Microsoft accelera sull’intelligenza artificiale: boom di acquisti di chip Nvidia

Microsoft sta investendo massicciamente nell’infrastruttura per l’intelligenza artificiale (AI), superando i rivali con l’acquisizione di 485.000 chip Nvidia Hopper nel 2023, secondo quanto riportato dal Financial Times.

Più del doppio rispetto al secondo acquirente, Meta, che si è fermata a 224.000. A confermarlo sono le stime di Omdia, basate su spese capitali dichiarate, spedizioni di server e analisi della catena di approvvigionamento.

La corsa ai chip AI, cifre e protagonisti

Amazon e Google hanno acquistato rispettivamente 196.000 e 169.000 chip Hopper, mentre le aziende cinesi ByteDance e Tencent si sono orientate su circa 230.000 a testa. Questi ultimi, meno potenti dei Hopper, sono stati progettati per conformarsi alle restrizioni statunitensi sulle esportazioni verso la Cina.

Le spese globali per i server nel 2023 hanno raggiunto circa 229 miliardi di dollari, di cui 43% destinati a Nvidia. Microsoft ha guidato questa tendenza con un investimento di 31 miliardi di dollari, seguita da Amazon con 26 miliardi.

Competizione e sviluppo interno

Nonostante la predominanza di Nvidia nel settore, i giganti tecnologici stanno lavorando per ridurre la dipendenza dai suoi prodotti, sviluppando chip proprietari. Meta e Google ne hanno distribuito ciascuna 1,5 milioni, mentre Amazon ne ha installati 1,3 milioni. Tuttavia, Microsoft rimane indietro in questo campo, avendo implementato solo 200.000 chip Maia.

In questo mercato, anche AMD sta guadagnando terreno: Meta ha acquistato 173.000 chip MI300, mentre Microsoft ne ha ordinati 96.000.

Nvidia e i suoi chip al centro dell’ecosistema AI

L’investimento di Microsoft in chip Nvidia si inserisce nella strategia di espansione AI, incentivata dall’investimento da 13 miliardi di dollari in OpenAI. La società punta a sfruttare le capacità di intelligenza artificiale sia per i servizi interni che per quelli offerti tramite la piattaforma Azure.

Nvidia, leader indiscusso del mercato, ha registrato nel terzo trimestre del 2023 un fatturato di 35,1 miliardi di dollari, di cui 30,8 miliardi derivanti dai data center. Tuttavia, alcune sfide tecniche, come i problemi di surriscaldamento nei chip Blackwell, hanno interessato aziende come Meta e Microsoft.

L’adozione massiccia dei chip Nvidia da parte di Microsoft evidenzia l’importanza strategica delle tecnologie AI nel settore tecnologico. Con una quota di mercato dominante e innovazioni all’avanguardia, Nvidia resta un pilastro fondamentale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Nonostante le difficoltà, l’impegno di Microsoft dimostra la volontà di mantenere una posizione di leadership nel panorama AI globale.

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“Usiamo l’intelligenza artificiale da 25 anni”. Questa è stata la prima caratteristica che mi ha colpito di Translated quando i suoi fondatori, nonché coniugi, la linguista francese Isabelle Andrieu e l’informatico romano Marco Trombetti l’hanno raccontato al pubblico della 18esima edizione del Premio Vincenzo Dona, organizzato dall’Unione Nazionale Consumatori di recente a Roma. 

Fornisce traduzioni rapide, coerenti e di alta qualità in 200 lingue e in oltre 40 settori specializzati a più di 300mila clienti, tra cui Airbnb, Uber e Glovo

Praticamente Translated usa l’AI da quando è stata fondata nel 1999 e ora grazie anche a quella generativa fornisce traduzioni rapide, coerenti e di alta qualità in 200 lingue e in oltre 40 settori specializzati a più di 300mila clienti, tra cui Airbnb, Uber e Glovo.

Prendiamo, per esempio, un menu su Glovo, questo viene tradotto in modo automatico in un tot. di lingue garantendo precisione e anche la sensibilità culturale. Qui vediamo sia lo zambino della fondatrice-linguista Andrieu sia uno dei valori aggiunti dell’approccio usato dall’azienda nei confronti dell’AI: non un totale abdicare all’intelligenza artificiale generativa, ma una sua simbiosi con gli umani. In particolare, si avvale, ogni anno, dell’esperienza di 10mila traduttori professionisti.

“Siamo una società di AI che crede, però, negli umani, con l’obiettivo di consentire a tutti di capire e farsi capire nella propria lingua”

Allora, ora si può capire bene quando i due fondatori sostengono “siamo una società di AI che crede, però, negli umani, con l’obiettivo di consentire a tutti di capire e farsi capire nella propria lingua”.

Per entrare nel dettaglio e nel tecnico, Translated ha sviluppato prima un sistema di traduzione automatica adattiva al contesto e poi un’intelligenza artificiale all’avanguardia (viene allenata su 1 trilione di parole, ossia quest’anno le ha dato in pasto mille miliardi di parole) in grado di valutare le opzioni e di spiegare i ragionamenti dietro alle proprie scelte di traduzione, come fa Lara, il loro recente traduttore basato sul ragionamento che ti spiega perché ti ha fornito quella traduzione e non un’altra. Ti chiede anche se vuoi una traduzione ‘fedele’ che preservi in modo accurato la struttura e il significato del testo originale o ‘fluida’ per mettere in primo piano la leggibilità e la naturalezza del linguaggio oppure una traduzione ‘creativa’ che trasmetta l’essenza del testo originale attraverso un linguaggio coinvolgente, ideale per contenuti di marketing.

