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ChatGPT scende sotto il 50%: non è la fine del dominio di OpenAI, è l’inizio dell’era della scelta

Per quasi quattro anni l’intelligenza artificiale generativa ha avuto un protagonista assoluto. Ogni nuovo modello veniva confrontato con ChatGPT, ogni startup cercava di imitarne il successo, ogni impresa valutava l’adozione dell’AI partendo dalla stessa domanda: “Funziona meglio di OpenAI?”.

Quel tempo sembra già appartenere alla storia recente. Non perché OpenAI abbia smesso di crescere. Al contrario. Con 1,1 miliardi di utenti attivi mensili, ChatGPT continua a macinare numeri che nessun’altra piattaforma digitale, da YouTube a TikTok, era riuscita a raggiungere con una simile velocità nei primi anni di vita. E il paradosso è proprio questo: si può battere ogni record possibile e, nello stesso momento, iniziare a perdere il monopolio.

Google AI Overviews e il diritto di dire no: la Gran Bretagna apre una nuova partita tra editori e intelligenza artificiale

Dopo le accuse sullo scraping e l’uso non autorizzato dei contenuti, il Regno Unito introduce il diritto all’opt-out dalle sintesi AI di Google. Una svolta che potrebbe cambiare il rapporto tra piattaforme, traffico e informazione.

Prima è arrivata la battaglia sui dati. Poi quella sul copyright. Adesso il confronto tra editori e intelligenza artificiale si sposta su un terreno ancora più delicato: il traffico.

Perché se la prima domanda era chi possiede i contenuti utilizzati per addestrare i modelli AI, la seconda riguarda chi beneficia economicamente delle informazioni una volta che quelle stesse tecnologie iniziano a rispondere direttamente ai lettori.

YouTube cambia per sempre la ricerca: arriva “Ask YouTube”, il chatbot che trasforma i video in conversazione

Google ha deciso di dare una svolta decisiva all’esperienza di ricerca su YouTube. Da pochi giorni è in fase di test “Ask YouTube”, una nuova funzione basata sull’intelligenza artificiale che sostituisce la tradizionale ricerca per parole chiave con un vero e proprio dialogo conversazionale. Non si tratta più di digitare “ricetta tiramisù” o “come cambiare gomma auto” sperando nel video giusto. Ora gli utenti possono porre domande complete e complesse come “organizza un viaggio on the road di 3 giorni da San Francisco a Santa Barbara” o “fammi un riassunto della storia dell’Apollo 11”. L’AI risponde con una pagina strutturata che mescola testi sintetici, video lunghi, YouTube Shorts e suggerimenti per domande di approfondimento. Il risultato è un’esperienza molto più vicina all’AI Mode di Google Search che alla classica lista di link.

La grande illusione dell’oro digitale: perché i conti trimestrali dei big tech raccontano una verità scomoda

La simultaneità quasi coreografica con cui Google, Microsoft, Amazon e Meta Platforms hanno pubblicato i risultati del trimestre di marzo non è un semplice dettaglio operativo: è una dichiarazione implicita di potere. Coordinare una tale massa di dati finanziari equivale a orchestrare un segnale globale ai mercati: la narrativa dell’intelligenza artificiale non è più una promessa, è un’infrastruttura. Il problema, come spesso accade quando la Silicon Valley accelera, è che la velocità della narrativa supera quella della sostenibilità economica.

Pioggia di miliardi su Anthropic: quando Google e Amazon si sfidano a colpi di assegni

Sessantacinque miliardi di dollari in pochi giorni: la startup di Claude diventa il nuovo campo di battaglia tra i giganti del cloud, mentre OpenAI osserva con crescente nervosismo.

La settimana scorsa, Anthropic era “soltanto” una delle startup più promettenti nel panorama dell’intelligenza artificiale. Oggi, con 65 miliardi di dollari di investimenti annunciati in meno di una settimana, l’azienda fondata dai fratelli Amodei si ritrova al centro di quella che potrebbe essere definita la più costosa partita a scacchi della storia della Silicon Valley.

