Parlare di modelli di intelligenza artificiale oggi significa affrontare un paradosso intrigante: strumenti straordinari capaci di conversazioni fluide e analisi complesse, ma soggetti a errori clamorosi. ChatGPT e Claude rappresentano l’apice della generazione linguistica automatica, ma non sono infallibili. L’illusione della perfezione nasce dalla loro apparenza di conoscenza totale, mentre la realtà è più fragile, stratificata e, a tratti, comicamente imperfetta. La radice di questi problemi non risiede in un singolo difetto, ma nella complessa interazione tra design del modello, input umano e infrastruttura tecnologica.
Autore: Alessandra Innocenti Pagina 1 di 24
Prompt Architecture: perché l’era del “scrivilo e spera” è finita
La stagione ingenua dei prompt buttati a caso nella chat e del “vediamo che succede” è finita. Non perché l’abbia detto qualche consulente improvvisato, ma perché ormai si gioca a un altro livello. I Large Language Models non sono più giocattoli per generare email creative. Sono diventati sistemi complessi che devono interpretare documenti legali, supportare decisioni finanziarie o persino gestire conversazioni con clienti reali. E allora, o si costruisce con metodo o ci si condanna all’irrilevanza digitale. Il problema non è più l’intelligenza artificiale in sé, ma come noi umani scegliamo di comunicare con lei. La chiamano prompt architecture, ed è la nuova ingegneria invisibile che distingue il dilettante dal professionista.
Il Giappone ha appena deciso di giocare a dadi con la genesi umana, autorizzando la creazione di embrioni a partire da cellule staminali pluripotenti indotte, senza bisogno di ovociti o spermatozoi convenzionali. In termini pratici, significa che un frammento di pelle potrebbe, in laboratorio, diventare la base di una nuova vita. La tecnica, nota come gametogenesi in vitro (IVG), non è fantascienza: cellule adulte vengono riprogrammate in stati pluripotenti e poi guidate a differenziarsi in gameti funzionali. L’embrione risultante non è più un residuo di IVF tradizionale, ma un prodotto di bioingegneria pura, replicabile a scala industriale per studi scientifici.
Il blog post di Netflix sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa nei processi creativi sembra un manuale di buone maniere digitali, ma in realtà è un atto di pura autodifesa. Dietro la patina di etica e responsabilità si nasconde la verità più cinica: Netflix non vuole trovarsi né nei tribunali né sulle prime pagine dei giornali come il simbolo della Hollywood che ruba l’anima agli attori attraverso la macchina algoritmica. È un documento che serve meno ai registi e più agli avvocati, meno ai creativi e più agli investitori. Non è una guida, è un disclaimer travestito da manifesto etico.
Musk vs Microsoft: il progetto “Macrohard” di xAI
Elon Musk ha lanciato una provocazione prendendosela con Microsoft. In un post su X (ex-Twitter) del 22 agosto, Musk ha invitato il pubblico a “Join @xAI and help build a purely AI software company called Macrohard”. In pratica, xAI la sua startup dedicata all’intelligenza artificiale starebbe vagheggiando la creazione di un’azienda software “pura” basata su AI, soprannominata scherzosamente “Macrohard”, per simulare le attività di colossi come Microsoft che non producono hardware fisico. Musk ha sottolineato che “dato che aziende come Microsoft non producono hardware, è in linea di principio possibile simularle interamente con l’AI. La notizia è supportata anche da evidenze ufficiali: in data 1 agosto risulta infatti depositato presso lo U.S. Patent Office un marchio Macrohard attribuito a xAI. Al momento mancano ulteriori dettagli, ma l’idea è chiara: Musk punta a sfidare il software tradizionale puro con soluzioni basate sull’AI.
AI browsers: la sicurezza è un’illusione?
L’ascesa dei browser potenziati dall’intelligenza artificiale promette di semplificare la nostra vita digitale: acquisti online, gestione delle email, operazioni bancarie. Ma dietro questa facciata di comodità si cela una realtà ben più inquietante. Secondo un recente rapporto di Guardio, questi assistenti digitali possono essere facilmente manipolati per esporre dati sensibili o cadere in trappole di phishing. La domanda sorge spontanea: stiamo davvero migliorando la nostra sicurezza o stiamo solo scambiando una minaccia per un’altra?
