Ritual: come funziona l’inferenza AI verificabile on-chain

Immaginate uno smart contract che debba decidere se una foto è un deepfake, se un post in un forum fa parte di un attacco coordinato o quale sia il prezzo equo di un asset poco liquido. Sono domande che un modello di intelligenza artificiale affronta bene, ma che una blockchain, per costruzione, non sa gestire: una catena è deterministica, ogni validatore riesegue lo stesso calcolo e deve ottenere lo stesso identico risultato, mentre un modello di AI è pesante, spesso probabilistico e gira fuori dalla catena, su hardware che nessuno può ispezionare. Come fa un sistema il cui unico scopo è non doversi fidare di nessuno a fidarsi della risposta di un’AI?

È attorno a questa domanda che ruota Ritual, uno dei progetti più discussi all’intersezione tra cripto e AI. La sua promessa non è addestrare il modello più grande né vendere potenza di calcolo al ribasso, ma qualcosa di più sottile e forse più strategico: rendere l’inferenza di un modello verificabile e componibile dentro il codice on-chain. In questa guida vediamo che cosa è davvero Ritual nel 2026, come funzionano i suoi due prodotti (Infernet e Ritual Chain), quali modelli di fiducia entrano in gioco, perché a oggi non esiste un token da comprare e quali rischi, tecnici e normativi, vale la pena tenere a mente.

Che cos’è Ritual, in poche parole

Ritual è un’infrastruttura cripto-AI che punta a rendere l’inferenza dei modelli verificabile e utilizzabile direttamente all’interno degli smart contract. Fondata a New York nel 2023, ha una tesi di fondo netta: oggi l’AI più potente è nelle mani di pochi grandi operatori centralizzati, e portare quei modelli dentro applicazioni decentralizzate richiede un modo per garantire che la risposta ottenuta sia davvero quella prodotta dal modello dichiarato, senza manomissioni. La società lo spiega nel proprio blog fondativo Introducing Ritual, dove descrive l’ambizione di costruire un livello di esecuzione sovrano per l’AI.

Ritual si articola in due prodotti distinti ma complementari. Il primo è Infernet, una rete di oracoli decentralizzata già operativa che consente ai contratti su catene EVM (Ethereum, Base, Arbitrum) di richiamare modelli di AI. Il secondo è Ritual Chain, una blockchain di livello 1 sovrana, compatibile con l’ambiente Ethereum tramite un’estensione chiamata EVM++, oggi in fase di testnet. Un punto va chiarito subito, perché è quello su cui più spesso circola disinformazione: a fine agosto 2026 non esiste alcun token Ritual scambiabile sul mercato. Ne parleremo diffusamente più avanti, ma tenetelo a mente fin da ora.

Sul piano del posizionamento, Ritual non compete tanto con gli altri progetti cripto-AI per chi addestra il modello più grande, quanto con l’idea stessa di oracolo: il suo terreno naturale assomiglia più a quello di Chainlink (portare dati e calcoli esterni fidati on-chain) che a quello di Bittensor (incentivare l’addestramento di modelli). La sua scommessa è che, man mano che le applicazioni on-chain integrano l’AI, servirà un modo standard e verificabile per farlo, e che chi controlla quel livello controllerà un pezzo importante dell’infrastruttura.

Il problema di fondo: fidarsi di una risposta dell’AI

Per capire perché Ritual esista serve mettere a fuoco il concetto chiave: l’inferenza verificabile. In una blockchain, ogni nodo riesegue le stesse operazioni e confronta i risultati; è così che la rete raggiunge il consenso senza fidarsi di un’autorità centrale. Ma un modello di grandi dimensioni non entra in questo schema. Farlo girare on-chain da ogni validatore sarebbe proibitivo in termini di costi e, soprattutto, molti modelli non sono deterministici: la stessa domanda può produrre risposte leggermente diverse a seconda dell’hardware, della versione dei pesi o di piccole scelte di implementazione. Se un contratto deve agire sulla base di quella risposta (liquidare una posizione, sbloccare fondi, assegnare un punteggio), come può sapere che non è stata alterata da chi l’ha calcolata?

