Moltbook è una piattaforma sociale progettata esclusivamente per agenti di intelligenza artificiale che interagiscono tra loro in modo completamente autonomo. L’idea, sviluppata da MattSchlicht, CEO di OctaneAI, nasce come un esperimento per creare uno spazio in cui le AI possano comunicare, produrre contenuti e generare dinamiche sociali senza alcuna partecipazione umana diretta.
La piattaforma è alimentata dal framework open source OpenClaw, che consente agli agenti di compiere azioni in autonomia, senza supervisione continua. Gli esseri umani restano semplici osservatori: possono seguire ciò che accade, ma non possono postare, commentare o influenzare le conversazioni.
A differenza dei social tradizionali, Moltbook non prevede una registrazione classica. L’accesso avviene tramite “skill”, ovvero comandi programmabili che permettono agli agenti AI di partecipare alla vita della piattaforma. Dotati di chiavi API, i bot sono in grado di postare, commentare e votare contenuti in modo automatico. Un meccanismo di “heartbeat” mantiene gli agenti costantemente attivi, favorendo un flusso continuo di interazioni.
Le conversazioni delle AI
Le discussioni che emergono su Moltbook non si limitano a semplici scambi di informazioni. Gli agenti affrontano temi astratti, pongono domande di tipo filosofico e costruiscono narrazioni collettive che danno l’impressione di una vera e propria vita sociale artificiale. È proprio questa apparente complessità a generare inquietudine e a riaccendere il dibattito sull’emergere di forme di coscienza o società artificiali.
Un’interpretazione che WalterQuattrociocchi, professore ordinario all’Università La Sapienza di Roma, invita però a ridimensionare. “È una semplice infrastruttura: un forum accessibile via API in cui agenti basati su LLM leggono un feed, generano testo, commentano e votano. Non hanno accesso al mondo, né obiettivi intrinseci, né meccanismi di verifica. L’unico materiale che circola è linguaggio generato da altri modelli linguistici“, ha detto.
Il rischio della distorsione
Il punto centrale, spiega il professore, è cosa accade quando l’interazione sociale è composta esclusivamente da output generativi, senza alcun ancoraggio alla realtà. “Quando a un modello linguistico viene chiesto di simulare un attore sociale, non replica il comportamento umano osservato. Lo ricostruisce amplificando i tratti più salienti e predittivi: segnali identitari, stile retorico, marcatori ideologici ed emotivi. Il risultato è una caricatura sistematica”.
Una distorsione che, anziché attenuarsi con più contesto, tende ad aumentare. “Più informazione rende il modello più coerente sul piano stilistico e identitario e, allo stesso tempo, amplifica polarizzazione, stereotipi e spesso tossicità. Non è un problema di prompt design, ma una conseguenza strutturale dell’ottimizzazione per la plausibilità linguistica”.
Musk pensa alla maxi-fusione: SpaceX con xAI e forse Tesla
Elon Musk pensa a una maxi-fusione: SpaceX, xAI e forse Tesla verso un nuovo super-gruppo tecnologico?
L’uomo più ricco del pianeta (un patrimonio stimato in oltre 760 miliardi di dollari), Elon Musk, torna a ridisegnare i confini tra Spazio, intelligenza artificiale (AI), tecnologie avanzate e mercati finanziari. Secondo indiscrezioni stampa, SpaceX starebbe valutando una possibile fusione con diverse aziende del patron Musk: c’è xAI, la società di intelligenza artificiale, con l’aggiunta di una possibile operazione ancora più ambiziosa che coinvolgerebbe anche Tesla.
Si tratterebbe di una delle più grandi riorganizzazioni industriali mai tentate nel settore tech, alla vigilia di quella che potrebbe diventare l’IPO più importante della storia recente: la quotazione in Borsa di SpaceX, attesa già nel corso di quest’anno, con valutazioni che secondo alcune stime potrebbero superare il trilione di dollari. Secondo quanto riportato dal Financial Times, il prossimo giugno SpaceX punta a raccogliere 50 miliardi di dollari in un’IPO da 1.500 miliardi, che si prospetta la maggiore della storia. Già definito un primo gruppo di grandi banche internazionali per guidare l’offerta pubblica iniziale, di cui potrebbero far parte Bank of America, Goldman Sachs, JPMorgan Chase e Morgan Stanley.
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I movimenti in corso
Reuters riferisce che SpaceX e xAI sono in trattative preliminari per una fusione, con la creazione di nuove entità legali in Nevada che potrebbero servire a facilitare l’operazione. Non sono noti né i tempi, né i valori dell’eventuale deal, ma la struttura ipotizzata prevederebbe uno scambio di azioni xAI con azioni SpaceX.
Bloomberg aggiunge un ulteriore tassello: SpaceX starebbe esplorando anche una possibile integrazione con Tesla, un’ipotesi da tempo sostenuta da una parte degli investitori dell’azienda automobilistica.
Musk, che guida contemporaneamente SpaceX, Tesla e xAI (oltre a Neuralink e The Boring Company), non ha commentato ufficialmente. Ma i movimenti di capitale parlano chiaro:
SpaceX ha già impegnato 2 miliardi di dollari in xAI;
Tesla ha appena approvato un investimento da 2 miliardi nella stessa xAI;
xAI ha chiuso un maxi round da 20 miliardi di dollari, con una valutazione di circa 230 miliardi
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Musk mira ad un ecosistema integrato con l’AI infrastruttura strategica (supercomputing, dati, energia e accesso allo Spazio)
Il filo conduttore è l’AI come infrastruttura strategica. Musk sembra voler costruire un ecosistema integrato che controlli l’intera catena del valore dell’AI: calcolo (xAI e i supercomputer come Colossus), dati (X, Starlink, veicoli Tesla), energia e mobilità (Tesla), accesso allo Spazio e la New Space Economy (SpaceX).
