-Model Markets are designed to address only a single facet of a problem.<|human|>Single-Model Markets to Hybrid Design A Single-Model Market Single-Model Markets are built to cover only a single aspect of a problem.
Since the early days of DeFi, AMMs have been used to provide liquidity continuously, eliminating the need for centralised players. The decentralised exchanges grew quickly because of their simplicity and composition. Nevertheless, academic literature has demonstrated that constant-function AMMs are structurally inefficient, especially in volatile markets or for large trades, where nonlinearly rising slippage and capital inefficiency are observed (Angeris et al., 2019).
Instead, order book-based systems have narrower spreads and improved price discovery, which is more consistent with the conventional market microstructure. However, they become dramatically slow when used on-chain, due to expensive update costs, latency issues, and being prone to transaction reordering and front-running. These features have been shown in the MEV literature to be discriminatory towards regular traders and negatively impact the quality of execution (Daian et al., 2019).
These trade-offs are tried to be resolved with the models of hybrid AMM-order books. Hybrid designs offer a more flexible execution environment, as they enable AMMs to provide baseline liquidity and order books to offer more transparent price information. Nevertheless, the success of this type of system is not as much based on its architecture as it is on the way decisions are made regarding their execution.
Execution Is No longer a Routing Problem.
The first DeFi systems considered execution as little more than a routing problem: finding the pool or venue quoting the best price at a particular point in time. This strategy is adequate on a retail scale, but it collapses when institutions are involved. Market participants of a professional grade do not measure execution by price, but by result, which is an aggregate of price impact, slippage, timing, consistency, and the likelihood of completion.
The result of execution on-chain is influenced by dynamically changing liquidity, volatile gas markets, block timing, and adversarial participants in the MEV competition. Execution in such situations is a predictive problem and not a static one. It involves looking forward to short-term market trends, as opposed to responding to snapshots of current conditions.
It is in this area that artificial intelligence really changes the landscape of execution.
Artificial Intelligence-Enhanced Execution Engines: A Reaction to Prediction.
Execution engines enhanced with AI transform DeFi from reactive routing to decision-level routing. Fixed heuristics do not govern these systems; instead, they learn continuously based on historical and real-time data to assess execution strategies probabilistically.
The most important AI-based capabilities are:
Liquidity and volatility prediction, which allows adjusting execution trajectories in advance.
Optimisation of timing, which takes into consideration block production, sequencer behaviour and congestion.
Alteration in the selection of the adaptive strategy, dynamically between the AMM liquidity and the order book execution.
Execution that is MEV-conscious and prevents the adverse selection by prediction and sequencing awareness.
Current studies indicate that reinforcement learning in limit order book settings can be effective in producing execution policies that are more powerful than fixed policies, due to their ability to adapt to endogenous market dynamics (Cheridito et al., 2025). AI in hybrid DeFi systems does not substitute AMMs or order books; it simply coordinates them.
What has emerged is a shift in the logic of the best price to that of optimising the best outcome, which closely resembles the execution practices in the traditional financial market (Madhavan, 2000).
DeFi Markets Implications on performance.
Hybrid execution architectures that are enhanced with AI can improve the performance of DeFi in several dimensions that are important to institutional participants:
Decrease in slippage variance, which minimises severe negative results.
Stabilisation in more difficult circumstances.
Better capital efficiency, especially of big trades.
Lessened the MEV effect by foresightful and timely execution.
These enhancements bring DeFi a step closer to the performance levels needed in professional trading markets, and one of the main impediments to institutional adoption.
AID: Artificial Intelligence as Financial Infrastructure.
In this new paradigm, the example of AID with AI-enhanced hybrid execution can be seen as a way to realise the infrastructure of core financial operations in the form of AI-enhanced hybrid execution, rather than just an optimistic veneer.
The architecture of AID incorporates artificial intelligence into the data, execution, and decision-making stack of AID. Rather than viewing AI as a supplement, the platform places intelligence at the centre of the action, where it can continually review the state of the market, liquidity, and risk indicators, and settle trades.
