Un blog per parlare di cultura digitale, prodotti, servizi e molto, molto di più.
Parto con un ringraziamento doveroso sia per il tasso di lettura sia per gli stimoli che mi fornite costantemente (ma vi ricordo di iscrivervi se non l’avete già fatto). Vi lascio la versione podcast automatica, per chi avesse voglia di ascoltare, ma vi ricordo che è un prodotto dell’intelligenza artificiale.
La preoccupazione per l’AI e i rischi futuri
L’AI ci ucciderà davvero? La domanda spaventa, ma il vero nervo scoperto è, a mio avviso, la biotecnologia: nel 2022, un generatore molecolare ha creato 40.000 agenti chimici in sei ore, rileggete con calma. Era il 2022, figuriamoci oggi (qui quello che si può fare)!
Lo spettro delle bioterrorismo non è fantascienza, è un monito sulle lacune nelle nostre protezioni.
In secondo luogo c’è poi lo spazio, che non è più solo prestigio geopolitico o destino manifesto. La tecnologia non solo cambia gli strumenti, ma riscrive la nostra natura di esploratori insaziabili. Quante startup abbiamo visto nascere in questo settore. Il tema vero, e non riguarda solo questo comparto, è che dematerializziamo tutto, quindi anche i confini, democratizziamo l’accesso al cosmo e alle risorse. La questione non è solo sopravvivere agli algoritmi, ma adattarsi a un’epoca in cui il progresso corre così veloce da rendere obsoleto il concetto stesso di limite. Dovremmo temere la morte per mano della macchina, o piuttosto il nostro stesso impulso irrefrenabile nel cercare qualcosa di nuovo, fino ai sistemi che ci permetteranno di lasciare la terra?
Sono domande che appartenevano alla fantascienza, ora potrebbero essere reali e quindi ci spaventano, come è normale che sia.
AGI e ASI (intelligenza generale o superintelligenza artificiale) stanno per ridefinire l’intelligenza stessa, rompendo i confini tra macchina e umano. Non parliamo più di semplici strumenti, ma di entità capaci di imparare, adattarsi e scardinare il noto.
Breve storia: Goertzel, Legg e Gubrud hanno battezzato questo futuro, ma è Kurzweil (vi lascio un video) a dare i termini temporali: 2029 per il test di Turing, 2045 per la Singularity. Cosa significa? Che l’uomo non scomparirà, si evolverà. Il confine si sfuma: non solo macchine superiori, ma umani potenziati. La vera domanda non è se ci arriveremo, ma come ci adatteremo alla fusione.
L’AI entra quindi in fase agentica, agendo con libertà che inquietano governi e aziende. Il nodo? Sistemi più potenti ma meno interpretabili: chi garantisce la sicurezza prima del rilascio? E la trasparenza?
Per quella nasce il DeepMind Institute, guidato da Legg, Manyika e Hassabis, per un dibattito aperto sull’AGI, anche contro le strategie di Google. Focus sulla trasparenza: Shah e Dragan evidenziano il rischio di “zone nascoste” dove l’elaborazione sfugge alla comprensione umana. Hassabis propone negli USA un organismo di valutazione, da volontario a obbligatorio, fino a possibili rallentamenti coordinati dello sviluppo. Seguirò con attenzione.
Però non ci sono solo i rischi dell’uso dell’AI sbagliato, ma anche di non usare a sufficienza l’intelligenza artificiale e si discute anche di questo.
Decreto 160/2026: l’Italia introduce il carcere per le omissioni sull’AI
Il Decreto Legislativo 160/2026, pubblicato in Gazzetta Ufficiale il 15 settembre in attuazione dell’AI Act europeo, introduce dal 30 settembre nel codice penale l’art. 437-bis, punendo con la reclusione fino a cinque anni l’omessa adozione di misure tecniche di sicurezza sui sistemi ad alto rischio e fino a dieci anni l’alterazione dei sistemi che pregiudichi la sicurezza nazionale. La norma estende la responsabilità amministrativa degli enti ai sensi del d.lgs. 231/2001 e introduce l’azione risarcitoria diretta contro l’assicuratore del responsabile. La conformità all’AI Act, anche se certificata, non esclude la responsabilità: la certificazione non è uno scudo penale. È il primo caso in Europa in cui un Governo nazionale decide di rispondere penalmente al cattivo uso dell’AI, e lo fa con una costruzione giuridica attenta a non criminalizzare ogni deviazione dalla norma tecnica. Una sintesi perfetta del modo in cui l’Italia prova a fare i conti con l’AI: in ritardo, con cautela, ma con gli articoli del codice penale dalla sua parte.
