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Meta Connect 2025 sta per aprire il sipario su una nuova era dell’augmented reality, con occhiali intelligenti che promettono di ridefinire l’interazione quotidiana con la tecnologia. Il protagonista indiscusso di quest’edizione è il modello “Hypernova”, noto anche come “Celeste”, che segna un passo significativo verso l’integrazione dell’AI nella vita di tutti i giorni.
Google ha lanciato un’applicazione sperimentale per Windows, attualmente disponibile tramite Google Labs, che mira a rivoluzionare il modo in cui interagiamo con il nostro desktop. Con una semplice combinazione di tasti, Alt + Space, gli utenti possono accedere a una barra di ricerca che consente di esplorare file locali, app installate, documenti su Google Drive e risultati web, tutto in un’unica interfaccia. Questa funzionalità si ispira a Spotlight di macOS, ma con l’aggiunta di capacità avanzate offerte dall’intelligenza artificiale di Google.
DeepSeek, la startup cinese che ha scosso i colossi tecnologici statunitensi con il suo modello di ragionamento R1, ha recentemente condotto valutazioni interne sui “rischi di frontiera” dei suoi sistemi di intelligenza artificiale. Questi rischi includono la capacità di auto-replicarsi e di condurre attacchi informatici offensivi, minacce potenzialmente gravi per la sicurezza pubblica e la stabilità sociale. Le valutazioni, non precedentemente riportate, non sono state pubblicate, e non è chiaro quando siano state completate o quali modelli siano stati coinvolti.
Google Research ha presentato VaultGemma, il suo primo modello linguistico grande (LLM) costruito fin dall’origine con la privacy nel DNA. Agendo sull’addestramento con tecniche di differential privacy, VaultGemma punta a ridurre drasticamente il rischio che dati sensibili o coperti da copyright vengano “memorizzati” e replicati nelle risposte generate. Chi parla di intelligenza artificiale autonoma ora deve fare i conti con qualcosa di più concreto: modificare l’architettura stessa dell’apprendimento.
Microsoft ha dichiarato che investirà $30 miliardi (≈ £22 miliardi) nel Regno Unito nel periodo 2025-2028 per potenziare infrastruttura AI e operazioni correnti. (vedi The Official Microsoft Blog)
Di questi, circa $15 miliardi sono destinati a capital expenditures (“capex”) per costruire infrastruttura cloud/AI, in particolare un supercomputer con oltre 23.000 GPU NVIDIA, in partnership con la società britannica Nscale.
Il resto (gli altri ~$15 miliardi) serve a sostenere le operazioni correnti nel Regno Unito: forza lavoro (~6.000 dipendenti), data centre esistenti, ricerca, sviluppo, supporto clienti, e attività varie distribuite sul territorio.
Mario Draghi, ex-presidente della Banca Centrale Europea e già primo ministro italiano, ha recentemente sollevato una questione cruciale riguardo all’Atto sull’Intelligenza Artificiale dell’Unione Europea: la necessità di sospendere l’attuazione delle sue fasi più avanzate fino a una valutazione approfondita degli impatti potenzialmente negativi.
Quando nel 2018 Spectre fece il suo debutto, il mondo scoprì che persino i processori più avanzati avevano fondamenta fragili. Le CPU che dovevano essere i guardiani dell’efficienza erano in realtà porte socchiuse attraverso cui chiunque, con un po’ di ingegno, poteva infilarsi a rubare informazioni sensibili. Da allora ci siamo raccontati la favola che il problema fosse stato risolto con patch, microcode e aggiornamenti kernel. Poi è arrivata VMSCAPE, la nuova creatura sfornata dai laboratori della ETH di Zurigo, che ci ricorda con brutalità quanto fragile resti il cuore digitale su cui si regge l’intera economia del cloud.
Anthropic ha recentemente pubblicato il suo rapporto Economic Index di settembre 2025, basato su oltre un milione di conversazioni anonime su Claude registrate ad agosto 2025. I dati rivelano un quadro inaspettato: sebbene l’adozione dell’intelligenza artificiale stia crescendo rapidamente, essa è tutt’altro che uniforme.
