Immaginate uno smart contract che debba decidere se una foto \u00e8 un deepfake, se un post in un forum fa parte di un attacco coordinato o quale sia il prezzo equo di un asset poco liquido. Sono domande che un modello di intelligenza artificiale affronta bene, ma che una blockchain, per costruzione, non sa gestire: una catena \u00e8 deterministica, ogni validatore riesegue lo stesso calcolo e deve ottenere lo stesso identico risultato, mentre un modello di AI \u00e8 pesante, spesso probabilistico e gira fuori dalla catena, su hardware che nessuno pu\u00f2 ispezionare. Come fa un sistema il cui unico scopo \u00e8 non doversi fidare di nessuno a fidarsi della risposta di un’AI?<\/p>
\u00c8 attorno a questa domanda che ruota Ritual, uno dei progetti pi\u00f9 discussi all’intersezione tra cripto e AI. La sua promessa non \u00e8 addestrare il modello pi\u00f9 grande n\u00e9 vendere potenza di calcolo al ribasso, ma qualcosa di pi\u00f9 sottile e forse pi\u00f9 strategico: rendere l’inferenza di un modello verificabile e componibile dentro il codice on-chain. In questa guida vediamo che cosa \u00e8 davvero Ritual nel 2026, come funzionano i suoi due prodotti (Infernet e Ritual Chain), quali modelli di fiducia entrano in gioco, perch\u00e9 a oggi non esiste un token da comprare e quali rischi, tecnici e normativi, vale la pena tenere a mente.<\/p>
Ritual \u00e8 un’infrastruttura cripto-AI che punta a rendere l’inferenza dei modelli verificabile e utilizzabile direttamente all’interno degli smart contract. Fondata a New York nel 2023, ha una tesi di fondo netta: oggi l’AI pi\u00f9 potente \u00e8 nelle mani di pochi grandi operatori centralizzati, e portare quei modelli dentro applicazioni decentralizzate richiede un modo per garantire che la risposta ottenuta sia davvero quella prodotta dal modello dichiarato, senza manomissioni. La societ\u00e0 lo spiega nel proprio blog fondativo Introducing Ritual<\/a>, dove descrive l’ambizione di costruire un livello di esecuzione sovrano per l’AI.<\/p> Ritual si articola in due prodotti distinti ma complementari. Il primo \u00e8 Infernet, una rete di oracoli decentralizzata gi\u00e0 operativa che consente ai contratti su catene EVM (Ethereum, Base, Arbitrum) di richiamare modelli di AI. Il secondo \u00e8 Ritual Chain, una blockchain di livello 1 sovrana, compatibile con l’ambiente Ethereum tramite un’estensione chiamata EVM++, oggi in fase di testnet. Un punto va chiarito subito, perch\u00e9 \u00e8 quello su cui pi\u00f9 spesso circola disinformazione: a fine agosto 2026 non esiste alcun token Ritual scambiabile sul mercato. Ne parleremo diffusamente pi\u00f9 avanti, ma tenetelo a mente fin da ora.<\/p> Sul piano del posizionamento, Ritual non compete tanto con gli altri progetti cripto-AI per chi addestra il modello pi\u00f9 grande, quanto con l’idea stessa di oracolo: il suo terreno naturale assomiglia pi\u00f9 a quello di Chainlink (portare dati e calcoli esterni fidati on-chain) che a quello di Bittensor (incentivare l’addestramento di modelli). La sua scommessa \u00e8 che, man mano che le applicazioni on-chain integrano l’AI, servir\u00e0 un modo standard e verificabile per farlo, e che chi controlla quel livello controller\u00e0 un pezzo importante dell’infrastruttura.