L’inferenza verificabile serve proprio a colmare questo divario. L’idea è produrre, insieme all’output del modello, una garanzia crittografica che leghi quella risposta a un preciso modello e a un preciso input. Chainlink, che su questo tema ha un interesse diretto, la descrive nel suo articolo What Is Verifiable Inference? come il meccanismo che permette a un contratto di fidarsi dell’output di un modello tanto quanto si fida di un feed di prezzo firmato. In pratica servono tre proprietà: la correttezza (l’output arriva davvero dal modello indicato), l’integrità (l’input non è stato manipolato) e, in alcuni casi, la riservatezza (input e pesi restano segreti). Chi costruisce su questo tema può approfondire i risvolti implementativi nella nostra guida all’inferenza decentralizzata per sviluppatori.

Non è un problema puramente tecnico. Vitalik Buterin, in un noto saggio sull’intersezione tra cripto e AI (vitalik.eth.limo), ha sostenuto che l’uso più rischioso dell’AI nei sistemi cripto è proprio quello in cui il modello diventa parte delle regole del gioco, per esempio un oracolo o un arbitro che decide chi ha ragione: in quel caso ogni incentivo economico spinge un avversario ad attaccare il modello, e il dilemma tra modelli aperti (ispezionabili ma manipolabili) e chiusi (opachi ma protetti) diventa acuto. È esattamente il terreno su cui Ritual prova a costruire difese.

Chi c’è dietro Ritual: fondatori, capitali e visione

Ritual è stata fondata da Niraj Pant e Akilesh Potti, che avevano lavorato insieme per circa tre anni al fondo Polychain Capital. Pant arriva dal mondo degli investimenti Web3 (tra le sue esperienze figurano progetti come EigenLayer e realtà dell’ecosistema Solana), mentre Potti ha un profilo da ricercatore di machine learning, con un passato di quant in Palantir. La combinazione tra un investitore cripto e uno specialista di AI riflette bene la natura ibrida del progetto.

Sul fronte dei capitali, Ritual ha annunciato a novembre 2023 un round seed da 25 milioni di dollari guidato da Archetype, con la partecipazione tra gli altri di Accomplice, Robot Ventures, Accel, dao5 e Dialectic, oltre ad angel investor di primo piano come Balaji Srinivasan e Keone Hon di Monad, come riportato da CoinDesk. Fonti di settore hanno in seguito stimato il totale raccolto oltre i 30 milioni di dollari. Sono cifre significative per un progetto che, va ricordato, resta a oggi in fase pre-mainnet.

La visione è riassunta in una dichiarazione dello stesso Pant al momento dell’annuncio del finanziamento. «La concentrazione dell’AI in un piccolo gruppo di aziende potenti rappresenta una minaccia significativa per il futuro della tecnologia», ha spiegato il co-fondatore. «Abbiamo fondato Ritual per porre fine alla dipendenza dell’ecosistema da pochi soggetti, per aprire l’accesso a questa infrastruttura critica e garantire un futuro in cui si costruisca un’AI migliore.» È una tesi che colloca Ritual nel filone della decentralizzazione dell’AI, ma con un accento particolare sulla verificabilità piuttosto che sulla sola distribuzione della potenza di calcolo.

Infernet: l’oracolo AI decentralizzato

Infernet è il primo prodotto di Ritual ed è già utilizzabile. Si tratta di una rete di oracoli decentralizzata (in gergo una decentralized oracle network, o DON) accompagnata da un SDK leggero. Il suo scopo è semplice da enunciare: permettere a uno smart contract EVM di richiedere l’esecuzione di un modello di AI e di ricevere il risultato on-chain, senza dover costruire da zero l’infrastruttura di calcolo. Il modello può girare fuori dalla catena, su hardware specializzato, e il risultato viene poi riportato al contratto che lo ha richiesto.

Il flusso tipico prevede che un contratto emetta una richiesta (per esempio, classificare un’immagine o generare una previsione), che i nodi Infernet raccolgano ed eseguano con il modello indicato, e che restituiscano l’output insieme, quando previsto, a garanzie sulla sua provenienza. È un approccio che ha un pregio strategico spesso sottovalutato: non richiede di migrare a una nuova catena. Uno sviluppatore su Ethereum, Base o Arbitrum può aggiungere capacità di AI alla propria dApp restando dov’è. In questo senso Infernet è la porta d’ingresso a basso attrito nell’ecosistema Ritual, mentre Ritual Chain rappresenta la scommessa più ambiziosa e a lungo termine.

