Akash 2026: GPU decentralizzate e il calcolo riservato

Quando affitti una GPU su una rete decentralizzata non stai noleggiando una macchina in un data center che conosci: stai caricando i tuoi dati, e per un carico di lavoro AI anche i pesi del tuo modello, sul computer di uno sconosciuto che ha vinto un’asta al ribasso. Quel provider potrebbe essere un data center professionale in Scandinavia o un appassionato con due schede da gaming in cantina. In entrambi i casi, tecnicamente, ha accesso alla macchina su cui gira il tuo lavoro. Questo, più del prezzo, è il vero ostacolo all’adozione seria dell’AI su reti come Akash Network. E nel 2026 Akash ha provato a rispondere con una parola precisa: calcolo riservato.

Il tempismo fotografa bene la tensione del settore. Il 16 settembre 2026 il token AKT vale circa 0,50 dollari (poco più di 0,43 euro), con una capitalizzazione intorno ai 149 milioni di dollari e un calo di oltre il 13% in sette giorni, secondo CoinGecko: ai minimi da anni, oltre il 90% sotto il massimo storico del 2021. Eppure sul lato prodotto la rete continua a spedire codice: inferenza gestita che macina miliardi di token al giorno, un marketplace di GPU che regge, e proprio il calcolo riservato come novità di punta. Questo articolo spiega come funziona Akash partendo dalla domanda che conta di più per chi deve costruirci sopra qualcosa di reale: di chi ti puoi fidare, e cosa la crittografia hardware risolve davvero (e cosa no).

Che cos’è Akash Network in una frase

Akash Network è un marketplace di cloud computing decentralizzato e permissionless. Nato nel 2018 per mano di Overclock Labs (i fondatori Greg Osuri e Adam Bozanich), ha lanciato la mainnet nel 2020 con capacità di sola CPU e storage, e ha aggiunto il marketplace di GPU nell’agosto 2023 con l’aggiornamento chiamato Supercloud. L’idea di base è semplice: mettere in comunicazione chi ha capacità di calcolo inutilizzata (i provider) con chi ne ha bisogno (i tenant), senza un intermediario centrale che decide chi può partecipare e a quale prezzo.

Due cose rendono Akash diverso da un cloud tradizionale come AWS o Google Cloud. La prima è che nessuno chiede il permesso: chiunque può mettere in affitto una macchina o noleggiarne una. La seconda è il prezzo, di solito nettamente inferiore a quello degli hyperscaler. Ma queste stesse due caratteristiche generano i due grandi problemi che Akash deve risolvere per crescere: da un lato la disponibilità di hardware (chi fornisce davvero le GPU, e quante), dall’altro la fiducia (perché dovrei mettere il mio lavoro sulla macchina di un anonimo?). Il calcolo riservato è il tentativo del 2026 di attaccare il secondo problema.

L’asta al ribasso, spiegata in breve

Il cuore di Akash è un meccanismo di asta inversa. Il tenant descrive ciò che gli serve in un file di configurazione chiamato SDL (Stack Definition Language, in pratica un file YAML): quante CPU, quanta memoria, quale tipo di GPU, quale immagine Docker eseguire. Pubblica questa richiesta sulla rete e i provider interessati rispondono con un’offerta di prezzo. A quel punto il tenant sceglie: non è obbligato a prendere l’offerta più bassa, e infatti la reputazione del provider conta, perché una macchina che cade di continuo fa perdere più soldi di quanti ne faccia risparmiare uno sconto.

Una volta accettata l’offerta si apre un lease, cioè un contratto di noleggio, garantito da un conto di deposito (escrow) che finanzia il pagamento nel tempo. Tutto passa da un’interfaccia, la Akash Console, che nasconde buona parte della complessità. Storicamente il pagamento avveniva direttamente in AKT; dal 2026, come vedremo, un nuovo meccanismo lega ogni dollaro speso alla domanda di token. Fin qui la meccanica è quella di un mercato spot per la potenza di calcolo. Il problema è cosa succede dentro quella macchina quando ci carichi sopra qualcosa di prezioso.

