{"id":927,"date":"2026-11-12T22:38:09","date_gmt":"2026-11-12T22:38:09","guid":{"rendered":"https:\/\/hoge.gg\/it\/inferenza-decentralizzata-211-miliardi-token-misurati-2026\/"},"modified":"2026-11-12T22:38:09","modified_gmt":"2026-11-12T22:38:09","slug":"inferenza-decentralizzata-211-miliardi-token-misurati-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hoge.gg\/it\/inferenza-decentralizzata-211-miliardi-token-misurati-2026\/","title":{"rendered":"Inferenza decentralizzata: 211 miliardi di token, misurati"},"content":{"rendered":"

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 met\u00e0 ottobre 2026 \u00e8 arrivato il primo: un report di Blockworks<\/a> ha contato il traffico vero di sette reti crypto che vendono inferenza su OpenRouter, misurandolo con lo stesso strumento per tutti.<\/p>

Il risultato: circa 211 miliardi di token al giorno, l’equivalente di poco pi\u00f9 dell’1% dei 21,9 trilioni che OpenRouter instrada ogni giorno. \u00c8 un numero piccolo rispetto al mercato complessivo dell’AI, ma \u00e8 il primo numero misurato<\/em> invece che dichiarato, e cambia il modo in cui si legge l’intero settore.<\/p>

Nello stesso periodo \u00e8 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<\/a>). Una rete decentralizzata sulla stessa lista di lancio dei provider centralizzati, a inseguire gli stessi sviluppatori su prezzo e velocit\u00e0.<\/p>

E poi c’\u00e8 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 \u20ac (CoinGecko<\/a>), oltre il 70% sotto il massimo storico, e non \u00e8 un’eccezione. Vediamo perch\u00e9.<\/p>

Che cos’\u00e8 l’inferenza decentralizzata, in breve<\/h2>

Un modello di AI ha due fasi di vita. L’addestramento (training) \u00e8 la fase in cui il modello impara: divora enormi quantit\u00e0 di dati, costa decine o centinaia di milioni e si fa una volta. L’inferenza \u00e8 tutto il resto. Ogni volta che poni una domanda a un chatbot, o un agente genera una risposta, quella \u00e8 inferenza. \u00c8 ripetitiva, continua e, su scala, \u00e8 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.<\/p>

\u00abDecentralizzare\u00bb 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 pu\u00f2 spegnere unilateralmente) e la privacy (calcolo dentro enclave hardware che nemmeno l’operatore pu\u00f2 leggere).<\/p>

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 \u00e8 un limite strutturale a cui torneremo.<\/p>

Il primo tabellone indipendente: 211 miliardi di token<\/h2>

Il motivo per cui il report conta \u00e8 il metodo. OpenRouter \u00e8 un aggregatore: uno sviluppatore punta il suo codice l\u00ec e la piattaforma smista la richiesta al provider migliore per prezzo o latenza. Nel farlo misura il volume reale che passa da ognuno. \u00c8 un contatore unico, applicato a tutti allo stesso modo, e quindi un metro molto pi\u00f9 affidabile delle dashboard che ciascuna rete pubblica su se stessa.<\/p>

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<\/a>, che riprende il report). Tradotto: la domanda \u00e8 reale e non \u00e8 pi\u00f9 trascurabile, ma resta una nicchia dentro un mercato dominato dai provider centralizzati.<\/p>

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.<\/p>

Provider<\/th>Token\/giorno (misurati su OpenRouter)<\/th>Nota<\/th><\/tr><\/thead>
Venice<\/td>~87 miliardi<\/td>Leader misurato; ~100 mln $ di ricavi ricorrenti dichiarati<\/td><\/tr>
Phala<\/td>~54,6 miliardi<\/td>Da ~5 mld a luglio: il balzo del mese, trainato dalle enclave TEE<\/td><\/tr>
io.net<\/td>~14,8 miliardi<\/td>Circa raddoppiato nel mese (+103%)<\/td><\/tr>
Chutes (Bittensor SN64)<\/td>~5,7 miliardi<\/td>La rete dichiara ~160 mld; verificato -33% sul mese<\/td><\/tr>
AkashML, NEAR AI, Darkbloom<\/td>non dettagliati<\/td>Nel paniere, singolo volume non riportato<\/td><\/tr>
Totale 7 provider<\/strong><\/td>~211 miliardi<\/strong><\/td>~1% dei 21,9 trilioni\/giorno di OpenRouter<\/strong><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

