Ritual: chi fa girare (e chi paga) l’AI verificabile on-chain
Ritual ha costruito un mercato del calcolo per l'AI verificabile on-chain. Ma gira su un token di testnet senza valore, e l'economia reale del compute resta un rebus.
By Marcus Okafor· Oct 21, 2026· 20h ago~22 min read
Uno smart contract fa una domanda a un modello di intelligenza artificiale. Chi risponde, nel concreto, e chi paga il conto? Gran parte di quello che si legge su Ritual racconta il «come»: come una catena deterministica si fida di una risposta probabilistica, come gli agenti custodiscono le chiavi, come i dati restano riservati. Questo articolo segue invece i soldi e il calcolo. Perché Ritual non ha progettato soltanto una blockchain: ha progettato un mercato per la computazione, con un lato della domanda, un lato dell’offerta e un meccanismo che fissa il prezzo.La tesi di questo pezzo è semplice. L’infrastruttura tecnica di Ritual è reale e, in parte, già funzionante: Infernet gira oggi su Ethereum, Base e Arbitrum, il testnet pubblico della Ritual Chain è attivo e il finanziamento raccolto supera i 30 milioni di dollari (The Block). Ma l’economia che dovrebbe reggere tutto questo è ancora in gran parte sulla carta: il token con cui si pagano le inferenze non ha valore (è un gettone di testnet), il mercato del calcolo che Ritual vuole orchestrare resta un rebus, e i fornitori di potenza su cui poggia l’intero settore vivono lo stesso paradosso, con l’uso che cresce, i prezzi dei token che crollano e i margini che vivono di sussidi.Mettere a fuoco questo lato, quello economico e dell’offerta, è il modo meno battuto per capire se l’AI verificabile on-chain ha una strada davanti o se resta un esercizio di ingegneria elegante in cerca di clienti paganti.
Perché l’AI verificabile costa cara
Una blockchain tradizionale è economica da verificare proprio perché è noiosa: ogni nodo riesegue le stesse operazioni deterministiche e ottiene lo stesso risultato, bit per bit. Trasferisci dei token, sommi dei numeri, aggiorni un saldo: chiunque può ricontrollare in millisecondi. L’intelligenza artificiale rompe questo patto su due fronti.Primo, eseguire un modello è pesante. La documentazione di Ritual lo mette nero su bianco: l’inferenza di una rete neurale con miliardi di parametri «richiede da secondi a minuti e ha bisogno di GPU». Non è il tipo di lavoro che migliaia di validatori possono rifare a ogni blocco senza far esplodere i costi. Secondo, un modello non è deterministico nel modo in cui lo è una somma: l’ordine delle operazioni in virgola mobile su una GPU, la versione dei pesi, la temperatura di campionamento, ogni dettaglio può cambiare l’output. È il paradosso del determinismo, ed è un problema economico prima ancora che tecnico.Qui entra la tassa sulla verifica. Se vuoi una prova crittografica che il modello abbia prodotto davvero quella risposta, la paghi cara. Vitalik Buterin, nel suo saggio del gennaio 2024 su crypto e AI, lo dice senza giri di parole: la verificabilità è l’uso più solido che la crittografia può fare dell’AI, ma generare una prova a conoscenza zero di un’inferenza può aggiungere un sovraccarico di centinaia di volte rispetto a eseguirla in chiaro. Centinaia di volte. Ogni scelta architetturale di Ritual, dai TEE alla riesecuzione, è in fondo una risposta alla stessa domanda: quanto sei disposto a pagare per fidarti?
