Ritual 2026: l’AI on-chain verificabile e riservata

Uno smart contract vive di certezze: applica una regola e tutti i validatori arrivano allo stesso identico risultato. Un modello di intelligenza artificiale vive del contrario, perché restituisce risposte probabilistiche, dipende da pesi che nessuno vede e gira su server di cui, di solito, ti devi solo fidare. Mettere l’AI dentro la blockchain vuol dire far convivere questi due mondi, e la sfida non è soltanto ingegneristica. Sono in realtà due problemi separati. Il primo: come faccio a sapere che il modello ha davvero prodotto quella risposta, e non un valore comodo o manomesso? Il secondo: come uso un modello senza esporre i miei dati riservati o i pesi proprietari di chi lo ha addestrato? Ritual, una delle infrastrutture AI-crypto più finanziate degli ultimi anni, prova a rispondere a entrambe le domande nello stesso sistema. A settembre 2026 ha un testnet pubblico attivo, prodotti realmente in funzione e, va detto subito, nessun token scambiabile. Questa guida spiega che cos’è, come funziona davvero sotto il cofano e perché la combinazione tra prova pubblica e riservatezza dei dati è il vero centro della sua scommessa.

Che cos’è Ritual e chi c’è dietro

Ritual è un’infrastruttura che punta a rendere l’inferenza dei modelli AI verificabile e componibile all’interno degli smart contract. Detto in modo concreto: vuole permettere a un contratto su Ethereum, Base o Arbitrum di chiamare un modello (un large language model, una rete neurale classica) e ricevere una risposta di cui potersi fidare, senza dover delegare tutto a un’unica azienda centralizzata.

Il progetto nasce a New York nel 2023 dall’incontro tra Niraj Pant e Akilesh Potti, due ex partner di Polychain Capital che avevano già lavorato insieme per tre anni. Pant viene dal mondo degli investimenti Web3 (ha seguito da vicino operazioni come EigenLayer e Solana); Potti è un ricercatore di machine learning con un passato da quant in Palantir. Nel novembre 2023 Ritual ha annunciato un round da 25 milioni di dollari guidato da Archetype, con Accomplice, Robot Ventures, Accel, dao5, Dialectic e Anagram, oltre ad angel come Balaji Srinivasan, come riportato da CoinDesk e confermato dallo stesso fondo Archetype. The Block ha in seguito collocato il totale raccolto oltre i 30 milioni di dollari.

La motivazione, nelle parole dei fondatori, è quasi più politica che tecnica. «Il consolidamento dell’AI in un piccolo gruppo di aziende potenti rappresenta una minaccia significativa per il futuro della tecnologia», ha dichiarato Pant a CoinDesk al momento del finanziamento. «Abbiamo fondato Ritual per porre fine alla dipendenza dell’ecosistema da pochi, per aprire l’accesso a questa infrastruttura critica e garantire un futuro in cui si costruisce un’AI migliore.» L’idea di fondo è che l’inferenza, cioè il momento in cui un modello già addestrato produce una risposta, diventi un servizio aperto e verificabile, e non una scatola nera in mano a tre o quattro fornitori.

Il doppio problema dell’AI on-chain

Perché serve un’infrastruttura dedicata? Perché una blockchain e un modello AI hanno esigenze opposte. La blockchain è deterministica per costruzione: ogni nodo riesegue la stessa operazione e deve ottenere lo stesso risultato, altrimenti il consenso salta. Un LLM, invece, gira su GPU dove l’ordine delle operazioni in virgola mobile e il parallelismo rendono l’output non riproducibile bit per bit, e in ogni caso rieseguire un modello da miliardi di parametri su ogni validatore sarebbe economicamente assurdo.

Da qui i due nodi che Ritual cerca di sciogliere. Il primo è la verificabilità: se un contratto delega un calcolo a un server esterno, come fa a sapere che quel server ha eseguito il modello giusto, sull’input giusto, senza barare? Il secondo è la riservatezza: molti casi d’uso interessanti, dalla sanità alla finanza, coinvolgono dati che non possono finire in chiaro su un registro pubblico, e modelli i cui pesi valgono milioni e non vanno esposti.

