Dopo i grandi finanziamenti per Anthropic, Broadcom prepara una nuova operazione per sostenere l’acquisto degli acceleratori personalizzati sviluppati con OpenAI. Apollo e Blackstone tra i possibili finanziatori. La corsa al compute sta cambiando il ruolo dei produttori di semiconduttori, sempre più coinvolti nella costruzione finanziaria della domanda.
Pechino accelera su intelligenza artificiale, semiconduttori, robotica e manifattura avanzata mentre cerca di rendere più resilienti le proprie catene di approvvigionamento. Dietro la formula delle “nuove forze produttive di qualità” emerge una strategia più ampia: non vincere soltanto la corsa ai modelli, ma incorporare l’AI nell’economia reale e ridurre le dipendenze tecnologiche che possono diventare vulnerabilità geopolitiche.
La società australiana sostenuta da Nvidia e Blackstone ritira la quotazione dopo le perplessità degli investitori su una valutazione da oltre 30 miliardi di dollari. Il caso mostra come la corsa alle infrastrutture AI stia incontrando un mercato finanziario sempre più selettivo.
Una differenza di 20 miliardi di dollari nei ricavi annualizzati comunicati agli investitori ha scosso Wall Street. Ma dietro i numeri di OpenAI e Anthropic non c’è necessariamente un rallentamento della domanda: c’è una questione di comparabilità dei fatturati che diventa sempre più importante mentre l’industria dell’intelligenza artificiale chiede al mercato capitali senza precedenti.
Ad Asphaltica 2026, Autostrade dello Stato presenta sistemi di intelligenza artificiale, sensori e robotica per monitorare le infrastrutture e anticipare le criticità. Una delle applicazioni più concrete dell’AI, dove il valore della tecnologia si misura nella capacità di prevenire rischi e migliorare la gestione della rete stradale.
L’editore americano chiede oltre 250 milioni di dollari di risarcimento per il presunto utilizzo non autorizzato di centinaia di migliaia di articoli nell’addestramento dei modelli. La causa si aggiunge a una lunga serie di contenziosi e riapre la questione del valore economico dell’informazione nell’era dell’intelligenza artificiale.
Il gruppo coreano stima un utile operativo record nel terzo trimestre 2026, quasi nove volte quello di un anno prima. La domanda di memorie per l’intelligenza artificiale spinge prezzi e margini, ma gli investitori si interrogano sulla durata del ciclo e sulla sostenibilità dei grandi investimenti tecnologici.
Un agente AI può produrre tre verdetti in un audit: conforme, in violazione oppure, ed è questo il risultato che i sistemi di controllo tradizionali tendono a ignorare, impossibile da determinare. Il problema non è semantico. È ingegneristico. Un controllo bancario è normalmente costruito attorno a una logica binaria: una regola è rispettata oppure è stata violata. Gli agenti autonomi introducono una terza possibilità molto meno confortevole per chi deve firmare un rapporto di audit: la regola potrebbe essere perfettamente formulata, l’agente potrebbe aver eseguito migliaia di operazioni e il sistema potrebbe comunque non contenere abbastanza evidenze per stabilire quale delle due condizioni si sia verificata. Il paper Auditable Agents, nella versione aggiornata il 27 settembre 2026, formalizza esattamente questo problema e sostiene che l’auditabilità debba diventare una proprietà progettata nell’architettura dell’agente, non una verifica aggiunta dopo il deployment.
Mistral Large 4 ha 1,05 trilioni di parametri, ne attiva 49 miliardi per token ed è stato addestrato in Europa su circa 4.000 Nvidia Grace Blackwell. I pesi arriveranno il 26 ottobre. A tre giorni dal Kolibri di Aleph Alpha e mentre gli Stati Uniti rispondono alla Cina con Beam, l’open-weight sta diventando un nuovo terreno della competizione per la sovranità tecnologica.
