Alphabet Inc. ha pubblicato i risultati del secondo trimestre. Questo articolo esamina il report sugli utili e i principali sviluppi, con un focus sull’intelligenza artificiale.
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Secondo un rapporto di Bloomberg pubblicato mercoledì, Alphabet sta abbandonando Mineral, un’azienda di intelligenza artificiale in ambito agricolo incubata nella fabbrica futuristica della mega azienda tecnologica chiamata X.
Microsoft ha deciso di investire e collaborare con OpenAI, potenzialmente a causa della sensazione di restare indietro rispetto a Google di Alphabet ha riferito Bloomberg News, citando un’e-mail interna rilasciata nell’ambito del progetto del Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti caso antitrust contro Google.
Kevin Scott, Chief Technology Officer di Microsoft, era preoccupato quando ha esaminato i “divari di capacità” di formazione del modello di intelligenza artificiale tra Google e Microsoft, secondo un’e -mail di giugno 2019 che ha scritto al CEO Satya Nadella e al co-fondatore Bill Gates.
Lo scambio suggerisce che il dirigente ha riconosciuto in privato che mancavano l’infrastruttura e la velocità di sviluppo per raggiungere OpenAI –il creatore del chatbot ChatGPT e DeepMind di Google.
Scott ha scritto nell’e-mail: “siamo diversi anni indietro rispetto alla concorrenza in termini di scala ML [machine learning]”.
Nadella aveva approvato l’e-mail di Scott e l’aveva anche inoltrata al direttore finanziario Amy Hood, dicendo “un’ottima e-mail che spiega perché voglio che lo facciamo… e anche perché poi garantiremo che i nostri addetti all’infrastruttura vengano eseguiti”.
L’e-mail è stata pubblicata martedì scorso dopo che i media, tra cui il New York Times e Bloomberg, sono intervenuti nel caso antitrust e hanno chiesto un maggiore accesso pubblico, osserva il rapporto .
Il Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti aveva notato che ChatGPT di OpenAI e altre innovazioni avrebbero potuto essere rilasciate anni fa se Google non avesse monopolizzato il mercato della ricerca, aggiunge il rapporto.
La settimana scorsa, il giudice Amit Mehta ha ordinato alle società di fornire una versione redatta, poiché le informazioni “fanno luce sulla difesa di Google riguardo agli investimenti relativi di Google e Microsoft nella ricerca”, osserva il rapporto.
Giovedì e venerdì, Google e il Dipartimento di Giustizia dovrebbero presentare le argomentazioni conclusive del caso. Secondo il rapporto, si prevede che il giudice Mehta prenderà una decisione entro la fine dell’anno.
Google combatte i contenuti spam generati dall’intelligenza artificiale modificando i suoi algoritmi
L’algoritmo di Google del marzo 2024 ha stimolato il dibattito sulla relazione tra i contenuti generati dall’intelligenza artificiale e la qualità dei contenuti. Questo algoritmo ha eliminato molti siti AI dalle classifiche, in particolare quelli che pubblicano regolarmente enormi quantità di contenuti.
Google Research ha recentemente modificato i suoi algoritmi e le sue politiche per contrastare la crescente quantità di contenuti spam generati dall’intelligenza artificiale che si posizionano ai primi posti nei risultati di ricerca.
Il colosso tecnologico afferma che i cambiamenti, che enfatizzano l’elevazione degli autori umani con competenza analizzando le tracce di Internet che li accompagnano (biografie, esperienza lavorativa, ecc.), ridurranno del 40% i contenuti di bassa qualità e non originali nei risultati di ricerca.
Ian Nuttall, una figura di spicco nella comunità SEO, ha monitorato lo stato di indicizzazione di 49.345 siti web da quando Google ha apportato le modifiche. Finora, 837 dei siti monitorati – che complessivamente rappresentano circa 21 milioni di visite di ricerca organica al mese – sono stati deindicizzati (rimossi dai risultati di ricerca).
Uno studio recente di Originality.ai su questi siti web deindicizzati ha rilevato che il 100% mostrava segni di contenuti generati dall’intelligenza artificiale, con il 50% che aveva il 90-100% dei propri post generati dall’intelligenza artificiale.