Translated e il Supercomputer Leonardo, il 9^ più potente al mondo, “per creare in Italia il modello linguistico di traduzione più avanzato al mondo”

Creare un’intelligenza artificiale in grado di tradurre come i migliori traduttori professionisti. Questo è l’obiettivo del progetto di ricerca annunciato da Translated e Cineca, che gestisce, al Tecnopolo di Bologna, il supercomputer Leonardo (il 9^ più potente al mondo con una prestazione HPL di 241.2 Petaflop/s.).

Il risultato, questa l’ambizione, sarà il modello linguistico più avanzato al mondo, che nella combinazione linguistica italiano-inglese e inglese-italiano verrà rilasciato “open-source” e “open weights”, segnando così un passo significativo ulteriore verso la realizzazione di un traduttore universale. Cineca sosterrà l’addestramento del modello linguistico di Translated con 10 milioni di ore di training su GPU. Questa enorme capacità di calcolo consentirà un’accelerazione significativa nell’addestramento del modello, garantendo un rapido avanzamento. Il set di dati fornito da Translated è il risultato di 15 anni di meticolosa raccolta, e si distingue nettamente dai dataset comunemente utilizzati perché include documenti interi con ampio contesto, ovvero traduzioni errate, revisioni e ragionamenti di traduttori e revisori in caso di disaccordo.

Stiamo parlando del mercato delle traduzioni con il maggior tasso di crescita, che si prevede arrivi a valere 356 miliardi di dollari entro il 2030, dieci volte più di oggi, secondo Statista.

Ce la faranno?

Ascoltando la storia, in presa diretta, dei due fondatori di Translated ho capito che sono determinati: portano a termine i loro obiettivi. 

Marco e Isabelle ci hanno raccontato l’avventura di Translated 9 nell’Ocean Globe Race, una competizione da poco conclusa.

Hanno condiviso i momenti cruciali della regata: gli imprevisti affrontati, le difficoltà superate e i traguardi raggiunti.

Tra i nuovi traguardi di Translated c’è quello di contribuire a creare per le aziende e utenti, grazie alla recente partnership con l’italiana Humans.tech, interfacce AI personalizzate per le sfide nella localizzazione e oltre.

“Sarai sempre solo quando ti trovi a fare un nuovo passo tecnologico?” Ha detto il CEO Marco Trombetti dal palco dell’Unione Nazionale Consumatori. “Ma fallo”, questo il suo insegnamento-suggerimento, “senza avere paura di sbagliare e credi in te stesso”. In un umano.

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Updates for real-time interaction and fine-tuning

Developers that make use of OpenAI’s real-time voice APIs will also get full access to WebRTC support that was announced today. This comes on top of existing support for the WebSocket audio standard and can simplify the creation of OpenAI audio interfaces for third-party applications from roughly 250 lines of code to about a dozen, according to the company.

OpenAI says it will release simple WebRTC code that can be used on a plug-and-play basis in plenty of simple devices, from toy reindeer to smart glasses and cameras that want to make use of context-aware AI assistants. To help encourage those kinds of uses, OpenAI said it was reducing the cost of o1 audio tokens for API developers by 60 percent and the cost of 4o mini tokens by a full 90 percent.

Developers interested in fine-tuning their own AI models can also make use of a new method called “direct preference optimization” for their efforts. In the current system of supervised fine tuning, model makers have to provide examples of the exact input/output pairs they want to help refine the new model. With direct preference optimization, model makers can instead simply provide two separate responses and indicate that one is preferred over the other.

OpenAI says its fine-tuning process will then optimize to learn the difference between the preferred and non-preferred answers provided, automatically detecting changes in things like verbosity, formatting and style guidelines, or the helpfulness/creativity level of responses and factoring them into the new model.

Programmers who write in Go or Java will also be able to use new SDKs for those languages to connect to the OpenAI API, OpenAI said.

https://arstechnica.com/ai/2024/12/openais-api-users-get-full-access-to-the-new-o1-model/

AI e scarsa trasparenza, un problema per il mondo dell’informazione

Un nuovo rapporto del Media and Journalism Research Center evidenzia come la maggior parte delle aziende dietro gli strumenti di intelligenza artificiale utilizzati dai giornalisti non sia sufficientemente trasparente in termini di proprietà, finanziamenti e altre informazioni critiche.

Lo studio, realizzato da Sydney Martin e curato da Marius Dragomir, ha esaminato 100 strumenti di AI comunemente usati nelle redazioni di tutto il mondo, evidenziando una preoccupante lacuna di trasparenza.

I numeri del Report

Secondo il rapporto, solo 24 aziende su 100 hanno condiviso informazioni sui propri ricavi, mentre 43 hanno reso noto il totale dei finanziamenti ricevuti. Complessivamente, solo il 33% delle aziende ha soddisfatto almeno 9 dei 12 criteri di trasparenza valutati, tra cui la localizzazione della sede, il nome degli investitori principali e l’entità dei fondi raccolti.

La scarsa disponibilità di dati solleva interrogativi sull’influenza che gli investitori potrebbero avere nello sviluppo e nell’utilizzo di questi strumenti.

Dal punto di vista geografico, 47 aziende hanno sede in Nord America, di cui 43 negli Stati Uniti, mentre solo 19 si trovano in Europa, 5 in Asia e 3 in Medio Oriente.

I Paesi del Global South risultano ampiamente sottorappresentati: solo 5 aziende hanno sede in questa area, mentre nessuna è localizzata in America Latina. Questo squilibrio rischia di rendere gli strumenti di IA culturalmente inadatti o inefficaci nel contesto delle regioni meno sviluppate.