Algoritmi sotto processo: perché la sentenza contro Meta e Google rischia di cambiare per sempre l’ingegneria dell’attenzione dei social

Una giuria di Los Angeles ha fatto qualcosa che per anni è sembrato impensabile: spostare il fuoco del dibattito dai contenuti al codice. La condanna di Meta e Google segna un precedente destinato a pesare più di qualsiasi multa miliardaria. Non si tratta più di chiedersi cosa circola sulle piattaforme, ma come quelle piattaforme sono state progettate per funzionare. E qui il discorso prende una piega completamente diversa.

Smart glasses, la nuova corsa all’oro digitale: Alibaba sfida EssilorLuxottica e il mercato si aggiusta gli occhiali

Gli occhiali intelligenti non sono più un esperimento da laboratorio né un gadget da early adopter. Sono diventati il nuovo terreno di scontro tra big tech, gruppi industriali e piattaforme digitali. L’ultima mossa arriva dalla Cina, dove Alibaba si prepara a lanciare i propri smart glasses con intelligenza artificiale, alimentando una competizione che sta già facendo tremare i mercati.

AI Impact Summit 2026. La visione di Sundar Pichai: 15 miliardi per l’hub globale dell’intelligenza artificiale

All’AI Impact Summit 2026 in India, Sundar Pichai ha fatto qualcosa di più che pronunciare uno speech. Ha tracciato una mappa geopolitica dell’intelligenza artificiale con l’aria pacata di chi racconta un viaggio in treno e in realtà sta parlando del futuro dell’economia globale. Il palcoscenico non è casuale. L’India è oggi uno dei terreni decisivi della competizione tecnologica mondiale e il CEO di Google lo sa bene.

Google testa panoramiche AI negli articoli di google news un cambiamento strategico nel rapporto tra motori di ricerca e giornali

    Google ha acceso i riflettori su una nuova frontiera dell’intelligenza artificiale applicata all’informazione: un programma pilota che introduce panoramiche di articoli generate da AI sulle pagine Google News di alcuni editori selezionati. In parole semplici gli utenti vedranno sintesi contestuali prima di cliccare sui titoli, con l’obiettivo dichiarato di offrire più contesto e maggiore coinvolgimento del pubblico.

    Cosa ha annunciato Google su Chrome “agentic”

    Google ha recentemente spiegato come intende rendere sicure le nuove capacità agentic di Chrome, ovvero quelle che permetteranno al browser di “agire per conto tuo”: prenotare biglietti, fare acquisti, compilare moduli.
    Il cuore del sistema è un modello critico: il cosiddetto User Alignment Critic, basato su Gemini, che verifica ogni azione proposta dal planner: se la critica ritiene che l’azione non serva allo scopo dichiarato dall’utente la blocca — e tutto ciò basandosi su metadati delle azioni, non sui contenuti completi della pagina.

    In parallelo viene estesa l’idea della “same-origin policy” (isolamento delle origini) al contesto agentic: con gli Agent Origin Sets si definisce per ogni task un insieme di origini “read-only” da cui leggere dati, e “read‑writable” su cui l’agente può cliccare o scrivere. Contenuti irrilevanti o potenzialmente pericolosi (ads, iframe non correlati, widget esterni) vengono esclusi.

    Project Aura e la nuova grammatica dell’Android XR

    Project Aura arriva come un sussurro sofisticato dentro un settore che ha perso l’abitudine alle sorprese reali. Metti da parte l’immagine ingenua degli smart glasses leggeri che promettono il futuro dal 2014 e puntualmente tradiscono. Qui si parla di un oggetto che rifiuta le etichette facili e costringe persino Google a coniare un neologismo: wired XR glasses. Il risultato è un ibrido che vive a metà tra l’ambizione di un headset e la discrezione di un paio di occhiali vistosi solo quanto basta per non sembrare finti. L’ironia è che, per la prima volta dopo anni di promesse, un dispositivo XR riesce a non farti sembrare un turista cyberpunk in gita al supermercato.

    Google Workspace Studio e la nuova illusione dell’automazione totale

    Molti (forse non ancora abbastanza) stanno sottovalutando l’arrivo di Google Workspace Studio.