Questo tipo di contenuto AI di bassa qualità non è solo una minaccia per i risultati di ricerca, ma c’è anche il problema dell'”IA asburgica” (Jathan Sadowski: “un sistema che è così pesantemente addestrato sui risultati di altre IA generative che diventa un innato mutante, probabilmente con caratteristiche esagerate e grottesche”), chiamato anche “MAD” (Model Autophagy Disorder, un termine di Richard G. Baraniuk).
Ciò si verifica quando i sistemi di intelligenza artificiale peggiorano perché si nutrono dei dati che hanno generato loro stessi (chiamati dati sintetici).
Tuttavia, c’è una certa ironia nel fatto che Gemini di Google sia una delle piattaforme che contribuisce a generare questa “quantità in rapida crescita di contenuti spam generati dall’intelligenza artificiale”. Ma questa è una storia diversa.
Google sta prendendo provvedimenti per affrontare il problema dei contenuti spam generati dall’intelligenza artificiale, modificando i suoi algoritmi per premiare gli autori umani con competenza e ridurre la visibilità dei contenuti di bassa qualità e non originali. Tuttavia, rimane ancora molto lavoro da fare per affrontare il problema più ampio dell’IA asburgica e del MAD, che potrebbero avere implicazioni negative sulla qualità e l’affidabilità dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale.
Come verificare se sei stato colpito
- Valuta il ranking attuale e il traffico del tuo sito per eventuali cali significativi a partire da marzo.
- Raccogli informazioni su quali pagine o tipi di contenuti specifici hanno avuto un impatto negativo.
- Pagine, parole chiave o categorie specifiche, ecc.
- Controlla i tuoi backlink: hai notato eventuali impatti negativi attorno a link specifici al tuo sito?
- Leggi il documento di Google,
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Google fa la storia chiudendo sopra i 2 trilioni di dollari.
Venerdì le azioni di Alphabet si sono mosse nettamente in rialzo – +10% – dopo che un rapporto sugli utili ricevuto dagli investitori segnalava (insieme a quello di Microsoft) che il lungo trade in Big Tech era decisamente ancora acceso.
Abbiamo visto non solo ha visto la forza del rapporto in una ripresa della pubblicità digitale, ma anche molteplici catalizzatori per un altro passo avanti nel prossimo futuro, tra cui la continua forte crescita degli annunci digitali, il probabile azzeramento della stima degli utili per azione, la possibilità per Alphabet il riacquisto fino al 4% delle sue azioni in circolazione e un nuovo dividendo che potrebbe portare una nuova classe di acquirenti.
Non solo i risultati sono stati ottimi, ma Google sta “lentamente voltando una nuova pagina ed emergendo di nuovo in testa nell’accesa corsa all’intelligenza artificiale”.
Guardando al futuro, la disponibilità generale della Search Generative Experience dell’azienda potrebbe diventare un fattore critico di espansione multipla:
“Crediamo che l’eventuale integrazione di SGE nella Ricerca Google sarà fondamentale per rafforzare la rilevanza del motore man mano che i tradizionali formati di risposta alle query migrano gradualmente verso formati di intelligenza artificiale generativa”.
I ricavi sono saliti a 80,54 miliardi di dollari, superando facilmente il consenso di 78,7 miliardi di dollari. I ricavi pubblicitari sono aumentati del 13% a 61,7 miliardi di dollari.
Nel frattempo, le entrate pubblicitarie di YouTube – in precedenza motivo di preoccupazione – sono aumentate del 21% arrivando a 8,09 miliardi di dollari. I ricavi da abbonamenti, piattaforme e dispositivi sono aumentati del 18%.
E lo slancio nel cloud è continuato, con una crescita dei ricavi del 28% e un utile operativo più che quadruplicato anno su anno.
L’utile operativo è aumentato del 46% su base annua, raggiungendo i 25,47 miliardi di dollari. L’utile per azione è stato di 1,89 dollari contro gli 1,50 dollari previsti da Wall Street. Anche il margine operativo è aumentato, al 32% rispetto al 25% di un anno fa.
“I nostri risultati nel primo trimestre riflettono le ottime prestazioni di Ricerca, YouTube e Cloud”, “Siamo a buon punto con la nostra era Gemini e c’è un grande slancio in tutta l’azienda.”