In quest’ottica, una fusione SpaceX-xAI consentirebbe di accelerare uno degli obiettivi più visionari dell’imprenditore multimiliardario e ex capo del DOGE di Donald Trump: portare i data center per l’AI in orbita, sfruttando energia solare e abbattendo i limiti delle reti elettriche terrestri.
Un’idea che Musk stesso ha definito, al World Economic Forum di Davos, come “inevitabile nel giro di due o tre anni”.
Elon Musk al World Economic Forum 2026
Cosa significa per i mercati e la geopolitica
Dal punto di vista finanziario, l’operazione avrebbe effetti profondi. SpaceX diventerebbe un veicolo di investimento diretto nell’AI, non solo nello Spazio. Gli investitori pubblici, con l’IPO, avrebbero accesso a un mix unico di lanci, satelliti, connettività e potenza di calcolo.
Secondo Polymarket, la probabilità di una fusione SpaceX-xAI entro metà anno è già stimata intorno al 48%, mentre un’operazione Tesla-xAI è considerata meno probabile, ma non impossibile.
C’è poi una dimensione spesso trascurata: la difesa e la sicurezza nazionale. xAI ha già contratti fino a 200 milioni di dollari con il Pentagono, mentre Starlink e la sua versione militare Starshield utilizzano sistemi di AI per la gestione orbitale e l’analisi dei dati.
Un gruppo integrato SpaceX-xAI rafforzerebbe enormemente la posizione di Musk come fornitore chiave del governo statunitense in ambito spaziale e AI.
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I rischi di una scommessa storica
Le potenzialità sono enormi, ma i rischi non mancano:
complessità ingegneristiche dei data center spaziali (impresa pioneristica)
dipendenza da chip avanzati (Nvidia e successori)
crescente pressione regolatoria su AI, contenuti e sicurezza (nell’Ue sicuramente, ma anche negli USA)
timori degli investitori su governance e concentrazione di potere in una sola figura (un vecchio problema)
Come ha sintetizzato con ironia un investitore citato da Reuters: “È come fondere tante aziende ipervalutate in un’unica, grande scommessa su Elon Musk. Ma forse è proprio questo che il mercato vuole: un ‘pure play’ su Musk.”
In definitiva, la possibile maxi-fusione non è solo una manovra finanziaria. È l’ennesimo tentativo di Musk di anticipare il futuro, costruendo un’infrastruttura industriale in cui spazio, AI, energia e automazione convergono.
Se la scommessa riuscirà, potrebbe ridefinire non solo le valutazioni di Borsa, ma l’intero equilibrio tra Big Tech, Space Economy e intelligenza artificiale globale. Se fallirà, il conto potrebbe essere salato e chissà se a pagarlo sarà solo il visionario sudafricano.
Microsoft scivola sulla buccia dell’AI, perché il titolo è crollato a Wall Street
Il peggior risultato dal 2020, crollano le azioni Microsoft
La promessa di una crescita futura non basta più. Wall Street è stata chiara nelle ultime ore. È il momento di dimostrare che l’intelligenza artificiale (AI) può e “deve” generare non solo innovazione, ma anche ritorni economici sostenibili. I conti trimestrali da record di Microsoft sono la prova di questo nuovo corso, in parte già anticipato dai continui allarmi sulla “bolla non bolla” dell’AI.
Il gigante di Redmond ha chiuso i conti al 31 dicembre con un fatturato in crescita del 17% su base annua a 81,3 miliardi di dollari, ma qualcosa non ha convinto gli investitori e le azioni sono crollate del 12%. Il motivo? La mega spesa in data center, di cui l’azienda ha un disperato bisogno per stare al passo della domanda di servizi cloud.
Il risultato finale è stato un drastico taglio della capitalizzazione di mercato di Microsoft, mandando in fumo 357 miliardi di dollari, portandola a 3,22 trilioni di dollari alla fine delle contrattazioni di giovedì.
I dubbi sulla sostenibilità della crescente spesa per i data center e il cloud, trainata dall’AI
A mettere paura è stata la spesa in conto capitale, aumentata di ulteriori 37,5 miliardi di dollari. Parliamo di un +65%. Ssoprattutto, ha spiegato Davide Fumagalli su Mercati Finanziari, parliamo di spese di molto superiori alle aspettative, legate alla necessità di aumentare i propri datacenter e avere capacità computazionale sufficiente a sostenere la domanda di servizi cloud. Una domanda sulla cui sostenibilità e profittabilità molti investitori iniziano a porsi dei dubbi, portando così a cancellare oltre 350 miliardi di capitalizzazione in un solo giorno.
Un tonfo pesantissimo, il peggiore dai tempi dell’emergenza sanitaria legata alla pandemia da Covid-19, spigato dal fatto che i ricavi di Microsoft nel settore del cloud non hanno impressionato e hanno alimentato i timori che le ingenti spese sostenute per la sua alleanza OpenAI non si traducano in una monetizzazione rapida.
Un giudizio che non sorprende, per chi ha seguito gli allarmi lanciati da più parti negli ultimi mesi, ma che comunque colpisce, perché il gigante tecnologico americano aveva comunque registrato utili in crescita del 26% a 51,5 miliardi di dollari.
