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, perch\u00e9 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 \u00e8 soltanto ingegneristica. Sono in realt\u00e0 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 pi\u00f9 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’\u00e8, come funziona davvero sotto il cofano e perch\u00e9 la combinazione tra prova pubblica e riservatezza dei dati \u00e8 il vero centro della sua scommessa.<\/p>
Ritual \u00e8 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.<\/p>
Il progetto nasce a New York nel 2023 dall’incontro tra Niraj Pant e Akilesh Potti, due ex partner di Polychain Capital che avevano gi\u00e0 lavorato insieme per tre anni. Pant viene dal mondo degli investimenti Web3 (ha seguito da vicino operazioni come EigenLayer e Solana); Potti \u00e8 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<\/a> e confermato dallo stesso fondo Archetype<\/a>. The Block ha in seguito collocato il totale raccolto oltre i 30 milioni di dollari.<\/p> La motivazione, nelle parole dei fondatori, \u00e8 quasi pi\u00f9 politica che tecnica. \u00abIl consolidamento dell’AI in un piccolo gruppo di aziende potenti rappresenta una minaccia significativa per il futuro della tecnologia\u00bb, ha dichiarato Pant a CoinDesk al momento del finanziamento. \u00abAbbiamo 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.\u00bb L’idea di fondo \u00e8 che l’inferenza, cio\u00e8 il momento in cui un modello gi\u00e0 addestrato produce una risposta, diventi un servizio aperto e verificabile, e non una scatola nera in mano a tre o quattro fornitori.<\/p> Perch\u00e9 serve un’infrastruttura dedicata? Perch\u00e9 una blockchain e un modello AI hanno esigenze opposte. La blockchain \u00e8 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.<\/p> Da qui i due nodi che Ritual cerca di sciogliere. Il primo \u00e8 la verificabilit\u00e0: 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 \u00e8 la riservatezza: molti casi d’uso interessanti, dalla sanit\u00e0 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.<\/p> Vitalik Buterin, nel suo saggio del gennaio 2024 su crypto e AI<\/a>, individua proprio nella verificabilit\u00e0 l’uso pi\u00f9 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 pu\u00f2 costare centinaia di volte di pi\u00f9 per gli strati non lineari di una rete. Ritual nasce dentro questa tensione, e la sua originalit\u00e0 \u00e8 provare a tenere insieme i due obiettivi invece di sacrificarne uno.<\/p> Il primo prodotto di Ritual, gi\u00e0 operativo, \u00e8 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.<\/p> Infernet funziona gi\u00e0 su catene come Ethereum, Base e Arbitrum, e viene usato per casi come agenti autonomi, logiche DeFi dinamiche e mercati predittivi. \u00c8 la parte pi\u00f9 matura dell’ecosistema, quella che dimostra che il concetto non \u00e8 solo teorico: un contratto pu\u00f2 davvero delegare del ragionamento a un modello e trattarne l’output come un dato di cui la catena tiene traccia.<\/p> Il limite di un oracolo, per\u00f2, \u00e8 che resta un ponte verso un mondo esterno. Per spingere l’idea fino in fondo, cio\u00e8 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.<\/p> Ritual Chain \u00e8 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, \u00e8 oggi in fase di testnet pubblico. Il cuore tecnico \u00e8 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.<\/p> La promessa \u00e8 che uno sviluppatore Solidity possa continuare a scrivere come \u00e8 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.<\/p> Akilesh Potti ha descritto cos\u00ec l’ambizione, parlando con The Block<\/a> al lancio del testnet: \u00abIl 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 propriet\u00e0 intellettuale.\u00bb In altre parole l’obiettivo non \u00e8 una singola app, ma un substrato su cui costruire un’intera economia di servizi AI verificabili.<\/p> La parte pi\u00f9 interessante dell’architettura \u00e8 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<\/a> 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.<\/p> Sopra questo, Ritual definisce due percorsi di esecuzione sullo stesso stato condiviso, un meccanismo che i suoi documenti chiamano Superposition: la modalit\u00e0 replicata (deterministica, in cui tutti i validatori rieseguono) e la modalit\u00e0 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.<\/p> C’\u00e8 poi un dettaglio che cambia il modo di programmare: le transazioni schedulate, cio\u00e8 integrate nel protocollo. Un contratto pu\u00f2 chiedere di essere eseguito a ogni blocco al verificarsi di certe condizioni, senza bisogno di un keeper esterno che lo solleciti. \u00c8 il presupposto per gli agenti che vivono davvero sulla catena. La tabella riassume i parametri principali del testnet.<\/p>Il doppio problema dell’AI on-chain<\/h2>
Infernet: l’oracolo che collega i modelli ai contratti<\/h2>
Ritual Chain: una L1 sovrana e l’EVM++<\/h2>
Sotto il cofano: sidecar, Superposition e consenso<\/h2>