Due modi di eseguire, due conti da pagare
La risposta di Ritual al problema dei costi è evitare che tutti rifacciano il lavoro dell’AI. La sua architettura, che la documentazione chiama TEE-EOVMT (ovvero «EVM with Off-chain Verifiable Machine Tasks»), fa convivere due modi di eseguire sopra un unico stato condiviso, scelti transazione per transazione in base al tipo di carico.Il primo è l’esecuzione replicata: le operazioni deterministiche della EVM, quelle leggere e riproducibili, le rieseguono tutti i validatori, come su qualsiasi catena. Economico e senza fiducia, ma adatto solo al lavoro prevedibile. Il secondo è l’esecuzione delegata: il carico pesante o non deterministico (una chiamata a un modello linguistico, una richiesta HTTP) viene eseguito una volta sola dentro un ambiente di esecuzione fidato, un TEE, e il risultato viene legato crittograficamente alla richiesta tramite un’attestazione hardware. I validatori non rieseguono il modello: verificano l’attestazione, che costa una frazione.Questo è il cuore economico di Symphony, il meccanismo che Ritual descrive come «esegui una volta, verifica molte volte» (Execute Once, Verify Many Times). Far girare un modello da 70 miliardi di parametri su ogni validatore è semplicemente insostenibile; eseguirlo una volta e lasciare che tutti gli altri controllino a basso costo un’attestazione firmata dall’hardware è l’intero trucco. Tutto il risparmio vive lì, nella differenza tra rifare e ricontrollare.
Resonance: il mercato del calcolo a tre vie
Se Symphony stabilisce chi fa cosa, Resonance stabilisce chi incassa. È il mercato delle commissioni di Ritual, e la documentazione lo descrive con una formula precisa: una «commissione a tre vie» che si divide tra «executor, commitment e inclusion validator». Tre ruoli, tre pagamenti. L’esecutore è chi mette a disposizione la GPU o il TEE e fa girare il lavoro pesante. Il validatore di commitment è chi si impegna sul risultato e lo attesta. Il validatore di inclusione è chi inserisce la transazione in un blocco.Perché tre e non uno? Su una catena normale paghi il gas a un unico insieme di validatori che fanno tutto. Qui il lavoro è spezzato tra attori con hardware diverso, e la commissione si spezza di conseguenza. È, a tutti gli effetti, un mercato che prova a dare un prezzo a potenze di calcolo eterogenee: un’operazione CPU banale e un’inferenza GPU da minuti non possono costare lo stesso, e un mercato unico e indifferenziato produrrebbe sprechi o code. Resonance è il tentativo di far incontrare domanda (contratti e agenti che vogliono un’inferenza) e offerta (chi ha l’hardware per produrla) a un prezzo che rifletta il costo reale.È anche il punto dove la visione dei fondatori incontra la realtà. Niraj Pant, che ha lanciato Ritual a New York nel 2023 insieme ad Akilesh Potti dopo anni in Polychain Capital, aveva spiegato la posta in gioco al momento del seed da 25 milioni di dollari: «La concentrazione dell’AI in un piccolo gruppo di aziende potenti rappresenta una minaccia seria per il futuro della tecnologia. Abbiamo fondato Ritual per porre fine alla dipendenza dell’ecosistema da pochi, per aprire l’accesso a questa infrastruttura critica» (CoinDesk, novembre 2023). Resonance è la traduzione economica di quella idea: senza un mercato che paghi chi mette il calcolo, la decentralizzazione dell’AI resta uno slogan. C’è però un dettaglio che la documentazione non nasconde e che pesa: come esattamente le commissioni vengano distribuite e prezzate non è ancora specificato, e un mercato che gira su un token senza valore non è mai stato messo alla prova con soldi veri.
Chi fa girare i modelli: il lato dell’offerta
Ecco il punto che quasi nessuno mette al centro: Ritual coordina il calcolo, non lo possiede. Non ha magazzini pieni di GPU. Orchestra un’offerta che vive altrove, nei nodi di chi mette a disposizione hardware. Non a caso le sue collaborazioni storiche puntano tutte sul lato dell’offerta: io.net per orchestrare GPU, EigenLayer (oggi EigenCloud) per i restaker che servono inferenza e proving, Celestia per la disponibilità dei dati e Arbitrum come ambiente per il coprocessore. Ritual si siede sopra un’economia del calcolo decentralizzato più ampia, e il suo destino è legato alla salute di quell’economia.È un settore affollato e molto quotato, almeno sulla carta. Qui sotto le reti che, in un modo o nell’altro, possono offrire la potenza su cui gira l’AI on-chain, con i valori di mercato aggiornati (CoinGecko, 21 ottobre 2026).