CEO S. Pichar
Nel frattempo, “l’accelerazione della crescita e del rialzo della ricerca nel secondo trimestre è stato il secondo fattore positivo del sentiment di ricerca che stavamo cercando e riteniamo che Google I/O a maggio possa mettere in mostra le capacità di intelligenza artificiale di Google per gli sviluppatori mobili”.
Il contenuto del presente articolo deve intendersi solo a scopo informativo e non costituisce una consulenza professionale. Le informazioni fornite sono ritenute accurate, ma possono contenere errori o imprecisioni e non possono essere prese in considerazione per eventuali investimenti personali. L’articolo riporta esclusivamente le opinioni della redazione che non ha alcun rapporto economico con le aziende citate.
Gli esecutivi, i partner e i clienti di Google di Alphabet hanno rivelato un elenco esaustivo di storie di successo che utilizzano il potere dell’intelligenza artificiale generativa durante il discorso di apertura dell’evento Google Cloud Next 2024 a Las Vegas martedì.
Google Cloud Next è un evento annuale in cui Google mostra le sue ultime innovazioni in materia di cloud e intelligenza artificiale.
“Ci sono oltre 300 clienti e partner che condividono le loro storie di AI generativa a questo evento”, ha detto il CEO di Google Cloud, Thomas Kurian.
“Le aziende sono andate oltre la sperimentazione con l’AI generativa per costruire agenti AI. Questi agenti possono aiutare un cliente a scegliere un vestito, assistere un dipendente nella scelta del piano assicurativo giusto o aiutare un infermiere a curare un paziente… Questi agenti stanno trasformando molte industrie.”
Vertex AI di Google Cloud offre un “Model Garden” dove i clienti possono scegliere tra più di 130 modelli di linguaggio per adattarsi al meglio al loro budget e alle loro esigenze, ha aggiunto Kurian.
“Siamo ora in una fase in cui l’applicazione pratica dell’AI sta creando un valore reale per le imprese”, ha detto il CEO di Goldman Sachs (GS), David Solomon. “Aumenta l’efficienza operativa in tutta l’azienda. Stiamo già vedendo segni di promessa in alcune aree della nostra organizzazione.”
Kurian ha anche annunciato che Gemini 1.5 Pro è ora disponibile per l’anteprima pubblica.
“I clienti possono ora elaborare grandi quantità di informazioni in un unico flusso”, ha aggiunto Kurian. “Abbiamo migliorato Gemini 1.5 Pro con la capacità di elaborare audio e video… Ad esempio, potresti cercare una registrazione di una partita di baseball per istanze di qualcuno che dice ‘È fuori di qui’ in pochi secondi.”
Il CEO di Mercedes-Benz , Ola Kallenius, ha detto che tutti i suoi nuovi modelli di auto saranno dotati di computer alimentati da Google Cloud.
“Stiamo applicando l’AI di Google nelle auto, nel servizio clienti nei call center e nel marketing”, ha detto. “Le nostre auto diventeranno più intelligenti e guidate dall’IA.”
“”Invitiamo solo i migliori partner a migliorare il nostro sistema operativo e ad arricchire l’esperienza dei clienti Mercedes-Benz. Google è da molti anni leader nel settore delle mappe e della navigazione. Con la nostra partnership strategica, siamo entusiasti di creare servizi unici e di elevare il livello di comodità per i nostri clienti. Il sistema sarà profondamente integrato nella nostra interfaccia utente Mercedes-Benz e sarà completamente collegato alle funzioni rilevanti del veicolo, come lo stato di carica”.
Ola Källenius, CEO di Mercedes-Benz
Come primo passo, Mercedes-Benz darà ai clienti l’accesso a Place Details fornito da Google, che li aiuterà a trovare informazioni dettagliate su oltre 200 milioni di aziende e luoghi in tutto il mondo, compresi orari, foto, valutazioni e recensioni. Place Details sarà disponibile a partire da oggi su tutti i veicoli dotati dell’ultima generazione di MBUX nei mercati di riferimento*.
Il costruttore di agenti Vertex AI utilizza Gemini 1.5 Pro per creare agenti personalizzati con modelli vocali personalizzati che possono essere guidati a seguire argomenti specifici.
“Lo addestri allo stesso modo in cui addestri gli agenti umani”, ha detto Kurian.
