Autore: Dina Pagina 1 di 68

Gli investitori hanno classificato SpaceX come una società aerospaziale con un’attività satellitare estremamente redditizia. Oggi questa definizione non è più sufficiente. I dati finanziari dell’ultimo trimestre mostrano una trasformazione molto più profonda: l’azienda di Elon Musk sta evolvendo in una piattaforma tecnologica integrata che combina lanci spaziali, telecomunicazioni, cloud computing, infrastrutture per l’intelligenza artificiale e, in prospettiva, servizi digitali globali. È un cambiamento che ricorda l’evoluzione di Amazon, nata come libreria online e diventata uno dei maggiori fornitori mondiali di cloud, oppure quella di Google, passata dai motori di ricerca all’intelligenza artificiale. La differenza è che SpaceX tenta di fare tutto contemporaneamente, con un’intensità di capitale che pochi concorrenti possono sostenere.

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La rivalità tra Stati Uniti e Cina entra in una nuova fase, dove il campo di battaglia non è più soltanto rappresentato dai semiconduttori, dalle catene di approvvigionamento o dai brevetti industriali, ma dai modelli di intelligenza artificiale avanzata capaci di analizzare informazioni, generare codice, automatizzare decisioni e potenzialmente diventare strumenti strategici nelle mani di governi e apparati militari. Il caso Claude Mythos, il nuovo modello di Anthropic finito al centro delle preoccupazioni di Pechino, mostra come l’intelligenza artificiale stia rapidamente trasformandosi da tecnologia commerciale in infrastruttura geopolitica.

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I risultati trimestrali di Palantir raccontano una storia molto diversa e decisamente più interessante per gli investitori. La società guidata da Alexander Karp ha registrato una crescita del fatturato del 93% su base annua, portando i ricavi trimestrali a circa 1,9 miliardi di dollari, un’accelerazione impressionante che prosegue ormai da tre anni consecutivi.

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Il rinvio non equivale a una retromarcia. Con l’approvazione definitiva dell’AI Omnibus da parte del Consiglio dell’Unione europea il 29 giugno 2026, Bruxelles ha spostato dal 2 agosto 2026 al 2 dicembre 2027 l’applicazione degli obblighi previsti per i sistemi di intelligenza artificiale classificati come ad alto rischio ai sensi dell’Allegato III dell’AI Act. Per molti consigli di amministrazione, responsabili della conformità e direttori tecnologici quella data rappresentava il riferimento intorno al quale erano stati costruiti budget, programmi di investimento e roadmap di trasformazione digitale. Oggi il calendario cambia, ma sarebbe un errore interpretare questa decisione come un allentamento della pressione normativa.

Tra le categorie interessate figurano sistemi utilizzati per la valutazione del merito creditizio, il credit scoring, alcune applicazioni destinate alla determinazione del rischio assicurativo e della definizione dei premi, oltre ad altri impieghi che possono incidere in modo significativo sui diritti fondamentali delle persone. Sono proprio questi casi d’uso ad aver attirato negli ultimi anni l’attenzione dei regolatori europei, preoccupati che algoritmi opachi possano amplificare discriminazioni, errori sistemici o decisioni prive di adeguata supervisione umana.

La ragione del rinvio racconta molto più della nuova scadenza. La Commissione europea e gli Stati membri hanno riconosciuto che l’infrastruttura necessaria per applicare pienamente il regime di conformità non era ancora completa. Gli standard armonizzati sono ancora in fase di sviluppo, numerose specifiche tecniche devono essere finalizzate, le procedure di valutazione della conformità richiedono ulteriore maturazione e molte autorità competenti stanno ancora costruendo le capacità operative necessarie per svolgere efficacemente le attività di vigilanza. In altre parole, non è diminuito il rischio associato all’intelligenza artificiale, ma il sistema destinato a dimostrare e verificare la conformità non era ancora sufficientemente pronto.

