Inferenza decentralizzata: 211 miliardi di token, misurati

Per anni i numeri dell’inferenza decentralizzata sono arrivati da una sola fonte: le reti stesse. Dashboard che annunciano miliardi di token al giorno, comunicati che parlano di centinaia di migliaia di GPU, grafici che salgono. Mancava un arbitro neutrale. A metà ottobre 2026 è arrivato il primo: un report di Blockworks ha contato il traffico vero di sette reti crypto che vendono inferenza su OpenRouter, misurandolo con lo stesso strumento per tutti.

Il risultato: circa 211 miliardi di token al giorno, l’equivalente di poco più dell’1% dei 21,9 trilioni che OpenRouter instrada ogni giorno. È un numero piccolo rispetto al mercato complessivo dell’AI, ma è il primo numero misurato invece che dichiarato, e cambia il modo in cui si legge l’intero settore.

Nello stesso periodo è arrivato anche un segnale che fino a pochi mesi fa sarebbe sembrato improbabile. Il 4 novembre Tencent ha lanciato il suo nuovo modello di punta open-weight, indicato come Hy4, e tra i partner scelti per servirlo c’era Chutes, una subnet di Bittensor, accanto a OpenRouter e al cloud dello stesso Tencent (AMBCrypto). Una rete decentralizzata sulla stessa lista di lancio dei provider centralizzati, a inseguire gli stessi sviluppatori su prezzo e velocità.

E poi c’è il paradosso che tiene insieme questo articolo: mentre il traffico misurato cresce e un colosso da oltre un miliardo di utenti bussa alla porta, i token del settore continuano a scendere. TAO vale circa 191,57 € (CoinGecko), oltre il 70% sotto il massimo storico, e non è un’eccezione. Vediamo perché.

Che cos’è l’inferenza decentralizzata, in breve

Un modello di AI ha due fasi di vita. L’addestramento (training) è la fase in cui il modello impara: divora enormi quantità di dati, costa decine o centinaia di milioni e si fa una volta. L’inferenza è tutto il resto. Ogni volta che poni una domanda a un chatbot, o un agente genera una risposta, quella è inferenza. È ripetitiva, continua e, su scala, è dove finisce la maggior parte della spesa di calcolo: le stime di settore collocano l’inferenza tra il 70% e il 90% del costo di esercizio di un modello in produzione.

«Decentralizzare» l’inferenza significa non comprarla da un unico hyperscaler (AWS, Azure, Google Cloud) ma da una rete di fornitori di GPU indipendenti, coordinati da una blockchain che tiene i conti e smista i pagamenti. L’idea ha tre argomenti a favore: il prezzo (hardware inattivo venduto sotto il listino dei giganti), la resistenza alla censura (modelli senza filtri, che nessun fornitore può spegnere unilateralmente) e la privacy (calcolo dentro enclave hardware che nemmeno l’operatore può leggere).

Lo stack si legge su tre livelli: l’hardware fisico (le GPU, spesso H100 o H200), il livello di servizio (chi impacchetta quelle GPU in un’API compatibile con OpenAI) e il livello di coordinamento e regolamento (la blockchain e il token che pagano e misurano). Quasi tutte queste reti vendono modelli a pesi aperti, come Llama, DeepSeek o Qwen; i pesi chiusi di frontiera (GPT-5, Claude, Gemini) non si possono affittare a nessun prezzo, ed è un limite strutturale a cui torneremo.

Il primo tabellone indipendente: 211 miliardi di token

Il motivo per cui il report conta è il metodo. OpenRouter è un aggregatore: uno sviluppatore punta il suo codice lì e la piattaforma smista la richiesta al provider migliore per prezzo o latenza. Nel farlo misura il volume reale che passa da ognuno. È un contatore unico, applicato a tutti allo stesso modo, e quindi un metro molto più affidabile delle dashboard che ciascuna rete pubblica su se stessa.

Su quel metro, sette provider crypto-nativi (Venice, Phala, Darkbloom, io.net, AkashML, NEAR AI e Chutes) hanno mosso insieme circa 211 miliardi di token al giorno nell’ultimo mese, pari a circa l’1% dei 21,9 trilioni giornalieri di OpenRouter (ChainCatcher, che riprende il report). Tradotto: la domanda è reale e non è più trascurabile, ma resta una nicchia dentro un mercato dominato dai provider centralizzati.

Attenzione a un’insidia che circola nei riassunti automatici del report: alcune sintesi gonfiano le cifre di Venice, Phala e io.net di un fattore dieci (870, 546, 148 miliardi) e contemporaneamente riducono la capitalizzazione del settore. Sono letture incoerenti; le cifre corrette, quelle che sommano a 211, sono queste.