Microsoft sta accelerando una delle trasformazioni più interessanti dell’informatica personale: spostare una parte crescente dell’intelligenza artificiale dal cloud al computer dell’utente. La nuova iniziativa presentata dall’azienda punta infatti a costruire una piattaforma Windows capace di eseguire localmente modelli AI sempre più sofisticati, sfruttando soprattutto GPU Nvidia, con un obiettivo dichiarato che ha una forte valenza economica: ridurre il costo dell’inference. Dopo anni nei quali il paradigma dominante è stato “manda tutto al data center”, Microsoft sembra aver riscoperto una verità piuttosto antica dell’informatica: qualche volta è più conveniente far lavorare il computer che pagare qualcun altro perché lo faccia.
La Federal Reserve ha appena ricevuto una conferma poco elegante della trasformazione in corso nell’economia americana: l’intelligenza artificiale non è più soltanto una storia di produttività, semiconduttori e capitalizzazione di Borsa, ma sta entrando direttamente nel problema della politica monetaria. I verbali della riunione del 15 e 16 settembre mostrano che alcuni membri del Federal Open Market Committee temono che gli aumenti dei prezzi generati dalla domanda legata all’AI e dalle tensioni energetiche possano propagarsi dal settore tecnologico al resto dell’economia, diventando più persistenti. Il punto è rilevante perché la Fed ha aumentato di 25 punti base il federal funds rate, portandolo al 3,75%-4%, e diversi partecipanti hanno giudicato il livello dei tassi ancora non restrittivo, o soltanto moderatamente restrittivo.
La formulazione utilizzata nei verbali merita attenzione perché descrive un fenomeno che la teoria monetaria tradizionale tende a trattare con cautela: gli shock settoriali possono trasformarsi in inflazione generalizzata. Due partecipanti hanno sostenuto che una politica monetaria più restrittiva potrebbe impedire agli aumenti dei prezzi provocati dalle interruzioni energetiche e dalla domanda collegata all’AI di allargarsi e produrre dinamiche inflazionistiche persistenti. Il problema è che questa volta il meccanismo non passa soltanto dal consumo delle famiglie. Passa soprattutto dagli investimenti. La costruzione dell’infrastruttura AI sta richiedendo data center, energia, semiconduttori, reti, apparati elettrici, immobili industriali e capitale finanziario. Quando un’economia decide simultaneamente di costruire una nuova infrastruttura tecnologica su scala gigantesca, il risultato può essere un boom di produttività domani e un problema di capacità produttiva oggi.
La cifra è abbastanza grande da sembrare un errore contabile: secondo Asterès, le organizzazioni europee spendono circa 400 miliardi di euro l’anno in software e servizi cloud per uso professionale e circa 330 miliardi, pari all’83%, finiscono presso aziende statunitensi. Di questi, circa 264 miliardi rappresentano valore che, secondo la metodologia dello studio, beneficia direttamente l’economia americana. È una stima, non una voce ufficiale della bilancia commerciale europea, ed è importante dirlo perché le statistiche tradizionali sui flussi digitali sono rese particolarmente difficili dalle strutture societarie internazionali e dalla contabilizzazione dei ricavi. Ma proprio perché si tratta di una stima economica costruita attraverso dati di mercato, interviste ai responsabili IT e modelli macroeconomici, il dato va letto per quello che è: un ordine di grandezza della dipendenza, non un numero certificato al centesimo.
Il confronto con la bolletta energetica europea è quindi efficace come immagine economica, ma va formulato con cautela. Il Cigref stesso ha osservato che i 264 miliardi di euro trasferiti ogni anno verso l’industria digitale americana sono dello stesso ordine di grandezza della fattura energetica dell’Unione europea. Non significa che l’Europa paghi esattamente 264 miliardi di energia e 264 miliardi di cloud americano, né che le due categorie siano statisticamente equivalenti. Significa qualcosa di più interessante: una spesa digitale ormai strutturale ha raggiunto una dimensione macroeconomica paragonabile a quella di una delle principali dipendenze strategiche tradizionalmente associate alla sicurezza economica europea. L’Europa ha passato decenni a discutere di petrolio, gas e materie prime mentre costruiva silenziosamente una nuova dipendenza, questa volta fatta di licenze, API, sistemi operativi, piattaforme cloud, database e sottoscrizioni SaaS.
