Non si è trattato necessariamente di un’anomalia casuale. Il movimento ha assunto i contorni di una classica rotazione settoriale: il capitale è uscito dagli asset più esposti alla debolezza di Bitcoin per concentrarsi su progetti legati a una narrativa AI considerata più concreta, cioè quella dell’infrastruttura per il calcolo, l’addestramento dei modelli e l’inferenza.

Perché Bitcoin è sceso sotto i 70.000 dollari

La discesa di BTC è arrivata mentre diversi fattori pesavano contemporaneamente sulla fiducia degli investitori:

• Deflussi dagli ETF spot: gli ETF spot su Bitcoin registravano flussi netti negativi in modo persistente dalla metà di maggio. Le notizie su una vendita a sorpresa dell’ETF IBIT di BlackRock hanno aggiunto ulteriore pressione sul prezzo .
• Il segnale associato a Saylor: Strategy, la società precedentemente nota come MicroStrategy e guidata da Michael Saylor, avrebbe venduto Bitcoin per circa 2,5 milioni di dollari. Era la prima cessione di questo tipo dal 2022 e il mercato l’ha interpretata come un possibile indebolimento della strategia del maggiore detentore pubblico di BTC .
• Distribuzione da parte delle whale: l’aumento delle grandi transazioni in BTC e degli afflussi netti verso gli exchange suggeriva che alcuni grandi detentori stessero riducendo le proprie posizioni .
• Effetto leva: la perdita del supporto a 70.000 dollari ha innescato una cascata di liquidazioni, per un valore complessivo vicino ai 980 milioni di dollari nell’intero mercato crypto .

In altre parole, il calo di Bitcoin non è stato provocato da un solo evento. Deflussi istituzionali, vendite potenziali delle whale e liquidazioni automatiche hanno finito per alimentarsi a vicenda.

Perché i token AI hanno seguito una traiettoria diversa

Mentre il mercato entrava in modalità “risk-off”, il denaro si è spostato verso token collegati all’intelligenza artificiale. La rotazione è stata favorita da catalizzatori di mercato e da fattori specifici dei singoli progetti.

L’effetto Anthropic e Nvidia

La presentazione della domanda per la quotazione in Borsa di Anthropic e i nuovi annunci di Nvidia sull’infrastruttura AI hanno rafforzato l’idea che il settore stesse entrando in una fase di forte espansione. I token percepiti come più vicini a questo sviluppo hanno beneficiato dell’entusiasmo.

NEAR Protocol, per esempio, ha visto i volumi nelle 24 ore superare il miliardo di dollari. Anche Worldcoin e altri asset collegati al tema AI hanno registrato forti aumenti degli scambi .

Una rotazione verso una narrativa più “concreta”

La lettura prevalente è che parte del capitale sia uscita dagli ETF e dalle posizioni più legate a Bitcoin per concentrarsi su asset con una narrativa AI riconoscibile oppure con aspettative di flussi di cassa più tangibili .

Nel caso delle criptovalute, questo non significa che i token AI siano diventati automaticamente meno rischiosi. Significa piuttosto che, in una fase di debolezza generale, alcuni investitori hanno preferito puntare su una tendenza di lungo periodo — la crescita della domanda di calcolo per l’AI — invece che sulla sola dinamica monetaria di Bitcoin .

La compressione delle posizioni short su NEAR

Il rialzo di NEAR è stato amplificato da un fattore tecnico. Il token ha guadagnato circa il 54% in una settimana, anche perché i trader che avevano aperto posizioni short sono stati costretti a ricomprare l’asset per chiuderle. Le liquidazioni delle posizioni ribassiste hanno così accelerato il movimento verso l’alto .

A questo si sono aggiunti una storia di prodotto legata alla chain abstraction, cioè l’idea di semplificare l’interazione tra blockchain diverse, e segnali di interesse istituzionale come il prodotto ETP di Bitwise dedicato allo staking di NEAR .

Cosa sta cambiando nella valutazione dei progetti crypto

La divergenza tra Bitcoin e token AI potrebbe indicare un’evoluzione del modo in cui il mercato guarda al settore. Non basta più, almeno per alcuni investitori, associare un progetto a una parola d’ordine come “AI”: l’attenzione si sta spostando verso l’utilità che la rete riesce effettivamente a generare.