Dichiarato contro misurato: il caso Chutes

Il divario più istruttivo del report è quello di Chutes, la subnet di inferenza di Bittensor (SN64). La rete dichiara circa 160 miliardi di token al giorno; sul contatore neutrale di OpenRouter ne passano circa 5,7 miliardi, in calo del 33% sul mese. Non significa per forza che qualcuno stia mentendo: una parte del traffico può viaggiare su canali privati che OpenRouter non vede. Ma significa che il numero dichiarato e il numero verificabile vivono su due pianeti diversi, e che per ora solo il secondo è controllabile da un estraneo.

È una dinamica che chi segue il mining conosce bene. Un minatore può dichiarare l’hashrate che vuole: nessuno lo verifica finché non trova un blocco, e il blocco è la prova che il lavoro è stato davvero svolto. L’inferenza, oggi, è spesso priva di quel «blocco»: manca una prova economica che leghi il numero annunciato al calcolo effettivamente eseguito, lo stesso scarto tra promessa e verifica che abbiamo raccontato parlando della lotteria del mining in solitaria. Finché quella prova non esiste su larga scala, le dashboard vanno lette come marketing, non come contabilità.

La lezione non è «le reti decentralizzate barano», ma qualcosa di più sottile: l’unico dato su cui costruire una tesi d’investimento o un piano di integrazione è quello misurato da terzi. Tutto il resto è una promessa.

Chi guida davvero: Venice, Phala, io.net

Il tabellone riscrive la classifica mentale che molti avevano. In testa non c’è una rete di GPU generaliste, ma Venice, con circa 87 miliardi di token al giorno. Venice vende inferenza privata e senza filtri, punta sulla domanda che non si muove solo per il prezzo e dichiara circa 100 milioni di dollari di ricavi ricorrenti (ricavi tradizionali, non verificati on-chain). Non a caso il suo token, VVV, è il meno malconcio del gruppo: circa 17,16 € (CoinGecko), «solo» il 45% sotto il massimo, contro cali dell’85-98% dei concorrenti.

Il balzo del mese è di Phala, passata da circa 5 a circa 54,6 miliardi di token al giorno. Phala vende inferenza dentro enclave hardware affidabili (TEE), il filone «riservato» del settore, ed è la prova che la domanda di privacy esiste e sa crescere in fretta. io.net, nata come marketplace di GPU su Solana, è circa raddoppiata a 14,8 miliardi, segno che il pivot verso la vendita diretta di inferenza sta funzionando.

Poi c’è l’altra faccia: l’offerta si assottiglia dove finiscono gli incentivi. AkashML, il braccio gestito di Akash, ha visto crollare le GPU attive dopo la fine del programma di sussidi, un tema che tocca da vicino il futuro del token AKT e che abbiamo analizzato quando Akash ha scelto Solana. Senza emissioni che pagano i fornitori, molte GPU semplicemente se ne vanno.

Tencent sceglie una subnet: il caso Hy4

Il 4 novembre 2026 Tencent ha lanciato Hy4, il suo nuovo modello di punta a pesi aperti: un grande sistema multimodale, capace di leggere immagini e operare un computer. La notizia, per questo settore, non è il modello ma la lista dei partner di lancio. Accanto al cloud proprietario di Tencent e a OpenRouter c’era Chutes, la subnet di Bittensor. Per uno sviluppatore già su Chutes, passare a Hy4 richiede tre piccole modifiche: puntare all’endpoint di Chutes, cambiare il nome del modello e tenere la stessa chiave API.

Perché conta. Tencent ha circa 1,44 miliardi di utenti attivi mensili tra Weixin e WeChat (AMBCrypto): è la prima volta che una rete decentralizzata compare sulla stessa lista di lancio di un colosso di questa taglia, trattata come un fornitore qualsiasi scelto su prezzo e velocità. Il mercato ha reagito subito: TAO è salito di oltre il 3% verso i 220 dollari sulla notizia (KuCoin).

Due avvertenze, però. Primo, il rimbalzo non ha tenuto: pochi giorni dopo TAO era di nuovo sotto i 212 dollari. Secondo, Chutes non è l’unico posto dove gira Hy4, e i suoi prezzi bassi restano in larga parte finanziati dalle emissioni di Bittensor, non dai margini. L’endorsement è reale e pesa, ma da solo non cambia l’economia della rete.