Dichiarato contro misurato: il caso Chutes<\/h2>

Il divario pi\u00f9 istruttivo del report \u00e8 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 pu\u00f2 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 \u00e8 controllabile da un estraneo.<\/p>

\u00c8 una dinamica che chi segue il mining conosce bene. Un minatore pu\u00f2 dichiarare l’hashrate che vuole: nessuno lo verifica finch\u00e9 non trova un blocco, e il blocco \u00e8 la prova che il lavoro \u00e8 stato davvero svolto. L’inferenza, oggi, \u00e8 spesso priva di quel \u00abblocco\u00bb: 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<\/a>. Finch\u00e9 quella prova non esiste su larga scala, le dashboard vanno lette come marketing, non come contabilit\u00e0.<\/p>

La lezione non \u00e8 \u00able reti decentralizzate barano\u00bb, ma qualcosa di pi\u00f9 sottile: l’unico dato su cui costruire una tesi d’investimento o un piano di integrazione \u00e8 quello misurato da terzi. Tutto il resto \u00e8 una promessa.<\/p>

Chi guida davvero: Venice, Phala, io.net<\/h2>

Il tabellone riscrive la classifica mentale che molti avevano. In testa non c’\u00e8 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, \u00e8 il meno malconcio del gruppo: circa 17,16 \u20ac (CoinGecko<\/a>), \u00absolo\u00bb il 45% sotto il massimo, contro cali dell’85-98% dei concorrenti.<\/p>

Il balzo del mese \u00e8 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 \u00abriservato\u00bb del settore, ed \u00e8 la prova che la domanda di privacy esiste e sa crescere in fretta. io.net, nata come marketplace di GPU su Solana, \u00e8 circa raddoppiata a 14,8 miliardi, segno che il pivot verso la vendita diretta di inferenza sta funzionando.<\/p>

Poi c’\u00e8 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<\/a>. Senza emissioni che pagano i fornitori, molte GPU semplicemente se ne vanno.<\/p>

Tencent sceglie una subnet: il caso Hy4<\/h2>

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 \u00e8 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 gi\u00e0 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.<\/p>

Perch\u00e9 conta. Tencent ha circa 1,44 miliardi di utenti attivi mensili tra Weixin e WeChat (AMBCrypto<\/a>): \u00e8 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 velocit\u00e0. Il mercato ha reagito subito: TAO \u00e8 salito di oltre il 3% verso i 220 dollari sulla notizia (KuCoin<\/a>).<\/p>

Due avvertenze, per\u00f2. Primo, il rimbalzo non ha tenuto: pochi giorni dopo TAO era di nuovo sotto i 212 dollari. Secondo, Chutes non \u00e8 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 \u00e8 reale e pesa, ma da solo non cambia l’economia della rete.<\/p>

Lo sconto \u00e8 reale, ma \u00e8 sovvenzionato<\/h2>

Il primo argomento di vendita di queste reti \u00e8 il prezzo, e lo sconto esiste davvero. Un’ora di H100 costa dai giganti molto pi\u00f9 che dai provider specializzati o DePIN: a listino siamo intorno ai 6-11 \u20ac sugli hyperscaler contro 1,8-3,2 \u20ac sulle reti decentralizzate, un risparmio che il settore quantifica tra il 40% e l’85% (Spheron<\/a>). Sul singolo token la forbice \u00e8 simile: Chutes figura tra i tre provider pi\u00f9 economici su ogni modello che serve, con prezzi dell’ordine di 0,48 \u20ac per milione di token in ingresso e 1,42 \u20ac in uscita (AMBCrypto<\/a>).<\/p>