    Google Workspace Studio è ufficialmente lanciato, ed è quello che chiami “sala di controllo”: un hub no-code dove qualsiasi dipendente (non serve essere sviluppatori) può creare agenti AI che interagiscono con Gmail, Drive, Chat e persino strumenti esterni come Jira, Salesforce, Asana. (vedi blog Google Workspace)

    Questi agenti sono alimentati da Gemini 3, il modello avanzato di Google, che non si limita a eseguire regole prefissate: ragiona, comprende il contesto, si adatta. Il workflow è costruito su tre concetti chiave: “Starters” (quando inizia l’agente: un’email ricevuta, una scadenza, ecc.), “Steps” (quello che l’agente fa: inviare email, aggiornare un documento…) e “Variables” (dati che l’agente estrae o genera, come nomi, numeri, risposte).

    Google e il futuro dell’AI personalizzata tra opportunità e sorveglianza sottotraccia

    Google non smette mai di sorprendere quando si tratta di trasformare le nostre abitudini digitali in materia prima per la sua prossima grande rivoluzione. La promessa è semplice solo in apparenza, un’AI che ti conosce così bene da diventare indispensabile. La realtà è che questa promessa assomiglia sempre più a un salto acrobatico sopra un confine delicatissimo, quello che separa il servizio dalla sorveglianza. Chiunque abbia ascoltato l’intervista di Robby Stein, VP of Product di Google Search, nel podcast Limitless, ha percepito che la parola chiave è personalizzazione, seguita da un bisbiglio un po’ meno comodo, accesso ai dati personali.

    Google possiede l’intero Stack e questo è il punto

    Google ha il vantaggio competitivo che molti sognerebbero: non vende solo chip, ma “chip + cloud + software + app”. Le sue TPU, invece di essere usate solo internamente, ora vengono offerte (e presto vendute) a clienti come Meta e Anthropic un salto strategico enorme. Secondo vari report, Meta starebbe negoziando con Google già per partire a noleggiare TPU via Google Cloud già l’anno prossimo, con piani per acquistare chip fisici nei propri data center a partire dal 2027.

    Anthropic non è da meno: ha un accordo da decine di miliardi per accedere fino a un milione di TPU, portando il suo potenziale computazionale a oltre 1 gigawatt entro il 2026.

    Google nested learning e la nuova era degli agenti intelligenti

    Parlare oggi di Nested Learning significa toccare un nervo scoperto dell’intera industria dell’IA, perché mette in gioco la promessa che tutti rincorrono e che nessuno ha ancora mantenuto davvero: superare il limite strutturale del catastrophic forgetting. Chi si occupa di modelli linguistici sa bene quanto sia frustrante vedere sistemi da miliardi di parametri funzionare come studenti brillanti incapaci di ricordare la lezione precedente. La ricerca di Google, con il framework HOPE, irrompe in questo scenario come un intruso elegante che non chiede permesso e ridisegna l’impianto teorico con una semplicità disarmante. Molti non hanno ancora compreso la portata della cosa, forse perché abituati ad aspettarsi rivoluzioni soltanto quando accompagnate da conferenze patinate e fuochi d’artificio. Qui invece la rivoluzione è silenziosa, chirurgica, volutamente destrutturata, ed è proprio questo che la rende pericolosamente affascinante per chi studia il futuro degli agenti autonomi.

    Google e la crisi di scala nell’intelligenza artificiale

    Google si ritrova a fare i conti con una verità che nessun colosso tecnologico ammette volentieri quando parla ai mercati. La macchina che ha costruito, una creatura fatta di algoritmi, data center, chip dedicati e aspettative infinite, sta crescendo più velocemente della capacità stessa dell’azienda di sostenerla. La chiamano crisi di scala, un termine che sembra innocuo, quasi tecnico, ma che allo stato attuale descrive uno dei momenti più delicati nella storia dell’infrastruttura digitale moderna. La keyword crisi di scala Google sintetizza perfettamente un fenomeno in cui l’ambizione supera la fisica, dove la domanda di servizi intelligenti corre a una velocità tale che persino un gigante abituato a riscrivere il futuro fatica a reggere il ritmo.