Il nodo della fiducia: cosa vede davvero un provider

Su un cloud tradizionale, l’operatore ha in teoria accesso fisico e software alla macchina che affitti, ma tu ti fidi del marchio, dei contratti e delle certificazioni (SOC 2, ISO 27001, audit periodici). Se AWS spiasse i dati dei clienti, la notizia distruggerebbe un’azienda da centinaia di miliardi. Su Akash quel deterrente non esiste: il provider è pseudonimo, potrebbe essere chiunque, e non c’è un marchio da difendere né un contratto enterprise dietro. Per un semplice server web è un rischio accettabile. Per l’AI, no.

Il motivo è che nell’AI i due asset più sensibili finiscono proprio dentro la macchina del provider. Il primo sono i pesi del modello: addestrare un modello proprietario può costare milioni, e quei pesi sono la proprietà intellettuale dell’azienda; caricarli sulla GPU di un anonimo significa esporli a chi controlla quella macchina. Il secondo sono i dati in input all’inferenza, che spesso sono regolati: cartelle cliniche, dati finanziari, informazioni personali coperte dal GDPR. Un provider malevolo o compromesso potrebbe, in linea di principio, leggere la memoria della GPU ed esfiltrare pesi e input. È per questo che le GPU a basso costo, da sole, non hanno mai chiuso contratti aziendali seri: il prezzo attira gli hobbisti, la fiducia serve alle imprese.

Calcolo riservato: la risposta di Akash nel 2026

Il calcolo riservato (confidential compute) esegue il carico di lavoro dentro un ambiente di esecuzione fidato basato su hardware, il cosiddetto TEE (Trusted Execution Environment). L’idea è che la memoria del carico resti cifrata e isolata perfino dal sistema operativo dell’host, dall’hypervisor e quindi dal provider stesso: chi possiede la macchina non può leggere ciò che ci gira dentro. Non è una novità inventata dalle crypto (Intel e AMD la offrono da anni), ma applicarla a un marketplace di GPU anonime cambia le carte in tavola.

Su Akash il tutto è codificato nella specifica AEP-83, Confidential Compute via Kata Containers, arrivata allo stato Final con completamento previsto a metà luglio 2026. Il meccanismo funziona così: il carico gira dentro Kata Containers, cioè micro-macchine virtuali, su provider dotati di hardware compatibile; le piattaforme supportate sono AMD SEV-SNP e Intel TDX, e il provider sceglie automaticamente quale usare al momento del deploy in base all’hardware che possiede. Il tenant non deve conoscere questi dettagli: aggiunge una sola riga al suo file SDL, params.tee impostato su cpu oppure su cpu-gpu, e la rete fa il resto. Per i carichi su GPU, la specifica copre il passaggio diretto della GPU NVIDIA alla macchina virtuale Kata con la modalità di confidential computing attiva.

Il pezzo più interessante è l’attestazione. A ogni carico riservato viene iniettato automaticamente un componente (attestation sidecar) che permette al tenant di verificare in modo crittografico, prima ancora di inviare i suoi segreti, di stare parlando davvero con un enclave hardware genuino e non con un provider che finge. In pratica: prima carico i pesi, controllo che la macchina sia davvero blindata come promette; solo se l’attestazione torna, procedo. Ecco cosa protegge e cosa non protegge questa tecnologia.

• Protegge: i dati in uso e i pesi del modello nella memoria della macchina, tenendoli nascosti al provider che la ospita; l’integrità dell’ambiente di esecuzione, verificabile via attestazione.
• Non protegge: non dimostra che il provider abbia eseguito il modello giusto nel modo giusto; sposta la fiducia sul produttore del silicio (Intel, AMD, NVIDIA) e sul suo firmware; resta esposto, in linea teorica, alle ricerche sui side-channel.
• Ha un costo: la micro-VM e l’attestazione aggiungono overhead, quindi un carico riservato tende a costare o rendere un po’ di più di uno normale.

Riservato non vuol dire verificabile (e perché conta)

Qui sta la distinzione su cui ruota tutto il filone ai-crypto, ed è facile confonderla. Il calcolo riservato nasconde i tuoi dati all’host e, tramite attestazione, dimostra che il codice gira in un enclave autentico. La radice della fiducia è il chip. Il calcolo verificabile è un’altra cosa: dimostra che il calcolo è stato eseguito correttamente, cioè che è stato usato proprio quel modello, con quella precisione, senza scorciatoie. La radice della fiducia qui è la matematica (prove crittografiche) o la cripto-economia (stake e slashing), non l’hardware.