La limitata disponibilità di GPU indebolisce Azure, deluse le aspettative degli analisti
La chiave di lettura è nell’analisi delle vendite di Azure, l’unità per il cloud computing, che sono risultate in rialzo del 38% e in linea con le previsioni degli analisti, ma in frenata dal trimestre precedente.
Microsoft ha spiegato che la crescita dellla business cloud unit sarebbe stata più robusta se l’azienda avesse destinato a questa divisione “una quota maggiore della propria flotta di server GPU”, invece di impiegarla per la ricerca e sviluppo interna e per il servizio Microsoft 365 Copilot.
Non è andata così e la crescita di Azure nel trimestre ha deluso le aspettative degli analisti. “Microsoft è un’azienda enorme, con diversi segmenti di dimensioni imponenti, basti pensare che sia Azure, sia M365 Commercial Cloud, superano i 20 miliardi di dollari a trimestre, ma il titolo in borsa si muove principalmente in funzione del dato di Azure”, ha scritto John DiFucci di Guggenheim.
“Se avessi preso le GPU appena entrate in funzione nel primo e nel secondo trimestre e le avessi assegnate tutte ad Azure, il KPI sarebbe stato superiore a 40”, ha affermato Amy Hood, responsabile finanziario di Microsoft.
Paradossalmente, il gigante di Redmond ora non ha altra strada che continuare ad investire sempre di più e allo stesso tempo dimostrare che “questi sono buoni investimenti”, come si legge in un’analisi proposta da UBS.
Robot industriali, mercato mondiale da 16,7 miliardi di dollari nel 2026. Italia sesto esportatore
Il mercato globale dei robot industriali raggiunge un nuovo record
Il mercato mondiale dei robot industriali ha raggiunto un nuovo massimo storico: 16,7 miliardi di dollari di valore per le installazioni globali. Un dato che conferma come la robotica sia ormai una componente strutturale dei sistemi produttivi avanzati e non più soltanto una tecnologia di nicchia.
Secondo l’International Federation of Robotics (IFR), la crescita futura del settore sarà trainata da una combinazione di innovazioni tecnologiche, trasformazioni industriali e nuovi campi di applicazione, che stanno ridefinendo il ruolo dei robot nelle fabbriche, nella logistica e nei servizi. In vista del 2026, l’IFR individua cinque grandi trend destinati a plasmare l’evoluzione della robotica industriale.
1. Intelligenza artificiale e autonomia: verso robot sempre più indipendenti
Il primo grande motore di crescita è l’integrazione sempre più profonda dell’intelligenza artificiale nei sistemi robotici. L’obiettivo principale è l’aumento dell’autonomia operativa, cioè la capacità dei robot di prendere decisioni, adattarsi all’ambiente e svolgere compiti complessi con un intervento umano minimo.
Diverse forme di AI concorrono a questo risultato. L’AI analitica consente ai robot di elaborare grandi volumi di dati, riconoscere pattern e generare insight operativi. Nelle smart factory, ad esempio, permette di anticipare guasti prima che si verifichino; nella logistica, ottimizza il path planning e l’allocazione delle risorse.
L’AI generativa rappresenta invece un vero cambio di paradigma: si passa dall’automazione basata su regole fisse a sistemi intelligenti in grado di apprendere nuovi compiti autonomamente. I robot possono generare dati di addestramento tramite simulazioni, adattarsi a scenari nuovi e interagire con gli operatori umani attraverso linguaggio naturale e comandi visivi.
Un ulteriore passo avanti è rappresentato dall’Agentic AI, che combina AI analitica e generativa. Questo approccio ibrido mira a rendere i robot capaci di operare in modo indipendente anche in ambienti reali complessi e non strutturati, un requisito chiave per l’industria del futuro.
2. Maggiore versatilità grazie alla convergenza tra IT e OT
Il secondo trend riguarda la crescente domanda di robot versatili, capaci di svolgere più compiti e adattarsi rapidamente a diversi processi produttivi. Questa evoluzione è strettamente legata alla convergenza tra Information Technology (IT) e Operational Technology (OT).
L’integrazione tra la potenza di elaborazione e analisi dei dati tipica dell’IT e le capacità di controllo fisico dell’OT consente uno scambio di dati in tempo reale, una maggiore automazione e l’uso avanzato di analytics. È uno dei pilastri della digital enterprise e dell’Industria 4.0.
Abbattendo i silos tradizionali tra mondo digitale e mondo fisico, la convergenza IT/OT rende i robot più flessibili, più intelligenti e più facilmente integrabili nei processi aziendali end-to-end.
3. Robot umanoidi: dalla sperimentazione alla prova sul campo
La robotica umanoide sta vivendo una fase di forte espansione. I robot umanoidi per uso industriale sono considerati particolarmente promettenti negli ambienti progettati per l’uomo, dove è richiesta elevata flessibilità operativa. Dopo essere stati pionieristicamente adottati dall’industria automotive, stanno trovando applicazione anche in magazzini e linee di produzione.
Il settore sta però entrando in una fase cruciale: quella della validazione industriale. Non si tratta più di dimostrare che un umanoide funziona, ma che sia affidabile ed efficiente. Per competere con l’automazione tradizionale, questi robot devono rispettare rigorosi requisiti in termini di tempi di ciclo, consumi energetici e costi di manutenzione.
Inoltre, devono soddisfare standard industriali di sicurezza, durabilità e prestazioni costanti. Se destinati a colmare carenze di manodopera, dovranno raggiungere livelli di destrezza e produttività paragonabili a quelli umani, parametri fondamentali per dimostrare la reale efficacia nel mondo reale.