<\/p> Per capire perch\u00e9 Ritual esista serve mettere a fuoco il concetto chiave: l’inferenza verificabile. In una blockchain, ogni nodo riesegue le stesse operazioni e confronta i risultati; \u00e8 cos\u00ec che la rete raggiunge il consenso senza fidarsi di un’autorit\u00e0 centrale. Ma un modello di grandi dimensioni non entra in questo schema. Farlo girare on-chain da ogni validatore sarebbe proibitivo in termini di costi e, soprattutto, molti modelli non sono deterministici: la stessa domanda pu\u00f2 produrre risposte leggermente diverse a seconda dell’hardware, della versione dei pesi o di piccole scelte di implementazione. Se un contratto deve agire sulla base di quella risposta (liquidare una posizione, sbloccare fondi, assegnare un punteggio), come pu\u00f2 sapere che non \u00e8 stata alterata da chi l’ha calcolata?<\/p> L’inferenza verificabile serve proprio a colmare questo divario. L’idea \u00e8 produrre, insieme all’output del modello, una garanzia crittografica che leghi quella risposta a un preciso modello e a un preciso input. Chainlink, che su questo tema ha un interesse diretto, la descrive nel suo articolo What Is Verifiable Inference?<\/a> come il meccanismo che permette a un contratto di fidarsi dell’output di un modello tanto quanto si fida di un feed di prezzo firmato. In pratica servono tre propriet\u00e0: la correttezza (l’output arriva davvero dal modello indicato), l’integrit\u00e0 (l’input non \u00e8 stato manipolato) e, in alcuni casi, la riservatezza (input e pesi restano segreti). Chi costruisce su questo tema pu\u00f2 approfondire i risvolti implementativi nella nostra guida all’inferenza decentralizzata per sviluppatori<\/a>.<\/p> Non \u00e8 un problema puramente tecnico. Vitalik Buterin, in un noto saggio sull’intersezione tra cripto e AI (vitalik.eth.limo<\/a>), ha sostenuto che l’uso pi\u00f9 rischioso dell’AI nei sistemi cripto \u00e8 proprio quello in cui il modello diventa parte delle regole del gioco, per esempio un oracolo o un arbitro che decide chi ha ragione: in quel caso ogni incentivo economico spinge un avversario ad attaccare il modello, e il dilemma tra modelli aperti (ispezionabili ma manipolabili) e chiusi (opachi ma protetti) diventa acuto. \u00c8 esattamente il terreno su cui Ritual prova a costruire difese.<\/p> Ritual \u00e8 stata fondata da Niraj Pant e Akilesh Potti, che avevano lavorato insieme per circa tre anni al fondo Polychain Capital. Pant arriva dal mondo degli investimenti Web3 (tra le sue esperienze figurano progetti come EigenLayer e realt\u00e0 dell’ecosistema Solana), mentre Potti ha un profilo da ricercatore di machine learning, con un passato di quant in Palantir. La combinazione tra un investitore cripto e uno specialista di AI riflette bene la natura ibrida del progetto.<\/p> Sul fronte dei capitali, Ritual ha annunciato a novembre 2023 un round seed da 25 milioni di dollari guidato da Archetype, con la partecipazione tra gli altri di Accomplice, Robot Ventures, Accel, dao5 e Dialectic, oltre ad angel investor di primo piano come Balaji Srinivasan e Keone Hon di Monad, come riportato da CoinDesk<\/a>. Fonti di settore hanno in seguito stimato il totale raccolto oltre i 30 milioni di dollari. Sono cifre significative per un progetto che, va ricordato, resta a oggi in fase pre-mainnet.<\/p> La visione \u00e8 riassunta in una dichiarazione dello stesso Pant al momento dell’annuncio del finanziamento. \u00abLa concentrazione dell’AI in un piccolo gruppo di aziende potenti rappresenta una minaccia significativa per il futuro della tecnologia\u00bb, ha spiegato il co-fondatore. \u00abAbbiamo fondato Ritual per porre fine alla dipendenza dell’ecosistema da pochi soggetti, per aprire l’accesso a questa infrastruttura critica e garantire un futuro in cui si costruisca un’AI migliore.