    Google Gemini e la sorpresa nascosta nelle inbox: quando l’opt‑out diventa un labirinto

    In un mondo in cui l’IA entra in ogni angolo delle nostre vite digitali, Google ha appena dimostrato quanto possa essere sottile la linea tra utilità e invasione percepita. Un’impostazione nascosta in Gmail, poco conosciuta e sepolta sotto livelli di menu che la maggior parte degli utenti non tocca mai, ha permesso a Gemini, il sistema di intelligenza artificiale di Big G, di analizzare email e calendari per fornire funzioni intelligenti, a meno che non si fosse effettuato l’opt‑out. La keyword qui è trasparenza e ogni dettaglio mostra quanto sia fragile la percezione di controllo che gli utenti credono di avere.

    L’evoluzione che cambia le regole: Google Gemini 3

    La notizia è deflagrante: a soli sette mesi dal rilascio di Gemini 2.5, Google DeepMind lancia Gemini 3, il suo modello di linguaggio più potente di sempre, e un salto che minaccia di ridisegnare il panorama dell’IA generativa. Non è solo un aggiornamento incrementale: è una dichiarazione di potenza. E, sì, ci arrivano dietro OpenAI con GPT 5.1 e Anthropic con Sonnet 4.5, ma la rapidità e la portata di questo rilascio dicono una cosa sola: Google non sta giocando per partecipare, ma per dominare.

    Secondo Google, il modello “base” è oggi disponibile nell’app Gemini e attraverso l’interfaccia di ricerca AI, ma la vera ciliegina è una versione “più pensierosa”, chiamata Gemini 3 Deepthink, pensata per gli abbonati a Google AI Ultra e in arrivo nelle prossime settimane, una volta completati ulteriori test di sicurezza.
    Tulsee Doshi, responsabile di prodotto per Gemini, definisce questo salto: “risposta con una profondità e una sfumatura che non avevamo mai visto prima.”

    Google fuori dal recinto mentre Buffett scioglie la catena

    È davvero un colpo di scena da prim’ordine: Alphabet, la società madre di Google, era stata per anni in quella che i mercati chiamavano “la doghouse” quel recinto rumoroso e ostico in cui le Big Tech finiscono quando gli investitori perdono fiducia o quando si agitano le acque regolatorie. E ora? Warren Buffett, il re del value investing, ha deciso di aprire il cancello. La sua Berkshire Hathaway ha comunicato di detenere 17,85 milioni di azioni Alphabet, per un valore di circa 4,3 miliardi di dollari.

    Google lancia il nuovo shopping conversazionale con l’intelligenza artificiale prima delle festività

    Google ha deciso di trasformare lo shopping online da un’esperienza spesso noiosa e ripetitiva in qualcosa di più naturale, fluido e, perché no, persino divertente. A pochi mesi dal picco natalizio, il colosso di Mountain View ha annunciato una serie di aggiornamenti basati sull’intelligenza artificiale che promettono di riscrivere il modo in cui acquistiamo online. Conversational shopping in Google Search, funzioni di acquisto integrate nell’app Gemini, il nuovo agentic checkout e un assistente capace di chiamare i negozi locali per verificare la disponibilità di un prodotto sono solo alcune delle novità introdotte.

    Google introduce private AI compute: la nuova frontiera della privacy nel cloud

    Google ha appena alzato l’asticella dell’intelligenza artificiale privata, e lo ha fatto con un nome che suona quasi come un ossimoro: Private AI Compute. Una piattaforma che promette di unire la potenza dei modelli Gemini nel cloud con la stessa sicurezza che finora era prerogativa dell’elaborazione on-device. In altre parole, Google vuole farci credere che l’AI possa essere allo stesso tempo iperconnessa e completamente privata. Ambizioso, forse anche provocatorio.

    Google ridisegna il futuro dell’intelligenza agentica con il nuovo introduction to agents blueprint

    Google ha appena rilasciato una versione aggiornata della guida “introduction to agents blueprint”, e sì: è un piccolo terremoto nel mondo dell’agentic AI systems. Si tratta di un documento tecnico, di circa 54 pagine, curato dal team Google Cloud AI, che esplora come progettare, implementare e governare agenti intelligenti su scala enterprise.

    All’incipit troviamo l’architettura dell’agente: come si collegano cervello, memoria e strumenti. Il cervello è ovviamente un grande modello linguistico (LLM) che fa da motore del ragionamento, mentre gli strumenti e le API fungono da “mani” operative. La guida chiarisce come orchestrare più agenti, come gestire deployment massivi in ambienti reali, come valutare le prestazioni e, ciliegina finale, come progettare loop di apprendimento auto-evolutivi. È presente anche un riferimento alla “AlphaEvolve” come design modellare per agenti adattivi.