Lo sconto è reale, ma è sovvenzionato

Il primo argomento di vendita di queste reti è il prezzo, e lo sconto esiste davvero. Un’ora di H100 costa dai giganti molto più che dai provider specializzati o DePIN: a listino siamo intorno ai 6-11 € sugli hyperscaler contro 1,8-3,2 € sulle reti decentralizzate, un risparmio che il settore quantifica tra il 40% e l’85% (Spheron). Sul singolo token la forbice è simile: Chutes figura tra i tre provider più economici su ogni modello che serve, con prezzi dell’ordine di 0,48 € per milione di token in ingresso e 1,42 € in uscita (AMBCrypto).

Il problema è come nasce quello sconto. Gran parte del prezzo basso non viene dai margini ma dalle emissioni del token, che pagano i fornitori di GPU al posto dei clienti. Le analisi indipendenti stimano per Chutes un rapporto tra sussidio ed entrate dell’ordine di diverse decine a uno, con un costo di pareggio sensibilmente più alto di quello di un concorrente centralizzato efficiente. In altre parole, una parte dello sconto la paga chi detiene il token, non il fornitore.

C’è un terzo fattore che rode il vantaggio: lo sconto è un bersaglio mobile. La guerra dei prezzi tra i modelli centralizzati, innescata da DeepSeek e proseguita con tagli fino all’85% su Gemini, abbassa il pavimento del costo per token più in fretta di quanto le reti decentralizzate riescano a inseguirlo. Competere solo sul prezzo, in un mercato che corre verso lo zero, è una posizione fragile.

Il nodo irrisolto: fidarsi di una GPU che non possiedi

Quando invii un prompt a un fornitore anonimo, come sai che ha davvero usato il modello che hai chiesto e non una versione più piccola e scadente per risparmiare? È il «tallone d’Achille» dell’inferenza decentralizzata: la verifica. Un provider, spiega il team di Prime Intellect, può «modificare i metodi di calcolo per ottimizzare costi, efficienza o specifici obiettivi commerciali» (Prime Intellect), e senza una prova il cliente non se ne accorge.

Esistono quattro famiglie di risposte, ognuna con un compromesso. Le enclave hardware (TEE), usate da Phala, isolano il calcolo ma chiedono di fidarsi del produttore del chip. Le prove ottimistiche (opML) assumono l’onestà e puniscono i bari a posteriori: economiche, ma con finestre di contestazione lente. Le prove a conoscenza zero (zkML) sono matematicamente solide ma costosissime. E poi ci sono le impronte statistiche come TOPLOC, che rilevano se modello o precisione sono cambiati senza rieseguire tutto.

Il punto è che nessuna di queste è, oggi, al tempo stesso economica, affidabile e veloce su scala di produzione. Vitalik Buterin, nel suo saggio su crypto e AI, sostiene che la verificabilità è l’uso più solido della crittografia applicata all’AI, ma avverte che generare una prova crittografica di un’inferenza può costare centinaia di volte più del calcolo stesso (vitalik.eth.limo). È il motivo per cui la fiducia, non il prezzo, è la vera frontiera.

Chi incassa: ricavi veri, piccoli e non verificabili

Se il traffico è reale, i ricavi dovrebbero seguirlo. In parte è così, ma i numeri restano piccoli e difficili da certificare. Il report Blockworks è netto: «nessuna rete di calcolo decentralizzata ha dichiarato ricavi verificabili superiori a decine di milioni di dollari». Le stime di terze parti parlano di ricavi ricorrenti per le subnet di Bittensor nell’ordine di alcune decine di milioni di dollari annui, ma restano appunto stime, non numeri certificati on-chain.

Qualche ancoraggio concreto c’è. Render avrebbe generato ricavi nell’ordine di una ventina di milioni di dollari nel terzo trimestre, un dato che racconta un’attività di rete autentica ma di taglia contenuta, come abbiamo visto guardando a chi crea davvero sulla rete GPU oltre al prezzo del token. Venice dichiara circa 100 milioni di ricavi ricorrenti, ma di tipo tradizionale (abbonamenti, API), non la quota che passa on-chain.

La prova di realtà più spietata è di scala. L’intera categoria crypto-AI liquida vale circa 24,9 miliardi di dollari; una singola società privata di infrastruttura AI come Crusoe è stata valutata 30,9 miliardi in un round da 3,9 miliardi a settembre 2026 (Crusoe). Tutto il settore dei token, messo insieme, pesa meno di una sola azienda che fa la stessa cosa senza token.

Equity batte token: il segnale Prime Intellect

C’è un modo rapido per capire dove il mercato pensa che finisca il valore: guardare dove entrano i soldi degli investitori seri. Prime Intellect, che fa addestramento distribuito e inferenza con verifica TOPLOC, ha raccolto 130 milioni di dollari a una valutazione di un miliardo a luglio 2026, con un fatturato ricorrente stimato intorno ai 100 milioni, e non ha alcun token quotato (TechCrunch). Chi ha creduto nel progetto ha comprato azioni, non token.

