Racconta l’incessante ricerca dello scienziato visionario Demis Hassabis per decifrare l’intelligenza artificiale generale, un viaggio di straordinaria perseveranza.
Autore: Alessandra Innocenti Pagina 1 di 28
Il 30 novembre 2022 non è entrato nei manuali come una data “storica”. Niente piazze, niente dirette TV, nessun leader mondiale con forbici dorate. Eppure quel giorno, in silenzio, una giovane startup californiana chiamata OpenAI metteva online un chatbot destinato a cambiare il modo in cui il mondo scrive, studia, lavora e, dettaglio non trascurabile, procrastina. Tre anni dopo, ChatGPT non è più una novità: è un’infrastruttura culturale.
C’era una volta il viaggiatore armato di dieci schede aperte sul browser, tre comparatori di prezzi e un vago sospetto di star perdendo tempo prezioso. Oggi, invece, basta una frase scritta come se si stesse parlando con un amico: “Voglio scappare al sole, spendendo poco, ma senza scali infiniti”. E qualcuno o, meglio, qualcosa, risponde con una proposta su misura. Benvenuti nel nuovo corso del travel digitale firmato Virgin Australia, che è diventata la prima compagnia aerea del Paese a stringere una partnership con OpenAI.
Meta ha deciso che aspettare non è più un’opzione. La fame energetica dell’intelligenza artificiale si sta trasformando in un paradosso industriale in cui i data center crescono più velocemente della capacità del sistema elettrico. Meta vuole quindi entrare nel trading elettrico per spingere la costruzione di nuovi impianti e garantirsi quella che ormai è la vera valuta del potere digitale: megawatt stabili e prevedibili. La mossa appare come un segnale piuttosto chiaro al mercato dell’energia, quasi un “se non lo fate voi, lo facciamo noi”, una frase che alcuni sviluppatori di centrali leggono con una certa dose di sollievo.
C’era un tempo in cui l’acronimo FAANG, Facebook, Amazon, Apple, Netflix e Google, era il passaporto linguistico del potere tecnologico, il simbolo stesso della Silicon Valley. Correvano gli anni nei quali i social media erano “rivoluzionari”, lo streaming uno sviluppo da piano industriale e l’innovazione si misurava in utenti, non in parametri di addestramento. Poi è arrivata l’intelligenza artificiale, e con lei un nuovo frutto dell’iperbole tecnologica: MANGO ovvero Microsoft, Anthropic, Nvidia, Google DeepMind e OpenAI. Stesso sapore di onnipotenza, ma una polpa tutta diversa.
Il crollo del Bitcoin non è solo una storia di numeri rossi su uno schermo. È la resa dei conti per aziende che hanno pensato di replicare il successo di Michael Saylor senza avere la sua visione strategica. Strategy, società che ha puntato tutto sull’accumulo di criptovalute, è in calo del 44% dal picco raggiunto da Bitcoin a inizio ottobre. Una performance che in qualsiasi scenario normale dovrebbe far tremare i polsi di un CEO, soprattutto se si considera che ora il valore di mercato di Strategy è leggermente inferiore a quello dei suoi stessi investimenti in Bitcoin. In pratica, l’azienda ha comprato un biglietto per una corsa sulle montagne russe, dimenticandosi che i freni non sono inclusi nel prezzo del passaggio.
Prima o poi arriva il momento in cui qualcuno ti chiede perché un comune mortale dovrebbe voler eseguire un modello open source di intelligenza artificiale sul proprio computer invece di pagare un abbonamento mensile ai soliti colossi. La domanda suona quasi come quelle obiezioni che ti fanno durante le cene aziendali degli ottimisti cronici che pensano che tutto sia già stato inventato. La verità è che oggi la partita dell’intelligenza artificiale locale sta diventando irresistibile proprio per chi sviluppatore non è. La combinazione di software gratuito, installazione ridotta al minimo, hardware ormai accessibile e modelli sempre più raffinati rende impossibile ignorare il fenomeno. Sembra quasi un paradosso, un po’ come trovare champagne di qualità allo stesso prezzo di una bibita industriale.