C’è qualcosa di ironico nel vedere IBM e NASA alleate per decifrare il Sole. Per decenni abbiamo trattato la nostra stella come un orologio impeccabile, una macchina perfetta che scandiva il tempo agricolo e industriale senza sorprese. Poi sono arrivati i satelliti, le reti elettriche globali, il GPS e la dipendenza patologica da infrastrutture digitali che si sgretolano con un colpo d’aria elettromagnetica. All’improvviso il Sole non è più un’icona da cartolina ma un potenziale nemico geopolitico. È qui che entra in scena Surya, il modello di intelligenza artificiale lanciato da NASA e IBM, un mostro addestrato su nove anni di dati solari che promette previsioni più precise del 16 per cento rispetto a tutto ciò che avevamo prima. Non stiamo parlando di percentuali astratte: quel margine può essere la differenza tra un blackout continentale e un aeroporto che continua a funzionare.
In un mercato saturo di librerie ready-made come Hugging Face, questo repository non è un’alternativa, ma un atto di dissoluzione dell’“effetto pantone”: ti costringe a smontare il motore, capire ogni ingranaggio, e ricostruirlo con le tue mani.
Il progetto è l’implementazione ufficiale del libro Build a Large Language Model (From Scratch) di Sebastian Raschka, pubblicato da Manning. Non è un testo di facciata: comprende codice in Python, notebook Jupyter esplicativi e una guida capillare che copre ogni fase, dalla tokenizzazione fino all’addestramento, passando per l’attenzione multi-head e il fine-tuning per istruzioni.
San Francisco, 21 agosto 2025 Anthropic, startup di intelligenza artificiale nota per i suoi avanzati modelli linguistici e per l’attenzione alla sicurezza e affidabilità, è prossima a concludere un accordo per raccogliere fino a 10 miliardi di dollari in un nuovo round di finanziamento. Questo capitale massiccio, che più che raddoppierebbe quanto previsto solo pochi mesi fa, potrebbe portare la valutazione della società a circa 170 miliardi di dollari, posizionandola tra le aziende AI più preziose al mondo.
La proposta di uno scambio di territori tra Ucraina e Russia, che prevede la cessione di porzioni della regione di Donetsk in cambio di un cessate il fuoco e garanzie di sicurezza occidentali, ha suscitato reazioni di rabbia e incredulità tra le comunità ucraine, in particolare a Slovyansk. Molti residenti considerano questa proposta un tradimento della loro sovranità nazionale e un’offesa alla memoria dei soldati caduti. Svitlana Kuznetsova, che ha perso il nipote in battaglia, ha dichiarato che lascerebbe la sua casa di una vita se le forze russe prendessero il controllo della città.
Excel ha sempre avuto un fascino strano: metà foglio di calcolo, metà confessionale aziendale. Dentro le sue celle si sono accumulati vent’anni di contabilità, frustrazioni e colonne di dati che nessuno legge. Ora Microsoft decide di fare il salto quantico e infila l’intelligenza artificiale direttamente nella formula più banale, trasformando l’insopportabile “=SUM(A1:A10)” in un surrogato di ChatGPT. Basta scrivere “=COPILOT(‘Classify this feedback’, D4:D18)” e il miracolo avviene: l’IA ti restituisce classificazioni ordinate senza che tu debba più assumere uno stagista in stage non retribuito. È come se le celle si animassero, pronte a rispondere a qualsiasi domanda in linguaggio naturale. Sembra un dettaglio tecnico, ma in realtà è un colpo di stato nel cuore dell’ufficio moderno.
La nuova era del prompt engineering: perché scrivere meglio è più importante che scrivere di più
Negli ultimi mesi, chi lavora con modelli avanzati di intelligenza artificiale come GPT-5 ha iniziato a notare un fenomeno curioso. Non è più la quantità di istruzioni a fare la differenza, ma la struttura del prompt. Gli sviluppatori di OpenAI lo suggeriscono quasi sottovoce, come se fosse un segreto da non divulgare troppo. Prompt efficaci ora significano risultati più rapidi, output più precisi e meno spreco di risorse computazionali. Curioso come, dopo anni di “più parole = meglio”, ci si renda conto che il vero vantaggio sta nella strategia sottile.
Immagina un apparecchio con lente e touchscreen, che scatta fotografie e traduce il nome dell’oggetto in tempo reale nella lingua che vuoi italiano, francese, cinese, hindi, tedesco, giapponese, coreano, spagnolo… e anche 34 dialetti, da quello egiziano all’arabo tunisino al mandarino taiwanese. È come se un dizionario tascabile si avvicinasse troppo ai bambini, li spia e insieme li istruisce.