AID is a data aggregator that uses its data layer to calculate on-chain metrics, including volume flows, liquidity depth, volatility regimes, and yield dynamics. Such inputs are fed to predictive models, which guide real-time execution decisions. At the implementation level, AID enables a variety of liquidity sources and execution styles, allowing for the dynamic balancing of the liquidity of an AMM and a book order book.
As a FinTech, AID's greatest contribution is its focus on the consistency and measurability of execution. By making execution the infrastructure, not a feature, AID prioritises DeFi trading among institutions, which need to know in advance, control risk, and repeat.
Such a strategy represents a broader move within the DeFi ecosystem. The next generation of adoption will not be enhanced by minor improvements in speed or yield, but rather by systems that can provide stable execution under pressure.
The future of the DeFi market architecture is a hybrid of AMM-order books, which are controlled by AI-enhanced execution engines. Such systems transform execution into a reactionary routing exercise into an outcome-based, predictive decision-making process.
As the quality of execution emerges as the new metric of DeFi performance, the infrastructure level of platforms that become intelligent will become the standard. AID is an example of this direction, incorporating AI into execution, liquidity intelligence, and risk assessment, as an illustration of how decentralised markets can be developed to achieve the performance of an institution.
Here, AI-enhanced hybrid execution engines are not an optimisation but a structural improvement of the financial foundations of DeFi.
References
Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., and Noyes, C. (2019). UNI analysis Uniswap markets.arXiv:1911.03380.
Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: An endogenous price formation and execution in a limit order book, a multi-agent reinforcement learning environment. arXiv:2511.02016.
Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., and Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0: Frontrunning, reordering in transactions and consensus instability in decentralised exchanges. IEEE Symposium on Privacy and Security.
Madhavan, A. (2000). Market microstructure: Survey. Journal of Financial Markets, 3(3), 205-258.
AID. (2024-2026). Documentation of the AID platform. https://aid-1.gitbook.io/aid.
AID. (2024-2026). AID official site. https://aidav2.com.
AID. (2024-2026). AID books. https://medium.com/AIDAv2.
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Dal 3 gennaio 2009 al 3 gennaio 2026: Il Giorno in cui Bitcoin è Iniziato — e Cosa Ci Ha Insegnato
Oggi è il 3 gennaio. Sul calendario, potrebbe sembrare un giorno ordinario, ma nella storia della tecnologia e della finanza, il 3 gennaio occupa un posto distintivo: 3 gennaio 2009 — il giorno ampiamente considerato il “compleanno” di Bitcoin.
Quel giorno, Satoshi Nakamoto produsse il primo blocco, noto come il Genesis Block (Blocco 0), e la rete Bitcoin iniziò a funzionare in pratica. Questo non fu semplicemente il lancio di un nuovo asset digitale; fu la prima seria implementazione nel mondo reale dell'idea spesso descritta come “internet del valore.”
Quel giorno, Satoshi Nakamoto produsse il primo blocco, noto come il Genesis Block (Blocco 0), e la rete Bitcoin iniziò a funzionare in pratica. Questo non fu semplicemente il lancio di un nuovo asset digitale; fu la prima seria implementazione nel mondo reale dell'idea spesso descritta come “internet del valore.”
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Buon Natale!
