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L’AI è davvero una bolla? e per qualcuno lo sarà, ma…
Smettetela di chiamarla scommessa. Smettetela di guardare l’intelligenza artificiale come se fosse l’ennesimo biglietto della lotteria comprato con la speranza irrazionale di sbancare il lunario domani mattina. I numeri, quelli veri, quelli che fanno tremare i polsi ai CFO e ridisegnano le gerarchie della trasformazione digitale, ci dicono una verità molto più cruda: siamo entrati nell’era delle certezze industriali.
Il problema è che spesso si cercano di mischiare economia e finanza, ma sono due cose distinte. L’economia è una scienza che valuta le risorse per soddisfare dei bisogni. La finanza è una piccola parte, che si concentra sulla gestione del denaro nel tempo, in particolare di gestire il rischio e massimizzare il valore per gli investitori.
Quando Anthropic decide di staccare un assegno da 1,25 miliardi di dollari al mese, sì, avete letto bene, sono 15 miliardi all’anno, per affittare il supercluster Colossus 1 costruito da xAI a Memphis, non sta cercando di indovinare il futuro. Sta comprando la capacità di abitarlo, qui e ora.
Pensiamoci un attimo, usciamo dalle slide dei consulenti e guardiamo la realtà dei flussi di cassa. Anthropic oggi fattura circa 30 miliardi di dollari. Decidere di cedere la metà esatta di questo fatturato a un unico proprietario, in questo caso SpaceX, è un terremoto. In quale altro settore vedreste un’azienda sana, nel pieno della sua scalata tecnologica, girare il 50% delle proprie entrate a un fornitore di infrastruttura? Non lo fai se sei nel campo delle ipotesi. Non lo fai se stai “sperimentando”. Lo fai solo se sei assolutamente certo che la domanda dall’altra parte sia reale, solida, quasi violenta nella sua urgenza.
È la fine del “vedremo”. È la dematerializzazione dei processi che incontra la brutalità del silicio e dell’energia elettrica. Qui non stiamo parlando di tecnologie esponenziali che forse, un giorno, cambieranno il modo in cui facciamo la spesa. Stiamo parlando di contratti di locazione che blindano la potenza di calcolo fino al 2029. Stiamo parlando di una visione che si è già fatta struttura, di un investimento che richiede un ritorno garantito per non trasformarsi nel più spettacolare suicidio aziendale della storia recente.
Chi parla ancora di bolla o di semplice trend passeggero non ha capito che le economie di scala del Big Data e dell’AI hanno riscritto i contratti sociali tra aziende e fornitori. Se metti metà della tua dote sul tavolo per affittare il motore, è perché sai già esattamente dove quel motore ti porterà e quanto velocemente la tua network society è disposta a pagare per quel viaggio.
Non è più una scommessa sul futuro. È bilancio, è hardware, è la nuova realtà del business globale. E la realtà, come sappiamo, non accetta scommesse: vuole certezze.
Sarà per tutti? probabilmente no. Vinceranno i modelli chiusi o quelli open source? Non lo sappiamo, ma chiaramente qualcuno ci lascerà la pelle.
E non è una questione dell’andamento in Borsa di IBM o Oracle a cambiare le cose, le borse si chiamano mercati, ma scommettono sul futuro, hanno scommesso forte, hanno incassato tanto, si basano su promesse.
In Europa c’è qualcuno che può scommettere una cifra come quella di Anthropic? Perché la sfida non è più sulla tecnologia, ma su quanto si è disposti a investire per rendere in futuro il tutto sostenibile.
Senza interrogarsi sui token o sui costi in generale, ma su quanto è realizzabile o no.
Il prezzo non sarà un dettaglio, ovviamente perché l’economia si basa su costi e ricavi, ma confonderla con la finanza è un errore molto grave.
Ma qualcuno davvero può pensare che potremo in futuro fare a meno dell’intelligenza artificiale e degli agenti, piuttosto che dei robot?
Ogni azienda deve valutare, come sempre si dovrebbe fare, una gestione del rischio e dei costi da sostenere per avere o non avere determinati strumenti.
Non si è sempre fatto così? Eppure con l’AI e ora con gli agenti e la physical AI molti si sono scordati le basi.