Dalla riserva di valore all’infrastruttura

Bitcoin continua a essere valutato soprattutto per la sua tesi monetaria e di riserva di valore. Altri progetti vengono invece osservati attraverso indicatori come attività degli sviluppatori, domanda di calcolo, volume di inferenza e utilizzo della rete .

In questa categoria rientrano:

• reti decentralizzate di GPU, come Render e io.net, che aggregano capacità di calcolo distribuita;
• blockchain di primo livello progettate per applicazioni AI, come NEAR e ICP;
• protocolli che puntano a rendere l’inferenza dei modelli più accessibile e verificabile on-chain.

La differenza è importante: nel primo caso il valore dipende soprattutto dalla domanda di un asset monetario; nel secondo, dalla possibilità che una rete venga utilizzata per fornire un servizio.

Il ruolo del capitale di rischio

Anche i finanziamenti sembrano sostenere questa convergenza. Nel 2025 le startup ibride tra AI e crypto avrebbero attirato il 40% degli investimenti di venture capital destinati al settore crypto, contro il 18% dell’anno precedente . Il dato viene letto come un segnale di interesse istituzionale di lungo periodo, non soltanto come una scommessa speculativa di breve termine.

Il disaccoppiamento diventa un elemento da osservare

Se i token AI iniziano a reagire a metriche proprie — come la domanda di compute, l’attività degli sviluppatori o i volumi di inferenza — possono smettere, almeno in parte, di seguire ogni movimento di Bitcoin .

Per il mercato sarebbe un segnale di maturazione: non più un unico blocco di asset che si muove all’unisono, ma diversi comparti con fattori di valutazione distinti.

La domanda di calcolo decentralizzato è reale?

Per i sostenitori del settore, il caso d’uso non è soltanto teorico. Alcuni dati on-chain e confronti sui prezzi indicano che le reti decentralizzate di GPU potrebbero offrire, per determinati carichi di lavoro AI, risparmi tra il 60% e il 90% rispetto a fornitori cloud tradizionali come AWS e Azure .

Il vantaggio, quando viene confermato nella pratica, è economico: sviluppatori e aziende possono cercare capacità di calcolo inutilizzata o distribuita senza dipendere esclusivamente dai grandi cloud provider. Ma la sostenibilità di ciascun progetto dipende dalla capacità di trasformare questa promessa in utilizzo e ricavi ricorrenti.

Il rovescio della medaglia: correlazione e rischio bolla

Il disaccoppiamento da Bitcoin non deve essere confuso con l’indipendenza dal resto dei mercati. La correlazione tra azioni AI e token AI è stata stimata al 92%; una correzione del comparto tecnologico potrebbe quindi propagarsi rapidamente anche alle criptovalute legate all’intelligenza artificiale .

Il cosiddetto shock DeepSeek del gennaio 2025 ha mostrato quanto rapidamente possano cambiare le aspettative. La comparsa di un modello a costi più contenuti ha messo in discussione la tesi secondo cui la crescita dell’AI avrebbe richiesto necessariamente infrastrutture di calcolo sempre più costose, provocando forti pressioni sui progetti valutati su quella premessa .

Il timore di una bolla resta inoltre concreto: in un sondaggio condotto entro l’inizio del 2026, il 54% degli investitori ha dichiarato di temere una bolla dell’AI. Gli analisti sottolineano tuttavia una differenza rispetto all’epoca delle dot-com: una parte rilevante degli investimenti attuali è finanziata dai flussi di cassa di grandi aziende tecnologiche redditizie, anziché da debito puramente speculativo .

La lezione per chi osserva il mercato

La corsa di NEAR, ICP e Render mentre Bitcoin scendeva sotto i 70.000 dollari ha mostrato che la liquidità crypto può cambiare rapidamente direzione quando emerge una narrativa ritenuta più promettente. Ha anche suggerito che il mercato sta iniziando a distinguere tra semplice esposizione speculativa e infrastrutture con un possibile utilizzo reale.

La verifica decisiva, però, arriverà dai fondamentali: attività on-chain, utenti, sviluppatori, domanda di calcolo e ricavi dovranno giustificare le valutazioni prima che il prossimo shock del settore tecnologico riunisca nuovamente questi asset sotto la stessa pressione di vendita.

