AI Wars: Quando i Giganti Fanno Alleanze Scomode

Ecco la verità che nessuno vuole ammettere: Apple è così indietro nella corsa AI che deve chiedere aiuto al suo rivale storico. Secondo Bloomberg, Cupertino ha raggiunto un accordo formale con Google per testare Gemini come motore della nuova Siri, prevista per il 2026.

La mossa è disperata quanto strategica. Apple ha rimandato l'aggiornamento di Siri perché i suoi modelli interni non reggono il confronto con ChatGPT, Perplexity e - ironia della sorte - lo stesso Google. Il nuovo sistema, chiamato internamente "World Knowledge Answers", dovrebbe permettere ricerche web con riassunti AI, ma Apple non riesce a farlo da sola.

Ma il vero problema è questo: mentre Apple paga miliardi a Google per essere il motore di ricerca predefinito su Safari, ora deve anche dipendere dalla sua AI. Google non solo controlla l'accesso alle informazioni su iPhone, ma potrebbe presto controllare anche come Siri le elabora.

L'accordo prevede che Google fornisca un modello Gemini personalizzato sui server Apple, ma la sostanza non cambia: la "rivoluzione AI" di Apple dipende dalla tecnologia del concorrente. Per un'azienda che ha fatto del controllo totale dello stack tecnologico la sua religione, è una capitolazione storica.

Dimentichiamo l'hype sui robot che ballano: la vera rivoluzione sta accadendo nei laboratori dove Atlas di Boston Dynamics ha imparato a camminare e afferrare oggetti usando un singolo modello AI. Non più un algoritmo per le gambe e uno per le braccia - un cervello unico che coordina tutto il corpo.

Il breakthrough arriva dalla collaborazione tra Boston Dynamics e Toyota Research Institute. Il loro "Large Behavior Model" tratta i piedi come mani aggiuntive, permettendo al robot di riposizionarsi naturalmente quando afferra oggetti in basso, proprio come farebbe un umano. Ma ecco la parte interessante: il sistema mostra comportamenti emergenti non programmati, come raccogliere automaticamente un oggetto caduto.

Parallelo a questo, Nvidia e RealSense stanno accelerando l'adozione della "Physical AI" integrando Jetson Thor e Isaac Sim nelle telecamere depth AI. L'obiettivo è permettere ai robot di operare autonomamente in ambienti non strutturati senza training preliminare.

Quello che non vi stanno dicendo: siamo alle soglie del momento "ChatGPT" della robotica. Proprio come i large language model hanno mostrato capacità emergenti inaspettate, questi robot stanno dimostrando abilità che vanno oltre la loro programmazione originale. La differenza è che stavolta non si tratta solo di testo, ma di macchine che si muovono nel mondo reale.

Nessuno vuole dirlo, ma l'industria AI è diventata il Far West del corporate espionage. Scale AI, la società che addestra i modelli di tutti i big tech, ha fatto causa a un ex-dipendente e al competitor Mercor per furto di oltre 100 documenti confidenziali contenenti strategie clienti.

Eugene Ling, ex-head of engagement management di Scale, avrebbe scaricato i documenti il giorno dopo aver incontrato il CEO di Mercor, per poi tentare di convincere uno dei clienti più importanti di Scale a passare alla concorrenza. Il tutto mentre era ancora dipendente Scale.

Ma il vero scandalo è il contesto: Scale ha appena attraversato un'estate turbolenta con Meta che ha investito miliardi per una quota del 49%, Mark Zuckerberg che ha assunto il CEO Alexandr Wang, e licenziamenti del 14% della forza lavoro. Diversi clienti importanti, competitor di Meta, hanno tagliato i rapporti con Scale dopo l'accordo.

Mercor, dal canto suo, nega tutto e afferma di aver offerto a Scale di far distruggere i file a Ling sei giorni prima della causa. Dietro le quinte, questa battaglia legale rivela quanto sia strategico il controllo dei dati di training AI. Chi controlla i dati, controlla il futuro dell'intelligenza artificiale. E tutti sono disposti a tutto per averli.

Un avvocato australiano è diventato il primo nel paese a essere sanzionato per aver usato l'AI in tribunale - e il motivo è tanto prevedibile quanto imbarazzante. Ha presentato una lista di precedenti legali generati dall'intelligenza artificiale senza verificarne l'esistenza. Spoiler: erano tutti falsi.

Il giudice Amanda Humphreys non è riuscita a trovare nemmeno uno dei casi citati. Quando l'avvocato è tornato in aula, ha ammesso di aver usato un "software legale che utilizza AI" senza capire come funzionasse. Risultato: due anni di pratica supervisionata e divieto di operare come principal lawyer.

Ma questo è solo l'inizio: dall'ottobre 2024 ci sono stati oltre 20 casi simili nei tribunali australiani. Avvocati che presentano citazioni inesistenti, documenti falsi, precedenti inventati. L'AI sta letteralmente inquinando il sistema giudiziario con allucinazioni legali.

Parallelo inquietante: anche xAI di Elon Musk sta perdendo pezzi. Il CFO Mike Liberatore se n'è andato dopo aver orchestrato un round da 10 miliardi di dollari, seguito dal general counsel e da un co-fondatore. Il pattern è chiaro: l'AI promette miracoli ma consegna caos, sia nei tribunali che nelle aziende che dovrebbero guidare la rivoluzione.

Due ventenni dropout di Stanford hanno raccolto 5 milioni in due giorni per Human Behavior, una startup che usa vision AI per analizzare come gli utenti interagiscono davvero con i prodotti. Non più click tracking manuale - l'AI guarda i video delle sessioni utente e genera insights automaticamente.

Amogh Chaturvedi, 20 anni, e i suoi co-founder hanno già venduto la loro prima startup (Dough) a sei cifre prima di entrare in Y Combinator. Ora puntano a diventare "il Datadog del session replay", trasformando ore di video in dati actionable per team di prodotto.

Parallelamente, Orchard Robotics ha chiuso un Series A da 22 milioni per portare vision AI nelle farm. Charlie Wu, Thiel Fellow e Cornell dropout, ha convinto investitori come Quiet Capital che le telecamere AI sui trattori possono rivoluzionare l'agricoltura di precisione.

CoreWeave, dal canto suo, ha acquisito OpenPipe per 6.7 milioni, puntando sul reinforcement learning per AI agents personalizzati. La verità è questa: mentre i giganti tech litigano sui modelli foundation, le startup stanno costruindo l'infrastruttura applicativa che determinerà chi vincerà davvero la guerra AI. E i soldi seguono chi ha visione pratica, non solo hype.