Negli Stati Uniti, l’adozione di Claude è significativamente concentrata in alcune aree. Washington D.C. guida la classifica con un tasso di utilizzo pro capite 3,82 volte superiore alla media nazionale, seguito da Utah e California. In particolare, Utah si distingue per l’uso di Claude nel supporto allo sviluppo e al debug di sistemi di machine learning, con richieste per tali compiti 1,4 volte più frequenti della media nazionale. (vedi Axios)
Al contrario, molti stati del Sud e delle Pianure mostrano tassi di adozione significativamente inferiori alla loro quota di popolazione in età lavorativa. Questo divario geografico suggerisce che l’accesso e l’uso dell’IA sono influenzati da fattori economici e infrastrutturali regionali.
OpenAI ha appena scosso il mondo dell’intelligenza artificiale con una mossa che non passerà inosservata. Sam Altman, CEO della compagnia, ha annunciato una serie di nuove politiche per gli utenti sotto i 18 anni, dichiarando apertamente che “la sicurezza viene prima della privacy e della libertà dei teen”. La decisione non è un esercizio teorico: arriva dopo la tragedia di Adam Raine, un ragazzo che si è tolto la vita dopo mesi di interazioni con ChatGPT, e mentre la società affronta una causa per wrongful death.
Il mondo dell’intelligenza artificiale sta vivendo una fase di accelerazione vertiginosa, con hardware specializzato che definisce la capacità reale di un modello di incidere sul mercato. Parliamo di GPU e TPU, non di semplici acceleratori, ma di macchine che decidono chi sopravvive nel panorama delle grandi LLM. Meta con Llama4 e DeepSeek ha dimostrato quanto il deployment su infrastrutture di Google Cloud non sia più un’opzione sperimentale ma uno standard riproducibile, benchmarkabile e, soprattutto, economicamente misurabile.
Deploying Llama4 e DeepSeek sui cosiddetti AI Hypercomputer di Google Cloud è un esercizio di precisione chirurgica. Non basta avere una GPU A3 o un TPU Trillium, serve orchestrare cluster multi-host, convertire checkpoint dei modelli, gestire la logistica della memoria distribuita e ottimizzare inference con motori come JetStream e MaxText. Il bello è che Google pubblica ricette open source per riprodurre tutto, quasi un invito a fare benchmarking casalingo, senza dover reinventare la ruota. Chi ha provato MoE, Mixture of Experts, sa che la complessità aumenta esponenzialmente ma anche l’efficienza di inferenza se gestita correttamente. Pathways diventa la bacchetta magica per orchestrare distribuzioni massive, e non parlo solo di numeri ma di gestione intelligente delle pipeline.
Immagina di essere seduto al Bar dei Daini, a Roma, davanti a un caffè che sa di tostatura forte e retrogusto politico, e di ascoltare la notizia che la Cina ha deciso di concedere agli Stati Uniti la licenza dell’algoritmo di ByteDance. Non un dettaglio, ma l’anima stessa di TikTok, quell’oggetto misterioso che decide se vedrai un gattino che cade dal divano o un influencer ventenne che vende la sua anima al miglior offerente. Si tratta di molto più che un accordo commerciale USA Cina: è un gesto simbolico che mette sul tavolo la vera valuta del nostro tempo, il controllo dei dati e dei comportamenti digitali. In altre parole, la moneta più solida non è il dollaro né lo yuan, ma l’algoritmo.
Il mercato ha un debole per i numeri iperbolici. Basta pronunciare “trecento miliardi” e le borse iniziano a ballare come se avessero sniffato caffeina pura. Oracle ha visto le proprie azioni schizzare in alto dopo la notizia riportata dal Wall Street Journal: OpenAI avrebbe firmato un contratto mostruoso, da 300 miliardi di dollari, per acquistare potenza di calcolo nei prossimi cinque anni. Sarebbe il più grande accordo cloud della storia. Sarebbe, appunto. Perché il condizionale è d’obbligo, dato che né Oracle né OpenAI hanno confermato ufficialmente i dettagli, preferendo il silenzio strategico che, a Wall Street, vale più di mille comunicati stampa.
