È ottimale correre un rischio di 1/3 di porre fine all'esistenza umana in cambio di una probabilità di 2/3 di aumentare drasticamente gli standard di vita.
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Il venture capitalist Chamath Palihapitiya ha accusato Sam Altman e Dario Amodei di seguire una strategia ricorrente in tre atti, in cui gli avvertimenti sul rischio esistenziale dell'IA si allineano convenientemente con i cicli di raccolta fondi.
La sua argomentazione è la seguente:
Atto 1: Un laboratorio ha bisogno di capitali. Il messaggio pubblico si sposta verso i rischi apocalittici dell'IA — l'estinzione umana, la regolamentazione urgente e la necessità di costruttori affidabili. I media amplificano la storia e i politici prendono nota.
Atto 2: La narrazione crea pressione sui concorrenti. I laboratori rivali affrontano un controllo più severo, più critiche e lanci di prodotti o raccolte di fondi più complicati, mentre il laboratorio che guida la conversazione ne trae vantaggio.
Atto 3: La stessa azienda presenta il suo prossimo modello rivoluzionario, presentandolo come incredibilmente potente e potenzialmente pericoloso. La domanda degli investitori aumenta mentre l'eccitazione e la paura si rafforzano a vicenda.
Chamath ha definito la strategia "profondamente egoista", sostenendo che la tecnologia più importante dell'industria si è intrecciata con la rivalità aziendale e gli incentivi di raccolta fondi, piuttosto che servire il pubblico più ampio.
I commenti sono particolarmente notevoli perché fanno eco alle critiche dall'interno dell'industria. All'inizio di quest'anno, Sam Altman ha accusato Anthropic di utilizzare le preoccupazioni per la sicurezza come "marketing basato sulla paura" per giustificare la concentrazione dello sviluppo dell'IA tra poche aziende che considera affidabili.
Che si sia d'accordo o meno con la tesi di Chamath, essa evidenzia un dibattito crescente nella Silicon Valley: le avvertenze sulla sicurezza dell'IA sono guidate principalmente da preoccupazioni genuine, posizionamento competitivo o un mix di entrambi?
Mentre miliardi di dollari continuano a fluire nei laboratori all'avanguardia dell'IA, questa domanda sta diventando importante quanto la tecnologia stessa.
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La causa contesta la decisione del Dipartimento della Difesa statunitense di aggiungere Alibaba a una lista di 188 aziende cinesi che, a suo parere, hanno legami con l'esercito o la base industriale della difesa della Cina.
Alibaba afferma che la designazione è infondata e sostiene che:
• È governata da un consiglio di amministrazione indipendente e non ha affiliazioni militari.
• Le sue attività sono incentrate sull'e-commerce, la logistica, il cloud computing e la tecnologia aziendale, non sulla difesa.
• Il Pentagono non è riuscito a fornire prove sufficienti o un'opportunità equa di contestare la designazione.
• L'inserimento nella lista sta già danneggiando la reputazione di Alibaba e i suoi rapporti con i clienti e i partner commerciali statunitensi.
L'azienda sta chiedendo a un tribunale federale di rimuoverla dalla lista del Pentagono.
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La prendo alla larga: avete presente quando aprite un MacBook o accendete la Xbox? Dentro c'è un pezzettino chiamato memoria, che aiuta il computer a pensare in fretta. Bene: era da sempre una delle parti più economiche, oggi invece costa fino al doppio, perché le aziende di intelligenza artificiale ne comprano a tonnellate per i loro centri di calcolo.
Risultato: Apple alza Mac e iPad fino al 20%, Microsoft fa lo stesso con la Xbox, Nintendo e Sony seguono. Si chiama chipflation, e bussa al portafoglio anche di chi il computer lo usa per le mail. Ma è tutto vero, o è anche una scusa per aumentare i prezzi? Vediamo.
Leggi l'articolo su Futuro Prossimo
#chipflation #futuroprossimo@AnotherIntelligence #chip
Risultato: Apple alza Mac e iPad fino al 20%, Microsoft fa lo stesso con la Xbox, Nintendo e Sony seguono. Si chiama chipflation, e bussa al portafoglio anche di chi il computer lo usa per le mail. Ma è tutto vero, o è anche una scusa per aumentare i prezzi? Vediamo.
