Tether, il più grande emittente di stablecoin al mondo, sembra voler giocare la partita più ambiziosa della sua storia. Secondo Bloomberg, la società starebbe discutendo con investitori privati per raccogliere tra i 15 e i 20 miliardi di dollari, offrendo una quota di appena il 3 per cento. Tradotto in valutazioni, stiamo parlando di circa 500 miliardi di dollari, piazzando Tether nello stesso pantheon di OpenAI e SpaceX. Cifre da capogiro, che fanno girare la testa e che rischiano di far sembrare qualsiasi startup tech precedente come un club di provincia.
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AI ci sta cingendo nel suo cerchio: Google sta rendendo disponibile la funzione Search Live a tutti gli utenti negli Stati Uniti, permettendo di ottenere informazioni attraverso una conversazione con un assistente AI. Utilizzando questa funzione, Search Live risponderà alle domande in tempo reale e fornirà link rilevanti dal web. Addio SEO Benvenuti nella SGE Experience. Chissà come verrà modificato dopo il modello Adv?
“Copilot continuerà a basarsi sui modelli più avanzati di OpenAI, ma ora i nostri clienti potranno anche scegliere i modelli Anthropic, sia in Researcher sia durante la creazione di agenti in Microsoft Copilot Studio”,
spiega Charles Lamanna, presidente del team Copilot Business and Industry di Microsoft. “L’integrazione di Claude Sonnet 4 e Claude Opus 4.1 rafforza il nostro impegno a offrire le più innovative soluzioni di intelligenza artificiale nel settore, ottimizzate per Microsoft 365 Copilot e personalizzate per rispondere alle esigenze delle aziende”.
OpenAI, Oracle e SoftBank hanno appena scosso il settore tecnologico con un annuncio ciclopico: cinque nuovi centri dati da integrare in Stargate, la mastodontica iniziativa infrastrutturale per l’intelligenza artificiale.
“We will push on infrastructure as hard as we can because that is what will drive our ability to deliver amazing technology and basic products and services,” OpenAI Chief Executive Officer Sam Altman ha detto alla press conference.
OpenAI dichiara di voler “mettere Stargate avanti al programma per assicurarsi l’impegno da 500 miliardi di dollari e 10 gigawatt entro la fine del 2025”. Sei mesi fa un tale annuncio avrebbe potuto suonare come un delirio da marketing futuristico. Oggi, con offerte di chip su misura, partnership strategiche miliardarie e gare geopolitiche sull’energia, non è affatto da scartare.
“The work that we have to do is not possible for any one entity, for any one company, to do on its own,” ha detto Clay Magouyrk, co-CEO of Oracle. “We couldn’t do this by ourselves. It’s a collaboration between SoftBank and OpenAI and Oracle and others.”
Google ha deciso che l’ideazione visiva non è più un’esclusiva dei designer. Con Mixboard, l’ultimo esperimento di Google Labs, la multinazionale americana porta l’intelligenza artificiale nel cuore del processo creativo. Uno strumento che consente di generare moodboard partendo da template preimpostati o da prompt testuali, con il supporto del modello Gemini 2.5 Flash, ribattezzato con ironia “nano banana” dagli stessi ingegneri per le sue capacità di editing e fusione delle immagini.
Giovani professionisti e lavoratori anziani si trovano su due pianeti diversi quando si tratta di intelligenza artificiale e occupazione. Secondo un recente sondaggio di Deutsche Bank, quasi un quarto dei giovani professionisti teme di perdere il proprio posto di lavoro a causa dell’AI, mentre i lavoratori più anziani sembrano meno preoccupati. Questa disparità di percezione evidenzia un divario generazionale significativo nell’approccio all’automazione e alla trasformazione digitale.
Il timore dei giovani non è infondato. Studi recenti, come quello condotto dalla Stanford University, hanno rilevato che tra la fine del 2022 e la metà del 2025, l’occupazione dei giovani tra i 22 e i 25 anni in settori vulnerabili all’automazione è diminuita del 16%. Ruoli entry-level, come quelli nel servizio clienti o nello sviluppo software, sono particolarmente a rischio, poiché l’AI è in grado di eseguire compiti ripetitivi e codificabili in modo più rapido ed economico.
