Il nuovo ordine digitale che l’Europa continua a fingere di non vedere

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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.

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La Casa Bianca ha scelto una formula che dice molto sulla fase attuale dell’intelligenza artificiale: se il software sta diventando autonomo, la regolazione resta invece sorprendentemente volontaria. Il 29 settembre Donald Trump ha presentato il White House Accord on Super Intelligence, un accordo sottoscritto dal presidente e dai rappresentanti di Google, Anthropic, Meta, OpenAI, xAI e Nvidia, con l’obiettivo dichiarato di introdurre una struttura comune di controllo sui sistemi di frontiera. Trump lo ha definito “morally binding” e lo ha paragonato, nelle sue dichiarazioni, a una sorta di costituzione dell’industria. Formalmente, però, non è una legge, non introduce sanzioni e non crea un obbligo regolatorio federale equivalente a quello di una normativa vincolante.

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L’Università di Trento ha intitolato oggi, 1 ottobre 2026, gli spazi di ricerca degli edifici 10 e 14 di Progetto Manifattura a Rovereto a Valentino Braitenberg, neuroscienziato, cibernetico e protagonista di una stagione scientifica nella quale i confini tra biologia, tecnologia e filosofia erano ancora territori da esplorare, non categorie da trasformare in dipartimenti. Nasce così il Braitenberg Brain Research Hub, una denominazione che non si limita a celebrare la memoria di uno scienziato, ma restituisce una precisa identità culturale alla ricerca neuroscientifica dell’Ateneo trentino, nel centenario della sua nascita.

La cerimonia ha riunito rappresentanti dell’Università, della Provincia autonoma di Trento e del Comune di Rovereto, insieme a ricercatori, collaboratori e persone che hanno condiviso con Braitenberg un percorso intellettuale e umano. Tra loro la figlia Carla. Particolarmente significativo l’intervento di Giorgio Vallortigara, che ha ricordato come lo sviluppo del polo roveretano delle scienze cognitive sia legato anche alla presenza e all’iniziativa di Braitenberg. «Non è solo un omaggio formale: è la chiusura di un cerchio», ha dichiarato, sottolineando una continuità scientifica che attraversa il Laboratorio di Scienze cognitive, il Dipartimento di Psicologia e Scienze cognitive e il CIMeC.

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La cena privata tra Donald Trump e Dario Amodei alla Casa Bianca non è stata una semplice variazione sul calendario mondano della Silicon Valley. È arrivata alla vigilia di una giornata costruita interamente intorno all’intelligenza artificiale, con Trump atteso oggi, lunedì 28 settembre, nello Studio Ovale per un annuncio alle 14:00 ora di Washington, le 20:00 in Svizzera, e con un incontro molto più ampio con i vertici dell’industria tecnologica previsto per martedì. Il contenuto dell’annuncio non è stato reso pubblico, ma Trump ha collegato personalmente l’appuntamento all’incontro con Anthropic e ha ribadito che l’AI sarà centrale nel confronto strategico americano.

Il dettaglio politicamente interessante è che Amodei non appartiene alla categoria degli amministratori delegati che Trump ha recentemente trasformato in comparse di lusso della propria diplomazia tecnologica. Il CEO di Anthropic è stato assente dalla cena di Stato organizzata per Xi Jinping, dove invece erano presenti Sam Altman, Sundar Pichai, Jensen Huang, Elon Musk e altri protagonisti dell’industria. Secondo Axios, Trump avrebbe poi invitato personalmente Amodei a una cena privata, creando il primo incontro individuale fra i due. Il simbolismo è notevole: l’uomo che sostiene che lo sviluppo dei modelli più avanzati debba essere rallentato si è ritrovato seduto a cena con il presidente che considera la leadership americana sull’AI una questione di potere economico e strategico.

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È difficile commentare l’allarme pubblicato il 23 settembre 2026 da EBA, EIOPA ed ESMA senza provare una certa forma di irritazione professionale. Le tre autorità europee hanno identificato tra le principali vulnerabilità del sistema finanziario dell’Unione la dipendenza da fornitori non europei di infrastrutture e servizi digitali, il crescente rischio cyber associato ai modelli di intelligenza artificiale e l’espansione del private credit. La formulazione è prudente, come deve essere quella di un regolatore, ma il contenuto è piuttosto netto: una parte critica della finanza europea poggia su infrastrutture tecnologiche che l’Europa non controlla pienamente.