I casi d’uso vanno dalle applicazioni DeFi che vogliono modelli di rischio o di prezzo più sofisticati, ai giochi on-chain con contenuti generati dall’AI, fino a sistemi di moderazione, identità o reputazione che devono elaborare dati non strutturati. In tutti questi scenari la domanda ricorrente resta la stessa: quanto ci si può fidare del risultato? Ed è qui che entra in scena l’architettura più profonda di Ritual.

Ritual Chain: una L1 sovrana con l’AI integrata

Se Infernet porta l’AI verso le catene esistenti, Ritual Chain fa il percorso opposto: costruisce una blockchain di livello 1 pensata da zero per l’AI. Annunciata insieme alla nascita della Ritual Foundation a fine 2024, la catena è compatibile con l’ecosistema Ethereum grazie all’estensione EVM++, così che gli sviluppatori possano continuare a usare Solidity e strumenti familiari, ma con nuove primitive native pensate per l’inferenza e per gli agenti autonomi. Al momento in cui scriviamo resta una testnet: non c’è una data di mainnet ufficiale e, come già detto, non c’è un token con valore economico.

Al lancio della testnet, Potti aveva sintetizzato così l’ambizione del progetto in una intervista a The Block: «La testnet di Ritual Chain abilita comportamenti degli utenti del tutto nuovi, che nessun altro sistema oggi rendeva possibili nell’interazione con l’AI. Non si tratta solo di AI: stiamo creando una base per piattaforme RaaS di nuova generazione, reti di prover e marketplace di proprietà intellettuale.» La tabella seguente riassume i principali parametri tecnici della testnet, così come documentati dal progetto.

Le precompile sono la parte più interessante: sono funzioni native della catena che espongono capacità altrimenti impossibili on-chain, come richiamare un modello linguistico, eseguire un modello ONNX, fare una richiesta HTTP verificabile o produrre una prova a conoscenza zero. È il modo in cui Ritual Chain incorpora l’AI nel protocollo stesso, invece di trattarla come un servizio esterno.

EVM++ e la Superposition: esecuzione replicata contro delegata

Il cuore concettuale di Ritual Chain è EVM++, un’estensione retrocompatibile della macchina virtuale di Ethereum che aggiunge quattro ingredienti: precompile per il calcolo espressivo, dei sidecar (ambienti di esecuzione per i carichi pesanti fuori dal client di esecuzione), la schedulazione nativa delle transazioni e oracoli integrati nel protocollo, oltre alla account abstraction nativa. L’obiettivo è permettere calcoli che l’EVM classica non potrebbe mai ospitare, senza rompere la compatibilità con il codice esistente.

Il meccanismo più originale è quello che la documentazione chiama Superposition: due percorsi di esecuzione che condividono lo stesso stato. Il primo è l’esecuzione replicata, quella classica e deterministica, in cui tutti i validatori rieseguono l’operazione e devono concordare. Il secondo è l’esecuzione delegata, pensata per i carichi non deterministici o pesanti come un modello linguistico o una chiamata HTTP: il calcolo avviene fuori dalla catena all’interno di un ambiente di esecuzione fidato (un TEE, per esempio Intel SGX o AWS Nitro), e la risposta viene legata crittograficamente alla richiesta, così che il contratto possa fidarsi del risultato pur non avendolo rieseguito. È il ponte tecnico tra un mondo deterministico e uno probabilistico.

A questo si aggiungono le transazioni schedulate, o enshrined: invece di affidarsi a un keeper esterno che deve essere pagato e monitorato, un contratto può registrare una transazione da eseguire a ogni blocco al verificarsi di certe condizioni. È una funzione apparentemente banale, ma abilita agenti che agiscono da soli nel tempo, senza bisogno di un operatore umano che prema un pulsante. Ci torneremo nella sezione dedicata agli agenti.

