Per diverso tempo la ricerca sui droni ha inseguito un obiettivo preciso: renderli invisibili. Materiali trasparenti, rivestimenti mimetici, sistemi ottici sofisticati e tecnologie di occultamento hanno rappresentato le strade più battute nei laboratori di ricerca e nei programmi militari. Alla Northwestern University, però, il punto di partenza è stato completamente diverso: più che nascondere il velivolo, gli ingegneri hanno deciso di sfruttare un limite della percezione umana, quello che impedisce all’occhio di distinguere con precisione un oggetto quando ruota a velocità molto elevata.

Da questa intuizione è nato Phantom Twist, un drone sperimentale che non diventa realmente invisibile, ma si trasforma in una sagoma sfocata, tanto da confondersi con lo sfondo e risultare molto più difficile da individuare rispetto ai velivoli tradizionali. Il progetto – presentato alla conferenza internazionale Robotics: Science and Systems 2026 di Sydney – introduce un approccio inedito alla progettazione dei sistemi a pilotaggio remoto: invece di modificare l’ambiente circostante o il materiale del drone, modifica il modo in cui il cervello umano lo percepisce. È una differenza sostanziale, perché apre una nuova linea di ricerca nella cosiddetta bassa osservabilità, destinata a interessare non soltanto il mondo della robotica ma anche quello della sicurezza, della sorveglianza e, inevitabilmente, delle applicazioni militari.

Come nasce Phantom Twist: quando è l’AI a progettare il velivolo

Il cuore dell’innovazione è il progetto stesso del drone: nei comuni quadricotteri il corpo centrale resta fermo mentre ruotano soltanto le quattro eliche, lasciando sempre visibile la struttura principale. Phantom Twist adotta invece una soluzione completamente diversa: dispone di un solo motore e di un’unica elica, mentre l’intero corpo del velivolo ruota in senso opposto fino a circa 25 volte al secondo. A questa velocità il sistema visivo umano non riesce più a ricostruire nitidamente la forma dell’oggetto, che appare come una leggera foschia sospesa nell’aria.

Per arrivare a questo risultato i ricercatori hanno affidato un ruolo decisivo all’intelligenza artificiale: gli algoritmi hanno generato circa 20 mila possibili configurazioni del drone, valutandone stabilità aerodinamica, distribuzione delle masse e livello di visibilità. Successivamente hanno riorganizzato migliaia di volte la posizione di batteria, circuito elettronico, contrappesi ed elica fino a individuare la disposizione più efficace. Ogni configurazione è stata poi simulata su oltre cento scenari reali e analizzata attraverso un modello capace di riprodurre il funzionamento della percezione visiva umana. Secondo i test del gruppo di ricerca, il risultato finale è un drone circa dieci volte meno visibile rispetto a un quadricottero convenzionale, senza compromettere la stabilità del volo.

Dalla ricerca ambientale alla sicurezza: le applicazioni di una tecnologia a doppio uso

Le possibili applicazioni vanno ben oltre l’esercizio di laboratorio. I ricercatori immaginano innanzitutto un impiego in ambito civile, dove un drone meno evidente potrebbe monitorare colonie di uccelli, osservare ecosistemi fragili, ispezionare ponti, dighe, linee elettriche o impianti industriali riducendo al minimo l’impatto della propria presenza. In molti casi, infatti, animali e persone modificano il proprio comportamento non appena notano un velivolo in volo, alterando la qualità delle osservazioni. Ridurre questa interferenza significa ottenere dati più affidabili senza ricorrere a tecnologie particolarmente invasive.

Allo stesso tempo è difficile ignorare le implicazioni strategiche di un sistema concepito per essere meno percepibile, in quanto un drone di questo tipo potrebbe trovare spazio nelle missioni di ricognizione, nella sorveglianza discreta di infrastrutture critiche o nelle operazioni di raccolta informazioni. Il prototipo, tuttavia, è ancora lontano da una maturità operativa: il rumore dell’elica rimane facilmente udibile, alcune barre di supporto e i cavi sono ancora visibili e la particolare configurazione rotante limita la manovrabilità rispetto ai quadricotteri tradizionali, soprattutto quando si tratta di effettuare cambi di direzione rapidi o trasportare sensori aggiuntivi. Sono limiti che i ricercatori riconoscono apertamente e sui quali stanno già lavorando.

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La nuova frontiera della competizione tecnologica passa anche dalla percezione umana

Più che un prodotto destinato ad arrivare presto sul mercato, Phantom Twist rappresenta un’indicazione della direzione che potrebbe prendere la prossima generazione di sistemi autonomi. Negli ultimi anni la competizione internazionale si è concentrata sull’intelligenza artificiale, sulla miniaturizzazione dell’elettronica e sull’autonomia decisionale dei droni. Ora si aggiunge un’altra variabile: la progettazione della percezione. Rendere una macchina meno riconoscibile senza ricorrere a sofisticati sistemi di occultamento significa sfruttare direttamente il funzionamento dell’occhio umano, trasformando un limite biologico in un vantaggio tecnologico.

È una prospettiva che interessa tanto la ricerca scientifica quanto le industrie della difesa, sempre più orientate verso piattaforme autonome difficili da individuare e capaci di operare in ambienti complessi. Il gruppo della Northwestern University sta già sviluppando versioni future con materiali ancora più trasparenti e sistemi di propulsione meno rumorosi. Se questi ostacoli verranno definitivamente superati, il valore di Phantom Twist non risiederà soltanto nella sua forma o nella sua meccanica, ma nell’aver dimostrato che la prossima evoluzione dei droni potrebbe non passare dall’invisibilità assoluta, bensì dalla capacità di rendersi quasi impercettibili agli occhi di chi li osserva.

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Le aziende americane dell’intelligenza artificiale ponderano la nuova sfida cinese e dopo che Moonshot AI ha lanciato Kimi K3, un nuovo modello ritenuto potenzialmente in grado di rivaleggiare con le produzioni di frontiera di Anthropic e OpenAI, molti player si trovano a un bivio: vale davvero la pena concentrare tutte le risorse tecnologico-industriali su pochi modelli proprietari di grandi aziende che vengono allenati e messi in moto da enormi investimenti infrastrutturali in potenza di calcolo, schede, data center ,o bisogna cercare una strategia duale aprendo con maggior fiducia ai modelli open-source o, come è meglio dire, “open-weight”, liberamente disponibile e scaricabile e ponderabile da ogni utente sui propri device, adattandolo alle proprie esigenze?