\u00bb \u00c8 una tesi che colloca Ritual nel filone della decentralizzazione dell’AI, ma con un accento particolare sulla verificabilit\u00e0 piuttosto che sulla sola distribuzione della potenza di calcolo.<\/p> Infernet \u00e8 il primo prodotto di Ritual ed \u00e8 gi\u00e0 utilizzabile. Si tratta di una rete di oracoli decentralizzata (in gergo una decentralized oracle network, o DON) accompagnata da un SDK leggero. Il suo scopo \u00e8 semplice da enunciare: permettere a uno smart contract EVM di richiedere l’esecuzione di un modello di AI e di ricevere il risultato on-chain, senza dover costruire da zero l’infrastruttura di calcolo. Il modello pu\u00f2 girare fuori dalla catena, su hardware specializzato, e il risultato viene poi riportato al contratto che lo ha richiesto.<\/p> Il flusso tipico prevede che un contratto emetta una richiesta (per esempio, classificare un’immagine o generare una previsione), che i nodi Infernet raccolgano ed eseguano con il modello indicato, e che restituiscano l’output insieme, quando previsto, a garanzie sulla sua provenienza. \u00c8 un approccio che ha un pregio strategico spesso sottovalutato: non richiede di migrare a una nuova catena. Uno sviluppatore su Ethereum, Base o Arbitrum pu\u00f2 aggiungere capacit\u00e0 di AI alla propria dApp restando dov’\u00e8. In questo senso Infernet \u00e8 la porta d’ingresso a basso attrito nell’ecosistema Ritual, mentre Ritual Chain rappresenta la scommessa pi\u00f9 ambiziosa e a lungo termine.<\/p> I casi d’uso vanno dalle applicazioni DeFi che vogliono modelli di rischio o di prezzo pi\u00f9 sofisticati, ai giochi on-chain con contenuti generati dall’AI, fino a sistemi di moderazione, identit\u00e0 o reputazione che devono elaborare dati non strutturati. In tutti questi scenari la domanda ricorrente resta la stessa: quanto ci si pu\u00f2 fidare del risultato? Ed \u00e8 qui che entra in scena l’architettura pi\u00f9 profonda di Ritual.<\/p> Se Infernet porta l’AI verso le catene esistenti, Ritual Chain fa il percorso opposto: costruisce una blockchain di livello 1 pensata da zero per l’AI. Annunciata insieme alla nascita della Ritual Foundation a fine 2024, la catena \u00e8 compatibile con l’ecosistema Ethereum grazie all’estensione EVM++, cos\u00ec che gli sviluppatori possano continuare a usare Solidity e strumenti familiari, ma con nuove primitive native pensate per l’inferenza e per gli agenti autonomi. Al momento in cui scriviamo resta una testnet: non c’\u00e8 una data di mainnet ufficiale e, come gi\u00e0 detto, non c’\u00e8 un token con valore economico.<\/p> Al lancio della testnet, Potti aveva sintetizzato cos\u00ec l’ambizione del progetto in una intervista a The Block<\/a>: \u00abLa testnet di Ritual Chain abilita comportamenti degli utenti del tutto nuovi, che nessun altro sistema oggi rendeva possibili nell’interazione con l’AI. Non si tratta solo di AI: stiamo creando una base per piattaforme RaaS di nuova generazione, reti di prover e marketplace di propriet\u00e0 intellettuale.\u00bb La tabella seguente riassume i principali parametri tecnici della testnet, cos\u00ec come documentati dal progetto.<\/p>Il problema di fondo: fidarsi di una risposta dell’AI<\/h2>
Chi c’\u00e8 dietro Ritual: fondatori, capitali e visione<\/h2>
Infernet: l’oracolo AI decentralizzato<\/h2>
Ritual Chain: una L1 sovrana con l’AI integrata<\/h2>