L’AGI è stata descritta come un sistema capace di replicare l’intelligenza umana in modo completo, ovvero in grado di apprendere, ragionare e adattarsi a qualsiasi contesto con la stessa flessibilità di una persona. Proprio per questo, la sua realizzazione è sempre stata collocata in un orizzonte temporale incerto e distante.

In più occasioni, Sam Altman ha sottolineato come lo sviluppo dell’AGI non debba essere interpretato come un evento improvviso, ma come un processo graduale, fatto di progressi incrementali distribuiti nel tempo. Anche le principali analisi di settore, tendono a collocare l’emergere di sistemi “AGI-like” tra il 2026 e il 2028, ovvero un intervallo indicativo, periodo in cui si prevede la convergenza di diversi fattori, come l’aumento della capacità computazionale, il miglioramento dei modelli e lo sviluppo di sistemi sempre più autonomi.

All’interno di questo scenario, l’intervento di Huang segna un cambio di prospettiva nel dibattito sull’AGI spostando l’attenzione dal “quando” verrà raggiunta a una riflessione più profonda sul “cosa” essa sia e su come venga definita secondo la sua visione.

Alla domanda su quanto mancasse al raggiungimento dell’AGI, la risposta è stata diretta: “Penso che sia arrivato il momento. Penso che abbiamo raggiunto l’AGI.”

Un affermazione che, più che anticipare le tempistiche, ridefinisce il concetto stesso di AGI. Secondo il CEO di NVIDIA, infatti, l’AGI non deve essere necessariamente intesa come una replica dell’intelligenza umana, ma come una capacità funzionale: quella di operare in autonomia su compiti complessi e generare valore.

In questa prospettiva, un sistema è “generale” quando non si limita a rispondere a input, ma è in grado di agire, prendere decisioni e portare a termine processi articolati senza supervisione continua. Il passaggio è proprio questo ovvero dalla risposta all’azione, in questo caso ciò che conta non è più la somiglianza con il pensiero umano, ma la capacità concreta di produrre risultati.

Alcuni segnali di questa evoluzione sono già visibili.

Piattaforme come OpenClaw mostrano, almeno in fase sperimentale, la possibilità di sviluppare e gestire prodotti digitali in modo autonomo, senza un intervento umano costante.

In questo contesto si inserisce anche Anthropic, che sta sviluppando un nuovo modello denominato Claude Mythos. L’esistenza del sistema è emersa in seguito a un’esposizione accidentale di documenti interni, riportata dalla rivista Fortune. L’episodio ha reso accessibili migliaia di file mai pubblicati, offrendo uno sguardo inedito sulle dinamiche di sviluppo.

Nei documenti, il modello viene indicato anche con il nome “Capybara” e descritto come un salto di qualità significativo rispetto alle versioni precedenti.

Nello specifico, emergono performance superiori in ambiti come il ragionamento avanzato, lo sviluppo software e la sicurezza informatica, con risultati che supererebbero quelli di Claude Opus 4.6. Il sistema si collocherebbe così a un livello superiore nella gerarchia dei modelli Anthropic, confermando una traiettoria di sviluppo verso IA più generaliste.

Sebbene il modello sia stato definito “il più potente mai realizzato”, l’accesso è attualmente limitato a un gruppo ristretto di utenti e non è stata ancora comunicata una data di rilascio pubblico. Questa cautela è legata non solo ai costi operativi elevati, ma soprattutto ai potenziali rischi associati a sistemi di questo livello.

Le analisi condotte da esperti come Roy Paz e Alexandre Pauwels evidenziano come modelli avanzati possano aumentare in modo significativo la velocità e la sofisticazione degli attacchi informatici, creando un potenziale squilibrio tra capacità offensive e difensive.

Per comprendere questa evoluzione verso l’AGI, è necessario guardare al livello infrastrutturale, i modelli più avanzati non nascono in modo isolato, ma sono il risultato di una trasformazione profonda dell’ecosistema tecnologico. NVIDIA, in questo senso, ha ridefinito il concetto stesso di computer, trasformando i data center in vere e proprie fabbriche di intelligenza, capaci di produrre continuamente output cognitivi e generare valore in tempo reale.

