BlackRock: l’intelligenza artificiale può incrementare la domanda di criptovalute
BITmarkets Team
Oct 14, 2026
Nel suo ultimo documento di ricerca, intitolato “The Machine-Native Economy”, BlackRock ha analizzato in che modo l’espansione dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale e delle transazioni automatizzate da macchina a macchina potrebbe aumentare la necessità di reti di pagamento programmabili e di asset on-chain. Il rapporto ha inoltre individuato opportunità per la tecnologia blockchain nel settore informatico, dove l’accesso alla capacità di elaborazione potrebbe potenzialmente essere tokenizzato, scambiato e utilizzato come garanzia.
«Nel loro insieme, questi sviluppi posizionano l’IA come catalizzatore strutturale per l’adozione degli asset digitali e gli asset digitali come potenziali facilitatori dell’economia dell’IA», hanno scritto Will Su, Robert Mitchnick, Jay Jacobs e William Helm di BlackRock. «Questa relazione rimane sottovalutata e potrebbe ampliare il ruolo degli asset digitali come infrastruttura fondamentale per un’economia digitale sempre più autonoma».
Sebbene le società operanti nel settore delle criptovalute abbiano già in precedenza evidenziato la potenziale relazione tra IA e tecnologia blockchain, la ricerca di BlackRock potrebbe attirare una maggiore attenzione istituzionale su questo settore emergente.
BlackRock ritiene che gli agenti di IA stimoleranno la domanda di pagamenti digitali
Una delle tesi centrali del rapporto è che l’ascesa degli agenti di IA autonomi potrebbe creare una maggiore domanda di sistemi di pagamento progettati per funzionare senza un coinvolgimento umano continuo. Sebbene l’infrastruttura finanziaria tradizionale supporti determinate transazioni automatizzate, processi quali la registrazione dei conti, la verifica dell’identità e l’autorizzazione dei pagamenti potrebbero comunque richiedere l’intervento umano.
Anche le commissioni di transazione possono rendere poco pratici i pagamenti di importo molto esiguo, mentre la velocità di regolamento e la definitività delle transazioni variano a seconda dei fornitori di servizi finanziari. BlackRock ha suggerito che le stablecoin, le criptovalute native e gli asset del mondo reale tokenizzati potrebbero essere particolarmente adatti per transazioni ad alta frequenza e di basso valore effettuate tra macchine 24 ore su 24.
Questi sistemi di pagamento potrebbero consentire agli agenti basati sull’intelligenza artificiale di acquistare autonomamente servizi digitali, accedere a informazioni ed eseguire transazioni senza fare affidamento sui processi bancari convenzionali. «Diversi tipi di asset digitali potrebbero supportare il commercio autonomo, ma le stablecoin sono destinate a guidare l’uso transazionale», hanno affermato gli autori.
La potenza di calcolo tokenizzata potrebbe creare nuovi mercati di asset digitali
Oltre ai pagamenti, BlackRock ha individuato nel mercato in espansione delle risorse di calcolo un’altra potenziale opportunità per gli asset digitali. La crescente domanda di potenza di elaborazione per l’IA potrebbe incoraggiare le aziende tecnologiche ad assicurarsi in anticipo la capacità di calcolo per gestire i costi e garantire l’accesso alle infrastrutture essenziali.
Secondo il modello delineato nella ricerca, i diritti contrattuali sulla capacità di calcolo potrebbero essere rappresentati come token basati su blockchain, consentendone il trasferimento, lo scambio o l’utilizzo come garanzia. Ciò potrebbe introdurre un’ulteriore flessibilità finanziaria per le aziende che acquistano risorse di calcolo, creando al contempo nuove opportunità di investimento per gli operatori istituzionali del mercato.
«Ciò potrebbe a sua volta ampliare la partecipazione degli investitori istituzionali e affermare l’elaborazione dei dati come una nuova opportunità per l’ecosistema più ampio degli asset digitali», hanno affermato gli autori. I ricercatori hanno inoltre suggerito che gli agenti autonomi di IA potrebbero, a lungo termine, partecipare direttamente a questi mercati, acquistando risorse di calcolo in modo automatico in base alle loro esigenze operative.
Le aziende del settore delle criptovalute sviluppano infrastrutture di pagamento per agenti di IA
I risultati di BlackRock riflettono una visione sempre più diffusa nel settore delle criptovalute secondo cui l’intelligenza artificiale potrebbe aumentare la domanda di servizi finanziari basati sulla blockchain. A luglio, il CEO di Coinbase Brian Armstrong ha respinto le ipotesi secondo cui le aziende del settore delle criptovalute dovrebbero spostare la propria attenzione dalla tecnologia blockchain verso l’IA.
«Il fatto che l’IA sia un megatrend non toglie nulla alle criptovalute», ha scritto Armstrong, sostenendo che i sistemi di IA autonomi richiederanno un’infrastruttura finanziaria programmabile piuttosto che affidarsi esclusivamente alle reti bancarie tradizionali. «Semmai, rende le criptovalute ancora più importanti», ha aggiunto.
Diverse società operanti nel settore delle criptovalute hanno già introdotto tecnologie volte a supportare i pagamenti automatizzati tra agenti di IA e servizi digitali. Il protocollo x402 di Coinbase e il Machine Payments Protocol di Tempo sono progettati per consentire ai sistemi basati sull’IA di eseguire pagamenti online in modo indipendente.
A maggio Circle ha introdotto i portafogli per agenti e gli strumenti di pagamento USDC, fornendo l’infrastruttura necessaria per le transazioni in stablecoin guidate dall’IA. Nel frattempo, OKX ha sviluppato il proprio Agent Payments Protocol per supportare pagamenti automatici ricorrenti e accordi basati su depositi a garanzia, in cui i fondi possono essere trattenuti fino al completamento di un’attività concordata.
Nel loro insieme, queste iniziative dimostrano come le aziende del settore delle criptovalute si stiano preparando a un potenziale aumento dell’attività finanziaria autonoma, man mano che i sistemi di IA diventano sempre più capaci di condurre transazioni e gestire risorse digitali in modo indipendente.
Fonti:
https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf
