L'evoluzione dell'AI e il suo crescente peso negli investimenti
L'intelligenza artificiale continua a evolversi a un ritmo sostenuto. Le prime applicazioni sviluppate nel corso degli anni 2010, basate su machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e analisi predittiva, hanno contribuito a inaugurare l'era dei Big Data, rendendo possibile raccogliere e analizzare enormi quantità di dati, sia strutturati sia non strutturati, a velocità e scale fino ad allora impensabili. In questa fase, l'AI era principalmente uno strumento al servizio dell'uomo, capace di amplificarne le capacità operative e decisionali.
L'avvento dell'intelligenza artificiale generativa, all'inizio degli anni 2020, ha segnato un importante salto di qualità. Da semplice supporto, l'AI è diventata sempre più una collaboratrice attiva, in grado di creare contenuti, rispondere a richieste complesse e assumere una parte crescente delle attività tradizionalmente svolte dalle persone. Il potenziale di questa tecnologia è ancora in fase di sviluppo e continua ad ampliarsi man mano che le soluzioni diventano più sofisticate e si integrano in un numero crescente di aspetti della vita quotidiana.
Con l'espansione del suo ruolo nell'economia e nella società, l'AI si è affermata anche come uno dei principali temi di investimento degli ultimi anni. Un esempio emblematico si è verificato il 14 luglio 2026, quando IBM ha registrato un crollo del 25,2% in Borsa dopo aver avvertito che la spesa tecnologica delle aziende si stava spostando sempre più verso infrastrutture dedicate all'intelligenza artificiale, a discapito dei tradizionali progetti software e IT.
Questa tendenza si riflette anche nella struttura dei mercati azionari. Oggi l'indice S&P 500 presenta un livello di concentrazione superiore a quello osservato durante la bolla tecnologica di fine anni Novanta: le dieci società a maggiore capitalizzazione, tutte fortemente esposte al tema dell'intelligenza artificiale, rappresentano quasi il 40% del valore complessivo dell'indice, rispetto al 25% dell'era “dot com” e al 15% del 1980. In particolare, gli investitori istituzionali considerano l'AI un megatrend strutturale e stanno destinando ingenti capitali a infrastrutture dedicate, data center e produttori di semiconduttori.
Tuttavia, questo posizionamento potrebbe non essere sufficiente a cogliere appieno le opportunità offerte dalla prossima fase evolutiva dell'intelligenza artificiale.

L'ascesa dell'AI agentica
Così come l'intelligenza artificiale generativa ha rappresentato un salto di qualità in termini di capacità, efficacia e ambiti di applicazione rispetto alle precedenti tecnologie AI, anche la crescente maturazione dell'AI agentica promette di avere un impatto profondo, se non addirittura maggiore, sulla vita quotidiana e sul modo in cui lavoriamo.
L'AI agentica segna infatti il passaggio da un modello basato su chatbot conversazionali e reattivi a sistemi autonomi capaci di comprendere il contesto in cui operano, elaborare un piano d'azione ed eseguire attività complesse articolate in più fasi, perseguendo obiettivi definiti senza la necessità di una supervisione continua da parte dell'uomo.
Questi agenti intelligenti possono interagire direttamente con software esterni, piattaforme aziendali e repository di codice, ridefinendo il ruolo stesso dell'intelligenza artificiale. Secondo le stime, entro il 2028 il 38% delle organizzazioni affiancherà agenti AI ai propri dipendenti, integrandoli nei team di lavoro per aumentare produttività, efficienza e capacità di innovazione.
Con questa evoluzione, anche le attività delegate all'AI diventeranno progressivamente più sofisticate. Se l'intelligenza artificiale generativa eccelle nella ricerca, nell'elaborazione e nella produzione di contenuti, gli agenti AI saranno sempre più chiamati a gestire processi operativi e transazioni in autonomia: potranno avviare attività, monitorarne l'avanzamento, completarle e verificarne i risultati senza intervento umano diretto. Le stime indicano che il valore del cosiddetto "agentic commerce" potrebbe raggiungere tra i 3.000 e i 5.000 miliardi di dollari entro il 2030.
Nel contesto aziendale, queste interazioni saranno sempre più integrate all'interno delle applicazioni software enterprise. Le previsioni suggeriscono che entro il 2028 circa un terzo delle soluzioni software includerà funzionalità di AI agentica e che fino al 15% delle decisioni operative quotidiane potrà essere gestito direttamente da agenti intelligenti.