Alla luce di queste trasformazioni, la dichiarazione iniziale di Huang può essere riletta in modo più preciso. L’AGI, intesa come replica completa dell’intelligenza umana, non è ancora stata raggiunta. Tuttavia, se la si definisce come la capacità di un sistema di operare in autonomia su problemi complessi e generare valore, allora è possibile sostenere che una forma funzionale e operativa di AGI sia già presente.

Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha tenuto il discorso di apertura dell’evento, discorso centrato sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale, annunciando tecnologie IA ancora più innovative in diversi settori e ripercorrendo 30 anni di storia dell’azienda da lui creata, sottolineando come la creazione della GPU programmabile nel 1999 abbia rappresentato una pietra miliare non solo per Nvidia, ma per l’intero scenario dell’ICT.

Quell’innovazione, ha spiegato, è stata il fondamento su cui si è costruita l’IA moderna, trasformando in pochi anni ogni livello dei sistemi di calcolo.

Durante il suo intervento, Huang ha presentato alcune delle novità in arrivo nei prossimi mesi che saranno caratterizzate da sistemi IA in grado di “pensare”, pianificare e agire autonomamente e saranno alla base di settori chiave come il gaming, la robotica e la guida autonoma.

Huang ha introdotto il concetto di Agentic AI, la tecnologia pensata per creare agenti IA virtuali in grado di prendere decisioni autonome e completare compiti complessi, attualmente in fase di implementazione dai vari attori dell’IA.

In questo ambito, Nvidia ha realizzato NeMo, una piattaforma end-to-end per lo sviluppo di IA generativa personalizzata, inclusi i modelli linguisitici di grandi dimensioni (LLM) e l’IA multimodale, visiva e vocale, utilizzabile ovunque. NeMo fornisce modelli pronti per le aziende con un’accurata selezione dei dati e forte personalizzazione, generazione aumentata di recupero (RAG) e prestazioni accelerate ed è particolarmente predisposta per la creazione di agenti.  

Nei mesi scorsi, già altre note aziende come Google e Microsoft hanno annunciato l’introduzione di agenti IA, puntando sulla creazione di soluzioni intelligenti in grado di agire autonomamente per affrontare sfide sempre più complesse, consentendo agli utenti di delegare intere attività a sistemi di IA, che saranno in grado di portarle a termine in maniera indipendente.

Huang ha illustrato i concetti alla base della Physical AI, quel campo dell’IA che unisce l’intelligenza artificiale con la robotica fisica, mediante l’utilizzo di algoritmi intelligenti per controllare e migliorare il comportamento di macchine e dispositivi fisici, come robot, veicoli autonomi, droni e altri strumenti che interagiscono con l’ambiente fisico. A differenza dell’IA tradizionale, la Physical AI integra il “mondo reale” nei suoi processi, permettendo alle macchine di percepire l’ambiente esterno.

Nell’ambito della Physical AI, Nvidia ha realizzato il modello fondativo Cosmos, in grado di simulare il mondo fisico e le sue leggi all’interno della piattaforma di grafica tridimensionale Omniverse, altro strumento di Nvidia, che permette a designer, ingegneri e artisti di collaborare su progetti complessi, sfruttando strumenti integrati per modellazione, rendering (generazione immagini 3D) e offrendo simulazione in tempo reale.

I campi di applicazione di Cosmos sono stati da Huang così individuati:

• Robotico: in cui consente di simulare il comportamento di robot in ambienti realistici, testando movimenti e interazioni prima dell’applicazione nel mondo reale.
• industriale: in cui supporta la progettazione di processi produttivi efficienti, prevedendo potenziali problematiche e ottimizzando i flussi di lavoro.
• Guida autonoma: Nvidia, ad esempio, ha utilizzato Cosmos nello sviluppo del software DriveOS per veicoli autonomi, collaborando con Toyota per integrare queste tecnologie.  La Physical AI, nell’ambito della guida autonoma, permette di creare simulazioni di scenari urbani complessi, consentendo ai veicoli di essere testati in sicurezza senza mettere a rischio persone o infrastrutture.

Per il settore del gaming, Nvidia ha introdotto una novità, le GPU RTX Blackwell Serie 50, l’ultima generazione di schede grafiche, progettate per offrire prestazioni elevate sia nel gaming che nelle attività di grafica.