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Il Nuovo Ruolo dell'Intelligenza Artificiale nell'Ottimizzazione della Liquidità On-Chain
Una Prospettiva Analitica sulle Infrastrutture di Nuova Generazione
Una Prospettiva Analitica sulle Infrastrutture di Nuova Generazione
Il Nuovo Ruolo dell'Intelligenza Artificiale nell'Ottimizzazione della Liquidità On-Chain: Una Prospettiva Analitica sulle Infrastrutture di Nuova Generazione
Uno dei più consistenti ostacoli nella maturazione della finanza decentralizzata (DeFi) rimane la frammentazione della liquidità e l'inefficienza nell'esecuzione. Con la crescita dei mercati on-chain attraverso vari blockchain, strati di esecuzione e ambienti di liquidità, l'architettura tradizionale del market making automatizzato (AMM) e gli aggregatori di scambio decentralizzati (DEX) faticano a mantenere un'esecuzione efficiente, prevedibile e equa. Il concetto di intelligenza artificiale (AI) crea un paradigma completamente nuovo, in cui la modellizzazione predittiva, il routing adattivo, l'ottimizzazione consapevole del sequencer e l'esecuzione basata sui dati vengono introdotti nel cuore dell'infrastruttura finanziaria. Questo documento discute il nuovo ruolo dell'AI nell'ottimizzazione della liquidità e esamina AID.Hyper come esempio di architettura di esecuzione di futura generazione che riflette alcuni dei principi di design più avanzati attualmente emergenti nel panorama DeFi. L'architettura del sistema è notevole non solo per l'innovazione concettuale, ma per il suo approccio accademico fondato nell'affrontare le inefficienze strutturali che altri protocolli non hanno ancora operazionalizzato.
Una Prospettiva Analitica sulle Infrastrutture di Nuova Generazione
Il Nuovo Ruolo dell'Intelligenza Artificiale nell'Ottimizzazione della Liquidità On-Chain: Una Prospettiva Analitica sulle Infrastrutture di Nuova Generazione
Uno dei più consistenti ostacoli nella maturazione della finanza decentralizzata (DeFi) rimane la frammentazione della liquidità e l'inefficienza nell'esecuzione. Con la crescita dei mercati on-chain attraverso vari blockchain, strati di esecuzione e ambienti di liquidità, l'architettura tradizionale del market making automatizzato (AMM) e gli aggregatori di scambio decentralizzati (DEX) faticano a mantenere un'esecuzione efficiente, prevedibile e equa. Il concetto di intelligenza artificiale (AI) crea un paradigma completamente nuovo, in cui la modellizzazione predittiva, il routing adattivo, l'ottimizzazione consapevole del sequencer e l'esecuzione basata sui dati vengono introdotti nel cuore dell'infrastruttura finanziaria. Questo documento discute il nuovo ruolo dell'AI nell'ottimizzazione della liquidità e esamina AID.Hyper come esempio di architettura di esecuzione di futura generazione che riflette alcuni dei principi di design più avanzati attualmente emergenti nel panorama DeFi. L'architettura del sistema è notevole non solo per l'innovazione concettuale, ma per il suo approccio accademico fondato nell'affrontare le inefficienze strutturali che altri protocolli non hanno ancora operazionalizzato.
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Onorato di essere nominato per il Blockchain 100!
Sono entusiasta di condividere che sono stato nominato nella categoria Top 100 Ricercatori Indipendenti per i Binance Blockchain 100 Awards.
Questo riconoscimento celebra coloro che guidano l'innovazione e contribuiscono con ricerche originali all'ecosistema blockchain.
✅Il voto della comunità è ora aperto!
Il tuo supporto significa molto—per favore esprimi il tuo voto qui:
👉Vota ora: Binance
Continuiamo a costruire e plasmare insieme il futuro della blockchain!
#Blockchain100 #Binance #BlockchainInsights #CryptoResearch #CommunityPower
Sono entusiasta di condividere che sono stato nominato nella categoria Top 100 Ricercatori Indipendenti per i Binance Blockchain 100 Awards.
Questo riconoscimento celebra coloro che guidano l'innovazione e contribuiscono con ricerche originali all'ecosistema blockchain.
✅Il voto della comunità è ora aperto!
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Continuiamo a costruire e plasmare insieme il futuro della blockchain!
#Blockchain100 #Binance #BlockchainInsights #CryptoResearch #CommunityPower
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Cryptosoftware.ist: La Principale Azienda di Software per Criptovalute della Turchia
Questo articolo è per il mio amato amico, Sviluppatore Senior Serkan Çakmak
Il panorama delle criptovalute si sta evolvendo a un ritmo vertiginoso, attirando chiunque, dagli investitori individuali alle grandi imprese. In questo ecosistema dinamico, soluzioni software affidabili e innovative sono essenziali per il successo.