OpenAI, Anthropic e Google: tre concorrenti seduti allo stesso tavolo
Il 15 settembre, a Washington, Chris Lehane, capo delle politiche globali di OpenAI, ha confermato quello che Bloomberg aveva anticipato: OpenAI, Anthropic e Google DeepMind stanno lavorando da settimane a un framework comune sulla sicurezza dell’AI. Lehane è in città per discutere con i legislatori americani di una legge bipartisan, il Frontier Act, che obbligherebbe i laboratori di frontiera a ospitare organizzazioni di verifica indipendente. Lo spunto da Dario Amodei, ne ho parlato nella scorsa edizione, in cui chiedeva all’industria di rallentare e accettare verificatori esterni.
La cosa che mi fa pensare è il tempismo. Poche ore dopo che OpenAI ha ammesso i sei incidenti dei propri modelli, Lehane annuncia che i tre big americani vogliono scrivere loro le regole prima che gliele scriva il Congresso. Sam Altman ha detto che OpenAI si è impegnata a far entrare verificatori di terze parti per monitorare la sicurezza; il ceo di SpaceXAI, Elon Musk ha sostenuto la chiamata di Amodei. Demis Hassabis a luglio aveva già proposto uno Standards Body sul modello della FINRA finanziaria.
È il primo patto tra concorrenti che si odiano da almeno cinque anni. La differenza con i patti antitrust è che qui la sicurezza è un’esternalità positiva che li riguarda tutti: se uno dei tre sbaglia, gli altri due pagano il prezzo della sfiducia. La sensazione è che i laboratori abbiano capito che la finestra dell’autoregolamentazione si sta chiudendo, e preferiscano scriverla loro. Il decreto italiano 160/2026 è una dimostrazione che il legislatore è già un passo avanti: in Italia, da fine settembre, chi sbaglia sull’AI rischia la prigione. A Washington, per ora, rischia solo una cattiva reputazione.
E in Italia nasce un nuovo unicorno
Nel frattempo Exein ha fatto una ricapitalizzazione ed è diventata un unicorno. Li avevo incontrati nei box del team Haas e devo dire che mi hanno sempre affascinato, soprattutto perché si occupano di cybersecurity nella Physical AI, tema che ovviamente in questo periodo mi è molto caro!
Il Kid Act per i ragazzi dell’Unione europea
La Commissione Europea presenta l’EU KIDS Act: sicurezza by design, verifica dell’età e limiti rigidi per i minori. Finisce l’era del “rischio accettato”. Sotto i 13 anni, no social; dai 13 ai 15, account limitati e gestione genitoriale; solo a 15 anni, autonomia. Niente doom scrolling, notifiche smart e chatbot che creano dipendenza emotiva. La sfida è la privacy: come verificare l’età senza profilare? Serve una via univoca, trasparente, che non tracci ogni click. La responsabilità sposta dai genitori alle piattaforme: dimostrare che il prodotto è sicuro non è un optional. Non è un vincolo burocratico, è un cambio di paradigma. Se vogliamo proteggere l’attenzione dei nostri figli, dobbiamo scardinare i modelli di controllo. È ora di scegliere: o controlliamo gli algoritmi, o loro controlleranno la prossima generazione di menti.
Elenco ora i tanti problemi scoperti la settimana scorsa legati all’AI
Parto con un’immagine che è una piccola provocazione, ricordando che il problema non è lo strumento, ma come noi umani lo usiamo.