Un elemento chiave di questo nuovo paradigma sarà rappresentato dai micropagamenti tra sistemi software. L'utilizzo di risorse di calcolo, le chiamate API, l'accesso ai dati e l'erogazione di servizi potranno essere regolati automaticamente attraverso transazioni di importo minimo, creando un nuovo modello di interazione che consente di contabilizzare e remunerare le attività a livello di singolo task.
Per rendere possibile questo scenario stanno emergendo protocolli specificamente progettati per facilitare le transazioni tra macchine. Stripe e Visa hanno introdotto il Machine Payments Protocol (MPP), mentre si stanno diffondendo anche soluzioni open source. Già nei primi anni Novanta, quando furono definiti i protocolli che regolano la comunicazione tra browser e server sul World Wide Web, gli architetti della rete introdussero il codice di risposta "402 – Payment Required", immaginando un futuro in cui Internet avrebbe potuto supportare transazioni economiche native. Per lungo tempo quel codice è rimasto inutilizzato. Oggi, però, sta trovando una nuova rilevanza grazie all'evoluzione dell'intelligenza artificiale e dei sistemi di pagamento digitali.
In questa direzione si inserisce il protocollo x402, sviluppato da Coinbase per consentire agli agenti AI di avviare ed eseguire autonomamente istruzioni che prevedono pagamenti. Successivamente, la proprietà intellettuale del protocollo è stata trasferita alla Linux Foundation, con l'obiettivo di trasformarlo in uno standard aperto e condiviso dall'intero settore. L'iniziativa ha già raccolto il sostegno dei principali circuiti di pagamento, di leader dell'economia digitale come Stripe, Shopify, Google e Amazon Web Services, oltre che di un numero crescente di operatori dell'ecosistema Web3. La visione è quella di creare un'infrastruttura in cui i software possano effettuare pagamenti ad altri software in modo autonomo, senza alcun intervento umano.
L'affermazione di questi pagamenti agentici potrebbe ridefinire profondamente il rapporto tra consumatori e piattaforme digitali nei prossimi anni. Secondo le stime, entro il 2030 gli agenti AI potrebbero essere coinvolti in una quota compresa tra il 15% e il 25% di tutte le vendite Ecommerce negli Stati Uniti. Già oggi ChatGPT elabora circa 2,5 miliardi di richieste al giorno, mentre oltre 53 milioni di ricerche legate agli acquisti transitano attraverso piattaforme basate sull'intelligenza artificiale. Parallelamente, OpenAI sta sviluppando funzionalità che consentono di completare direttamente gli acquisti all'interno delle applicazioni integrate con ChatGPT, collaborando con operatori come Target, DoorDash e Instacart per rendere sempre più fluida l'esperienza di acquisto assistita dall'AI.

Il ruolo della blockchain nelle transazioni tra macchine
Per rendere possibili le transazioni tra sistemi autonomi è necessaria un'infrastruttura in grado di garantire sicurezza, affidabilità, verificabilità e una capacità di elaborazione elevata. Le tradizionali reti bancarie e dei pagamenti elettronici, progettate per transazioni effettuate da persone, risultano poco adatte a gestire i micropagamenti tipici dell'economia dell'AI agentica. I loro costi operativi, infatti, sono sproporzionati rispetto al valore di molte delle transazioni che gli agenti AI saranno chiamati a eseguire: una normale operazione con carta di credito comporta commissioni comprese tra il 2% e il 3% dell'importo, oltre a una quota fissa di circa 30 centesimi di dollaro, mentre un agente AI potrebbe dover effettuare pagamenti dell'ordine di un millesimo di dollaro per acquistare un secondo di capacità computazionale o accedere a una singola interrogazione di dati.
In questo contesto, l'AI agentica avrà probabilmente bisogno di fare affidamento su tecnologie blockchain e infrastrutture basate su asset digitali. Queste piattaforme, infatti, possiedono caratteristiche particolarmente adatte a supportare un ecosistema in cui software e agenti intelligenti interagiscono, negoziano e regolano pagamenti in modo autonomo.