Il problema \u00e8 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 pi\u00f9 alto di quello di un concorrente centralizzato efficiente. In altre parole, una parte dello sconto la paga chi detiene il token, non il fornitore.<\/p>

C’\u00e8 un terzo fattore che rode il vantaggio: lo sconto \u00e8 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 pi\u00f9 in fretta di quanto le reti decentralizzate riescano a inseguirlo. Competere solo sul prezzo, in un mercato che corre verso lo zero, \u00e8 una posizione fragile.<\/p>

Fornitore<\/th>H100 (\u20ac\/ora, indicativo)<\/th>Tipo<\/th><\/tr><\/thead>
AWS<\/td>~6,25 \u20ac<\/td>Hyperscaler<\/td><\/tr>
Google Cloud<\/td>~10,0 \u20ac<\/td>Hyperscaler<\/td><\/tr>
Microsoft Azure<\/td>~11,2 \u20ac<\/td>Hyperscaler<\/td><\/tr>
Lambda \/ RunPod<\/td>~2,3-3,2 \u20ac<\/td>Specializzato<\/td><\/tr>
io.net \/ reti DePIN<\/td>~1,8-3,2 \u20ac<\/td>Decentralizzato<\/td><\/tr>
Spheron (spot)<\/td>~0,94 \u20ac<\/td>Decentralizzato<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

Il nodo irrisolto: fidarsi di una GPU che non possiedi<\/h2>

Quando invii un prompt a un fornitore anonimo, come sai che ha davvero usato il modello che hai chiesto e non una versione pi\u00f9 piccola e scadente per risparmiare? \u00c8 il \u00abtallone d’Achille\u00bb dell’inferenza decentralizzata: la verifica. Un provider, spiega il team di Prime Intellect, pu\u00f2 \u00abmodificare i metodi di calcolo per ottimizzare costi, efficienza o specifici obiettivi commerciali\u00bb (Prime Intellect<\/a>), e senza una prova il cliente non se ne accorge.<\/p>

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’onest\u00e0 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.<\/p>

Il punto \u00e8 che nessuna di queste \u00e8, oggi, al tempo stesso economica, affidabile e veloce su scala di produzione. Vitalik Buterin, nel suo saggio su crypto e AI, sostiene che la verificabilit\u00e0 \u00e8 l’uso pi\u00f9 solido della crittografia applicata all’AI, ma avverte che generare una prova crittografica di un’inferenza pu\u00f2 costare centinaia di volte pi\u00f9 del calcolo stesso (vitalik.eth.limo<\/a>). \u00c8 il motivo per cui la fiducia, non il prezzo, \u00e8 la vera frontiera.<\/p>

Approccio<\/th>Come funziona<\/th>Limite principale<\/th><\/tr><\/thead>
Nessuna verifica<\/td>Ti fidi del fornitore<\/td>Zero garanzie; solo usi non critici<\/td><\/tr>
TEE (enclave)<\/td>Calcolo isolato nell’hardware<\/td>Ti fidi del produttore del chip<\/td><\/tr>
opML (ottimistico)<\/td>Onest\u00e0 presunta, frode contestabile<\/td>Finestre di contestazione lente<\/td><\/tr>
zkML (conoscenza zero)<\/td>Prova matematica dell’esecuzione<\/td>Overhead enorme, non scala sui modelli grandi<\/td><\/tr>
TOPLOC (impronte)<\/td>Firma statistica delle attivazioni<\/td>Rileva i cambi, non prova tutto<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

Chi incassa: ricavi veri, piccoli e non verificabili<\/h2>

Se il traffico \u00e8 reale, i ricavi dovrebbero seguirlo. In parte \u00e8 cos\u00ec, ma i numeri restano piccoli e difficili da certificare. Il report Blockworks \u00e8 netto: \u00abnessuna rete di calcolo decentralizzata ha dichiarato ricavi verificabili superiori a decine di milioni di dollari\u00bb. 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.<\/p>

Qualche ancoraggio concreto c’\u00e8. Render avrebbe generato ricavi nell’ordine di una ventina di milioni di dollari nel terzo trimestre, un dato che racconta un’attivit\u00e0 di rete autentica ma di taglia contenuta, come abbiamo visto guardando a chi crea davvero sulla rete GPU<\/a> 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.<\/p>