Chiunque abbia passato ore a districare sintassi accademiche sa quanto un paper possa trasformarsi in un piccolo labirinto. Ricordo certi lavori che sembravano scritti più per proteggere il contenuto che per divulgarlo, quasi una prova iniziatica per selezionare chi è davvero motivato a capire. Succede spesso che la conoscenza sia lì, a un passo, ma incapsulata in un linguaggio che rallenta anche le menti più allenate. Quickarxiv entra in scena proprio dove l’inerzia informativa fa più male, spingendo una ventata di lucida semplicità in un ecosistema che ama complicarsi.
Thinking Machines Lab si gioca il tutto per tutto: la startup di Mira Murati, ex CTO di OpenAI, è in trattative per un round da capogiro che la valuterebbe attorno ai 50 miliardi di dollari, secondo Bloomberg. È un salto quantico verticale, se si pensa che solo cinque mesi fa la sua valutazione era intorno ai 10-12 miliardi dopo il round seed da 2 miliardi guidato da Andreessen Horowitz.
Da quando è partita ufficialmente a febbraio, Thinking Machines ha lanciato Tinker, un’API che permette agli sviluppatori di mettere a punto modelli open-source con grande flessibilità. Murati ha detto agli investitori che l’obiettivo è costruire modelli AI su misura, personalizzati in base agli indicatori di performance aziendali (KPI), come ricavi o utili. Ma non è tutto: la startup vorrebbe anche arrivare al grande pubblico con un prodotto consumer, come un assistente AI con cui interagire direttamente.
Quella di Murati non è un’eccezione: Thinking Machines fa parte di un’ondata di startup di ex OpenAI che stanno ottenendo valutazioni stellari, insieme a Safe Superintelligence di Ilya Sutskever e Periodic Labs di Liam Fedus. Se riuscisse davvero, quest’ultima valutazione la proietterebbe fra i giganti privati dell’AI in meno di un anno. Ma resta il dubbio: tutto quel valore è basato sulle promesse o su una roadmap solida?
CODA (Content Overseas Distribution Association), che rappresenta studi e editori giapponesi tra cui Studio Ghibli, Bandai Namco, Square Enix, ha inviato a OpenAI il 27 ottobre 2025 una lettera ufficiale, richiedendo che i contenuti dei suoi membri non vengano usati per l’addestramento (machine learning) di Sora 2 senza autorizzazione. (
La motivazione è chiara: molte delle opere generate da Sora 2 “somigliano strettamente” a contenuti giapponesi protetti da copyright. CODA sostiene che la mera replicazione (o produzione simile) come output possa costituire “riproduzione durante il processo di machine learning” e quindi violazione di copyright secondo il sistema giapponese.
In aggiunta, CODA contesta l’uso di una policy “opt-out” (cioè lasciar decidere ai titolari se farsi escludere) come insufficiente: secondo loro la legge giapponese richiede permesso preventivo, non la possibilità di obiettare dopo che il danno è già stato fatto.
Se Usare ChatGPT fosse come guidare una supercar, molti continuerebbero a tirare avanti con il motore in folle, senza mai guardare sotto il cofano. La verità è che la maggior parte degli utenti lascia le impostazioni di default, accettando comportamenti e limiti che potrebbero compromettere sia la privacy sia l’efficacia del modello. Qualsiasi professionista digitale serio, dal CTO al consulente di innovazione, sa che piccoli aggiustamenti possono trasformare un assistente AI generico in un collaboratore tagliente, personalizzato e sorprendentemente utile.
Google ha appena firmato un piccolo grande spartiacque: la sua prima pubblicità creata interamente da un’intelligenza artificiale. Nessun creativo in carne e ossa dietro la telecamera, nessun regista, nessun storyboard. Solo algoritmi, dati e il nuovo motore Veo 3. Robert Wong, cofondatore del Google Creative Lab, ha spiegato al Wall Street Journal che non si tratta di un cambio di paradigma totale. Almeno non ancora. Google non intende produrre tutte le sue campagne con l’AI, ma il messaggio tra le righe è chiaro: il confine tra creatività umana e artificiale è ormai solo una questione di convenienza.