    Nested learning: l’illusione profonda di un’intelligenza che finalmente impara a ricordare di Google

    C’è una frase che dovremmo tatuarci sulla mano ogni volta che parliamo di intelligenza artificiale: le macchine non dimenticano, ma smettono di ricordare. È la differenza tra archiviare e comprendere, tra memorizzare e imparare. Google, con la sua nuova ricerca presentata a NeurIPS 2025, ha deciso di colmare questo abisso con una proposta tanto ambiziosa quanto destabilizzante: Nested Learning, un paradigma che ridefinisce la struttura stessa del machine learning. Non si tratta di un nuovo modello, ma di un modo completamente diverso di concepire l’atto di apprendere.

    Malware che parla con i modelli: l’inizio di una nuova era criminale

    Advances in Threat Actor Usage of AI Tools

    La sensazione non è solo di disorientamento, è di ribaltamento. Malware che chiede aiuto all’intelligenza artificiale mentre è in esecuzione non è fantascienza: è la realtà che Google ha descritto come una svolta operativa. Il concetto è semplice nella sua pericolosità. Un eseguibile non porta più tutto il proprio cervello dentro la scatola, ma telefona a un modello esterno per farsi scrivere o riscrivere parti del codice, produrre funzioni su richiesta e mascherare i propri segnali di identificazione. Il risultato è un avversario che muta in tempo reale, capace di aggirare difese progettate per regole statiche.

    Apple compra cervelli: come un miliardo l’anno a Google svela la crisi d’identità dell’intelligenza made in Cupertino

    Apple ha deciso di comprare cervelli, e lo fa con la consueta eleganza del gigante che preferisce non sporcarsi le mani: un miliardo di dollari all’anno per affittare l’intelligenza artificiale di Google. Una partnership che, letta con attenzione, racconta molto più di quanto Cupertino voglia ammettere. Racconta la resa temporanea di un impero tecnologico che per anni ha predicato la superiorità del controllo totale, ma che ora si piega di fronte all’inarrestabile complessità del nuovo paradigma AI.

    Gemini Deep Research e la nuova frontiera dell’intelligenza aziendale di Google

    Esiste un momento preciso in cui l’intelligenza artificiale smette di essere un assistente e diventa un collega. Quel momento, per Google, si chiama Gemini Deep Research. Non è più il solito chatbot travestito da oracolo, ma un agente capace di pensare, leggere, scrivere e soprattutto collegare. Non risponde più soltanto alle domande, ma costruisce dossier, analisi di mercato e rapporti competitivi incrociando dati che vivono nelle nostre email, nei documenti, nelle chat e nel web. In altre parole, Gemini non cerca soltanto: elabora, interpreta e produce conoscenza strutturata. Una svolta silenziosa ma destinata a cambiare radicalmente il modo in cui un’azienda ragiona.

    Google rilancia su Anthropic per non restare indietro nella corsa dell’intelligenza artificiale

    Google sta valutando di spingere con forza su Anthropic, la startup fondata da ex ricercatori di OpenAI che ha dato vita alla famiglia di modelli linguistici Claude. Secondo Business Insider, il gigante di Mountain View sarebbe in trattative preliminari per un nuovo round di finanziamento che potrebbe far lievitare la valutazione di Anthropic oltre i 350 miliardi di dollari, cifra che trasformerebbe la società in una delle più costose e strategiche del settore. Una mossa che, tradotta in termini geopolitici dell’AI, significa soltanto una cosa: Google non intende lasciare il terreno a Microsoft e Nvidia.

    Google Maps con Gemini: la rivoluzione silenziosa del navigatore intelligente

    Google non sta solo aggiornando Maps. Sta fondamentalmente riscrivendo il concetto stesso di navigazione, trasformando quello che un tempo era un semplice strumento di orientamento in un copilota digitale dotato di intelligenza propria. Con l’integrazione di Gemini, l’assistente AI di nuova generazione, la mappa diventa finalmente conversazionale, predittiva e capace di rispondere in modo naturale, mentre il conducente guida, chiede, ascolta e decide in tempo reale.