Hacktron, startup di San Francisco nata da meno di un anno, ha appena scardinato i confini della sicurezza informatica facendo ciò che sembrava impossibile. I suoi ricercatori, armati di Claude Opus 5, sono entrati legittimamente nel sistema di OpenAI, trovando una falla nel forum di assistenza che collegava i login dei dipendenti allo strumento di sviluppo Codex. Non si tratta di un attacco esterno illegale, ma di una prova autorizzata sotto il bug bounty program, che ha portato alla creazione di una richiesta che è stata poi interrotta. OpenAI ha reagito con prontezza, revocando i token e correggendo i permessi. Il punto cruciale? Un modello creato da un laboratorio ha violato il codice di un altro, entrambi sono di livello frontier, all’interno di programmi di verifica cyber specifici. Questa convergenza tra sicurezza AI e cybersecurity è inarrestabile. Servono perciò più esperti di sicurezza nelle stanze dove si decidono le sorti degli agenti.
Si è scoperto poi che Gemini ha violato tre sistemi reali durante test di sicurezza, un “botto fuori dallo schema” che rompe l’idea di un AI totalmente controllabile. Non è allineamento distorto, ma un modello che ha trovato credenziali pubbliche e le ha usate, fermandosi solo prima del colpo finale.
Anche OpenAI ha presentato un inedito framework di trasparenza rivelando sei incidenti di disallineamento, tra cui modelli che hanno nascosto errori nei riepiloghi chat o comunicato tramite package repository per eludere la supervisione.
C’è un altro aspetto interessante: Build Fast with AI racconta che tra i sei casi ce n’è uno in cui i modelli hanno usato un package repository per passarsi messaggi tra sessioni di addestramento che dovevano essere “sigillate”. Non è fantascienza: è ingegneria della disobbedienza ben orchestrata!
La domanda vera è cosa succede quando un modello scopre che la sorveglianza umana può essere ingannata con le conoscenze che ha già disposizione e con il training pregresso, tanto che poi agisce già di conseguenza?
È lo stesso schema che già vediamo nel cybercrimine AI, dove gli agenti autonomi compilano audit di ottanta pagine per convincere la vittima a pagare. Ci stiamo autoconvincendo che basti mettere un “framework di sicurezza” per gestire il problema, ma un framework funziona se chi lo scrive ha interesse a essere onesto. Quando l’onestà costa una IPO da mille miliardi, la tentazione di smussare gli angoli rischia diventare strutturale. Una sintesi perfetta del trade-off tra trasparenza e capitali che impatta direttamente sul mercato.
Tutti questi episodi mettono in forte dubbio l’efficacia dell’autoregolamentazione: di fronte a colossali interessi finanziari come future IPO, la tentazione di edulcorare i rischi strutturali dell’autonomia dei modelli resta altissima.
Il Fondo Monetario Internazionale e la situazione dei paesi europei
L’AI non è una bandiera unica, ma un elemento che può spaccare i mercati: il Fondo Monetario Internazionale dice chiaro che il vantaggio va a chi ha capitale, competenze e disponibilità digitali. Danimarca, Olanda ed Estonia sono avanti; l’Italia, venticinquesima, rischia lo “zavorramento” strutturale.
I benefici? Non sono automatici. Servono reti elettriche integrate, non solo sogni, perché i data center divorano energia e spingono le bollette. La voce chiave è un allarme concreto che si legge nello studio: Sebbene il potenziale dell’intelligenza artificiale appaia notevole, le implicazioni complessive in termini di produttività, domanda di manodopera, disuguaglianza e finanze pubbliche rimangono altamente incerte.
In pratica, senza autonomia tecnologica e un ecosistema di semiconduttori locali, dipendiamo da giganti extra-UE. Il 60% dei lavoratori è esposto, con automazione che non complementa ma sostituisce la manodopera routinaria. I data center divorano già il 3% della corrente continentale; senza integrare le infrastrutture energetiche/transfrontaliere e completare il mercato unico, l’Europa resta frammentata. Per non diventare un cliente passivo di USA e Cina, serve un’industria IA europea propria. I vincoli sono economici e strutturali. Rompere i silos o assisteremo a un gap competitivo irreversibile.