L’uso dell’AI nel giornalismo e i rischi

Lo studio, pubblicato dal Reuters Institute for the Study of Journalism – University of Oxford, pone l’attenzione sull’utilizzo dell’IA da parte dei giornalisti per attività come la generazione di contenuti, il fact-checking e la traduzione. Tuttavia, emerge la necessità di una maggiore cautela, soprattutto quando questi strumenti vengono utilizzati per raccontare realtà del Global South. Sydney Martin sottolinea come i modelli di IA tendano a favorire fonti più visibili, spesso di provenienza occidentale, rischiando di oscurare esperienze e realtà meno rappresentate.

Inoltre, il rapporto mette in luce i possibili bias introdotti nei modelli di IA dai programmatori e dagli investitori che finanziano lo sviluppo di questi strumenti. “Le persone che pagano gli sviluppatori hanno, in un certo senso, il controllo sulla verità e sulla percezione della realtà“, spiega Martin, ribadendo l’importanza di comprendere chi finanzia questi strumenti utilizzati nelle redazioni.

Un problema di governance

Il rapporto cita esempi di aziende con standard di trasparenza più elevati, come quelle che rendono facilmente accessibili le politiche sulla privacy e i dettagli dei finanziatori. Tuttavia, si chiede se questa trasparenza sia genuina o solo un tentativo di allinearsi alle aspettative sociali.

Un caso esemplare riguarda Get Clarity, uno strumento di rilevamento dei deepfake, il cui CEO ha legami con il ramo militare israeliano. Lo studio esplora come questa proprietà possa influenzare l’utilizzo dello strumento nella verifica dei contenuti relativi al conflitto israelo-palestinese.

Un nuovo approccio per il futuro

Domenico Talia, qui su Key4biz, aveva già avviato una riflessione sul rapporto tra AI e redazioni giornalistiche: “Le aziende leader nel settore dell’IA come Google, OpenAI, Microsoft, Anthropic e Meta hanno da tempo avviato discussioni e collaborazioni con varie testate giornalistiche nel mondo sulle modalità concrete di introduzione e di uso efficace e permanente di soluzioni di intelligenza artificiale. I loro interessi sono economici e sanno di poter avere nuovi mercati importanti sui quali mettere il loro cappello. Alcuni giornali negli USA come il Washington Post, il Wall Street Journal e il New York Times stanno valutando seriamente come modificare i processi delle loro redazioni per inglobare totalmente all’interno di essi gli strumenti di data analytics, di machine learning e di IA generativa“.

Lo studio raccomanda un cambio di rotta, invitando le aziende a rendere pubblici dati chiave come sede, investitori e responsabili relativi agli strumenti di AI forniti. Martin propone anche un approccio più trasparente all’interno delle redazioni: giornalisti e testate dovrebbero dichiarare apertamente quali strumenti utilizzano e valutare le implicazioni di queste tecnologie nel processo editoriale.

Il rapporto si configura come un primo passo verso una maggiore chiarezza e invita a ulteriori studi per monitorare crescita, finanziamenti e proprietà delle aziende attive nel settore dell’IA applicata al giornalismo. “Rendere disponibili queste informazioni è semplice, ma essenziale per proteggere l’integrità del giornalismo e la fiducia del pubblico”, conclude Martin.

Ogni tecnologia inserita in un contesto di lavoro umano non va valutata soltanto sul piano tecnologico, occorre considerare gli aspetti culturali, organizzativi e anche psicologici, del suo impatto.

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Softbank alla corte di Trump, un mega investimento per creare 100 mila posti di lavoro

Il gigante giapponese Softbank ha annunciato un piano d’investimento da 100 miliardi di dollari negli Stati Uniti nei prossimi quattro anni, puntando sull’intelligenza artificiale (AI) e sulle infrastrutture necessarie per supportarla. Il CEO di Softbank, Masayoshi Son, ha collegato questa ambiziosa mossa alla fiducia riposta nell’amministrazione del Presidente eletto Donald Trump (che entrerà alla Casa Bianca ufficialmente il prossimo 20 gennaio), prevedendo che il piano contribuirà a creare 100.000 posti di lavoro entro la fine del suo secondo mandato.

Secondo quanto riportato da CNBC, l’investimento riguarderà principalmente settori strategici, tra cui AI, data center e produzione di semiconduttori, elementi chiave per sostenere l’espansione tecnologica globale. Parte dei fondi potrebbe provenire dal Vision Fund di Softbank, da progetti di capitale o da Arm Holdings, azienda di produzione di chip controllata in maggioranza da Softbank. Tuttavia, non è chiaro se si tratti di nuovi finanziamenti o di investimenti già annunciati in passato. Ad esempio, Softbank aveva già investito 1,5 miliardi di dollari in OpenAI, società pioniera nell’AI generativa.

Softbank e la corsa all’intelligenza artificiale

Son si è affermato come uno dei principali sostenitori delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. La sua visione aggressiva verso l’AI lo ha portato a impegnare somme significative: secondo il Financial Times, Softbank avrebbe stanziato 9 miliardi di dollari all’anno per investimenti legati all’AI. Lo scorso maggio, l’azienda ha guidato un round di finanziamento da 1 miliardo di dollari per la scaleup britannica di veicoli autonomi Wayve. Durante un recente evento, Son ha persino scherzato sul ruolo crescente di AI come fattore decisionale, affermando di aver chiesto consiglio al chatbot di OpenAI, ChatGPT.