Bing Generative Search” è molto simile alla versione di Google AI Overviews, la ricerca generativa di Google, di cui abbiamo scritto a luglio, inizialmente disponibile solo per gli utenti negli Stati Uniti, ma che presto sarà diffusa a livello globale.

Sempre in quei giorni OpenAI ha presentato SearchGPT, un motore di ricerca basato su IA che fornisce risposte rapide e precise, integrando dati in tempo reale dal web. Adesso disponibile in tutti i paesi per gli utenti con un abbonamento ChatGPT Plus e Team, SearchGPT sintetizza informazioni da vari siti, includendo link diretti alle fonti originali e permettendo domande di follow-up, simile a ChatGPT.

Meta ha sviluppato un motore di ricerca AI per ridurre la dipendenza da Google e Bing, puntando a risposte in tempo reale tramite Meta AI (la “sua” IA) su WhatsApp, Instagram e Facebook.

In ultimo citiamo Perplexity.AI, che ha sviluppato un motore di ricerca basato sull’AI, tra i cui finanziatori vi sono Jeff Bezos e Nvidia.

Appare sempre più chiaro che l’obiettivo è riuscire ad accaparrarsi una fetta della “ricerca” sul web, fino ad oggi monopolio di Google ed in piccola parte di Bing, perché è da lì che passerà il traffico del web e l’interazione degli utenti. Quindi, pubblicità, dati e centralità nella navigazione e nell’esperienza digitale.

Evidentemente anche questo aspetto del nostro ecosistema informativo sarà completamente trasformato dall’intelligenza artificiale. Con alcune criticità già osservabili per il mondo dell’informazione.

Per gli editori, molti dei quali hanno stretto accordi con OpenAI e le altre aziende di IA per l’addestramento dei loro modelli con dati “affidabili”, ( tra questi ricordiamo Associated Press, Reuters, The Atlantic, Axel Springer, Condé Nast, Financial Times, GEDI, Hearst, Le Monde, News Corp, Prisa (El País), Time e Vox Media), è in gioco la propria sopravvivenza.

Abbiamo più volte evidenziato come, sebbene gli accordi tra aziende di intelligenza artificiale ed editori prevedano l’aggiunta dei link alle fonti nelle risposte dei motori di ricerca IA, in un epoca di sempre minore tempo speso nella lettura, appaia improbabile che la ricerca generativa possa dirottare la stessa quantità di traffico generata dai motori tradizionali, verso le fonti: se si ha la possibilità di trovare una risposta esaustiva, certificata da un link ad una fonte autorevole, all’interno del motore di ricerca dell’IA, per quale motivo andare a leggere anche la fonte?

È questo un punto di svolta che, probabilmente, porterà ad ulteriori scenari e cambiamenti, nei rapporti tra queste aziende ed editori.

Altro aspetto critico è la GEO (Generative Engine Optimization), ovvero l’ottimizzazione dei siti per il motore di ricerca generativo.

GEO è il metodo con cui aziende e agenzie di marketing cercano di rendere i propri contenuti più visibili nei risultati generati dai chatbot. Simile alla SEO, ma con un obiettivo diverso, la GEO si concentra su come fare in modo che il contenuto venga selezionato dagli algoritmi di intelligenza artificiale, manipolando non solo il linguaggio utilizzato ma anche il tipo di referenze. Il principio è chiaro: attraverso specifiche tecniche di scrittura e strategia, è possibile aumentare la probabilità che il chatbot includa un certo contenuto nella sua risposta.

Come riporta il The Guardian, secondo  recenti studi di Berkeley e Harvard, i chatbot tendono a dare più rilevanza a contenuti tecnici o ricchi di parole chiave, elementi che normalmente possono non essere sinonimo di accuratezza o imparzialità. Un creatore di contenuti può quindi manipolare il chatbot usando un linguaggio strategico e citazioni mirate, rendendo molto più probabile che il suo prodotto o servizio venga scelto come risposta.

Per i ricercatori, questo apre un mondo di vulnerabilità, con una capacità di manipolazione così forte che anche una semplice “stringa di testo strategica”, priva di apparente significato, può forzare il chatbot a generare una risposta specifica.

Immaginiamo l’uso di una simile tecnica su larga scala, applicata su interi cataloghi di prodotti: gli utenti vedrebbero spesso nelle risposte solo quei prodotti manipolati tramite GEO, anziché quelli di reale qualità o popolarità.