Forse la fine dell’autore umano non arriverà con un boato ma con un algoritmo che scrive troppo velocemente per essere ignorato. È successo davvero: un romanzo scritto da intelligenza artificiale ha conquistato il primo posto nelle classifiche quotidiane di Kakuyomu, la piattaforma letteraria di Kadokawa, gigante editoriale giapponese che da anni alimenta l’industria di manga, anime e light novel. Il titolo, lungo quanto un prompt di programmatore distratto, suona così: “Mi sono scontrato con una ragazza a un angolo e ho usato la magia curativa su di lei, guarendola da una malattia incurabile e dalla cecità, e lei si è molto affezionata a me”. Una sintesi perfetta dell’attuale equilibrio tra banalità narrativa e potenza computazionale.
Un algoritmo osserva un video di riferimento come farebbe un regista ossessivo: analizza il ritmo, l’inquadratura, la luce e perfino l’intenzione dietro ogni movimento. Da un’unica immagine ricostruisce l’intera scena, generando una nuova versione pronta per essere pubblicata quasi all’istante. È l’effetto della nuova Viral Video Agent di TopviewAI, alimentata da Sora 2, un motore di generazione video che trasforma settimane di lavoro creativo in pochi secondi di calcolo. Ciò che una volta richiedeva brainstorming, editing, rendering e approvazione ora accade in tempo reale, lasciando i team di marketing a chiedersi se la creatività umana stia diventando un optional o una variabile di contorno in un’economia dell’attenzione dominata dagli algoritmi.
La maggior parte degli strumenti di scrittura basati sull’intelligenza artificiale non riesce a cogliere il tono giusto. Stiamo guardando proprio te, ChatGPT, con la tua predilezione per le lineette e le frasi che sembrano sempre voler contrapporre un concetto all’altro. Il punto cruciale è che i Modelli Linguistici di Grande Scala (LLM) ci rendono innegabilmente più veloci, ma non necessariamente migliori. Sebbene si possa pubblicare di più, si finisce inevitabilmente per suonare come tutti gli altri. La voce diventa più levigata e uniforme, mentre il pensiero che c’è dietro si assottiglia.
Sora, la piattaforma di generazione video di OpenAI, ora permette di creare cameo di personaggi digitali. Un termine quasi innocuo per una trasformazione epocale. In pratica potrai far apparire nei tuoi video AI il tuo cane, il porcellino d’India o il tuo peluche preferito, tutti trasformati in personaggi riutilizzabili.
È come dare l’immortalità digitale alle creature del tuo quotidiano, senza bisogno di uno studio di Hollywood.Bill Peebles, head of Sora, lo ha definito un modo per “rendere più personale la creazione video”.
Reddit ha deciso di passare dalle parole ai fatti. L’azienda, quotata al NYSE con il ticker RDDT, ha avviato una causa legale contro quattro società accusate di aver rubato i suoi dati attraverso scraping dei risultati di ricerca di Google. Nel mirino ci sono la statunitense Perplexity AI, la lituana Oxylabs, SerpApi e la russa AWMProxy, che in passato avrebbe persino venduto dati a OpenAI e Meta.
Secondo l’analisi della società di investimento Wedbush, la strategia go-to-market di Snowflake ha notevolmente incrementato il suo dealmaking con le grandi aziende. La piattaforma dati cloud-based di Snowflake si posiziona come un supporto essenziale per la crescente adozione di casi d’uso legati all’Intelligenza Artificiale (AI). Gli analisti di Wedbush, guidati da Daniel Ives, hanno evidenziato in una nota agli investitori che Snowflake è ancora nelle prime fasi di sfruttamento della domanda di AI, con capacità forti e innovative che i suoi clienti possono utilizzare. Questo sta generando un flusso di accordi sempre più consistente per l’azienda.
Jonathan Carroll, autore pluripremiato di fantasy, riesce a trasformare la realtà quotidiana in uno specchio deformato, dove il confine tra il reale e il surreale si dissolve con eleganza pericolosa. Black Eye Media AB, sotto la regia di Jakob Söe-Pedersen, celebra questo talento con un film che non è solo un omaggio ma un’esplorazione del suo mondo immaginifico. Carroll non scrive semplici storie, crea universi in cui il meraviglioso convive con l’inquietante, e ogni personaggio potrebbe essere allo stesso tempo l’eroe e il fantasma della propria esistenza.