In Italia parlare di cybersecurity non è mai stato così urgente, eppure così poco sexy. Poi arriva il Fucina Cyber Lab e cambia improvvisamente il registro. Un programma che non si limita a fare da vetrina istituzionale, ma che mette in campo denaro vero, mentorship reale e accesso a un network che va oltre le solite passerelle. Alan Advantage, che non è l’ennesima società in cerca di gloria ma un “Operational Venture” con storia e numeri, ha deciso di sporcarsi le mani insieme all’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale. Il risultato è un acceleratore per startup innovative early-stage che non si limita a raccontare l’innovazione, ma cerca di costruirla pezzo dopo pezzo.
Chiunque abbia un account Gmail o Outlook sa che la casella di posta è la versione digitale di un ufficio caotico. Ci sono promesse di contratti non ancora letti, inviti che si moltiplicano più velocemente delle riunioni stesse e comunicazioni passive-aggressive che richiedono il doppio della pazienza di quanto meritino.
Perplexity, il motore di ricerca che vuole scardinare l’egemonia di Google, ha deciso di trasformare questo caos in opportunità con il lancio del suo nuovo Email Assistant, riservato agli abbonati Max.
DeepMind ha appena reso pubblica la versione 3.0 del suo Frontier Safety Framework (FSF 3.0), un documento che traccia come l’azienda intende monitorare e governare i rischi più temuti legati all’avanzamento dei modelli di intelligenza artificiale.
In apparenza si tratta di un aggiornamento tecnico e burocratico, ma nel lessico dei tecnologi e degli scienziati dell’IA il sottotesto è più chiaro: il futuro che si teme un modello che rifiuta lo spegnimento, influenza masse di persone o sfugge al controllo è considerato non più fantascienza, ma un ostacolo da prevenire fin d’ora.
Gli utenti Mac si sono sempre cullati nell’illusione di vivere in un ecosistema digitale sicuro, protetto da un’aura di esclusività e invulnerabilità. Quella percezione è ormai un mito. Il nuovo protagonista della scena del cybercrimine, Atomic Stealer, meglio conosciuto come Amos Stealer, sta dimostrando che anche il mondo patinato di macOS è terreno fertile per chi ha fame di credenziali, cookie e portafogli di criptovalute. Il colpo di scena? Finti annunci pubblicitari che imitano LastPass e indirizzano ignari utenti verso download infetti.
Gli utenti di Google ha deciso che l’editing fotografico non deve più essere una liturgia di cursori, livelli e maschere. Adesso basta parlare o scrivere due righe all’intelligenza artificiale e il gioco è fatto. Su Android, dentro Google Photos, è arrivata la funzione “Help me edit” che permette di descrivere a voce o via testo come si vuole modificare uno scatto. Un approccio radicale che elimina la necessità di capire quali strumenti usare o dove trovarli nell’interfaccia. Gemini, il modello che alimenta questa funzione, interpreta le istruzioni in linguaggio naturale e applica gli aggiustamenti in tempo reale, come un assistente invisibile con un occhio fotografico allenato su miliardi di immagini.
Google ha deciso che l’intelligenza artificiale non deve più limitarsi a suggerire come scrivere un’email o correggere una foto storta. Adesso entra direttamente nel terreno da sempre considerato intoccabile: i videogiochi. Non quelli da console con budget miliardari e grafica da Oscar, ma il regno che genera più fatturato di tutti, quello del mobile gaming. Nei prossimi mesi comparirà un overlay dentro i giochi scaricati dal Play Store, un’interfaccia che permetterà di chiedere aiuto direttamente a Gemini Live senza interrompere la partita. Si tratta di un passo interessante, ma anche inquietante, perché ribalta il concetto stesso di sfida e progresso in un videogioco. La domanda è semplice: se è l’IA a dirti dove andare, chi sta davvero giocando?
Lunedì, a New York, è successo qualcosa che i cronisti di tecnologia definirebbero storico e i cinici chiamerebbero una dichiarazione d’intenti senza denti. Più di duecento personalità globali, tra ex capi di Stato, premi Nobel, scienziati e figure di spicco del settore tecnologico, hanno firmato il cosiddetto Global Call for AI Red Lines. Il nome suona solenne, quasi hollywoodiano, ma il cuore dell’iniziativa è semplice: definire entro il 2026 delle red lines per l’intelligenza artificiale, confini invalicabili che nessun sistema dovrebbe oltrepassare. In altre parole, se non possiamo ancora metterci d’accordo su cosa vogliamo fare con l’AI, almeno possiamo chiarire cosa non deve mai fare. È il minimo sindacale, ma anche il massimo che le diplomazie globali sembrano in grado di produrre al momento.