Questo introduce il “dilemma della risposta diretta”: quando una persona riceve un’unica risposta a una domanda complessa, è improbabile che verifichi ulteriori punti di vista.

L’intelligenza artificiale, fornendo un’unica risposta percepita come “autorevole”, potrebbe consolidare una verità che non rappresenta necessariamente l’insieme completo e diversificato delle opinioni o dei fatti su un tema. Questo è particolarmente problematico per il pluralismo e la trasparenza dell’informazione che, ormai, è totalmente digitale.

Ovviamente stiamo descriveno una “rivoluzione” nel suo divenire ed è probabile che alcune di queste problematiche si possano risolvere con l’evoluzione di questi sistemi.

Durante una recente call con analisti ed investitori, il CEO di Meta, Mark Zuckerberg, ha annunciato che il cluster è il più grande mai realizzato finora (in realtà anche Musk ha dichiarato che la sua xAI è basata su un cluster delle stesse dimensioni), e prevede di superare le dimensioni dei cluster utilizzati dai concorrenti.

In questo modo Meta si pone in prima fila nella competizione con i vari Microsoft, Google e lo stesso Musk, che però ha annunciato l’ampliamento del proprio cluster a 200.000 GPU entro il 2024.

La differenza sostanziale tra il modello di Meta e gli altri concorrenti è la strategia open source, che permette a sviluppatori e ricercatori di accedere liberamente ai modelli, sebbene con alcune limitazioni commerciali.

Diversamente dai modelli di OpenAI e Google, che sono accessibili solo tramite API, Llama offre un accesso completo, attirando l’interesse di aziende e laboratori di ricerca che cercano maggiore flessibilità nella gestione dei modelli e dei costi. Zuckerberg ha sottolineato che l’approccio open source consente una maggiore personalizzazione e una distribuzione più ampia e sicura dei modelli.

La costruzione e il mantenimento di questa infrastruttura richiedono però enormi risorse energetiche. Un singolo cluster di 100.000 GPU AI, come quelli impiegati da Meta e altri colossi, richiede fino a 370 GWh annui, l’equivalente del consumo energetico di oltre 34 milioni di abitazioni americane, con non poche preoccupazioni sulla sostenibilità energetica, considerando che molte aziende tech hanno difficoltà a rispettare i propri obiettivi ambientali. Elon Musk ha già fatto ricorso a grandi generatori mobili per alimentare i propri cluster, mentre altri concorrenti, come Microsoft e Amazon, stanno investendo in piccoli reattori modulari per garantire forniture di energia sufficienti.

Meta, tuttavia, ha evitato di rispondere alle domande sui vincoli energetici durante la call, lasciando aperti interrogativi sulle sue strategie per sostenere il crescente fabbisogno energetico.

La crescita di Nvidia è stata impressionante. L’azienda è passata dall’essere conosciuta per le performanti schede grafiche per computers (molto amate dagli appassionati di videogiochi) a diventare un gigante della tecnologia grazie al boom dell’intelligenza artificiale generativa. I suoi chip sono diventati il motore dell’IA, alimentando i successi in questo settore. La capitalizzazione di mercato di Nvidia è aumentata di oltre 30 volte in soli cinque anni, trasformandola nell’azienda di maggior valore al mondo, eclissando Microsoft ed Apple.

Il dominio di Nvidia nel mercato dei processori per data center, con una quota del 98%, ha sollevato preoccupazioni non legate al monopolio in sé, che non è illegale, ma all’uso del potere che ne deriva per limitare la concorrenza e l’innovazione.

Il Dipartimento di Giustizia, infatti, sospetta tattiche illegali nelle sue pratiche commerciali che prevedono la vendita dei servizi raggruppandoli in pacchetti che contengono tutto ciò di cui i suoi clienti hanno bisogno come chip, software e servizi di rete.

Particolare attenzione, ricade sul software CUDA (Compute Unified Device Architecture), che consente agli sviluppatori di ridurre i tempi di calcolo. Questo software, non essendo open source, non può essere utilizzato da altri produttori di GPU come AMD o Intel. Inoltre, le GPU di Nvidia sono progettate per funzionare esclusivamente con CUDA contribuendo a limitare le scelte dei propri clienti.