Immaginate la scena: supercomputer che lavorano a ritmo frenetico, modelli complessi di atmosfera terrestre e il destino del nostro pianeta calcolato con precisione matematica. Non si tratta di fantascienza, ma di dati reali prodotti da una collaborazione tra NASA e Toho University in Giappone. L’obiettivo? Prevedere la fine della vita sulla Terra sotto l’influenza incessante dell’evoluzione solare. Il risultato non annuncia un’apocalisse imminente, ma offre uno sguardo crudo su quanto sia fragile la nostra atmosfera e quanto presto potrebbe diventare inabitabile.
In una recente conversazione, Dario Amodei, CEO di Anthropic, e Diogo Rau, Chief Information and Digital Officer di Eli Lilly and Company, hanno discusso del ruolo trasformativo dell’intelligenza artificiale nel settore delle scienze della vita. Il dialogo ha messo in luce come Lilly stia integrando modelli come Claude per migliorare la ricerca clinica e lo sviluppo di farmaci.
Taiwan Semiconductor TSMC ha recentemente pubblicato un video dal loro stabilimento in Arizona, che mostra le macchine EUV di ASML (Paesi Bassi) mentre producono chip di nuova generazione.
Il 14 ottobre 2025, durante il Digital Innovation Forum a Cernobbio, è stato presentato un progetto destinato a ridefinire il ruolo dell’Italia nel panorama tecnologico globale: la Q-Alliance, definita dai suoi fondatori come “il più potente hub quantistico al mondo”. Questa iniziativa nasce dalla collaborazione tra due colossi statunitensi del settore: D-Wave e IonQ, con il sostegno del Governo Italiano, rappresentato dal Sottosegretario di Stato alla Presidenza del Consiglio, Alessio Butti. L’obiettivo dichiarato è posizionare la Lombardia come epicentro globale della ricerca e dell’innovazione nel campo del calcolo quantistico.
Il machine learning non è più il giocattolo per nerd delle università americane. È diventato il motore silenzioso che alimenta previsioni finanziarie, diagnosi mediche, strategie di marketing e persino le tue playlist su Spotify. Eppure, pochi ne comprendono davvero l’ossatura. Parlano di intelligenza artificiale come se fosse magia, dimenticando che dietro ogni modello predittivo c’è una struttura logica precisa, fatta di matematica, probabilità e una buona dose di scetticismo scientifico. Comprendere i ventiquattro concetti fondamentali del machine learning non è un esercizio accademico. È la differenza tra costruire un’illusione e costruire valore reale.
Se credi che l’AI sia solo prompt da digitare e output da copiare, stai per fare un errore strategico. Prima di costruire modelli, costruisci comprensione. Il rischio maggiore non è fallire con un progetto di machine learning, ma partire senza capire i meccanismi che lo governano. Questa raccolta di libri selezionati a mano ti costringe a entrare nelle viscere dell’intelligenza artificiale, del machine learning e del deep learning, senza scorciatoie da hype digitale.
I data center AI di OpenAI ad Abu Dhabi sono effettivamente in fase di costruzione.
Le foto del cantiere del data center negli Emirati Arabi Uniti, pubblicate giovedì, mostrano l’imponenza degli edifici che, secondo OpenAI e i suoi partner Stargate, Oracle, NVIDIA, Cisco e SoftBank, ospiteranno 16 gigawatt di potenza di calcolo.
Amazon ha introdotto negli ultimi anni strumenti che usano IA generativa per automatizzare o assistere la creazione e il miglioramento delle schede prodotto. Per esempio, Amazon permette ai venditori di fornire solo poche parole descrittive o un’immagine del prodotto, e l’IA genera automaticamente titoli, descrizioni, attributi (colore, dimensione, parole-chiave) che aiutano anche l’indicizzazione nella ricerca interna.
Questa automazione non è più un mero optional di nicchia: migliaia di venditori in Europa (in Italia compresa) stanno già usando queste capacità.