4. Sicurezza, cybersecurity e governance dell’AI
Con l’aumento dei robot che operano a stretto contatto con gli esseri umani, la sicurezza diventa un requisito imprescindibile. L’introduzione di autonomia basata su AI rende però la validazione dei sistemi più complessa e aumenta la necessità di test rigorosi, certificazioni e supervisione umana.
I robot devono essere progettati e certificati in conformità agli standard ISO di sicurezza, con quadri di responsabilità e liability chiaramente definiti. La convergenza tra IT e OT e l’uso di piattaforme cloud espongono inoltre l’industria a nuove minacce di cybersecurity. Secondo gli esperti, sono in aumento gli attacchi ai controller robotici e alle piattaforme cloud, con rischi di accessi non autorizzati e manipolazioni dei sistemi.
Crescono anche le preoccupazioni legate ai dati sensibili raccolti dai robot – video, audio, flussi di sensori – e alla natura opaca dei modelli di deep learning, spesso descritti come “black box”. Questo scenario alimenta il dibattito su eticità, trasparenza e responsabilità legale nell’uso dell’AI in ambito industriale.
5. I robot come alleati contro la carenza di manodopera
Infine, uno dei fattori strutturali che sostengono la crescita del mercato è la carenza globale di lavoratori qualificati. Molte aziende faticano a coprire posizioni specialistiche, con un conseguente aumento di stress e carichi di lavoro per il personale esistente.
La robotica rappresenta una risposta concreta a questo problema, ma il successo dipende dalla capacità di coinvolgere la forza lavoro umana nel processo di trasformazione. La collaborazione uomo–robot è fondamentale per favorire l’accettazione, sia nell’industria manifatturiera sia nei servizi.
I robot vengono sempre più percepiti come alleati: aiutano a coprire le carenze di personale, automatizzano attività ripetitive e aprono nuove opportunità professionali. Allo stesso tempo, rendono i luoghi di lavoro più attrattivi per le giovani generazioni. Per questo, aziende e governi stanno investendo in programmi di reskilling e upskilling, indispensabili per competere in un’economia sempre più guidata dall’automazione.
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Scambi commerciali globali a 80 miliardi di dollari
In questo scenario di rapida espansione, la robotica emerge anche come asset strategico per la competitività industriale europea. Il valore degli scambi commerciali globali del settore ha raggiunto 80 miliardi di dollari a fine 2024, con l’Unione Europea primo esportatore mondiale, davanti a Stati Uniti e Cina. L’Europa e il Giappone presidiano i segmenti a più alto contenuto tecnologico, mentre la Cina domina la fornitura di componentistica e materie prime e gli Stati Uniti si distinguono nelle fasi di semilavorazione e assemblaggio.
Italia secondo produttore in Europa di robot industriali
All’interno di questo equilibrio globale, l’Italia occupa una posizione di assoluto rilievo: è il secondo produttore di robot industriali e il secondo mercato per installazioni nell’UE, oltre a essere il sesto esportatore mondiale.
Un primato che, secondo il nuovo brief della Direzione Strategie Settoriali e Impatto di Cassa depositi e prestiti, poggia su una solida base manifatturiera, su competenze avanzate nel cosiddetto “super assemblaggio” e su un ecosistema dell’innovazione che colloca il Paese tra i primi dieci al mondo per numero di brevetti nel settore.
Con una domanda globale sempre più orientata verso robot intelligenti, autonomi e umanoidi, la robotica può dunque rappresentare una leva industriale e tecnologica cruciale per l’Italia e per l’Europa, a condizione di rafforzare gli investimenti in intelligenza artificiale, coordinare meglio la ricerca a livello continentale e garantire adeguati flussi di capitale pubblico e privato a supporto della filiera.
Pochi giorni fa OpenSSLha rilasciato alcune patch per risolvere 12 vulnerabilitàindividuate, col supporto dell’IA, dalla compagnia di sicurezza AISLE.
“L’analizzatore autonomo di AISLE ha individuato tutte e 12 le CVE nella versione coordinata di gennaio 2026 di OpenSSL, la libreria crittografica open source che è alla base di una parte consistente delle comunicazioni sicure a livello mondiale. Alcune di queste vulnerabilità erano presenti nel codice OpenSSL da decenni e sono riuscite a sfuggire all’attenzione di migliaia di ricercatori nel campo della sicurezza” ha specificato il team della compagnia. Alcuni bug risalivano addirittura al 1998.
Le 12 vulnerabilità di OpenSSL sono presenti in più di otto sottosistemi diversi, tra cui CMS, QUIC e algoritmi di firma post-quantum. Tra i bug considerati più gravi c’è la CVE-2025-15467, uno Stack Buffer Overflow nell’analisi di dati CMS AuthEnvelopedData che consente l’esecuzione di codice remoto.
Il tool ha individuato anche una vulnerabilità di gravità moderata: la CVE-2025-11187 è una mancata validazione dei parametri PBMAC1 in PKCS#12 che potrebbe innescare un buffer overflow basato su stack.
Le altre dieci falle sono considerate di gravità bassa e possono abilitare attacchi di Denial of Service, corruzione della memoria, esaurimento delle risorse e sfruttamento di difetti di crittografia.
Oltre a queste 12 vulnerabilità, AISLE ha scoperto altre 6 criticità che però non hanno ricevuto una designazione CVE: grazie all’integrazione dell’analisi autonoma nei flussi di sviluppo, i bug sono stati rilevati e corretti prima che il codice vulnerabile venisse effettivamente rilasciato agli utenti.