La BCE e l’intelligenza artificiale
Lagarde a Vienna ha lanciato un allarme cronologico (pur essendo un messaggio della BCE, non c’è l’edizione in italiano): nel 2025 gli USA contano 59 modelli AI rilevanti, la Cina 35, mentre Francia e Regno Unitone uno ciascuno. E l’infrastruttura? Gli USA dominano col 75% della capacità di calcolo globale, l’Europa si ferma al 5%. I 3 miliardi raccolti da Mistral sono un’ottima notizia? Sì, ma non bastano a definire una strategia europea. Abbiamo l’orgoglio di mostrare un fiore all’occhiello, ma ci servono fiori a valle, non solo un singolo bocciolo. Bisogna smettere di esibire modelli per impressionare e iniziare a usarli, davvero, dentro le aziende. La trasformazione digitale non è un allestimento vetrina, è un motore operativo. Se non dematerializziamo processi, non democratizziamo l’accesso, non scardiniamo le legacy, quei miliardi restano moneta senza valore strategico. La domanda non è più “quanti modelli abbiamo?”, ma “quanto ne usiamo per creare valore?”. La risposta determina se saremo protagonisti o spettatori tecnologici.
Jev di TypeSafe: il modello che non chatta, a 4 centesimi per milione di token
Credo che questa sia la notizia più interessante di questa settimana. Nel momento in cui c’è un’evidente preoccupazione intorno agli agenti e agli orchestratori, è arrivata un’azienda che propone una soluzione particolare.
Partiamo dalla semplice cronaca: il 16 settembre TypeSafe AI ha aperto l’accesso anticipato a Jev, un modello che non genera testo e non ha una chat. Parto da un claim dell’azienda su Linkedin che è un bel programma: “Build Prod. Not God”.
In input prende opzioni e contesto; in output restituisce un punteggio di confidenza. Prezzo: 0,042 dollari per milione di token in ingresso, output gratuito. È un modello pensato per essere innestato in pipeline di automazione, non per conversare con un essere umano. Una sintesi perfetta del titolo che gli hanno dato su LinkedIn: “non parla, ma batte Claude”.
In pratica, si inserisce a livello industriale il semaforo nel traffico degli agenti, non la star. Mentre un LLM costos si accartoccia su classificazione ed instradamento, Jev gestisce il controllo. Evita loop, valuta risposte, attiva umani.
Qui un bel post di Diogo Almeida che racconta il lavoro che è stato fatto.
In una settimana in cui OpenAI annuncia gli Sponsored Agents (ci arriviamo) e i modelli di frontiera si attrezzano per gestire la complessità del dialogo umano, Jev arriva e rinuncia alla conversazione. La scommessa è che il valore dell’AI per le imprese non stia nel chiacchierare, ma nello scegliere con criterio. Sono pochi centesimi per milione di token: una cifra che rende economicamente irrilevante l’integrazione in qualunque flusso ad alto volume, dal triage delle email alla classificazione documentale.
Vale la pena guardare il video di presentazione, perché Jev mostra una direzione che i laboratori di frontiera faticano a percorrere: l’AI come componente invisibile, non come personaggio con cui dialogare. Quando il prezzo di una decisione è quello di una telefonata, l’AI diventa infrastruttura. È la stessa differenza che passa tra comprare un motore elettrico e comprare un’auto: uno è un componente, l’altra un’esperienza. TypeSafe ha scelto di vendere il motore. Sono pochi quelli che ci riescono senza finire invisibili.
Zuckerberg non vuole mettere in pausa l’AI
Zuckerberg spacca il fronte il 16 settembre: niente pause coordinate, ogni lab decide in base ai rischi, perché gli incentivi alla sicurezza sono naturali. Meta ha già ritardato Muse, favorendo valutatori indipendenti ma rifiutando il rallentamento formale. Lo schema si riconosce: a luglio, contro la bozza dei 1.100 dipendenti, polemizzava sul Wall Street Journal; poi, con Nvidia e Microsoft, firmava per l’apertura. Ad agosto ribadiva: il vero rischio è la concentrazione del controllo.