Chi firma la lettera sui modelli aperti

Il dilemma è aperto e una ventina società, da Nvidia a Palantir passando per Microsoft e Meta, ma anche la francese Mistral, hanno sottoscritto una dichiarazione congiunta orientata a dissuadere i legislatori dal promuovere operazioni di regolamentazione eccessiva su questi modelli. Il timore americano, soprattutto delle frange degli apparati federali e del Congresso ove si ritiene prioritaria la sfida all’incremento di potenza tecnologica cinese, è che l’ascesa di Pechino nel settore IA possa compromettere la leadership americana, che i modelli della Repubblica Popolare siano strutturalmente competitivi con quelli della superpotenza a stelle e strisce e che un loro ingresso nel contesto dell’economia del Paese potrebbe porre seri problemi di proprietà intellettuale e governance. Al contempo, dal lancio di DeepSeek nel gennaio 2025 al recente varo di Kimi K3, esiste la crescente paura che Pechino possa mettere la freccia.

Nell’era di Donald Trump, plasmata dall’alleanza tra tecno-oligarchie e potere americano, il contenimento aggressivo dell’ascesa tecnologica cinese consolidato nell’era di Joe Biden si è fatto sempre più assertivo ma il mondo dell’IA statunitense non è un monolite. Ed è curioso veder sottoscrivere la dichiarazione che apre la strada a considerare più ampiamente modelli simili a quelli cinesi nel contesto americano, fondati dunque sulla tecnologia open-weight, da parte di aziende che, a loro modo, trovano grande ascolto alla Casa Bianca.

Nvidia, Palantir, Meta: tanti motivi per considerare i modelli aperti

Tra queste c’è Palantir, che da azienda puramente applicativa e che opera algoritmi per l’analisi massiva di dati tramite IA ha tutto l’interesse a vedere una forma complessa di intelligenze artificiali prendere vita, e che spinge da tempo, tramite il Ceo Alex Karp, perché le aziende e le realtà autonome siano padrone dei propri dati e delle proprie modalità di sfruttarli. Al gruppo di Karp si aggiunge la regina di Wall Street, Nvidia, il cui Ceo Jensen Huang ha spesso accompagnato Trump nei suoi giri per il mondo promuovendo la sua leadership nelle schede grafiche come fattore di rilevanza commerciale e strategica. Nvidia ha espresso più volte il sostegno al fatto che singoli Paesi dovrebbero avere la propria IA sovrana, un’apertura alla pluralità delle forme che va di pari passo con la volontà di massimizzare il ruolo dell’azienda nello sviluppo delle varie infrastrutture di calcolo.

La rilevanza della comunicazione è tale che Huang ha utilizzato il suo sbarco ufficiale su X per annunciare la firma della comunicazione, rivendicando che “l’intelligenza artificiale trasformerà ogni settore, alimenterà ogni azienda e sarà sviluppata da ogni Paese”, e dunque “i modelli aperti rafforzano la sicurezza e la protezione informatica, accelerano l’innovazione e la diffusione e garantiscono la sovranità”. Si è al bivio tra diverse dottrine di business e così, da un lato si posizionano i fautori dell’uso massiccio dei modelli chiusi che fanno cassa sulla vendita di unità computazionali (token), mentre dall’altra i sostenitori dell’applicazione diretta e della pluralità delle IA mettono l’enfasi non tanto sui modelli e la loro efficacia quanto piuttosto su ottimizzazione e costi.

Il bivio americano sull’IA

Tra i firmatari della lettera comune, en passant, c’è anche chi, come Meta, sta affrontando costi di finanziamento crescenti per lo sviluppo dei data center, sfida che sta diventando pressante particolarmente per gruppi come Oracle, e potrebbe dunque valutare una pluralità di approccio. Microsoft e Mistral firmano poco dopo aver siglato una nuova partnership per sviluppare in Europa nuove forme di collaborazione sull’utilizzo della potenza di calcolo. Anche un colosso come IBM partecipa alla missiva che, come nota il Financial Times, “non è stata sottoscritta da OpenAI, Anthropic o Google, i tre principali produttori di modelli di IA proprietari”. La sensazione è che l’IA americana sia a un bivio e decisori e aziende dovranno fare una scelta.

Proseguire o non proseguire sulla strategia di contenimento dell’ascesa dei modelli cinesi con strumenti prescrittivi o di pressione politica? Alzare o no l’asticella del contenimento fino a prevedere forme di pressione strategica e tecnologica andanti ben oltre la classica operazione di controllo dell’export di materiali strategici per la filiera IA? Lasciare o meno briglie sciolte ai modelli aperti per capire in che misura le applicazioni concrete possano favorire un’elasticità maggiore all’economia innovativa Usa?

I grandi modelli chiusi hanno il punto di forza di una grande coerenza e solidità interna e della disponibilità di grande potenziale d’investimento alle spalle. Quelli open source sono scalabili con più flessibilità e possono adattarsi all’impegno agentico nell’economia reale. Washington dovrà capire come concentrare energie, risorse e sforzi regolatori e di promozione per gestire una competizione che secondo molti analisti vede la Cina in rimonta in termini di prestazione. I big della tecnologia si dividono e per Washington la sfida sarà innanzitutto capire che spazio ci sia per i modelli aperti in un sistema che ha scommesso centinaia di miliardi di dollari per aumentare la potenza di quelli chiusi. Un processo che sarebbe molto difficile e costoso modificare, e su cui le aziende e il governo dovranno interrogarsi in tempi stretti qualora volessero esplorarne la fattibilità.

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Un nome, un programma: si chiama Moonshot (“lancio sulla Luna”) la nuova azienda-protagonista del mercato cinese dell’intelligenza artificiale che ha rivelato un modello, Kimi K3, che si ritiene possa offrire capacità computazionali paragonabili ai big statunitensi.

La corsa di Kimi K3

Kimi, possiamo dirlo da italiani, è un nome garanzia di velocità ora che l’italianissimo Kimi Antonelli guida la classifica mondiale della Formula 1, e anche se ad oggi il modello non è partito, al suo debutto, dalla pole position nel gran premio dell’IA, sicuramente sembra piazzarsi nelle prime file. “Kimi K3 è ancora indietro rispetto a Claude Fable 5 di Anthropic e GPT 5.6 Sol di OpenAI in termini di prestazioni complessive,” ha dichiarato l’azienda venerdì, ma ha costantemente superato gli altri modelli testati”, ha scritto la Cnbc, sottolineando come la nuova dinamica del mercato dell’IA veda emergere nuovi pretendenti alla leadership internazionale e come Pechino stia prendendo le misure per essere sempre più protagonista.