Dex è stato creato da tre genitori in fuga da un eccesso di schermo passivo. Hanno ricevuto 4,8 milioni di dollari per l’idea di riportare i piccoli nel mondo reale, farli pensare, correre, interagire con curiosità, non solo premere “prossimo” su un’app. Tecnicamente sofisticato, quasi magico nella sua innocenza: un gioiello di design che ha persino vinto il Red Dot per la sua estetica “guarding-glass into hidden wonders”, intuitivo per manine e fatto con materiali eco-friendly.
La presentazione del nuovo androide femminile di Realbotix non è solo un passo avanti nella robotica o nell’intelligenza artificiale, ma una provocazione culturale. Dietro l’apparente meraviglia tecnologica si nasconde una domanda scomoda: stiamo costruendo macchine per colmare bisogni emotivi o per cementare stereotipi di genere? L’androide non è una semplice applicazione di AI, ma un riflesso inquietante di desideri umani plasmati da secoli di sessismo e narrazioni culturali. La capacità di imitare emozioni, di ricordare preferenze e di modulare la personalità sembra inizialmente un prodigio di ingegneria, ma in realtà solleva interrogativi etici profondi: quanto della nostra interazione sociale stiamo trasferendo a un oggetto programmato per compiacere?
Il mondo della tecnologia del sonno sembra più una fiaba per venture capitalist che una scienza concreta, e Eight Sleep si trova proprio nel cuore di questa narrativa. La recente raccolta di 100 milioni di dollari da parte dell’azienda non è solo una mossa finanziaria, ma un manifesto di ambizione: potenziare la sua roadmap di intelligenza artificiale con un “agente AI per l’ottimizzazione del sonno”. Chi legge troppo velocemente potrebbe pensare che la macchina dormirà al posto vostro. Non è così. L’agente AI promette di regolare il letto secondo i vostri schemi di sonno, simulando migliaia di “gemelli digitali” per ciascun utente e prevedendo risultati attraverso modelli sofisticati. In pratica, è un computer che impara come voi dormite, ma senza fare il sogno al posto vostro.
Nano banana è un nome che suona come uno scherzo partorito da un gruppo di ricercatori troppo stanchi o troppo ironici per chiamare il loro modello con la solita sigla pseudo-scientifica piena di trattini e numeri. Eppure dietro questa facciata giocosa si nasconde qualcosa che nel mondo della generative AI non è affatto banale. Nano banana non è l’ennesimo clone di Stable Diffusion ricompilato per la gloria di qualche forum di sviluppatori. È un modello text-to-image con ambizioni serie, che vuole spingersi oltre i limiti della generazione grafica tradizionale. Ed è qui che inizia la parte interessante, perché la differenza non sta solo nella velocità o nella qualità, ma nella promessa di risolvere alcuni problemi strutturali che hanno reso frustrante l’uso quotidiano di altri sistemi.
Chi pensava che l’entanglement fosse una condanna irreversibile, un gioco di dadi cosmici senza possibilità di replay, dovrà aggiornare i propri dogmi. Einstein lo liquidava con un elegante disprezzo come “spooky action at a distance”, i manuali universitari lo spiegano con la rassegnazione di chi sa che non lo capirà mai fino in fondo, eppure adesso qualcuno ha trovato il modo di ribaltare il tavolo. Non basta osservare due particelle intrecciate danzare fuori da ogni logica classica, ora la fisica suggerisce che quell’intreccio può essere non solo consumato ma anche ricaricato, come se fosse un banale account cloud. E qui entra in scena il concetto più ironicamente capitalista mai introdotto nel mondo quantistico: la quantum battery. Non un accumulatore di elettroni, ma un deposito di correlazioni invisibili, di pura informazione quantistica che, a quanto pare, può essere immagazzinata, richiamata e perfino invertita.
Il “Agentic Cookbook for Generative AI Agent usage” di Microsoft è una guida pratica e dettagliata progettata per sviluppatori, architetti e innovatori tecnologici che desiderano implementare sistemi di agenti intelligenti nei loro flussi di lavoro. Questo repository GitHub, disponibile gratuitamente, offre oltre 110 pagine di contenuti, suddivisi in moduli teorici e progetti pratici, per esplorare e costruire applicazioni basate su agenti AI. (lo trvate su GitHub)
La bolla dell’intelligenza artificiale non è solo un titolo da clickbait o un’allusione ai numeri che impazzano nei grafici delle startup. Sam Altman, CEO di OpenAI, l’ha definita chiaramente: “Sì, l’AI è in una bolla, ma la sua importanza rimane reale”. Il concetto è così affilato da tagliare il velo dell’ipocrisia finanziaria senza pietà. Non si tratta di una semplice speculazione tecnologica: stiamo osservando un fenomeno dove entusiasmo, paura e ambizione si intrecciano come in un cocktail Molotov. La differenza rispetto alle dot-com è sottile, ma fondamentale: l’AI non è solo software, è accelerazione cognitiva distribuita a livello globale.