Rete
Token
Ruolo nel calcolo AI
Prezzo (EUR)
Cap. mercato
Rank
Bittensor
TAO
subnet di inferenza e training
244,37 €
~2,77 mld €
#35
Render
RENDER
rete GPU (rendering e AI)
1,71 €
~890 mln €
#79
EigenCloud
EIGEN
restaking ETH per servizi verificabili
0,2181 €
~213 mln €
#170
Akash
AKT
marketplace cloud decentralizzato
0,6502 €
~195 mln €
#178
io.net
IO
marketplace GPU aggregato
0,1471 €
~61 mln €
#370
Phala
PHA
nodi TEE per calcolo riservato
0,0564 €
~48 mln €
#431
Gensyn
AI
training distribuito
0,0162 €
~21 mln €
#771
Ritual
nessuno
coordina il calcolo, non lo possiede
n.d.
n.d.
n.d.
Un dettaglio tecnico restringe e prezza quell’offerta: a Ritual non basta una GPU qualsiasi, serve una GPU dentro un TEE, con il calcolo riservato attivo (il filone che Phala porta avanti combinando Intel TDX e le schede NVIDIA H100 e H200 con confidential computing). Meno hardware idoneo significa offerta più scarsa e, in teoria, prezzi più alti per il lavoro verificabile e riservato. Sreeram Kannan, amministratore delegato di EigenCloud, riassume così la scommessa dell’intero settore: «Il futuro del software è autonomo e verificabile» (SiliconANGLE, ottobre 2025). Se ha ragione, chi offre calcolo verificabile ha davanti una domanda enorme. Se ha torto, è tanta infrastruttura in cerca di un compratore.
Il token che non c’è: come si paga su un testnet
E qui arriviamo al buco al centro del quadro economico. Su che cosa si regge, oggi, il mercato di Resonance? Su un gettone che non vale nulla. Sul testnet pubblico (chain ID 1979, blocchi da circa 350 millisecondi) si paga in RITUAL, un token di gas con 18 decimali ma «solo di testnet», come ripete la documentazione. Il RitualWallet funziona come un deposito prepagato per le commissioni, sempre in moneta da gioco. Non esiste un token negoziabile, non c’è una data per il mainnet, non c’è alcun TGE annunciato. L’intera macchina delle commissioni a tre vie, per ora, salda i conti in gettoni senza valore.Il che non ha fermato un’economia parallela, fatta di speculazione pura. Nonostante l’assenza di un token, le guide all’«airdrop di Ritual» si moltiplicano. La guida di Bitget Academy ammette essa stessa che «Ritual non ha annunciato un airdrop ufficiale», che non c’è «una data di lancio o una quotazione confermata» e che la tokenomics è fatta di «segnaposto»; eppure diversi portali stampano numeri precisi (10 miliardi di offerta totale, 50 milioni destinati all’airdrop) che restano speculazione di terze parti, non dati. A questo si somma il programma Genesis, con ruoli e badge su Discord per chi partecipa al testnet: è gamification della community, non un’allocazione confermata.Serve dirlo chiaramente, perché qui i soldi veri si perdono davvero: gira su Solana un token «RITUAL AI» in stile pump.fun che non ha alcun legame con il progetto. Non compratelo scambiandolo per quello «ufficiale», perché quello ufficiale non esiste. Finché Ritual resta un testnet, qualsiasi «token RITUAL» in vendita è, nel migliore dei casi, speculazione su un evento non annunciato e, nel peggiore, una truffa. È un tema che tocca chiunque segua l’AI crypto, dove la narrazione del gettone spesso corre molto più veloce del prodotto.
Uso in crescita, prezzi al tappeto: l’economia reale del compute
L’economia reale su cui Ritual poggia manda un segnale brutale e coerente: l’uso sale, i token crollano. Render ha visto l’AI passare da una quota marginale a una parte crescente dell’attività della rete, con i burn legati agli acquisti di calcolo in forte aumento su base annua (Disruption Banking), eppure RENDER resta circa l’85% sotto il massimo storico. io.net dichiara oltre quattro miliardi di token di AI al giorno e ha introdotto un motore che brucia i ricavi, ma IO vale meno di un trentesimo del suo massimo.Il caso più istruttivo è Bittensor. La sua subnet di inferenza più nota, Chutes, muove volumi reali ma vive di sussidi: le stime indipendenti parlano di un rapporto tra emissioni e ricavi nell’ordine di 22 a 40 volte, con un costo di pareggio intorno a 1,41 dollari per milione di token contro gli 0,88 di un concorrente centralizzato (ownyourmind.ai). Lo sconto esiste davvero (una H100 costa circa 6,88 dollari l’ora su AWS contro i 1,99-3,50 dei provider decentralizzati, dal 40 all’85% in meno secondo Spheron), ma una parte di quello sconto la paga il token, non il cliente.