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Amazon ha trasformato il trimestre di giugno in un messaggio diretto agli investitori: la gigantesca scommessa sull’intelligenza artificiale e sulle infrastrutture cloud non è soltanto una gara a costruire data center sempre più grandi, ma può diventare un motore concreto di crescita economica e redditività. I risultati di Amazon Web Services hanno mostrato una dinamica che il mercato attendeva con attenzione, perché dopo mesi di entusiasmo quasi illimitato sull’AI generativa iniziavano a emergere dubbi sulla capacità delle grandi piattaforme tecnologiche di trasformare miliardi di dollari di investimenti in ritorni finanziari misurabili.

AWS ha registrato una crescita del fatturato del 37% nel trimestre, un’accelerazione significativa rispetto al periodo precedente e oltre il doppio del ritmo osservato nello stesso trimestre dell’anno precedente. Un numero che pesa soprattutto perché arriva dalla più grande divisione cloud del mondo, una macchina industriale già enorme che deve crescere su una base molto più ampia rispetto ai concorrenti. La matematica del capitalismo digitale è spietata: aumentare del 40% un business da decine di miliardi di dollari richiede una domanda reale, non soltanto una narrazione da conferenza tecnologica con sfondi futuristici e parole come “rivoluzione”.

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Luglio 2026 potrebbe essere ricordato come il mese in cui il dibattito sull’intelligenza artificiale ha cambiato definitivamente prospettiva. Per oltre tre anni l’attenzione si è concentrata sulla corsa ai modelli linguistici, alle GPU e ai miliardi investiti dalle Big Tech. Oggi lo scenario appare molto diverso. Negli Stati Uniti arriva una proposta di legge che introduce un “AI Kill Switch” per i modelli di frontiera, mentre l’Europa rafforza la propria strategia di sovranità digitale attraverso infrastrutture, standard industriali e gestione dei dati. Due approcci differenti che, paradossalmente, stanno iniziando a convergere.

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L’intelligenza artificiale generativa promette risposte sempre più rapide, ma nella Pubblica Amministrazione la velocità non rappresenta l’unico parametro da ottimizzare. Il nuovo report pubblicato dall’Agenzia per l’Italia Digitale affronta un tema destinato a diventare centrale nella progettazione delle infrastrutture digitali: il rapporto tra accelerazione dei Large Language Model e sicurezza operativa. Lo studio, realizzato dal CERT-AgID, analizza il comportamento della tecnologia Multi-Token Prediction (MTP) e mette in evidenza come una tecnica pensata per migliorare le prestazioni possa introdurre nuove superfici di rischio se implementata senza un rigoroso controllo dell’intero processo di inferenza.

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Il mercato ha iniziato a cambiare atteggiamento verso la corsa all’intelligenza artificiale. Per oltre due anni gli investitori hanno premiato quasi automaticamente qualsiasi annuncio di nuovi data center, GPU e infrastrutture dedicate ai modelli generativi. Ora la domanda non è più quanta capacità di calcolo un’azienda riesca ad acquistare, ma quando questi investimenti inizieranno a produrre rendimenti economici misurabili.

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La convinzione diffusa nei consigli di amministrazione americani secondo cui il NIST AI Risk Management Framework sia soltanto una buona pratica opzionale contiene un errore di valutazione strategica. Il documento pubblicato dal National Institute of Standards and Technology non è una legge, non prevede multe e non dispone di un’autorità regolatoria autonoma; tuttavia, nella storia della governance tecnologica americana, gli standard tecnici raramente rimangono confinati nel territorio innocuo delle raccomandazioni. (vedi NIST)

Il meccanismo è conosciuto nel mondo industriale. Un criterio inizialmente volontario viene incorporato nei contratti di fornitura, nei processi di qualifica dei vendor, nei requisiti assicurativi e nelle procedure interne di gestione del rischio. Quando questo accade, lo standard non diventa formalmente una legge, ma acquisisce una funzione molto simile: definisce cosa un’organizzazione avrebbe dovuto fare secondo una ragionevole pratica professionale.