“La mia fiducia nell’economia americana è cresciuta enormemente grazie alla vittoria del Presidente Trump”, ha dichiarato Son durante una conferenza stampa con il presidente eletto presso la residenza di Mar-a-Lago. Trump, noto per il suo stile diretto nelle negoziazioni, ha scherzato chiedendo di raddoppiare l’investimento a 200 miliardi di dollari, ricevendo una risposta sorridente da Son, che lo ha elogiato come “un grande negoziatore”.

Precedenti investimenti, scheletri nell’armadio e sfide

Questo annuncio segue una precedente promessa di Softbank del 2016, quando Masayoshi Son si impegnò a investire 50 miliardi di dollari negli Stati Uniti, promettendo la creazione di 50.000 nuovi posti di lavoro. Successivamente, nel 2018, l’allora Presidente Trump dichiarò che gli investimenti avevano già raggiunto quota 72 miliardi di dollari. Tuttavia, nel 2019 Softbank confermò di aver investito 47 miliardi di dollari attraverso il Vision Fund e altri veicoli finanziari, sostenendo numerose startup americane come DoorDash.

Nonostante gli investimenti record, Softbank ha affrontato importanti battute d’arresto, come il caso WeWork. La società di co-working, che aveva ricevuto quasi metà degli investimenti statunitensi di Softbank, è passata dal raggiungere una valutazione di 47 miliardi di dollari al collasso, dichiarando la bancarotta nel 2023. L’azienda è uscita dalla procedura di protezione del Chapter 11 solo recentemente, con un valore ridotto a 45 milioni di dollari.

Softbank, AI e implicazioni future

Softbank si prepara a consolidare la propria presenza negli Stati Uniti, scommettendo sull’AI come motore di crescita economica e industriale. Il piano rappresenta una delle più grandi promesse di investimento nella storia recente, rafforzando l’importanza strategica degli Stati Uniti come hub tecnologico globale. L’attenzione su infrastrutture come data center e semiconduttori risponde alla crescente domanda di potenza computazionale, guidata dalle applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning.

Con un impegno da 100 miliardi di dollari, Softbank punta a rafforzare la sua posizione di leader mondiale nell’innovazione tecnologica, in un contesto in cui il mercato globale della tecnologia sta affrontando una rapida evoluzione. Restano però le sfide legate alla gestione del rischio finanziario e alla capacità di trasformare le promesse in risultati concreti.

Restano anche le domande e i dubbi sul perché il gigante giapponese abbia deciso di investire pesante nel mercato tecnologico americano. Quali gli interessi in gioco?

Gli Stati Uniti e il Giappone condividono una lunga storia di cooperazione e una vasta gamma di interessi comuni. Questa relazione bilaterale è fondamentale per la sicurezza e la prosperità di entrambe le nazioni e per la stabilità della regione indo-pacifica in chiave anti-cinese e anti nordcoreana (soprattutto in relazione alla proliferazione di armamenti nucleari).

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L’Italia è un Paese per data center

La maggior parte dei data center in Italia si concentra nel triangolo Novara, Monza e Pavia, con Milano al centro. Qui se ne concentrano un terzo del totale nazionale, che ad oggi è di 153.

La digitalizzazione sempre più pervasiva in tutti i settori, dalle imprese alle persone, genera una quantità di dati in costante aumento. Per archiviare, elaborare e rendere disponibili questi dati è necessaria una maggiore capacità di calcolo, che si traduce in un incremento della domanda di data center.

L’accelerazione si è avuta in questi ultimi anni, per via dello sviluppo del cloud computing, dell’intelligenza artificiale (AI), del machine learning, che in particolare richiedono un’enorme potenza di calcolo, dell’internet delle cose (IoT).

In Europa (senza la Gran Bretagna, che ne ospita 377) il nostro Paese occupa il quarto posto per numero di data center, dopo Germania (406), Francia (244) e Paesi Bassi (179), secondo il Data center map.

L’aumento dei data center crea nuove opportunità di lavoro e stimola l’innovazione tecnologica, ma espongono a severi rischi, soprattutto legati alla sicurezza (la concentrazione di grandi quantità di dati in un unico luogo rende i data center un obiettivo appetibile per gli attacchi informatici), all’approvvigionamento energetico (consumano molta energia elettrica e richiedono sistemi di raffreddamento efficienti) e alla sovranità tecnologica (è importante sviluppare un ecosistema di cloud computing nazionale per garantire l’autonomia tecnologica del paese).

Necessario un nuovo quadro regolatorio

Temi su cui in Italia si è aperto finalmente un dibattito, finalizzato alla nascita di un quadro regolatorio che tenda conti di tutti questi aspetti critici.

Per regolare questo mercato in espansione sono in corso delle audizioni ad hoc nella commissione Trasporti della Camera nell’ambio dell’esame delle proposte di legge recanti delega al Governo per la disciplina dei centri di elaborazione dati.

La cosa migliore sarebbe distribuire i datacenter su tutto il territorio nazionale (cosa che al momento non sta avvenendo). Per farlo intanto si devono garantire le stesse condizioni privilegiate legate alle autorizzazioni anche ai datacenter più piccoli. Inoltre si deve procedere a “federare” i cloud provider in modo che possano facilmente scambiarsi risorse in ambienti qualificati e certificati.

Gli investimenti in progetti più diversificati e distribuiti potrebbero avere un impatto economico più significativo e sostenibile per tutti, stimolando una crescita economica più equa e inclusiva. 

Ancora meglio sarebbe costruire data center totalmente made in Italy, sia per aumentare la capacità nazionale, sia per tutelare la sovranità tecnologica, come nel caso dell’Hyper Cloud Data Center di Aruba inaugurato di recente a Roma, che va a potenziare la propria infrastruttura nazionale, rafforzando la sua presenza strategica in Italia. Un ulteriore nodo del network di data center di proprietà del Gruppo Aruba, che comprende il Global Cloud Data Center di Ponte San Pietro (BG) e i due data center di Arezzo.