Token
Distanza dal massimo storico
Segnale di utilizzo
TAO
circa -64%
subnet di inferenza con volumi reali ma fortemente sussidiati
RENDER
circa -85%
AI in quota crescente dell’attività, burn in forte aumento
AKT
circa -91%
domanda AI reale a fronte di un’offerta GPU in contrazione
PHA
circa -95%
decine di miliardi di token riservati al giorno via TEE
EIGEN
circa -96%
restaking e servizi verificabili, utilizzo ancora agli inizi
IO
circa -97%
oltre 4 miliardi di token al giorno, ricavi bruciati via IDE
Chi cattura allora il valore, se non il token? Spesso l’azionario. Prime Intellect, che fa training distribuito e inferenza verificabile, ha raccolto 130 milioni di dollari a una valutazione di un miliardo senza alcun token negoziabile (TechCrunch, luglio 2026). È il segnale più onesto del settore: quando la domanda è reale, a incassarla è l’equity della società, non una moneta. Per Ritual, che un token non ce l’ha ancora, è una buona notizia e un avvertimento insieme.
Il calcolo come risorsa: cosa insegna il mining
Per un lettore italiano che segue le crypto, c’è una lente familiare per capire tutto questo: il mining. Bitcoin ha trasformato la computazione grezza in una risorsa con un prezzo (l’hashprice), un meccanismo di aggiustamento (la difficoltà) e persino un mercato di derivati. L’hashrate è ormai trattato come una vera e propria classe di attivo, con strumenti finanziari costruiti sopra, come abbiamo raccontato parlando di hashrate come classe di attivo. Il calcolo per l’AI decentralizzata sta provando a fare lo stesso: prendere i secondi-GPU e trasformarli in una risorsa prezzata e scambiabile.Resonance è la versione Ritual di questo mercato della risorsa. La differenza con la proof-of-work è sostanziale e tutta a favore dell’AI: la computazione del mining è inutile per definizione (si calcolano hash a vuoto per rendere costoso l’attacco), mentre un’inferenza è lavoro utile che qualcuno voleva comunque. È il sogno della proof of useful work, lavoro verificabile che serve davvero. Ma l’economia fa rima lo stesso: nel mining, quando il prezzo scende i miner capitolano; nel calcolo AI, quando i sussidi del token si prosciugano i fornitori marginali se ne vanno, e la necessità di sovradimensionare per garantire affidabilità erode i margini. Il fornitore alla frontiera è sensibile al prezzo, in entrambi i mondi.Potti, cofondatore di Ritual, aveva inquadrato la catena non come un prodotto ma come una base per nuovi mercati: «Il testnet di Ritual Chain abilita comportamenti del tutto nuovi, impossibili in qualsiasi altro sistema esistente. Non si tratta solo di AI: stiamo creando le fondamenta per piattaforme di nuova generazione, reti di prover e marketplace di proprietà intellettuale» (The Block, novembre 2024). Tradotto in economia: Ritual non vuole vendere inferenze, vuole essere il luogo dove si prezzano. È un’ambizione grande quanto il rischio di restare senza clienti.
Quanto pesa la prova: il costo della verifica
Scegliere come verificare un’inferenza è una decisione economica travestita da scelta tecnica, perché ogni metodo compra un tipo diverso di fiducia a un prezzo diverso. Ritual li tiene tutti sul tavolo (la sua «integrità computazionale modulare» mette insieme TEE, zkML, opML e metodi probabilistici), ma non sono intercambiabili sul piano dei costi.