Entrare in Cryptosoftware.ist, un'azienda turca dedicata esclusivamente allo sviluppo di software per blockchain e criptovalute. Posizionandosi come "La Migliore Azienda di Software per Criptovalute della Turchia," Cryptosoftware.ist offre servizi completi che vanno dalle piattaforme di scambio di criptovalute alla creazione di monete personalizzate. In questo articolo, esploreremo il background dell'azienda, le offerte chiave, le caratteristiche distintive e perché si distingue come una scelta di punta per i progetti blockchain.
Il panorama delle criptovalute si sta evolvendo a un ritmo vertiginoso, attirando chiunque, dagli investitori individuali alle grandi imprese. In questo ecosistema dinamico, soluzioni software affidabili e innovative sono essenziali per il successo.
Entrare in Cryptosoftware.ist, un'azienda turca dedicata esclusivamente allo sviluppo di software per blockchain e criptovalute. Posizionandosi come "La Migliore Azienda di Software per Criptovalute della Turchia," Cryptosoftware.ist offre servizi completi che vanno dalle piattaforme di scambio di criptovalute alla creazione di monete personalizzate. In questo articolo, esploreremo il background dell'azienda, le offerte chiave, le caratteristiche distintive e perché si distingue come una scelta di punta per i progetti blockchain.
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Privacy dei dati e Intelligenza Artificiale Decentralizzata (DeAI). PARTE 2
Come esempio, nelle reti sociali online (OSN) l'uso delle strutture decentralizzate è più attento alla privacy degli utenti rispetto alle strutture centralizzate. I discorsi a conferenze come KBW 2025 e Token2049 fanno riferimento all'importanza di DeAI nel migliorare la sicurezza dei dati; iniziative di ricerca come GAIA si concentrano sulle prove a conoscenza zero (prove ZK) utilizzate per verificare la proprietà dei dati. Rimangono delle difficoltà, però: i sistemi distribuiti possono essere costosi da coordinare e la scalabilità è un problema. Questi possono essere risolti da future integrazioni con il Computing Riservato. DeAI ha un aspetto etico a livello accademico; riduce il pregiudizio nei dati e migliora l'equità. Gli studi evidenziano l'importanza della blockchain nel migliorare la sicurezza e la trasparenza in DeAI. Infine, la standardizzazione e le normative sono necessarie per avere DeAI come promessa di un futuro AI incentrato sulla privacy.
$GAIA
Come esempio, nelle reti sociali online (OSN) l'uso delle strutture decentralizzate è più attento alla privacy degli utenti rispetto alle strutture centralizzate. I discorsi a conferenze come KBW 2025 e Token2049 fanno riferimento all'importanza di DeAI nel migliorare la sicurezza dei dati; iniziative di ricerca come GAIA si concentrano sulle prove a conoscenza zero (prove ZK) utilizzate per verificare la proprietà dei dati. Rimangono delle difficoltà, però: i sistemi distribuiti possono essere costosi da coordinare e la scalabilità è un problema. Questi possono essere risolti da future integrazioni con il Computing Riservato. DeAI ha un aspetto etico a livello accademico; riduce il pregiudizio nei dati e migliora l'equità. Gli studi evidenziano l'importanza della blockchain nel migliorare la sicurezza e la trasparenza in DeAI. Infine, la standardizzazione e le normative sono necessarie per avere DeAI come promessa di un futuro AI incentrato sulla privacy.