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Secondo il CEO di Google DeepMind, i neuroscienziati stanno già combinando scansioni cerebrali con modelli di IA per ricreare le immagini che le persone stanno immaginando. Una persona pensa a un'immagine all'interno di uno scanner fMRI, l'IA decodifica l'attività cerebrale, ricostruisce l'immagine visiva e chiede se corrisponde a quella che avevano in mente.
Non è una lettura perfetta della mente, ma si sta avvicinando notevolmente.
Questa non è solo un'idea futuristica. Nel 2025, i ricercatori dell'Università di Fudan hanno introdotto Neuropictor, un modello che ha ricostruito istantanee dei sogni dei partecipanti addormentati utilizzando scansioni cerebrali e poi le ha unite in un video con l'IA.
Hassabis afferma che lavori come questo si basano su decenni di ricerca neuroscientifica, incluso il suo stesso dottorato di ricerca, che ha scoperto che la memoria e l'immaginazione si affidano a molti degli stessi sistemi cerebrali.
La sua previsione? Le interfacce cerebrali in stile fantascientifico che possono visualizzare i pensieri potrebbero arrivare entro i prossimi anni.
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Un nuovo rapporto di Exponential View stima che l'industria dell'IA abbia generato 110 miliardi di dollari di entrate reali negli ultimi 12 mesi, contando solo la spesa dei clienti finali e rimuovendo il doppio conteggio della catena di approvvigionamento. Ciò significa che se un dollaro viene speso su Claude e successivamente fluisce ad Amazon per l'infrastruttura cloud, viene conteggiato una sola volta.
Ancora più sorprendente, l'IA sta ora funzionando a un tasso di entrate annualizzato di 175 miliardi di dollari, escludendo la Cina, i guadagni di produttività interna, l'aumento della pubblicità, la consulenza e l'integrazione dei sistemi.
Ecco alcuni dei principali takeaways:
• Le entrate dell'IA stanno crescendo circa 3 volte più velocemente delle rivoluzioni di Internet o mobile in fasi comparabili.
• La formazione delle entrate sta accelerando drasticamente. Nel 2023, l'industria ha impiegato circa 180 giorni per aggiungere il prossimo miliardo di dollari di entrate. Oggi, ci vogliono meno di 2 giorni.
• L'IA aziendale è andata oltre la fase di sperimentazione, ma l'implementazione a livello aziendale è ancora nelle prime fasi.
• L'IA è stata menzionata nelle conference call sugli utili dal 31% delle aziende S&P 500 monitorate, ma solo il 20% ha quantificato il suo impatto finanziario.
• I ricavi dell'IA degli hyperscaler sembrano attualmente sufficienti a coprire l'ammortamento dell'infrastruttura AI, sebbene tali economie si basino fortemente su una lunga durata di vita dell'hardware di circa 6 anni per le GPU e 14 anni per altre infrastrutture.
• I prezzi più bassi dell'IA non stanno riducendo il mercato. Ogni riduzione del 10% dei prezzi dei token genera un aumento del 12-18% dell'utilizzo dei token, suggerendo che la domanda è altamente elastica ai prezzi.
• I maggiori colli di bottiglia non sono più la domanda degli utenti, ma la disponibilità di energia e il costo della costruzione di nuovi data center.
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Un nuovo articolo mostra che gli agenti IA non stanno più solo aiutando i dipendenti a scrivere email o codice. Stanno sempre più facendo il lavoro da soli.
La sorpresa più grande? Codex ora genera il 99,8% dell'output IA interno di OpenAI, rispetto a meno del 10% di un anno fa. E non sono più solo gli ingegneri a usarlo.
Legale, Finanza, Reclutamento, Assistenza Clienti e altri team aziendali stanno rapidamente adottando gli agenti IA per gestire documenti, approvazioni, politiche e il lavoro di follow-up senza fine che riempie una tipica giornata d'ufficio.
I numeri mostrano quanto rapidamente stia avvenendo questo cambiamento. Dal agosto 2025, l'utilizzo da parte di non sviluppatori è aumentato di 137 volte tra gli utenti individuali e di 189 volte nelle organizzazioni, suggerendo che gli agenti IA si stanno diffondendo ovunque il lavoro segua processi ripetibili.