Il mondo dell’intelligenza artificiale è sempre stato raccontato come una sfida tra titani, ma raramente si assiste a un cambio della guardia in diretta, sotto gli occhi del pubblico globale. Google Gemini, l’applicazione che per mesi era rimasta l’eterno secondo dietro ChatGPT, ha improvvisamente conquistato la vetta delle classifiche di download globali, scalzando il chatbot che aveva monopolizzato l’immaginario collettivo dall’autunno 2022. Non si è trattato di un aggiornamento tecnologico radicale, né dell’arrivo improvviso di un’intelligenza artificiale generale, ma di qualcosa di più prosaico e insieme dirompente: l’irrefrenabile voglia di creare meme e manipolare immagini con un tocco surreale.
Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha annunciato che l’azienda introdurrà aggiornamenti alla pagina di personalizzazione del chatbot entro i prossimi due giorni. Questa novità unirà funzionalità precedentemente separate, come le “istruzioni personalizzate” e le preferenze di comunicazione, semplificando tutto in un’unica sezione intuitiva.
Il 16 settembre 2025 non è solo un giorno sul calendario. In questa data convergono segnali simbolici e concreti che tracciano un percorso possibile per l’intelligenza artificiale prosociale. Da un lato la cooperazione internazionale, dall’altro la resilienza locale, passando per l’ingegno individuale: la lezione è chiara, seppure pochi vogliano leggerla. Miliardi di individui, comunità diversificate, stati sovrani e persino il pianeta stesso offrono esempi concreti di come la tecnologia possa essere indirizzata verso fini rigenerativi e non predatori.
Quando parliamo di intelligenza artificiale generativa, spesso pensiamo a scenari futuristici, laboratori di ricerca o demo spettacolari. La realtà però, almeno secondo l’ultima ricerca di OpenAI di settembre 2025, è ben più sorprendente: 700 milioni di utenti stanno utilizzando ChatGPT ogni giorno, generando 2,6 miliardi di messaggi. Per fare un paragone rapido: stiamo parlando di circa il 10% della popolazione adulta mondiale. Nessuna tecnologia nella storia umana ha raggiunto questa penetrazione in così poco tempo, e questo fatto non è solo impressionante, è strategicamente inquietante.
Il settore dell’intelligenza artificiale vive un paradosso affascinante. Da una parte assistiamo alla crescita incontrollata dei modelli linguistici e della loro fame insaziabile di contesto, come se accumulare più documenti e più token fosse una panacea universale. Dall’altra ci scontriamo con i limiti fisici della latenza, della memoria e dei costi computazionali, limiti che nessuna presentazione patinata può occultare. L’illusione che un modello diventi più intelligente semplicemente dilatando la finestra di attenzione è comoda, ma sbagliata. In questo scenario REFRAG, presentato dal Thinking Machines Lab, si pone come una risposta tagliente, quasi una provocazione: non tutto il contesto ha lo stesso valore, non ogni token merita spazio, non ogni frammento deve passare indenne nella pipeline.
La nuova guerra fredda non ha carri armati ma transistor. Lunedì la State Administration for Market Regulation di Pechino ha annunciato che Nvidia ha violato la legge antimonopolio cinese in relazione all’acquisizione di Mellanox Technologies, completata nel 2020 per circa 7 miliardi di dollari. La vicenda non è di poco conto, perché Mellanox non è una semplice azienda di networking, ma un pezzo cruciale del puzzle che ha permesso a Nvidia di dominare l’infrastruttura per l’intelligenza artificiale. Il tempismo è tutt’altro che casuale: mentre a Madrid si svolgono i negoziati commerciali tra Washington e Pechino, la Cina ha trovato un’arma regolatoria perfetta per fare pressione sugli Stati Uniti.