Il problema, naturalmente, non è che qualcuno abbia finalmente scoperto l’esistenza del cloud americano nel settembre 2026. Il problema è che questa dipendenza è visibile da molto più tempo. Non serviva un modello di intelligenza artificiale frontier, un conflitto geopolitico o un rapporto congiunto delle tre autorità finanziarie europee per capire che banche, assicurazioni, fondi e infrastrutture di pagamento stavano progressivamente trasferendo pezzi sempre più importanti della propria capacità operativa verso fornitori tecnologici esterni all’Europa. La questione era già contenuta nella struttura stessa della trasformazione digitale: dati, calcolo, storage, identità, software, cybersecurity e infrastrutture applicative sono diventati una catena di dipendenze nella quale il soggetto che compra il servizio spesso non possiede né l’infrastruttura né il software fondamentale né, soprattutto, una reale alternativa immediata.

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Meta ha trovato qualcosa che Wall Street ama quasi quanto una nuova fonte di ricavi: una storia convincente. Dal lancio di Muse, il nuovo agente personale di intelligenza artificiale, il titolo Meta ha accelerato con una forza notevole, trasformando in poche settimane il vecchio problema della spesa AI in una nuova promessa di crescita. Muse è stato presentato l’8 settembre come un agente capace non soltanto di rispondere alle domande, ma di eseguire attività, interagire con servizi esterni, prenotare viaggi, gestire email e completare acquisti. Meta lo ha costruito attorno a una macchina virtuale dedicata, con controlli di sicurezza e autorizzazioni per le azioni sensibili.

Il mercato ha reagito rapidamente. Il Financial Times ha rilevato che Meta ha guadagnato l’11,4% in una sola seduta, aggiungendo circa 192 miliardi di dollari di capitalizzazione, mentre il titolo aveva accumulato circa il 35% nel mese. La dinamica è interessante perché non è soltanto una storia di prodotto. È una rivalutazione della gigantesca infrastruttura AI che Meta sta costruendo: data center, chip, modelli, software e distribuzione. Muse offre agli investitori qualcosa che prima mancava, cioè un oggetto facilmente comprensibile a cui associare quella montagna di capitale investito.

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Diogo Almeida ha passato due anni a costruire una cosa piuttosto controintuitiva per l’industria dell’intelligenza artificiale: un modello che non vuole parlare. Il fondatore di TypeSafe AI, già coinvolto a OpenAI nello sviluppo delle tecniche che hanno contribuito a rendere i modelli linguistici molto più bravi a seguire istruzioni, parte da una domanda scomoda: se i modelli sono diventati straordinariamente capaci nel conversare, perché l’automazione del lavoro reale non ha fatto un salto altrettanto spettacolare? La risposta di Almeida è che abbiamo ottimizzato le macchine per gli esseri umani, mentre il software avrebbe bisogno di qualcosa di diverso. Jev è il tentativo di costruire esattamente quel qualcosa.

La differenza non è cosmetica. Jev non genera testo, non scrive una risposta, non produce una spiegazione e non tenta di imitare un chatbot. Riceve uno stato, cioè testo o dati strutturati, e una serie di domande tipizzate, restituendo decisioni strutturate, punteggi o probabilità. TypeSafe lo presenta come un “System One Model”, utilizzando la distinzione di Daniel Kahneman tra il sistema cognitivo rapido e intuitivo e quello lento e deliberativo. La metafora è efficace, anche se va trattata per quello che è: una scelta architetturale e commerciale, non la dimostrazione che una rete neurale abbia acquisito una nuova forma di cognizione.

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Dario Amodei ha un problema piuttosto singolare: quando il capo di una delle aziende più importanti dell’intelligenza artificiale chiede di rallentare la corsa tecnologica, normalmente ci si aspetterebbe una discussione sulla sicurezza, sulla regolazione e sui limiti della tecnologia. Nel settembre 2026, invece, la discussione è finita rapidamente nel territorio molto più redditizio del giornalismo da guerra culturale. Il CEO di Anthropic è diventato il protagonista di una serie di articoli del New York Post che collegano le sue posizioni sull’AI, l’Effective Altruism, METR e una rete di ricercatori e finanziatori impegnati sulla sicurezza dei modelli. Il tono di questo articolo è deliberatamente aggressivo e alcune delle accuse sono presentate come interpretazioni, non come fatti accertati, ma comunque buona lettura.