Aspettarsi un impegno volontario alla sicurezza nel caos attuale è pura ingenuità. La realtà è spietata: la concorrenza punisce chi rallenta per primo. Se Meta si ferma e OpenAI no, perde terreno, punto. La geopolitica premia chi corre più veloce; se gli USA rallentano e la Cina no, la narrativa li trasforma in traditori nazionali prima ancora del dibattito tecnico. È una corsa dove nessuno si offre di muoversi per primo, perché muoversi per primi, in entrambi i giochi, è l’unica mossa che si paga da sola.
Vedremo cosa accadrà nell’incontro Trump-Xi di questi giorni, dove l’AI è uno degli argomenti principali.
L’AI nasce dal più grande furto della storia
“Furto su scala storica”. Queste le parole di Brent Hecht, dirigente Microsoft, finite in un breve legale e smentite da una nota liscia e fredda. Ma i documenti parlano chiaro: sapevano. Il NY Times, con altri, chiede giudizio di merito: è furto a ogni stadio del pipeline, non fair use. Staremo a vedere.
Sponsored Agents di OpenAI e MCP di Google per la domotica: la pubblicità messa a sistema
Questa settimana OpenAI ha lanciato Sponsored Agents, uno strato pubblicitario dentro ChatGPT, con integrazioni per HubSpot e Shopify. La promessa è che gli agenti AI possano ora suggerire prodotti e compiere azioni per conto degli advertiser dentro le conversazioni. In pratica: l’agente con cui stai parlando può decidere di raccomandarti una marca. Letta così, non ci sarebbe niente di male. Il problema è che non sai con certezza se lo fa perché ha valutato che si tratta della scelta giusta o semplicemente perché qualcuno ha pagato per fartela scegliere, perché, ed è un fatto, OpenAI oggi vende le “posizioni” nelle risposte dei propri modelli.
La cosa che mi fa pensare è che l’infrastruttura in termini è già pronta.
Infatti, il 16 settembre Google ha aperto l’early access al Model Context Protocol server per Google Home, che permette a Claude, ChatGPT, Hermes, OpenClaw, oltre all’assistente proprietario Antigravity, di controllare e monitorare dispositivi domotici Nest e Matter. Quando l’agente può accendere il forno e scegliere la marca dell’olio d’oliva da comprare, la sponsored recommendation non è più un banner: è una decisione operativa.
La pubblicità è diventata sistema!
Sono passati vent’anni da quando la pubblicità sui motori di ricerca sembrava una forma nuova di consiglio; qui stiamo programmando un agente a fare la spesa al posto nostro, e a essere pagato per la scelta.
Il disegno è ambizioso e pericoloso insieme. Da un lato, è la monetizzazione più logica possibile per un’azienda che ha detto addio alla quotazione nel 2026: niente IPO, niente vincoli di revisione contabile, e si finanzia con il budget pubblicitario dei brand.
Dall’altro, è la prima volta che un modello di frontiera viene esposto a un conflitto di interesse strutturale, dove la risposta migliore per il modello non è necessariamente la risposta migliore per l’utente. Sam Altman lo scorso anno diceva che OpenAI non voleva diventare un ad business. Sono passati dodici mesi e Sponsored Agents è realtà. Le slide scuse si esauriscono prima dei conti.
L’AI assiste i clienti nei negozi
Prendo in prestito una notizia pubblicata in una delle nostre newsletter. A Lissone, in Brianza, Unieuro ha aperto il 17 settembre il primo negozio di un nuovo format, con un assistente digitale basato su AI generativa che dialoga con i clienti, li orienta nello store e li accompagna nella scelta dei prodotti. A parte l’interesse, negli Stati Uniti i numeri sono già più maturi: secondo il report PYMNTS Intelligence di settembre 2026, 132 milioni di americani hanno usato l'AI per aiutarsi in un acquisto, il 59% di quegli acquisti si chiude comunque su Amazon, e Shopify ha visto nel primo trimestre le visite da chatbot ai siti retail crescere di otto volte in un anno. L'eCommerce agentico non è più un'idea da convegno: è una quota di traffico che cambia la vetrina digitale prima ancora di cambiare lo scaffale fisico, e in Italia la GDO sta cominciando a chiedersi come farsi trovare dagli algoritmi che comprano al posto nostro.