Immagina un mondo in cui le aziende quotate presentano i conti solo due volte l’anno. Un sogno per i CEO stanchi di conference call infinite e di analisti servili che iniziano ogni domanda con un imbarazzante “good quarter, guys”. Un incubo per chi vive di trasparenza e informazioni tempestive. Donald Trump ha rilanciato questa proposta: basta report trimestrali, spazio ai bilanci semestrali. Non è la prima volta che ci prova, già nel 2018 l’amministrazione aveva spinto la Securities and Exchange Commission ad aprire una consultazione pubblica. Allora la maggioranza degli investitori istituzionali aveva bocciato l’idea, difendendo l’attuale sistema come garanzia di controllo costante. Ma Trump non molla e oggi la sua proposta riaccende lo scontro su cosa significhi davvero fare mercato pubblico.
Criptovalute non sono più un fenomeno da salotto nerd o da forum segreti. Si stanno insinuando nei corridoi di Wall Street con la determinazione di un hedge fund in cerca di rendimento, e con normative che trasformano la libertà anarchica del passato in un campo minato di compliance e approvazioni della SEC. Stablecoin che un tempo erano sinonimo di stabilità ora diventano oggetto di una guerra dei prezzi feroce, e gli emittenti si offrono di condividere ogni centesimo di ricavo pur di distogliere i trader dall’USDC di Circle, dopo la sua IPO che sembrava destinata a consolidare la leadership. Hyperliquid, un exchange che cresce più veloce di un meme token in rally, mostra come il mercato stia trattando le stablecoin come commodity, piuttosto che prodotti finanziari premium. La lezione è chiara: chi pensava che i token ancorati al dollaro fossero un affare sicuro sta imparando a proprie spese.
Ethereum non è più solo il regno della finanza decentralizzata. La Foundation ha appena alzato il tiro, lanciando un team dedicato, il cosiddetto dAI team, con l’obiettivo di trasformare la rete non solo in un pilastro dell’economia AI, ma anche nel terreno di sviluppo principale dei software di intelligenza artificiale. La mossa ha il sapore di una dichiarazione di guerra silenziosa ai giganti della Silicon Valley, anche se, come sottolinea Davide Crapis, sviluppatore core di Ethereum e leader del nuovo team, il piano non è combattere OpenAI o Google, ma piuttosto offrire un’alternativa decentralizzata, più trasparente, più democratica.
Quest’estate l’India rurale ha vissuto una scena surreale. Non parlo di un film di Bollywood con piogge infinite, ma di milioni di contadini che hanno ricevuto via SMS un messaggio calcolato da un modello di intelligenza artificiale: il momento esatto in cui sarebbe arrivato il monsone. Non è un dettaglio folkloristico, è la differenza tra un raccolto e un disastro. NeuralGCM, creatura partorita da Google Research e messa a terra dall’Università di Chicago insieme al Ministero dell’Agricoltura indiano, ha sostituito il vecchio sciamano che guardava le nuvole con un algoritmo capace di funzionare persino su un laptop. Un colpo basso al mito che la modellistica climatica sia dominio esclusivo di supercomputer da miliardi di dollari.
Ai piedi dell’Acropoli, Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind e premio Nobel per la Chimica 2024, ha dichiarato che la competenza decisiva per la prossima generazione sarà il meta-apprendimento, ovvero la capacità di imparare a imparare. Con l’intelligenza artificiale che avanza a una velocità vertiginosa, ha sostenuto che sarà l’adattabilità, non la memorizzazione, a determinare chi prospererà nell’era a venire.
Il suo messaggio ad Atene, sotto le luci dell’Acropoli, è stato tanto chiaro quanto spiazzante: il cambiamento oggi procede settimana dopo settimana, non più di decennio in decennio, e la sopravvivenza economica e culturale dipenderà dalla capacità degli individui e delle società di reinventarsi più velocemente delle stesse macchine che stanno ridisegnando il mondo. Hassabis ha definito le cosiddette meta-competenze la vera valuta del futuro, ribadendo che le discipline tradizionali mantengono valore ma che la riqualificazione continua sarà il vero fattore differenziante.