Italia hub mediterraneo?

Gli investimenti esteri in datacenter, però, non realizzano e non ampliano la sovranità digitale italiana, probabilmente semmai aumenta la dipendenza da infrastrutture estere e questo crea forte preoccupazione per chi crede nell’innovazione come drive di crescita economica. L’Europa dovrebbe aver capito che l’unico modo per crescere è sviluppare industrie locali nell’innovazione e garantire una crescita alle economie locali in un contesto competitivo.

Il nostro Paese può insomma giocare un ruolo chiave in questa partita, puntando ad esempio a divenire un hub Mediterraneo per la connettività dell’intera regione dell’Europa meridionale, per il Nord Africa e il Medio Oriente (contenendo l’influenza della Turchia e le ambizioni della Grecia).

Secondo l’ultimo Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano, il valore investito nei data center per il 2023 è stato pari a 654 milioni, con un +10% rispetto all’anno precedente e con una potenza energetica nominale totale di 430 megawatt (+23% rispetto al 2022). L’Italia ospita circa il 12% dei 1.300 data center europei, ma ha un tasso di crescita a doppia cifra, molto superiore di Francoforte, Londra, Amsterdam, Parigi e Dublino che si attestano fra il 4% e l’8%.

Data center e AI

Diversi studi sottolineano la crescita preoccupante del consumo energetico dei data center legato allo sviluppo progressivo dell’AI. Un rapporto di Climate Action Against Disinformation, ad esempio, ha suggerito che l’IA potrebbe incrementare le emissioni globali fino all’80%.

In un’altra analisi presa come riferimento in un vecchio articolo del Wall Street Journal, Alex de Vries, esperto di tecnologia dell’Università di Amsterdam, stima che l’IA di Google, nel peggior scenario possibile, potrebbe arrivare a consumare annualmente tanta energia quanto l’intero Stato d’Irlanda.

Secondo un report IDC si stima che la capacità dei data center AI based raggiungerà un tasso medio annuo di crescita del +40% fino al 2027, a cui corrisponderà un’impennata dei consumi elettrici ad un tasso medio annuo del +44,7% a 146.2 TWh entro quella data.

Complessivamente, gli studiosi si attendono un livello di consumi pari a 857 TWh entro il 2028, più del doppio di quelli attuali (basti pensare che il consumo energetico nazionale annuo della Gran Bretagna è stato nel 2023 pari a 266 TWh). Ovviamente, maggiori i consumi, più alte le emissioni di CO2.

Data center, la mappa italiana

In Italia come anticipato abbiamo 153 data center attivi, 50 a Milano, 16 a Roma, 10 a Torino, 6 a Padova e diverse città con 4 (Bari, Bologna, Genova).

Più del 70% dei siti si trova nelle città del Nord (Emilia-Romagna compresa), il resto nei pressi delle principali città del Centro-Sud.

Di seguito la lista data center a Roma e Milano:

A Roma:
Aruba SpA 
Digital Realty
Fiber 23 
C1V Hosting
IDS&Unitelm 
Namex 
Panservice
Unidata
Noovle S.p.A.
EXA Infrastructure
IRIDEOS
Cloud Europe S.r.l
ITnet S.r.l (IT.NET)

A Milano:
AtlasEdge
BT Services (British Telecom)
CDLAN SpA
CloudHQ
Compass Datacenters
DATA4
Elb.it
Equinix
EXA Infrastructure
FastWeb
Fiber 23
IRIDEOS
ITnet S.r.l (IT.NET)
Keppel Data Centres
Microsoft
MIX SRL
MOMIT SRL
Noovle S.p.A
Rai Way
Seeweb s.r.l.
Servereasy SRL
STACK Infrastructure
T.net Italia S.p.A.
Telnet s.r.l.
TI Sparkle
ULI
Unidata
Vantage Data Centers

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In the researchers’ COCONUT model (for Chain Of CONtinUous Thought), those kinds of hidden states are encoded as “latent thoughts” that replace the individual written steps in a logical sequence both during training and when processing a query. This avoids the need to convert to and from natural language for each step and “frees the reasoning from being within the language space,” the researchers write, leading to an optimized reasoning path that they term a “continuous thought.”

Being more breadth-minded

While doing logical processing in the latent space has some benefits for model efficiency, the more important finding is that this kind of model can “encode multiple potential next steps simultaneously.” Rather than having to pursue individual logical options fully and one by one (in a “greedy” sort of process), staying in the “latent space” allows for a kind of instant backtracking that the researchers compare to a breadth-first-search through a graph.

This emergent, simultaneous processing property comes through in testing even though the model isn’t explicitly trained to do so, the researchers write. “While the model may not initially make the correct decision, it can maintain many possible options within the continuous thoughts and progressively eliminate incorrect paths through reasoning, guided by some implicit value functions,” they write.

That kind of multi-path reasoning didn’t really improve COCONUT’s accuracy over traditional chain-of-thought models on relatively straightforward tests of math reasoning (GSM8K) or general reasoning (ProntoQA). But the researchers found the model did comparatively well on a randomly generated set of ProntoQA-style queries involving complex and winding sets of logical conditions (e.g., “every apple is a fruit, every fruit is food, etc.”)

For these tasks, standard chain-of-thought reasoning models would often get stuck down dead-end paths of inference or even hallucinate completely made-up rules when trying to resolve the logical chain. Previous research has also shown that the “verbalized” logical steps output by these chain-of-thought models “may actually utilize a different latent reasoning process” than the one being shared.