La blockchain e le tecnologie crypto potrebbero quindi affermarsi come il livello infrastrutturale di riferimento per questa nuova economia digitale, grazie alla loro capacità di gestire transazioni automatizzate con le seguenti caratteristiche:
·        Creazione ed esecuzione automatica delle transazioni: gli agenti AI possono generare token digitali destinati a effettuare acquisti o regolare pagamenti in modo autonomo. Ogni token può incorporare regole precise che definiscono le condizioni della transazione, come gli esercenti autorizzati ad accettarlo, i limiti massimi di spesa e il periodo di validità. Una volta completata l'operazione, il token viene automaticamente disattivato. Le blockchain sono particolarmente adatte a gestire questi strumenti, poiché consentono di custodirli, trasferirli ed eseguirne le condizioni operative in modo analogo a quanto avviene oggi con gli smart contract;
·        Identità digitali verificabili e decentralizzate: gli agenti AI possono essere dotati di identità digitali uniche, verificabili crittograficamente. I token che generano incorporano le credenziali necessarie per autorizzare e firmare transazioni sulla blockchain. La rete verifica automaticamente l'autenticità di tali credenziali e, grazie ai meccanismi di consenso, impedisce l'esecuzione di operazioni provenienti da identità non riconosciute o non valide;
·        Trasparenza e tracciabilità: ogni decisione, transazione o scambio di dati effettuato da un agente AI può essere registrato su un registro distribuito e immutabile. Questo garantisce un elevato livello di trasparenza e consente di verificare in qualsiasi momento l'intera cronologia delle operazioni, rafforzando accountability, auditabilità e fiducia nel sistema;
·        Accesso a risorse di calcolo e dati decentralizzati: le blockchain possono fungere da punto di accesso a reti decentralizzate di elaborazione e archiviazione dei dati, incluse infrastrutture distribuite per la potenza di calcolo, come le reti di GPU. Questo modello riduce la dipendenza da provider cloud centralizzati e proprietari, contribuendo a contenere i costi operativi associati a modelli AI caratterizzati da un elevato numero di transazioni;
·        Velocità di esecuzione e regolamento delle transazioni: mentre Bitcoin è in grado di elaborare circa sette transazioni al secondo ed Ethereum circa 75, le blockchain di nuova generazione ad alta velocità stanno raggiungendo prestazioni significativamente superiori. La blockchain Aptos può arrivare fino a 12.933 transazioni al secondo (TPS), Solana fino a 6.284 TPS e BNB Chain fino a 3.252 TPS. Queste velocità sono paragonabili a quelle della rete Visa, che nelle normali condizioni operative elabora tra 1.700 e 10.000 transazioni al secondo. Tuttavia, anche questo confronto può risultare fuorviante. Le blockchain, infatti, non si limitano a registrare una transazione all'interno di questa finestra temporale, ma ne completano anche il regolamento definitivo. La rete Visa, invece, registra la transazione in tempo reale, mentre il regolamento effettivo richiede generalmente da uno a tre giorni lavorativi.

Alla luce di tutte queste caratteristiche, la blockchain potrebbe svolgere un ruolo determinante nel consentire all'AI agentica di esprimere appieno il proprio potenziale nell'ambito delle transazioni rivolte ai consumatori. La crescita dell'AI agentica potrebbe quindi trasformarsi nel principale caso d'uso trainante in grado di accelerare l'adozione delle tecnologie blockchain su larga scala.

Investire nell'opportunità dell'AI agentica
Oggi gli investitori hanno posizionato i propri portafogli per cogliere le opportunità di crescita offerte dall'intelligenza artificiale acquistando azioni di società esposte al tema AI e ai relativi settori collegati, diventando limited partner di fondi di private equity oppure investendo in fornitori di energia e data center che supportano l'erogazione dei servizi basati sull'intelligenza artificiale. Per cogliere il potenziale dell'AI agentica, gli stessi portafogli dovrebbero valutare di ampliare la propria esposizione alle criptovalute e agli altcoin generati da applicazioni e progetti basati su blockchain.
Le dinamiche che potrebbero favorire tale adozione sono illustrate di seguito:
·        La domanda di criptovalute potrebbe aumentare: per registrare una transazione su una blockchain, un agente AI deve pagare utilizzando la criptovaluta nativa della rete sottostante. Ad esempio, per registrare una transazione sulla blockchain Solana, sarà necessario utilizzare token SOL. Con l'aumento dei pagamenti effettuati dagli agenti AI, la domanda delle criptovalute associate alle blockchain che supportano tali attività potrebbe crescere significativamente, generando valore per i possessori di questi token. In una prima fase, questa crescita sarà probabilmente alimentata dai micropagamenti “machine to machine” generati dai sistemi software aziendali;
·        Gli ecosistemi blockchain potrebbero espandersi: con l'aumento del numero di transazioni su una blockchain e della domanda della relativa criptovaluta, maggiori risorse finanziarie affluiranno alle tesorerie delle rispettive fondazioni blockchain. Queste utilizzano tali risorse per finanziare gli sviluppatori nella creazione di applicazioni sulla propria rete, assegnare premi per l'identificazione di vulnerabilità di sicurezza (bug bounty) e incentivare i soggetti che convalidano le transazioni.