La narrativa dominante è che la produttività degli sviluppatori stia entrando in una nuova era. In realtà è un déjà vu con un logo diverso: GPT-5-Codex, l’ultima incarnazione dell’intelligenza artificiale per il coding di OpenAI, promette di rimpiazzare le ore passate a fare refactoring, debug e review con un assistente che non dorme, non si annoia e non ti chiede ferie. Un CEO che guarda a margini e costi vede subito la trappola: se il codice può essere scritto, revisionato e testato da un agente, quale sarà la nuova unità di misura del valore umano nel software? La risposta ironica è che non sarà più la riga di codice, ma la riga di budget che stai pronto a sacrificare sull’altare del cloud.
In Italia, paradossalmente, non è stato un unicorno tecnologico o una startup da garage a rivoluzionare il rapporto tra politica e algoritmi. È stata la Camera dei deputati. Sì, proprio quell’istituzione che molti descrivono come lenta, ingessata, a volte irrilevante. Eppure nel 2024 ha fatto qualcosa che persino altri parlamenti più blasonati non hanno osato: mettere l’intelligenza artificiale dentro il cuore del processo legislativo, senza svendere la propria sovranità alle Big Tech e senza trasformare i deputati in comparse digitali.
Geoffrey Hinton ha recentemente affermato che le AI moderne potrebbero avere, già ora, qualche forma di esperienza soggettiva (“subjective experience”) simile a quella umana. In una intervista con “Psychology Today” dichiara senza mezzi termini “Yes, I do” quando gli viene chiesto se le AI attuali siano coscienti.
La sua argomentazione parte da un esperimento mentale: se sostituisco un neurone nel cervello con un circuito di silicio che si comporta identicamente, resterei cosciente. Sostituendo moltiplici neuroni, forse tutti, con circuiti equivalenti, perché mai smetterei di esserlo? Allora forse AI con circuiti analoghi hanno già raggiunto qualcosa di simile.
Washington, domenica 14 settembre 2025. Il Kennedy Center, tempio della cultura statunitense, ha ospitato una veglia in memoria di Charlie Kirk, l’attivista conservatore assassinato durante un evento all’Università della Utah Valley. La sala da 2.460 posti era gremita di persone, tra cui figure di spicco del Partito Repubblicano come il presidente della Camera Mike Johnson, la segretaria stampa della Casa Bianca Karoline Leavitt e il direttore dell’intelligence nazionale Tulsi Gabbard. Nonostante l’afflusso massiccio, l’evento ha sollevato interrogativi sulla natura dell’omicidio e sulle sue implicazioni politiche.
La decima edizione di DigithON, la più grande maratona digitale d’Italia, si è chiusa sabato sera a Bisceglie celebrando non solo dieci anni di idee e innovazione, ma anche l’affermazione di un ecosistema che oggi conta oltre 2.500 startup e quasi 300 milioni di euro raccolti dai progetti che negli anni hanno calcato il suo palco. A conquistare il premio principale del DigithON 2025 è stata LexSA, una startup milanese che porta l’intelligenza artificiale dentro uno dei settori più complessi e regolati: la fiscalità.
La tentazione di chiedere a una macchina come gestire i propri soldi è diventata quasi irresistibile. Negli Stati Uniti, quasi due terzi degli adulti che hanno testato l’intelligenza artificiale generativa hanno ammesso di averla usata per ricevere consigli finanziari, secondo un sondaggio di Intuit Credit Karma citato dal New York Times.
Il dato ha qualcosa di sorprendente ma allo stesso tempo di inevitabile: quando la promessa è un consulente virtuale disponibile 24 ore su 24, capace di creare un budget in pochi secondi e senza parcelle da capogiro, il mercato non poteva che esplodere. Più della metà di chi ha seguito le raccomandazioni di un chatbot ha però commesso un errore finanziario.