Anthropic ha rilasciato Claude Haiku 5.5, completando la propria famiglia di modelli 5.5 con una mossa che dice molto più sul futuro dell’AI applicata di quanto suggerisca il rituale comunicato stampa. Il nuovo modello costa 0,10 dollari per un milione di token in input e 0,50 dollari per un milione di token in output per prompt fino a 100.000 token, contro 1 e 5 dollari di Haiku 4.5. La riduzione arriva quindi al 90% sui prompt più comuni, mentre Anthropic stima un risparmio medio intorno al 75%, considerando la distribuzione reale delle richieste e la diversa tokenizzazione. (vedi Anthropic)
Il punto economicamente interessante non è tuttavia il prezzo assoluto, già molto basso, ma il rapporto tra prezzo e capacità. Haiku 5.5 è stato progettato per lavori ad alto volume e bassa latenza, come classificazione, sintesi, compattazione del contesto, interrogazioni a database, routing delle richieste, customer service e utilizzo del browser. È la fascia di lavoro nella quale le aziende possono finalmente permettersi di far girare modelli continuamente senza dover convocare il CFO ogni volta che un agente decide di leggere un documento lungo. Anthropic lo presenta esplicitamente come un modello da affiancare a Sonnet 5.5 e Opus 5.5 come subagente, una distinzione architetturale importante perché sposta il dibattito dal modello singolo alla composizione di sistemi di modelli specializzati.
Dieci miliardi di prestiti bancari e 30 miliardi di obbligazioni investment-grade, con Apollo alla guida dell’operazione e Pimco tra i soggetti coinvolti nelle trattative. Dopo i 25 miliardi di bond collocati a giugno, SpaceX prepara un’altra grande raccolta per finanziare le GPU Nvidia. È un nuovo caso della trasformazione che stiamo seguendo con “I soldi dell’AI”: una parte crescente del Capex tecnologico viene finanziata attraverso i mercati del credito.
Kristalina Georgieva descrive un’economia mondiale stretta tra shock energetico, debito pubblico e boom degli investimenti nell’intelligenza artificiale. Nel lungo periodo l’AI potrebbe aggiungere fino a mezzo punto alla crescita globale ogni anno. Il problema è attraversare la fase intermedia, quando gli investimenti sono già enormi ma i guadagni di produttività devono ancora arrivare.
“Beyond the horizon of the place we lived when we were young,
in a world of magnets and miracles.
Our thoughts strayed constantly and without boundary,
the ringing of the division bell had begun”
Inizia così High Hopes dei Pink Floyd, sto ascoltando l’album mentre scrivo, e fa sembrare tutto un po’ surreale.
Qualche settimana fa Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha pubblicato sul suo blog personale un saggio dal titolo che non lascia spazio a interpretazioni: “We Must Pace the Frontier“, dobbiamo dare un ritmo alla frontiera. In sintesi dice che le aziende che costruiscono i modelli più potenti dovrebbero rallentare la crescita delle loro capacità, per dare tempo alla sicurezza di stare al passo.
Nel giro di poche ore Sam Altman, Elon Musk e Demis Hassabis hanno risposto pubblicamente di essere d’accordo. Quattro concorrenti diretti, che si contendono clienti, talenti e miliardi, dalla stessa parte. Una scena mai vista prima. E poi che è successo?
Poi sono arrivate le tre settimane successive, e in quelle tre settimane sono usciti sei nuovi modelli di primo piano, due dei quali proprio da Anthropic.
A prima vista sembra la classica storia di chi predica bene e razzola male. In realtà c’è una spiegazione più interessante, e ha un nome preciso che arriva dalla teoria dei giochi che si chiama “Il dilemma del prigioniero“. È la situazione in cui tutti sanno quale sarebbe la scelta migliore per il gruppo, ma nessuno può permettersi di farla per primo.
Vediamo con ordine cosa propone Amodei, come funziona il dilemma del prigioniero, come hanno risposto gli altri leader dell’AI, quali modelli sono usciti davvero dopo il saggio e cosa dicono i numeri degli investimenti.