La recente acquisizione di Run:AI, startup israeliana che fornisce software per la gestione dell’IA, avvenuta ad aprile, ha attirato ulteriore attenzione da parte del Dipartimento di Giustizia, come riportato da Bloomberg. Si ritiene che questo acquisto possa rafforzare il controllo di Nvidia sulla catena di fornitura dei chip per l’IA, complicando ulteriormente la possibilità per i clienti di scegliere alternative a Nvidia. In aggiunta, le autorità di regolamentazione stanno anche indagando se Nvidia offre forniture e prezzi preferenziali ai clienti che utilizzano esclusivamente la sua tecnologia o acquistano i suoi sistemi completi, penalizzando coloro che non utilizzano esclusivamente Nvidia.

Tale investimento era stato incoraggiato anche dal governo degli Stati Uniti in quanto un’altra parte dell’accordo prevedeva che G42 eliminasse l’hardware di Huawei, l’azienda cinese di telecomunicazioni, e che gli Emirati Arabi Uniti accettassero di rimuovere le apparecchiature di Huawei da alcune aree considerate sensibili.

Tutto ciò appare congruo con lo scenario di guerra economica e tecnologica tra USA e Cina in atto, ci basti pensare alle restrizioni imposte nelle esportazioni dei chip di Nvidia.

D’altro canto, i rapporti tra Stati Uniti ed Emirati Arabi sono in pieno sviluppo ma, solo nel momento in cui G42 ha dichiarato di voler recidere i suoi legami con la Cina, Microsoft ha avanzato la proposta.

Nel mese di dicembre il direttore generale di G42, Peng Xiao, aveva pubblicamente preso le distanze dalla Cina affermando che “non poteva lavorare con entrambe le parti” e a febbraio, l’azienda ha dichiarato che il suo dipartimento di investimenti tecnologici, 42XFund, aveva venduto tutte le sue partecipazioni in società cinesi, ma ha rifiutato di rivelare a chi sono state vendute le partecipazioni.

In questa situazione alquanto opaca, lo scorso 11 luglio alcuni esponenti repubblicani del governo americano hanno avanzato delle preoccupazioni e delle riserve su questo accordo, in quanto si tratta di un trasferimento senza precedenti di una tecnologia altamente sensibile di origine statunitense, senza aver avuto in precedenza una consultazione del Congresso.

Tale preoccupazione deriva dal fatto che i rapporti tra gi Emirati e Pechino è sempre stato stretto, ed inoltre gli investimenti cinesi di G42 sono ad oggi gestiti da Lunate, un nuovo investitore e gestore patrimoniale con sede proprio ad Abu Dhabi, sotto il controllo del governo degli emirati. I dubbi nascono dal fatto che Lunate sta gestendo le attività cinesi precedentemente detenute da 42XFund.

Una sorta di gioco delle tre carte.

Gli esponenti del governo americano hanno quindi scritto ed inviato la settimana scorsa una lettera al presidente alla Casa Bianca richiedendo in modo diretto un’indagine più approfondita di tale accordo e soprattutto dei rapporti che intercorrono tra la Cina e gli Emirati Arabi Uniti chiedendo in modo specifico l’intervento del National Intelligence Council.

Nel frattempo, Microsoft principale attore della vicenda, ha dichiarato di star lavorando a stretto contratto con il Consiglio di sicurezza nazionale in quanto, al di là di tutti gli investimenti e i ricavi economici che ne possano derivare, la sicurezza nazionale deve esser sempre considerata al primo posto.

Infatti, nonostante le restrizioni statunitensi volte a limitare l’accesso delle aziende cinesi ai processori avanzati di intelligenza artificiale e High Performance Computing, una rete di acquirenti, venditori e corrieri sta aggirando i controlli sulle esportazioni statunitensi sui processori di Nvidia cruciali per l’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale. Oltre 70 distributori pubblicizzano apertamente questi chip online, con molti che promettono consegne in poche settimane e alcuni addirittura vendono interi server, come riporta il Wall Street Journal. Fatturato previsto: 12-13 miliardi di dollari.

In questa “guerra”, che guerra non è, OpenAI ha notificato ai suoi utenti in Cina che sarebbe stato loro impedito di utilizzare i suoi strumenti e servizi a partire dal 9 luglio.