La prova di realt\u00e0 pi\u00f9 spietata \u00e8 di scala. L’intera categoria crypto-AI liquida vale circa 24,9 miliardi di dollari; una singola societ\u00e0 privata di infrastruttura AI come Crusoe \u00e8 stata valutata 30,9 miliardi in un round da 3,9 miliardi a settembre 2026 (Crusoe<\/a>). Tutto il settore dei token, messo insieme, pesa meno di una sola azienda che fa la stessa cosa senza token.<\/p>

Equity batte token: il segnale Prime Intellect<\/h2>

C’\u00e8 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<\/a>). Chi ha creduto nel progetto ha comprato azioni, non token.<\/p>

\u00c8 lo stesso schema che si intravede dietro i contratti enterprise di io.net e i ricavi da abbonamento di Venice: la domanda c’\u00e8, 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; \u00e8 un passo nella direzione giusta, ma non ancora la prova che il token catturi il valore che la rete produce.<\/p>

La domanda che ogni investitore dovrebbe porsi \u00e8 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, \u00e8 una scommessa diversa da una quota in un’azienda che fattura. Spesso portano lo stesso nome, ma non sono la stessa cosa.<\/p>

Perch\u00e9 l’uso sale e i token scendono<\/h2>

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 \u00e8 circa il 72% sotto il massimo storico (CoinGecko<\/a>), 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.<\/p>

Le ragioni sono due, una micro e una macro. Micro: come abbiamo visto, molto traffico \u00e8 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 \u00e8 un mese di avversione al rischio. Dopo midterm statunitensi che hanno ridisegnato il Congresso e un dato sull’inflazione pi\u00f9 caldo del previsto, il mercato sconta una probabile stretta della Fed il 9 dicembre, e gli asset pi\u00f9 speculativi, come i token AI a piccola capitalizzazione, sono i primi a soffrire.<\/p>

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<\/a>. Per i token dell’inferenza decentralizzata il contesto \u00e8 doppiamente ostile: fondamentali ancora deboli e marea macro contraria, con la decisione della Fed del 9 dicembre come prossimo spartiacque.<\/p>

Token<\/th>Prezzo<\/th>Capitalizzazione<\/th>Da massimo storico<\/th><\/tr><\/thead>
TAO (Bittensor)<\/td>~191,57 \u20ac<\/td>~2,48 mld $<\/td>~-72%<\/td><\/tr>
VVV (Venice)<\/td>~17,16 \u20ac<\/td>~925 mln $<\/td>~-45%<\/td><\/tr>
RENDER<\/td>~1,37 \u20ac<\/td>~844 mln $<\/td>~-89%<\/td><\/tr>
AKT (Akash)<\/td>~0,54 \u20ac<\/td>~179 mln $<\/td>~-93%<\/td><\/tr>
IO (io.net)<\/td>~0,10 \u20ac<\/td>~49 mln $<\/td>~-98%<\/td><\/tr>
PHA (Phala)<\/td>~0,031 \u20ac<\/td>~30 mln $<\/td>oltre -95%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

La finanziarizzazione arriva in Europa: gli ETP 21Shares<\/h2>

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 B\u00f6rse, entrambi con una commissione del 2,50% (crypto.news<\/a>). Sono tra i primi prodotti quotati su singoli token di reti AI, e non \u00e8 un caso che il primo sia proprio Venice, il leader misurato del tabellone.<\/p>

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. \u00c8 la stessa logica per cui in Europa gli strumenti su Bitcoin ed Ethereum sono ETP e non ETF. La differenza non \u00e8 formale: cambia il profilo di rischio emittente e il modo in cui il prodotto \u00e8 garantito.<\/p>

Dietro il primato di Venice c’\u00e8 una tesi precisa sulla domanda. Il fondatore Erik Voorhees ha difeso a pi\u00f9 riprese un’AI senza filtri e rispettosa della privacy, sostenendo che gli utenti vanno trattati \u00abda adulti, capaci di usare la tecnologia dell’informazione senza paternalismo\u00bb (Unchained<\/a>). \u00c8 una domanda che non insegue solo il prezzo, e che rende il token pi\u00f9 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.<\/p>