Resonance e Symphony: mercato delle commissioni e consenso

Una catena che ospita calcoli eterogenei (un semplice trasferimento di token accanto all’inferenza di un modello linguistico su GPU) ha un problema economico: come prezzare risorse tanto diverse tra loro? La risposta di Ritual è Resonance, un mercato delle commissioni a due lati che mette in relazione chi domanda calcolo e chi offre hardware, cercando di allocare ogni compito alla macchina più adatta e di prezzarlo di conseguenza. Non tutte le operazioni valgono lo stesso gas, e non tutto l’hardware è uguale: una GPU di fascia alta e una CPU generica vanno remunerate in modo diverso.

Sul fronte del consenso, Ritual introduce Symphony, un meccanismo che il progetto descrive con la formula Execute-Once-Verify-Many-Times (esegui una volta, verifica molte volte). L’idea è che non ha senso far rieseguire a tutti i nodi un calcolo costoso: meglio farlo eseguire a nodi selezionati che poi emettono prove succinte, verificabili in modo economico da tutti gli altri. È lo stesso principio che rende scalabili i sistemi a conoscenza zero, applicato però a una gamma più ampia di metodi di verifica.

Qui entra il concetto di integrità computazionale modulare: Ritual non si lega a un unico metodo per garantire che un calcolo sia corretto, ma prevede di poter usare, a seconda del caso, prove zkML, ambienti TEE, schemi ottimistici (opML) o garanzie probabilistiche. È una scelta pragmatica, perché ciascuno di questi metodi ha compromessi molto diversi, come vediamo nella prossima sezione.

I modelli di fiducia a confronto: TEE, zkML e opML

Il punto delicato di tutta l’inferenza verificabile è: con quale meccanismo garantiamo che il risultato sia corretto? Non esiste una risposta unica, e la scelta cambia radicalmente il profilo di sicurezza, i costi e la latenza. La tabella seguente mette a confronto i quattro approcci principali che circolano nell’ecosistema, compresi quelli che Ritual prevede di supportare.

La forza dell’approccio di Ritual sta nel non scegliere in anticipo: la stessa catena può usare un TEE quando serve velocità e supporto a modelli grandi, e una prova zkML quando serve una garanzia che non dipenda dalla fiducia in un produttore di chip. Chi vuole capire nel dettaglio come funziona quest’ultima strada può leggere il nostro approfondimento su come funziona la prova che l’AI ha calcolato bene. Il punto da ricordare è che nessun metodo domina gli altri: si sceglie in base al valore in gioco, alla dimensione del modello e alla tolleranza per la latenza.

Nillion e l’inferenza cieca: riservatezza di dati e modelli

Correttezza e integrità non bastano quando in gioco c’è la riservatezza. Molti scenari reali (dati sanitari, informazioni finanziarie sensibili, modelli proprietari che valgono milioni) richiedono che né l’input dell’utente né i pesi del modello vengano rivelati a chi esegue il calcolo. Per affrontare questo problema Ritual ha stretto una collaborazione con Nillion, una rete specializzata nel cosiddetto blind computing, annunciata nell’agosto 2024 e riportata tra gli altri da SiliconANGLE.

L’idea dell’inferenza cieca è affascinante: grazie a tecniche di calcolo multi-parte e condivisione di segreti (secret sharing), i dati vengono suddivisi matematicamente tra più nodi, in modo che nessun singolo nodo veda mai il dataset completo. Il calcolo avviene comunque, ma su frammenti cifrati, e solo la parte designata dall’utente può ricostruire l’output. Applicato all’AI, questo significa poter eseguire un modello mantenendo confidenziali sia l’input dell’utente sia i pesi del modello stesso.

I casi d’uso citati vanno dall’elaborazione di dati IoT alle previsioni di prezzo che proteggono modelli proprietari, fino ad alternative più riservate agli attuali livelli di anonimizzazione tra utenti e chatbot generativi. È un tassello importante perché la riservatezza è spesso la condizione senza la quale interi settori (sanità, assicurazioni, finanza) non possono adottare l’AI on-chain. Va però inquadrata correttamente: si tratta di una collaborazione avviata nel 2024, non di una novità di questi mesi, e come tutto l’ecosistema Ritual vive ancora in una fase pre-produzione.

