Intervista: il CEO di Aptos su agenti AI, stablecoin e il commercio tra macchine

L'ascesa rapida dell'AI agentica sta creando una nuova domanda per l'industria blockchain: il software autonomo può diventare un partecipante attivo nell'economia, invece di essere semplicemente uno strumento per generare informazioni?

Franklin Templeton Digital Assets stima che il commercio basato su agenti potrebbe raggiungere 3–5 trilioni di dollari entro il 2030, ma permangono questioni significative su pagamenti, sicurezza, responsabilità e fiducia.

Avery Ching, cofondatore e CEO di Aptos, sostiene che l'infrastruttura che supporta gli agenti AI dovrà gestire transazioni rapide, a basso costo, programmabili e verificabili.

In questa intervista con Invezz, Ching illustra come potrebbe essere quell'infrastruttura e quale ruolo può avere la blockchain nell'emergente economia degli agenti.

Invezz: Franklin Templeton stima che il commercio basato su agenti potrebbe raggiungere 3–5 trilioni di dollari entro il 2030. Cosa deve accadere nei prossimi anni perché questa previsione diventi realtà?

Penso che la domanda più importante sia se gli agenti diventeranno sufficientemente affidabili perché persone e imprese siano realmente a loro agio nel conferirgli autorità.

I modelli sono abbastanza potenti per la maggior parte dei nostri flussi di lavoro quotidiani. I problemi rimanenti riguardano l'infrastruttura.

Un agente può mantenere riservati i tuoi dati, può essere distribuito facilmente, può funzionare in modo affidabile per lunghi periodi, puoi provare ciò che ha fatto? E può detenere e scambiare valore secondo regole chiare?

Per il commercio nello specifico, gli agenti hanno bisogno di una propria identità e di capacità di pagamento, ma necessitano anche di limiti.

Dovresti poter concedere a un agente accesso a capitale con un limite di spesa, definire con chi può transare e cosa può acquistare, e avere una registrazione verificabile di ciò che è successo e del perché.

Una volta che hai questo, l'agente può passare dal raccomandare una transazione al completarla effettivamente, e a quel punto contano anche le dinamiche economiche.

Se gli agenti effettuano un numero enorme di micro-pagamenti, quelle transazioni devono essere abbastanza veloci e economiche perché il pagamento stesso non diventi il collo di bottiglia.

Invezz: Aptos è in cima alle classifiche di throughput di Franklin Templeton, ma è davvero il TPS il fattore decisivo per il commercio AI, o latenza, affidabilità e costi sono più importanti?

Il throughput delle transazioni è un aspetto, ma bisogna considerare le proprietà dell'intero sistema.

Ciò che conta è se l'intero sistema finanziario decentralizzato è sicuro, veloce, scalabile e a basso costo. Aptos è la tecnologia migliore per soddisfare questo standard elevato.

Gli agenti sono un'estensione delle nostre vite personali e aziendali.

L'infrastruttura deve assomigliare molto di più a infrastrutture cloud e di database mature: stato persistente, ripristino, failover e prestazioni prevedibili.

Aptos è stato progettato proprio per un ambiente ad alto throughput e bassa latenza, ed è per questo che credo sia ideale per attività guidate dalle macchine.

Invezz: Qual è il primo caso d'uso reale in cui prevedi che gli agenti AI effettueranno pagamenti autonomamente su larga scala?

Penso che inizi con agenti che transano con denaro.

Un agente che paga beni e servizi usando le stesse interfacce che usiamo oggi è il primo passo. Oggi gli agenti sono per lo più di sola lettura in senso economico.

Possono trovare informazioni e raccomandare un'azione, ma di solito un altro sistema o una persona deve completare la transazione.

Una volta che un agente può pagare direttamente un altro servizio su base per singola richiesta, si crea un tipo di rete differente.

L'agente può scoprire ciò di cui ha bisogno, pagarne il costo e proseguire il compito senza aprire un conto, negoziare un contratto o aspettare che qualcuno approvi ogni singolo pagamento.

Quando questo crescerà, gli agenti inizieranno a negoziare e a transare tra loro a velocità macchina. È lì che penso che il commercio macchina-a-macchina comincerà a diventare reale.

Invezz: Se un agente AI effettua un acquisto sbagliato o viene compromesso, chi dovrebbe essere in ultima istanza responsabile — l'utente, lo sviluppatore o l'infrastruttura sottostante?

Probabilmente non esiste una risposta unica per ogni situazione, ma il sistema dovrebbe rendere possibile sapere esattamente cosa è successo.

Questa è la prima esigenza. Se un agente spende denaro, accede a dati o invia informazioni da qualche parte, dovresti essere in grado di ricondurre l'azione alla policy e all'autorità sotto le quali operava, con un registro immutabile.

L'utente o l'impresa dovrebbe definire cosa l'agente è autorizzato a fare. Lo sviluppatore deve far rispettare correttamente quei controlli.