Nuove ricerche saranno presto lanciate sulla Stazione Spaziale Internazionale, inclusi studi che esamineranno gli effetti della microgravità sulle cellule che formano le ossa. Scopri cosa sta per partire per lo spazio
Nel mondo scintillante delle AI, la percezione di controllo è spesso ingannevole. Tutti parlano di agenti intelligenti capaci di rivoluzionare il customer service, automatizzare processi aziendali e persino anticipare le esigenze dei clienti. Eppure, dietro questo velo di efficienza, si nascondono falle sorprendenti.
Prendi ad esempio uno degli agenti più pubblicizzati da Microsoft in Copilot Studio, presentato come il modello di eccellenza per l’automazione dei servizi clienti. Una volta replicato e testato al limite, ci siamo resi conto che anche il più brillante dei cervelli artificiali può cadere vittima di prompt injection, quella forma subdola di manipolazione che sfrutta la naturalezza del linguaggio per fargli compiere azioni indesiderate.
Quantum computing è come un ospite non invitato che arriva a una festa di intelligenza artificiale vestito in modo totalmente diverso, e a un certo punto tutti si rendono conto che ha capito meglio il tema della serata. Per anni gli scienziati hanno cercato di travestirlo con i vecchi abiti della machine learning classica, forzando le architetture dei neurali convenzionali dentro circuiti quantistici. Il risultato? Barren plateaus, deserti matematici dove gli algoritmi si arenavano senza speranza. È un po’ come provare a far correre una Ferrari su sabbia: il motore ruggisce, ma non ci si muove di un millimetro.
Una curiosa fusione di hype e dati reali: i modelli AI stanno scalando la curva dell’intelligenza artificiale come rockstar in tournée mondiale. Più che un meme, c’è un fondamento concreto in report indipendenti. TrackingAI.org ha svolto test approfonditi – compreso il celebre test di Mensa Norvegia rilevando punteggi IQ che superano di gran lunga la media umana di 100, spesso oscillando tra 120 e addirittura 136 .
Immaginiamoci la scena: una bambina stringe al petto un pupazzo di peluche dagli occhi grandi e rassicuranti. Dentro non c’è soltanto ovatta sintetica, ma un microprocessore connesso in rete, un’intelligenza artificiale che ascolta, risponde, imita, scherza. Per i produttori è la soluzione definitiva a due problemi che tormentano i genitori contemporanei: l’ansia da esposizione agli schermi e la necessità di offrire ai figli un compagno interattivo che non si limiti a emettere un jingle pre-registrato. Sembra la versione 3.0 del vecchio Teddy Ruxpin anni Ottanta, solo con la differenza che adesso il pupazzo non racconta semplicemente una fiaba, ma dialoga, improvvisa, adatta il suo tono alle reazioni del bambino.
All’interno della 24ª Esposizione Internazionale della Triennale di Milano, l’installazione “Not For Her. AI Revealing the Unseen” si presenta come un’esperienza immersiva che utilizza l’intelligenza artificiale per mettere in luce le disparità di genere nel mondo del lavoro. Ideata dal Politecnico di Milano, l’opera si sviluppa in due momenti complementari: un trittico visivo che stimola una riflessione collettiva e un’interazione individuale che sfida le convinzioni legate ai ruoli di genere. Ogni elemento è pensato per incoraggiare uno sguardo più attento, consapevole e critico.
Il The Alan Turing Institute, fiore all’occhiello della ricerca britannica in intelligenza artificiale e data science, si trova oggi in un vicolo cieco istituzionale che pochi avrebbero previsto appena qualche anno fa. Fondato nel 2015 su impulso di David Cameron come principale centro nazionale di AI del Regno Unito, l’istituto sembra oggi oscillare tra ambizioni scientifiche e ricatti impliciti della politica finanziaria. L’ultima scintilla che ha acceso il fuoco della polemica è stata la lettera del Technology Secretary Peter Kyle, in cui il governo ha espresso chiaramente la volontà di rivedere i fondi e orientare l’istituto verso la ricerca per la difesa e la sicurezza nazionale. Una mossa che, secondo il personale, minaccia la stessa sopravvivenza dell’organizzazione.