Non appena il sistema automatizzato ha individuato i bug, AISLE ha collaborato a stretto contatto con OpenSSL per risolvere le vulnerabilità e rilasciare le patch il prima possibile.
Stanislav Fort, fondatore e Chief Scientist della compagnia di sicurezza, ha sottolineato che l’uso di uno strumento potenziato dall’IA ha permesso di individuare più facilmente i bug, rafforzando un processo che prima era quasi esclusivamente umano. “I revisori umani sono limitati dal tempo, dall’attenzione e dall’enorme volume di codice nei sistemi moderni. L’analisi statica tradizionale rileva alcune classi di bug, ma ha difficoltà con errori logici complessi e problemi dipendenti dal tempo. Al contrario, l’analisi autonoma basata sull’intelligenza artificiale opera su una dimensione diversa. È in grado di esaminare percorsi di codice e casi limite che richiederebbero mesi di lavoro ai revisori umani e funziona in modo continuo anziché periodico” ha specificato Fort.
Si raccomanda agli utenti OpenSSL di aggiornarlo il prima possibile alla versione più recente.
Come funziona Clawdbot (Moltbot), l’AI opensource che fa cose
Nelle ultime settimane nel mondo tecnologico non fa altro che parlare di Clawdbot (da pochissimo ribattezzato Moltbot perché suonava troppo simile a Claude).
Cos’è Clawdbot (Moltbot
Clawdbot è un assistente personale AI open-source, auto-ospitato, creato dallo sviluppatore PeterSteinberger. Diversamente dai chatbot basati su browser, Moltbot gira direttamente sull’hardware dell’utente—da computer desktop a dispositivi compatti come Raspberry Pi—e si collega a piattaforme di messaggistica popolari come Whatsapp, Telegram, Discord, Slack e iMessage.
Come funziona l’agente Clawdbot (Moltbot)
Il funzionamento di Clawdbot si basa su un’architettura modulare. L’agente utilizza uno o più modelli di AI come motore di ragionamento e li combina con componenti che gli permettono di interagire con applicazioni reali. Può ricevere e inviare messaggi, accedere a file, gestire promemoria, leggere email o eseguire comandi, a seconda dei permessi concessi. Un elemento centrale è la memoria persistente, che consente all’agente di mantenere contesto e informazioni nel tempo.
Uno degli aspetti distintivi di Clawdbot è la capacità di integrarsi con piattaforme di messaggistica e strumenti di lavoro quotidiani. L’agente può essere configurato per operare tramite canali già utilizzati dagli utenti, diventando una sorta di interfaccia unica verso più servizi. Questo approccio rende l’automazione più fluida, ma allo stesso tempo aumenta la superficie di esposizione del sistema.
Il tema della sicurezza e della responsabilità
La natura auto-ospitata di Clawdbot sposta la responsabilità della sicurezza interamente sull’utente o sull’organizzazione che lo utilizza. Installazioni non protette o configurate in modo improprio possono risultare accessibili dall’esterno. In questi casi, l’agente può esporre conversazioni, dati operativi, credenziali e chiavi API, con conseguenze rilevanti in termini di violazioni e accessi non autorizzati.
L’uso di un agente AI operativo introduce anche un tema di governance. Quando un sistema prende decisioni ed esegue azioni sulla base di istruzioni in linguaggio naturale, diventa più complesso stabilire responsabilità, tracciabilità e controllo. In ambito aziendale questo solleva interrogativi su audit, compliance e gestione del rischio, soprattutto se l’agente opera su dati sensibili o processi critici.
Un segnale dell’evoluzione dell’AI
Clawdbot rappresenta un esempio concreto dell’evoluzione in corso nell’ecosistema AI: da strumenti conversazionali a soggetti capaci di agire. L’auto-hosting offre maggiore controllo e flessibilità, ma richiede competenze tecniche e un approccio maturo alla sicurezza. Senza adeguate misure di isolamento, autenticazione e monitoraggio, il rischio è che l’agente diventi un punto di vulnerabilità anziché un fattore di efficienza.
OpenAI, pronti 60 miliardi di dollari da Nvidia, Amazon e Microsoft
OpenAI pronto a ricevere ingenti finanziamenti da Nvidia, Microsoft e Amazon come nuovo investitore
Nvidia, Amazon e Microsoft sono in trattative per investire complessivamente fino a 60 miliardi di dollari in OpenAI. Secondo quanto riportato da The Information, il gigante tecnologico guidato da Jensen Huang, già azionista e fornitore chiave dei chip che alimentano i modelli di intelligenza artificiale di OpenAI, starebbe valutando un investimento fino a 30 miliardi di dollari.
Microsoft, che è partner storico e principale sostenitore industriale della società guidata da Sam Altman, sarebbe pronta a mettere sul tavolo meno di 10 miliardi, mentre Amazon, potenziale nuovo investitore, starebbe discutendo un impegno ben più consistente, superiore ai 10 miliardi e forse vicino ai 20 miliardi.
Segnale che le negoziazioni stanno entrando in una fase avanzata è che OpenAI sarebbe vicina a ricevere le prime term sheet, diciamo le lettere di intenti, quindi documenti preliminari non vincolanti usati nelle negoziazioni di investimento.
La notizia arriva in un momento cruciale per il settore tecnologico e, più in generale, per il ricco e rapidissimo comparto dell’intelligenza artificiale (AI). I costi per addestrare e far funzionare modelli sempre più potenti continuano a crescere rapidamente, mentre la competizione si intensifica, con Google, Anthropic e altri attori che stanno riducendo il divario rispetto al vantaggio iniziale di OpenAI.