Non si è trattato necessariamente di un’anomalia casuale. Il movimento ha assunto i contorni di una classica rotazione settoriale: il capitale è uscito dagli asset più esposti alla debolezza di Bitcoin per concentrarsi su progetti legati a una narrativa AI considerata più concreta, cioè quella dell’infrastruttura per il calcolo, l’addestramento dei modelli e l’inferenza.

Perché Bitcoin è sceso sotto i 70.000 dollari

La discesa di BTC è arrivata mentre diversi fattori pesavano contemporaneamente sulla fiducia degli investitori:

• Deflussi dagli ETF spot: gli ETF spot su Bitcoin registravano flussi netti negativi in modo persistente dalla metà di maggio. Le notizie su una vendita a sorpresa dell’ETF IBIT di BlackRock hanno aggiunto ulteriore pressione sul prezzo .
• Il segnale associato a Saylor: Strategy, la società precedentemente nota come MicroStrategy e guidata da Michael Saylor, avrebbe venduto Bitcoin per circa 2,5 milioni di dollari. Era la prima cessione di questo tipo dal 2022 e il mercato l’ha interpretata come un possibile indebolimento della strategia del maggiore detentore pubblico di BTC .
• Distribuzione da parte delle whale: l’aumento delle grandi transazioni in BTC e degli afflussi netti verso gli exchange suggeriva che alcuni grandi detentori stessero riducendo le proprie posizioni .
• Effetto leva: la perdita del supporto a 70.000 dollari ha innescato una cascata di liquidazioni, per un valore complessivo vicino ai 980 milioni di dollari nell’intero mercato crypto .

In altre parole, il calo di Bitcoin non è stato provocato da un solo evento. Deflussi istituzionali, vendite potenziali delle whale e liquidazioni automatiche hanno finito per alimentarsi a vicenda.

Perché i token AI hanno seguito una traiettoria diversa

Mentre il mercato entrava in modalità “risk-off”, il denaro si è spostato verso token collegati all’intelligenza artificiale. La rotazione è stata favorita da catalizzatori di mercato e da fattori specifici dei singoli progetti.

L’effetto Anthropic e Nvidia

La presentazione della domanda per la quotazione in Borsa di Anthropic e i nuovi annunci di Nvidia sull’infrastruttura AI hanno rafforzato l’idea che il settore stesse entrando in una fase di forte espansione. I token percepiti come più vicini a questo sviluppo hanno beneficiato dell’entusiasmo.

NEAR Protocol, per esempio, ha visto i volumi nelle 24 ore superare il miliardo di dollari. Anche Worldcoin e altri asset collegati al tema AI hanno registrato forti aumenti degli scambi .

Una rotazione verso una narrativa più “concreta”

La lettura prevalente è che parte del capitale sia uscita dagli ETF e dalle posizioni più legate a Bitcoin per concentrarsi su asset con una narrativa AI riconoscibile oppure con aspettative di flussi di cassa più tangibili .

Nel caso delle criptovalute, questo non significa che i token AI siano diventati automaticamente meno rischiosi. Significa piuttosto che, in una fase di debolezza generale, alcuni investitori hanno preferito puntare su una tendenza di lungo periodo — la crescita della domanda di calcolo per l’AI — invece che sulla sola dinamica monetaria di Bitcoin .

La compressione delle posizioni short su NEAR

Il rialzo di NEAR è stato amplificato da un fattore tecnico. Il token ha guadagnato circa il 54% in una settimana, anche perché i trader che avevano aperto posizioni short sono stati costretti a ricomprare l’asset per chiuderle. Le liquidazioni delle posizioni ribassiste hanno così accelerato il movimento verso l’alto .

A questo si sono aggiunti una storia di prodotto legata alla chain abstraction, cioè l’idea di semplificare l’interazione tra blockchain diverse, e segnali di interesse istituzionale come il prodotto ETP di Bitwise dedicato allo staking di NEAR .

Cosa sta cambiando nella valutazione dei progetti crypto

La divergenza tra Bitcoin e token AI potrebbe indicare un’evoluzione del modo in cui il mercato guarda al settore. Non basta più, almeno per alcuni investitori, associare un progetto a una parola d’ordine come “AI”: l’attenzione si sta spostando verso l’utilità che la rete riesce effettivamente a generare.

