Notizie attorno al mondo, con l’innovazione come denominatore comune. Sono quelle raccolte tutti i mercoledì sui profili social di Paola Pisano, tra questi LinkedIn e Instagram, nel tentativo di comprendere dove ci porterà la tecnologia e qual è il suo ruolo nella vita di istituzioni, aziende e semplici cittadini.

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L’AI americana nell’era di Trump

La nuova amministrazione Trump ha promesso di promuovere e deregolamentare le criptovalute, di invertire l’ordine esecutivo sull’AI del presidente Biden e di battere la Cina nella corsa all’AI. David Sacks, nominato dal presidente Trump a capo della politica sulle tecnologie emergenti della Casa Bianca, è un veterano della Silicon Valley. Sacks è stato co-fondatore di PayPal, dove ha lavorato con Musk e Peter Thiel e successivamente ha investito nelle aziende SpaceX e Palantir. È anche conosciuto come co-conduttore del podcast “All In” e come critico delle idee progressiste. Queste assunzioni incideranno sulla competizione delle aziende? Sacks, come Musk, sembra pronto a prendere decisioni che avranno un impatto diretto e immediato sui propri interessi. Questi uomini continueranno a gestire le loro aziende anche mentre influenzeranno le politiche che riguardano le loro stesse imprese, i concorrenti e le loro industrie. Una volta che Sacks e Musk inizieranno a fare proposte, sarà difficile non chiedersi, per ogni nuova idea: “Chi ne beneficia?”.

I nuovi canali pubblicitari

Perplexity ha iniziato a sperimentare gli annunci pubblicitari. Per realizzare pienamente la propria missione di stimolare la curiosità nel mondo, è necessario investire non solo nella creazione di un prodotto che piaccia ai consumatori, ma anche in un business robusto e autosostenibile economicamente. Gli annunci appariranno inizialmente negli Stati Uniti e saranno strutturati come domande di follow-up con la scritta “sponsorizzazione” per identificarli mentre i contenuti degli inserzionisti saranno posizionati al lato di una risposta. Quale sarà il modello di business scelto dai sistemi di AI? La subscription e l’accesso alle API potrebbero creare un modello di business sostenibile solo se il mercato crescesse in modo vertiginoso aumentando anche i margini di guadagno. Benché Sam Altman sembri essere contrario, guardando i profili che sta assumendo, anche OpenAI potrebbe valutare l’opzione della pubblicità come possibilità di ricavi. Il modello di business dell’advertisement sembra il più semplice per spostare il costo di un business così dispendioso dall’utente alle aziende.

Il supercomputer di Amazon

Amazon ha annunciato una nuova serie di modelli di base che mirano a competere con quelli di OpenAI, Anthropic e Meta. L’azienda ha presentato la sua famiglia di modelli di base Nova, che vanno da modelli leggeri solo per testo a quelli linguistici più grandi, oltre a modelli in grado di creare immagini e video. Amazon sta costruendo un “supercomputer che utilizza centinaia di migliaia dei suoi chip proprietari Trainium2“, con Anthropic come primo cliente. Amazon riuscirà a posizionarsi come fornitore di infrastrutture chiave per l’intera industry dell’AI? Mentre le aziende si stanno concentrando sui chatbot, l’e-commerce ha provato a fare un passo indietro domandandosi quale infrastruttura e piattaforma verrà scelta e utilizzata da milioni di imprese e startup e ha anche annunciato che i suoi chip Trainium2 sono ora disponibili per i clienti AI. Secondo la roadmap di rilasci, l’anno prossimo Amazon lancerà Trainium3. I chip personalizzati sono una parte importante del vantaggio competitivo creato da Amazon per sostenere modelli di Intelligenza artificiale.

Le nuove frontiere di Google Deepmind

GenCast è il nuovo modello di previsione meteorologica basato sull’intelligenza artificiale di Google Deepmind. Valuta la probabilità di molteplici scenari per stimare con precisione tendenze che vanno dalla produzione di energia eolica al movimento dei cicloni tropicali. Potrebbe essere integrato nei sistemi operativi di previsione meteorologica, offrendo informazioni preziose per aiutare i decisori a comprendere e prepararsi meglio per gli eventi meteorologici futuri. Sarà possibile anticipare in futuro eventi meteorologici estremi con la sola intelligenza artificiale? I modelli di previsione basati sull’AI sono generalmente più veloci e potenzialmente più efficienti rispetto ai metodi di previsione tradizionali. GenCast può generare la sua previsione in appena otto minuti, rispetto alle ore necessarie per una previsione tradizionale. A luglio, Google ha presentato il modello NeuralGCM, che combina l’apprendimento automatico, la fisica tradizionale e la valutazione umana per ottenere risultati migliori rispetto alla sola AI per le previsioni a lungo termine e le tendenze climatiche.