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La battaglia sull’intelligenza artificiale sta entrando nella fase più delicata della sua evoluzione: non riguarda più soltanto chi possiede il modello più potente, ma chi controllerà l’intera infrastruttura economica, tecnologica e geopolitica costruita intorno all’AI. Jensen Huang, CEO e fondatore di Nvidia, ha scelto una posizione destinata a creare discussione negli ambienti politici americani: secondo lui gli Stati Uniti non dovrebbero temere i modelli cinesi open-weight, perché la loro diffusione potrebbe rappresentare un vantaggio per l’intero ecosistema tecnologico occidentale.

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L’intelligenza artificiale non sta fallendo, ma sta iniziando a presentare il conto. È questa la tesi implicita dell’intervento di Franco Bernabè nell’intervista pubblicata da HuffPost il 21 luglio 2026, una riflessione che rompe il consenso quasi religioso costruito intorno all’idea che ogni problema dell’AI possa essere risolto semplicemente aggiungendo più GPU, più capitale e più data center. In un settore abituato a misurare il progresso in miliardi di parametri e trilioni di operazioni al secondo, Bernabè introduce una variabile spesso ignorata dalla Silicon Valley: la realtà fisica.

L’ex manager di Telecom Italia e figura storica dell’industria tecnologica italiana non mette in discussione l’utilità dell’intelligenza artificiale, ma critica il modello industriale che si è sviluppato attorno alla generative AI. La sua posizione si inserisce in un dibattito sempre più ampio, alimentato anche da analisi come quella pubblicata da The Atlantic con il titolo “Generative AI Is an Engineering Disaster”, dove vengono evidenziati i limiti strutturali dell’attuale corsa allo scaling. L’idea centrale è semplice: costruire modelli sempre più grandi richiede quantità crescenti di memoria, energia e infrastrutture, mentre i benefici marginali potrebbero ridursi.

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Berlino e Parigi provano a rimettere in moto il motore storico dell’Unione europea proprio mentre il continente affronta una fase di pressione geopolitica, industriale e tecnologica senza precedenti. Friedrich Merz ed Emmanuel Macron hanno aperto due giorni di colloqui franco-tedeschi con un messaggio preciso: l’Europa deve aumentare la propria capacità militare, rafforzare la propria industria strategica e ridurre la dipendenza tecnologica da Stati Uniti e Cina. Una dichiarazione d’intenti ambiziosa, ma anche un tentativo di dimostrare che la relazione tra le due maggiori economie europee è ancora in grado di produrre risultati concreti dopo anni di tensioni e immobilismo.

L’incontro assume un valore politico particolare perché arriva in una fase delicata per entrambi i Paesi. La Germania ha un nuovo cancelliere dopo il lungo periodo segnato dalle difficoltà della coalizione guidata da Olaf Scholz, mentre la Francia guarda alle elezioni presidenziali del 2027 con l’incognita della crescita del Marine Le Pen e del suo partito Rassemblement National. La prospettiva di un cambio di equilibrio politico a Parigi spinge Berlino a cercare accordi europei più rapidi, soprattutto su bilancio comunitario, difesa e politica industriale.

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L’intelligenza artificiale è entrata nel Parlamento europeo prima ancora che il Parlamento europeo decidesse come gestirla. La scena è ormai tipica della rivoluzione generativa: mentre Bruxelles discute regolamenti, trasparenza e responsabilità algoritmica, negli uffici dei deputati gli strumenti di AI vengono già utilizzati per preparare discorsi, interrogazioni parlamentari, bozze legislative e modifiche agli emendamenti. La tecnologia ha seguito il percorso più naturale per qualsiasi innovazione digitale: prima viene adottata, poi arrivano le regole, infine qualcuno cerca di capire cosa sia realmente successo.