Dalla riserva di valore all’infrastruttura

Bitcoin continua a essere valutato soprattutto per la sua tesi monetaria e di riserva di valore. Altri progetti vengono invece osservati attraverso indicatori come attività degli sviluppatori, domanda di calcolo, volume di inferenza e utilizzo della rete .

In questa categoria rientrano:

• reti decentralizzate di GPU, come Render e io.net, che aggregano capacità di calcolo distribuita;
• blockchain di primo livello progettate per applicazioni AI, come NEAR e ICP;
• protocolli che puntano a rendere l’inferenza dei modelli più accessibile e verificabile on-chain.

La differenza è importante: nel primo caso il valore dipende soprattutto dalla domanda di un asset monetario; nel secondo, dalla possibilità che una rete venga utilizzata per fornire un servizio.

Il ruolo del capitale di rischio

Anche i finanziamenti sembrano sostenere questa convergenza. Nel 2025 le startup ibride tra AI e crypto avrebbero attirato il 40% degli investimenti di venture capital destinati al settore crypto, contro il 18% dell’anno precedente . Il dato viene letto come un segnale di interesse istituzionale di lungo periodo, non soltanto come una scommessa speculativa di breve termine.

Il disaccoppiamento diventa un elemento da osservare

Se i token AI iniziano a reagire a metriche proprie — come la domanda di compute, l’attività degli sviluppatori o i volumi di inferenza — possono smettere, almeno in parte, di seguire ogni movimento di Bitcoin .

Per il mercato sarebbe un segnale di maturazione: non più un unico blocco di asset che si muove all’unisono, ma diversi comparti con fattori di valutazione distinti.

La domanda di calcolo decentralizzato è reale?

Per i sostenitori del settore, il caso d’uso non è soltanto teorico. Alcuni dati on-chain e confronti sui prezzi indicano che le reti decentralizzate di GPU potrebbero offrire, per determinati carichi di lavoro AI, risparmi tra il 60% e il 90% rispetto a fornitori cloud tradizionali come AWS e Azure .

Il vantaggio, quando viene confermato nella pratica, è economico: sviluppatori e aziende possono cercare capacità di calcolo inutilizzata o distribuita senza dipendere esclusivamente dai grandi cloud provider. Ma la sostenibilità di ciascun progetto dipende dalla capacità di trasformare questa promessa in utilizzo e ricavi ricorrenti.

Il rovescio della medaglia: correlazione e rischio bolla

Il disaccoppiamento da Bitcoin non deve essere confuso con l’indipendenza dal resto dei mercati. La correlazione tra azioni AI e token AI è stata stimata al 92%; una correzione del comparto tecnologico potrebbe quindi propagarsi rapidamente anche alle criptovalute legate all’intelligenza artificiale .

Il cosiddetto shock DeepSeek del gennaio 2025 ha mostrato quanto rapidamente possano cambiare le aspettative. La comparsa di un modello a costi più contenuti ha messo in discussione la tesi secondo cui la crescita dell’AI avrebbe richiesto necessariamente infrastrutture di calcolo sempre più costose, provocando forti pressioni sui progetti valutati su quella premessa .

Il timore di una bolla resta inoltre concreto: in un sondaggio condotto entro l’inizio del 2026, il 54% degli investitori ha dichiarato di temere una bolla dell’AI. Gli analisti sottolineano tuttavia una differenza rispetto all’epoca delle dot-com: una parte rilevante degli investimenti attuali è finanziata dai flussi di cassa di grandi aziende tecnologiche redditizie, anziché da debito puramente speculativo .

La lezione per chi osserva il mercato

La corsa di NEAR, ICP e Render mentre Bitcoin scendeva sotto i 70.000 dollari ha mostrato che la liquidità crypto può cambiare rapidamente direzione quando emerge una narrativa ritenuta più promettente. Ha anche suggerito che il mercato sta iniziando a distinguere tra semplice esposizione speculativa e infrastrutture con un possibile utilizzo reale.

La verifica decisiva, però, arriverà dai fondamentali: attività on-chain, utenti, sviluppatori, domanda di calcolo e ricavi dovranno giustificare le valutazioni prima che il prossimo shock del settore tecnologico riunisca nuovamente questi asset sotto la stessa pressione di vendita.