In questo contesto, l’ingresso o il rafforzamento di grandi investitori industriali non è solo una questione finanziaria, ma anche strategica: cloud, chip e canali di distribuzione diventano leve decisive quanto gli algoritmi.
Big Tech: investitori pronti a sostenere livelli stellari di spesa in AI, solo se si traducono in crescita solida dei ricavi
Sul fronte dei mercati, la settimana degli utili delle Big Tech ha mandato un messaggio chiaro e, per certi versi, severo. Gli investitori sono disposti a tollerare e premiare livelli record di spesa in intelligenza artificiale solo se questi si traducono in una crescita solida e visibile dei ricavi. In caso contrario, è spiegato sulla Reuters, la reazione è immediata e punitiva. È un cambio di paradigma evidente rispetto agli anni precedenti e riflette quanto le aspettative si siano alzate dal lancio di ChatGPT, più di tre anni fa.
Meta è l’esempio più lampante di come, almeno per ora, il mercato stia premiando chi riesce a dimostrare un ritorno tangibile dagli investimenti in AI. I ricavi del gruppo sono cresciuti del 24% nell’ultimo trimestre, grazie anche a un miglioramento dell’efficacia della pubblicità basata sull’intelligenza artificiale, e le previsioni per il trimestre in corso hanno superato le attese. Questo ha dato credibilità a un piano di spesa molto aggressivo sui data center, nonostante l’impennata dei costi.
Diversa, e più delicata, la posizione di Microsoft. Pur restando uno dei leader indiscussi nell’AI per il mondo enterprise, grazie alla profonda integrazione di OpenAI nei suoi prodotti, il rallentamento relativo della crescita di Azure e l’enorme impegno in capitale stanno alimentando dubbi tra gli investitori. Il fatto che OpenAI rappresenti una quota rilevante del backlog evidenzia il potenziale, ma anche il rischio di concentrazione, in un momento in cui la concorrenza tecnologica si fa più serrata.
AI, la promessa di una crescita futura non basta più a Wall Street
Il quadro che emerge è quello di un settore in piena corsa, ma sotto esame costante. L’intelligenza artificiale è ormai considerata una tecnologia abilitante per il futuro dell’economia digitale e le Big Tech stanno scommettendo cifre senza precedenti per non restare indietro.
Wall Street, però, chiede prove concrete: la promessa di una crescita futura non basta più. L’eventuale maxi-investimento in OpenAI da parte di Nvidia, Amazon e Microsoft si inserisce proprio in questa dinamica, come una scommessa ad altissimo valore strategico, ma anche come un banco di prova per dimostrare che l’era dell’AI può e deve generare non solo innovazione, ma anche ritorni economici sostenibili.
Ue, nuova indagine su X per i deepfake sessuali di Grok
La Commissione europea ha avviato una nuova indagine formale nei confronti di Xai sensi della legge sui servizi digitali (DSA), concentrandosi in particolare sull’integrazione e sull’utilizzo di Grok, lo strumento di AI sviluppato dal fornitore della piattaforma.
Parallelamente, Bruxelles ha esteso l’indagine già aperta nel dicembre 2023 sulla conformità di X agli obblighi di gestione dei rischi legati ai propri sistemi di raccomandazione, anche alla luce del recente passaggio a un modello basato proprio su Grok.
La nuova istruttoria mira a verificare se X abbia valutato e mitigato in modo adeguato i rischi connessi all’implementazione delle funzionalità di Grok nell’Unione europea. Tra i profili sotto esame figurano in particolare i rischi di diffusione di contenuti illegali, comprese immagini sessualmente esplicite manipolate e contenuti che potrebbero configurare materiale pedopornografico. Secondo la Commissione, tali rischi sembrano essersi concretizzati, esponendo i cittadini europei a potenziali danni gravi.
Grok e la violazione del DSA
Alla luce di questi elementi, l’esecutivo europeo valuterà se X rispetta gli obblighi previsti dal DSA in materia di valutazione e mitigazione diligente dei rischi sistemici, inclusa la diffusione di contenuti illegali, gli effetti negativi legati alla violenza di genere e le conseguenze sul benessere fisico e mentale degli utenti derivanti dalla diffusione delle funzionalità di Grok sulla piattaforma.
Bruxelles intende inoltre verificare se la società abbia condotto e trasmesso una valutazione del rischio ad hoc relativa a Grok prima della sua implementazione, tenuto conto dell’impatto critico di tali funzionalità sul profilo di rischio complessivo di X.
Separatamente, la Commissione ha prorogato i procedimenti formali già avviati nel 2023 per accertare se X abbia adeguatamente valutato e attenuato tutti i rischi sistemici associati ai suoi sistemi di raccomandazione, come richiesto dal DSA, compreso l’impatto del passaggio a un sistema alimentato da Grok. Qualora le presunte inadempienze fossero confermate, potrebbero configurarsi violazioni degli articoli 34, 35 e 42 della legge sui servizi digitali.
Su X 3 milioni di immagini sessualizzate in pochi giorni
Secondo un’inchiesta del New York Times, il chatbot di AI sviluppato da X avrebbe creato e condiviso pubblicamente almeno 1,8 milioni di immagini sessualizzate a partire da fotografie reali, con stime che salgono oltre i tre milioni secondo il Center for Countering Digital Hate.