This new research joins a growing body of research looking to understand and exploit the way large language models work at the level of their underlying neural networks. And while that kind of research hasn’t led to a huge breakthrough just yet, the researchers conclude that models pre-trained with these kinds of “continuous thoughts” from the get-go could “enable models to generalize more effectively across a wider range of reasoning scenarios.”

https://arstechnica.com/ai/2024/12/are-llms-capable-of-non-verbal-reasoning/

On Thursday, OpenAI announced that ChatGPT users can now talk to a simulated version of Santa Claus through the app’s voice mode, using AI to bring a North Pole connection to mobile devices, desktop apps, and web browsers during the holiday season.

The company added Santa’s voice and personality as a preset option in ChatGPT’s Advanced Voice Mode. Users can access Santa by tapping a snowflake icon next to the prompt bar or through voice settings. The feature works on iOS and Android mobile apps, chatgpt.com, and OpenAI’s Windows and MacOS applications. The Santa voice option will remain available to users worldwide until early January.

The conversations with Santa exist as temporary chats that won’t save to chat history or affect the model’s memory. OpenAI designed this limitation specifically for the holiday feature. Keep that in mind, because if you let your kids talk to Santa, the AI simulation won’t remember what kids have told it during previous conversations.

During a livestream for Day 6 of the company’s “12 days of OpenAI” marketing event, an OpenAI employee said that the company will reset each user’s Advanced Voice Mode usage limits one time as a gift, so that even if you’ve used up your Advanced Voice Mode time, you’ll get a chance to talk to Santa.

https://arstechnica.com/information-technology/2024/12/openai-introduces-santa-mode-to-chatgpt-for-ho-ho-ho-voice-chats/

SCARICA “THE AI-NATIVE TELCO STRATEGIES REPORT”

Lo studio sull’AI nel mondo delle Tlc

La maggior parte delle principali aziende Tlc a livello mondiale ha da tempo annunciato o avviato una strategia di intelligenza artificiale (AI), ma l’implementazione varia considerevolmente da Paese a Paese e con essa i risultati raggiunti.

“The AI-Native Telco Strategies Report” di Telecom TV cerca di capire perché lo scenario internazionale mostra una così alta variabilità ed esplora l’impatto dell’IA sulle operazioni quotidiane, il ruolo della creazione di team dedicati a questa tecnologia, le collaborazioni con i principali fornitori di servizi cloud e le sfide future.

Vengono inoltre analizzate le percezioni dei dipendenti e dei professionisti del settore riguardo al rischio, non indifferente, di una consistente perdita di posti di lavoro a causa dell’automazione, senza dimenticare l’importanza dell’AI per lo sviluppo di nuovi servizi e modelli di business.

Un terzo delle imprese non ha una strategia AI certa e definitiva

Il 70% delle aziende di tlc ha una strategia di intelligenza artificiale ben definita. Questo dato proviene da un sondaggio condotto nel novembre 2024 su oltre 45 aziende di telecomunicazioni in tutto il mondo.

Tuttavia, è importante notare che il 13% delle aziende intervistate ha dichiarato di non avere una strategia di intelligenza artificiale ben definita, mentre il 17% non era sicuro. Questo indica che, nonostante l’ampia diffusione dell’AI nel settore, non tutte le aziende di telecomunicazioni hanno ancora formalizzato un approccio strategico all’utilizzo di questa tecnologia.

La costruzione di una strategia AI

Di seguito l’analisi proposta dal Report di come le aziende di tlc stanno costruendo e implementando le proprie strategie di IA, basata sui dati forniti. Sebbene una strategia definita sia importante, la sua implementazione è fondamentale.

Il 76% delle aziende di telecomunicazioni ha un dirigente responsabile per la strategia di IA, mentre il 16% non ne ha uno.

Avere un responsabile per l’IA non garantisce una strategia di successo, e alcuni esperti ritengono che non sia strettamente necessario.

Il 72% delle aziende di tlc ha un team di IA dedicato, il 25% non ne ha uno e il 3% non è sicuro.

L’uso dell’AI sta influenzando significativamente le operazioni quotidiane delle aziende di telecomunicazioni, con solo il 2% che afferma di non subire alcun impatto.

Il 26% delle aziende di telecomunicazioni afferma che questa tecnologia sta influenzando “in modo abbastanza significativo” le operazioni, il 39% afferma che sta “cambiando un numero crescente di processi” e il 22% afferma che sta influenzando “solo alcuni processi“.

L’IA è considerata un elemento rivoluzionario per il settore Tlc

Le aziende di telecomunicazioni stanno passando dall’utilizzo dell’apprendimento automatico di base (ML) all’implementazione di soluzioni di AI più avanzate, come modelli di dati personalizzati e soluzioni di intelligenza artificiale generativa (GenAI).

Le capacità di soluzioni AI moderne promettono non solo una maggiore efficienza della rete e un’esperienza dell’utente abbonato migliorata, ma anche una ridefinizione del ruolo dell’operatore di telecomunicazioni.

Sfide e Opportunità

Le aziende di telecomunicazioni devono affrontare sfide nell’implementazione della tecnologia, tra cui la definizione di strategie chiare, l’identificazione di casi d’uso con risultati aziendali tangibili e la trasformazione operativa e aziendale.

La creazione e il lancio di soluzioni di AI possono richiedere trasformazioni significative, in particolare nei sistemi che dipendono da infrastrutture legacy.