Per affrontare questa situazione il Parlamento europeo sta sviluppando EPGenAI Hub, una piattaforma interna destinata a offrire ai membri del Parlamento europeo e ai loro collaboratori un ambiente controllato per utilizzare modelli di intelligenza artificiale generativa. Il progetto, attualmente in fase di test, dovrebbe entrare progressivamente in funzione nei prossimi mesi. L’obiettivo dichiarato è ridurre il ricorso a strumenti pubblici come ChatGPT, Claude o altri servizi commerciali nei quali documenti parlamentari, informazioni sensibili o testi ancora in elaborazione potrebbero essere caricati senza adeguate garanzie.

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La critica più interessante all’intelligenza artificiale, oggi, non arriva dagli oppositori della tecnologia, ma da chi ne ha attraversato decenni di evoluzione industriale. Nell’intervista rilasciata a La Stampa, Franco Bernabè disegna uno scenario che va oltre la consueta contrapposizione tra entusiasmo e scetticismo. Chi controllerà il valore generato da questa trasformazione? Chi, invece, finirà semplicemente per finanziarla?

Secondo Bernabè, il mondo sta entrando in una nuova fase di competizione geopolitica nella quale il controllo degli algoritmi assume un ruolo paragonabile a quello che il petrolio ebbe nel Novecento. La nascita di due blocchi internazionali distinti, da una parte l’iniziativa cinese sulla cooperazione globale per l’intelligenza artificiale e dall’altra l’alleanza occidentale guidata dagli Stati Uniti, rappresenta il sintomo di una frammentazione tecnologica destinata ad avere conseguenze economiche profonde. Per l’Europa, sostiene l’ex amministratore delegato di Eni e Telecom Italia, il rischio maggiore non è soltanto restare indietro, ma aderire passivamente a un modello industriale che potrebbe rivelarsi svantaggioso.

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Le nuove accuse del presidente Donald Trump contro la Cina hanno riacceso uno dei temi più ricorrenti delle relazioni tra Washington e Pechino: il presunto tentativo cinese di influenzare la politica americana. Durante un discorso televisivo in prima serata, Trump ha sostenuto che la Cina avrebbe realizzato “la più grande compromissione dei dati elettorali della storia” e avrebbe influenzato imprenditori e giornalisti statunitensi affinché si schierassero contro la sua amministrazione. Il presidente ha inoltre affermato che Pechino avrebbe pagato alcuni giornalisti americani per pubblicare articoli ostili nei confronti della sua prima amministrazione. Al momento, però, la Casa Bianca non ha reso pubbliche prove a sostegno di queste affermazioni, né risultano documenti ufficiali statunitensi che corroborino tali accuse.

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Per oltre un decennio il dibattito sulla stabilità del sistema finanziario si è concentrato sulle banche, sugli hedge fund e sui mercati dei capitali. Oggi il Regno Unito ha spostato il baricentro della vigilanza verso un soggetto che fino a pochi anni fa sarebbe sembrato estraneo alla finanza: il cloud computing. Non è corretto affermare che Amazon sia diventata una banca, ma è corretto sostenere che Amazon Web Services, insieme a Microsoft, Google Cloud e Oracle, sia stata ufficialmente riconosciuta come parte dell’infrastruttura critica sulla quale poggia il sistema finanziario britannico. È un cambiamento concettuale prima ancora che regolatorio, perché certifica una realtà ormai evidente: senza cloud non funzionano più le banche.

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La competizione nell’intelligenza artificiale è stata spesso raccontata come una corsa ai modelli linguistici più potenti, oggi quella narrazione sta rapidamente diventando incompleta. Il vero terreno di scontro si sta spostando verso gli agenti autonomi, sistemi capaci non soltanto di rispondere a una domanda, ma di utilizzare applicazioni, eseguire procedure, prendere decisioni entro limiti definiti e completare attività complesse al posto dell’utente. La domanda strategica non è più quale modello sia il più intelligente, ma quale piattaforma controllerà l’interfaccia attraverso cui milioni di lavoratori svolgeranno il proprio lavoro quotidiano.