Grandi aziende di tutti i settori sembrano costruire i propri agenti personalizzati attraverso Google Cloud. Alcune di quelle nominate durante il discorso di apertura includono ADT , Target , Starbucks , Best Buy e Discover .
Google ha presentato i suoi più recenti processori interni per aiutare il gigante tecnologico a far fronte all’aumento dei costi di calcolo, gestire più carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale e ridurre la sua dipendenza da fornitori esterni come Nvidiae altri.
I nuovi chip, noti come Axion, sono unità di elaborazione centrale e sono progettati per aiutare con compiti come l’alimentazione del motore di ricerca omonimo dell’azienda e il lavoro legato all’IA, ha riportato The Wall Street Journal.
Basati su progetti di chip della società di progettazione britannica Arm , i chip Axion sono anche abili nel gestire il lavoro legato all’IA nel data center e possono aiutare a elaborare grandi quantità di dati e gestire il fatto che i servizi dell’azienda sono utilizzati da miliardi di persone.
I processori Axion hanno un aumento del 30% delle prestazioni rispetto a chip simili basati su Arm per il cloud, ha riportato l’agenzia di stampa, citando dati interni di Google. Snap è una delle aziende che prevedono di testare i nuovi chip.
“Diventare un’ottima azienda hardware è molto diverso dal diventare un’ottima azienda cloud o un grande organizzatore delle informazioni del mondo”, ha detto al The Journal il vicepresidente di Google, Amin Vahdat. Vahdat è responsabile delle operazioni dei processori interni di Google.
La presentazione di Axion segna un’espansione del business dei chip interni di Google, dato che ha già lavorato su chip di unità di elaborazione tensoriale, noti anche come TPU. L’ultima versione del suo chip di unità di elaborazione tensoriale, il Cloud TPU v5p, utilizzato per l’IA, è stata annunciata a dicembre.
Google si è affidata a Broadcom per aiutare a far crescere il suo business di processori interni, lavorando con l’unità di chip personalizzati dell’azienda guidata da Hock Tan, soprattutto per i suoi TPU.
“Hanno [Google] comprato un sacco”, ha detto Tan, secondo una registrazione di una presentazione interna di marzo vista da The Wall Street Journal. “Certo che l’hanno fatto.”
Anche i concorrenti del cloud Amazone Microsofthanno creato i loro processori che possono aiutare con il lavoro legato all’IA.
Intel e AMD hanno tradizionalmente fornito CPU per i data center, anche se quel mercato è stato eroso dall’espansione di Nvidia e dai data center che funzionano su unità di elaborazione grafica, o GPU.
Nvidia è il giocatore dominante nel mercato globale degli acceleratori AI, con una quota di mercato stimata del 90% secondo Wccftech. Il mese scorso, gli analisti di Bank of America hanno detto che il mercato potrebbe raggiungere tra i 250 miliardi di dollari e i 500 miliardi di dollari nei prossimi tre-cinque anni, rispetto a una previsione precedente di meno di 250 miliardi di dollari.
Storicamente, Google ha utilizzato i suoi chip interni per le sue esigenze. Tuttavia, i chip Axion saranno disponibili per i clienti esterni più avanti quest’anno, ha detto l’agenzia di stampa, che ha aggiunto che l’ultima versione dei TPU è ora ampiamente disponibile.
“Diventare un’ottima azienda hardware è molto diverso dal diventare un’ottima azienda cloud o un grande organizzatore delle informazioni del mondo”, ha detto Vahdat di Google.
Sundar Pichai, l’Amministratore Delegato di Google , sta apparentemente adottando un approccio diretto nell’incorporare l’intelligenza artificiale generativa nei prodotti dell’azienda, secondo quanto riportato dal Financial Times. Da quando ha preso il posto del co-fondatore di Google, Larry Page, nel mese di agosto 2015, Pichai è essenzialmente diventato il capo del prodotto AI dell’azienda.
Prima di diventare CEO, Pichai ha ricoperto il ruolo di Chief Product Officer di Google. Sia lui che Google hanno affrontato richieste di essere più assertivi e innovativi nel loro processo decisionale.