Moonshot, nata nel 2023 dalla collaborazione tra tre ricercatori alumni dell’Università Tsinghua, Yang Zhilin , Zhou Xinyu e Wu Yuxin, ha acquisito una valutazione di 3,8 miliardi di dollari dopo l’ingresso di attori come Alibaba, Tencent e Gaorong Capital, non è ancora quotata e ha promosso il suo primo chatbot del filone Kimi nell’ottobre di tre anni fa. Kimi nelle sue varie versioni è venduto su licenze in Cina che sembrano simili a quelle delle principali piattaforme IA Usa, con sottoscrizioni connesse alla volontà di utilizzare una quota di token definita in base al pagamento. La novità di Kimi K3 è la ridondanza dei parametri sottostanti.

Moonshot e la nuova IA cinese

Moonshot dichiara che Kimi K3 avrebbe raggiunto 2,8 trilioni di parametri in un modello “open-weight”, la cui struttura è dunque accessibile al pubblico ed è scalabile per utilizzi che possano essere appropriati internamente alle aziende. Contrariamente ai grandi modelli americani, costruiti su strutture computazionli vaste e alimentate dall’allenamento dei Large Language Models su una potenza di calcolo sempre più costosa e crescente, in Cina l’obiettivo è creare un’IA agentica rapidamente scalabile sulle aziende. Il Financial Times calcola in 4-5 mesi il risicato vantaggio dei modelli di frontiera Usa su quelli di Pechino, che peraltro sta accelerando in un contesto di crescente disaccoppiamento delle tecnologie e delle filiere industriali, tanto che ormai in Cina i chip e le unità computazionali Nvidia più avanzate non sono nemmeno più richieste come in passato, a favore di prodotti “autarchici” costruiti da aziende come Huawei.

Si tratta di una nuova realtà interessante proveniente dalla Cina: nel gennaio 2025, subito dopo l’insediamento alla Casa Bianca di Donald Trump, il varo di DeepSeek causò il panico nel mondo IA statunitense, portando all’emersione di un’IA cinese poco costosa, gratuitamente accessibile e open source.Il mese scorso Z.ai ha rilasciato GLM-5.2, una nuova IA dalle alte prestazioni, e ora arriva Kimi K3. Pechino, insomma, c’è e si muove per trovare le alternative a modelli che hanno già alzato lo scrutinio sui legami con la Cina anche per le pressioni ricevute dagli apparati federali per motivi di sicurezza nazionale. DeepSeek è stato lo Sputnik cinese dell’intelligenza artificiale. Ora siamo all’equivalente IA della corsa alla Luna. Quale sarà il modello paragonabile al Saturn V che portò gli astronauti del programma Apollo sul satellite della Terra non è dato saperlo. Ma non è scontato che possa essere di matrice americana.

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Palantir lancia un nuovo “manifesto” destinato a far discutere sul futuro dell’intelligenza artificiale: l’azienda ha pubblicato una presa di posizione in nove punti sulla “sovranità dell’IA” facendo riferimento, in questo caso, all’importanza per ogni azienda di controllare i dati generati e massimizzarne la valorizzazione. “La conservazione dei dati è il tuo tesoro. Trasferirli è a tuo rischio e pericolo”, ha aggiunto il gruppo specializzato nel data mining e negli algoritmi applicati alla sicurezza nazionale, centrale nel Project Maven per l’IA militare del Pentagono, riferendosi idealmente a ogni imprenditore americano e lanciando una critica al cosiddetto tokenmaxxing, l’uso massivo di potenza di calcolo che a detta di Palantir favorisce solo i grandi “AI Labs” che stanno investendo centinaia di miliardi di dollari per grandi data center e potenza di calcolo destinata a un pubblico generico di consumatori, individuali o aziendali.

Karp e la sfida ai giganti dell’IA

Il Ceo Alex Karp ha ribadito quanto emerso dal suo gruppo in un’intervista alla CNBC, sottolineando che “Ciò che i clienti tecnici desiderano è il controllo sulla propria potenza di calcolo, sui propri modelli, sul proprio stack di dati”, sottolineando, con un’iconica citazione di Karl Marx, che l’importante è “possedere i mezzi di produzione”. Il riferimento, neanche troppo velato, è a OpenAI, Anthropic e le altre aziende che stanno fornendo la maggior quota di potenza di calcolo e token e al vero assillo di aziende come Palantir al confine tra tecnologia, industria e sicurezza nazionale: la competizione cinese. Se Palantir interpreta la frontiera operativa più spinta dell’IA, un’intelligenza artificiale tecnica, pronta ad agire e concreta, fondata sulle applicazioni, è chiaro che la fase attuale rischia di portarla in rotta di collisione con chi vede nel proprio business la concessione di potenza di calcolo.

La partita dei token

Semplificando, gli AI Labs che oggi si preparano allo sbarco a Wall Street, ma a suo modo anche la divisione AI di SpaceX oggi in perdita ma data in futuro capace di grandi risultati, fanno soldi soprattutto concedendo a terzi potenza di calcolo per gestire, tramite modelli allenati con grande dispendio di energia e risorse (i Large Language Models, Llm), vaste quantità di dati di processo. Aziende come Palantir, con piattaforme come Foundry, cercano maggiormente la redditività personalizzando i modelli sulla base delle esigenze dei clienti e portandosi direttamente al livello di applicazione concreta, in un gioco che, su un piano diverso, sfida quanto viene fatto in Cina con i modelli, prevalentemente open source, addestrati direttamente sull’uso concreto degli agenti nel settore industriale.

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“Palantir non addestra modelli di frontiera, ma compete sempre più con OpenAI e Anthropic per diventare la piattaforma attraverso cui aziende e governi implementano l’IA”,ricorda Axios. I “token”, le singole unità di azione che l’IA può permettere, sono secondo Karp il business delle grandi compagnie del settore e la sua sensazione è che, invece, dovrebbero costare meno e abilitare una capacità d’azione crescente negli utilizzatori a valle. Per fare un paragone industriale, è come se le grandi compagnie che posseggono i data center fossero gli altoforni che producono l’acciaio e le aziende come Palantir quelle chiamate a lavorare nella filiera siderurgica. A un certo punto, la necessità di profitto a valle impone a chi sta nella filiera di sperare che il prezzo della materia prima si abbassi. Sempre di acciaio (o di token IA) si parla, ma il valore d’uso cambia a seconda della prospettiva. La tesi di Karp richiama sostanzialmente al differenziale di costo tra token americani e token cinesi. Come nota Channel News Asia, ci sono token cinesi come quelli di MiniMax e Moonshot che costano 2-3 dollari per milione di unità: un terzo del valore che serve a Gemini di Google, un quinto di Claudee addirittura un decimo di ChatGpt, riporta Cna.

