Il 2024 ha segnato un anno straordinario per il club dei “Magnifici Sette” della tecnologia, con questi titoli che hanno registrato in media un aumento del 57%, superando di gran lunga la crescita del 23% dell’indice di riferimento S&P 500. Secondo l’analista Stuart Allsopp, questa élite tecnologica rappresenta ora oltre un terzo della capitalizzazione di mercato complessiva dello S&P 500, un livello di concentrazione mai visto, nemmeno durante la bolla del 1999/2000.
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Il 2024 è stato l’anno in cui l’intelligenza artificiale è diventata onnipresente. Dai dispositivi indossabili agli smartphone, dalle case intelligenti agli assistenti virtuali, ogni grande azienda tecnologica ha presentato innovazioni basate sull’AI, promettendo rivoluzioni nelle nostre vite quotidiane. Tuttavia, non tutto è stato semplice: accanto a sviluppi straordinari, ci sono stati errori, controversie e sfide regolatorie che evidenziano quanto siamo ancora lontani dal comprendere e gestire pienamente questo fenomeno.
Eccoci, a soli 5 giorni dal clamoroso ingresso nel 2025 e 131 Articoli per quota 3000 per Rivista.AI, dove ogni aspettativa sul futuro è stata non solo tradita, ma rifatta a immagine e somiglianza della nostra incapacità di discernere tra innovazione e follia. Tra chat con chatbot che promettono amore eterno, miliardari che iniettano il plasma del proprio figlio per vivere in eterno, e sarcofagi stampati in 3D che ti accompagnano alla morte con stile per una miseria, il “futuro” che ci viene presentato non è proprio quello che ci avevano promesso.
In effetti, dimentichiamo l’intelligenza artificiale. Tom Chatfield, aveva già detto che il vero rischio non è l’intelligenza artificiale, ma l’idiozia artificiale. E, beh, come dargli torto? Se questa è la prova che la tecnologia stia spingendo l’umanità a nuovi vertici, allora preferiremmo rimanere nei bui anfratti della pre-tecnologia.
Un futuro che sembra riservarci più domande esistenziali che risposte. Ecco le tendenze più assurde del 2024.
Il 2024 ha visto le AI generative trasformarsi in uno degli ambiti più competitivi e in rapida evoluzione nel mondo della tecnologia. I colossi del passato, come OpenAI, non sono più gli unici titani di questo settore. Dai chatbot ai generatori di musica e video, il panorama sta diventando un vero e proprio campo di battaglia, con nuovi attori pronti a ritagliarsi una fetta di mercato. La velocità con cui si susseguono le innovazioni sta lasciando gli utenti con il fiato sospeso, mentre ogni settimana vengono rilasciati nuovi aggiornamenti, funzionalità e modelli. Ma chi sta realmente dominando questa corsa? Scopriamolo insieme.
La probabilità che Donald Trump, noto sostenitore delle criptovalute, possa vincere le prossime elezioni presidenziali ha inizialmente alimentato un sentiment positivo nel mercato delle criptovalute. Gli investitori avevano accolto con favore le dichiarazioni di Trump, che si era impegnato a sostenere le criptovalute, vedendo in questo un potenziale per un ambiente normativo favorevole e per l’adozione di massa delle risorse digitali.
Le principali tendenze tecnologiche strategiche di Gartner per il 2024: una guida al futuro della tecnologia
In un’era caratterizzata da un incessante progresso tecnologico, ci attendono sfide e possibilità che modelleranno profondamente le nostre esperienze di vita e lavorative. Esperti come Gartner e rinomati analisti del settore offrono prospettive fondamentali sui cambiamenti imminenti che ci attendono nel 2024 e oltre. Questo articolo si propone di esaminare le tendenze tecnologiche emergenti che avranno un impatto significativo sulla nostra quotidianità e sul panorama aziendale nel futuro prossimo.
FirstMark e’ un stageventure capital firm Basata in NYC e ha pubblicato l’ultima analasi sul Mercato Machine Learning, AI & Data (MAD) lo fa da un decennio.
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Nel mondo frenetico della tecnologia, dove l’innovazione è la norma e il cambiamento è costante, il Paesaggio del Machine Learning, dell’Intelligenza Artificiale e dei Dati per il 2024 rappresenta una testimonianza dell’evoluzione rapida e della proliferazione di questi campi trasformativi.
Il grafico è una rappresentazione visuale dell’intreccio intricato di aziende, tecnologie e tendenze che plasmano l’ecosistema del ML, dell’IA e dei dati. Dall’infrastruttura dati all’analisi, dall’abilitazione all’IA alle applicazioni, ogni segmento del paesaggio racconta una storia di innovazione, competizione e collaborazione.
Il panorama MAD del 2024 presenta un totale di 2.011 loghi, in aumento rispetto ai 1.416 dell’anno precedente, con 578 nuovi partecipanti alla mappa. A titolo di confronto, la prima versione del 2012 contava solo 139 loghi.
La natura intensamente affollata del panorama è principalmente il risultato di due massive ondate consecutive di creazione di aziende e finanziamenti.