$GAIA
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Privacy dei dati e Intelligenza Artificiale Decentralizzata (DeAI). PARTE 1
Il concetto di intelligenza artificiale decentralizzata (DeAI) è un nuovo paradigma che risolve problemi legati alla privacy dei dati dei sistemi di intelligenza artificiale centralizzati. Questo documento discute i sistemi di protezione dei dati, le integrazioni blockchain e i possibili usi della DeAI. Le soluzioni di intelligenza artificiale convenzionali si basano su grandi volumi di dati memorizzati in server centralizzati, il che mette a rischio la privacy degli utenti a causa di possibili violazioni dei dati. La DeAI, tuttavia, si basa su tecnologie distribuite come la blockchain per ripristinare la proprietà dei dati all'utente, migliorando la trasparenza e la sicurezza. L'apprendimento federato e la crittografia omomorfica sono gli approcci alla base dei principi della DeAI. L'apprendimento federato consente l'elaborazione locale dei dati sui computer, con aggiornamenti del modello inviati solo a un server centrale, e i dati grezzi non vengono inviati. Tale metodo è particolarmente utile nel settore sanitario, dove i modelli di IA possono essere addestrati utilizzando i dati dei pazienti senza violare la privacy. Un esempio è il framework DeCaPH, che supporta l'apprendimento collaborativo in un ambiente multi-ospedaliero, garantendo collaborazioni sensibili alla privacy. Utilizzando la blockchain come parte della DeAI, i contratti intelligenti possono controllare l'accesso ai dati; quando l'utente consente di condividere i dati, l'operazione è registrata come permanente. Questo costruisce trasparenza nei mercati dei dati e evita minacce alla privacy. In pratica, gli agenti AI consapevoli della privacy della DeAI fungono da custodi della blockchain. Tali guardiani sono una combinazione di modelli di IA leggeri e blockchain che proteggono le informazioni degli utenti.
$GAIA
Il concetto di intelligenza artificiale decentralizzata (DeAI) è un nuovo paradigma che risolve problemi legati alla privacy dei dati dei sistemi di intelligenza artificiale centralizzati. Questo documento discute i sistemi di protezione dei dati, le integrazioni blockchain e i possibili usi della DeAI. Le soluzioni di intelligenza artificiale convenzionali si basano su grandi volumi di dati memorizzati in server centralizzati, il che mette a rischio la privacy degli utenti a causa di possibili violazioni dei dati. La DeAI, tuttavia, si basa su tecnologie distribuite come la blockchain per ripristinare la proprietà dei dati all'utente, migliorando la trasparenza e la sicurezza. L'apprendimento federato e la crittografia omomorfica sono gli approcci alla base dei principi della DeAI. L'apprendimento federato consente l'elaborazione locale dei dati sui computer, con aggiornamenti del modello inviati solo a un server centrale, e i dati grezzi non vengono inviati. Tale metodo è particolarmente utile nel settore sanitario, dove i modelli di IA possono essere addestrati utilizzando i dati dei pazienti senza violare la privacy. Un esempio è il framework DeCaPH, che supporta l'apprendimento collaborativo in un ambiente multi-ospedaliero, garantendo collaborazioni sensibili alla privacy. Utilizzando la blockchain come parte della DeAI, i contratti intelligenti possono controllare l'accesso ai dati; quando l'utente consente di condividere i dati, l'operazione è registrata come permanente. Questo costruisce trasparenza nei mercati dei dati e evita minacce alla privacy. In pratica, gli agenti AI consapevoli della privacy della DeAI fungono da custodi della blockchain. Tali guardiani sono una combinazione di modelli di IA leggeri e blockchain che proteggono le informazioni degli utenti.
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Gaia's Edge OSS: Potenziare i produttori di dispositivi di fascia media con AI decentralizzata on-device
$GAIA
Gaia's Edge OSS: Potenziare i produttori di dispositivi di fascia media con AI decentralizzata on-device
Astratto
L'evoluzione rapida dell'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nei dispositivi di consumo, in particolare negli smartphone, pone sfide significative per i produttori di fascia media. Le proiezioni indicano che entro il 2028, il 70% degli smartphone necessiterà di capacità AI integrate per la validità sul mercato. Gaia's Edge OSS emerge come una piattaforma B2B open-source progettata per democratizzare l'accesso a AI di livello flagship senza costi di ricerca e sviluppo esorbitanti. Questo articolo esplora le caratteristiche, l'architettura, i benefici e le implicazioni della piattaforma, sottolineando il suo approccio decentralizzato e incentrato sulla privacy. Sfruttando i principi del Web3 e il computing edge, Edge OSS abilita la sovranità locale dell'AI, la conformità normativa e il deployment scalabile. Validato attraverso prototipi come il Gaia AI Phone, si posiziona come uno strumento fondamentale nell'era dell'AI post-cloud.