È lo stesso schema che si intravede dietro i contratti enterprise di io.net e i ricavi da abbonamento di Venice: la domanda c’è, ma a catturarla sono i ricavi aziendali e il capitale di rischio, non necessariamente il token quotato. Alcune reti provano a chiudere il cerchio legando le emissioni agli incassi reali, per esempio bruciando token in proporzione ai ricavi netti; è un passo nella direzione giusta, ma non ancora la prova che il token catturi il valore che la rete produce.

La domanda che ogni investitore dovrebbe porsi è quindi semplice: sto comprando il business o la commodity? Il token di una rete che vende calcolo indistinto, e che corre verso lo zero sul prezzo, è una scommessa diversa da una quota in un’azienda che fattura. Spesso portano lo stesso nome, ma non sono la stessa cosa.

Perché l’uso sale e i token scendono

Qui sta il cuore del paradosso. Il traffico misurato cresce, Phala quintuplica, io.net raddoppia, Tencent sceglie una subnet, eppure i token del settore fanno nuovi minimi. TAO è circa il 72% sotto il massimo storico (CoinGecko), RENDER circa l’89%, AKT oltre il 92%, IO oltre il 98%. Perfino Phala, la rivelazione del tabellone, ha un token sceso di oltre il 40% nelle tre settimane successive al report, dopo un breve rimbalzo. L’uso e il prezzo si sono scollegati.

Le ragioni sono due, una micro e una macro. Micro: come abbiamo visto, molto traffico è sovvenzionato e i ricavi verificabili sono piccoli, quindi la crescita dell’uso non si traduce in flussi di cassa che giustifichino i prezzi. Macro: il novembre 2026 è un mese di avversione al rischio. Dopo midterm statunitensi che hanno ridisegnato il Congresso e un dato sull’inflazione più caldo del previsto, il mercato sconta una probabile stretta della Fed il 9 dicembre, e gli asset più speculativi, come i token AI a piccola capitalizzazione, sono i primi a soffrire.

Questo scollamento, tra andamento delle azioni e delle crypto e tra fondamentali e prezzo, attraversa tutto il mercato di questi mesi, come abbiamo raccontato analizzando la correlazione tra azioni e crypto tra midterm e CPI. Per i token dell’inferenza decentralizzata il contesto è doppiamente ostile: fondamentali ancora deboli e marea macro contraria, con la decisione della Fed del 9 dicembre come prossimo spartiacque.

La finanziarizzazione arriva in Europa: gli ETP 21Shares

Mentre i fondamentali faticano, il settore guadagna un involucro finanziario regolato. Il 20 ottobre 2026 21Shares ha quotato due nuovi ETP a replica fisica: il Venice Token ETP (ticker VENC) sulla borsa svizzera SIX e il Lighter ETP (LIHT) su Xetra di Deutsche Börse, entrambi con una commissione del 2,50% (crypto.news). Sono tra i primi prodotti quotati su singoli token di reti AI, e non è un caso che il primo sia proprio Venice, il leader misurato del tabellone.

Per un risparmiatore europeo il dettaglio tecnico conta: sotto la normativa UCITS non esiste un ETF spot su un singolo crypto-asset, quindi l’esposizione passa da un ETP (un titolo collateralizzato), non da un fondo. È la stessa logica per cui in Europa gli strumenti su Bitcoin ed Ethereum sono ETP e non ETF. La differenza non è formale: cambia il profilo di rischio emittente e il modo in cui il prodotto è garantito.

Dietro il primato di Venice c’è una tesi precisa sulla domanda. Il fondatore Erik Voorhees ha difeso a più riprese un’AI senza filtri e rispettosa della privacy, sostenendo che gli utenti vanno trattati «da adulti, capaci di usare la tecnologia dell’informazione senza paternalismo» (Unchained). È una domanda che non insegue solo il prezzo, e che rende il token più difendibile: Venice ha anche tagliato dell’86% l’emissione annua di VVV, da 14 a 2 milioni di token dal 1 ottobre 2026, riducendo la pressione in vendita.

Cosa dice (e cosa non dice) la regola per l’Italia

Sul fronte normativo convivono due piani. Il primo è l’AI Act europeo: dal 2 agosto 2026 la Commissione può sanzionare i modelli di uso generale (GPAI) fino a 15 milioni di euro o al 3% del fatturato globale (Commissione europea). Qui l’inferenza decentralizzata solleva una domanda senza risposta pulita: chi è il «fornitore» responsabile quando il modello gira su GPU anonime sparse in decine di paesi? La catena di responsabilità, pensata per aziende identificabili, si sfilaccia su una rete permissionless.