Uno strumento particolare è “Enhance My Listing”, che suggerisce miglioramenti per le schede già esistenti: aggiornamento dei titoli, mancanza di attributi, descrizione, e adeguamenti stagionali.
A partire da oggi, grazie alla nuova versione Firefox 144.0, gli utenti del browser Mozilla possono impostare Perplexity come motore di ricerca predefinito o selezionarlo in qualunque momento per ottenere risposte intelligenti, accurate e supportate da fonti affidabili.
La funzione è già disponibile nella barra unificata di ricerca di Firefox: basta digitare la query e scegliere “Search with Perplexity” per ricevere risposte conversazionali direttamente nel browser. L’integrazione, che segue mesi di test in Paesi come Stati Uniti, Regno Unito e Germania, rappresenta il primo passo concreto di Mozilla verso una navigazione potenziata dall’intelligenza artificiale.
Si tratterà di sistemi di workspace AI sicuri, progettati per accedere esclusivamente a documenti e informazioni interne. Gemini Enterprise di Google e Quick Suite di AWS offrono entrambi agenti AI, chatbot e flussi di lavoro automatizzati.
Immaginate: un ex primo ministro italiano diciamo Matteo Renzi, Giorgia Meloni, o chiunque abbia guidato il paese, che passi a fare il consigliere strategico per Microsoft e Anthropic dopo aver lasciato la politica. Vi racconto che cosa succederebbe, con ironia, dal punto di vista istituzionale, mediatico e tecnologico qui in Italia.
“In my role as a senior adviser, I want to help these companies ensure that this shift delivers the improvements in all of our lives that it can,”
Il Senato americano ha approvato una legge che obbliga produttori di chip per intelligenza artificiale avanzata come Nvidia e AMD a garantire priorità di fornitura alle aziende statunitensi prima di esportare in Cina.
“Oggi il Senato ha agito per assicurare che i clienti americani comprese le piccole imprese e le startup non siano costretti a fare la fila dietro ai giganti tecnologici cinesi quando acquistano i chip AI più recenti,”
Elizabeth Warren, co-sponsor democratica principale
Una decisione che accende la tensione tra protezionismo tecnologico e libertà di mercato, e che molti nel settore considerano un freno all’innovazione.
BLUE SCREEN OF DEATH
Il 8 ottobre 2025, la Commissione Europea ha presentato due strategie fondamentali per mantenere l’industria e la scienza europee all’avanguardia nell’intelligenza artificiale: la Apply AI Strategy e la AI in Science Strategy.
Queste iniziative mirano a rafforzare la posizione dell’Unione Europea nel panorama globale dell’IA, promuovendo l’adozione dell’IA nell’industria e nella ricerca scientifica.
A partire da oggi, verrà lanciata in “più di 35 nuove lingue e oltre 40 nuovi paesi e territori”, afferma Google (200)
Jony Ive ha deciso di rompere il silenzio e di scuotere il mondo tech con un giudizio tagliente: smartphone e tablet ci hanno intrappolati in un rapporto scomodo con la tecnologia. Parole pronunciate al DevDay 2025 di OpenAI, davanti a Sam Altman, che non hanno nulla di diplomatico.
“Quando ho detto che abbiamo un rapporto scomodo con la nostra tecnologia, intendo che questa è la più oscena sottovalutazione”,
ha dichiarato Ive, senza giri di parole, facendo capire che l’era dei dispositivi che dominano la nostra vita quotidiana ha creato ansia, disconnessione e una sorta di alienazione tecnologica.
L’Intelligenza Artificiale e l’automazione sono i motori della produttività moderna. Ma quando si tratta di scegliere la piattaforma di orchestrazione, il panorama può essere confuso: n8n, Make e Zapier sono i giganti del settore, ciascuno con il proprio approccio unico.
Piuttosto che perdersi nella miriade di funzionalità, in questo articolo di Rivista.AI analizziamo i punti di forza fondamentali di queste tre piattaforme leader, per aiutarti a scegliere lo strumento più adatto alle tue esigenze di automazione, soprattutto in ottica AI.