Chi fa soldi con l’IA

Non sfugge a chi osserva, dunque, che siamo di fronte a una profonda biforcazione nel settore dell’IA. La scommessa dei gestori dei grandi modelli è che sul lungo periodo i costi operativi si abbatteranno e si farà scala grazie all’uso strategico di data center e potenza di calcolo. Aziende come Palantir, invece, spingono sulla prospettiva che per fare soldi con l’IA bisogna gestire in prima persona i dati, magari (è il naturale sottotesto) con l’ausilio di chi sa operarli al meglio…come il gruppo di Karp. Due filosofie divergenti per un settore in espansione.

Nel frattempo, nota The Register, le aziende americane spendono ma i ritorni tardano ad arrivare: “I progetti di intelligenza artificiale sono in gran parte in perdita per le aziende che li implementano, e lo sono da tempo“, dato che “solo il 28%  dei casi d’uso dell’IA soddisfa pienamente le aspettative di ritorno sugli investimenti, secondo una recente stima di Gartner, e  la maggior parte non va mai oltre la fase pilota”. Per gli utilizzatori il dilemma sembra, dunque, ancora più concreto: cosa fare effettivamente dell’IA e come renderla produttiva. Quale delle due filosofie trionferà o sarà maggioritaria non è dato saperlo. Ma certamente il fatto che l’economia globale stia scommettendo molto sull’intelligenza artificiale senza aver ben chiaro i perimetri del ritorno che effettivamente genererà appare sempre più palese.

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Oltre 123mila posti di lavoro tagliati da inizio anno, 38mila solo a maggio, un aumento di due terzi rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente e tre volte il totale del settore dei trasporti, secondo per licenziamento: i dati sul settore tech americano e gli sviluppi dei licenziamenti raccolti dal portale “The Kobeissi Letter” mostrano ampiamente quanto un cambiamento strutturale del mondo del lavoro nelle imprese più innovative sia già in atto e trasformativo. Si sarebbe dunque già alla metà del dato consolidato per il 2025, che ha indicato 245mila licenziamenti, con un mese d’anticipo rispetto alle proiezioni.

Nel mercato del lavoro Usa, nota Yahoo Finance, “nonostante un  solido rapporto complessivo sull’occupazione per il mese di maggio , il settore tecnologico ha continuato a registrare il maggior numero di perdite di posti di lavoro”, spiegando che “la gravità della situazione dipende da chi viene considerato un lavoratore del settore tecnologico da chi effettua i conteggi, ma il dato di fatto è che la situazione è critica”.

L’IA crea e distrugge lavoro

Challenger, Gray & Christmas, fonte dei dati che il portale rielabora, indica che il dato è il più alto dal periodo del Covid-19, per la precisione dal maggio 2020, nel pieno del periodo nero della pandemia, e si inserisce in un contesto in cui i licenziamenti complessivi in America sono scesi del 43% anno su anno in linea generale rispetto al 2025, da quasi 700mila a meno di 400mila. Trueup alza a 150mila il totale dei licenziamenti nell’anno in corso. Nel 2026, in un colpo solo, Oracle tuttora detiene il record del maggior numero di posti di lavoro tagliati in un colpo solo: 30mila, secondo SkillySincer. Segue Amazon (19mila). Il portale rivela 135 casi di tagli di personale nel tech che per il 55% sono imputabili all’IA.

In generale il trend rimane quello: aumento dei licenziamenti nel tech in un contesto di tenuta generale dell’occupazione. Fermo restando che un taglio massiccio di personale è un evento ben più comune nelle aziende americane rispetto a quanto succeda nel contesto europeo, il dato è comunque notevole. Lo studio Challenger segnala che secondo gli autori l’intelligenza artificiale risulta già trasformativa del mercato del lavoro, dato che viene citata in buona parte delle cause di licenziamento o di obsolescenza dei posti di lavoro, e questo segnala al contempo un potenziale cambiamento della produttività e delle priorità delle aziende. Peraltro, il settore tech è anche il settore con più assunzioni, quindi questo mostra le dinamiche trasformative di molte aziende.

L’IA e la distruzione creatrice

Stanno venendo tagliati gli sviluppatori di base, gli intern spesso chiamati a compiti ripetitivi, i mansionari storicamente più semplici e i lavori di back-office più a basso valore aggiunto mentre aumenta la domanda di architetti del cloud, di programmatori capaci di governare gli algoritmi di frontiera, di esperti di reti neurali e machine learning. Meta ha deciso di ridimensionare il 10% della propria forza lavoro, Wix un quinto,  Groupon potrebbe raggiungere il 25%: tutto a causa della ristrutturazione da IA. La “distruzione creatrice” dell’intelligenza artificiale è qui e dopo aver travolto pesantemente interi settori finanziari con un gioco di aspettative e timori ora inizia a valutare i suoi impatti sul lavoro, che non saranno unilaterali. Ma per molti posti di lavoro che l’IA creerà, è inutile nascondersi dietro al dito: alcune posizioni stanno rapidamente diventando obsolete. Per la maggior parte dei lavoratori coinvolti, magari, non sarà una catastrofe e tra reskilling e ricollocamento si potranno ottenere diverse compensazioni. Ma quando gli impatti arriveranno ai lavori meno qualificati, cosa succederà? La domanda resta tuttora senza risposta.

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Carissime lettrici, cari lettori,

ecco a voi una nuova puntata di InsideAsia, la newsletter settimanale di InsideOver dedicata alle notizie asiatiche più importanti e curiose. Io sono Federico Giuliani e, come ogni mercoledì, a partire dalle ore 7 del mattino vi invierò una mail con tutto quello che vi serve per capire cosa è successo, o cosa sta succedendo, in Estremo Oriente. Siete pronti? Iniziamo.