Le persone stanno anche assegnando compiti molto più grandi all'IA. Oltre il 70% degli utenti ora delega attività che richiederebbero a una persona più di un'ora per completarle, mentre uno su quattro affida lavori che valgono più di otto ore.
Invece di aspettare che un compito finisca, molti utenti ora eseguono più agenti contemporaneamente. Quasi il 29% gestisce cinque o più agenti contemporaneamente, e gli utenti più attivi orchestrano l'equivalente di 71 ore di lavoro IA ogni giorno eseguendo questi agenti in parallelo.
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I funzionari statunitensi presentano sempre più la competizione con la Cina sull'intelligenza artificiale come una questione critica di sicurezza nazionale, suggerendo che anche i progressi minori potrebbero avere importanti implicazioni per la leadership globale.
In un recente evento dell'Hudson Institute, il presidente della Commissione Affari Esteri della Camera dei Rappresentanti, Brian Mast, ha descritto gli Stati Uniti come un "supereroe" e la Cina come un "supercattivo" in questa competizione tecnologica. Il senatore Jim Banks ha caratterizzato la rivalità come economica, militare e morale, avvertendo che gli Stati Uniti non devono perdere terreno rispetto a quello che ha definito il suo "più grande avversario".
I commentatori hanno anche osservato che la volontà della Cina di discutere di questioni relative all'IA deriva dall'attuale vantaggio degli Stati Uniti, anche se i funzionari a Washington sono preoccupati che questo vantaggio si stia riducendo.
Le recenti discussioni politiche, come il divieto di Fable 5, vengono interpretate in questo contesto.
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In un recente evento dell'Hudson Institute, il presidente della Commissione Affari Esteri della Camera dei Rappresentanti, Brian Mast, ha descritto gli Stati Uniti come un "supereroe" e la Cina come un "supercattivo" in questa competizione tecnologica. Il senatore Jim Banks ha caratterizzato la rivalità come economica, militare e morale, avvertendo che gli Stati Uniti non devono perdere terreno rispetto a quello che ha definito il suo "più grande avversario".
I commentatori hanno anche osservato che la volontà della Cina di discutere di questioni relative all'IA deriva dall'attuale vantaggio degli Stati Uniti, anche se i funzionari a Washington sono preoccupati che questo vantaggio si stia riducendo.
Le recenti discussioni politiche, come il divieto di Fable 5, vengono interpretate in questo contesto.
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Il sistema di allerta terremoti di Android di Google ha dimostrato la sua capacità di notificare gli utenti pochi secondi prima dell'inizio di forti scosse. La tecnologia utilizza gli accelerometri MEMS integrati negli smartphone, che normalmente fanno ruotare gli schermi, per rilevare le prime onde P meno intense prodotte dai terremoti mentre i dispositivi sono fermi.
Quando viene rilevato un terremoto, gli smartphone vicini comunicano in modo anonimo i dati di localizzazione approssimativi ai server di Google. Gli algoritmi compilano queste informazioni da molti telefoni per confermare l'evento sismico, stimando la sua posizione e magnitudine.
Le allertazioni vengono quindi inviate via Internet a velocità molto più rapide rispetto alle onde S distruttive. Questo processo consente agli utenti di ricevere notifiche prima dell'arrivo delle scosse più forti, dando loro qualche secondo cruciale per reagire. Il sistema si basa sulla ricerca di MyShake dell'UC Berkeley.
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Quando viene rilevato un terremoto, gli smartphone vicini comunicano in modo anonimo i dati di localizzazione approssimativi ai server di Google. Gli algoritmi compilano queste informazioni da molti telefoni per confermare l'evento sismico, stimando la sua posizione e magnitudine.
Le allertazioni vengono quindi inviate via Internet a velocità molto più rapide rispetto alle onde S distruttive. Questo processo consente agli utenti di ricevere notifiche prima dell'arrivo delle scosse più forti, dando loro qualche secondo cruciale per reagire. Il sistema si basa sulla ricerca di MyShake dell'UC Berkeley.
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L'Europa sta iniziando a trattare l'IA di frontiera come un'infrastruttura critica.