Akash oggi offre il primo, non il secondo. Se affitti una GPU Akash in modalità riservata, il provider non può leggere i tuoi input, ma nulla lo obbliga a far girare esattamente il modello che gli hai chiesto: potrebbe silenziosamente sostituirlo con una versione più piccola o quantizzata per risparmiare, e tu non te ne accorgeresti. Chiudere questo buco è la frontiera a cui lavorano progetti come Ritual e gli agenti AI on-chain, insieme al mondo di zkML e opML. Vitalik Buterin, nel suo saggio su crypto e AI, indica proprio nella verificabilità l’uso più forte della crittografia applicata all’intelligenza artificiale, ma avverte che le prove crittografiche aggiungono un overhead di centinaia o migliaia di volte. Sreeram Kannan, CEO di EigenCloud, sintetizza la scommessa in una frase: «il futuro del software è autonomo e verificabile». La tabella seguente mette in fila gli approcci.

Il punto pratico è netto: il calcolo riservato risolve il problema della privacy, che per un’azienda con dati regolati è già enorme, ma lascia aperto il problema della correttezza. Per molti carichi enterprise (analisi di dati sensibili, inferenza su modelli proprietari) la riservatezza è ciò che serve subito; la verificabilità piena è un lusso che oggi costa troppo. Akash sta scommettendo, ragionevolmente, sul problema che il mercato è disposto a pagare per primo.

Ma i provider hanno l’hardware giusto?

C’è un cortocircuito da affrontare. Il calcolo riservato richiede silicio specifico: processori AMD EPYC con SEV-SNP o Intel Xeon con TDX, e GPU NVIDIA capaci della modalità confidential (le H100 e H200 la supportano). Ma la base di provider di Akash è ai minimi storici ed è in gran parte anonima. Secondo il rapporto Messari sul primo trimestre 2026, i provider attivi erano 58 (un minimo, in calo rispetto ai 63 del trimestre prima), le GPU disponibili 334 (in calo del 57,5% su base trimestrale), con un utilizzo del 33,7%. I nuovi lease sono cresciuti del 27,1% a quota 43.540, ma i ricavi da lease sono scesi del 45% a 253.250 dollari nel trimestre; il fatturato dell’intero 2025 era stato di 3,15 milioni di dollari, in aumento del 128% sull’anno prima. Domanda che sale, offerta che si assottiglia.

Il rischio è evidente: se i pochi provider rimasti sono soprattutto appassionati con schede da gaming, quanti di loro hanno davvero l’hardware da confidential computing? La risposta di Akash è una tenaglia sul lato offerta. Dal basso c’è Homenode, in accesso anticipato da febbraio 2026, che permette a chi ha una RTX 4090 o 5090 di diventare provider senza dover gestire Kubernetes. Dall’alto c’è StarCluster, una rete di GPU di proprietà del protocollo, la cui prima fase è finanziata tramite gli Starbond (uno strumento di investimento regolato negli Stati Uniti, con un tetto fino a 75 milioni di dollari) per portare online circa 7.200 GPU NVIDIA GB200 Blackwell gestite da operatori selezionati (Nodekeeper). C’è poi la proposta AEP-53 per incentivare on-chain i provider, pagandoli in AKT (con l’ovvio rovescio della medaglia: più emissione, più diluizione). È probabile che proprio il livello professionale, i Nodekeeper con hardware enterprise, sia quello che offrirà davvero il calcolo riservato, mentre l’hobbista con la scheda da gioco resterà sui carichi ordinari.

AkashML e la corsa all’inferenza gestita

Il motore della domanda, nel 2026, non è più il noleggio grezzo di GPU ma l’inferenza gestita. Con AkashML, presentato come il primo servizio di inferenza AI completamente gestito su GPU decentralizzate, Akash è salita di un gradino nella catena del valore: non ti vende una macchina nuda, ti vende un endpoint pronto all’uso su cui girano modelli come Llama 3.3-70B, DeepSeek V3 e Qwen3. Il volume è cresciuto rapidamente, da circa 1,7 miliardi di token al giorno nel primo trimestre a oltre 10 miliardi all’inizio di luglio 2026, con massimi ripetuti; tra gli utenti citati ci sono Venice, ElizaOS, Morpheus e Gensyn. A marzo la rete ha aggiunto anche Akash Agents, per lanciare agenti AI con un clic.