Gaia's Edge OSS: Potenziare i produttori di dispositivi di fascia media con AI decentralizzata on-device
Astratto
L'evoluzione rapida dell'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nei dispositivi di consumo, in particolare negli smartphone, pone sfide significative per i produttori di fascia media. Le proiezioni indicano che entro il 2028, il 70% degli smartphone necessiterà di capacità AI integrate per la validità sul mercato. Gaia's Edge OSS emerge come una piattaforma B2B open-source progettata per democratizzare l'accesso a AI di livello flagship senza costi di ricerca e sviluppo esorbitanti. Questo articolo esplora le caratteristiche, l'architettura, i benefici e le implicazioni della piattaforma, sottolineando il suo approccio decentralizzato e incentrato sulla privacy. Sfruttando i principi del Web3 e il computing edge, Edge OSS abilita la sovranità locale dell'AI, la conformità normativa e il deployment scalabile. Validato attraverso prototipi come il Gaia AI Phone, si posiziona come uno strumento fondamentale nell'era dell'AI post-cloud.
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Il Percorso Digitale dei BRICS: Nuovi Membri, il Sogno della Valuta Comune e la Pressione degli Stati Uniti
Introduzione: Mondo Multipolare dei BRICS
Nel corso dei decenni, l'economia mondiale è stata basata sul dollaro statunitense come valuta di riserva nel mondo. Il dollaro è stato un rifugio e un potente strumento geopolitico sin dal sistema di Bretton Woods, che ha rafforzato l'influenza degli Stati Uniti. Tuttavia, negli ultimi anni, quest'ordine è stato minacciato dal gruppo BRICS (Brasile, Russia, India, Cina, Sud Africa) che promuove un ordine finanziario multipolare.
I BRICS sono stati fondati nel 2006 e hanno rapidamente guadagnato la reputazione di voce dei nuovi mercati. Nell'anno 2023–2025, il gruppo ha avuto una grande aggiunta degli Emirati Arabi Uniti, dell'Arabia Saudita, dell'Egitto e dell'Etiopia. Attraverso questa crescita, i BRICS rappresentano attualmente una grande proporzione delle popolazioni totali a livello mondiale, delle riserve energetiche e del potenziale economico [CFR, 2024].
Nel corso dei decenni, l'economia mondiale è stata basata sul dollaro statunitense come valuta di riserva nel mondo. Il dollaro è stato un rifugio e un potente strumento geopolitico sin dal sistema di Bretton Woods, che ha rafforzato l'influenza degli Stati Uniti. Tuttavia, negli ultimi anni, quest'ordine è stato minacciato dal gruppo BRICS (Brasile, Russia, India, Cina, Sud Africa) che promuove un ordine finanziario multipolare.
I BRICS sono stati fondati nel 2006 e hanno rapidamente guadagnato la reputazione di voce dei nuovi mercati. Nell'anno 2023–2025, il gruppo ha avuto una grande aggiunta degli Emirati Arabi Uniti, dell'Arabia Saudita, dell'Egitto e dell'Etiopia. Attraverso questa crescita, i BRICS rappresentano attualmente una grande proporzione delle popolazioni totali a livello mondiale, delle riserve energetiche e del potenziale economico [CFR, 2024].
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La blockchain era una volta vista come una minaccia per Wall Street.
Ora, sta diventando parte del suo futuro.
HSBC, Bank of America e Euroclear stanno testando reti blockchain pubbliche come Solana—non solo in teoria, ma in veri progetti pilota istituzionali. Non si tratta di un piccolo esperimento tecnologico; è un segno che la finanza sta entrando in una nuova era.
Le blockchain pubbliche offrono liquidità globale, regolamenti più rapidi e trasparenza senza pari. Ma sollevano anche domande: regolamentazione, sicurezza e quanto rapidamente la finanza tradizionale si adatterà realmente.
Potremmo vedere più della metà delle azioni quotate in borsa tokenizzate sulla blockchain nei prossimi 5 anni?