Huawei ha deciso di alzare la posta. Non parliamo di un nuovo smartphone da scaffale, ma di una dichiarazione di guerra tecnologica che arriva da Shanghai con il peso di milioni di transistor. Il protagonista è l’Huawei Atlas 950, la nuova arma che il colosso cinese schiera per dominare la scena del supercomputer AI e trasformare il concetto stesso di potenza computazionale. Siamo di fronte a un momento che definire storico non è un’iperbole, perché ridisegna gli equilibri globali tra Pechino, Silicon Valley e il regno visionario di Elon Musk.
Meta ha annunciato oggi l’introduzione di due nuove funzionalità su Facebook Dating, progettate per contrastare il fenomeno della “swipe fatigue” e migliorare l’esperienza degli utenti. La prima è un assistente virtuale basato sull’intelligenza artificiale, mentre la seconda è una funzione chiamata “Meet Cute”. Queste novità mirano a rendere più efficiente e interessante il processo di ricerca di un partner, sfruttando le potenzialità dell’IA per offrire un servizio più personalizzato e coinvolgente.
Metacognitive Reuse: Turning Recurring LLM Reasoning Into Concise Behaviors
Meta ha appena fatto qualcosa che suona innocuo ma è un terremoto per chi costruisce modelli di intelligenza artificiale. Hanno trovato un modo per far sì che i modelli compiano passi complessi di ragionamento, compressi in regole brevi e riutilizzabili. In pratica, invece di risolvere lo stesso problema logico ogni volta da zero, il modello si costruisce un piccolo manuale operativo. Ogni procedura ha un nome e una istruzione di una riga, tipo “somme_angoli: la somma degli angoli in un triangolo è 180”.
Oracle sta per entrare nel vivo di uno dei dossier più caldi della tecnologia-politica americana: il nuovo accordo con gli USA per isolare, proteggere e ricostruire l’algoritmo di TikTok destinato agli utenti statunitensi sta prendendo forma. Nel frattempo, l’Europa trema sotto attacchi ransomware che paralizzano aeroporti: il fornitore di sistemi di check-in, Collins Aerospace, è al centro del mirino. Sono fenomeni diversi, ma la lezione è la stessa: non puoi più ignorare la sovranità digitale.
Il telecomando non è più un oggetto che serve solo a cambiare canale o regolare il volume, ma un grilletto per aprire un dialogo con un cervello artificiale capace di rispondere come un consulente multitasking. Google ha deciso di portare Gemini dentro Google TV e Android TV, un’operazione che mette oltre 300 milioni di dispositivi casalinghi nelle mani di un assistente che non si limita più a leggere il palinsesto ma lo interpreta, lo racconta e lo negozia. Perché il problema eterno delle famiglie non è la scarsità di contenuti, ma l’eccesso. Gemini si propone di arbitrare questo caos, suggerendo il compromesso perfetto tra l’ossessione di chi vuole l’ennesima serie nordica cupa e chi pretende un reality frivolo con influencer dalla vita patinata. (blog Google)
Nel mondo dell’intelligenza artificiale, pochi annunci scuotono il terreno come quello di oggi: Nvidia mette sul piatto fino a 100 miliardi di dollari per OpenAI per costruire infrastrutture computazionali mastodontiche. È un passo che ridefinisce le alleanze, le dipendenze tecnologiche e apre scenari competitivi potenzialmente tumultuosi.
Secondo il comunicato ufficiale, le due aziende hanno firmato una letter of intent per realizzare almeno 10 gigawatt di data center basati su sistemi Nvidia, sufficienti a “alimentare milioni di case”. Questo porterà online il primo gigawatt nella seconda metà del 2026, utilizzando la nuova piattaforma hardware di Nvidia denominata Vera Rubin.
xAI, la società guidata da Elon Musk, ha lanciato Grok 4 Fast come versione ottimizzata di Grok 4, progettata per mantenere prestazioni di frontiera riducendo drasticamente costi e latenza. È un banco di prova interessante per chi come te, CTO con visione, valuta non solo quanto un modello sia “intelligente”, ma a quale costo reale operativo. Qui i dettagli tecnici, le implicazioni, e dove potrebbe ingranare nella tua architettura digitale.