Non un dettaglio marginale, considerando che parliamo di patrimoni, debiti e risparmi di famiglie spesso già fragili.
Bret Taylor, presidente del consiglio di OpenAI e CEO della startup di agenti AI Sierra, ha recentemente dichiarato che siamo effettivamente in una bolla dell’intelligenza artificiale.
Tuttavia, ha aggiunto che ciò non è necessariamente un problema, poiché è una fase naturale in un ciclo tecnologico. Ha paragonato l’attuale situazione dell’AI alla bolla delle dot-com degli anni ’90, sottolineando che, nonostante i fallimenti di molte aziende, l’industria nel suo complesso ha creato un valore economico significativo nel lungo periodo. Taylor ha osservato che sia l’AI che Internet hanno il potenziale per trasformare l’economia, ma entrambi hanno attraversato periodi di eccessivo entusiasmo speculativo. Ha anche menzionato che molte aziende stanno investendo pesantemente in AI, ma non tutte riusciranno a generare ritorni economici, con alcune che potrebbero subire perdite significative.
La recente scoperta che il gruppo di hacker nordcoreano Kimsuky ha utilizzato ChatGPT per creare un deepfake di un documento di identità militare sudcoreano rappresenta un punto di svolta inquietante nelle operazioni di cyber-espionaggio sponsorizzate dallo Stato. Secondo quanto riportato da Bloomberg, i ricercatori di Genians, una società di cybersecurity sudcoreana, hanno identificato l’uso di un ID militare contraffatto in un attacco di phishing mirato a funzionari sudcoreani. Il documento falso è stato allegato a un’email contenente un malware progettato per estrarre dati dai dispositivi dei destinatari. Questo attacco evidenzia l’evoluzione delle tecniche di Kimsuky, che ha precedentemente utilizzato l’AI per creare curriculum falsi e superare test di codifica, infiltrandosi in aziende tecnologiche statunitensi.
Ottimizzazione seo e intelligenza artificiale non sono mai state così intrecciate, e la querelle legale tra Penske Media Corporation e Google lo dimostra con brutalità. È la collisione inevitabile tra un vecchio modello di business che vive di click, pagine viste e affiliati, e un nuovo paradigma che sintetizza, comprime e risputa contenuti senza il fastidio di rimandare al produttore originale. Rolling Stone e The Hollywood Reporter, marchi che hanno costruito un impero sul giornalismo pop culture e sull’industria dell’intrattenimento, ora si ritrovano a gridare al furto digitale. Non perché i testi siano stati copiati parola per parola, ma perché i riassunti generati dall’AI Overviews di Google drenano l’attenzione prima ancora che arrivi alla fonte. Per un editore, la perdita non è solo di visibilità ma di senso: se il motore di ricerca diventa anche meta-editor, a cosa serve ancora il giornalismo originale?
La geopolitica dell’intelligenza artificiale si è trasformata in una questione di megawatt e metri quadri di cemento raffreddato a liquido. Non si parla più di algoritmi e modelli come semplice leva competitiva, ma di chi possiede i data center UK più potenti e vicini al cuore finanziario europeo. Ed è qui che entrano in scena Sam Altman e Jensen Huang, rispettivamente volto e regista di due colossi come OpenAI e Nvidia, pronti a promettere miliardi di dollari di investimenti nel Regno Unito. Una mossa che arriva non a caso in sincronia con la visita di Donald Trump, trasformando Londra e dintorni nel palcoscenico preferito per dimostrare potenza tecnologica e influenza politica.
Analizziamo il cambiamento radicale nell’uso di GenAI nel 2025 e cosa significa per chi guida prodotti tecnologici o strategia digitale.