Secondo Reuters, l'Austria sta sollecitando l'UE a convincere Anthropic a stabilire parte della sua attività all'interno dell'Europa, con leggi, clienti, capitale e infrastrutture dell'UE per ridurre la dipendenza del blocco dall'IA controllata dagli Stati Uniti.
Il problema? Spostare i server in Europa non significa spostare il controllo.
Anthropic è ancora una società americana e la sua proprietà, il modello di governance, i dipendenti chiave e l'infrastruttura di formazione rimangono soggetti ai controlli delle esportazioni statunitensi. Ciò significa che Washington potrebbe ancora limitare l'accesso ai suoi modelli più avanzati per gli utenti stranieri.
L'argomento dell'Austria non è che questo sia facile, ma che l'Europa non dovrebbe affidarsi interamente a sistemi di IA che potrebbero diventare indisponibili a causa di una decisione politica statunitense.
Fonte
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La spesa statunitense per la costruzione di data center ha raggiunto i 50 MILIARDI di dollari, superando ora la spesa COMBINATA per aeroporti, porti e trasporto pubblico, secondo Bloomberg.
Il boom delle infrastrutture IA continua ad accelerare, con la spesa per la costruzione di data center negli Stati Uniti in aumento del 357% dal 2022 e ora rappresentante il 2,3% di tutta la spesa per le costruzioni negli Stati Uniti.
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Per la prima volta, un'azienda dell'S&P 500 ha esplicitamente collegato i licenziamenti di massa all'IA in un deposito SEC.
Oracle ha tagliato 21.000 posti di lavoro, circa il 13% della sua forza lavoro, e ha assunto un onere di ristrutturazione di 1,8 miliardi di dollari, affermando che l'adozione dell'IA sta guidando i cambiamenti.
I guadagni di produttività sono sbalorditivi. I piloti interni hanno riferito che i team di 47 amministratori di database sono stati ridotti a soli 3 architetti senior supportati dall'IA. Il sistema individua il 94% dei problemi prima che diventino problemi, mentre i compiti di ingegneria che una volta richiedevano 6 settimane ora richiedono solo 6 ore.
Ma non si tratta semplicemente di tagliare i costi.
Oracle sta reindirizzando tali risparmi in un'espansione dell'infrastruttura AI di 50 miliardi di dollari per l'anno fiscale 2026, investendo in data center, GPU e capacità cloud.
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Grok 4.5 è stato sviluppato utilizzando il nuovo modello di base V9 di xAI, che contiene 1,5 trilioni di parametri e incorpora dati da Cursor. Questo lo rende circa tre volte più grande del suo predecessore, il modello v8-small, che aveva 0,5 trilioni di parametri.
Il modello di base V9 è descritto come un sistema forte e affidabile paragonabile a Opus, piuttosto che un improvviso salto di prestazioni.
In particolare, il ritmo degli sviluppi presso SpaceXAI si è accelerato, a seguito di uno spostamento di attenzione da parte di diversi ingegneri principali dai progetti Starlink e Starship allo sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Il precedente modello v8, utilizzato per Grok 4.3, è stato completato a dicembre con diversi limiti significativi. Si prevede che Grok 4.5 rappresenti un miglioramento sostanziale delle capacità.
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Il modello di base V9 è descritto come un sistema forte e affidabile paragonabile a Opus, piuttosto che un improvviso salto di prestazioni.
In particolare, il ritmo degli sviluppi presso SpaceXAI si è accelerato, a seguito di uno spostamento di attenzione da parte di diversi ingegneri principali dai progetti Starlink e Starship allo sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Il precedente modello v8, utilizzato per Grok 4.3, è stato completato a dicembre con diversi limiti significativi. Si prevede che Grok 4.5 rappresenti un miglioramento sostanziale delle capacità.
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È emersa una verifica dei fatti riguardante il consumo di acqua dell'intelligenza artificiale, con un focus sull'impatto dei data center.
I dati disponibili suggeriscono che i grandi modelli di IA e le strutture che li ospitano richiedono notevoli quantità di acqua, in particolare per le apparecchiature di raffreddamento durante i calcoli intensivi. Questa necessità operativa ha portato a un maggiore scrutinio dell'impronta ambientale del settore tecnologico.