Cosa dice (e cosa non dice) la regola per l’Italia<\/h2>

Sul fronte normativo convivono due piani. Il primo \u00e8 l’AI Act europeo: dal 2 agosto 2026 la Commissione pu\u00f2 sanzionare i modelli di uso generale (GPAI) fino a 15 milioni di euro o al 3% del fatturato globale (Commissione europea<\/a>). Qui l’inferenza decentralizzata solleva una domanda senza risposta pulita: chi \u00e8 il \u00abfornitore\u00bb responsabile quando il modello gira su GPU anonime sparse in decine di paesi? La catena di responsabilit\u00e0, pensata per aziende identificabili, si sfilaccia su una rete permissionless.<\/p>

Il secondo piano \u00e8 quello dei crypto-asset. In Italia MiCA \u00e8 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 \u00e8 chiuso il 1 luglio 2026. Attenzione alla distinzione: MiCA regola i fornitori di servizi (CASP) e gli emittenti, non il protocollo in s\u00e9, 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.<\/p>

Resta la zona grigia statunitense, che pesa perch\u00e9 questi token quotano a livello globale. L’interpretazione congiunta SEC-CFTC del marzo 2026 ha classificato come \u00abdigital commodity\u00bb un gruppo di grandi token, ma \u00e8 rimasta muta su quelli DePIN e AI, lasciando TAO, IO, AKT, RENDER e VVV in un limbo di classificazione. \u00c8 lo stesso arretramento, misto a incertezza, che abbiamo descritto raccontando la ritirata della SEC dopo i midterm<\/a>. 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.<\/p>

Come leggere i numeri senza farsi ingannare<\/h2>

Il report Blockworks offre, per la prima volta, un metodo. Chi vuole valutare una rete di inferenza, da investitore o da sviluppatore, pu\u00f2 usare una checklist semplice invece di fidarsi dei comunicati.<\/p>

  • Misurato, non dichiarato<\/strong>: parti dal volume su un contatore terzo come OpenRouter, non dalla dashboard della rete.<\/li>
  • Sussidio<\/strong>: quanto del prezzo basso \u00e8 pagato dalle emissioni del token invece che dai margini? Un rapporto di 20-40 a 1 \u00e8 un campanello d’allarme.<\/li>
  • Ricavi verificabili<\/strong>: esistono incassi certificabili on-chain, o solo stime e numeri tradizionali?<\/li>
  • Verifica<\/strong>: che garanzia offre sul fatto che il modello richiesto sia davvero quello eseguito? TEE, opML, zkML o niente?<\/li>
  • Business o commodity<\/strong>: il token cattura un’attivit\u00e0 reale, o \u00e8 esposizione a un calcolo indistinto che corre verso lo zero?<\/li><\/ul>

    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.<\/p>

    Frequently Asked Questions<\/h2>

    Che cos’\u00e8 l’inferenza decentralizzata?<\/h3>

    \u00c8 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 pi\u00f9 basso, resistenza alla censura e privacy.<\/p>

    Quanti token elabora davvero l’inferenza decentralizzata?<\/h3>

    Secondo il report Blockworks di met\u00e0 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.<\/p>

    Perch\u00e9 i token AI scendono se l’uso cresce?<\/h3>

    Perch\u00e9 gran parte del traffico \u00e8 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.<\/p>

    \u00c8 sicuro usare l’inferenza decentralizzata?<\/h3>

    Dipende dall’uso. Il nodo aperto \u00e8 la verifica: senza prove come TEE, opML, zkML o impronte statistiche non si pu\u00f2 essere certi che il fornitore abbia eseguito davvero il modello richiesto. Per compiti non critici pu\u00f2 bastare; per dati sensibili servono enclave hardware o garanzie contrattuali.<\/p>

    Come si investe sull’inferenza decentralizzata in Italia?<\/h3>

    Si pu\u00f2 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.<\/p>