La puntata di questa settimana parla della trasformazione dell’impero di Alibaba. L’azienda fondata da Jack Ma sta progressivamente abbandonando l’e-commerce per puntare sull’intelligenza artificiale. Non a caso è in corso una profonda ristrutturazione dell’intero gruppo. Il ramo Alibaba Ai Future Research Institute, per esempio, si concentrerà sulla ricerca di frontiera nell’Ia e sulle scoperte tecnologiche di prossima generazione. La holding del gruppo ha invece istituito una nuova unità denominata Token Foundry. Cosa significa? Ve lo spieghiamo nell’articolo preparato per voi in esclusiva.

Dedichiamo poi spazio alle colture sperimentali della Cina, in particolar modo alle innovazioni del Dragone in campo agroalimentare, al fiorente flusso di armi che continua a muoversi tra Israele e India e, infine, al rischiso abbraccio tra Palantir e il Giappone.

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La visita di Papa Leone XIV in Spagna e l’incontro a Madrid col presidente del governo Pedro Sanchez ha rappresentato l’occasione per ribadire la solidità di una relazione personale, e non solo, tra due figure molto distanti all’apparenza ma che convergono su molte letture della modernità.

Da un lato, il pontefice nato negli Stati Uniti, teologo, matematico e missionario agostiniano divenuto Papa nel 2025; dall’altro, il dinamico leader spagnolo, esponente di una tradizione socialista iberica spesso fumantina e anticlericale, ateo per dichiarazione, primo capo del governo di Madrid a non giurare sulla Bibbia nel 2018, al momento del suo insediamento. Mondi paralleli, spesso contrastanti, e in Spagna a maggior ragione, visto che tra la Chiesa e la sinistra è rimasto a lungo il retaggio degli Anni Trenta del secolo scorso, quando tra le uccisioni di preti nelle terre “rosse” e il sostegno di ampie fette della Chiesa all’insurrezione di Francisco Franco si scavarono trincee molto profonde. E a maggior ragione il fatto che tra Sanchez e Leone XIV si sia consolidato un rapporto già emerso con forza nell’era di Papa Francesco racconta molto del mondo di oggi.

Lo hanno ribadito a fine maggio, quando Sanchez fece tappa in Vaticano e lo hanno confermato a Madrid: tra mondi un tempo distanti c’è una convergenza crescente. Accomuna Sanchez e Leone XIV, innanzitutto, la spinta per la risoluzione dei conflitti e delle questioni principali che attanagliano la sicurezza globale. Il premier e il Santo Padre si sono trovati d’accordo, in particolar modo, nel non definire una “guerra giusta” l’attacco di Usa e Israele all’Iran. Inoltre, i due hanno trovato un confronto sulla necessità di ampliare la cooperazione allo sviluppo e l’assistenza al Sud Globale. Leone XIV ha rafforzato la spinta di Francesco all’incontro con le periferie esistenziali del globo e ha già visitato il Libano travolto dall’attacco israeliano e diversi Paesi africani, frontiere della speranza. La cooperazione contro la fame nel mondo, la spinta al consolidamento del multilateralismo, il rafforzamento delle istituzioni internazionali sono priorità cogenti sia a Madrid che in Oltretevere.

No ai signori degli algoritmi

Il tema su cui, però, Leone XIV e Sanchez hanno forse maggior convergenza è quello delle nuove tecnologie e dell’impatto trasformativo che esse hanno sull’uomo e la società. L’impianto culturale dell’enciclica Magnifica Humanitas di Leone XIV, la volontà di superare il rischio di una “Babele” tecnologica priva di punti di riferimento che non siano quelli dettati dai signori degli algoritmi, il rifiuto di una corsa all’innovazione senza regole etiche e morali, l’attenzione posta sulla lotta alla cultura dello scarto e alla marginalizzazione dell’umano hanno destato profonde riflessioni e ampie discussioni sul senso della rivoluzione tecnologica odierna. Ebbene, queste chiavi di lettura sociali e antropocentriche hanno trovato un buon ascolto nel mondo che fa riferimento a Sanchez, esponente europeo di punta di un campo progressista e socialista che da tempo rifiuta la logica della dominazione da parte delle tecno-oligarchie americane e spinge per regolamentare, gestire e governare la corsa all’innovazione.

In tal senso, la Chiesa Cattolica offre argomenti e spunti di riflessione ma lancia anche una sfida: può dirsi davvero cristiano chi utilizza le tecnologie come feticcio ideologico prima ancora che come strumenti per migliorare la vita dell’uomo? Può trovare sintonia col messaggio cristiano la lettura apocalittica del futuro di un Peter Thiel, con le sue visioni sull’Anticristo indicato come ciò che frena la corsa senza freni all’innovazione, o quella amorale di un Alex Karp, per cui la “Repubblica Tecnologica” deve costruirsi a prescindere dagli impatti umani e democratici? Può coniugarsi con ciò la spinta a fenomeni quali il transumanesimo e il postumanesimo?

Leone XIV pone l’accento sulla capacità trasformativa e dirompente dell’IA; Sanchez guarda agli impatti sulle disuguaglianze economiche e di influenza che possono essere prodotte dalla diffusione di tecnologie rese strumenti per il dominio e il potere. Da prospettive diverse, il tentativo è quello di costruire un messaggio emancipatore. Così diversi, così simili: Leone e Sanchez finiscono per ritrovarsi d’accordo su molti punti nei fatti, in maniera concreta e pragmatica. In tempi decisivi, del resto, è questo ciò che forse conta per rendere solida una relazione umana e eminentemente politica. Come del resto lo sono tutti i rapporti costruiti da un pontefice, al tempo stesso capo di una Chiesa e di uno Stato.

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Per oltre un secolo il petrolio ha rappresentato la materia prima che ha determinato la ricchezza delle nazioni, alimentato guerre, plasmato alleanze e ridefinito gli equilibri geopolitici. Nel XXI secolo, però, sta emergendo una nuova risorsa strategica, meno visibile ma potenzialmente ancora più preziosa: il dato biologico. Sequenze genetiche, cartelle cliniche digitali, biomarcatori, informazioni raccolte da dispositivi indossabili, dati metabolici, immagini diagnostiche e profili sanitari costituiscono oggi una materia prima essenziale per la ricerca scientifica, lo sviluppo farmaceutico, la medicina personalizzata e l’intelligenza artificiale applicata alla salute.