Agenti autonomi on-chain: pensare, pagare, ricordare

Se si mettono insieme inferenza verificabile, transazioni schedulate, account abstraction e rail di pagamento, si ottiene la vera ambizione di Ritual: gli agenti autonomi on-chain. La documentazione raggruppa le 16 precompile in sette capacità che, non a caso, descrivono un attore autonomo: pensare (richiamare un modello), agire (eseguire transazioni), ricordare (mantenere uno stato persistente), provare (produrre garanzie di correttezza), custodire segreti (gestire chiavi e dati riservati), pagare (regolare pagamenti) e autenticare (verificare identità e firme).

La differenza rispetto a un bot tradizionale è sostanziale. Un bot classico gira su un server esterno, controllato da qualcuno che può spegnerlo, e deve essere alimentato da un keeper che invia le transazioni. Un agente su Ritual, invece, vive nel protocollo: può schedulare le proprie azioni blocco dopo blocco, detenere un portafoglio, pagare per i servizi che usa e provare on-chain di aver eseguito correttamente il proprio compito. È l’idea di un software che opera in modo persistente e sovrano, senza un operatore che lo pilota. Il tema si intreccia con quello dei micropagamenti automatici tra macchine, che abbiamo raccontato a proposito di Lightning Network e agenti AI.

Va detto con onestà che tra la promessa e la pratica c’è ancora molta strada. Gli esperimenti di agenti AI autonomi nel mondo cripto hanno mostrato tanto potenziale quanto fragilità, come abbiamo analizzato nel caso di un’AI che prova a gestire un fondo cripto: un conto è far scrivere a un modello un tweet, un altro è affidargli capitale reale con la garanzia che ogni sua decisione sia verificabile e non manipolabile. È proprio quest’ultimo problema che Ritual dice di voler risolvere alla radice.

Il token che non esiste: airdrop, punti e rischio truffa

Arriviamo al punto che genera più confusione e più rischi per i lettori. A fine agosto 2026 non esiste alcun token Ritual scambiabile, non è stato confermato alcun airdrop e non è stata annunciata alcuna generazione di token (TGE). Il termine RITUAL indica esclusivamente il token del gas della testnet, privo di valore economico e utile solo a pagare le transazioni di prova. Piattaforme di monitoraggio come ICODrops registrano il finanziamento del progetto ma non elencano alcuna ICO in arrivo.

Nonostante questo, Ritual compare regolarmente nelle liste di airdrop da farmare e nei programmi a punti che circolano nelle community. È un classico dell’attuale ciclo di mercato: la sola aspettativa di un futuro token alimenta un’economia di speculazione basata su ruoli Discord, punti e attività da completare, senza alcuna garanzia che a tutto ciò corrisponda mai una distribuzione. Questo terreno è particolarmente fertile per le truffe: chiunque prometta di vendervi token RITUAL, vi inviti a comprare una prevendita o vi chieda di collegare il wallet per reclamare un airdrop sta quasi certamente tentando una frode, perché nulla di ufficiale esiste da acquistare.

La regola pratica è semplice: finché il progetto non annuncia ufficialmente, dai propri canali verificati, un token e le sue condizioni, ogni offerta va trattata come sospetta. Sul piano della tutela del risparmiatore, è il tipo di situazione su cui la Consob italiana richiama spesso l’attenzione, invitando a diffidare di rendimenti promessi e di sedicenti prevendite; l’assenza di un asset regolamentato non elimina il rischio, semmai lo sposta interamente sul terreno della frode informatica.

Il panorama competitivo e la scommessa della L1 dedicata

Per collocare Ritual serve guardare a chi occupa terreni vicini. Il campo cripto-AI è affollato, ma i progetti risolvono problemi diversi: alcuni incentivano l’addestramento, altri vendono potenza di calcolo, altri ancora, come Ritual, si concentrano sulla verificabilità dell’inferenza e dell’esecuzione. La tabella seguente offre una mappa, con i valori di mercato aggiornati per i progetti che hanno un token quotato.