Il prodotto AI generativo dell’azienda, Gemini, è stato criticato per aver prodotto risultati di immagini prevenute e per la sua lenta integrazione nel prodotto di ricerca di Google, soprattutto di fronte alla concorrenza di OpenAI supportato da Microsoft e altri.
Google sta attualmente testando la sua esperienza generativa di ricerca nel Regno Unito, come riportato dalla BBC.
Ci sono anche rapporti che Google sta considerando di introdurre un paywall per alcune funzionalità di ricerca AI generative, mentre le funzionalità di ricerca tradizionali rimarrebbero gratuite.
La Bank of America ha recentemente suggerito che l’introduzione di un paywall per le funzionalità AI generative potrebbe dare a Google un po’ di respiro per affinare la sua narrazione AI e compensare alcuni dei costi associati alla tecnologia.
Il business di ricerca tradizionale di Google ha generato 175 miliardi di dollari di entrate l’anno scorso, rappresentando oltre la metà del fatturato totale dell’azienda.
Google DeepMind ha recentemente presentato Mixture-of-Depths (MoD), un metodo che aumenta la velocità di elaborazione fino al 50% in compiti come l’elaborazione del linguaggio naturale e la previsione di sequenze complesse.
La maggior parte della potenza di calcolo viene sprecata perché non tutti i token sono ugualmente difficili da prevedere. Questo nuovo metodo assegna dinamicamente il calcolo nei modelli transformer, ottimizzando l’uso delle risorse pur garantendo l’accuratezza. Elabora selettivamente i token complessi e salta quelli più semplici, riducendo significativamente il sovraccarico computazionale.
All’interno dei computer, i testi come quelli prodotti da ChatGPT sono rappresentati in forma numerica, e ogni operazione eseguita su di essi è un’enorme sequenza di semplici operazioni matematiche.
Dato che i numeri decimali sono rappresentati in formato “floating point” (“a virgola mobile”), è naturale contare quante operazioni elementari (per esempio addizioni) su tali numeri possono essere eseguite in un certo tempo: floating point operations, ovvero FLOPs
I transformers sono modelli di apprendimento automatico basati sull’attenzione (attention-based) per elaborare sequenze di input, come le sequenze di parole in un testo. L’attenzione permette al modello di dare maggiore peso a determinate parti dell’input, in modo da prestare maggiore attenzione a informazioni rilevanti e ignorare informazioni meno importanti.
Questa capacità di prestare attenzione a parti specifiche dell’input rende i transformers particolarmente adatti all’elaborazione del linguaggio naturale, dove l’informazione rilevante può essere dispersa all’interno di una sequenza di parole.
I modelli di linguaggio basati su transformer distribuiscono uniformemente i FLOP attraverso le sequenze di input.
In questo lavoro, i ricercatori dimostrano che i transformer possono invece imparare a assegnare dinamicamente i FLOP (o calcoli) a posizioni specifiche in una sequenza, ottimizzando l’allocazione lungo la sequenza per diversi strati attraverso la profondità del modello. Il nostro metodo impone un budget totale di calcolo limitando il numero di token (k) che possono partecipare ai calcoli di self-attention e MLP in un dato strato.
I token da elaborare sono determinati dalla rete utilizzando un meccanismo di instradamento top-k. Poiché k è definito a priori, questa semplice procedura utilizza un grafo di calcolo statico con dimensioni di tensori note, a differenza di altre tecniche di calcolo condizionale. Tuttavia, poiché le identità dei token k sono fluide, questo metodo può sprecare i FLOP in modo non uniforme attraverso le dimensioni del tempo e della profondità del modello.
Quindi, la spesa di calcolo è completamente prevedibile nel totale complessivo, ma dinamica e sensibile al contesto a livello di token. Non solo i modelli addestrati in questo modo imparano a assegnare dinamicamente il calcolo, ma lo fanno in modo efficiente. Questi modelli corrispondono alle prestazioni di base per FLOP equivalenti e tempi di addestramento, ma richiedono una frazione dei FLOP per passaggio in avanti e possono essere più veloci del 50% durante il campionamento post-addestramento.
Questo documento è un altro promemoria che i Modelli di Linguaggio a Lungo Termine (LLM) sono ancora nelle loro prime fasi: lenti, ampi e inefficienti. Creare modelli economici e veloci aprirà un mondo di possibilità, come la capacità di eseguire modelli localmente sui nostri telefoni e GPU. Potrebbe anche ridurre drasticamente i costi di addestramento e esecuzione degli LLM.