Le fonti sottolineano che i dati sul consumo di acqua possono variare a seconda della localizzazione, del tipo di tecnologia di raffreddamento utilizzata e della domanda posta ai data center. Una quantificazione affidabile è difficile, poiché non tutte le aziende divulgano dati dettagliati sul consumo. Tuttavia, l'argomento continua a attirare l'attenzione man mano che lo sviluppo dell'IA accelera.
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I dati disponibili suggeriscono che i grandi modelli di IA e le strutture che li ospitano richiedono notevoli quantità di acqua, in particolare per le apparecchiature di raffreddamento durante i calcoli intensivi. Questa necessità operativa ha portato a un maggiore scrutinio dell'impronta ambientale del settore tecnologico.
Le fonti sottolineano che i dati sul consumo di acqua possono variare a seconda della localizzazione, del tipo di tecnologia di raffreddamento utilizzata e della domanda posta ai data center. Una quantificazione affidabile è difficile, poiché non tutte le aziende divulgano dati dettagliati sul consumo. Tuttavia, l'argomento continua a attirare l'attenzione man mano che lo sviluppo dell'IA accelera.
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È interessante vedere cosa un animatore professionale può fare con i video IA.
Ha creato una preview 3D e poi ha fatto rendere l'anime vero e proprio da Seedance, mantenendo il movimento e il controllo della camera!
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Ha creato una preview 3D e poi ha fatto rendere l'anime vero e proprio da Seedance, mantenendo il movimento e il controllo della camera!
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Anthropic ha mostrato ai membri del Comitato per la Sicurezza Nazionale della Camera come il suo modello Claude Mythos potesse identificare e collegare le vulnerabilità del software per mappare un attacco teorico che potrebbe compromettere i sistemi finanziari e potenzialmente svuotare i conti bancari, il tutto all'interno di una dimostrazione controllata. Non sono stati coinvolti soldi reali.
Il presidente del comitato, Andrew Garbarino, ha anche descritto una dimostrazione separata in cui un modello di IA jailbroken ha generato un piano dettagliato per rapire un legislatore in meno di 30 secondi, sebbene i rapporti pubblici non confermino chiaramente che Mythos fosse il modello utilizzato.
Le dimostrazioni hanno sottolineato una crescente preoccupazione a Washington: man mano che l'IA diventa più capace, potrebbe anche diventare un potente strumento per i criminali informatici e i governi ostili se cadesse nelle mani sbagliate.
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Immagina di digitare... senza digitare effettivamente.
Meta ha dimostrato Brain2Qwerty v2, un sistema IA che converte l'attività cerebrale in testo utilizzando un casco di magnetoencefalografia (MEG) non invasivo invece di un chip cerebrale impiantato chirurgicamente.
Ecco come funziona:
La tecnologia è ancora limitata ai laboratori di ricerca perché gli scanner MEG sono grandi, costosi e richiedono ambienti altamente controllati. Non è ancora vicino a sostituire una tastiera di laptop o smartphone.
Tuttavia, è un passo importante per le interfacce cervello-computer non invasive. Mentre aziende come Neuralink si affidano a elettrodi impiantati, Meta sta esplorando se l'IA possa decodificare i pensieri senza chirurgia.
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Goldman Sachs Research stima che le aziende coreane potrebbero produrre il 30% di tutti i robot umanoidi entro il 2035, passando da praticamente zero oggi a oltre 412.000 robot all'anno. Il motivo? Decenni di produzione automobilistica hanno fornito alla Corea i motori, gli attuatori, le catene di approvvigionamento e le fabbriche necessari per scalare i robot umanoidi.
Il governo sta alimentando questa spinta con ₩700 miliardi (circa 500 milioni di euro) per la robotica nel 2026, con l'obiettivo di produrre 1.000 robot umanoidi costruiti a livello nazionale ogni anno entro il 2029.
Gli investitori l'hanno già notato. LG Electronics sta sfruttando la sua enorme attività di motori per fornire robot umanoidi, Hyundai Motor sta combinando la sua forza produttiva con Boston Dynamics, mentre Hyundai Mobis, Rainbow Robotics, Robotis e Doosan Robotics si stanno tutti posizionando lungo la catena di approvvigionamento dei robot umanoidi.
Per un'esposizione più ampia, i nuovi ETF sui robot umanoidi della Corea sono aumentati in popolarità, con i fondi pensione che investono miliardi nel settore.
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