Vitalik Buterin, nel suo saggio del gennaio 2024 su crypto e AI, individua proprio nella verificabilità l’uso più solido della crittografia applicata all’intelligenza artificiale, ma avverte anche del compromesso di fondo: il calcolo a basso costo tende a non essere verificabile, mentre quello verificabile con prove a conoscenza zero può costare centinaia di volte di più per gli strati non lineari di una rete. Ritual nasce dentro questa tensione, e la sua originalità è provare a tenere insieme i due obiettivi invece di sacrificarne uno.

Infernet: l’oracolo che collega i modelli ai contratti

Il primo prodotto di Ritual, già operativo, è Infernet: una rete di oracoli decentralizzata (DON) con un SDK leggero che permette a un contratto EVM di richiedere un’inferenza AI e riceverne il risultato on-chain. Nella pratica uno sviluppatore integra la libreria, il contratto emette una richiesta, un nodo Infernet esegue il modello (on-chain per i modelli piccoli, off-chain per quelli pesanti) e riporta la risposta insieme agli elementi che ne provano la correttezza.

Infernet funziona già su catene come Ethereum, Base e Arbitrum, e viene usato per casi come agenti autonomi, logiche DeFi dinamiche e mercati predittivi. È la parte più matura dell’ecosistema, quella che dimostra che il concetto non è solo teorico: un contratto può davvero delegare del ragionamento a un modello e trattarne l’output come un dato di cui la catena tiene traccia.

Il limite di un oracolo, però, è che resta un ponte verso un mondo esterno. Per spingere l’idea fino in fondo, cioè per avere l’AI come cittadino di prima classe della catena e non come servizio appeso di lato, Ritual ha progettato una blockchain pensata da zero attorno al calcolo pesante.

Ritual Chain: una L1 sovrana e l’EVM++

Ritual Chain è la seconda gamba del progetto: una blockchain di livello 1 sovrana, compatibile con l’EVM ma estesa. Annunciata dopo la nascita della Ritual Foundation a fine 2024, è oggi in fase di testnet pubblico. Il cuore tecnico è l’EVM++, un’estensione retrocompatibile della macchina virtuale di Ethereum che aggiunge precompile per il calcolo espressivo (inferenza, chiamate HTTP, verifiche ZK), ambienti di esecuzione dedicati chiamati sidecar, scheduling nativo, oracoli integrati e account abstraction nativa.

La promessa è che uno sviluppatore Solidity possa continuare a scrivere come è abituato (Ritual supporta Solidity ^0.8.20 con Foundry, Hardhat, viem e wagmi) ma con nuovi strumenti a disposizione: invece di appoggiarsi a un oracolo esterno, il contratto chiama direttamente una precompile per l’inferenza, come se fosse un’operazione di base della catena.

Akilesh Potti ha descritto così l’ambizione, parlando con The Block al lancio del testnet: «Il testnet di Ritual Chain abilita comportamenti del tutto nuovi, che non erano possibili in nessun altro sistema esistente per interagire con l’AI. Non si tratta solo di AI: stiamo creando le fondamenta per piattaforme di prossima generazione, reti di prover e marketplace di proprietà intellettuale.» In altre parole l’obiettivo non è una singola app, ma un substrato su cui costruire un’intera economia di servizi AI verificabili.

Sotto il cofano: sidecar, Superposition e consenso

La parte più interessante dell’architettura è come Ritual separa il calcolo leggero da quello pesante. I contratti girano sulla catena come sempre, ma le operazioni onerose (far ragionare un LLM, interrogare un’API esterna) vengono spinte in un sidecar, un ambiente di esecuzione che gira in parallelo al client principale e mantiene leggero lo stato on-chain. La documentazione ufficiale elenca sidecar per l’inferenza di ML classico e LLM, per il proving e la verifica ZK, per l’esecuzione di codice in TEE e per la chain abstraction.

Sopra questo, Ritual definisce due percorsi di esecuzione sullo stesso stato condiviso, un meccanismo che i suoi documenti chiamano Superposition: la modalità replicata (deterministica, in cui tutti i validatori rieseguono) e la modalità delegata (per l’AI e le chiamate HTTP, eseguite off-chain dentro un TEE, con la risposta legata crittograficamente alla richiesta). A completare il quadro ci sono Resonance, un mercato delle commissioni a due lati per prezzare hardware eterogeneo, e Symphony, un consenso di tipo esegui-una-volta-verifica-molte-volte in cui alcuni nodi eseguono e producono prove sintetiche che gli altri controllano.