“Stiamo adottando misure aggiuntive per bloccare il traffico API dalle regioni in cui non supportiamo l’accesso ai servizi di OpenAI”, ha dichiarato un portavoce di OpenAI a Bloomberg il mese scorso.

OpenAI non ha spiegato il motivo di questa decisione improvvisa. D’altra parte, ChatGPT è già bloccato in Cina dal firewall del governo ma, fino a questa settimana, gli sviluppatori potevano usare reti private virtuali (VPN ndr) per accedere agli strumenti (API) di OpenAI al fine di perfezionare le proprie applicazioni di intelligenza artificiale generativa e confrontare le proprie ricerche. Ora il blocco arriva dal lato statunitense.

Come riporta il South China Morning Post tuttavia questo blocco non farebbe altro che da “acceleratore” per i progetti di IA cinesi che, alla fine di marzo di quest’anno, sono 117, tutti servizi in stile ChatGPT, secondo l’ultimo elenco pubblicato dalla Cyberspace Administration of China. Come osserva il The Guardian, aziende come SenseTime, si stanno affrettando a “risucchiare” gli utenti rifiutati di OpenAI.

Dopo che il mese scorso erano già circolate voci sulle decisioni di OpenAI, Baidu ha offerto 50 milioni di token gratuiti per il suo modello di intelligenza artificiale Ernie 3.5, nonché servizi di migrazione gratuiti, mentre Zhipu AI, un’altra startup locale, ha offerto 150 milioni di token gratuiti per il suo modello. Tencent Cloud sta regalando 100 milioni di token gratuiti per il suo modello di intelligenza artificiale ai nuovi utenti fino alla fine di luglio.

Ed in più, secondo il giornale di Hong Kong, la misura è del tutto aggirabile, in quanto “limitare” l’accesso a servizi disponibili al pubblico come ChatGPT in base alla posizione geografica degli utenti può essere un compito arduo, tecnicamente o anche amministrativamente ad esempio, aggirando le restrizioni cambiando il domicilio di un’azienda.

Insomma, un blocco che non blocca.

La posizione di osservatore di Apple nel consiglio di OpenAI, si affianca a quella del concorrente Microsoft, che è il principale sostenitore finanziario e tecnologico di OpenAI.

Il rappresentante di Apple sarà Phil Schiller, attualmente Apple Fellow. Schiller, che risponderà direttamente al CEO Tim Cook e potrà partecipare alle riunioni del consiglio senza diritto di voto o altri privilegi direttivi. Tuttavia, la sua presenza garantirà ad Apple un accesso privilegiato alle dinamiche decisionali di OpenAI, mantenendo un occhio sulle innovazioni e le strategie di OpenAI, visto che questa entrerà con la sua IA in tutti i suoi dispositivi.

L’accordo tra le due aziende dovrebbe diventare effettivo entro la fine dell’anno.

Se da un lato l’accordo tra Apple e OpenAI sancisce una svolta inevitabile e senza ritorno, dal punto di vista tecnologico ed organizzativo, questi sviluppi dell’intelligenza artificiale stanno producendo cambiamenti o forse “terremoti” nel mondo economico e finanziario.

Come avevamo già evidenziato, la crescente domanda di chip per IA ha rimodellato gli investimenti finanziari delle grandi aziende, sovvertendo il dominio di aziende storiche: un esempio evidente di questa trasformazione è Nvidia, che ha superato Microsoft e Apple in termini di capitalizzazione di mercato. Le azioni di Nvidia sono aumentate del 3,5% a Wall Street, raggiungendo i 135,58 dollari, con una capitalizzazione di mercato che ha toccato i 3.335 miliardi di dollari.

Queste aziende sovracapitalizzate si muovono spesso anche al di sopra degli interessi o delle disposizioni degli stati, rappresentando, di fatto, sistemi di potere economico autonomi. Nvidia, ad esempio, nonostante gli embarghi sulle esportazioni di prodotti tecnologici dagli Stati Uniti verso Cina e Russia, che avrebbero dovuto frenare la sua attività, è sulla buona strada per vendere chip di intelligenza artificiale per un valore di 12 miliardi di dollari in Cina, dove consegnerà nei prossimi mesi più di 1 milione dei suoi nuovi chip H20,che sono  quasi il doppio di quelli che Huawei prevede di vendere del suo prodotto concorrente cinese, l’Ascend 910B.
Ogni chip H20 costa tra i 12.000 e i 13.000 dollari, il che suggerisce che Nvidia è in grado di generare, come già detto, fino a 12 miliardi di dollari di vendite.