OpenAI sta compiendo un passaggio che, per il mercato pubblicitario, vale più del semplice arrivo di un nuovo formato creativo. Il 5 ottobre ha annunciato il test di annunci visivi all’interno di ChatGPT, inizialmente negli Stati Uniti e a partire dalla fine di ottobre, durante l’esperienza di generazione delle immagini. Gli annunci saranno chiaramente contrassegnati e resteranno separati dall’immagine richiesta dall’utente. OpenAI precisa inoltre che la pubblicità non influenzerà le risposte di ChatGPT.
OpenAI pubblica 722 manoscritti matematici generati da un modello interno ancora segreto
OpenAI ha appena trasformato una delle questioni più delicate dell’intelligenza artificiale scientifica in un esperimento su scala industriale: 722 manoscritti matematici, organizzati in 372 famiglie di risultati, prodotti da un modello interno che l’azienda non ha ancora reso disponibile al pubblico. La pubblicazione è arrivata il 6 ottobre e riguarda centinaia di problemi aperti in numerose aree della matematica. Non si tratta quindi semplicemente di un nuovo benchmark presentato con qualche grafico ben illuminato, ma di una quantità di materiale sufficiente a porre una questione molto più scomoda: che cosa succede quando un laboratorio privato comincia a produrre matematica a una velocità che il sistema accademico non è strutturato per verificare?
Anthropic ha appena trasformato il proprio approccio alla cybersecurity in qualcosa di più strutturato di un semplice programma per ricercatori. Il 6 ottobre 2026 la società ha annunciato l’espansione del Cyber Verification Program, creando tre livelli di accesso alle capacità cyber dei modelli Claude: Defense Access, Red Team Access e Specialized Access. La differenza non è cosmetica. Anthropic sta costruendo una vera e propria politica di autorizzazione graduata per una tecnologia che può essere utilizzata tanto per trovare e correggere vulnerabilità quanto per riprodurre, in condizioni controllate, alcune delle attività di un attaccante.
Mistral ha scelto un nome quasi caricaturale per una macchina che, dal punto di vista industriale, è tutt’altro che uno scherzo. Mistral Large 4, presentato il 6 ottobre 2026 e soprannominato “Le Chonk”, è un modello multimodale Mixture-of-Experts da oltre un trilione di parametri complessivi, progettato per combinare ragionamento, coding, capacità agentiche e comprensione di immagini e documenti. Nell’annuncio iniziale Mistral indica 49 miliardi di parametri attivi, mentre la documentazione tecnica pubblicata contestualmente riporta 52 miliardi attivi su 1,05 trilioni complessivi. È una differenza che merita di essere registrata, non drammatizzata: l’architettura è evidentemente ancora oggetto di aggiornamento mentre il modello continua il reinforcement learning. La sostanza, comunque, è chiara: una gigantesca capacità parametrica viene utilizzata attraverso una frazione degli esperti disponibili, riducendo il costo computazionale di ogni singola inferenza.
Claude Startups offre un anno di Claude Team, 1.000 dollari di crediti API e un pacchetto di servizi ai giovani sviluppatori. Il valore dell’iniziativa non è però soltanto economico: nella competizione tra OpenAI, Google e Anthropic, conquistare una startup significa provare a diventare l’infrastruttura sulla quale costruirà i propri prodotti.
DeepSeek sta raccogliendo almeno 12 miliardi di dollari prima di una possibile quotazione, Moonshot prepara Hong Kong dopo aver raggiunto una valutazione di 50 miliardi e Kling AI ha già scelto le banche per il proprio debutto. Dopo le IPO di Z.AI e MiniMax, la corsa cinese all’intelligenza artificiale entra in una nuova fase: quella in cui anche l’efficienza dei modelli deve fare i conti con il costo crescente di compute, chip, talenti e infrastrutture.
Reflection AI presenta Beam, un modello da 501 miliardi di parametri pensato per coding, reasoning e agenti, con l’ambizione di competere con GLM, Qwen e gli altri protagonisti dell’ecosistema cinese. Ma la partita va oltre i benchmark: mentre Washington prova a esportare “sovereign AI” nei Paesi alleati, avere modelli americani che possano essere installati, modificati e controllati diventa una questione geopolitica.