C’è poi un dettaglio che cambia il modo di programmare: le transazioni schedulate, cioè integrate nel protocollo. Un contratto può chiedere di essere eseguito a ogni blocco al verificarsi di certe condizioni, senza bisogno di un keeper esterno che lo solleciti. È il presupposto per gli agenti che vivono davvero sulla catena. La tabella riassume i parametri principali del testnet.

La prova: come uno smart contract si fida dell’AI

Veniamo al primo dei due problemi, la verificabilità. Ritual non impone un unico metodo di prova: la sua idea di integrità computazionale modulare è che il tipo di garanzia si possa scegliere in base al caso d’uso. La documentazione dichiara supporto nativo e agnostico per quattro approcci: zkML (prove a conoscenza zero), attestazioni TEE, opML (ottimistico) e prove probabilistiche.

Il principio comune, nella modalità delegata, è che l’esecutore non possa mentire: ogni risposta è legata crittograficamente alla richiesta esatta che l’ha generata. Se il calcolo gira in un’enclave TEE, l’hardware produce un’attestazione firmata; se si usa lo zkML, la prova dimostra matematicamente il calcolo; se si usa l’opML, chiunque può contestare un risultato entro una finestra temporale con una prova di frode. Alla fine il contratto riceve non solo un numero, ma anche un motivo per crederci.

Ogni approccio ha un prezzo diverso in termini di costo, latenza e fiducia, ed è un tema che va ben oltre Ritual: lo abbiamo trattato in modo esteso nel nostro approfondimento sul calcolo verificabile. Qui basti dire che nel 2026 la tendenza è verso soluzioni ibride, che combinano la velocità dei TEE con controlli a campione crittografici. La tabella confronta i quattro metodi principali.

La riservatezza: inferenza cieca e segreti crittografati

Ed eccoci al secondo problema, quello che distingue Ritual da molti concorrenti concentrati solo sulla prova: la riservatezza. Rendere un calcolo verificabile spesso significa renderlo trasparente, ma in tantissimi casi reali la trasparenza è esattamente ciò che non puoi permetterti.

Ritual affronta la questione su più livelli. Le chiamate che richiedono credenziali (per esempio una API key) non finiscono in chiaro sulla catena: la documentazione descrive segreti cifrati con ECIES, blob crittografati che la catena non vede mai in chiaro, così che una precompile HTTP possa usare una chiave senza esporla a tutti. Lo stato persistente di un agente viene cifrato con una chiave derivata via DKMS, quindi neppure l’esecutore vede i dati in chiaro. E l’esecuzione dentro un TEE permette, in linea di principio, di far girare quello che i documenti descrivono come un ChatGPT multimodale privato on-chain, con pensiero cifrato, comunicazione privata e redazione delle informazioni personali.

Il tassello più ambizioso è la collaborazione con Nillion, annunciata nell’agosto 2024, per l’inferenza cieca (blind inference). L’idea del blind computing è tenere riservati contemporaneamente sia i dati in input dell’utente sia i pesi del modello: nessuna delle due parti deve rivelare il proprio segreto per ottenere il risultato. «La nostra partnership con Ritual è destinata a trasformare il modo in cui i dati sensibili vengono trattati durante l’inferenza AI», ha dichiarato Alex Page, co-fondatore e amministratore delegato di Nillion, a SiliconANGLE. I casi d’uso citati sono proprio quelli in cui la privacy non è opzionale: sanità, Internet of Things, previsioni di prezzo che proteggono modelli proprietari e, in generale, scenari in cui un’azienda vuole sfruttare l’AI mantenendo la piena confidenzialità dei dati.

Verificabile e privata insieme: la parte difficile

Tenere insieme i due obiettivi è più arduo di quanto sembri, perché tirano in direzioni opposte. La verificabilità vuole che qualcuno, oltre a te, possa controllare che il calcolo sia corretto; la riservatezza vuole che nessuno, oltre a te, veda cosa c’era dentro. Ogni tecnologia disponibile paga un prezzo diverso su questo fronte.