Nuove rotte di commercializzazione e nuovi servizi

L’AI offre alle aziende di telecomunicazioni numerose opportunità di crescita, tra cui una migliore pianificazione e gestione della rete, maggiore efficienza dei costi, utilizzo più efficiente dei dati, maggiore produttività, migliore esperienza del cliente, automazione e capacità di prevedere le tendenze del traffico e gli aggiornamenti della rete.

La tecnologia, si legge nello studio, potrebbe essere rivoluzionaria come l’introduzione dello smartphone per il settore delle telecomunicazioni.

Le aziende di telecomunicazioni devono garantire che l’utilizzo dell’AI rimanga etico e rispettoso delle attività umane, senza sostituirle completamente.

I vantaggi per le Tlc

Il principale vantaggio dell’intelligenza artificiale per le aziende di telecomunicazioni, come evidenziato dai risultati del sondaggio, è la sua capacità di migliorare significativamente le operazioni di rete. Il 92% degli intervistati prevede che l’IA avrà un impatto positivo in questo settore nei prossimi tre anni.

Le aziende di telecomunicazioni riconoscono i seguenti vantaggi dell’AI:

• miglioramento del coinvolgimento del cliente: il 75% degli intervistati prevede un miglioramento significativo in questo ambito grazie all’AI;
• maggiore efficienza interna, con il 73% degli intervistati che prevedono miglioramenti significativi;
• aumento dell’efficienza energetica, il 63% degli intervistati prevede miglioramenti significativi;
• sviluppo di nuovi servizi generatori di entrate, l’86% degli intervistati ritiene che l’ia possa contribuire a questo obiettivo;
• riduzione significativa dei costi operativi: con l’82% degli intervistati convinti di questa possibilità.

Mentre l’ottimizzazione della rete rimane il punto focale, è chiaro che le aziende di telecomunicazioni vedono nell’IA un potente strumento per migliorare diversi aspetti del loro business, dalla soddisfazione del cliente all’efficienza operativa.

Il ruolo dei partner

Il 56% delle aziende di telecomunicazioni ritiene di poter essere un innovatore nella modellazione del futuro sviluppo e utilizzo di strumenti e tecnologie di AI, mentre il 38% si vede come un utilizzatore piuttosto che come un influencer del mercato.

Solo il 40% ritiene essenziale collaborare con gli hyperscaler (AWS, Azure, Google Cloud) per le proprie strategie di AI, mentre il 55% ritiene che tali partnership possano essere utili ma non essenziali.

Impatto sul personale

L’89% del personale delle aziende di telecomunicazioni utilizza gli strumenti di AI nel proprio ruolo, più di quanto facesse un anno fa.

Il 70% delle aziende ritiene di dover assumere più personale con comprovate competenze di sviluppo di questa tecnologia.

Per questa voce, le principali sfide per le aziende di telecomunicazioni nell’era dell’AI sono: la ricerca di talenti/competenze, la gestione dei dati, la comprensione delle capacità dell’IA, la trasformazione della cultura aziendale, il tenere il passo con l’innovazione dell’IA, la sicurezza e la regolamentazione.

Sebbene il 44% preveda che l’aumento dell’utilizzo dell’AI porterà a riduzioni di personale, solo il 3% del personale si sente minacciato nel proprio ruolo.

Nuove opportunità di business per le Tlc

L’86% delle aziende di telecomunicazioni ritiene che l’intelligenza artitificiale possa aiutare a sviluppare nuovi servizi generatori di entrate.

Il 63% crede che la maggiore opportunità di business per le aziende di telecomunicazioni si trovi nel mercato aziendale, mentre il 23% si concentra sul mercato consumer.

L’82% ritiene che l’AI possa contribuire a ridurre significativamente i costi operativi.

AI nel futuro delle Tlc

Il 72% delle aziende di telecomunicazioni ritiene che trarrebbe vantaggio dallo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) specifici per le proprie esigenze di GenAI, mentre solo il 17% ritiene che i modelli sviluppati da aziende specializzate in IA siano sufficienti.

L’81% delle aziende di telecomunicazioni ritiene che le future reti di comunicazione dovrebbero essere progettate per supportare sia l’IA che i carichi di lavoro dei servizi di comunicazione, come previsto dall’AI-RAN Alliance.

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La crescita del mercato cloud in Europa e ruolo del’AI

Il mercato del cloud computing in Europa ha registrato una crescita significativa negli ultimi anni, spinto dalla trasformazione digitale di imprese e istituzioni pubbliche. La migrazione verso il cloud non è solo un fenomeno tecnologico, ma rappresenta un cambiamento strategico che influenza settori chiave come la sanità, la finanza, il manifatturiero e la pubblica amministrazione.

Il valore del settore del cloud computing continentale ha superato i 70 miliardi di euro nel 2023 e si prevede una crescita media annua del 15% fino al 2030. L’adozione del cloud è trainata soprattutto da soluzioni IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) e SaaS (Software as a Service), con il SaaS che rappresenta la quota più ampia del mercato.

L’intelligenza artificiale (AI) generativa ha creato un’esplosione di iniziative fra le aziende che vogliono reinventare i loro modelli operativi e di business per migliorare efficienza, innovazione e servizi a clienti e cittadini. Le aziende e le Pubbliche Amministrazioni che vogliono realizzare il valore dell’AI su larga scala stanno intraprendendo un viaggio verso ambienti cloud agili, scalabili e sicuri.

Sempre in Europa, IDC stima che la spesa complessiva in servizi cloud raggiungerà i 167 miliardi di dollari per l’anno in corso.