📌 Mi piacerebbe sapere la tua opinione — è un aggiornamento minore, o l'inizio di una completa riprogettazione finanziaria?
Why
Ora, sta diventando parte del suo futuro.
HSBC, Bank of America e Euroclear stanno testando reti blockchain pubbliche come Solana—non solo in teoria, ma in veri progetti pilota istituzionali. Non si tratta di un piccolo esperimento tecnologico; è un segno che la finanza sta entrando in una nuova era.
Le blockchain pubbliche offrono liquidità globale, regolamenti più rapidi e trasparenza senza pari. Ma sollevano anche domande: regolamentazione, sicurezza e quanto rapidamente la finanza tradizionale si adatterà realmente.
Potremmo vedere più della metà delle azioni quotate in borsa tokenizzate sulla blockchain nei prossimi 5 anni?
📌 Mi piacerebbe sapere la tua opinione — è un aggiornamento minore, o l'inizio di una completa riprogettazione finanziaria?
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Solana e Wall Street: perché le banche si spostano verso la blockchain pubblica?
Nel corso degli anni, blockchain e finanza tradizionale (TradFi) sono stati considerati due mondi contrastanti. Quando Bitcoin è stato concepito nel 2009, era posizionato come un'opposizione decentralizzata al sistema bancario mondiale. È una rete che non può essere censurata, non è controllata dalla parte centrale e serve a trasferire valori attraverso diversi confini. C'erano timori che potesse sconvolgere o addirittura distruggere il settore bancario.
Tuttavia, la situazione nel 2025 si rivela molto diversa. Il confine tra questi due mondi è stato attenuato. Le principali istituzioni finanziarie stanno ora esplorando la tecnologia blockchain, non solo nella sua forma autorizzata. Si stanno sempre più rivolgendo alle reti blockchain pubbliche.
Tuttavia, la situazione nel 2025 si rivela molto diversa. Il confine tra questi due mondi è stato attenuato. Le principali istituzioni finanziarie stanno ora esplorando la tecnologia blockchain, non solo nella sua forma autorizzata. Si stanno sempre più rivolgendo alle reti blockchain pubbliche.
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Un Confronto dell'Approccio Layer-0 di Units Network con le Soluzioni Tradizionali Layer-1 e Layer-2
La tecnologia blockchain è emersa come una forza rivoluzionaria, trasformando settori come la finanza, la gestione della supply chain e l'arte digitale nell'ultimo decennio. Tuttavia, con la sua crescente adozione, sono aumentate anche le sfide di scalabilità, sicurezza e liquidità. Bitcoin ed Ethereum, come blockchain Layer-1 (L1), danno priorità alla decentralizzazione e alla sicurezza, ma affrontano limitazioni nella velocità e nei costi delle transazioni. Le soluzioni Layer-2 (L2) come Polygon sono state sviluppate per affrontare queste carenze, anche se rimangono dipendenti dall'infrastruttura L1 e introducono i propri compromessi. Units Network, tuttavia, introduce un approccio Layer-0 (L0), aggiungendo una nuova dimensione a questa gerarchia. In questo articolo, confronteremo l'architettura Layer-0 di Units Network con Ethereum (L1) e Polygon (L2), concentrandoci sui vantaggi e svantaggi di scalabilità, sicurezza e liquidità.
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Quale sarà il destino del $ETH ?
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Web3D: un'analisi di audit automatizzati e privi di errori in meno di un minuto
Nel panorama in evoluzione della tecnologia blockchain, la necessità di meccanismi di auditing efficienti e accurati è diventata sempre più significativa. Con la proliferazione delle applicazioni Web3 e della finanza decentralizzata (DeFi), garantire l'integrità e la sicurezza degli smart contract è fondamentale. Questo documento esamina Web3D, una piattaforma che afferma di fornire audit completamente automatizzati e privi di errori in meno di un minuto, ed esplora le sue potenziali implicazioni per la sicurezza e la conformità della blockchain.
L'importanza della velocità e della precisione nell'audit della blockchain
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