I TEE sono oggi il compromesso più pratico per gli LLM, perché offrono entrambe le cose: il calcolo avviene in un’enclave sigillata (privacy) e il chip rilascia un’attestazione firmata (prova). Il rovescio della medaglia è che sposti la fiducia sul produttore del silicio (Intel, AMD, NVIDIA) e resti esposto a possibili attacchi side-channel, per cui non si tratta di una garanzia a fiducia zero. Lo zkML, all’estremo opposto, offre una prova crittografica che non rivela nulla dell’input, ma su modelli grandi resta oggi troppo costoso. L’opML è economico ma introduce una finestra di disputa che mal si concilia con l’interattività in tempo reale.

La scelta di Ritual di restare agnostico, cioè di non sposare un solo metodo, è una risposta pragmatica a questo trilemma tra integrità, latenza e costo. Un’applicazione medica potrà privilegiare la riservatezza con un TEE e un livello di prova adeguato; un contratto DeFi con soldi in ballo potrà accettare più latenza in cambio di garanzie crittografiche più forti. Il punto non è avere la soluzione perfetta, che non esiste, ma poter mettere il cursore nel punto giusto per ogni caso.

Gli agenti autonomi: pensare, provare, pagare, tenere segreti

Tutta questa infrastruttura ha un destinatario privilegiato: gli agenti AI autonomi che operano direttamente on-chain. Ritual raggruppa le sue precompile in un insieme di capacità pensate proprio per loro, sette funzioni che i documenti descrivono così:

• Pensare: eseguire l’inferenza di un modello
• Agire: effettuare chiamate verso servizi esterni
• Ricordare: mantenere uno stato persistente tra i blocchi
• Provare: dimostrare l’integrità del calcolo svolto
• Tenere segreti: custodire dati e credenziali cifrati
• Pagare: usare rail di pagamento nativi
• Autenticarsi: firmare e verificare identità on-chain

La combinazione con lo scheduling nativo è ciò che rende possibile un agente davvero autonomo: non un bot esterno che invia transazioni, ma un’entità che vive nel protocollo, si risveglia a ogni blocco secondo le sue regole, ragiona, decide e agisce, il tutto potendo dimostrare cosa ha fatto e mantenendo riservato ciò che deve restare tale. Per un agente che gestisce fondi di terzi, la capacità di tenere segreti (chiavi, dati dei clienti) e insieme quella di provare le proprie azioni non sono un lusso: sono la precondizione perché qualcuno gli affidi del valore.

È anche il punto in cui verificabilità e riservatezza smettono di essere concetti astratti. Un agente che negozia un prezzo usando un modello proprietario deve poter dimostrare di aver seguito le regole senza rivelare il modello; un agente sanitario deve poter certificare di aver elaborato una cartella clinica senza mai esporla. Ritual vende, in sostanza, proprio questa doppia proprietà come fondamento per gli agenti.

L’ecosistema: partner, GPU e restaking

Ritual non prova a fare tutto da solo. La sua strategia è integrarsi con i pezzi mancanti dello stack AI-crypto. Con EigenLayer ha stretto una collaborazione, annunciata nel febbraio 2024, per costruire Actively Validated Services (AVS) che diano sicurezza a Infernet e alla catena, permettendo agli operatori con GPU che fanno restaking di ETH di offrire inferenza, fine-tuning e proving, come descritto sul blog di EigenLayer. Con io.net, sempre nel 2024, ha avviato un’integrazione perché la rete GPU decentralizzata orchestri l’SDK e i componenti di Ritual, avvicinando la potenza di calcolo alla domanda di inferenza, come riportato da Tech Startups.

A questi si aggiungono Celestia, per la disponibilità dei dati in ottica modulare, e Arbitrum, in chiave coprocessore. È un posizionamento chiaro: Ritual vuole essere il livello di esecuzione AI verificabile, appoggiandosi ad altri per la potenza grezza (le GPU) e per la sicurezza economica (il restaking).

Il tema di chi fornisce davvero le GPU, a quale costo e con quale margine, è centrale per capire se queste reti stiano in piedi economicamente: lo abbiamo analizzato nel pezzo su inferenza decentralizzata e cattura del valore. Per Ritual la domanda è ancora più a monte: non tanto quanto costa il calcolo, ma quanto vale poterlo provare e mantenere riservato.