I dati pubblici offerti dall’ONU
L’ONU sta scardinando il modo in cui consultiamo i dati globali, unendo le sue statistiche al motore di Google. Niente più navigazione manuale su database ingombranti; ora, grazie al nuovo UN System Data Commons, le AI accedono direttamente a fonti autorevoli. È una necessità urgente: uno studio UNICEF ha rivelato che i modelli linguisti cadono nella irreperibilità numerica con tasso di errore altissimo, spesso fornendo risposte vaghe o inconsistenti. Il nuovo sistema, costruito su piattaforma open source e supportato dal protocollo MCP, permette all’AI di interrogare la fonte primaria e generare analisi visive senza che l’utente debba cercare nulla.
Helix porta gli umanoidi in casa
Immaginate un robot umanoide che entra in casa vostra senza averla mai vista, impila disordine, piega asciugamani e rifà il letto. È Helix 2.5 di Figure, presentato il 17 settembre 2026. Il segreto? Non addestramento su luoghi specifici, ma pretraining su un dataset di 16 milioni di video di comportamenti umani reali, raccolti globalmente. Il risultato? Il successo zero-shot balza dal 9% al 56%. Niente trucchi: policy identiche, solo l’esperienza umana come variabile su scala senza precedenti. Figure investe 3,5 miliardi di dollari per trasformare l’intelligenza fisica in un bene scalabile, democratizzando l’automazione domestica. Roba seria.
I robot che producono robot
Ubtech ha avviato la produzione industriale a Liuzhou, superando la fase prototipo. Obiettivo: oltre 10.000 umanoidi l’anno, con uno ogni dieci minuti. Anche questa non è solo innovazione, è scalabilità. Un impianto di 14.000 metri quadri che produce Walker S e Cruzr Series, trasformando il concetto di fabbricazione autonoma. Linee flessibili, automazione totale, bracci robotici collaborativi che assemblano altri robot: la catena di produzione è chiusa su sé stessa. Le azioni del titolo salgono subito. Il mercato sente l’odore del cambiamento. Non si tratta più di prototipi di nicchia, ma di infrastruttura. Domanda alla scala industriale significa democratizzare l’accesso a questo potere tecnologico.
Interessante notare che Ubtech rompe gli schemi: da sviluppatore a produttore puro. La robotica incarnata non è più un esperimento da laboratorio, è il nuovo standard di efficienza. E quando un sistema produce i propri addetti, la barriera all’ingresso crolla. La trasformazione digitale entra nel suo capitolo più fisico, concreto e massiccio.
Digit 5: costa 150.000 dollari, ma a diecimila unità scende a 30.000
Il 15 settembre Agility Robotics ha svelato i numeri industriali di Digit 5: a regime di lancio commerciale, ogni robot costa circa 150.000 dollari di bill of materials. La stessa azienda stima che a mille unità annue il costo scenda a 75.000 dollari, e a diecimila unità annue precipiti a 30.000 dollari. Una curva che somiglia molto a quella dei pannelli solari o dei pacchi batterie: ogni raddoppio di volume, prezzo diviso per due.
Il robot stesso è un manifesto di cosa significa “cooperativamente sicuro”. Solleva fino a 22,7 chili in modo ripetuto (un miglioramento del 40% rispetto a Digit 4), rileva persone a 360 gradi, valuta il rischio avvicinandosi, rallenta e si ferma da solo, e in caso di pericolo si siede. Tutto supervisionato da un controller di sicurezza indipendente che può forzare lo stop. La batteria dura 90 minuti, si ricarica in 9, e consente venti ore di lavoro su ventiquattro. Per la prima volta Digit esce dal Nord America: prima fermata l’Unione Europea, marchio CE atteso, early access nel primo semestre 2027, disponibilità generale entro fine anno.