Se nel Novecento le grandi potenze competevano per il controllo dei giacimenti energetici, oggi la competizione si sta progressivamente spostando verso il controllo delle informazioni biologiche. La capacità di raccogliere, elaborare e utilizzare enormi quantità di dati sanitari sta diventando uno strumento di potere economico, tecnologico e strategico. Per questo motivo alcuni analisti parlano ormai di “biopolitica dei dati” o addirittura di “bio-geopolitica“, un settore nel quale sicurezza nazionale, innovazione e salute pubblica si intrecciano sempre più strettamente.

La nascita delle superpotenze biologiche

Negli ultimi vent’anni il costo del sequenziamento genetico è crollato in maniera spettacolare. Nel 2003 il completamento del Progetto Genoma Umano era costato circa tre miliardi di dollari. Oggi un genoma completo può essere sequenziato per poche centinaia di dollari. Questo cambiamento ha reso possibile la costruzione di immense biobanche nazionali e private.

Il caso più noto è quello del Regno Unito, che attraverso la UK Biobank ha raccolto dati genetici, clinici e ambientali di circa mezzo milione di cittadini. La Finlandia, l’Estonia e l’Islanda hanno sviluppato sistemi analoghi, sfruttando popolazioni relativamente omogenee e registri sanitari particolarmente avanzati.

Ma la vera partita si gioca tra Stati Uniti e Cina.

Negli Stati Uniti la raccolta dei dati biologici è fortemente guidata dal settore privato. Aziende come 23andMe, Illumina e numerose imprese biotecnologiche hanno costruito enormi archivi genetici alimentati dai consumatori. A questi si aggiungono i dati raccolti dagli ospedali, dai sistemi assicurativi e dalle grandi piattaforme digitali della salute. La Cina ha invece scelto una strada diversa. Attraverso una forte regia statale, Pechino ha promosso la creazione di vasti programmi nazionali di raccolta genetica e sanitaria. Aziende come BGI Group sono diventate protagoniste globali del sequenziamento genetico, operando in decine di Paesi e contribuendo alla costruzione di un patrimonio informativo senza precedenti.

Il risultato è una nuova forma di competizione strategica nella quale il numero di dati disponibili diventa una leva di potenza nazionale.

L’esempio più evidente arriva da 23andMe, una delle aziende più note al mondo per i test genetici diretti ai consumatori. Dopo aver raccolto dati genetici da circa 15 milioni di persone, la società è entrata in una grave crisi finanziaria. La vicenda ha provocato un acceso dibattito perché il principale patrimonio dell’azienda non erano laboratori o brevetti, ma il suo enorme archivio genetico. Diversi procuratori generali americani hanno espresso timori sul possibile trasferimento dei dati a nuovi proprietari senza un consenso esplicito degli utenti.

La situazione è diventata ancora più delicata dopo il gigantesco data breach che ha coinvolto circa 6,9 milioni di profili genetici. Le informazioni sottratte comprendevano dati sanitari, ascendenze familiari e caratteristiche genetiche particolarmente sensibili. Secondo le autorità californiane, alcuni gruppi etnici specifici sarebbero stati deliberatamente presi di mira dagli hacker. Il caso ha dimostrato un principio fondamentale della nuova geopolitica della salute: il Dna non è soltanto un dato sanitario, ma una risorsa economica e strategica permanente. Una carta di credito può essere sostituita. Un patrimonio genetico no.

Il Regno Unito rappresenta invece il modello opposto. La UK Biobank raccoglie informazioni genetiche, cliniche e ambientali di circa 500.000 cittadini britannici. Il database comprende campioni biologici, dati sanitari, esami diagnostici, risonanze magnetiche e informazioni sullo stile di vita.  Questa infrastruttura è diventata uno dei più grandi laboratori biologici del pianeta. Attraverso questi dati sono stati sviluppati modelli di intelligenza artificiale capaci di individuare correlazioni tra genetica, malattie cardiovascolari, invecchiamento cerebrale e rischio metabolico.

Il valore strategico di questi archivi è emerso chiaramente quando, nel 2026, sono emerse notizie relative a un possibile accesso illecito a dati collegati alla biobanca britannica. Anche se le verifiche sono ancora oggetto di attenzione e le ricostruzioni variano, il caso ha mostrato quanto i governi considerino ormai queste banche dati una componente critica della sicurezza nazionale.

Negli ultimi anni gli apparati di sicurezza americani hanno più volte segnalato il rischio che la Cina utilizzi la raccolta internazionale di dati genomici per rafforzare il proprio vantaggio nella biotecnologia. Un documento del National Counterintelligence and Security Center statunitense ha evidenziato come Pechino consideri il settore genomico una componente strategica della futura competizione tecnologica globale.

Al centro delle polemiche si trova spesso BGI Group. Negli Stati Uniti diversi progetti legislativi hanno tentato di limitare la collaborazione federale con alcune aziende genomiche cinesi per ragioni legate alla sicurezza nazionale e alla protezione dei dati biologici.  Dietro queste tensioni c’è una convinzione sempre più diffusa negli ambienti strategici americani: chi possiede i più grandi database biologici del mondo potrebbe dominare la prossima rivoluzione farmaceutica e dell’intelligenza artificiale sanitaria.

Uno dei segnali più evidenti della trasformazione dei dati biologici in tema geopolitico è arrivato nel 2025, quando la Food and Drug Administration americana ha annunciato una revisione immediata degli studi clinici che prevedevano l’invio di cellule di cittadini statunitensi verso laboratori situati in Paesi considerati ostili. La decisione era motivata dal timore che materiali biologici e dati genetici potessero essere utilizzati all’estero per attività di ingegneria genetica senza una piena consapevolezza dei pazienti coinvolti.  È un passaggio storico perché mostra come gli Stati Uniti abbiano iniziato a trattare cellule, campioni biologici e dati genomici con una logica molto simile a quella utilizzata per semiconduttori avanzati, tecnologie dual-use o infrastrutture critiche.

Dalla medicina personalizzata alla sicurezza nazionale

A prima vista i dati biologici sembrano riguardare esclusivamente il settore sanitario. In realtà le implicazioni sono molto più ampie.

Chi controlla grandi quantità di dati genetici può accelerare lo sviluppo di farmaci innovativi, individuare nuovi bersagli terapeutici e addestrare algoritmi di intelligenza artificiale capaci di diagnosticare malattie con maggiore precisione. La disponibilità di enormi database consente inoltre di sviluppare modelli predittivi sempre più sofisticati, in grado di identificare fattori di rischio prima ancora che una patologia si manifesti. Per questo motivo il dato biologico è diventato un asset strategico comparabile alle terre rare o ai semiconduttori.