Ritual e i vicini: Bittensor, Chainlink, EigenCloud

Dove si colloca Ritual nella mappa dell’AI-crypto? Meno in concorrenza con le altre reti AI di quanto si pensi, e più con gli oracoli centralizzati. Bittensor, la più capitalizzata del settore, è una rete di subnet orientata soprattutto ad addestramento e inferenza distribuiti, con una logica di incentivi molto diversa (ne abbiamo scritto nella guida su Bittensor, i subnet e gli ETF su TAO). Gensyn punta sull’addestramento senza fiducia, Akash affitta GPU come marketplace. Ritual, invece, occupa la nicchia dell’inferenza verificabile e riservata dentro i contratti, e il suo vero rivale concettuale è chi oggi porta dati e calcolo esterni on-chain in modo fidato, cioè Chainlink, che ha una propria proposta di inferenza verificabile e il suo Runtime Environment.

C’è poi EigenCloud (l’ex EigenLayer), che con EigenAI ed EigenCompute promette inferenza verificabile senza dover migrare su una nuova L1, un argomento che pesa sulla scommessa di Ritual di avere una catena tutta sua. La tabella confronta i progetti e, dove esiste, il rispettivo token; i prezzi sono quelli rilevati su CoinGecko l’8 settembre 2026.

Il token che non c’è: airdrop, punti e truffe

Qui arriva l’avvertenza più importante, perché è il punto su cui si concentrano gli errori e le truffe. A settembre 2026 non esiste alcun token RITUAL scambiabile. Il RITUAL di cui parla la documentazione è soltanto il token di gas del testnet, con 18 decimali e nessun valore economico: serve a pagare le operazioni sulla rete di prova, non è un asset. Non c’è un mainnet con una data annunciata, non c’è un airdrop ufficiale, non c’è un token generation event.

Questo non ha impedito il fiorire di un’intera economia speculativa attorno a un token che non c’è. Diverse guide agli airdrop invitano a farmare presunte ricompense unendosi al Discord, accumulando ruoli e referral, mentre le stesse pagine ammettono, in caratteri piccoli, che nessun airdrop è stato annunciato e che le tokenomics sono segnaposto. Il rischio concreto è duplice: perdere tempo dietro a un’aspettativa non confermata e, molto peggio, cadere in truffe che vendono un finto token RITUAL o che chiedono di collegare il wallet a siti di phishing. La regola è semplice: finché non c’è un annuncio ufficiale della fondazione, qualunque token RITUAL in vendita è falso.

Chi vuole esposizione al tema in forma regolamentata, del resto, oggi non guarda a un token inesistente ma semmai a strumenti finanziari tradizionali costruiti sull’ecosistema cripto, come i certificati bancari legati a Bitcoin che alcune banche hanno iniziato a offrire. Per Ritual, semplicemente, quel prodotto non esiste ancora, e non dovrebbe esistere finché il progetto resta un testnet.

Le regole: AI Act, MiCA e Consob

Sul piano normativo, l’assenza di un token semplifica e complica al tempo stesso. Semplifica perché, senza un cripto-asset emesso o un servizio offerto al pubblico, non scatta oggi nulla sotto il MiCA: in Italia il regolamento è attuato dal D.lgs. 129/2024, che affida a Consob la vigilanza su condotta e trasparenza e a Banca d’Italia i profili prudenziali e sugli stablecoin, ma un protocollo di per sé non è un fornitore di servizi (CASP). Il periodo transitorio si è chiuso il 1° luglio 2026 e in Italia sono stati abilitati i primi soggetti, come abbiamo raccontato nel pezzo su fine del transitorio e operatori autorizzati. Se un giorno Ritual emettesse un token, allora si aprirebbe tutto il capitolo: classificazione ai sensi del MiCA, eventuale autorizzazione della piattaforma come CASP e, qualora lo strumento fosse un derivato, la disciplina MiFID II vigilata da Consob.

La cornice più pertinente, per ora, è un’altra: l’AI Act europeo. Dal 2 agosto 2026 sono operativi i poteri di enforcement della Commissione sui modelli di AI per finalità generali (GPAI), con richieste di documentazione, valutazioni e sanzioni fino a 15 milioni di euro o al 3% del fatturato globale, mentre gli obblighi sui sistemi ad alto rischio entreranno in modo scaglionato tra il 2027 e il 2028 (i dettagli sono sul sito della Commissione europea). È qui che la promessa di Ritual diventa concreta: se le imprese saranno chiamate a dimostrare come e con quali dati un’AI ha prodotto un risultato, un’inferenza verificabile e tracciabile diventa un requisito, non un vezzo.