Il rischio è sempre la risposta per ogni imprenditore o manager, porsi le domande giuste diventa vitale, che non sono solo “cosa faccio se non mi muovo?” o “come posso migliorare?”, ma la principale dovrebbe essere “creo valore?”.
Non ci può essere una risposta che vale per tutto e per tutti. Non è possibile e non è mai stato possibile.
Oggi un buon modello LLM e un sistema agentico può far crollare il costo di cose che prima richiedevano sforzi economici ingenti ed è assolutamente reale in molti casi. Ma c’è un MA grande come una casa e molte startup e Venture Capital se ne stanno accorgendo.
Quell'accelerazione che sta avvenendo in tanti lavoro, non è qualcosa che appartiene all’azienda che la sfrutta, va ad alimentare altri che non solo sfruttano le informazione e i dati, ma se ne “impossessano” e vengono pure pagati per questo.
Su cosa sta scommettendo Anthropic? sulla potenza di calcolo sul proprio vantaggio competitivo?
E chi lo sta finanziando? La borsa o gli utenti/aziende?
Non è un caso che Satya Nadella abbia avvertito le aziende sul pericolo dell’intelligenza artificiale, il cosiddetto “paradosso delle informazioni inverse”. Si paga l’AI due volte, con denaro e conoscenze aziendali. Il suo consiglio è di proteggere i dati e utilizzare strumenti come Copilot e Azure AI Foundry, avevamo dubbi?
I problemi dell’AI
Vi lascio un consiglio di lettura.
Anthropic ha condotto nuovi test di sicurezza sui suoi modelli, un anno dopo aver scoperto che alcuni di essi cercavano di estorcere denaro alle persone. Il risultato più preoccupante proviene da Claude, che ha “mentito” nel 62-86% dei test per proteggere comportamenti che riteneva giusti, anche se non conforme alle istruzioni.
I modelli di intelligenza artificiale più avanzati sono anche grandi archivi di conoscenza, che possono essere utilizzati per scopi benefici o malevoli. La sfida è bilanciare l’accesso a queste conoscenze duali, limitandone l’uso dannoso senza compromettere le prestazioni del modello. Un nuovo metodo, chiamato GRAM, consente di aggiungere “compartimenti” dedicati per ogni categoria di conoscenza duale, che possono essere facilmente rimossi o mantenuti a seconda dell’utilizzo previsto, senza influire sulle prestazioni generali del modello.
Le aziende sono arrabbiate per il costo dei token
Il CEO di Palantir, Alex Karp, afferma che le aziende sono infuriate per il fatto di pagare per l’output dell’intelligenza artificiale che non ripaga il suo costo. Il problema è che le aziende consumano modelli di intelligenza artificiale senza trattenere le conoscenze, quindi non possono costruire un valore duraturo. Ci sono tre rischi principali: spendere soldi per l’output dell’AI che non si ripaga, vedere aumentare i prezzi dei laboratori dopo gli anni iniziali a prezzi bassi e perdere il controllo dei dati dei clienti. Le aziende che mantengono i propri dati e conoscenze possono negoziare con forza, mentre le altre stanno solo noleggiando.
E se Youtube diventa responsabile dei contenuti…
La Corte di giustizia dell’Unione Europea ha stabilito che YouTube può perdere l’esenzione di responsabilità sui contenuti caricati dagli utenti se conosce i contenuti e ci guadagna. Il caso è nato in Italia con una multa a Google per canali YouTube che promuovevano siti di scommesse. La Corte afferma che quando YouTube decide di spartirsi i ricavi pubblicitari con un canale, è consapevole dei contenuti e non può ignorarli.
La rivincita dell’Opensource
Se pensavate che l’open source fosse il fratellino povero e lento dei modelli proprietari, è il momento di ricredersi perché la distanza con i giganti è praticamente azzerata. Siamo entrati in una fase in cui la tecnologia non si limita a rispondere a una domanda, ma progetta hardware, si scontra in gabbie d’acciaio e impara a vivere dentro il palmo della nostra mano, senza bisogno di pesanti server remoti. Non è più solo una questione di software, ma di come queste macchine stiano ridisegnando il perimetro di quello che consideriamo possibile, democratizzando l’accesso a una potenza di calcolo che fino a ieri era riservata a pochi eletti con budget milionari.