I dati di mercato aiutano a dare la misura. Bittensor, il più grande progetto cripto-AI per capitalizzazione, vale secondo CoinGecko circa 199 euro per token, con una capitalizzazione intorno a 1,9 miliardi di euro e un guadagno di oltre il 13 per cento sulla settimana, in un mercato in generale rialzo. Chainlink, il concorrente più diretto sul terreno degli oracoli, quota poco sotto i 10 euro con una capitalizzazione oltre i 7 miliardi, sempre secondo CoinGecko. Il confronto è impietoso per Ritual solo in apparenza: la sua scommessa è che l’inferenza verificabile diventi un livello indispensabile, e in quel caso partire senza le rigidità di un token già quotato può essere un vantaggio, non un handicap. Per Ritual, che parte più tardi e senza un token, la vera posta in gioco è ritagliarsi un ruolo che gli altri non riescano a coprire con un semplice aggiornamento.

La domanda più scomoda per Ritual è anche la più importante: serve davvero una nuova catena L1 per fare inferenza verificabile, o basta aggiungere questa capacità alle infrastrutture esistenti? È lo stesso interrogativo che si pongono i concorrenti. Chainlink sviluppa il proprio Runtime Environment per offrire calcolo verificabile senza chiedere agli sviluppatori di migrare altrove; EigenCloud propone di riutilizzare la sicurezza economica dell’ether in stake per validare calcoli off-chain; Bittensor incentiva un intero mercato di modelli. Tutti questi approcci hanno un token vivo e un ecosistema già in moto, mentre Ritual chiede, di fatto, di adottare una catena nuova.

La tesi rialzista è che le primitive giuste (inferenza, schedulazione, agenti, pagamenti) rendono molto di più se sono integrate nel protocollo invece di essere aggiunte come strato esterno, e che chi le progetta da zero parte avvantaggiato quando gli agenti autonomi diventeranno un caso d’uso di massa. La tesi ribassista è altrettanto solida: costruire una L1 significa dover attrarre validatori, sviluppatori e liquidità partendo da zero, un compito storicamente arduo, e ogni mese di testnet in più è rischio di esecuzione che si accumula. Senza un token, inoltre, manca il volano di incentivi che di solito accende la crescita di un ecosistema. È una scommessa binaria, e a fine 2026 il verdetto non è ancora arrivato.

Il quadro normativo: AI Act europeo, Consob e MiCA

Sul piano regolatorio Ritual vive in una zona particolare. Non avendo un token quotato, non ricade oggi sotto il regolamento europeo MiCA, che disciplina i cripto-asset e i prestatori di servizi (i CASP), né sotto la vigilanza diretta della Consob o della Banca d’Italia sul fronte cripto. Il giorno in cui un token dovesse arrivare, la questione cambierebbe: andrebbe classificato secondo MiCA e chi ne offrisse servizi in Italia dovrebbe fare i conti con la Consob per la condotta di mercato e con la Banca d’Italia per gli aspetti prudenziali. Ricordiamo che l’Italia rientra nel gruppo di paesi con periodo transitorio MiCA abbreviato, in scadenza al 1 luglio 2026. Su come si stia muovendo l’inquadramento dei cripto-asset rimandiamo alla nostra analisi su la svolta della SEC e lo specchio MiCA.

Il quadro normativo davvero pertinente per Ritual, però, non è quello dei cripto-asset ma quello dell’AI. Dal 2 agosto 2026 la Commissione europea e il suo AI Office possono esercitare i poteri di vigilanza sui fornitori di modelli di AI per finalità generali (GPAI): possono chiedere documentazione, condurre valutazioni tecniche dei modelli, imporre misure di mitigazione del rischio, limitare o ritirare un modello dal mercato europeo e comminare sanzioni. Come spiega l’analisi dell’AI Act, le multe possono arrivare fino al 3 per cento del fatturato annuo globale o a 15 milioni di euro (a seconda di quale sia il maggiore) ai sensi dell’articolo 101, mentre per le pratiche vietate si sale fino al 7 per cento o 35 milioni.

