Questa domenica a Hong Kong, Lagrange, insieme a @awscloud e @MetisL2, ha dato il via alla settimana di Consensus con l'Applied AI Summit, concentrandosi su cosa serve realmente per portare l'AI in produzione. Fondatori, costruttori e operatori si sono concentrati ad affrontare sfide pratiche a livello di implementazione. Ecco i punti salienti dell'evento 👇

Brian Novell, responsabile dello sviluppo commerciale di Lagrange, ha aperto l'evento inquadrando il divario tra le dimostrazioni di AI e l'implementazione nel mondo reale. Attraverso esempi come l'eliminazione dei deepfake, le decisioni finanziarie guidate dall'AI, l'accuratezza degli agenti e la conformità, l'attenzione era rivolta al motivo per cui la verificabilità diventa critica una volta che i sistemi di AI operano in ambienti regolamentati e ad alto rischio.

Il team di @awscloud ha condiviso un aggiornamento sul Programma AWS Activate, focalizzato ad aiutare le startup a passare dalle prime costruzioni alla produzione. Il programma offre ai team un percorso veloce per iniziare su AWS, accesso a crediti da $500 fino a $100.000 e workshop pratici per scalare senza affrontare costi infrastrutturali non necessari. L'enfasi è rimasta pratica: meno ostacoli all'inizio, decisioni architettoniche più chiare e percorsi più rapidi per la spedizione.

Il pannello di apertura, moderato da Caroline York dell'Associazione Fintech di Hong Kong, si è concentrato sul monitoraggio dei sistemi AI una volta che sono attivi. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger e Thiru @MetisL2 hanno discusso dei segnali di salute in tempo reale, dell'integrità dei dati e di come i sistemi decentralizzati rilevino guasti e comportamenti malevoli senza supervisione centralizzata.

La discussione si è spostata sulla provenienza dei dati, sulla governance e sull'auditabilità mentre i sistemi AI si spostano in ambienti aziendali e regolamentati. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI e Sina Yamani @ActionModelAI hanno trattato di come i team tracciano le origini dei dati, costruiscono percorsi di audit e bilanciano uno sviluppo più rapido dell'AI con i crescenti requisiti normativi — specialmente man mano che i sistemi diventano più autonomi. Moderato da Brian Novell di Lagrange.

Tom Ngo @MetisL2 ha analizzato le lacune di fiducia nell'AI centralizzata – esecuzione opaca, provenienza debole e incentivi disallineati. L'argomento principale: la blockchain fornisce uno strato di fiducia, ma il vero progresso deriva dalla verifica dell'esecuzione del modello stesso con prove crittografiche, non solo ancorando i dati sulla catena.

La conversazione è poi passata a cosa serve per integrare l'AI nei flussi di lavoro aziendali esistenti. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit e Kye Gomez @swarms_corp hanno discusso di come andare oltre la sperimentazione — navigando nei sistemi legacy, nei silos di dati e introducendo l'AI agentica in modi che migliorano i processi senza interromperli. Moderato da Thiru @LazAINetwork.