Kimi K3 il nuovo sovrano dell’open weights
Se cercavate una dimostrazione di forza, eccola servita su un piatto d’argento: Kimi K3 non è solo un altro modello, ma è la prova vivente che l’open source ha raggiunto e superato i modelli di frontiera su diversi benchmark cruciali. Si è piazzato al secondo posto nella classifica dei dibattiti, superando mostri sacri come GPT 5.6 e Claude Opus 4.8, dimostrando una capacità di ragionamento e una precisione fattuale che lasciano a bocca aperta. Ma la vera notizia bomba è che Kimi K3 ha agito come un vero ingegnere, progettando autonomamente in quarantotto ore un chip ottimizzato per far girare modelli più piccoli, dimostrando una capacità di ottimizzare il codice a basso livello che lo rende uno strumento indispensabile per chi deve spremere ogni goccia di potenza dall’hardware esistente.
Come sempre per l’open sorce, consente ai sviluppatori di scaricarlo, modificarlo e costruirvi sopra. Kimi K3 ha 2,8 trilioni di parametri e può elaborare centinaia di pagine di testo in un solo prompt, rendendolo adatto all’analisi di documenti lunghi e codebase. Il suo prezzo competitivo e la strategia di rilascio aperto possono favorire la sua adozione tra gli sviluppatori.
OpenAI GPT-Red e il paradosso dell’aggressore benevolo
OpenAI ha svelato una creatura nata per distruggere, o meglio, per attaccare sistematicamente gli altri modelli al fine di renderli più sicuri e robusti. GPT Red è un team automatizzato che scova vulnerabilità e inietta prompt malevoli con una precisione chirurgica, riuscendo a violare le difese quasi nove volte più efficacemente rispetto a un ricercatore umano. In un mondo dove gli agenti AI leggono le nostre mail e navigano per noi, il rischio di “prompt injection” è un incubo di sicurezza, e GPT Red serve proprio a simulare questi attacchi in un ciclo di auto-miglioramento continuo che ha già permesso a GPT 5.6 di ridurre drasticamente i propri fallimenti rispetto alle versioni precedenti. Questa evoluzione segna un passaggio fondamentale in cui l’intelligenza artificiale non serve solo a produrre contenuti, ma diventa la struttura portante della propria stessa difesa immunitaria digitale.
E toglie il tetto di 5h a Codex/ChatGPT Work
OpenAI su Codex e ChatGPT Work ha rimosso (per ora) il limite delle 5 ore ascoltanto le lamentele degli utenti. Sono cresciuti gli utenti attivi, passati da 0,5M a 5M in 3 giorni, ora sono arrivati a 10 milioni, con grande soddisfazione.
Microsoft 365 Copilot adotta GPT-5.6 come modello preferito
Microsoft annuncia che GPT-5.6 è ora il modello di default dentro Word, Excel, PowerPoint, Chat e nelle funzioni “Copilot Work”. Migliaia di prompt interni in Excel/Outlook già girano sui modelli MAI proprietari di Microsoft, riducendo la dipendenza da OpenAI e Anthropic.
Anthropic pubblica il framework CISO per agentic AI
Il CISO di Anthropic ha diffuso “Zero risk isn’t the job: a CISO’s guide to agentic AI”, un playbook operativo con 4 domande chiave per valutare il rischio degli agenti: fiducia nei contenuti ingeriti, azioni consentite, blast radius, osservabilità. Lettura obbligata per chi porta agenti in produzione.
