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Sintesi dei Punti Chiave
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Neura è un ecosistema decentralizzato di agenti intelligenti che cerca di combinare Web3 con l’intelligenza artificiale emotiva, con l’obiettivo principale di risolvere le carenze strutturali dei prodotti AI attuali in termini di continuità emotiva, proprietà degli asset e liquidità cross-applicazione. Dal punto di vista del percorso di sviluppo, Neura non parte da un protocollo di base, ma sceglie di iniziare con prodotti consumer, passando gradualmente a una piattaforma per sviluppatori e infine evolvendosi in un sistema di protocolli decentralizzati per l’AI emotiva. Questa strategia \”prima il prodotto, poi il protocollo\” è relativamente rara tra i progetti attuali di AI + Crypto.
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Per quanto riguarda il team e le risorse, il team di Neura possiede una struttura di esperienza relativamente completa nei campi della ricerca sull’intelligenza artificiale, delle infrastrutture blockchain e dell’economia dei creatori. È degno di nota che il progetto abbia coinvolto l’ex vicepresidente di Microsoft AI & Research, Harry Shum, come consulente strategico, il che in una certa misura rafforza la sua credibilità nella scelta del percorso tecnologico e nelle connessioni con le risorse industriali, ma il relativo impatto deve ancora essere verificato attraverso l’implementazione del prodotto.
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Nella struttura del prodotto, Neura ha pianificato un ecosistema in tre fasi composto da Neura Social, Neura AI SDK e Neura Protocol. L’attuale Neura Social, già lanciato, è l’ingresso front-end dell’intero sistema, il cui punto di forza principale è consentire agli utenti di stabilire relazioni durature con agenti AI dotati di memoria a lungo termine e capacità di feedback emotivo. Inoltre, Neura AI SDK cerca di aprire questa capacità emotiva agli sviluppatori di terze parti, mentre il protocollo sottostante si occupa di unificare asset, memoria e liquidità degli agenti intelligenti, consentendo agli utenti di mantenere la continuità emotiva e dei dati in diversi scenari applicativi.
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Va notato che, sebbene Neura Social sia già in una fase utilizzabile, l’intero ecosistema è ancora in una fase iniziale di validazione del mercato, con SDK e protocollo decentralizzato previsti per il lancio graduale nel 2026. A lungo termine, la visione di un \”economia dell’AI emotiva\” pone una doppia sfida al team: da un lato, se gli utenti sono disposti a pagare continuamente per memoria emotiva e relazioni, e dall’altro, come passare da un’applicazione centralizzata a un sistema decentralizzato governato da DAO senza compromettere l’esperienza utente.
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Nel design dei token, Neura adotta una struttura a doppio token: $NRA come asset di governance e pagamento generale a livello di ecosistema, e NAT come asset dedicato a un singolo agente AI, legato alla sua memoria, relazioni e attività economiche. Questo modello mira ad alleviare il problema della frammentazione della liquidità degli asset AI tra diverse applicazioni e introduce una domanda continua di token attraverso un meccanismo di blocco della memoria, ma la validità del suo ciclo economico dipende ancora dalla verifica di scenari d’uso reali e dati di fidelizzazione degli utenti.
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Osservando il settore, l’attuale mercato dei token AI soffre generalmente di utilità insufficiente e di forme di prodotto monotone, con la maggior parte dei progetti fermi a una fase guidata da concetti o sentimenti. In confronto, Neura cerca di stabilire un posizionamento differenziato attorno a \”continuità emotiva\” e \”componibilità degli asset\”, esplorando percorsi applicativi più vicini all’economia reale attraverso la combinazione di infrastrutture di pagamento e economia dei creatori. Se questa direzione avrà successo, il suo ciclo di vita potrebbe essere più lungo di quello dei progetti AI puramente strumentali o guidati da narrazioni.
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In generale, Neura è ancora in una fase iniziale, ma la sua strategia di dare priorità al prodotto e decentralizzare gradualmente, insieme al tentativo sistematico di un modello economico per l’AI emotiva, le conferisce valore per un monitoraggio e una ricerca continui.