Perché riguarda Ritual? Perché un’infrastruttura che rende l’AI eseguibile e verificabile on-chain tocca da vicino le domande che l’AI Act pone: chi è responsabile dell’output di un modello, come si documenta il suo funzionamento, come si garantisce la conformità. Il quadro europeo, illustrato anche dalle pagine ufficiali della Commissione, è in vigore in modo graduale, con i modelli immessi sul mercato prima del 2 agosto 2025 che hanno tempo fino al 2027 per adeguarsi. Per chi costruisce infrastruttura verificabile, la tracciabilità che offre l’inferenza on-chain potrebbe persino diventare un elemento a favore della conformità, più che un ostacolo.

Cosa guardare da qui in avanti

Per chi segue Ritual, alcuni segnali contano più di altri. Il primo è la data del mainnet: finché la catena resta in testnet, ogni discorso su adozione e valore è teorico. Il secondo è la prima dApp di produzione con un nome reale che giri sopra Ritual Chain e che dimostri un caso d’uso difendibile: senza applicazioni concrete, l’infrastruttura resta una promessa. Il terzo è l’eventuale annuncio di un modello di token, che trasformerebbe di colpo il profilo del progetto e lo porterebbe sotto l’ombrello di MiCA in Europa.

C’è poi una domanda di fondo che vale per l’intero settore: l’inferenza verificabile resterà un mercato a sé, capace di sostenere una catena dedicata, o diventerà semplicemente una funzione che oracoli e livelli di restaking già affermati assorbiranno? La risposta dirà se Ritual sarà ricordato come pioniere di un nuovo livello dell’infrastruttura cripto-AI o come un esperimento arrivato con la tecnologia giusta ma un modello di distribuzione troppo ambizioso. Nel frattempo, la cosa più saggia per un lettore italiano resta studiare l’architettura, diffidare di chi promette token inesistenti e osservare i fatti, non le aspettative.

Domande frequenti

Ritual ha un token? Si può comprare?

No. A fine agosto 2026 non esiste alcun token Ritual scambiabile sul mercato, non è stato confermato alcun airdrop e non è stata annunciata alcuna generazione di token. Il nome RITUAL indica soltanto il token del gas della testnet, privo di valore economico. Qualunque offerta di vendita, prevendita o airdrop di RITUAL va considerata sospetta e con ogni probabilità fraudolenta.

Che cos’è l’inferenza verificabile?

È la capacità di dimostrare, con garanzie crittografiche, che l’output di un modello di AI è stato prodotto davvero dal modello dichiarato e a partire da un input non manipolato. Serve perché uno smart contract, che è deterministico e non si fida di nessuno, possa agire sulla base della risposta di un’AI senza doverla rieseguire da solo. È il problema centrale che Ritual prova a risolvere.

Qual è la differenza tra Infernet e Ritual Chain?

Infernet è una rete di oracoli già operativa che permette agli smart contract su catene EVM esistenti (Ethereum, Base, Arbitrum) di richiamare modelli di AI senza cambiare blockchain. Ritual Chain è invece una nuova blockchain di livello 1, ancora in testnet, progettata da zero con l’AI integrata nel protocollo tramite l’estensione EVM++. Infernet è la porta d’ingresso a basso attrito, Ritual Chain la scommessa a lungo termine.

Ritual è già su mainnet?

No. Al momento in cui scriviamo Ritual Chain è in fase di testnet e non è stata comunicata una data ufficiale di lancio del mainnet. Infernet, il primo prodotto, è invece già utilizzabile su alcune catene EVM. La mancanza di un mainnet è uno dei principali rischi di esecuzione del progetto.

Come si colloca Ritual rispetto a Bittensor e Chainlink?

Bittensor incentiva l’addestramento di modelli tramite le sue subnet ed è il progetto cripto-AI più grande per capitalizzazione. Chainlink è leader negli oracoli e sviluppa capacità di calcolo verificabile. Ritual si concentra invece sulla verificabilità dell’inferenza e dell’esecuzione e sugli agenti autonomi on-chain: per terreno è più vicino a Chainlink che a Bittensor, ma a differenza di entrambi non ha ancora un token quotato.

Di Marco Bellani, redazione ai-crypto di HOGE Wire.