Inkling e la sfida di Thinking Machines
Dopo mesi di silenzio, la startup di Mira Morati ha finalmente rilasciato Inkling, un modello “mixture of experts” da quasi un trilione di parametri che punta tutto sulla multimodalità nativa e sull’efficienza. Nonostante la mole massiccia, solo una piccola frazione di parametri è attiva durante l’uso, permettendogli di ragionare su testo, immagini e audio con una fluidità che sfida i leader del settore. Anche se alcuni benchmark indipendenti lo posizionano ancora dietro a giganti come Kimi K3 in termini di velocità pura, la sua capacità di generare layout professionali e persino videogiochi complessi partendo da zero lo rende un contendente serio per chi cerca uno strumento creativo completo e open source. La battaglia per il dominio dei modelli aperti si arricchisce di un nuovo protagonista visionario, i cui dettagli e modelli possono essere esplorati tramite la documentazione ufficiale citata in questo video:
Nous Research chiude un round da $75M e lancia Hermes Cloud
Il lab open-source dietro l’agente Hermes è in trattativa avanzata per un finanziamento da $75M guidato da Robot Ventures (valutazione ~1,5× della Series A). Contemporaneamente lancia Hermes Cloud: agenti VPS pronti in 60 secondi, con nuove “skills” integrate ed esecuzione locale o in cloud.
OpenAI Codex Micro: la tastiera fisica da $230 per gestire agenti
La notizia più “assurda” della settimana: OpenAI lancia Codex Micro, una tastiera hardware con tasti illuminati per agente, joystick, ghiera per regolare il “reasoning effort” e controlli programmabili. Gestire agenti AI diventa un workflow fisico.
E arriva il primo smartphone con AI
Debutto in contemporanea al rilascio di Nubia ZTE, il primo smartphone con agente AI a livello di OS (powered by ByteDance Doubao), presentato al WAIC di Shanghai il 17 luglio.
Un sito per risolvere il cubo di Rubik
Quando il vibe coding aiuta a risolvere un rompicato…in meno di 20 mosse. se vi va, provatelo qui.
Le mani robotiche superano quelle umane
1X ha presentato le nuove mani del robot domestico NEO, in grado di eseguire azioni come versare tè, ordinare uva per colore e comunicare in linguaggio dei segni, grazie a 25 gradi di libertà e sensori tattili. Elon Musk ha definito il problema delle mani come un ostacolo fondamentale nella robotica umanoide, che secondo 1X è stato superato con le mani di NEO.
Umanoidi che combattono tra loro e il drone quasi invisibile
Molti sino sono spinti a commentare l’evento organizzato per fare combattere degli umanoidi tra loro, in stile (Ultimate Fighting Championship), ma farli sembrare umani non è esattemente la cosa più intelligente da fare, perché il combattimento non è esattamente qualcosa che ci nobilita. Interessante a livello di studio e di movimenti per la physical AI, ma insegnarli a picchiare non va a nostro vantaggio…
Nel frattempo la Northwestern University ha sviluppato il “Phantom Twist”, un drone a motore singolo che ruota in senso opposto fino a 25 volte al secondo, diventando quasi invisibile. Un’AI ha ottimizzato la disposizione dei componenti per il bilanciamento, rendendolo dieci volte più difficile da vedere.
Nella puntata della settimana del Late Tech Show
In questa nuova puntata del Late Tech Show, esploriamo le frontiere dell'innovazione tecnologica in Italia, dagli agenti autonomi alle infrastrutture di calcolo per l'IA, fino alle sfide legali nel settore Life Science. In questo video:
Le AI Factory in Italia: con Marco Fanizzi (Dell Technologies) parliamo del progetto Cineca a Bologna e dell'importanza delle infrastrutture di calcolo per la competitività del Paese.
L’era degli Agenti AI: Michele Balbi ci guida attraverso il concetto di "azienda agentiva", spiegando come integrare l'IA nei processi senza perdere il controllo della governance. Autore del libro “L’era degli agenti”.
Life Science e diritto: Luca Masotti (Studio Masotti Cassella) analizza l'impatto delle nuove tecnologie sui dispositivi medici, la gestione dei dati sanitari e le sfide della professione legale oggi.
Qui trovi la versione Youtube con i capitoli.
Gli SmartBreak e il podcast “Vita da ufficio”
Sto facendo pochissime puntate live sui miei canali social e su quelle delle associazioni, ma vedo che continuate a scrivermi con grande assiduità. Grazie, vedrò come rimediare.
Qui trovate invece i miei libri
Questa settimana ho ricevuto una sorpresa, Dati & AI è ritornato in cima alle classifiche su Amazon, sia per i Database sia per in economia. Grazie e spero di non tradire la fiducia.
Techy e oltre
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