Prima la sanità pubblica, poi le case farmaceutiche durante la pandemia. Oggi il bersaglio preferito delle teorie del complotto è la fisica. Un gruppo di YouTuber e podcaster ha attirato milioni di spettatori proclamando che la fisica è in crisi. Tra loro spicca Sabine Hossenfelder, fisica tedesca diventata celebrità digitale proprio perché attacca frontalmente i colleghi:

“Il vostro problema è che state mentendo alle persone che vi pagano. Il vostro problema è che siete codardi senza un briciolo di integrità scientifica”.

La frase è più tagliente di un rasoio e ha il pregio, in un mondo assetato di indignazione, di trasformare la scienza in uno spettacolo.

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Visione Sistemica

A Hangzhou, sotto il sole implacabile di settembre, la Apsara Conference 2025 di Alibaba si è svolta come uno spettacolo delle ambizioni AI della Cina. L’evento, esteso su 40.000 metri quadrati, ha mostrato la strategia di Alibaba per dominare il panorama dell’intelligenza artificiale attraverso un approccio “full-stack”. Dai modelli fondamentali all’hardware, dalle applicazioni all’infrastruttura, la conferenza ha dipinto un ecosistema progettato per competere con i giganti tecnologici globali.

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L’intelligenza artificiale non si accontenta più di scandagliare dati storici o costruire modelli analitici, ora vuole sedersi al tavolo dove si decidono le scommesse sul futuro. La notizia che un sistema di AI si sia classificato nella top ten della forecasting cup di Metaculus non è un aneddoto di colore tecnologico, è un segnale chiaro: le macchine stanno iniziando a rivaleggiare con l’intuizione e l’esperienza accumulata dai migliori cervelli umani.

Per qualcuno è una curiosità da bar, per altri un campanello d’allarme. Per chi guida aziende o governi, è un avviso che la capacità di anticipare eventi geopolitici non è più un’arte esclusivamente umana.

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Il mercato dell’intelligenza artificiale ha smesso di essere una gara di algoritmi e slide patinate da conferenza per diventare il più grande colpo di teatro finanziario della storia recente. Non si tratta più solo di software che genera testo o immagini ma di una vera corsa a costruire imperi fisici, con catene di fornitura globali, infrastrutture cloud colossali e palestre di addestramento per modelli che divorano più energia di un quartiere industriale. Non è un caso che OpenAI stia cannibalizzando gli ingegneri hardware di Apple, Anthropic stia bruciando miliardi per allenare i suoi agenti digitali e Oracle continui a vendere al mercato la narrativa di un cloud valutato come se fosse il petrolio del ventunesimo secolo.

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L’immagine di tre MiG-31 che attraversano lo spazio aereo estone per dodici minuti, ignorando ogni segnale di avvertimento da parte dei caccia NATO, non è un dettaglio tecnico da rapporto militare. È una scena pensata per essere letta a Mosca e a Bruxelles nello stesso momento, un gesto calibrato per mettere in discussione la solidità dell’ombrello atlantico. Quando si parla di Estonia, non si parla di un confine qualsiasi ma del punto più vulnerabile della frontiera orientale della NATO, dove la distanza tra provocazione e guerra si misura in minuti di volo.

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La corsa verso un’intelligenza agentica generale sembra oggi più simile a una maratona su tapis roulant: da una parte i grandi modelli linguistici continuano a stupire per capacità di ragionamento contestuale e generazione testuale, dall’altra l’incapacità di interagire robustamente con strumenti e API limita drammaticamente l’autonomia reale degli agenti. AgentScaler entra in scena come una sorta di palestra iper-tecnologica per LLM, un framework in grado di generare migliaia di ambienti simulati eterogenei per ampliare lo spettro di esperienze pratiche dell’agente.

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Il mondo della sicurezza mobile sta assistendo a un fenomeno che sembra uscito da un film di spionaggio degli anni Ottanta, ma purtroppo è dolorosamente reale. Gli SMS blaster, dispositivi portatili in grado di simulare una vera cell tower, stanno trasformando i telefoni di milioni di persone in obiettivi vulnerabili senza che ci sia bisogno di hackerare nulla da remoto. L’immagine romantica del truffatore con il computer in una soffitta è ormai obsoleta. Oggi basta uno zaino, un’auto e un po’ di radiofrequenze per inviare decine di migliaia di messaggi truffa in un’ora a chiunque si trovi nelle vicinanze.

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Per secoli, le leggi che governano il movimento dei fluidi—dall’aria che scorre sopra l’ala di un aereo alle correnti turbolente degli oceani—hanno sfidato le menti più brillanti. Queste leggi sono descritte dalle equazioni alle derivate parziali di Navier-Stokes, un sistema notoriamente complesso che rimane uno dei sette “Problemi del Millennio” non risolti nella matematica. Ora, un team di ricercatori di Google DeepMind ha utilizzato un approccio innovativo per fare luce su questi enigmi secolari.

Utilizzando una rete neurale grafica (GNN) addestrata su simulazioni complesse di flusso di fluidi, il sistema è riuscito a scoprire “nuove soluzioni sorprendenti” a questi problemi secolari. Questo risultato segna la prima volta che un modello di apprendimento automatico è stato utilizzato per scoprire nuove soluzioni verificabili a una famosa equazione alle derivate parziali, secondo il team di DeepMind. (vedi Google DeepMind)

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Chi pensa che il cloud sia infinito non ha mai provato a far girare un Hugging Face Large Language Model su un cluster k3s dentro l’infrastruttura Seeweb. È il classico scenario da “o sei preparato o ti fai male”. Eppure la promessa è irresistibile: prendersi un colosso come Qwen2.5-7B-Instruct e addomesticarlo in una macchina Ubuntu con una GPU NVIDIA che suda come un motore di Formula 1. Il deploy LLMs con KubeAI su k3s non è una passeggiata, è più simile a una scalata, con la differenza che invece della corda hai Helm e invece dei chiodi da roccia usi docker e driver grafici. La ricompensa però è grande, perché se lo fai bene ti ritrovi con un modello conversazionale di livello enterprise, senza chiedere il permesso a OpenAI o Google.

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