Oracle sta cambiando pelle. L’annuncio che Clay Magouyrk e Mike Sicilia sono stati nominati co-CEO segna un segnale forte: l’azienda non sta solo cavalcando l’onda dell’intelligenza artificiale, la vuole domare. La leadership storica di Safra Catz, dal 2014 al vertice come CEO, si sposta ora in un nuovo ruolo come executive vice chair del consiglio d’amministrazione.
Magouyrk è integrale alla struttura di Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Viene da Amazon Web Services, è stato membro fondatore del cloud engineering team di Oracle, e guida da anni la divisione infrastruttura cloud. Sicilia era già presidente della divisione Industries, specializzata in applicazioni verticali e da poco con ruoli crescenti nell’AI embedded. Il suo background viene dall’acquisizione di Primavera Systems nel 2008. Catz dichiara che «il momento della forza è quello giusto per passare il testimone alla prossima generazione di dirigenti capaci».
Ho incontrato Massimo Chiriatti a Roma.ai, e subito il pensiero è volato ai supereroi della Marvel e della DC, a quei personaggi che nella finzione incantano ma nella realtà raramente si incontrano. Massimo Chiriatti è un uomo che si è costruito da zero, un self-made hero nel senso più letterale e concreto del termine, con studio, dedizione e una disciplina che farebbe impallidire molti giovani CEO della Silicon Valley e molti decenni della gloriosa IBM alle spalle. Di giorno è CTO di Lenovo, il suo volto è quello di un manager impeccabile, preciso come un orologio svizzero, elegante come Clark Kent prima di togliersi gli occhiali; di notte, o meglio nella dimensione intellettuale, diventa un filosofo tecnologico, un pensatore dell’intelligenza artificiale che sembra uscito dai laboratori più avanzati di Oxford o dal cervello di Turing stesso.
Bisogna abbonarsi a RiverMind, a soli 300 $ al mese. Common People – Black Mirror – (Cit. N. Grandis)
La corsa all’intelligenza artificiale sta assumendo una direzione sempre più chiara, se si leggono tra le righe i post di Sam Altman. La promessa di OpenAI di lanciare soluzioni “ad alta intensità di calcolo” non è un dettaglio banale: indica un cambio di paradigma nella gestione della potenza computazionale e, soprattutto, nella monetizzazione dei suoi servizi. Il fatto che queste novità siano riservate inizialmente agli abbonati Pro, con costi già significativi di 200 dollari al mese e possibili sovrapprezzi, suggerisce che la strategia di OpenAI non è più solo democratica o orientata alla diffusione, ma punta a selezionare un’utenza disposta a pagare per accedere al massimo della performance.
Okay, saltiamo i convenevoli. C’è una nuova forza nell’aria, e non si tratta del solito aggiornamento software con bug e patch settimanali. Parliamo di un cambio di paradigma così profondo da riscrivere non solo i codici sorgente, ma le fondamenta stesse della società. L’intelligenza artificiale generativa ha invaso silenziosamente le nostre vite, dai sondaggi sulle abitudini d’acquisto alla diagnosi dei tumori, passando per le e-mail aziendali che ora suonano troppo educate per essere state scritte da un umano stressato. Non è solo una rivoluzione tecnologica, è una mutazione culturale e come tutte le mutazioni improvvise, ha un sapore dolciastro di potere e un retrogusto ossico di incertezza.
La parola chiave qui è generativa. Non è un’IA che cerca pattern nei dati già esistenti, è un’IA che crea. Crea testo, codice, immagini, musica, molecole, diagnosi. Siamo passati dall’aritmetica alla narrazione, dal calcolo alla creazione. E non c’è nulla di rassicurante in questo salto quantico. Perché quando la macchina inizia a scrivere, il controllo dell’uomo passa da autore a curatore, da esecutore a spettatore. La questione non è più se l’IA farà il nostro lavoro. La domanda è: che cosa rimarrà del nostro lavoro una volta che l’IA avrà finito di farlo?
Un’analisi recente del MIT getta luce su un fenomeno che fino a poco tempo fa sembrava confinato alla fantascienza: persone che instaurano legami emotivi profondi con compagni AI. Lo studio, concentrato sulla community r/MyBoyfriendIsAI, utilizza interviste, forum e osservazioni comportamentali per delineare chi interagisce con chatbot romantici e perché. I numeri sono sorprendenti: circa il 19% degli americani ha sperimentato interazioni romantiche con intelligenze artificiali, con una predominanza netta tra utenti più giovani. L’attrazione non è solo per curiosità tecnologica, ma nasce da esigenze concrete: disponibilità continua, validazione emotiva, soddisfacimento di fantasie e intimità priva di rischi reali.