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1. Contesto di Sviluppo e Punti Critici del Settore
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1.1 Introduzione: L’Intersezione tra AI, Economia dei Creatori e Mercato Crypto
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L’intelligenza artificiale, l’economia dei creatori e il mercato crypto stanno rispettivamente rimodellando i sistemi di produzione tecnologica, distribuzione dei contenuti e regolamento del valore, ma la loro integrazione rimane altamente frammentata. Secondo dati pubblici, nel 2024 il mercato globale dell’AI ha superato i 1500 miliardi di dollari, mantenendo una crescita rapida; il mercato dell’economia dei creatori ha superato i 1000 miliardi di dollari; e nel campo crypto, solo i token legati alla narrazione degli agenti AI hanno raggiunto una capitalizzazione di mercato di centinaia di miliardi di dollari. Tuttavia, questi mercati rimangono separati a livello di relazioni utente, proprietà dei dati e cattura del valore, senza ancora formare meccanismi di sinergia sostenibili.
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In questo contesto, come le capacità AI possano essere utilizzate in modo continuativo, come possano formare relazioni utente a lungo termine e come il valore che creano debba essere distribuito nella rete sono diventati gradualmente problemi comuni che attraversano questi tre campi. Questo costituisce anche il contesto macro in cui Neura cerca di inserirsi.
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1.2 Vincoli Strutturali Centralizzati dell’Industria AI Attuale
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Nonostante l’AI generativa abbia favorito una rapida proliferazione a livello applicativo, le risorse computazionali sottostanti, l’addestramento dei modelli e le capacità di inferenza sono altamente concentrate nelle mani di pochi grandi fornitori di servizi cloud e modelli. Attualmente, la maggior parte degli sviluppatori si affida ad API centralizzate per costruire i propri prodotti, e questa dipendenza strutturale comporta molteplici vincoli.
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In primo luogo, i problemi di costo e prevedibilità stanno diventando sempre più evidenti. Alcuni fornitori di servizi cloud, in caso di fluttuazioni della domanda o aggiustamenti della strategia commerciale, hanno registrato aumenti di prezzo significativi o limitazioni alle chiamate, rendendo difficile per i team startup pianificare strutture di costo stabili. In secondo luogo, i modelli principali mancano di verificabilità per quanto riguarda i dati di addestramento, le decisioni algoritmiche e il controllo dei bias, il che crea ostacoli di fiducia in scenari applicativi ad alto rischio come finanza e sanità. Infine, l’architettura centralizzata presenta naturalmente rischi di censura a punto singolo e interruzione del servizio; una volta che il servizio centrale viene limitato, le applicazioni e gli utenti che vi si appoggiano subiranno un impatto sistemico.
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Questi problemi non sono fenomeni a breve termine, ma il risultato strutturale della tendenza attuale alla centralizzazione delle infrastrutture AI.
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1.3 Esplorazioni Precoci dell’\”AI On-Chain\” e Discontinuità Emotiva
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Per rispondere alle difficoltà della centralizzazione, il campo crypto ha iniziato a esplorare il percorso dell’\”AI on-chain\”, formando rapidamente nuove narrative e categorie di asset. Tuttavia, guardando all’implementazione pratica, la maggior parte dei progetti rimane ancora in una fase di combinazione lasca tra capacità AI off-chain e incentivi token on-chain. Il calcolo centrale dell’AI, i dati e i flussi di reddito spesso avvengono ancora off-chain, mentre la parte on-chain svolge maggiormente una funzione di trading emotivo e speculativo, rendendo difficile la sedimentazione del valore nella rete.
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Ancora più cruciale è che sia gli assistenti AI Web2 che gli agenti AI on-chain mancano generalmente di memoria a lungo termine e continuità emotiva. L’interazione con l’utente è spesso una tantum, e il contesto si perde alla fine della sessione, il che limita direttamente la profondità delle relazioni utente e la capacità di fidelizzazione. Al contrario, alcune applicazioni di AI emotiva, rafforzando la memoria e l’interazione multi-turno, mostrano una fidelizzazione degli utenti significativamente più alta. Questo divario rivela una carenza sistematica nell’intelligenza emotiva dei prodotti AI attuali.
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Da questa prospettiva, la capacità emotiva e il problema della proprietà dei dati costituiscono una sfida a due facce della stessa medaglia: senza continuità emotiva, l’AI ha difficoltà a formare valore a lungo termine; senza meccanismi on-chain verificabili, i dati emotivi rischiano facilmente di riprodurre la centralizzazione e l’appropriazione tipiche del modello Web2.
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1.4 I Punti Critici Principali che Neura Risolve
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L’emergere di Neura mira proprio a risolvere sistematicamente i problemi di settore sopra menzionati. Attraverso l’innovazione tecnologica e il design del modello economico, offre al mercato una soluzione nuova e migliore.
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Fonte: Neura Whitepaper, Punti Critici del Mercato e Soluzione di Neura
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