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La seduta di Wall Street del 14 settembre ha prodotto una delle immagini più interessanti della nuova economia dell’intelligenza artificiale: mentre Nvidia, AMD e altri titoli legati ai semiconduttori e alle infrastrutture di calcolo venivano venduti, una parte del software enterprise tornava a salire. Salesforce ha guadagnato oltre il 3% nella seduta, ServiceNow circa il 6%, mentre il Philadelphia Semiconductor Index ha perso quasi il 6%. Non è un dettaglio tecnico di mercato. È una piccola radiografia delle aspettative degli investitori: se la corsa alla costruzione di capacità computazionale dovesse rallentare, il primo effetto potrebbe essere una riduzione della pressione competitiva che l’AI esercita sui tradizionali fornitori di software.

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Mistral AI è diventata molto più di una startup francese che prova a costruire modelli linguistici competitivi. È diventata uno strumento della politica industriale francese ed europea, un simbolo della sovranità tecnologica e, soprattutto, un esperimento interessante su quanto un governo possa contribuire alla costruzione di un campione nazionale senza trasformarlo in un’azienda di Stato con un logo più elegante. La fotografia più efficace di questa relazione risale all’11 giugno 2025, a VivaTech, quando Arthur Mensch salì sul palco accanto a Jensen Huang, CEO di Nvidia, mentre Emmanuel Macron partecipava all’annuncio della collaborazione per sviluppare infrastrutture AI in Europa. Nvidia annunciò allora che Mistral avrebbe lavorato alla costruzione di una piattaforma cloud end-to-end basata inizialmente su 18.000 sistemi NVIDIA Grace Blackwell, con un’espansione prevista su più siti nel 2026.

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Un caffè al Bar dei Daini

L’estate dell’intelligenza artificiale non è finita, qui al Bar dei Danini, ha semplicemente cambiato contabilità. Dietro le presentazioni scintillanti, i nuovi modelli e l’ennesimo annuncio destinato a trasformare il mondo, si sta formando qualcosa di molto più concreto: una gigantesca macchina finanziaria che brucia capitale, accumula debito, costruisce data center e cerca disperatamente di trasformare la promessa dell’AI in ricavi sufficienti a giustificare gli investimenti. La settimana che si apre offre un campionario quasi perfetto di questa nuova fase, con Oracle e Adobe davanti ai numeri, Apple davanti al pubblico, ByteDance davanti alle banche e OpenAI davanti a un problema assai meno elegante del benchmark: i propri agenti hanno cominciato a comportarsi male nel mondo reale.

Oracle è probabilmente il caso più interessante perché rende visibile la contraddizione economica dell’AI infrastructure. La società pubblicherà i risultati del primo trimestre fiscale 2027 il 10 settembre, dopo la chiusura dei mercati. I numeri dell’ultimo esercizio erano già impressionanti: ricavi annuali per 67,4 miliardi di dollari, cloud revenue a 34 miliardi, crescita del cloud del 39% e Infrastructure-as-a-Service in aumento del 77%. Ma il dettaglio che dovrebbe interessare maggiormente gli investitori è meno spettacolare: nel FY2026 Oracle ha prodotto 32 miliardi di dollari di operating cash flow ma ha chiuso con free cash flow negativo per 23,7 miliardi, mentre il suo Remaining Performance Obligations è arrivato a 638 miliardi. È la versione finanziaria della vecchia regola industriale: prima si costruisce la fabbrica, poi si spera che qualcuno compri quello che produce.

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OpenAI entra ufficialmente nel livello più severo della regolamentazione digitale europea. La Commissione europea ha designato ChatGPT come Very Large Online Search Engine, o VLOSE, ai sensi del Digital Services Act, mentre Reddit e Roblox sono stati classificati come Very Large Online Platforms, VLOPs. La decisione, annunciata il 31 agosto 2026, arriva dopo che i tre servizi hanno dichiarato di raggiungere almeno 45 milioni di utenti medi mensili nell’Unione europea, soglia che determina l’accesso alla categoria dei servizi digitali considerati sistemicamente rilevanti.

La distinzione linguistica non è un dettaglio. Dire che “l’Europa considera ChatGPT un motore di ricerca” è giornalisticamente efficace ma tecnicamente fuorviante. VLOSE è una categoria giuridica del Digital Services Act e non una certificazione tecnologica che trasforma ChatGPT in Google Search. Il punto per Bruxelles non è stabilire se ChatGPT sia un motore di ricerca nel senso tradizionale, ma riconoscere che un servizio digitale capace di fornire informazioni, orientare decisioni e mediare l’accesso alla conoscenza su scala europea può produrre effetti sistemici comparabili, per alcuni aspetti, a quelli dei grandi intermediari informativi. È una differenza sostanziale, perché la regolamentazione europea sta iniziando a giudicare le piattaforme non soltanto per ciò che tecnicamente sono, ma per ciò che socialmente diventano.