Sul fronte statunitense, per completezza, la SEC ha proposto ad agosto 2026 un quadro dedicato ai cripto-asset (la Regulation Crypto Assets), con un safe harbor in base al quale un token cessa di essere un contratto di investimento una volta che l’emittente ha completato o abbandonato in modo permanente gli sforzi manageriali essenziali, come si legge nel comunicato dell’authority. È esattamente il tipo di regola che un progetto come Ritual osserverebbe con attenzione prima di decidere se, e quando, lanciare un token.

Cosa guardare nei prossimi mesi

Ritual resta un progetto a metà del guado, e questo va detto senza giri di parole. Il testnet pubblico è attivo e i prodotti (Infernet in testa) funzionano, ma il salto al mainnet è ancora davanti, ed è lì che si misurano i rischi di esecuzione. Ci sono almeno tre cose da tenere d’occhio.

La prima è il mainnet stesso: una data credibile e una rete stabile trasformerebbero la scommessa da promessa a prodotto. La seconda è una dApp di produzione con nome e cognome: finora l’ecosistema ha molte integrazioni e prove di concetto, ma manca un’applicazione di punta usata da tanti utenti reali che dimostri la domanda per la doppia proprietà prova più privacy. La terza è la sostenibilità economica del modello, tema che si intreccia con l’eterna domanda strategica: serve davvero una L1 tutta propria per l’inferenza verificabile, quando concorrenti come EigenCloud e Chainlink offrono soluzioni innestabili sulle catene esistenti?

La spinta dal lato della domanda, però, è reale e cresce: l’AI Act europeo e, più in generale, la richiesta di AI auditabile stanno creando esattamente il tipo di bisogno che Ritual dice di saper soddisfare. Se la fondazione riuscirà a trasformare questa spinta regolatoria in casi d’uso paganti, e a farlo prima che i concorrenti chiudano la finestra, la storia potrà passare dalla teoria alla pratica. Per ora il consiglio per chi legge è distinguere con nettezza il prodotto reale (interessante) dall’economia speculativa attorno a un token che non esiste (da evitare).

Domande frequenti

Ritual ha un token? Come si compra RITUAL?

No. A settembre 2026 non esiste un token RITUAL scambiabile. Il RITUAL citato dalla documentazione è solo il token di gas del testnet, senza valore economico. Non c’è un airdrop ufficiale né un token generation event annunciato: qualunque token RITUAL in vendita oggi è da considerarsi falso, e le richieste di collegare il wallet per reclamarlo sono un classico schema di phishing.

Che cos’è Ritual nell’AI crypto?

Ritual è un’infrastruttura che rende l’inferenza dei modelli AI verificabile e riservata all’interno degli smart contract. Comprende Infernet, una rete di oracoli AI già attiva su catene come Ethereum, Base e Arbitrum, e Ritual Chain, una blockchain di livello 1 in testnet costruita attorno all’EVM++ per far girare l’AI come operazione nativa.

Come fa uno smart contract a fidarsi di una risposta prodotta da un’AI?

Ritual lega ogni risposta alla richiesta esatta che l’ha generata e supporta più metodi di prova: attestazioni TEE, prove a conoscenza zero (zkML), verifica ottimistica (opML) e prove probabilistiche. In questo modo l’esecutore non può falsificare il risultato: il contratto riceve non solo un output, ma anche una garanzia che sia stato calcolato correttamente.

L’inferenza su Ritual è privata? Cosa vede la blockchain dei miei dati?

La riservatezza è uno degli obiettivi dichiarati. Le credenziali vengono cifrate (segreti ECIES che la catena non vede mai in chiaro), lo stato degli agenti è cifrato con chiavi derivate via DKMS e l’esecuzione può avvenire dentro enclave TEE. La collaborazione con Nillion punta all’inferenza cieca, che mantiene riservati sia i dati dell’utente sia i pesi del modello.

Ritual ha lanciato il mainnet? Quando esce?

No, al momento è attivo solo un testnet pubblico (chain ID 1979, blocchi da circa 350 millisecondi). La fondazione non ha comunicato una data ufficiale per il mainnet. Il passaggio alla rete principale, insieme a una dApp di produzione, è uno dei principali indicatori da monitorare per capire se il progetto manterrà le promesse.

Marcus Okafor scrive di AI, cripto e infrastrutture decentralizzate per HOGE Wire.