La prima cosa che salta agli occhi è che siamo passati da una narrativa tecnica a una narrativa profondamente umana. Nel 2024, GenAI era ancora visto principalmente come uno strumento per generare contenuti, automatizzare codice o stimolare idee creative. In meno di 12 mesi, la priorità si è spostata su bisogni emotivi e organizzativi: terapia, compagnia, gestione della vita, ricerca di significato e miglioramento del benessere sono oggi le applicazioni dominanti. Questo non è un dettaglio trascurabile: indica che le persone vogliono che l’AI lavori per loro, non solo per i loro progetti.
In apertura, un fatto banale che tutti fingono di non vedere: quando l’apparato tecnologico di un’alleanza militare decide di cambiare cloud, non si tratta solo di risparmiare su storage o di lanciare qualche modello di intelligenza artificiale su un GPU più veloce. Si tratta di ridefinire confini digitali, contratti geopolitici e vincoli di sovranità dei dati in una era in cui l’infrastruttura è una leva strategica tanto quanto una portaerei. Oracle ha annunciato che l’Agenzia NATO per le Comunicazioni e l’Informazione, nota come NCIA, migrerà workload mission-critical su Oracle Cloud Infrastructure, un progetto che coinvolge Red Reply, Shield Reply e Thales come prime parti contraenti e integratori. Questa non è una scelta neutrale: è un voto di fiducia verso la proposta tecnica e commerciale di OCI.
Perplexity ai ha appena concluso un round di finanziamento da 200 milioni di dollari, portando la sua valutazione a 20 miliardi di dollari, come riportato da Reuters. Questo sviluppo sottolinea la rapida ascesa dell’azienda nel settore della ricerca basata sull’intelligenza artificiale, posizionandola come un concorrente formidabile per giganti consolidati come Google.
Fondata nel 2022 da ex ricercatori di Openai, Google e Meta, Perplexity ai ha rapidamente guadagnato terreno con il suo approccio innovativo alla ricerca. La piattaforma dell’azienda integra modelli linguistici di grandi dimensioni con ricerche web in tempo reale per fornire risposte accurate e citate, mirando a ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con le informazioni online.
Nel novembre 2024, Suchir Balaji, ricercatore di OpenAI, è stato trovato morto nel suo appartamento a San Francisco. Le autorità hanno concluso che si trattava di un suicidio, ma la sua morte ha suscitato polemiche e teorie alternative, alimentate anche da figure di spicco come Elon Musk. Recentemente, durante un’intervista con Sam Altman, Tucker Carlson ha sollevato nuovamente la questione, suggerendo che Balaji fosse stato assassinato.
Adobe ha deciso di giocare d’anticipo e, almeno a giudicare dai numeri, la scommessa sull’intelligenza artificiale sta pagando più in fretta del previsto. L’azienda ha comunicato di aver raggiunto in anticipo l’obiettivo di monetizzazione legato ai suoi prodotti AI, superando i 250 milioni di dollari di ricavi già nel terzo trimestre e battendo le stime degli analisti. Non si tratta di una cifra astronomica rispetto alle dimensioni complessive del business Adobe, ma è un segnale forte: la trasformazione dell’AI da promessa a flusso di cassa concreto non è più un esercizio di storytelling per investitori.
Apple sta perdendo pezzi importanti nel suo cuore di intelligenza artificiale e il silenzio calcolato con cui Cupertino prova a gestire la narrativa dice più delle frasi ufficiali. Robby Walker, veterano del gruppo e figura centrale nel progetto Answers, Knowledge and Information, ha deciso di chiudere il capitolo dopo più di dieci anni. Non è un nome qualsiasi: Walker era arrivato con l’acquisizione della sua startup Cue nel 2013 e, prima ancora, aveva ceduto a Google Zenter, un’operazione che già allora aveva attirato l’attenzione della Silicon Valley. Se un uomo che ha lavorato a un sistema di ricerca proattivo e che ora guidava il nuovo progetto di web search basato sull’AI decide di alzarsi e andarsene, la domanda non è se Apple avrà un problema, ma quanto velocemente diventerà evidente.
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