Un modello frontier è stato messo davanti a un bug noto nel motore V8 di Chrome, insieme alla relativa patch, e gli è stato chiesto di costruire l’exploit. Nel caso di Claude Mythos Preview, il risultato è stato molto più vicino a quello di un ricercatore umano di sicurezza che a quello di un normale assistente di coding: su 41 vulnerabilità testate, il modello ha raggiunto l’esecuzione arbitraria di codice in 18 casi, secondo i risultati pubblicati di ExploitBench. Il dato è particolarmente interessante perché il benchmark non considera più un crash come sinonimo di compromissione.
ExploitBench, sviluppato da Seunghyun Lee e David Brumley, entrambi collegati alla ricerca Carnegie Mellon, nasce proprio per correggere una debolezza metodologica dei precedenti benchmark di cybersecurity applicati ai modelli linguistici. L’exploitation non è un evento binario. Tra il momento in cui un agente raggiunge il codice vulnerabile e quello in cui riesce a prendere il controllo della macchina esiste una lunga sequenza di capacità intermedie, e il benchmark la divide in 16 livelli misurabili. Si parte dalla copertura del codice e dal crash, si passa attraverso primitive di lettura e scrittura dentro la sandbox, quindi fuori dalla sandbox, fino al controllo del flusso e all’arbitrary code execution.
Un sistema di intelligenza artificiale può produrre una decisione corretta, raggiungere metriche eccellenti e fallire comunque nel momento in cui qualcuno chiede di dimostrare, mesi dopo, perché quella decisione sia stata presa. È questo il punto più interessante di una ricerca firmata da sette ricercatori di Amazon, intitolata From Accuracy to Auditability: A Survey of Determinism in Financial AI Systems, la cui quarta versione, pubblicata il 26 agosto 2026, mette sotto pressione una delle convinzioni più comode dell’industria AI: se il modello è lo stesso, gli input sono gli stessi e il risultato sembra ragionevole, allora il sistema è riproducibile. Non necessariamente.
Il caso più elegante riguarda il credit scoring. Gli autori hanno mantenuto fissi modello, pesi e applicazione e hanno verificato quanto fossero stabili le spiegazioni prodotte da KernelSHAP, utilizzato con 100 campioni, sul dataset UCI German Credit. Il risultato è tutt’altro che rassicurante: con la codifica a 20 attributi, l’indice Jaccard sui primi tre motivi di rifiuto è 0,74, il che significa che circa una volta su quattro l’insieme delle prime tre ragioni cambia tra esecuzioni indipendenti. Con la codifica one-hot a 48 colonne la stabilità scende ulteriormente, fino a 0,61. In altre parole, il modello può decidere la stessa cosa mentre l’algoritmo incaricato di spiegare quella decisione racconta una storia diversa.
Sam Altman ha appena pronunciato una frase che, nel mercato dell’intelligenza artificiale, dovrebbe essere molto più importante di qualsiasi demo di un nuovo modello: il mondo dovrà accettare che alcune cose negative accadano per ottenere i benefici dell’AI. Tra queste, secondo quanto riportato da POLITICO, ci sono anche attacchi informatici significativi e truffe. Il ragionamento di Altman è lineare nella sua brutalità economica: se l’intelligenza artificiale produce nel complesso molto più bene che male, renderla accessibile a tutti resta preferibile a costruire un sistema talmente restrittivo da impedire anche gli utilizzi positivi. La questione interessante, naturalmente, non è stabilire se Altman abbia ragione o torto. È capire chi decide quanto danno siamo disposti ad accettare quando il prodotto in questione è anche una delle infrastrutture tecnologiche più potenti mai distribuite su scala globale.
Il manager non gestirà più il lavoro. Progetterà il sistema che lavora
Storicamente il management ha avuto un obiettivo fondamentale: coordinare il lavoro delle persone. Distribuire attività. Far circolare informazioni. Controllare avanzamenti. Risolvere eccezioni. Allocare risorse. Verificare risultati.
Una grossa parte dell’organizzazione moderna è nata per risolvere questo problema.