Negli ultimi anni le agenzie di intelligence occidentali hanno iniziato a considerare le informazioni genetiche come una questione di sicurezza nazionale. Negli Stati Uniti diversi rapporti governativi hanno evidenziato il rischio che dati sanitari e genetici possano essere utilizzati da attori stranieri per ottenere vantaggi tecnologici, economici o militari. Il timore non riguarda soltanto la privacy individuale. Le informazioni genetiche aggregate possono offrire una conoscenza approfondita delle caratteristiche biologiche di intere popolazioni, aprendo scenari che fino a pochi anni fa appartenevano quasi esclusivamente alla fantascienza.

La pandemia di Covid-19 ha accelerato ulteriormente questa consapevolezza. I governi hanno compreso che la capacità di raccogliere e analizzare rapidamente dati sanitari su larga scala costituisce un elemento fondamentale della resilienza nazionale. Le infrastrutture digitali della salute sono diventate parte integrante delle architetture di sicurezza degli Stati.

L’intelligenza artificiale trasforma il corpo in una piattaforma dati

La vera rivoluzione è però rappresentata dall’incontro tra biologia e intelligenza artificiale. Ogni giorno miliardi di informazioni vengono generate da smartwatch, sensori medici, cartelle cliniche elettroniche, dispositivi per il monitoraggio del sonno, applicazioni per il fitness e strumenti diagnostici avanzati. Questi flussi informativi alimentano algoritmi sempre più sofisticati che apprendono dai dati biologici umani. Il corpo umano si sta trasformando in una piattaforma digitale permanente.

Le grandi aziende tecnologiche hanno compreso il potenziale di questa trasformazione. Google, Microsoft, Amazon e Apple investono da anni nella convergenza tra salute, cloud computing e intelligenza artificiale. La capacità di integrare dati biologici con strumenti avanzati di analisi rappresenta uno dei mercati più promettenti dell’economia globale. Parallelamente si va affermando il concetto di digital twin sanitario: una replica digitale dell’individuo costruita attraverso dati genetici, clinici e comportamentali. In futuro questi modelli potrebbero simulare l’evoluzione di malattie, testare farmaci virtualmente e personalizzare i trattamenti con una precisione senza precedenti.

Tuttavia la concentrazione di tali informazioni nelle mani di pochi attori pone interrogativi profondi sulla sovranità dei dati e sul controllo democratico delle tecnologie sanitarie.

Chi possiede davvero il nostro patrimonio biologico?

La questione centrale della geopolitica della salute non riguarda soltanto la tecnologia, ma la proprietà. Chi controlla i dati raccolti da un test genetico commerciale? Chi può utilizzare le informazioni generate da uno smartwatch? Quali diritti conservano i cittadini quando i loro dati vengono anonimizzati e inseriti in grandi database destinati alla ricerca?

Le normative variano notevolmente tra le diverse regioni del mondo. L’Europa ha costruito un sistema relativamente rigoroso basato sulla tutela della privacy e sulla protezione dei dati personali. Gli Stati Uniti mantengono un approccio più frammentato e orientato al mercato. La Cina privilegia invece una logica nella quale gli interessi strategici dello Stato assumono un ruolo centrale. Queste differenze stanno contribuendo alla formazione di veri e propri blocchi geopolitici del dato biologico.

Alcuni esperti parlano già di “nazionalismo genomico“: la tendenza degli Stati a considerare le informazioni genetiche delle proprie popolazioni come risorse strategiche da proteggere e regolamentare. In futuro potrebbero emergere restrizioni all’esportazione dei dati sanitari analoghe a quelle oggi applicate ai semiconduttori avanzati o alle tecnologie dual-use. La competizione globale per i dati biologici è soltanto agli inizi. Nei prossimi decenni la capacità di raccogliere, processare e trasformare informazioni sanitarie in innovazione potrebbe influenzare la ricchezza delle nazioni almeno quanto l’accesso alle risorse energetiche ha influenzato il Novecento.

I Paesi che riusciranno a costruire ecosistemi efficienti di raccolta dati, infrastrutture digitali avanzate, sistemi di intelligenza artificiale e robuste garanzie normative potrebbero acquisire un vantaggio competitivo enorme nello sviluppo di farmaci, terapie personalizzate e tecnologie mediche. Il dato biologico non sostituirà completamente il petrolio come fattore di potenza. Ma sta assumendo caratteristiche sempre più simili a quelle che il greggio ebbe durante il secolo scorso: una risorsa strategica, contesa, concentrata in poche mani e capace di ridefinire gli equilibri internazionali.

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Tutto è iniziato con un comunicato stampa diramato lo scorso sabato da DeepSeek. La startup cinese ha annunciato che avrebbe reso permanente lo sconto del 75% sul suo modello di intelligenza artificiale di punta, il V4-Pro. Questa notizia è stata accolta con entusiasmo dagli utenti, che hanno visto ridursi drasticamente i costi di accesso alla tecnologia. Allo stesso tempo, tuttavia, per i concorrenti della “balena bianca” il taglio dei prezzi ha rappresentato una sfida tutt’altro che trascurabile.

Xiaomi ha risposto riducendo a sua volta i prezzi delle interfacce di programmazione delle applicazioni (Api) per i suoi modelli migliori basati sull’IA fino al 99%, allineandoli così alle tariffe di DeepSeek. Altri player cinesi potrebbero presto fare lo stesso, innescando così una vera e propria guerra dei prezzi dell’Ia con potenziali ripercussioni globali.

Una strategia del genere, basata su sconti così aggressivi, rischia di alimentare una corsa al ribasso in un mercato già ipercompetitivo – come lo è quello del Dragone – nonché di essere in contrasto con la tendenza internazionale del settore verso la monetizzazione dei servizi e gli aumenti di prezzo. Detto altrimenti, mentre oltre la Muraglia tutti cercano di ottenere guadagni, in Cina sta probabilmente prendendo forma un fenomeno economico già riscontrato sul fronte dell’automotive.

IA in Cina: prezzi al ribasso e troppa competizione

Il governo cinese non ha alcuna intenzione di assistere a una concorrenza “di tipo involuzionistico“ in uno dei settori strategici del Paese. C’è una parola precisa per indicare una competizione malsana dove gli attori economici, per conservare la propria posizione o contendersi un mercato limitato, investono risorse ed energie senza però generare aumenti degli utili: nèijuan, alla lettera “involuzione”.