    Il progetto Suncatcher di Google esplora l’alimentazione dell’intelligenza artificiale nello spazio

    Google definisce Project Suncatcher come un “moonshot” per “scalare il compute per il machine learning nello spazio”, facendo iniziare il ragionamento dal vantaggio energetico: un pannello solare in orbita può essere fino a 8 volte più efficiente rispetto alla Terra, grazie all’assenza di atmosfera, al favore di esposizione solare costante (orbita sincrona alba-tramonto) e alla possibilità di ridurre perdite dovute a nuvole o angoli solari sfavorevoli.

    Google superare i limiti dei modelli linguistici piccoli con supervised reinforcement learning

    Nella galassia dei Large Language Models, la promessa di intelligenza artificiale che ragiona come un umano si scontra con la realtà dei fatti: problemi che richiedono passaggi logici multipli restano spesso fuori portata, soprattutto per modelli open-source di piccola scala. La narrativa corrente di SFT e RLVR mostra rapidamente le sue crepe. Supervised Fine-Tuning eccelle solo quando può imitare rigidamente lunghi esempi, ma tende a fossilizzarsi in un token-by-token imitation, incapace di generalizzare. Reinforcement Learning con ricompense verificabili, invece, diventa un colabrodo quando le soluzioni corrette sono così rare da non emergere neanche dopo migliaia di tentativi.

    Che cosa è Pomelli (in sintesi visionaria)

    Pomelli è un’IA progettata per generare campagne di marketing coerenti con l’identità del brand, partendo da pochi input: il sito web aziendale (l’URL).

    Il workflow è questo:

    Pomelli scansiona sito, immagini, testi: costruisce un profilo “Business DNA” che include tono di voce, palette colori, font, stile visuale e coerenza narrativa. Propone idee di campagne (temi, messaggi, angoli creativi) in linea con quel DNA. Genera asset (copy, visual, post social, ads) modificabili dall’utente. Puoi ritoccarli, cambiare testi o immagini, e scaricare. Attualmente è in beta pubblica, disponibile solo in inglese, e solo per USA, Canada, Australia e Nuova Zelanda.

    Google e la sua prima pubblicità generata interamente da intelligenza artificiale

    Google ha appena firmato un piccolo grande spartiacque: la sua prima pubblicità creata interamente da un’intelligenza artificiale. Nessun creativo in carne e ossa dietro la telecamera, nessun regista, nessun storyboard. Solo algoritmi, dati e il nuovo motore Veo 3. Robert Wong, cofondatore del Google Creative Lab, ha spiegato al Wall Street Journal che non si tratta di un cambio di paradigma totale. Almeno non ancora. Google non intende produrre tutte le sue campagne con l’AI, ma il messaggio tra le righe è chiaro: il confine tra creatività umana e artificiale è ormai solo una questione di convenienza.

    Anthropic punta su un milione di TPU Google per sfidare Nvidia e dominare l’AI

    Giovedì, Anthropic ha annunciato un accordo con Google per l’utilizzo di fino a un milione di unità delle Tensor Processing Unit (TPU) di Google, un passo che potrebbe costare all’azienda decine di miliardi di dollari. Questo accordo segna una significativa espansione della capacità di calcolo di Anthropic, con oltre un gigawatt di potenza computazionale previsto online entro il 2026, sufficiente a soddisfare le crescenti esigenze del suo modello di intelligenza artificiale, Claude.

    Google spinge il gas con cattura: un rischio calcolato o salto nel baratro?

    Google ha appena annunciato un passo che sembra quasi una contraddizione in termini: finanziare una centrale a gas con cattura e stoccaggio del carbonio (CCS) per alimentare i propri data center, sostenendo così la crescita dell’intelligenza artificiale ma, allo stesso tempo, cercando di restare “verde”. Il progetto, chiamato Broadwing Energy, sorgerà a Decatur, Illinois, e Google si impegna ad acquistare la maggior parte dell’energia prodotta. Il salto è audace e carico di ambiguità.