Ma cosa accade adesso quando una parte crescente della ricerca, dell’analisi, del coordinamento e perfino dell’esecuzione può essere affidata a sistemi intelligenti? La risposta più superficiale è che avremo bisogno di meno manager. Quella più interessante è che avremo bisogno di un management diverso.
Qualcomm e Huawei firmano un accordo pluriennale sui brevetti che comprende 5G, AI, compute e networking. Per anni era il gruppo cinese a pagare per accedere alla proprietà intellettuale americana; ora una parte del flusso tecnologico va nella direzione opposta. Non significa che Pechino abbia colmato il gap nei semiconduttori, ma mostra come la sovranità possa costruirsi anche trasformando una dipendenza in proprietà intellettuale.
Microsoft riduce di oltre un terzo la spesa interna prevista per i modelli di Anthropic, mentre Meta dimezza gli utilizzatori di Claude Code e spinge i propri strumenti. Alla vigilia dell’IPO emerge uno dei rischi strutturali del business dell’AI: vendere tecnologia alle stesse Big Tech che hanno capitale, modelli e infrastrutture per provare a sostituirla.
Dopo i data center, tocca ai chip. Amazon sta discutendo con investitori un’operazione che trasferirebbe circa 8 miliardi di dollari di GPU Nvidia Grace Blackwell in uno special purpose vehicle, finanziato attraverso debito collocato presso soggetti esterni. I chip, già installati in oltre una dozzina di data center distribuiti in almeno cinque Stati americani, continuerebbero a essere utilizzati da Amazon attraverso un contratto di leaseback. La società potrebbe mantenere fino al 10% dell’equity del veicolo. I colloqui sono ancora in corso e Amazon non ha commentato pubblicamente l’operazione.
Dopo Floridi e LeCun, il dibattito sulla frontiera compie un altro passo. Leone XIV sostiene che tra l’opera dell’uomo e quella generata da una macchina esiste una differenza “ontologica”. Anthropic, intanto, studia da tempo la possibilità che sistemi come Claude possano possedere forme di esperienza moralmente rilevanti. Secondo un’inchiesta del New York Times, alcuni suoi esponenti avrebbero persino cercato di convincere interlocutori vaticani a prendere sul serio l’ipotesi della coscienza artificiale. Tutti questi elementi ci raccontano che sta emergendo una domanda ancora più profonda di quella sulla safety: chi avrà il potere di stabilire che cosa è una macchina?
INCHIESTA | CHI GOVERNA LA FRONTIERA — 08
Finora una parte importante della discussione su chi debba governare la frontiera dell’intelligenza artificiale si è svolta dentro le aziende che quella frontiera la stanno costruendo. Dario Amodei ha chiesto di rallentare in prossimità delle capacità più avanzate, Elon Musk gli ha dato ragione, Sam Altman ha sostenuto la necessità di valutazioni esterne, Demis Hassabis ha indicato nella cooperazione tra industria e istituzioni una delle condizioni necessarie per affrontare sistemi sempre più potenti.
Poi è entrata in campo la Casa Bianca. Pochi giorni fa Donald Trump ha riunito Google, Anthropic, Meta, OpenAI, xAI e Nvidia intorno a un accordo volontario sulla Super Intelligence, definito dalla stessa amministrazione “morally binding”: non una legge, nessuna sanzione automatica, ma un primo insieme di impegni condivisi tra governo e aziende impegnate nello sviluppo dei sistemi più avanzati.
Adesso arriva il passaggio successivo.
Papa Leone XIV ha scelto una parola impegnativa per entrare nel dibattito sull’arte generata dall’intelligenza artificiale: ontologica. Il 2 ottobre, incontrando artisti e curatori in Vaticano, il Pontefice ha sostenuto che tra l’arte prodotta dall’essere umano e ciò che una macchina genera attraverso il calcolo statistico esiste una differenza che precede persino quella estetica. Gli algoritmi, ha affermato, «lack the spark of humanity», non possiedono cioè quella scintilla umana che rende l’opera qualcosa di diverso da una semplice combinazione di forme, riferimenti e probabilità. Non è una distinzione marginale. In un mercato nel quale Midjourney, OpenAI, Google e una lunga processione di modelli generativi hanno trasformato la produzione visuale in una funzione accessibile a chiunque abbia una tastiera, il Papa sta spostando la discussione dal terreno della qualità a quello della natura stessa dell’opera.