Qiushi, una delle principali riviste del Partito Comunista Cinese (Pcc), ha più volte affrontato il tema spiegando che l’allarme scatta quando le aziende più grandi fanno involvere quelle più piccole, con ricadute a cascata sui singoli lavoratori, sui consumatori e, ovviamente, sull’economia nazionale. L’IA cinese, dunque, rischia di essere scossa da una preoccupante concorrenza sfrenata che potrebbe trascinare a picco le capacità di produzione, abbattere i prezzi in maniera irrazionale e provocare gravi perdite.

Dal canto suo, DeepSeek non ha rivelato se il massiccio sconto praticato fosse dovuto all’aumento della fornitura dei chip Ascend 950 di Huawei, utilizzati per massimizzare le prestazioni di V4, o per altre ragioni. Nello specifico, l’azienda ha ridotto i costi dell’Api V4-Pro a un importo compreso tra 0,025 e 6 yuan per milione di token (circa 0,0035-0,83 dollari), a seconda del tipo di utilizzo, rispetto ai precedenti 0,1-24 yuan.

Due approcci diversi

Ci troviamo di fronte a due approcci diversi. Mentre i player cinesi dell’IA puntano a competere con i loro omologhi stranieri per ottenere più clienti, proponendo costi inferiori a prestazioni uguali o addirittura avanzate (l’offerta di DeepSeek è oltre dieci volte più economica rispetto a quella di OpenAI), le società statunitensi penetrano in maniera aggressiva nel mercato aziendale per poi vendere i propri prodotti alle imprese alla ricerca di profitto più o meno immediato.

La rivista The Diplomat ha spiegato ancora meglio il differente modus operandi adottato dai protagonisti dell’IA di Usa e Cina. All’ombra della Città Proibita, molte startup del Dragone ritengono che la vittoria finale non passi per forza dalla realizzazione del modello più avanzato, ma dalla capacità di offrire un prodotto sufficientemente competitivo a un costo strutturalmente più basso. L’obiettivo? Erodere progressivamente il vantaggio dei rivali, fino a mettere in discussione la sostenibilità dei loro modelli di business basati su prezzi premium.

Attenzione però, perché già nel 2024 il noto esperto hi-tech Lee Kai Fu spiegava all’Economist che attrarre più clienti – e quindi accumulare più dati su cui addestrare algoritmi sempre più sofisticati – conta poco se i conseguenti minori ricavi significano molte meno risorse da investire nelle costose risorse di calcolo necessarie per l’addestramento.

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Dario Amodei mette la freccia su Sam Altman, Anthropic su OpenAI, Claude su ChatGpt: nella corsa alla valutazione più alta tra le aziende che stanno sviluppando i Large Language Models di intelligenza artificiale e puntano all’accesso a Wall Street, il capofila che da inizio 2023 dominava la gara è stato superato da un ambizioso rivale su una metrica non secondaria di questo dossier, la valutazione delle compagnie ancora private e che mirano alla Borsa.

65 miliardi di dollari nella settimana d’oro di Anthropic

Raccogliendo 65 miliardi di dollari nell’ultimo round di finanziamento, il più vasto prima di cercare la via di Wall Street, la madre di Claude è stata valutata 900 miliardi di dollari, esclusa la nuova raccolta, che ha coinvolto fondi come Altimeter e Sequoia Capital. Si stacca, dunque, OpenAI, che è ferma a soli (si fa per dire) 852 miliardi di dollari.

Amodei può coronare così una settimana a dir poco notevole per il suo gruppo, che negli ultimi giorni ha incassato l’apertura della nuova sede milanese, ha visto Christopher Olah (co-fondatore dell’azienda che Dario Amodei ha sviluppato assieme alla sorella Daniela negli ultimi cinque anni) dialogare nientemeno che con Papa Leone XIV alla presentazione dell’enciclica Magnifica Humanitas e confrontarsi sugli impatti sociali, filosofici, epistemologici di questa grande rivoluzione tecnologica e ideologica, ha annunciato il rilascio di Opus 4.8 e, infine, sorpassato OpenAI. Lo scenario strategico parla dunque di un sostanziale dualismo tra i laboratori dominanti per lo sviluppo dell’IA, in un contesto di mercato che si estende in una competizione a tre estesa a Google e al suo modello Gemini, che per ragioni industriali e strategiche fa storia a sé.

Corsa al trono dell’IA

Il Financial Times nota che la pratica del vendor financing per cui i colossi dell’IA sono recettori di investimenti strategici ad opera dei loro maggiori fornitori di memori e schede grafiche per la potenza di calcolo si è estesa anche a Anthropic: “Il nuovo finanziamento comprende investimenti da parte dei tre principali produttori di chip di memoria: Micron, Samsung e SK Hynix. Anthropic è un cliente finale del loro hardware, la cui disponibilità è diventata sempre più limitata a causa dell’enorme domanda proveniente dai data center dedicati all’intelligenza artificiale”. Il superciclo dei chip in atto alimentautili record (e anche problemi sindacali in Corea del Sud) e spazio d’investimento per quelle aziende che vogliono espandere un ciclo senza fine nella tecnologia moderna. I produttori di chip si sommano a aziende come Amazon, Google e Microsoft mentre, sostanzialmente, Anthropic e OpenAI nel loro dualismo arrivano a sfidarsi e assomigliarsi al tempo stesso.

Resta la corsa per le quote di mercato: Menlo Ventures assegna nel settore coding per il business una quota dal 42 al 54% a Claude, mentre OpenAI si ferma al 21%, l’azienda di Amodei è avanti per ricavi, a una proiezione di 47 miliardi di dollari per il 2026, mentre OpenAI dopo aver vinto la battaglia legale contro Elon Musk potrebbe anticipare la corsa alla quotazione e seguire di poco l’IPO di SpaceX. Il Gioco del Trono dell’intelligenza artificiale continua. Attorno a Amodei e Altman, un mercato vivace che si polarizza attorno alle loro visioni sulla sicurezza degli algoritmi, i futuri rischi legati all’IA, la capacità trasformativa del sistema. E che vale già centinaia, potenzialmente migliaia di dollari. La combo tra OpenAI, Anthropic e l’IPO-XXL di Musk con SpaceX è pronta a terremotare Wall Street. E il duello Altman-Amodei ne amplificherà la portata.

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