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Abbiamo accettato una delle più grandi anomalie dell’economia digitale: miliardi di persone firmano ogni giorno contratti che non leggono, regolano diritti che non comprendono e autorizzano utilizzi dei propri dati che spesso scoprono solo quando ormai è troppo tardi. Il pulsante “Accetto” è diventato il gesto più frequente della nostra vita online e contemporaneamente uno dei più importanti atti giuridici che compiamo senza reale consapevolezza. La promessa originaria di Internet, quella di democratizzare l’accesso all’informazione, si è trasformata in un sistema nel quale la complessità legale è diventata una barriera invisibile tra aziende tecnologiche e cittadini.

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L’intelligenza artificiale sta entrando nella sua fase più delicata, quella in cui il valore non è più determinato esclusivamente dalla potenza dei modelli o dalla quantità di GPU installate nei data center, ma dalla capacità di catturare e trattenere la conoscenza prodotta dalle aziende che la utilizzano. È un cambiamento profondo, destinato a ridisegnare gli equilibri economici dell’intero settore. Per questo motivo il lungo intervento pubblicato da Satya Nadella rappresenta molto più di una riflessione tecnica: è il segnale che anche uno dei protagonisti assoluti della rivoluzione dell’AI riconosce l’esistenza di un problema strutturale.

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OpenAI attribuisce a GPT-5.6 Sol Ultra la produzione di una dimostrazione della Cycle Double Cover Conjecture, formalizzata anche nel sistema di verifica Lean, ma la validazione indipendente dei matematici è ancora in corso.

La congettura della doppia copertura ciclica nasce nel cuore della teoria dei grafi, una disciplina che studia strutture matematiche utilizzate per descrivere reti, connessioni e sistemi complessi. Un grafo può essere immaginato come una rete composta da nodi collegati da archi. La condizione “senza ponti” significa che non esiste un singolo collegamento la cui rimozione spezzi la rete in due parti isolate. La domanda posta dalla congettura è apparentemente semplice: ogni rete di questo tipo può essere ricoperta completamente da una collezione di cicli, facendo in modo che ogni arco venga attraversato esattamente due volte?

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L’Italia entra nella fase più delicata della sua politica sull’intelligenza artificiale: non più soltanto annunci, sperimentazioni e dichiarazioni di principio, ma costruzione di una strategia nazionale destinata a definire il posizionamento del Paese nel nuovo equilibrio tecnologico globale. Il Governo ha istituito il Comitato di coordinamento incaricato di aggiornare la Strategia nazionale per l’intelligenza artificiale per il periodo 2026-2028, un organismo chiamato a supportare il Sottosegretario alla Presidenza del Consiglio con delega all’innovazione tecnologica Alessio Butti e collocato presso il Dipartimento per la Trasformazione digitale.

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L’Unione europea ha osservato la rivoluzione dell’intelligenza artificiale da una posizione ambigua, oscillando tra l’ambizione di definire le regole del futuro digitale e la difficoltà di costruire campioni industriali capaci di competere con Stati Uniti e Cina. Bruxelles non è arrivata tardi alla ricerca sull’AI, settore nel quale università e centri europei continuano a rappresentare un punto di riferimento mondiale, ma ha certamente accumulato un ritardo nella trasformazione di quella ricerca in leadership industriale. L’esplosione di ChatGPT alla fine del 2022 ha reso evidente questo squilibrio. Mentre Washington e Pechino acceleravano gli investimenti in modelli fondativi, infrastrutture cloud e semiconduttori, l’Europa concentrava gran parte delle proprie energie sul completamento dell’AI Act, diventando il primo grande regolatore globale dell’intelligenza artificiale, ma non il suo principale innovatore.

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