A febbraio OpenAI ha chiuso un round da 110 miliardi a una valutazione di 730 miliardi di dollari. Anthropic sta intorno ai 350. xAI era arrivata a 230 prima che SpaceX se la comprasse. Il mercato ha già metabolizzato l’idea che addestrare modelli di frontiera sia un’attività da centinaia di miliardi di dollari, purché lo faccia un’azienda con un datacenter, un brand e una coda di investitori istituzionali.

Quello che il mercato non ha ancora metabolizzato è che qualcuno stia provando a fare la stessa cosa senza niente di tutto questo. Ed è esattamente quello che sta succedendo dentro Bittensor.

TAO è passato da 145 dollari a febbraio a oltre 360 a fine marzo, quasi +90% in un mese. La capitalizzazione di mercato viaggia sui 3,8 miliardi, la fully diluted valuation sfiora i 7,5. Ma il prezzo del token è solo il livello superficiale. La parte interessante è sotto: un ecosistema di oltre 128 subnet, ciascuna specializzata su un compito diverso, ciascuna con il proprio token, tutte in competizione tra loro per conquistare una fetta delle emissioni giornaliere di TAO. La valutazione complessiva di questi token ha raggiunto 1,5 miliardi di dollari nelle ultime settimane, e la stragrande maggioranza degli investitori crypto non sa nemmeno che esistono.

Il meccanismo

Bittensor non è un modello di intelligenza artificiale e non è nemmeno un’azienda. È un protocollo che genera mercati competitivi per servizi di IA. Ogni subnet funziona come un mercato a sé: dentro ci sono miner che eseguono il lavoro (inferenza, training, analisi dati, quello che è) e validatori che ne misurano la qualità. Chi produce risultati utili guadagna TAO. Chi non li produce perde terreno fino a sparire.

Con l’aggiornamento Dynamic TAO, lanciato nel 2025, il sistema si è fatto più raffinato. Ogni subnet ha adesso un proprio Alpha token e un pool di liquidità accoppiato a TAO tramite un market maker automatico. Quando fai staking su una subnet, stai di fatto comprando il suo Alpha token. Le emissioni quotidiane di TAO, dimezzate a 3.600 dopo l’halving di dicembre 2025, vengono distribuite alle subnet proporzionalmente a quanto capitale attirano. Più una subnet convince il mercato, più risorse riceve. Le altre vengono progressivamente affamate. Non fa sconti a nessuno, ma è anche quello che rende Bittensor diverso da qualsiasi altro progetto crypto legato all’IA: qui non c’è un team centrale che decide chi vince. Decide il flusso di capitale.

Cosa c’è dentro, in pratica

L’ecosistema è vasto e disomogeneo, e sarebbe inutile elencare tutte le 128 subnet. Ha più senso capire quali verticali coprono e dove si concentra il valore.

Il layer più grosso è quello infrastrutturale. Chutes (SN64) fa inferenza serverless e dichiara oltre 9 trilioni di token processati con 400.000 utenti; è la prima subnet ad aver superato i 100 milioni di valutazione ed è gestita da Rayon Labs, che con le sue tre subnet (Chutes, Gradients e Nineteen) controlla circa il 24% di tutte le emissioni giornaliere di TAO. Celium (SN51) fornisce GPU a noleggio su rete decentralizzata, con una flotta che include oltre 500 Nvidia H100. Targon (SN4), gestita da Manifold Labs, ha chiuso una Serie A da 10,5 milioni di dollari e lavora con aziende reali che hanno bisogno di compute riservato, ed è la subnet che genera più ricavi nell’intero network.

Poi c’è il verticale finanziario, che a mio avviso è quello dove la connessione tra rete e mondo reale è più corta. Vanta (SN8) produce segnali di trading proprietari, EfficientFrontier (SN53) costruisce strategie ottimizzate per il rischio, Precog (SN55) fa previsioni ad alta frequenza su bitcoin. Ci sono anche subnet per le scommesse sportive, e diverse altre per dati, ricerca e agenti autonomi.

Infine ci sono subnet che già oggi puoi usare come prodotti finiti. It’s AI (SN32) ti dice se un testo è stato scritto da un’intelligenza artificiale. BitMind (SN34) fa la stessa cosa con le immagini, e di questi tempi, con i deepfake ovunque, il problema è tutt’altro che teorico. Vidaio (SN85) fa upscaling video su GPU distribuite. Bitcast (SN93) paga i creator in base alle performance reali dei contenuti, senza algoritmi intermedi.

Ma la subnet che ha cambiato la conversazione su Bittensor è un’altra.

Templar e Covenant-72B

Il 10 marzo, il team di Templar (SN3) ha annunciato di aver completato l’addestramento di Covenant-72B: un modello linguistico da 72 miliardi di parametri, addestrato su 1,1 trilioni di token. La cosa rilevante non sono i numeri in sé, ci sono modelli più grossi, ma come è stato fatto. Oltre 70 nodi indipendenti, sparsi per il mondo, connessi tramite internet normale, senza alcun datacenter coinvolto. Il tutto reso possibile da un algoritmo chiamato SparseLoCo, che comprime i gradienti del 97% e permette ai nodi di lavorare in locale per centinaia di step prima di sincronizzarsi con il resto della rete.

Il modello, stando a un paper pubblicato su arXiv, raggiunge un punteggio di 67,1 su MMLU, nella stessa fascia di Llama 2 70B di Meta. I pesi sono pubblici, rilasciati sotto licenza Apache 2.0. Non è il miglior modello al mondo, e non pretende di esserlo. Ma è il primo modello competitivo addestrato interamente su infrastruttura decentralizzata, e questo fatto ha un peso specifico enorme per chiunque ragioni sulla struttura futura del mercato dell’IA.