La prima ondata è stata il ciclo della infrastruttura dati, che è iniziato con il Big Data e si è concluso con il Modern Data Stack. Il consolidamento tanto atteso in questo settore non è ancora completamente avvenuto, e la stragrande maggioranza delle aziende è ancora presente.
La seconda ondata è il ciclo del ML/AI, che è iniziato seriamente con l’AI generativa. Essendo ancora nelle prime fasi di questo ciclo e la maggior parte delle aziende è molto giovane, sono stati inclusi liberamente nella mappa anche giovani startup (molte delle quali sono ancora allo stadio di seed).
Da notare che queste due ondate sono strettamente correlate. Un’idea fondamentale del panorama MAD è sempre stata quella di mostrare la relazione simbiotica tra l’infrastruttura dati (sulla parte sinistra), analytics/BI e ML/AI (nel mezzo) e le applicazioni (sulla parte destra).
Sebbene ogni anno diventi sempre più difficile inserire il numero sempre crescente di aziende nella mappa, il modo migliore per pensare allo spazio MAD è come una linea di produzione – un ciclo completo dei dati dalla raccolta alla memorizzazione al processamento fino alla consegna del valore attraverso analytics o applicazioni.
Le principali modifiche nell’infrastruttura e nell’analitica sono le seguenti:
Ci sono pochissime modifiche alla struttura complessiva del lato sinistro del panorama, poiché, come vedremo di seguito (il Modern Data Stack è morto?), questa parte del panorama MAD ha visto meno attività ultimamente.
Alcune modifiche degne di nota includono la rinomina di “Database Abstraction” in “Multi-Model Databases & Abstractions” per catturare l’onda crescente intorno a un gruppo di database ‘Multi-Model’ all-in-one (SurrealDB*, EdgeDB);
l’eliminazione della sezione “Crypto / Web 3 Analytics” che abbiamo creato sperimentalmente l’anno scorso, che sembrava fuori posto in questo panorama; e la rimozione della sezione “Query Engine”, che sembrava più una parte di una sezione che una sezione separata (tutte le aziende in quella sezione appaiono ancora nella mappa – Dremio, Starburst, PrestoDB, ecc.).
Le principali modifiche nell’ambito del Machine Learning & Artificial Intelligence includono:
Con l’esplosione delle aziende di intelligenza artificiale nel 2023, è qui che abbiamo apportato di gran lunga il maggior numero di modifiche strutturali.
Date le enormi attività nel livello di ‘AI enablement’ nell’ultimo anno, ci sono 3 nuove categorie accanto a MLOps:
“AI Observability” è una nuova categoria quest’anno, con startup che aiutano a testare, valutare e monitorare le applicazioni LLM
“I piattaforme di sviluppo AI” è concettualmente vicino a MLOps ma abbiamo voluto riconoscere l’onda di piattaforme focalizzate interamente sullo sviluppo di applicazioni AI, in particolare intorno alla formazione, distribuzione e inferenza LLM
“AI Safety & Security” include aziende che affrontano le preoccupazioni innate legate agli LLM, dall’allucinazione all’etica, la conformità normativa, ecc.
Se la disputa molto pubblica tra Sam Altman ed Elon Musk ci ha insegnato qualcosa, è che la distinzione tra commerciale e non profit è fondamentale quando si tratta di sviluppatori di modelli fondamentali.
Pertanto, si e’ diviso ciò che in precedenza era “AI/AGI Orizzontale” in due categorie: “Ricerca AI commerciale” e “Ricerca AI non profit”.
L’ultima modifica che e’ stata apportata è stata un’altra modifica di nomenclatura, dove ora compare “GPU Cloud” per riflettere l’aggiunta dei set di funzionalità di base dell’infrastruttura effettuata da molti dei fornitori di GPU Cloud: in “GPU Cloud / ML Infra”.
Le principali modifiche nelle “Applicazioni” includono:
Il più grande aggiornamento qui è che… a sorpresa di nessuno… ogni azienda di livello applicativo è ora una “azienda di AI” autoproclamata – il che, per quanto abbiamo cercato di filtrare, ha causato l’esplosione dei nuovi loghi che vedete sul lato destro del panorama MAD quest’anno.
Alcune modifiche minori sulla struttura includono:
In “Applicazioni orizzontali”, c’e’ una categoria “Presentazione e Design”.
Rinominato “Ricerca” in “Ricerca / AI conversazionale” per riflettere la crescita delle interfacce basate su chat alimentate da LLM come Perplexity.
Nel settore “Industria”, rinominato “Gov’t & Intelligence” in “Aerospace, Defense & Gov’t”.
Le principali modifiche nell’ambito dell’infrastruttura open source includono:
Unito categorie che sono sempre state vicine, creando una singola categoria “Gestione dei dati” che spazia sia su “Accesso ai dati” che su “Data Ops”.
Aggiunto una nuova categoria importante, “Local AI”, poiché i costruttori hanno cercato di fornire gli strumenti infrastrutturali per portare l’IA e gli LLM nell’era dello sviluppo locale.