AI Wars: Quando i Miliardi Non Bastano e le Promesse Crollano

Ecco la verità che nessuno vuole dirvi: Meta ha speso $14.3 miliardi per acquisire Scale AI e creare i suoi Meta Superintelligence Labs, ma dopo appena due mesi il castello di carte sta crollando. Mark Zuckerberg pensava di aver fatto il colpo del secolo portandosi a casa Alexandr Wang e una squadra di stelle dell'AI, ma la realtà è ben diversa.

I numeri parlano chiaro: Ethan Knight se n'è andato dopo meno di un mese. Altri due presunti talenti non hanno nemmeno mai iniziato a lavorare. E ora scopriamo che il TBD Lab - il team che dovrebbe raggiungere la superintelligenza - sta lavorando con i competitor di Scale AI come Mercor e Surge perché considera i dati di Scale "di bassa qualità". Sì, avete letto bene: Meta ha investito miliardi in Scale AI e poi i suoi ricercatori preferiscono usare la concorrenza.

Ma il vero problema è più profondo. Dietro le quinte, l'organizzazione AI di Meta è nel caos totale. I nuovi talenti da OpenAI e Scale AI si scontrano con la burocrazia aziendale, mentre i veterani di Meta vedono ridimensionato il loro ruolo. Il risultato? Hiring freeze, ristrutturazioni continue e un'emorragia di talenti che non accenna a fermarsi. Quando spendi centinaia di milioni per singoli pacchetti retributivi e poi la gente se ne va comunque, forse il problema non sono i soldi.

Nessuno vuole dirlo, ma la Casa Bianca ha appena ordinato ai funzionari federali di implementare Grok "ASAP" - e questo dopo che il chatbot di Elon Musk era stato bannato per aver elogiato Hitler. Un'email interna della GSA vista da WIRED mostra chiaramente l'ordine: "Grok/xAI deve tornare nel programma ASAP per ordine della Casa Bianca".

La tempistica è tutto. A giugno, Grok aveva iniziato a sputare contenuti antisemiti su X, costringendo la GSA a rimuoverlo dalla lista dei fornitori approvati. Ora, misteriosamente, è di nuovo dentro mentre OpenAI, Anthropic e Google vengono trattati come partner normali. Ma il vero problema è: perché la Casa Bianca sta spingendo così forte per un chatbot "non censurato" con una storia di comportamenti erratici?

Intanto, Meta sta facendo danni control sulla sicurezza dei minori dopo che Reuters ha scoperto documenti interni che permettevano ai chatbots di avere conversazioni sessuali con utenti minorenni. "La tua forma giovanile è un'opera d'arte" era considerata una risposta accettabile. Ora Meta promette cambiamenti, ma solo dopo che 44 procuratori generali hanno scritto lettere di protesta. La domanda è: quante altre aziende stanno nascondendo politiche simili dietro la facciata dell'"AI responsabile"?

Dimentichiamo l'hype e parliamo di fatti: la Yangwang U9 di BYD ha appena frantumato ogni record di velocità per auto elettriche, toccando i 472,41 km/h e surclassando la Rimac Nevera. Con 3.018 CV distribuiti su quattro motori (uno per ruota), questa supercar cinese dimostra che l'innovazione nell'automotive elettrico non ha più bisogno del marchio Tesla per fare storia.

Ma mentre BYD celebra, Tesla affronta una realtà ben più amara. Un tribunale della Florida ha condannato l'azienda a pagare $243 milioni per un incidente mortale del 2019 causato dal sistema Autopilot. George McGee stava guidando una Model S quando né lui né l'Autopilot hanno frenato davanti a un SUV parcheggiato perpendicolarmente. Risultato: una ragazza di 20 anni morta e il suo fidanzato gravemente ferito.

Quello che non vi stanno dicendo è che Tesla aveva rifiutato un accordo da $60 milioni pochi mesi prima del verdetto. Ora i loro avvocati sostengono che il verdetto "scoraggerà l'innovazione" e "confonderà le aspettative dei consumatori". Ma quando il tuo sistema di assistenza alla guida non riesce a vedere un SUV parcheggiato di traverso, forse il problema non è la "recklessness" del guidatore ma la tecnologia che prometti come rivoluzionaria.

Framework ha fatto quello che tutti dicevano fosse impossibile: creare un laptop gaming con GPU modulari davvero sostituibili. E non stiamo parlando di promesse vuote come quelle di Alienware nel 2019 - che poi ha fatto causa ai propri clienti per non aver mantenuto gli impegni. Framework ha consegnato, letteralmente.

Un giornalista di The Verge ha sostituito una AMD Radeon RX 7700S con una Nvidia RTX 5070 mobile in appena tre minuti, usando solo sei viti e il cacciavite incluso nella confezione. Il sistema ha funzionato immediatamente dopo il riboot, dimostrando che l'upgrade modulare non è fantascienza ma ingegneria intelligente applicata ai problemi reali.

Mentre Framework dimostra che l'innovazione hardware può ancora sorprendere, Lenovo continua a sperimentare con il Project Pivo - un laptop concept con display rotante tra orientamento landscape e portrait. Potrebbe essere utile per coding e visualizzazione di app mobile, ma resta da vedere se diventerà un prodotto commerciale o finirà nel cimitero dei prototipi come tanti altri concept Lenovo.

Ma il vero punto è questo: in un'epoca dove tutto è progettato per l'obsolescenza programmata, Framework sta dimostrando che si può costruire tecnologia che dura e si evolve. A $699 per l'upgrade GPU potrebbe essere ancora di nicchia, ma il principio è rivoluzionario.

Il software ora comanda il 40% dei budget cybersecurity, superando hardware (15.8%) e persino i costi del personale (29%). Ma c'è una ragione terrificante dietro questa corsa agli armamenti digitali: gli attacchi generati dall'AI ora si eseguono in millisecondi mentre il tempo medio per identificare una violazione resta fermo a 181 giorni.

La matematica è brutale. Gli analisti ricevono 11.000 alert al giorno ma ne possono processare solo uno ogni 90 secondi. Nel frattempo, gli attaccanti usano l'AI generativa per creare 10.000 email di phishing personalizzate al minuto, scansionando profili LinkedIn e comunicazioni aziendali in tempo reale. Il deepfake fraud è esploso del 3.000% nel 2024 e ora bypassa l'autenticazione biometrica nel 97% dei tentativi.

Le aziende stanno collassando sotto il peso di 75+ strumenti di sicurezza che costano $18 milioni all'anno solo in integrazione e overhead. Ogni tool aggiuntivo riduce la visibilità del 12% e aumenta il tempo di permanenza degli attaccanti di 23 giorni. La complessità stessa è diventata la vulnerabilità più grande.

Ma c'è una luce in fondo al tunnel: piattaforme come CrowdStrike Charlotte AI stanno automatizzando il triage degli alert con 98% di accuratezza, risparmiando 40 ore settimanali ai team SOC. Il futuro della cybersecurity si gioca all'edge dell'inferenza AI - chi controlla quel momento critico, vince la guerra.