Il secondo piano è quello dei crypto-asset. In Italia MiCA è attuata dal D.lgs. 129/2024, che affida a Consob la condotta di mercato e la tutela degli investitori, e a Banca d’Italia i profili prudenziali e gli stablecoin; il periodo transitorio si è chiuso il 1 luglio 2026. Attenzione alla distinzione: MiCA regola i fornitori di servizi (CASP) e gli emittenti, non il protocollo in sé, e i derivati su crypto restano sotto la MiFID II. Un token come TAO o VVV, scambiato su una piattaforma registrata, rientra in quel perimetro; la rete sottostante no.

Resta la zona grigia statunitense, che pesa perché questi token quotano a livello globale. L’interpretazione congiunta SEC-CFTC del marzo 2026 ha classificato come «digital commodity» un gruppo di grandi token, ma è rimasta muta su quelli DePIN e AI, lasciando TAO, IO, AKT, RENDER e VVV in un limbo di classificazione. È lo stesso arretramento, misto a incertezza, che abbiamo descritto raccontando la ritirata della SEC dopo i midterm. Per chi costruisce agenti che pagano l’inferenza in stablecoin, infine, conta anche il quadro MiCA sugli EMT, appena uscito dalla fase di rodaggio con i primi token autorizzati.

Come leggere i numeri senza farsi ingannare

Il report Blockworks offre, per la prima volta, un metodo. Chi vuole valutare una rete di inferenza, da investitore o da sviluppatore, può usare una checklist semplice invece di fidarsi dei comunicati.

• Misurato, non dichiarato: parti dal volume su un contatore terzo come OpenRouter, non dalla dashboard della rete.
• Sussidio: quanto del prezzo basso è pagato dalle emissioni del token invece che dai margini? Un rapporto di 20-40 a 1 è un campanello d’allarme.
• Ricavi verificabili: esistono incassi certificabili on-chain, o solo stime e numeri tradizionali?
• Verifica: che garanzia offre sul fatto che il modello richiesto sia davvero quello eseguito? TEE, opML, zkML o niente?
• Business o commodity: il token cattura un’attività reale, o è esposizione a un calcolo indistinto che corre verso lo zero?

Applicata al tabellone, questa griglia dice che il settore ha una domanda reale e in crescita, un paio di storie difendibili (Venice sulla privacy, Phala sulle enclave) e molte reti che restano, per ora, commodity sovvenzionate. Il caso Tencent-Chutes mostra che le porte dei grandi si aprono; resta da vedere se, dietro quelle porte, ci sono margini o solo volumi.

Frequently Asked Questions

Che cos’è l’inferenza decentralizzata?

È l’esecuzione dei modelli di AI (la fase in cui generano risposte) su una rete di fornitori di GPU indipendenti coordinati da una blockchain, invece che su un unico cloud centralizzato come AWS o Azure. Punta su prezzo più basso, resistenza alla censura e privacy.

Quanti token elabora davvero l’inferenza decentralizzata?

Secondo il report Blockworks di metà ottobre 2026, sette reti crypto (tra cui Venice, Phala, io.net e Chutes) muovono circa 211 miliardi di token al giorno misurati su OpenRouter, pari a circa l’1% del volume totale della piattaforma.

Perché i token AI scendono se l’uso cresce?

Perché gran parte del traffico è sovvenzionata dalle emissioni dei token e i ricavi verificabili restano piccoli, quindi la crescita dell’uso non genera flussi di cassa che giustifichino i prezzi. Nel novembre 2026 pesa anche un contesto macro di avversione al rischio.

È sicuro usare l’inferenza decentralizzata?

Dipende dall’uso. Il nodo aperto è la verifica: senza prove come TEE, opML, zkML o impronte statistiche non si può essere certi che il fornitore abbia eseguito davvero il modello richiesto. Per compiti non critici può bastare; per dati sensibili servono enclave hardware o garanzie contrattuali.

Come si investe sull’inferenza decentralizzata in Italia?

Si può comprare il token (TAO, RENDER, AKT, IO o VVV) su una piattaforma registrata come CASP sotto MiCA, oppure, in Europa, un ETP a replica fisica come il Venice Token ETP quotato da 21Shares. Restano scommesse ad alto rischio e i token non sono ETF.

Di Marcus Okafor, redazione HOGE Wire. Analisi, non consulenza finanziaria; prezzi dei token aggiornati al 12 novembre 2026.