Una maggiore disponibilità di capitale potrebbe favorire l'espansione e il rafforzamento di questi ecosistemi, rendendoli progressivamente più sicuri e attrattivi. Ciò incoraggerebbe un numero crescente di sviluppatori a costruire nuove applicazioni sulle blockchain e a emettere propri altcoin per finanziare i progetti e condividere la proprietà economica delle applicazioni sviluppate;
·        Le applicazioni Web3 potrebbero guadagnare quote di mercato rispetto alle applicazioni Web2: con il lancio di nuove applicazioni e l'afflusso di talenti dello sviluppo software verso gli ecosistemi blockchain, i vantaggi offerti dalle applicazioni Web3 rispetto a quelle Web2 potrebbero diventare sempre più evidenti. Questo fenomeno è già osservabile nel settore del gaming. L'industria videoludica sta progressivamente passando da modelli Web2, in cui l'utente è un semplice fruitore del servizio, a economie Web3 in cui il giocatore è anche proprietario degli asset digitali. Le applicazioni “tap to earn” hanno già attratto centinaia di milioni di utenti in tutto il mondo. I giocatori possono acquistare, vendere e scambiare oggetti digitali di gioco (NFT) su mercati secondari e tra piattaforme differenti, ottenendo una proprietà verificabile dei propri asset e la possibilità di monetizzare i progressi compiuti nel gioco. Una trasformazione simile dell'esperienza utente e dei modelli di proprietà potrebbe estendersi a un'ampia gamma di applicazioni rivolte ai consumatori, alimentando l'interesse verso gli altcoin emessi da questi progetti;
·        Potrebbe emergere un effetto volano: esistono già protocolli che consentono di integrare i pagamenti eseguiti da agenti AI nelle applicazioni basate su blockchain. Tali protocolli potrebbero generare un vero e proprio effetto volano a favore delle nuove emissioni di token. Gli utenti potranno infatti incaricare i propri agenti AI di gestire direttamente i pagamenti associati alle transazioni, eliminando la necessità di configurare autonomamente wallet digitali, acquistare criptovalute o amministrare portafogli di altcoin. Dal punto di vista dell'utente, l'esperienza di utilizzo di un'applicazione Web3 potrebbe apparire sostanzialmente identica a quella di un'applicazione Web2. La differenza principale sarebbe la possibilità di beneficiare economicamente dell'ecosistema Web3, nel quale i token possono svolgere contemporaneamente una funzione operativa e rappresentare una forma di proprietà dell'applicazione stessa.

Per certi aspetti, questa evoluzione potrebbe ricordare il passaggio dal Web1, basato su server web e siti statici, al Web2, caratterizzato dall'affermazione delle applicazioni interattive e dei servizi cloud. In entrambi i casi, non solo i fornitori dell'infrastruttura tecnologica ma anche le imprese costruite su tali infrastrutture sono passati dai leader esistenti a una nuova generazione di operatori che ha guidato la crescita della fase successiva. Allo stesso modo, blockchain, applicazioni decentralizzate e progetti Web3 potrebbero diventare i principali motori della prossima trasformazione digitale.
Attualmente molti investitori sono ancora incerti su come catturare il valore generato dalle blockchain e dagli ecosistemi che esse sostengono. Sono infatti abituati a modelli economici centralizzati, nei quali per beneficiare della crescita di un'azienda è sufficiente acquistarne le azioni. Secondo questa visione, nei prossimi anni diventerà sempre più evidente che per catturare il valore creato da reti decentralizzate e modelli di business basati sulla blockchain sarà necessario investire nelle criptovalute e negli altcoin emessi da tali ecosistemi. Questi strumenti potrebbero assumere un ruolo sempre più rilevante all'interno dei portafogli di investimento, soprattutto per gli investitori che desiderano beneficiare delle opportunità emergenti legate allo sviluppo dell'AI agentica.
(Analisi a cura di Sandy Kaul, Head of Digital Assets and Innovation di Franklin Templeton)