Questo commercio in barba alle norme vigenti si realizzerebbe attraverso una rete di acquirenti, venditori e corrieri, aggirando i controlli sulle esportazioni statunitensi: oltre 70 distributori pubblicizzano apertamente questi chip online, con molti che garantiscono la consegna in poche settimane. Clienti di riferimento: startup e istituti di ricerca.

Anche se Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia ha affermato, durante l’ultima conference call sui guadagni della società a maggio che “Il nostro business in Cina è sostanzialmente inferiore ai livelli del passato , ed è molto più competitivo in Cina ora, a causa delle limitazioni commerciali della nostra tecnologia; tuttavia, continuiamo a fare del nostro meglio per servire i clienti in quei mercati”.

Nel 2021, prima che gli Stati Uniti iniziassero a imporre controlli sulle esportazioni, la Cina rappresentava più di un quarto dei ricavi totali di Nvidia. Anche se il chip H20 vendesse bene come previsto dagli analisti, la Cina potrebbe avvicinarsi a non più del 10 percento delle vendite quest’anno.

Questo risultato è stato raggiunto pochi giorni dopo aver superato Apple, quando Nvidia si era posizionata come seconda azienda di maggior valore al mondo.

Nel frattempo, il valore di mercato delle azioni di Microsoft è sceso a 3.317 trilioni di dollari, con il valore delle azioni diminuite dello 0,45% e le azioni Apple sono scese di oltre l’1%, riducendo il valore di mercato della società a 3.286 miliardi di dollari.

La frenesia di Wall Street guidata dall’ottimismo sulla tecnologia IA potrebbe rappresentare l’emblema di tutto quello che sta accadendo nel mondo odierno. L’intelligenza artificiale non solo ha conquistato l’attenzione degli investitori, ma sta anche innescando una vera e propria trasformazione socioeconomica che abbraccia ogni settore della nostra vita.

Le aziende tecnologiche stanno vedendo un aumento vertiginoso delle loro valutazioni di mercato grazie alle applicazioni avanzate di IA che spaziano dalla finanza alla sanità, dalla logistica alla produzione e il settore dell’informazione e dell’editoria è forse uno degli esempi più tangibili di come l’IA stia trasformando la società.

Gli editori, per rimanere a galla in questo contesto di sviluppo tecnologico e per mantenere la loro rilevanza in un panorama mediatico sempre più dominato dall’automazione e dai contenuti generati da algoritmi stanno adottando questi nuovi strumenti e nuove strategie, integrando l’IA per migliorare l’efficienza delle operazioni editoriali, dall’analisi dei dati per identificare le tendenze di lettura fino alla generazione automatica di articoli su argomenti standardizzati.

La storia di Nvidia parte nel 1999 quando, allora produttore di microprocessori poco conosciuto, debuttò al Nasdaq ed in meno di tre anni entrò nell’S&P 500, sostituendo Enron, che nel frattempo falliva.

Nvidia ha iniziato con successo grazie ai processori grafici delle GPU GeForce, diventate popolari tra i giocatori di console come Xbox e PlayStation. Nonostante la crisi finanziaria e la concorrenza con AMD, Nvidia ha trovato nuove opportunità nei data center. La pandemia di Covid-19 e l’esplosione dell’intelligenza artificiale hanno ulteriormente alimentato la crescita dell’azienda. Oggi, proprio grazie ai chip per l’IA, Nvidia domina il mercato.

I chip prodotti da Nvidia sono utilizzati in numerosi sistemi di intelligenza artificiale, tra cui il chatbot ChatGPT sviluppato da OpenAI.  La crescente domanda per i suoi chip di ultima generazione, ha provocato un significativo aumento del prezzo unitario, che ora si attesta intorno ai 30.000 dollari, generando un incremento sostanziale delle entrate aziendali.

Ed infatti, rispetto alle previsioni di un anno fa, l’azienda ha costantemente superato le aspettative in termini di ricavi e profitti, con la domanda per i suoi processori che supera di gran lunga l’offerta.