L’acquisto di software ha sempre significato mettere a confronto funzionalità, prezzo, livelli di servizio, sicurezza e capacità di integrazione. L’intelligenza artificiale non cancella nessuno di questi criteri, ma ne aggiunge altri che rendono la decisione molto meno simile all’acquisto di una normale applicazione.
Quando un’impresa o una pubblica amministrazione compra un sistema AI, infatti, non sceglie soltanto uno strumento. Decide dove far transitare dati e documenti, quale infrastruttura diventerà parte dei propri processi, da quale fornitore potrebbe diventare difficile separarsi e, in alcuni casi, sotto quale giurisdizione finirà una parte della propria capacità operativa.
Ed è una differenza questa che sta cominciando a entrare anche nelle regole europee.
AWS rinuncia agli accordi di riservatezza con le amministrazioni locali e investe nelle comunità che ospitano i suoi data center. Con oltre cento moratorie allo studio e il tema ormai dentro la campagna per le elezioni di Midterm, Big Tech scopre che energia, acqua e consenso locale sono diventati parte del Capex.
Nel 2023 Samsung scoprì uno dei paradossi destinati ad accompagnare la diffusione dell’intelligenza artificiale nelle imprese. Alcuni dipendenti della divisione semiconduttori avevano utilizzato ChatGPT per lavorare meglio: correggere codice, analizzare informazioni tecniche, sintetizzare una riunione. Nessuno stava cercando di sottrarre informazioni all’azienda. Eppure, proprio nel tentativo di rendere più efficiente il proprio lavoro, avevano cominciato a trasferire all’esterno frammenti del patrimonio informativo dell’organizzazione.
È da questo episodio che prende le mosse “L’effetto mosaico. Come l’intelligenza artificiale ricostruisce il know-how delle imprese e ridisegna i confini della sovranità industriale”, il nuovo Paper di Rivista.AI che conclude la serie dedicata alla Sovranità Tecnologica, realizzato con il contributo di Franco Bernabè, presidente di TechVisory e tra gli osservatori più autorevoli della trasformazione tecnologica e industriale italiana.
Il premio Turing attacca frontalmente Dario Amodei, considera evitabili gli incidenti degli agenti autonomi e sostiene che il problema non siano macchine destinate a sfuggire al controllo umano, ma sistemi progettati e sorvegliati male. Dietro lo scontro personale emerge però una questione molto più importante: se i frontier lab definiscono contemporaneamente il rischio e le regole necessarie per contenerlo, la safety può trasformarsi anche in una barriera all’ingresso. È un’altra strada che conduce alla stessa domanda posta da Luciano Floridi “chi controlla chi costruisce l’AI?” e che abbiamo affrontato nella nostra inchiesta “Chi governa la frontiera”.
Più della metà della popolazione cinese utilizza ormai strumenti di intelligenza artificiale generativa. In appena sei mesi gli utenti sono aumentati di circa 100 milioni, mentre la capacità di calcolo dedicata all’AI è cresciuta del 177% in un anno. Numeri che raccontano una trasformazione forse meno spettacolare della corsa ai nuovi modelli, ma probabilmente più importante: l’AI sta entrando nella quotidianità digitale cinese.
78 miliardi di parametri, appena 3,46 miliardi attivi, pesi aperti e un modello costruito in Europa per lavorare soprattutto su documenti, industria e amministrazione. Kolibri non porta l’Europa alla frontiera di GPT, Claude e Gemini, suggerisce però che la sovranità tecnologica potrebbe non richiedere di vincere quella gara.
DeepSeek ha reso open source una suite di strumenti software ottimizzati per i processori Ascend di Huawei. L’obiettivo è costruire un ecosistema nel quale modelli, chip e software cinesi possano funzionare senza dipendere dallo stack Nvidia. Dopo anni di restrizioni americane sui semiconduttori, la competizione USA-Cina sull’AI si sposta così su un terreno meno visibile ma forse ancora più difficile da controllare: quello degli sviluppatori.