Aggiornamenti tecnologici del 4-11-25

Big Tech e il laboratorio europeo: come 151 milioni di euro al mese cambiano le regole

Un rapporto appena diffuso daOsservatorio dell’Europa aziendaleeLobbyControlrivila un dato sconcertante: le Big Tech spendono151 milioni di euro annuipresso le istituzioni europee per orientare le decisioni normative. Si tratta di un aumento del 33,6% rispetto al 2023. Dietro questi numeri c’è una strategia chiara:deregolamentare. . Le Big Tech puntano a sorridere l’Legge sull’intelligenza artificiale, indebolire ilGDPR, e contenere ilLegge sui mercati digitali (DMA)e ilLegge sui servizi digitali (DSA). Con oltre 890 lobbisti negli corridoi di Bruxelles (più dei delegati europei stessi), il settore digitale è dichiarato una macchia d’influenza senza eguali. Le prime dieci aziende tech spendono tre volte di più dei colossi farmaceutici, finanziari e automobilistici messi insieme. Una realtà che meritarebbe maggiore visibilità nell’opinione pubblica.key4biz

OpenAI vs. Amazon: il mega-accordo da 38 miliardi che fa tremare il mercato

OpenAI ha sigillato un accordo da38 miliardi di dollaricontroServizi Web Amazonper l’accesso a centinaia di migrazione di GPU NVIDIA nei prossimi sette anni. Il contratto rappresenta il primo storico con una piattaforma cloud esterna, segnalando il bisogno insaziabile di capacità computazionale della società di Sam Altman. Dietro questa operazione c’è un dato ancora più significativo: OpenAI planea di investire oltre 1,4 trilioni di dollari in partnership nei progetti cinque anni per il potenza di calcolo. Non è una novità isolata – a pochi mesi di distanza, la società ha giorno stretto accordi simili conOracolo(300 miliardi) eNvidia(100 miliardi) – ma evidenza come il vero collo di bottiglia dell’IA non sia l’algoritmo, bensì l’accesso ai chip.startupitalia

Samsung e Nvidia costruiscono la fabbrica del futuro: l’intelligenza artificiale al servizio della produzione

Una partnership poco sottolineata dai media principali è quella traSamsungeNvidiaper la creazione di una“megafabbrica AI”. Samsung acquista oltre 50.000 chip Nvidia per automatizzare l’intera catena di produzione dei semiconduttori, dalla produzione al controllo qualità. L’impaanto utilizza l’intelligenza artificiale per prevenire inefficienze e ottimizzare ogni fase del flusso di lavoro, con l’ambizione di poi replicare il modello negli stabilimenti Samsung globali, incluso quello in Texas. Inoltre, Samsung si prepara a fornire a Nvidia i nuovi chip di memoria HBM4, creando una sinergia virtuosa in cui il fornitore e il produttore di semiconduttori si rafforzano reciprocamente.aiopenmind+1

Il rito Chat Control: la privacy europea rispinge la sorveglianza di massa

Una notizia positiva passa quasi inosservata: l’Unione Europea ha definitivamente abbandonato il Controllo Chat. . La proposta danese di rendere obbligatoria la scansione dei messaggi (inclusi quelli scritti) è stata curata dopo la resistenza della Germania e di altri Paesi membri. Al suo posto, la Danimarca propone un modello basato su scansionivolontariada parte dei provider, più che su obblighi legali. È una rara vittoria della privacy nell’era della sorveglianza digitale, ma raramente celebrata come merita.tuttoandroid+2

Le elezioni silenziose nei board europei

Nel quadro più ampio, emergono come gli Stati Uniti stiano usandola diplomazia al servizio delle Big Tech. . Dichiarazioni anti-DSA di figura comeJD Vance, la firma di ordini esecutivi che minacciano dazi contro i Governo che sanzionano le Big Tech da parte diTrump, e istruzioni ai diplomatici di “ostacolare” il DSA nei consussi internazionali da parte del Segretario di StatoMarco Rubio, rivelano un coordinamento che raramente viene affrontato in modo critico nei media tradizionali.key4biz

Primo rapporto Microsoft sulla diffusione dell’IA: in Italia adozione al 25,8%

Primo rapporto sulla diffusione dell’intelligenza artificiale (AI) pubblicato da Microsoft, intitolatoAI Diffusion Report 2025, evidenzia che in Italia il25,8%della popolazione in età lavorativa utilizza strumenti di AI, un dato superiore alla media del Nord Globale (23%) e simile a quello di Stati Uniti (26,3%) e Germania (26,5%).

Il rapporto sottolinea che l’AI è la tecnologia con la maggiore velocità di adozione nella storia, raggiungendo 1,2 miliardi di utenti in meno di tre anni, superando il ritmo di internet e degli smartphone[2][3]. Tuttavia, esiste un divario globale significativo: nel Nord Globale l’adozione è quasi doppia (23%) rispetto al Sud Globale (13%), collegata a fattori come il PIL pro capite e l’accesso a infrastrutture fondamentali quali elettricità, internet, data center e competenze digitali.