E l'infrastruttura dovrebbe fornire una registrazione che nessuna delle parti possa riscrivere silenziosamente in seguito.

Dal lato dei pagamenti, questo significa che un agente non dovrebbe avere accesso illimitato a un wallet.

Può avere le proprie chiavi, limiti di spesa, controparti approvate o categorie di attività approvate.

La parte interessante del denaro programmabile è che puoi dare a un agente sufficiente autorità per essere utile senza concedergli autorità illimitata.

Man mano che gli agenti diventano più autonomi, credo che l'auditabilità diventi importante quanto il pagamento stesso.

Se non puoi provare ciò che un agente ha fatto e perché era autorizzato a farlo, le aziende saranno molto riluttanti a dargli un controllo significativo.

Invezz: Le grandi aziende di AI già si affidano a infrastrutture cloud centralizzate. Perché credi che adotteranno pagamenti basati su blockchain invece di migliorare semplicemente i sistemi di pagamento esistenti?

Non penso che ogni interazione AI abbia bisogno di una blockchain, e non credo che sia il modo giusto di inquadrare la questione.

La domanda è cosa succede quando il software deve transare con altro software con cui non ha già una relazione commerciale.

I sistemi di pagamento esistenti funzionano molto bene per una persona o un'azienda con un conto, un'identità, un payment processor e una controparte consolidata.

Gli agenti generano uno schema diverso. Potrebbero dover scoprire un servizio, pagare una frazione di centesimo o pochi centesimi, ricevere il risultato e andare oltre, potenzialmente milioni di volte con molte controparti diverse.

Aprire conti, chiavi API, fatture e relazioni bilaterali per ogni interazione non scala particolarmente bene.

I canali di pagamento aperti diventano utili perché un agente può detenere valore e transare in modo programmato sotto una policy definita.

Le stablecoin ti danno un'unità di conto digitale, e protocolli come x402 rendono possibili i pagamenti per singola richiesta.

La blockchain è utile qui perché fornisce a macchine non correlate un livello comune di regolamento e responsabilità senza richiedere a una singola azienda di gestire l'intera rete.

Invezz: Negli anni la blockchain ha attraversato diverse narrazioni, da DeFi a NFT e gaming, che hanno impiegato più tempo del previsto per raggiungere l'adozione di massa. Cosa rende diversa l'AI agentica e quali evidenze vedi oggi che ti danno fiducia?

Sarei ancora cauto nell'assumere una timeline. Siamo molto all'inizio. Ciò che cambia è che la domanda per gli agenti esiste indipendentemente dal crypto.

Le persone stanno già usando sistemi AI sempre più capaci, le imprese li stanno implementando e la qualità dei modelli sta migliorando molto rapidamente.

L'adozione dell'AI sarà esponenziale quando risolveremo le sfide della riservatezza, della scalabilità, delle tracce di audit e della facilità d'uso.

Il problema più difficile è trasformare un agente da qualcosa con cui può sperimentare una persona relativamente tecnica in qualcosa di cui una persona comune o un'impresa possa effettivamente fidarsi e dipendere.

Deve essere riservato, facile da usare, affidabile, responsabile e capace di pagare per le cose.

Questi elementi esistono già in qualche forma oggi, ma non sono ancora stati realmente assemblati in un unico sistema.

Questo è ciò che mi dà fiducia nell'opportunità, ma è anche il motivo per cui non direi che il mercato sia già qui.

Stiamo ancora costruendo l'infrastruttura che permette agli agenti di passare da demo e copilota a software che può operare continuamente e compiere azioni significative per conto di qualcuno.

Invezz: Questa visione si basa in larga misura sulle stablecoin per i pagamenti macchina-a-macchina. Quanto è resiliente quel modello se una stablecoin subisce volatilità o affronta interruzioni regolamentari, e quali salvaguardie dovrebbero esistere per garantire che le transazioni possano continuare in sicurezza?

Non progetterei il sistema attorno a una sola stablecoin né darei per scontato che un singolo asset funzioni ovunque.

La cosa importante è che l'agente abbia una policy chiara su cosa può detenere, cosa può spendere e a quali condizioni.

Puoi immaginare un wallet per agenti con asset approvati, limiti di spesa, controparti approvate e regole che fermano automaticamente l'attività se un asset o una controparte esce dalla policy.

Questo diventa particolarmente importante perché l'obiettivo non è far approvare ogni transazione da un umano.

Le salvaguardie devono esistere nel sistema prima che l'agente agisca.

Le stablecoin sono utili perché danno al software accesso a denaro digitale che può muoversi globalmente e in modo programmabile, ma sono solo un pezzo dell'architettura.

Il principio più importante è che gli agenti abbiano un modo sicuro per detenere e scambiare valore senza concedere loro un'autorità finanziaria illimitata.

Se lo facciamo bene, il livello di pagamento sottostante può evolversi nel tempo.