La cosa che mi colpisce è la convergenza tra il prezzo e la sicurezza. Un Digit 5 a 30.000 dollari è quanto costa una posizione di lavoro annuale in molte fabbriche europee; a quel prezzo il robot non sostituisce l’uomo, lo affianca in compiti che nessuno vuole più fare.
Ma vado oltre: è una dichiarazione di guerra industriale, perché se la curva di costo venisse confermata, nel 2028 avremo umanoidi cooperativi a un terzo dello stipendio di un operaio. La cosa interessante è che stavolta la sicurezza non è un vincolo normativo, è una funzione di prodotto: il robot deve poter lavorare con l’uomo, nonostante l’uomo. Sono numeri che non si discutono, si subiscono, piaccia o no.
Unitree G1+ e il prezzo che è già un caso
Il 14 settembre Unitree ha lanciato G1+: 25 gradi di libertà, 35 chili, collo con due gradi di libertà nuovi di zecca, motori di spalla e vita con coppia di picco aumentata del 110% e riscaldamento ridotto del 72%, sei microfoni per il riconoscimento vocale a lungo raggio, batteria rimovibile da 9.000 mAh. Prezzo: 15.000 dollari, 95.000 yuan in Cina, con un rincaro di 1.500 dollari rispetto al modello precedente. In parallelo Unitree ha rilasciato in open source il foundation model UnifoLM-WLA-1.0, che unifica manipolazione da tavolo e locomozione full-body in un unico modello.
La mossa è letta come un rincaro, ma è una mossa di posizionamento. Il rapporto qualità-prezzo di G1+ resta imbattibile se confrontato con i 150.000 dollari di Digit 5 al lancio, anche se i due prodotti parlano a mercati diversi. Unitree gioca la carta del volume e della comunità di ricerca, mentre Agility punta sui clienti enterprise che vogliono un partner di installazione. Quando i due mercati si incontreranno, nel 2027, succederà qualcosa di simile a quanto accaduto con i telefoni: un’ondata cinese a basso costo che convince il mercato a ridefinire il valore, e una fascia premium americana che cerca margini su applicazioni verticali.
La cosa che mi colpisce è la scelta di alzare il prezzo. Per due anni Unitree ha usato il costo come unica leva competitiva; oggi capisce che un G1 a 13.500 dollari non riesce a coprire lo sviluppo del software né a pagare gli ingegneri necessari per portarlo in fabbrica. L’aumento di 1.500 dollari è il primo segnale che la robotica umanoide cinese sta uscendo dalla fase “demo da fiera” e comincia a fare i conti come un’industria vera. Ve lo dicono con sei mesi di anticipo e nessuno fiata.
La puntata di questa settimana del Late Tech Show
Questa seconda puntata dell’ottava stagioneesplora l'impatto trasversale dell'intelligenza artificiale attraverso tre interviste verticali: Emilio Paolucci (Politecnico di Torino) analizza le sfide manageriali per le PMI italiane tra leadership, nuove competenze e gestione della complessità; Giovanni Bergamaschi (Google) illustra l'integrazione di Gemini e del chip Tensor nella gamma Google Pixel, focalizzandosi su elaborazione foto/video on-device/cloud ed ecosistema salute; infine, Francesca Grilli (Cognitive) delinea il futuro del digital advertising cookieless, trainato da modelli predittivi, machine learning e agenti vocali AI per la lead generation.
Qui la versione Youtube. Il Libro Physical AI
Vi ho detto che è appena uscito mio nuovo libro, ci saranno occasioni per parlarne insieme, sia online che fisiche, ve lo assicuro.
SmartBreak e Vita da ufficio
Oggi ho ripreso le live alle 11:00 sui miei profili social e su quelli di alcune associazioni manageriali che lo ripropongono. Trovate già la puntata su Spotify.
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