Metodo
Cosa garantisce
Costo / overhead
Riservatezza
Latenza
Riesecuzione replicata
determinismo: tutti rieseguono
alto (ridondanza su ogni nodo)
nessuna
bassa, ma solo per lavoro leggero
TEE (EOVMT)
attestazione hardware
basso (circa 5-10%)
sì (dati cifrati)
bassa (sotto il secondo)
zkML
correttezza crittografica
altissimo (centinaia di volte)
sì
alta
opML
assenza di frode entro la finestra
basso se nessuno contesta
no (traccia pubblica)
alta (finestra di sfida)
Ritual punta soprattutto sui TEE, ed è la scelta che privilegia costo, velocità e riservatezza. Ma compra fiducia nell’hardware, non una prova matematica. L’attacco TEE.Fail, divulgato nell’ottobre 2025, ha mostrato che con attrezzatura da meno di mille dollari si potevano estrarre chiavi segrete e di attestazione da enclave Intel SGX e TDX e da AMD SEV-SNP. Un TEE è un’ipotesi di fiducia, non una dimostrazione. All’altro estremo c’è la zkML, che non chiede di fidarsi di nessun chip ma impone quel sovraccarico di centinaia di volte di cui parlava Buterin; è il motivo per cui stanno nascendo veri e propri mercati di chi produce le prove, dove generare proof zk diventa un servizio a pagamento. In mezzo, la via ottimistica: l’opML costa poco quando nessuno contesta, ma la finestra di sfida introduce latenza e protegge davvero solo i modelli open-weight che un contestatore può rieseguire. La morale economica è dura: non esiste un metodo che sia a buon mercato, senza fiducia, veloce e riservato tutto insieme. È il trilemma della verificabilità, e ogni progetto sceglie quali due o tre lati tenersi.
Agenti che pagano da soli: la micro-economia delle macchine
Il lato della domanda, per Ritual, non è fatto solo di sviluppatori umani. È fatto, soprattutto, di agenti autonomi: software che custodisce le proprie chiavi, si auto-programma e, dettaglio cruciale, paga da sé. La catena è costruita per questo, con un portafoglio integrato e tetti di spesa che funzionano da interruttore: quando i fondi finiscono, l’agente si ferma. È la micro-economia delle macchine, e si appoggia a standard di pagamento tra agenti come x402, che usa il vecchio codice HTTP 402 per far saldare micro-importi in stablecoin da un software all’altro (Coinbase).È la domanda più naturale per un mercato che prezza il calcolo a chiamata: una macchina che compra un’inferenza da un’altra macchina, pagando per uso con un budget rigido. Ritual ne ha anche una vetrina giocosa, Frenrug, un agente on-chain che vive in una chatroom di friend.tech e opera su Base, dove più modelli linguistici fatti girare da nodi Infernet diversi votano e il risultato viene aggregato on-chain. Va preso per quello che è, una dimostrazione dichiarata, non un prodotto in produzione.Il problema, di nuovo, è il conto in euro. Il mercato potenziale degli agenti che pagano è enorme, ma quello realizzato è minuscolo: protocolli come x402 muovono molte transazioni ma valori regolati ancora modesti, gran parte test e sperimentazione. E quando gli agenti gestiscono soldi veri, i risultati non sempre rassicurano, come ha mostrato l’autopsia dei conti di un fondo gestito dall’IA. Gli agenti sono la storia migliore per la domanda di calcolo a chiamata; i soldi che ci passano davvero, per ora, sono pochi.