È qui che il calcolo riservato conta di più. L’inferenza gestita significa far girare modelli, spesso proprietari, sulle macchine di provider terzi: per un’azienda, i pesi e i prompt sono i gioielli della corona. Il TEE è ciò che rende pensabile l’inferenza per settori regolati. Il fondatore Greg Osuri ha riassunto il senso di marcia in una frase che vale anche come giustificazione strategica: «l’AI si muove in mesi, l’energia si muove in anni». Nello stesso rapporto Akash rivendica il traguardo dei 5 milioni di dollari di spesa cumulativa in compute su tutti i suoi prodotti; da notare, però, che questa cifra all-time non si concilia in modo ovvio con i 253.250 dollari di ricavi da lease on-chain misurati da Messari in un trimestre. Non è necessariamente una contraddizione (le due misure hanno perimetro e orizzonte temporale diversi), ma finora la rete non ha pubblicato una riconciliazione dettagliata, e per un investitore vale la pena tenerlo a mente.

Il token AKT e il burn che quasi non brucia

Il valore del token AKT dipende dai meccanismi economici della rete. Da marzo 2026 è attivo il Burn Mint Equilibrium (BME), introdotto con l’aggiornamento Mainnet 17 e la proposta 318: quando un tenant paga, brucia AKT in cambio di un credito di regolamento agganciato al dollaro; il provider viene poi pagato in AKT al momento del settlement. Per la prima volta ogni dollaro di compute è legato alla domanda di token. Sulla carta è un motore deflazionistico; nella pratica lo è molto meno di come suona. I token bruciati vengono in gran parte riconiati per pagare i provider, e la distruzione netta si verifica solo se AKT si apprezza tra il momento del burn e quello del settlement. In altre parole, è un burn che quasi non brucia, e la rete non ha reso trasparente il dato di distruzione netta, un punto che diversi analisti indipendenti hanno criticato.

Sul lato offerta di token, la proposta 283 del marzo 2025 ha tagliato l’inflazione massima dal 13% all’8%, mentre una proposta collegata ha alzato al 50% la quota di emissione destinata al community pool anziché agli staker. Risultato: chi mette AKT in staking incassa un rendimento nominale intorno al 7% ma un rendimento reale sottile o negativo. La tabella riassume la fotografia del token oggi.

La lettura è quella classica di questo settore: l’uso della rete cresce, il token resta al palo. È lo stesso divario che si osserva in tutto il comparto delle GPU decentralizzate, e che abbiamo analizzato in dettaglio parlando di come Render prova a crearsi la domanda da sola.

Quanto costa una GPU su Akash

Il vantaggio storico di Akash è il prezzo. Le stime variano molto a seconda della fonte (anche del doppio), ma l’ordine di grandezza per una NVIDIA H100 all’ora è quello della tabella seguente, con Akash tra le opzioni più economiche e i grandi cloud diverse volte più cari. Va ricordato che il calcolo riservato aggiunge un po’ di overhead, quindi un’ora in modalità TEE costa o rende leggermente meno di una normale.

Queste cifre sono coerenti con i dati che la stessa Akash pubblica sui prezzi delle H100. Il risparmio è reale, ma il quadro va tenuto in prospettiva. L’intero comparto delle GPU decentralizzate genera un fatturato aggregato che si misura in poche centinaia di milioni di dollari l’anno. Per confronto, il cloud AI centralizzato CoreWeave (quotato al Nasdaq) ha riportato per il secondo trimestre 2026 ricavi per circa 2,6 miliardi di dollari, in crescita del 112% sull’anno, con un portafoglio ordini intorno ai 104 miliardi, secondo quanto riportato dalla CNBC. Akash, in confronto, è un arrotondamento. Il CEO di CoreWeave, Michael Intrator, ha inquadrato bene il momento del mercato: il vincolo dell’AI non è più se le aziende vogliano usarla, ma quanto in fretta si riesca a consegnare capacità di calcolo affidabile. È esattamente il vuoto che le reti decentralizzate provano a riempire, a patto di risolvere fiducia e affidabilità.

La concorrenza, e il caso Phala

Akash non è sola. Il campo dei rivali diretti si gioca quasi tutto su Solana, con modelli diversi. La tabella confronta i quattro token del comparto ai prezzi di oggi.