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Google sta valutando la possibilità di far pagare per nuove funzionalità di ricerca premium alimentate da intelligenza artificiale generativa, ha riferito il Financial Times.
Questo potrebbe avvenire aggiungendo funzionalità alimentate da IA ai servizi di abbonamento premium che offrono già l’accesso al suo assistente AI Gemini in Gmail e Google Docs, secondo il rapporto.
Nel frattempo, la ricerca principale di Google continuerà ad essere gratuita, e gli annunci pubblicitari sarebbero serviti con i risultati di ricerca anche agli abbonati.
Il fatto che Google addebiti un premio per una ricerca core migliorata per la prima volta sarebbe in linea con l’azienda che lotta su come portare l’IA nel suo business senza minacciare la ricerca tradizionale, il cui fatturato di $175B lo scorso anno ha rappresentato più della metà delle vendite totali.
Inoltre, è importante notare che l’introduzione di funzionalità di intelligenza artificiale nei servizi di ricerca potrebbe avere implicazioni significative per gli utenti. Ad esempio, potrebbe migliorare la precisione e la pertinenza dei risultati di ricerca.
Tuttavia, potrebbe anche sollevare questioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati, poiché l’IA potrebbe richiedere l’accesso a più dati dell’utente per funzionare efficacemente.
Pertanto, le aziende come Google devono bilanciare attentamente l’innovazione con la protezione della privacy dell’utente.
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Nvidia continua la sua irresistibile ascesa in Borsa. L’azienda californiana di semiconduttori, protagonista indiscussa dei processori di intelligenza artificiale, ha raggiunto un nuovo traguardo ieri, 14 febbraio, superando Alphabet in termini di capitalizzazione di mercato, appena un giorno dopo aver superato Amazon.
Bloomberg riporta che le azioni del produttore di chip valgono ora 1,83 trilioni di dollari , battendo, anche se di poco, la capitalizzazione di mercato di 1,82 dollari della holding a cui fa capo Google. Tutto ciò rende Nvidia la quarta azienda con maggiore capitalizzazione al mondo dopo Microsoft (3,04 trilioni di dollari), Apple (2,84 trilioni di dollari) e Saudi Aramco.
La quotazione di Nvidia è il segno di quanto sia forte la domanda di chip in grado di gestire l’intelligenza artificiale all’avanguardia, nonché dell’interesse degli investitori per le aziende che producono semiconduttori.
fabio ricceri
Le azioni di Nvidia sono aumentate di oltre il 246% negli ultimi 12 mesi a causa della forte domanda per i suoi chip AI per server che possono costare più di 20 mila dollari ciascuno, che aziende come Microsoft, OpenAI e Meta acquistano a migliaia per prodotti come ChatGPT e Copilot. Motivo per cui l’azienda si sta affermando come attore chiave nella rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale generativa, anche se progetta semplicemente i suoi chip che poi vengono prodotti da realtà come TSMC a Taiwan e Samsung in Corea del Sud.
Più in generale, si prevede che il mercato dei chip AI esploderà nei prossimi dieci anni, passando da 29 miliardi di dollari nel 2023 a quasi 260 miliardi di dollari nel 2033, con un aumento di quasi nove volte il valore dello scorso anno.
Google ha annunciato l’intenzione di lanciare un fondo di sostegno di 25 milioni di euro per aiutare a sostenere la formazione dei cittadini europei nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI).
L’iniziativa AI Opportunity Initiative for Europe ha l’obiettivo di contribuire a fornire formazione affinché le persone possano cogliere le opportunità offerte da questo settore in un momento in cui l’area economica europea sarà l’apripista nello sfruttamento dell’Intelligenza Artificiale per motivi commerciali.
L’azienda di Mountain View ha dichiarato che sta lavorando a questa iniziativa insieme ai governi dell’Unione Europea, alla società civile, al mondo accademico e alle imprese per fornire una formazione avanzata sull’intelligenza artificiale alle startup locali, con particolare attenzione alle comunità vulnerabili.