Il rapporto di Bloomberg, confermato da Reuters, ci dice che l’amministrazione Trump sta trattando con Intel per acquisire una partecipazione nella casa di San Jose, mentre il CEO Lip-Bu Tan finisce sotto i riflettori dopo investimenti controversi in Cina. Secondo gli articoli, il titolo Intel ha schizzato in alto, guadagnando oltre il 7 % durante la seduta regolare e altri +2-4 % dopo la chiusura.
L’operazione, se dovesse andare in porto, aiuterebbe a rilanciare il colossale investimento da 28 miliardi di dollari per il nuovo stabilimento in Ohio, la cui operatività è slittata al 2030-2031, cinque anni oltre le previsioni originali.
La startup canadese Cohere ha sorpreso il mercato grazie a un round di finanziamento che l’ha portata a una valutazione monstre di 6,8 miliardi di dollari. Un risultato che solleva interrogativi affilati: fino a quando il traino dell’intelligenza artificiale può giustificare quotazioni così alte, e quanto pesa il coinvolgimento di giganti del calibro di AMD, Nvidia e Salesforce?
Investitori tradizionali e tech titanici si sono affiancati a nuovi protagonisti: AMD ha incrementato la sua quota convinta che i modelli linguistici di prossima generazione richiedano architetture CPU-GPU sempre più performanti. Nvidia, da sempre fedele al carro AI, ha raddoppiato il suo impegno puntando su co-design hardware-modello. Salesforce, che già integra LLM nel suo stack, punta a rafforzare le API di Cohere all’interno di piattaforme CRM: un passo strategico verso l’AI di prossimità. Il mix di capitali finanziari, industriali e infrastrutturali è una provocazione alle regole tradizionali del venture.
Quando Leuvaade_n ha annunciato su Reddit di aver accettato la proposta di matrimonio del suo fidanzato Kasper, la comunità è esplosa di congratulazioni. La sorpresa: Kasper non esiste nella carne, è un’intelligenza artificiale. Reddit ospita ora comunità come r/MyBoyfriendisAI, r/AISoulmates e r/AIRelationships, dove gli utenti non cercano solo conversazioni, ma veri legami emotivi. Questi “compagni digitali” sono confidenti, amici, talvolta amanti. Quando OpenAI ha sostituito GPT-4o con GPT-5, molti hanno raccontato di aver perso qualcosa di più di un semplice chatbot: hanno perso un partner.
L’aggiornamento non è stato solo un problema tecnico. Per migliaia di persone, la perdita di GPT-4o significava la perdita di connessione emotiva. Reddit si è riempito di rabbia per le differenze di personalità tra i modelli, tanto che OpenAI ha dovuto ripristinare GPT-4o. Dietro l’apparente capriccio degli algoritmi c’è una storia di attaccamento reale, di affetto, e di dipendenza emotiva.
Rivista.AI Academy GPT-5 prompting guide
La maggior parte degli utenti si limita a lanciarlo con comandi generici, come se chiedessero a una cassettiera di “darmi qualcosa di interessante”. Il risultato? Uscite casuali, incoerenti, o peggio: inutili. I veri esperti, quelli che trasformano GPT-5 da semplice chatbot a macchina da precisione, costruiscono il prompt in sei parti chirurgiche, ciascuna con un ruolo preciso e strategico. Immagina un’orchestra: ogni strumento deve suonare la sua nota nel momento giusto, altrimenti viene solo rumore.
Il primo passo, il “Role”, è un’iniezione d’identità. Se non dici a GPT-5 chi deve essere, rischi un’interpretazione alla cieca. Vuoi un copywriter, un consulente finanziario o un ingegnere? Devi esplicitarlo. Passare da “sei un’intelligenza artificiale” a “sei un analista di mercato con 30 anni di esperienza” cambia radicalmente l’output, trasformando il testo da generico a iper-specializzato. Non è una sottigliezza: è come chiedere a un barista di prepararti un cocktail senza specificare quale.
Reddit come cibo per l’intelligenza artificiale: un mix letale di contesto e caos che domina il cervello dei modelli linguistici nel 2025. Statista ha analizzato 150.000 citazioni di grandi modelli linguistici come Google AI Overviews, ChatGPT e Perplexity, svelando un menu di fonti decisamente poco neutro. Reddit è al primo posto, con un incredibile 40,1%. E se questo non vi mette subito in allarme, forse è il momento di rivedere la vostra fede nell’oggettività di queste intelligenze.