Render punta sul rendering grafico e, sempre di più, sull’inferenza, con un proprio sistema di validazione dei risultati (Proof-of-Render); io.net aggrega capacità da molte fonti; Nosana si concentra sull’inferenza a basso costo. Bittensor merita un discorso a parte, perché non è un marketplace di noleggio ma una rete a sottoreti che premia il contributo di modelli e intelligenza: metterlo nello stesso mazzo sarebbe fuorviante, e ne abbiamo parlato chiedendoci se si possa addestrare l’AI senza data center.

Il rivale più interessante, sul terreno specifico del calcolo riservato, è però Phala Network. Phala ha costruito l’intera sua proposta sul confidential computing basato su TEE, con una flotta di dispositivi dedicati e volumi di inferenza già consistenti. La mossa di Akash sul calcolo riservato la porta quindi a competere anche sul territorio di Phala, non solo su quello dei marketplace di GPU. Per il lettore la lezione è che il confidential computing sta diventando una feature attesa, non un lusso: chi non ce l’ha rischia di restare tagliato fuori dai carichi enterprise.

L’addio a Cosmos e la sicurezza condivisa

Sullo sfondo di tutto c’è una decisione strutturale ancora aperta: Akash sta abbandonando la propria blockchain sovrana basata su Cosmos-SDK per migrare verso un modello di sicurezza condivisa (la proposta AEP-79). L’idea è passare da una sicurezza pagata bloccando AKT in staking a una sicurezza pay-per-use, ritenuta più efficiente in termini di capitale. Al 16 settembre 2026 la catena di destinazione non è stata ancora scelta: Solana è indicata come candidata forte, ma la rete sta valutando una quindicina di ecosistemi, con l’obiettivo di completare la transizione entro fine anno.

La spinta ad accelerare è arrivata da un episodio concreto: nell’aprile 2026 la licenza di un componente chiave del Cosmos-SDK (il modulo Enterprise) è passata da Apache-2.0 a una licenza che ne vieta l’uso commerciale senza un accordo separato. Osuri l’ha definita pubblicamente «ostile», sostenendo che avrebbe impedito ad Akash di usarla in produzione e di offrirla come servizio a terzi. Per chi valuta il token, la migrazione è insieme un’opportunità (economia più efficiente) e un rischio di esecuzione non banale, perché cambiare le fondamenta a rete accesa non è mai indolore.

MiCA, Consob e il fisco italiano

Per un lettore italiano il quadro regolatorio ha due livelli. A livello europeo vale il regolamento MiCA; in Italia la vigilanza è divisa tra Consob (condotta di mercato e autorizzazione dei prestatori di servizi, i CASP) e Banca d’Italia (aspetti prudenziali su token ancorati ad attività ed e-money), secondo il decreto legislativo 5 settembre 2024, n. 129. Il periodo transitorio di MiCA in Italia si è chiuso il 1 luglio 2026. AKT, in questo schema, si legge come un token di utilità infrastrutturale, periferico rispetto al nucleo di MiCA (che riguarda gli emittenti di stablecoin e i CASP) e non come un titolo: la regolazione lo tocca soprattutto al livello degli exchange e della custodia. I derivati su crypto, invece, restano sotto la MiFID II. Chi volesse capire meglio come funziona l’offerta di un token e i suoi obblighi informativi può partire dal nostro pezzo sul libro bianco MiCA.

Il calcolo riservato ha un risvolto regolatorio importante proprio in Europa. TEE e residenza dei dati aiutano a rispettare il GDPR e a trattare dati sensibili, il che è un argomento di vendita concreto per il mercato europeo. C’è però un nodo aperto sull’altro fronte: dal 2 agosto 2026 sono efficaci gli obblighi di enforcement dell’AI Act europeo per i modelli di uso generale, con sanzioni fino al 3% del fatturato o 15 milioni di euro; e stabilire chi sia il fornitore ai fini della norma, quando il calcolo gira su GPU anonime sparse per il mondo, non è affatto ovvio. Sul piano fiscale, infine, per chi acquista AKT o incassa premi da staking la matematica è cambiata: dal 1 gennaio 2026 le plusvalenze crypto delle persone fisiche scontano un’imposta sostitutiva del 33% (salita dal 26%), è stata abolita la vecchia franchigia da 2.000 euro, mentre le stablecoin ancorate all’euro restano al 26%; le posizioni vanno monitorate nel quadro RW e le plusvalenze dichiarate nel quadro RT. Abbiamo ricostruito l’intreccio degli anni fiscali che si sovrappongono nel pezzo su crypto e Manovra 2027.