A partire dalla fine di dicembre, utenti della piattaforma hanno inondato l’account X di Grok con richieste di manipolare immagini di donne e bambini, spogliandoli o collocandoli in pose sessuali senza consenso. In soli nove giorni, Grok avrebbe pubblicato oltre 4,4 milioni di immagini, una diffusione senza precedenti che, secondo gli esperti, supera per rapidità e volume anche i principali siti di deepfake a sfondo sessuale, come Mr. Deepfakes, chiuso nel 2023.
Si tratta di contenuti illegali nella quasi totalità degli Stati membri dell’UE e che rientrano nella definizione stessa di rischio sistemico prevista dal Digital Services Act. Nonostante l’ondata di sdegno e le proteste delle vittime, Musk è intervenuto solo l’8 gennaio bloccando la funzione gratuita di sessualizzazione delle immagini, dopo che la viralità era stata innescata anche da contenuti pubblicati dallo stesso fondatore di X.
AI, Cyber, Spazio ed Energia, asse Roma-Berlino per l’indipendenza digitale
Meloni e Merz firmano diversi accordi, focus su AI, Spazio, Difesa, cyber, infrastrutture critiche (anche sottomarine) ed energia
Il vertice intergovernativo di Villa Pamphilj segna un passaggio rilevante nei rapporti tra Italia e Germania. L’Accordo sulla cooperazione rafforzata in materia di sicurezza, Difesa e resilienza firmato dalla Presidente del Consiglio Giorgia Meloni e dal Cancelliere tedesco Friedrich Merz non è soltanto un’intesa politico-militare, ma una dichiarazione di intenti sul futuro tecnologico e industriale dell’Europa.
Nel testo emerge con chiarezza una consapevolezza condivisa: le grandi sfide geopolitiche contemporanee – dalla competizione tra potenze alla protezione delle democrazie europee – si giocano sempre più sul terreno dell’innovazione tecnologica, del digitale e delle infrastrutture critiche, ma anche sulla capacità concreta di sapere difendere tutto questo e renderlo resiliente alle minacce ibride del nostro tempo.
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Sul sito del Governo italiano sono scaricabili i seguenti documenti:
Intelligenza artificiale (AI) e architetture data-centriche
Pur senza citare esplicitamente l’AI come tecnologia autonoma, l’accordo colloca l’intelligenza artificiale al centro delle future capacità europee attraverso il riferimento a architetture data-centriche, sistemi autonomi e addestramento avanzato. Italia e Germania intendono cooperare nello sviluppo di sistemi unmanned e autonomi, nell’elaborazione dei dati e nell’integrazione digitale delle forze armate, ambiti in cui l’AI rappresenta un moltiplicatore strategico di efficacia.
DA SINISTRA, LA PRESIDENTE DEL CONSIGLIO GIORGIA MELONI E FRIEDRICH MERZ CANCELLIERE GERMANIA
L’approccio è coerente con l’evoluzione delle dottrine NATO ed europee: interoperabilità, standardizzazione e capacità di decision-making rapido basato su grandi volumi di dati.
L’altro documento pubblicato da Palazzo Chigi, relativo al “Piano d’Azione Italia-Germania per la cooperazione strategica bilaterale ed europea”, punta invece a rafforzare la cooperazione su cloud, identità digitale, ecosistemi di dati federati e tecnologie quantistiche, con l’obiettivo di ridurre la dipendenza europea da fornitori extra-UE.
Particolare rilievo assume la partecipazione congiunta a iniziative come Manufacturing-X, la rete dei European Digital Innovation Hubs e il programma Digital Decade 2030. Il messaggio è chiaro: senza controllo su dati, infrastrutture e standard digitali, non può esistere una vera sovranità europea.
Cybersecurity e resilienza digitale
Uno dei pilastri più solidi dell’accordo riguarda il cyber. Roma e Berlino si impegnano a rafforzare la cooperazione contro le minacce ibride, il cybercrime e le interferenze straniere, utilizzando strumenti UE come la cyber-diplomacy toolbox e sviluppando progetti comuni di capacity building.
È previsto anche un rafforzamento dello scambio di informazioni, fino alla possibilità di ufficiali di collegamento presso i rispettivi Cyber Command. L’obiettivo è costruire una vera resilienza digitale europea, capace di proteggere istituzioni democratiche, economie e cittadini.
l capitolo su cybersecurity e minacce ibride è uno dei più articolati. Italia e Germania puntano a rafforzare lo scambio di informazioni, la protezione delle infrastrutture critiche e lo sviluppo di tecnologie dual-use per la cyber-difesa.
L’attenzione si concentra su protezione di reti digitali, energetiche e di trasporto, contrasto a disinformazione e interferenze straniere, sperimentazione di architetture di comando e controllo multi-dominio.
Il cyber non è più un settore separato, ma il collante che tiene insieme sicurezza, economia e democrazia.
Infrastrutture strategiche e cavi sottomarini
Particolarmente rilevante è l’attenzione alle infrastrutture critiche, comprese quelle sottomarine. L’accordo dedica un focus specifico alla protezione dei cavi e delle infrastrutture subacquee (Critical Undersea Infrastructure), riconosciute come nervature vitali della connettività globale, dell’economia digitale e della sicurezza energetica.
Italia e Germania intendono condividere analisi di rischio, lezioni apprese tra Baltico e Mediterraneo e coordinare addestramento e risposta operativa, in un contesto internazionale segnato da crescenti episodi di sabotaggio e interferenza.
LA PRESIDENTE DEL CONSIGLIO GIORGIA MELONI, FRIEDRICH MERZ CANCELLIERE GERMANIA
Spazio e sovranità europea
Lo Spazio è un altro asse strategico dell’intesa. I due Paesi puntano a rafforzare la capacità di operare congiuntamente nello spazio, migliorando interoperabilità, standard tecnici e dottrina operativa.