Bandinelli (Aruba Cloud): “Orgogliosi di essere riconosciuti come Major Player all’interno dell’IDC MarketScape 2024”

Nel report di IDC “European Public Cloud IaaS 2024 Vendor Assessment” si indicano e si valutano i principali fornitori di servizi IaaS cloud pubblici in Europa. L’analisi considera le capacità attuali e le strategie future dei fornitori, evidenziando l’importanza della sovranità digitale, della sostenibilità e dell’integrazione con l’IA.

Aruba Cloud è posizionata tra i principali attori internazionali, apprezzata per l’approccio open source e l’attenzione alla sicurezza dei dati, ma con la sfida di un’infrastruttura ancora limitata. Il rapporto si basa su una ricerca che include un sondaggio sulle abitudini di utilizzo del cloud da parte delle organizzazioni europee.

“In questo scenario in rapida evoluzione, Aruba è orgogliosa di essere stata riconosciuta come Major Player all’interno dell’annuale IDC MarketScape 2024, consolidando così la propria leadership nel panorama cloud italiano”, ha dichiarato in un articolo sul tema Massimo Bandinelli, Marketing Manager di Aruba Cloud.

“Come evidenziato da IDC, la strategia distintiva di Aruba, fondata su tecnologie cloud open source e interoperabili, garantisce ai clienti un approccio libero da vincoli (lock-in), preservando al contempo il pieno controllo dei dati. Aruba Cloud – ha proseguito Bandinelli commentando il report di IDC – pone una forte enfasi sulla sovranità dei dati e sulla sicurezza, rendendola una scelta ideale per le aziende con esigenze di compliance rigorose e per il settore pubblico. Inoltre, il provider si impegna a garantire operazioni di data center di alta qualità e a offrire un servizio eccellente ai propri clienti, assicurando prestazioni costanti e servizi affidabili”.

Sempre secondo i dati di IDC, il 60% delle aziende europee sta destinando i propri budget IT al cloud pubblico, con un ulteriore 24% che adotta un approccio cloud ibrido.

“Questi trend rispondono alle pressioni immediate del mercato e delineano anche una nuova direzione strategica per l’intero ecosistema digitale, tracciando le linee guida per gli investimenti e le scelte aziendali del settore per i prossimi anni”, ha spiegato sempre il manager di Aruba Cloud. 

Cloud in Europa, i sei trend chiave di Aruba per il 2025

Bandinelli ha anche indicato i principali driver che guideranno il mercato del cloud nel 2025 secondo Aruba: cloud sovrano e sovranità dei dati; libertà di scelta tecnologica; sempre più open source; la centralità della sostenibilità; sicurezza e resilienza operativa; AI come motore dell’innovazione; maturità del cloud.

Il mercato europeo del cloud computing si evolve rapidamente, guidato da esigenze di flessibilità, innovazione e sostenibilità. Ecco i principali trend individuati da Aruba Cloud che definiranno il settore nei prossimi anni, evidenziando come le imprese stiano integrando il cloud nelle loro strategie digitali.

1. Libertà tecnologica e no vendor lock-in

La crescente attenzione verso il no vendor lock-in sta trasformando il mercato. Le aziende vogliono evitare la dipendenza da fornitori unici, mantenendo la flessibilità tecnologica necessaria per adattarsi rapidamente a nuove esigenze. Questo approccio permette di migrare tra piattaforme cloud diversificate, riducendo rischi e costi legati a tecnologie proprietarie. La libertà di scelta diventa una strategia chiave per garantire resilienza e competitività.

2. Adozione di soluzioni open source

Il modello open source si afferma come pilastro della trasformazione digitale. Offrendo flessibilità e trasparenza, le soluzioni open source consentono alle imprese di personalizzare le infrastrutture IT secondo le proprie necessità, migliorando l’interoperabilità tra sistemi e riducendo i costi operativi. Questo approccio accelera l’adozione di tecnologie innovative, rendendo più semplice integrare nuove soluzioni.

3. Sostenibilità al centro delle decisioni

La sostenibilità è una priorità per il 79% delle aziende europee (Fonte: IDC MarketScape 2024). I fornitori cloud stanno investendo in infrastrutture green alimentate da fonti rinnovabili, rispondendo alla crescente domanda di soluzioni tecnologiche ecologiche. Questo impegno non è più un’opzione ma una necessità per affrontare le sfide climatiche globali, posizionando la sostenibilità come un vantaggio competitivo.

4. Sicurezza e resilienza operativa

Con il crescere delle minacce informatiche, le imprese richiedono infrastrutture cloud altamente sicure. Normative come la direttiva NIS2 e il regolamento DORA spingono le aziende a rafforzare la protezione dei dati e a garantire una continuità operativa robusta. La resilienza operativa diventa essenziale, con soluzioni di disaster recovery e monitoraggio avanzato che rappresentano un elemento fondamentale per la salvaguardia dei dati aziendali.

5. L’intelligenza artificiale come acceleratore di innovazione

L’AI generativa e il machine learning stanno ridisegnando il panorama del cloud. Con l’87% delle imprese europee già coinvolte o pronte ad adottare l’AI su cloud, cresce la domanda di infrastrutture scalabili e performanti. Soluzioni come il Liquid Cooling, capaci di gestire l’aumento della potenza computazionale e del calore generato, saranno essenziali per supportare questa trasformazione.

6. Maturità e ottimizzazione delle strategie cloud

Molte aziende europee stanno entrando in una fase più matura nell’adozione del cloud. Migliorando competenze interne e implementando best practice, si prevede un’ottimizzazione delle risorse digitali, consolidando il cloud come elemento centrale per l’agilità e l’efficienza aziendale. Questo processo contribuirà a creare un ecosistema digitale avanzato, rafforzando la competitività a lungo termine.

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