Circa 10 milioni di euro saranno destinati a fornire ai lavoratori le competenze necessarie per evitare di rimanere indietro e nelle intenzioni del gigante della tecnologia c’è la volontà di bissare un’analoga iniziativa di successo lanciata nel 2015, denominata Grow with Google, che offriva formazione gratuita per contribuire a colmare il divario di competenze digitali nell’UE.
L’intelligenza artificiale sta diventando più di un semplice argomento di discussione per le Big Tech e le reazioni alla presentazione degli ultimi dati trimestrali hanno evidenziato le crescenti aspettative sul tema da parte degli investitori che hanno puntato sulla diffusa integrazione della tecnologia AI nei settori aziendali, alimentando il rally del mercato azionario che ha spinto le azioni di queste società a livelli record e contribuendo, per la maggior parte, all’incremento del 24% registrato dall’indice S&P 500 lo scorso anno.
Microsoft e Alphabet sono state le prime a presentare i propri dati lo scorso martedì e anche a scoprire che quando si tratta di intelligenza artificiale analisti e investitori hanno grandi aspettative. Infatti, nonostante risultati finanziari particolarmente buoni per entrambe le aziende, le azioni sono scivolate nelle contrattazioni dell’after market dopo la pubblicazione dei risultati.
Per quanto riguarda Microsoft, Wall Street si aspettava una maggiore chiarezza su quanto l’intelligenza artificiale può effettivamente contribuire alle performance finanziarie in futuro, considerato che l’azienda è stata finora in prima linea grazie agli accordi con OpenAI.
Nel caso di Google invece, oltre alla debolezza del suo business principale, quello della pubblicità, quello che ha sollevato preoccupazioni è stata l’incisività delle attività dell’azienda nel campo dell’intelligenza artificiale e il rischio che possa rimanere indietro rispetto a Microsoft.
Stessa sorte toccata giovedì ad Apple che nonostante le buone performance finanziarie ha registrato un calo delle azioni principalmente per i timori legati al rallentamento delle vendite in Cina, il suo mercato principale, ma anche per le poche indicazioni su come l’azienda si stia muovendo nel campo dell’intelligenza artificiale generativa, atteso che, le cuffie Vision Pro appena lanciate gli analisti non prevedono possano portare entrate significative per diversi anni.
Le azioni di Meta e Amazon invece hanno registrato entrambe un forte rialzo nelle negoziazioni post chiusura. Meta, oltre ai buoni risultati e ad aver lanciato il suo primo dividendo, ha fornito una prospettiva chiara sui progressi del suo programma di sviluppo dell’intelligenza artificiale affermando che quest’anno sarà la più grande area di investimento dell’azienda, facendo ritenere agli analisti che la tecnologia AI di Meta sarà in grado da fare da driver per la crescita della spesa pubblicitaria sulle sue piattaforme.
Gli utili di Amazon hanno superato le stime, facendo salire le quotazioni delle azioni negli scambi dopo la chiusura del mercato perché le nuove funzionalità di intelligenza artificiale generativa nelle sue attività di cloud ed e-commerce hanno stimolato una crescita robusta durante il periodo critico delle festività.
Amazon prevede che quest’anno le sue spese in conto capitale aumenteranno per supportare la crescita di AWS, compresi ulteriori investimenti nell’intelligenza artificiale generativa e in modelli linguistici di grandi dimensioni, tenuto conto che per rafforzare il proprio business nel cloud e in risposta all’investimento di 10 miliardi di dollari di Microsoft in OpenAI, l’azienda guidata da Jeff Bezos sta a sua volta investendo fino a 4 miliardi di dollari nel produttore di chatbot Anthropic.
C’è da ritenere quindi che nei prossimi appuntamenti con i dati trimestrali delle big tech gli occhi di investitori e analisti saranno puntati sulla ricerca dei segnali che gli investimenti multimiliardari effettuati nello sviluppo dell’intelligenza artificiale si stiano effettivamente traducendo in guadagni finanziari.
Sotto esame saranno soprattutto quelle realtà costrette ad inseguire per cogliere maggiori opportunità di crescita nel settore dell’intelligenza artificiale ed è prevedibile che l’ondata di investimenti registrata nel 2023 sarà seguita dall’integrazione della tecnologia in più applicazioni, che potrebbero cambiare in modo significativo il panorama dei prodotti di intelligenza artificiale di successo.
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