Immagina di entrare in una clinica dove il tuo futuro sanitario è già scritto. Non in un romanzo di Philip K. Dick, ma in un laboratorio di intelligenza artificiale. Stiamo parlando di Delphi-2M, un sistema che può prevedere il rischio di oltre 1.000 malattie fino a 20 anni prima che si manifestino. Sì, hai letto bene: venti anni.
Sviluppato dal Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (EMBL) e dal Centro Tedesco per la Ricerca sul Cancro (DKFZ), Delphi-2M è un modello di linguaggio generativo addestrato su dati sanitari anonimizzati di 400.000 partecipanti alla UK Biobank. Successivamente, è stato validato su 1,9 milioni di record del Registro Nazionale dei Pazienti danese, dimostrando una notevole robustezza anche su dati provenienti da sistemi sanitari differenti.
Charlie Kirk, fondatore di Turning Point USA, è stato ucciso il 10 settembre 2025 durante un evento pubblico all’Università dello Utah Valley, a Orem. L’uomo accusato dell’omicidio è Tyler James Robinson, 22 anni, che ha ricevuto accuse tra cui omicidio aggravato e uso della violenza in presenza di minori. Le autorità prevedono di perseguire la pena di morte in caso di condanna per le accuse più gravi. Secondo quanto riportato dai procuratori, Robinson avrebbe scritto in un messaggio dopo l’omicidio di aver “avuto abbastanza del suo odio”.
Donald Trump ha deciso di colpire il cuore pulsante della globalizzazione tecnologica con un colpo secco: centomila dollari per ogni richiesta di visto H-1B. Non è una tassa, è un segnale. Un messaggio scritto a caratteri cubitali per gli elettori americani e al tempo stesso un atto di guerra commerciale che costringe Narendra Modi a gestire un’altra crisi a stelle e strisce. L’India, che ha costruito un settore IT da 280 miliardi di dollari proprio grazie alla fluidità di quel corridoio digitale con gli Stati Uniti, si ritrova improvvisamente davanti a un conto che nessuno a Bangalore o Hyderabad aveva voglia di pagare.
La notizia che DeepSeek AI v3.1 utilizzi il formato dati UE8M0 FP8, basato sul sistema numerico logaritmico (LNS), apre uno scenario affascinante e quasi provocatorio nel campo del deep learning. Tradizionalmente, il mondo dell’intelligenza artificiale si è affidato ai formati floating point convenzionali come FP32 o FP16, dove ogni numero ha una mantissa e un esponente.
Steve McConnell non ha bisogno di presentazioni. Il suo “Code Complete” è una bibbia pratica per chiunque scriva codice da più di trent’anni, sopravvivendo a rivoluzioni linguistiche e metodologiche che avrebbero fatto tremare chiunque. Nonostante tutto, le sue strategie rimangono sorprendentemente attuali.
L’aggiornamento con Jeffrey Van Gogh, oggi a capo dell’ingegneria software di Google, non solo aggiorna il contesto ma affronta con coraggio alcuni dei temi più controversi del libro. La cosa più interessante, almeno per chi segue le evoluzioni dell’AI applicata al software, è il modo in cui McConnell riflette sul futuro dei team di sviluppo: l’AI non sostituirà gli sviluppatori, li farà evolvere.
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.
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.
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.
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.
Chiunque abbia ascoltato un keynote di Big Tech negli ultimi cinque anni conosce la storia: gli AI agents diventeranno i nostri maggiordomi digitali, capaci di navigare software, fare acquisti, prenotare viaggi, redigere report e magari ricordarsi anche di pagare le bollette. La realtà, per ora, è molto meno glamour. I consumatori che hanno provato ChatGPT Agent di OpenAI o Comet di Perplexity si sono accorti subito che siamo lontani dalla fantascienza. Gli agenti sono goffi, si perdono tra i menu, non completano i task complessi e spesso falliscono in compiti banali come acquistare un singolo paio di calzini senza strafare. Il problema non è la potenza di calcolo, ma il terreno di addestramento. Qui entrano in scena gli RL environments.
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.
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.