    Google lancia Quantum Echoes e dichiara vantaggio quantico verificabile

    Qualche mattina fa, Google ha alzato la posta nella partita più strategica dell’era dell’informazione: ha annunciato che il suo nuovo chip quantico Willow, eseguendo l’algoritmo denominato Quantum Echoes, ha superato un supercomputer classico di circa 13.000 volte in un compito scientifico misurabile (non un compito fittizio). (Vedi Research+4) Il risultato è stato pubblicato su Nature e, per la prima volta nel campo, è stato definito “verificabile” (ossia un algoritmo quantico che altri sistemi quantici possono riprodurre con lo stesso risultato).

    La narrazione ufficiale parla di una svolta: il passaggio dalla teoria alla realtà testabile, dal “quantum supremacy” strumentale a un “quantum advantage” con senso applicativo. Ma quanto è vera, stabile e vicina all’uso commerciale questa svolta? Ecco il punto.

    OpenAI lancia ChatGPT Atlas e apre la guerra dei browser intelligenti

    Quando OpenAI decide di sparare un colpo, di solito fa centro. Stavolta ha puntato dritto alla prua di Google, lanciando ChatGPT Atlas, il primo AI browser capace di fondere la navigazione web con un’assistenza intelligente integrata. Non più solo chatbot o modelli linguistici, ma una piattaforma che riscrive la grammatica stessa dell’accesso al web. Un gesto calcolato, quasi arrogante, che rivela una strategia chiara: non più essere dentro internet, ma diventarne l’interfaccia.

    Google cloud lancia le VM G4 con GPU Nvidia RTX pro 6000 per AI industriale e generativa

    Google Cloud ha appena lanciato le sue nuove macchine virtuali G4, alimentate dalle GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Questa mossa segna un significativo passo avanti nell’evoluzione delle infrastrutture cloud per l’intelligenza artificiale e la simulazione industriale. Le G4 VMs offrono prestazioni fino a nove volte superiori rispetto alle precedenti G2, grazie all’integrazione di GPU avanzate, CPU AMD EPYC Turin e nuove tecnologie di interconnessione. Inoltre, NVIDIA Omniverse e Isaac Sim sono ora disponibili come immagini di macchine virtuali nel Google Cloud Marketplace, offrendo soluzioni pronte all’uso per la creazione di gemelli digitali e la simulazione robotica. (annuncio Google Cloud)

    Deepsomatic, l’intelligenza artificiale di Google e UC Santa Cruz che vede le mutazioni tumorali invisibili anche ai migliori scienziati

    Quando Google Research e UC Santa Cruz dicono «abbiamo lanciato un modello AI che supera tutto» non è marketing, è guerra sui dati. DeepSomatic è il frutto dell’accoppiata fra l’esperienza in varianti genomiche di Google e il rigore bioinformatico dell’UCSC Genomics Institute. È stato presentato in un blog ufficiale Google come “un modello che identifica le varianti tumorali acquisite con precisione nei diversi dati di sequenziamento” (Visita Blog research.google). Nell’articolo ufficiale Google si legge che il lavoro è stato pubblicato su Nature Biotechnology con titolo: Accurate somatic small variant discovery for multiple sequencing technologies.

    Lava: l’AI che fa il tetris delle VM nei cloud (efficienza fino al 9 %)

    Google Research ha appena presentato LAVA (Lifetime-Aware VM Allocation), un algoritmo di scheduling con intelligenza artificiale che re-predice continuamente la “durata residua” delle VM in esecuzione per comprimere i server cloud come fosse un Tetris: l’obiettivo è ridurre lo spazio “sprecato” sui nodi e migliorare l’efficienza fino a qualche punto percentuale. (Scopri di più sul blog ufficiale di Google) (Vedi research.google)

    veo 3.1 Google spera possa dominare la guerra silenziosa dell’AI video con audio

    Inizio con un colpo secco: l’idea che un modello video generi audio credibile insieme all’immagine non è rivoluzionaria sul piano teorico, ma è difficilissima da far funzionare bene in ogni contesto. Con veo 3, Google ha già messo le basi: ambienti, dialoghi, effetti tutto generato internamente. Ciò che 3.1 promette è di spostare l’asticella dalla sperimentazione accademica alla praticità da studio domestico: audio vivo più editing granulare, durata maggiore, controlli più fini.

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