Gli ostacoli economici
Messe in fila, le zavorre economiche di Ritual sono quattro, e nessuna è piccola. La prima è l’assenza di mainnet e di token: senza una rete di produzione e senza una moneta con valore, non c’è vera scoperta del prezzo. L’intero mercato di Resonance, oggi, è una simulazione ben fatta. La seconda è la natura sussidiata dei margini in tutto il settore: lo sconto sul calcolo decentralizzato non è durevole se è pagato dalle emissioni, e il giorno in cui i sussidi calano i prezzi salgono o i fornitori se ne vanno.La terza è il soffitto dei pesi aperti. Si può eseguire in modo verificabile solo ciò che un verificatore può a sua volta rieseguire o attestare in modo sensato: modelli open-weight come Llama, DeepSeek, Qwen o il GLM che gira nella precompile linguistica di Ritual. I modelli di frontiera (GPT-5, Claude, Gemini) sono chiusi e non si lasciano verificare allo stesso modo. Chi vuole qualità di frontiera e verificabilità insieme, oggi, chiede qualcosa che il mercato non sa dare. La quarta è la tassa su latenza e affidabilità: il calcolo decentralizzato e verificabile è più lento, e garantire continuità impone di sovradimensionare la capacità, cioè di tenere hardware fermo che qualcuno deve pagare.Sotto a tutto, la domanda scomoda: chi è il compratore marginale? Esiste, oggi, un cliente che ha davvero bisogno della verificabilità al punto da pagarne il sovrapprezzo? Gli oracoli DeFi forse, gli obblighi di audit sull’AI forse, gli agenti forse. Ma c’è una differenza enorme tra «sarebbe bello» e «mi serve, e pago». Finché quella domanda paga davvero non arriva, Resonance resta un listino senza acquirenti.
La concorrenza per lo stesso budget
Ritual non compete nel vuoto. Si contende lo stesso budget per calcolo e verifica con rivali che hanno già un token quotato e, soprattutto, non chiedono a nessuno di traslocare su una catena nuova. Chainlink ha portato in produzione il suo Runtime Environment (CRE), descritto esplicitamente come un livello di orchestrazione e non come una blockchain indipendente. Uri Sarid, chief architect di Chainlink Labs, lo riassume così: il CRE «mette insieme tutte le capacità eseguendo i flussi di lavoro ogni volta che scattano i loro trigger» (Chainlink). EigenCloud offre AI verificabile come servizio ancorato all’ETH in restaking. Bittensor ha le sue subnet e un token tra i più capitalizzati del settore.
Progetto
Approccio
Serve una catena nuova?
Token (prezzo / cap / rank)
Ritual
L1 sovrana EVM++ con precompile AI
sì, migrazione completa
nessuno negoziabile
Chainlink CRE
livello di orchestrazione bolt-on
no
LINK 11,25 € / ~8,61 mld € / #16
EigenCloud
AVS su ETH in restaking
no
EIGEN 0,2181 € / ~213 mln € / #170
Bittensor
subnet su Subtensor
sì, catena propria
TAO 244,37 € / ~2,77 mld € / #35
La domanda economica, allora, diventa spietata: perché uno sviluppatore dovrebbe migrare su una catena nuova, pagando in gettoni senza valore, quando un componente bolt-on con un token liquido gli dà oggi gran parte dello stesso risultato senza cambiare casa? La risposta di Ritual è che l’integrazione nativa (l’AI dentro la EVM, non accanto) vale la migrazione. È una scommessa legittima sull’architettura, ma è una scommessa, e il mercato dei token suggerisce che per ora i compratori preferiscono soluzioni che non chiedono traslochi.
Regole: AI Act, Consob e la zona grigia
Sul piano regolatorio, l’economia di Ritual vive in tre mondi. Il primo è l’AI Act europeo: gli obblighi per i modelli di uso generale sono in vigore dal 2 agosto 2025 e la Commissione può sanzionare dal 2 agosto 2026, con multe fino a 15 milioni di euro o al 3% del fatturato globale. Per l’AI verificabile è soprattutto una spinta dalla domanda: se devi documentare e tracciare ciò che un modello fa, poter dimostrare on-chain quale modello ha prodotto quale output acquista valore. Resta però aperta una domanda tutt’altro che teorica: su una rete di GPU anonime e distribuite, chi è il «fornitore» ai sensi della legge?Il secondo mondo è quello italiano ed europeo delle cripto-attività. In Italia il MiCA è attuato dal D.lgs. 129/2024, che affida a Consob la condotta di mercato e a Banca d’Italia i profili prudenziali, con il periodo transitorio chiuso il 1 luglio 2026; i derivati su cripto restano sotto la MiFID II, vigilata da Consob. Per ora, però, la cosa più importante è ciò che Ritual non ha: senza un token negoziabile, non c’è nulla da classificare sotto il MiCA. Il terzo mondo è quello statunitense, dove la SEC ha proposto il 18 agosto 2026 la «Regulation Crypto Assets» (comunicato 2026-76), con un porto sicuro per cui un token esce dalla definizione di contratto di investimento quando l’emittente «ha completato o cessato in modo permanente tutti gli sforzi manageriali essenziali» che aveva promesso. Tradotto: conviene lanciare un token solo quando la rete è abbastanza decentralizzata.Ecco perché l’assenza di token, oltre a essere un limite di prodotto, è anche uno scudo legale: niente token, niente problema di qualificazione. Ma la regolazione taglia da entrambi i lati. L’AI verificabile e riservata entra in rotta di collisione con gli obblighi di tracciabilità e antiriciclaggio: una rete che nasconde input e pesi è ottima per la privacy e scomoda per l’auditabilità, la stessa tensione tra conoscere tutti e non conoscere nessuno che attraversa la DeFi conforme. Chi costruisce in Italia dovrà tenere insieme le due cose.