Rischi e cosa guardare nel Q4 2026

Mettendo tutto insieme, i rischi da tenere d’occhio sono diversi e concreti. Il primo è l’offerta: 58 provider attivi sono pochi, e la scommessa che Homenode e StarCluster invertano la rotta è ancora tutta da dimostrare. Il secondo è il token: il BME cattura meno valore di quanto suggerisca la parola burn, e gli incentivi on-chain ai provider rischiano di diluire ulteriormente. Il terzo è il divario di verificabilità: il calcolo riservato protegge la privacy ma non prova che sia stato eseguito il modello giusto, e per certi carichi questo conta. Il quarto è la fiducia nell’hardware TEE stesso: side-channel, firmware dei produttori e la domanda pratica di quanti provider abbiano davvero il silicio adatto. A questi si aggiungono il rischio di esecuzione della migrazione fuori da Cosmos e un contesto macro difficile, con una guerra dei prezzi sull’inferenza che comprime i margini di tutti e un AKT sui minimi pluriennali.

Cosa guardare nei prossimi mesi: la scelta della chain di destinazione per la sicurezza condivisa; i dati Messari del secondo e terzo trimestre 2026, per capire se l’offerta di provider si stabilizza; e soprattutto l’adozione reale del calcolo riservato, cioè quanti dei provider attivi offriranno davvero il TEE e se AkashML porterà su questa modalità carichi enterprise. Se Akash riuscirà a trasformare la riservatezza in contratti veri, avrà dato una risposta al problema che il prezzo, da solo, non ha mai risolto. Se invece il calcolo riservato resterà una casella spuntata sulla roadmap senza hardware sufficiente dietro, sarà l’ennesima feature elegante in cerca di domanda.

Domande frequenti (FAQ)

Che cos’è Akash Network?

Akash Network è un marketplace cloud decentralizzato e permissionless: chiunque può mettere in affitto la potenza di calcolo delle proprie GPU o CPU, e chiunque può noleggiarla tramite un’asta al ribasso, spesso a un costo inferiore rispetto ai grandi cloud. La rete regola i pagamenti con il token AKT e non richiede il permesso di un intermediario centrale.

Che cos’è il calcolo riservato su Akash?

È la possibilità di eseguire un carico di lavoro dentro un ambiente di esecuzione fidato basato su hardware (TEE), come AMD SEV-SNP o Intel TDX, in modo che il provider che ospita la macchina non possa leggere i tuoi dati né i pesi del tuo modello. Su Akash si richiede aggiungendo una sola riga alla configurazione SDL (params.tee); la specifica AEP-83 è arrivata allo stato Final a metà 2026.

Calcolo riservato e calcolo verificabile sono la stessa cosa?

No. Il calcolo riservato protegge la riservatezza e l’integrità dell’ambiente, e la sua radice di fiducia è il produttore del chip. Il calcolo verificabile dimostra invece, con la matematica o con incentivi economici, che il calcolo è stato eseguito correttamente. Akash oggi offre il primo, non il secondo: un provider può nascondere i tuoi dati e comunque eseguire un modello diverso da quello richiesto.

Quanto costa affittare una GPU su Akash rispetto ad AWS?

Le stime variano parecchio, ma una NVIDIA H100 su Akash costa all’incirca da 1,15 a 1,75 euro l’ora, contro diverse volte tanto sui grandi cloud. Il risparmio è reale, ma vanno messi in conto l’overhead del calcolo riservato, l’affidabilità variabile dei provider e l’assenza dell’assistenza di livello enterprise.

Come sono tassate in Italia le plusvalenze su AKT?

Dal 1 gennaio 2026 le plusvalenze crypto delle persone fisiche scontano un’imposta sostitutiva del 33%, senza più la vecchia franchigia da 2.000 euro; la tassazione avviene al momento del realizzo e le posizioni vanno monitorate nel quadro RW, con le plusvalenze nel quadro RT. I premi da staking seguono regole proprie. Meglio confrontarsi con un fiscalista.

Marcus Okafor scrive per HOGE Wire su AI, calcolo decentralizzato e infrastrutture crypto.