Il 20 marzo, durante una puntata del podcast All-In, Chamath Palihapitiya ha tirato fuori l’argomento direttamente con Jensen Huang. Il ceo di Nvidia ha reagito con quello che i diplomatici chiamerebbero “interesse misurato”, abbastanza, comunque, per far salire TAO del 17% in un giorno. Templar, che a febbraio valeva meno di 5 dollari per token, ha superato i 30 in pochi giorni, portandosi a una capitalizzazione intorno ai 120–135 milioni.

Qualcuno l’ha definito il “momento DeepSeek” di Bittensor. Il parallelo regge fino a un certo punto: come DeepSeek ha dimostrato che si possono addestrare modelli competitivi con budget ridotti, Covenant-72B ha dimostrato che si può fare senza un’azienda centralizzata alle spalle. La validazione tecnica c’è. Quella economica è tutta un’altra storia.

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Il denaro istituzionale

Grayscale ha depositato un S-1 alla SEC a fine dicembre 2025 per trasformare il suo Bittensor Trust in un ETF spot quotato al NYSE, con ticker GTAO. Il filing prevede anche lo staking dei TAO in portafoglio. Il Trust è già listato; la conversione in ETF aspetta il via libera della SEC. In Europa ci si era mossi prima: Deutsche Digital Assets ha lanciato un ETP su TAO alla borsa SIX di Zurigo già nell’ottobre 2025. Grayscale ha anche inserito l’intelligenza artificiale come sesto settore nella sua tassonomia crypto, e quando una cosa entra nella tassonomia di Grayscale, i soldi istituzionali iniziano a muoversi.

I conti che non tornano

Fin qui la storia è avvincente. Ma c’è un problema, ed è un problema grosso.

Un report di Pine Analytics uscito a fine marzo ha messo in fila i numeri sul lato della domanda, che finora erano rimasti nell’ombra. Chutes, la subnet più grossa per quota di emissioni (14,4%), riceve circa 518 TAO al giorno dai sussidi di rete. A prezzi correnti, sono circa 52 milioni di dollari l’anno. I ricavi reali da clienti esterni? Tra 1,3 e 2,4 milioni. Il rapporto sussidi-ricavi va da 22 a 1 nel migliore dei casi a 40 a 1 nel peggiore.

Il dato più scomodo è un altro: senza i sussidi, Chutes non sarebbe più economica delle alternative centralizzate. Sarebbe più cara. Di parecchio, tra 1,6 e 3,5 volte. L’85% di risparmio rispetto ad AWS di cui si parla nelle presentazioni è interamente finanziato dall’inflazione del token. Non dalla tecnologia.

Pine Analytics chiama questa situazione “income desert”. I ricavi totali dell’intero ecosistema Bittensor, tutte le 128 subnet messe insieme, sono stimati tra 3 e 15 milioni l’anno. La capitalizzazione di mercato è quasi 4 miliardi. Il multiplo implicito sta tra 175 e 200 volte i ricavi. Per capirci: CoreWeave e Lambda, le infrastrutture IA centralizzate più aggressive sul mercato, vengono valutate a 15–25 volte.

Il paragone con le startup che bruciano cassa per scalare è il primo che viene in mente, e fino a un certo punto è legittimo. Uber, DoorDash, AWS hanno tutti sussidiato il servizio per anni. La differenza, e Pine Analytics la sottolinea, è che quelle aziende nel frattempo costruivano lock-in: piattaforme proprietarie, network di driver, integrazioni enterprise. Le subnet di Bittensor usano modelli open-source e interfacce standard. Un utente che oggi gira su Chutes domani può migrare altrove senza costi.

Perché qualcuno ci crede lo stesso

La tesi rialzista non ignora questi numeri. Li contestualizza in modo diverso.

Chi compra TAO oggi sta facendo una scommessa su una categoria, non su dei ricavi trimestrali. Il ragionamento è questo: il mercato assegna valutazioni da centinaia di miliardi alla capacità di coordinare compute su scala massiva per produrre modelli di frontiera. Se quella coordinazione può avvenire anche su una rete aperta e permissionless, e Covenant-72B suggerisce che forse può, allora esiste uno scenario in cui il valore di Bittensor va riprezzato in modo drastico. Templar oggi vale 120 milioni. I laboratori che fanno la stessa cosa in modo centralizzato valgono mille volte tanto.

L’halving ha già ridotto le emissioni giornaliere da 7.200 a 3.600 TAO, e le emissioni adesso confluiscono nei pool di liquidità delle subnet invece di finire direttamente nelle tasche dei miner. I team delle subnet, consapevoli che il prossimo dimezzamento arriva a fine 2027, stanno costruendo meccanismi per ridurre la pressione di vendita e rendere più difficile estrarre valore senza produrlo.

Il tempo però non è molto. Entro il prossimo halving, la rete deve dimostrare che almeno una manciata di subnet riesce a generare ricavi sufficienti da camminare sulle proprie gambe. Se ce la fa, il repricing potrebbe essere tra i più violenti che questo ciclo produrrà. Se non ce la fa, i 52 milioni l’anno di sussidi a Chutes diventano la riga di costo che affonda il modello.

È una scommessa asimmetrica nel senso pieno del termine: la probabilità di successo non è altissima, ma il payoff in caso di successo è sproporzionato rispetto a quello che si paga per averla in portafoglio. Chi ha vissuto abbastanza cicli crypto sa che le storie migliori iniziano sempre così.