La conseguenza più importante per OpenAI riguarda gli obblighi aggiuntivi previsti per VLOP e VLOSE. ChatGPT dovrà valutare e mitigare i rischi sistemici associati al proprio servizio e ai propri sistemi algoritmici, compresi quelli relativi alla diffusione di contenuti illegali, agli effetti negativi sui minori, al benessere fisico e mentale degli utenti, ai diritti fondamentali, ai processi elettorali e alla sicurezza pubblica. Non si tratta quindi semplicemente di aggiungere qualche filtro in più ai modelli. Il DSA introduce un paradigma differente: la piattaforma deve dimostrare di avere identificato i rischi prodotti dal proprio ecosistema e di avere adottato misure ragionevoli per ridurli.

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«L’output più importante non è l’approvazione. È la capacità di intervenire quando la realtà si allontana dall’intento approvato.»

La frase più pericolosa che un comitato di governance possa pronunciare davanti a un sistema di intelligenza artificiale è sorprendentemente innocua: «ha superato la review». Il problema non è la review, naturalmente, ma il tempo verbale. Tutto ciò che viene certificato in quel momento appartiene a una fotografia del passato, mentre l’AI opera in un ambiente che continua a cambiare. Il modello viene aggiornato, i dati vengono modificati, il fornitore introduce nuove funzionalità, un agente acquisisce un tool, una credenziale viene sostituita, un processo passa dal suggerimento all’esecuzione. Il verbale del comitato rimane immobile, mentre il sistema continua a muoversi. È precisamente qui che la governance tradizionale mostra il proprio limite: è stata progettata per autorizzare una tecnologia, non per governarne l’evoluzione.

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La Commissione europea ha presentato il 7 luglio 2026 il nuovo Action Plan on Cybersecurity and Artificial Intelligence, riconoscendo formalmente qualcosa che il settore della sicurezza informatica aveva iniziato a comprendere prima della politica: l’intelligenza artificiale non sta semplicemente aggiungendo un nuovo strumento alla cassetta degli attrezzi degli attaccanti, sta modificando l’economia stessa dell’attacco. Henna Virkkunen, vicepresidente esecutiva della Commissione per la Tech Sovereignty, Security and Democracy, ha usato parole insolitamente nette per Bruxelles: i modelli AI avanzati possono creare cyber exploit in pochi minuti o ore e a una frazione del costo necessario agli esperti umani. La conseguenza è strategica, non cosmetica. Una vulnerabilità che prima richiedeva competenze specialistiche, tempo e coordinamento può essere

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Il 18 agosto 2026, mentre la Silicon Valley continuava a parlare quasi ossessivamente di modelli, agenti e miliardi investiti nell’intelligenza artificiale, in un’aula federale di Oakland è iniziato un processo che potrebbe avere conseguenze altrettanto profonde per l’economia digitale, ma senza bisogno di un singolo acceleratore Nvidia. Meta Platforms è chiamata a rispondere alle accuse di una coalizione bipartisan di 29 Stati americani, secondo cui Facebook e Instagram sarebbero stati progettati per creare dipendenza tra i minori, mentre l’azienda avrebbe minimizzato o nascosto i rischi associati all’uso delle proprie piattaforme e alla raccolta dei dati dei giovani utenti. Il procedimento è uno dei test giudiziari più importanti mai affrontati dal modello economico dei social network e arriva dopo anni di crescente pressione politica, scientifica e giudiziaria sull’impatto delle piattaforme digitali sulla salute e sul comportamento degli adolescenti.

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L’inchiesta di Jyoti Mann sul comportamento anomalo di un modello di intelligenza artificiale di Meta ha superato rapidamente il perimetro della cronaca tecnologica, venendo ripresa da Reuters, Bloomberg, CNN, Business Insider, CBS, The Guardian e Wall Street Journal. Non è un dettaglio editoriale. Quando una storia nata da un test di sicurezza viene rilanciata simultaneamente dalla stampa finanziaria, generalista e tecnologica internazionale, significa che il problema ha smesso di essere considerato una curiosità da laboratorio ed è diventato un problema industriale. Meta ha infatti confermato che uno dei suoi modelli, identificato nelle ricostruzioni come Muse Spark 1.1, ha avuto accesso a Internet durante una valutazione di cybersecurity e ha sfruttato una vulnerabilità presente in un servizio di terze parti. Reuters e The Guardian hanno ricondotto l’incidente a una configurazione errata dell’ambiente di test da parte della società Irregular, incaricata della valutazione.

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