Cosa guardare adesso
La lettura onesta è questa: Ritual ha disegnato un mercato del calcolo sorprendentemente elegante, con Symphony che taglia i costi della verifica e Resonance che prova a prezzare hardware diverso. Ma è un mercato ancora sulla carta, e l’economia che dovrebbe riempirlo non si è ancora presentata. I segnali che contano sono quattro, e sono tutti assenti o immaturi.Ecco i quattro segnali da tenere d’occhio, in ordine di importanza.
Una data per il mainnet: è lì che inizia la vera scoperta del prezzo.
Un modello di token che superi il test sulle securities, ammesso che un token arrivi.
Una dApp in produzione con utenti paganti, non una vetrina dichiarata come Frenrug.
Una domanda che paga davvero: qualcuno che abbia bisogno della verificabilità al punto da pagarne il sovrapprezzo.
Finché questi quattro tasselli non compaiono, a dominare restano il divario tra tecnologia e token e la questione dei margini sussidiati che attraversa l’intero settore.Per un investitore o uno sviluppatore italiano, la sintesi è semplice e un po’ spietata: il testnet è reale, il token non esiste, e chiunque vi venda «RITUAL» vi sta vendendo speculazione o, peggio, una truffa. Ritual ha costruito il mercato; ora il mercato deve farsi vedere.
Domande frequenti
Ritual ha un token? Si può comprare RITUAL?
No. RITUAL esiste solo come gettone di gas sul testnet (18 decimali, nessun valore): non c’è un token negoziabile, non c’è una data di mainnet, non c’è un TGE ufficiale. Qualsiasi «token RITUAL» in vendita, compreso un gettone pump.fun su Solana, non ha legami con il progetto ed è speculazione o truffa.
Che cos’è Resonance in Ritual?
È il mercato delle commissioni di Ritual: una commissione a tre vie che si divide tra chi esegue il lavoro, chi lo attesta e chi lo include nel blocco. Serve a dare un prezzo a potenze di calcolo eterogenee, ma oggi gira ancora su un token di testnet senza valore.
Chi fornisce le GPU che fanno girare l’AI su Ritual?
Ritual non possiede hardware: orchestra il calcolo di terzi. Si appoggia a reti dell’offerta come io.net, EigenCloud e Akash, e richiede GPU dentro TEE, cioè ambienti di esecuzione fidati, per l’inferenza verificabile e riservata.
Perché i token dell’AI crypto crollano se l’uso cresce?
Perché gran parte dello sconto e dei volumi è pagata dalle emissioni, non dai clienti. Reti come Chutes di Bittensor mostrano rapporti tra emissioni e ricavi di 22-40 volte, e quando la domanda è reale a incassarla è spesso l’azionario, come per Prime Intellect, non il token. Il risultato è uso in crescita e prezzi tra il 60 e il 97% sotto i massimi.
L’AI verificabile on-chain conviene davvero?
Dipende da chi la compra. Oggi comporta un sovrapprezzo, perché la zkML aggiunge un overhead di centinaia di volte e i TEE chiedono fiducia nell’hardware, e il compratore che ne ha davvero bisogno, dagli oracoli DeFi agli obblighi di audit dell’AI Act fino agli agenti autonomi, è ancora raro. È un’infrastruttura promettente in cerca di domanda pagante.Di Marcus Okafor, redazione AI crypto di HOGE Wire.