I dirigenti di Nvidia hanno affermato a maggio che la domanda per i chip Blackwell AI potrebbe superare l’offerta “fino al prossimo anno”.

I fronti sono in sostanza due: quello dell’hardware (semiconduttori) di supporto e quello dello sviluppo di modelli IA europei.

Lo scorso giugno la Commissione europea ha approvato un pacchetto di aiuti da 8,1 miliardi di euro di aiuti di Stato per la produzione di semiconduttori “Made in Europe”.

56 aziende di diverse dimensioni attingeranno al piatto per realizzare 68 progetti in 14 Stati membri: Austria, Repubblica Ceca, Finlandia, Francia, Germania, Grecia, Irlanda, Italia, Malta, Paesi Bassi, Polonia, Romania, Slovacchia e Spagna. La Commissione spera che il denaro pubblico porti 13,7 miliardi di euro di investimenti privati, mobilitando così un totale di quasi 22 miliardi di euro da qui al 2032, data in cui tutti i progetti dovrebbero raggiungere la fase finale. I primi prodotti potrebbero essere disponibili sul mercato già nel 2025.

L’obiettivo è fornire potenza di calcolo alle startup e alle PMI, colmando il divario con gli Stati Uniti. Tuttavia, la conversione dei supercomputer per adattarli alle esigenze dell’IA generativa è una sfida notevole, aggravata dalla carenza di componenti hardware, in particolare le schede grafiche.

Nel frattempo, le startup europee di semiconduttori sono alle prese con il loro mercato più grande, la Cina, che sta diventando sempre più vietato, mentre i controlli sulle esportazioni e sugli investimenti degli Stati Uniti iniziano a farsi sentire.

Più di un anno dopo che gli Stati Uniti hanno emesso ampie restrizioni alle esportazioni volte a limitare la modernizzazione militare cinese limitando la capacità del paese di ottenere chip avanzati, l’Europa, che ospita l’ 8,6% delle startup di semiconduttori finanziate da VC a livello globale , sta iniziando a introdurre ostacoli simili sul suo territorio, sotto la forte pressione di Washington.

Le aziende avvertono che le restrizioni stanno ostacolando il potenziale di crescita delle loro attività: secondo la società di consulenza Maximize Market Research, il mercato cinese dei semiconduttori valeva 179,5 miliardi di dollari nel 2023.

Sull’altro fronte, quello dei sistemi di IA,  la politica di investimenti intrapresa dalla Commissione, con un piano di finanziamenti per l’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale, presentato lo scorso 24 gennaio, può rappresentare un volano per il settore.

Il piano complessivo prevede la creazione di “fabbriche dell’IA”, ecosistemi che aggregano esperti del settore, nuovi talenti e dati intorno ai supercomputer, al fine di facilitare lo sviluppo delle startup. Tuttavia, il successo del piano dipende dai fondamentali necessari, attualmente mancanti.

Il pacchetto di supporto, noto come “pacchetto di innovazione AI”, si propone di estendere il sostegno all’ecosistema dell’IA europea, fornendo alle PMI e alle start-up accesso privilegiato ai supercomputer europei. Tali modifiche richiederanno flessibilità nella legislazione dell’UE per consentire aggiornamenti più rapidi e adeguati all’addestramento dei modelli di IA generativa.

Le start-up di IA generativa in Europa beneficeranno di accesso privilegiato ai supercomputer, consentendo loro di addestrare modelli più avanzati. Il pacchetto prevede anche finanziamenti significativi attraverso programmi esistenti come Horizon Europe e Digital Europe, con un investimento complessivo di circa 4 miliardi di euro fino al 2027.

Nonostante gli sforzi, ci sono sfide da affrontare, come la domanda elevata di slot sui supercomputer e la scarsità di componenti chiave come le GPU. La Commissione sta cercando di garantire l’approvvigionamento collaborando con produttori come Nvidia, ma le garanzie sono ancora incerte.

In conclusione, l’UE è impegnata a promuovere l’IA generativa, cercando di creare un ecosistema fiorente attraverso il pacchetto di innovazione AI e il sostegno finanziario e infrastrutturale. Tuttavia, la necessità di risposte tempestive e di un approccio strategico è cruciale per mantenere l’Europa al passo con i progressi globali nell’ambito dell’intelligenza artificiale.