Se da un lato paesi come Emirati Arabi Uniti (59,4%) e Singapore (58,6%) primeggiano grazie a robuste infrastrutture digitali e programmi di formazione, l’Italia, pur mostrando un’adozione incoraggiante, resta indietro rispetto a paesi europei come Francia (40,9%), Spagna (39,7%) e Regno Unito (36,4%).

Il rapporto identifica tre tipologie di attori essenziali per il progresso dell’AI:

Frontier builders: pionieri che creano i modelli avanzati di AI,
Infrastructure builders: aziende che forniscono la capacità di calcolo e le reti (gli Stati Uniti e la Cina concentrano l’86% della capacità mondiale),
Users: persone, imprese e governi che adottano e applicano l’AI nella pratica.

Una barriera significativa per una diffusione più equa è la lingua: metà dei contenuti web è in inglese, lingua parlata nativamente da solo il 5% della popolazione globale, creando un ostacolo all’accesso globale all’AI[1].

La metodologia di misurazione utilizzata nel report si basa sull’analisi di dati aggregati e anonimi provenienti da oltre un miliardo di device Windows, integrati con dati di mercato per stimare l’effettiva penetrazione dell’AI nelle diverse regioni.

In sintesi, l’Italia ha un tasso di adozione AI superiore alla media globale del Nord, ma rimane indietro rispetto ai leader europei a causa di limitazioni infrastrutturali e digitali. Il potenziale di crescita esiste, soprattutto integrando AI, infrastrutture cloud e formazione digitale in una strategia nazionale coerente.

Come riconoscere un video generato dall’intelligenza artificiale

come riconoscere un video generato dall’intelligenza artificiale, seguendo i consigli di Pier Luigi Pisa, esperto di IA, i cinque segnali principali sono:

Sfondo: spesso contiene errori come dettagli impastati, volti deformati o persone che si sovrappongono.
Scritte: presenza di refusi, doppie o loghi non fedeli.
Skyline: edifici incompatibili con la città mostrata.
Fisica: movimenti innaturali (uccelli, macchine, onde) o camminate ripetitive e innaturali.
Fonte: verificare l’attendibilità della fonte; diffidare di canali non conosciuti o non verificati.

Inoltre, per le immagini, attenzione allo sfondo e alle mani, spesso mal rappresentate dall’IA.

L’intelligenza artificiale sostituisce la Legge di Moore

Jensen Huang, CEO di Nvidia, afferma che la Legge di Moore è morta e che l’intelligenza artificiale sta avviando un nuovo ciclo virtuoso. L’elaborazione accelerata di Nvidia è fondamentale per questo cambiamento, poiché l’AI sta trasformando ogni livello dello stack di elaborazione, rendendo obsoleti i computer esistenti. Huang prevede che l’AI genererà un’economia da 100 trilioni di dollari, rappresentando il più grande aumento di produttività nella storia.

Legge di Mooree AI:La Legge di Moore è morta e l’AI sta guidando un nuovo ciclo virtuoso.
Ottimismo sull’AI:L’AI è vista come l’inizio diuna nuova rivoluzione industriale, non una bolla speculativa.
Investimenti incomputer:Le aziende stanno investendo miliardi in nuovi computer a causa dell’AI, guidando la crescita di Nvidia e di altre società.

Circolo virtuoso dell’IA:L’IA migliora con l’aumento degli utenti, generando maggiori profitti e portando alla creazione di IA ancora migliori.
Transizione dall’elaborazione general-purpose all’elaborazione accelerata:La Legge di Moore ha esaurito la sua forza e l’elaborazione accelerata è ora fondamentale per il calcolo.
Trasformazione dell’industria informatica:L’IA sta cambiando ogni livello dello stack di elaborazione, richiedendo la migrazione dei computer esistenti verso la nuova piattaforma.

Per Microsoft la vera barriera alla crescita dell’AI è la disponibilità di energia elettrica

Durante un’intervista al podcast BG2 Pod con Sam Altman, Satya Nadella ha spiegato che Microsoft dispone già di GPU pronte ma impossibilitate a entrare in funzione per mancanza di infrastrutture e forniture elettriche adeguate. La costruzione di centrali richiede tempi e burocrazia ben più lunghi rispetto alla produzione di chip.
Mentre Jensen Huang (Nvidia) parla di una domanda di GPU senza limiti e prevede anni di piena saturazione produttiva, Nadella ribalta la prospettiva: il vero collo di bottiglia dell’AI è l’energia. La corsa dei colossi tecnologici verso soluzioni più potenti sta spingendo a ricorrere perfino a turbine a gas e mini centrali nucleari per sostenere data center sempre più energivori. Per i consumatori, questo potrebbe tradursi in un probabile aumento dei costi dell’elettricità.

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Ennio Martignago

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