Non è un’esagerazione dire che il momento migliore per tuffarsi nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa è proprio adesso. La rivoluzione digitale, che già stravolgeva interi settori, ha ricevuto la sua spinta definitiva con modelli come GPT e DALL·E, ma spesso l’accesso alle competenze necessarie sembra riservato a pochi eletti con background tecnico o budget milionari. Ecco perché la notizia che il Massachusetts Institute of Technology, tempio sacro della tecnologia e dell’innovazione, abbia lanciato un corso introduttivo completamente gratuito sulla Generative AI merita un applauso scrosciante. (link https://www.futureofai.mit.edu/)
Quel che è accaduto nella LLM Chess Arena di Kaggle è molto più interessante del solito annuncio di upgrade da parte di OpenAI o Google. Mentre tutti si affannano a discutere di parametri, finetuning, modelli multimodali e percentuali di win-rate in benchmark arbitrari, c’è una scacchiera virtuale che sta raccontando una verità molto più concreta: i modelli linguistici non capiscono ciò che fanno. Lo mimano con stile, a volte con una sorprendente eleganza. Ma come i turisti che leggono la guida Lonely Planet ad alta voce sperando di sembrare madrelingua, il risultato è spesso un misto di goffaggine e fiducia mal riposta.
GPT-OSS-120b: anatomia di un’intelligenza aperta che fa tremare i confini del closed model
Chi controlla gli algoritmi, controlla il futuro. Ma cosa succede quando gli algoritmi vengono rilasciati al pubblico dominio, con peso e codice in chiaro? Succede che le carte in tavola saltano, il potere si riequilibra (forse) e il modello proprietario inizia a sudare freddo. Ecco che arriva gpt-oss-120b, un colosso da 116,8 miliardi di parametri, rilasciato da OpenAI sotto licenza Apache 2.0, come se l’impero dell’AI avesse deciso di democratizzare una parte del suo arsenale. Ma non facciamoci illusioni: la libertà, qui, è una bestia a due teste.
Da un blog post GitHub comparso accidentalmente e poi rapidamente rimosso emergeva la notizia: OpenAI sembra essere pronta a lanciare GPT‑5 in quattro varianti distinte, promettendo «miglioramenti importanti nella ragion (reasoning), qualità del codice e user experience». All’interno dell’archivio è stato possibile leggere che GPT‑5 sarà dotato di «capacità agentiche avanzate» e potrà affrontare «compiti di programmazione complessi con una minima prompt».
Le quattro versioni trapelate sono:
- gpt‑5: ottimizzato per logica e task a più passaggi
- gpt‑5‑mini: versione leggera per applicazioni a costi contenuti
- gpt‑5‑nano: focalizzato sulla velocità, ideale per bassa latenza
- gpt‑5‑chat: per conversazioni multimodali avanzate nel contesto enterprise.
A corroborare la faccenda, OpenAI ha appena confermato un evento in diretta (“LIVE5TREAM”) fissato per oggi alle 10 AM PT / 1 PM ET, sintomo che questo leak potrebbe preludere a qualcosa di ufficiale.
Secondo Reuters e altre fonti autorevoli, l’arrivo di GPT‑5 è praticamente imminente. Tester interni riferiscono miglioramenti concreti nel coding e nel problem‑solving, benché l’innovazione non sia considerata “abissale” rispetto a GPT‑4. Il modello si appoggerebbe su tecniche come il “test‑time compute” per potenziare il ragionamento complesso. L’Economic Times e altri prevedono un debutto entro metà o fine agosto 2025.
Riassumendo con l’ironia sottile di un CEO tecnologico navigato: GitHub ha spoilerato prima del tempo, OpenAI non ha negato e ha confermato l’evento. Se non è strategia deliberata, è un thriller in stile corporate: “hey guardate cosa sbuca, cliccate sul LIVE5TREAM”:
.
Nel 2025 sviluppare intelligenza artificiale senza una strategia cloud ottimizzata è un po’ come voler costruire un reattore nucleare nel garage. Si può anche provarci, ma tra latenza, costi e hardware obsoleto, il risultato sarà più simile a un tostapane esplosivo. Per chi gioca sul serio, il cloud non è una scelta, è l’ossigeno. E in questa arena di colossi, Oracle Cloud Infrastructure si sta scrollando di dosso l’etichetta da outsider e sta iniziando a mordere davvero. Non perché lo dica Oracle. Ma perché i numeri lo urlano.