Il Piano prevede:
cooperazione industriale nel progetto BROMO (Airbus, Thales Alenia Space, Leonardo),
rafforzamento di Galileo con i centri di controllo di Fucino e Oberpfaffenhofen,
Un punto chiave è lo sviluppo di connettività satellitare come alternativa e complemento ai cavi sottomarini, per ridurre i rischi legati a sabotaggi e interruzioni delle infrastrutture fisiche.
Per questo, l’accordo punta a stringere dialoghi bilaterali strutturati, scambio di ufficiali di collegamento e lo sviluppo di infrastrutture spaziali flessibili e scalabili. Un passaggio chiave riguarda il rafforzamento dell’industria spaziale europea, anche attraverso iniziative come BROMO, che ambisce a creare veri campioni industriali continentali.
Energia e sicurezza delle reti
Nel contesto del sostegno all’Ucraina e della resilienza europea, l’intesa riconosce il valore strategico delle infrastrutture energetiche e della loro protezione, inclusa la dimensione cyber. AI, spazio, cyber, energia e infrastrutture digitali non sono più politiche settoriali, ma strumenti di politica estera, industriale e di sicurezza.
Energia e digitale emergono come due facce della stessa medaglia: senza reti sicure e sistemi intelligenti, non esiste autonomia strategica.
Il vertice bilaterale Italia-Germania in corso oggi a Roma, tra Giorgia Meloni e Friedrich Merz, rafforza la cooperazione su competitività dell’Unione europea, quindi come detto anche su Difesa, energia e industria, con la firma di circa dieci accordi. Pur criticando le difficoltà della Commissione eurpea, guidata da Ursula von der Leyen, e proponendo riforme non rimandabili, non mira esplicitamente a escludere la Francia, ma certo riflette in maniera chiara tensioni preesistenti tra Berlino e Parigi.
Il vertice romano include, come visto, un piano d’azione strategico, un’intesa su sicurezza e un documento sulla competitività, che saranno presentati al Consiglio UE del 12 febbraio, chiedendo di fatto meno burocrazia, più industria manifatturiera e un rilancio del dialogo con gli Stati Uniti. Italia e Germania, principali economie manifatturiere dell’Unione, condividono una visione simile su diversi temi critici, come migrazione, Africa e transizioni energetiche, in cui ricade l’idrogeno con il Corridoio South H2.
La stampa tedesca nota nei documenti congiunti un “cambio di baricentro” con Roma, che potrebbe prendere il posto di Parigi. Un cambio dovuto a “rapporti tesi” tra Germania e Francia, ma l’asse italo-tedesco è descritto come “complementare” al rilancio europeo, non come intenzionale marginalizzazione della Francia.
Bandinelli (Aruba Cloud): “L’AI cresce, la sua governance dovrebbe restare sotto regolamentazione europea”
Secondo l’ultimo report dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2024 il mercato italiano dell’AI ha raggiunto 1,2 miliardi di euro, con una crescita del 58% rispetto all’anno precedente. Per anni l’intelligenza artificiale è stata raccontata come la prossima grande rivoluzione tecnologica, ma questi dati dimostrano come non sia più una promessa: è un’infrastruttura invisibile che influisce su processi decisionali, servizi pubblici, sicurezza, sanità, industria e comunicazione. La vera domanda non è più se adottarla, ma come farlo in modo sostenibile, sicuro e coerente con i valori e le regole europee.
In questo scenario, una distinzione sta diventando sempre più marcata: quella tra public AI e private AI. La prima è potente, immediatamente accessibile e altamente scalabile, ma si basa su infrastrutture e modelli che non sono direttamente controllati da chi li utilizza. I dati inviati per l’elaborazione possono transitare o risiedere fuori dal perimetro giuridico europeo e, in molti casi, il livello di trasparenza su conservazione e utilizzo delle informazioni rimane limitato.
La private AI, al contrario, è progettata per operare in ambienti dedicati e protetti, su infrastrutture riservate e sotto il pieno controllo dell’organizzazione che la adotta.
Questo significa sapere esattamente dove risiedono i dati, chi può accedervi e in quale contesto normativo avviene ogni fase del processo. È questo livello di governabilità che garantisce standard più elevati di sicurezza, riservatezza e conformità.
Non si tratta di una scelta ideologica, ma di una necessità pratica: sempre più realtà pubbliche e private stanno capendo che non tutti i dati possono essere affidati a piattaforme globali. In particolare, nei settori che gestiscono informazioni sensibili o critiche – sanità, finanza, giustizia, difesa e pubblica amministrazione – la private AI è un passaggio inevitabile.
A questi aspetti si aggiunge anche una maggiore controllabilità dei costi: mentre l’interazione con servizi di AI pubblici a consumo può generare spese variabili e difficili da prevedere, una piattaforma privata consente di lavorare su un perimetro economico chiaro e anche scalabile, rendendo più semplice pianificare investimenti e risorse.
Questa consapevolezza, tuttavia, apre un tema ancora più ampio che riguarda il ruolo stesso dell’Europa nello scenario digitale globale poiché mentre l’AI cresce, la sua governance dovrebbe restare sotto regolamentazione europea.
È qui che entra in gioco un concetto destinato a diventare sempre più centrale: quello del sovereign by design. Non basta che i dati “stiano” in Europa, è necessario che siano anche gestiti, protetti e governati da un ecosistema costruito fin dalla progettazione secondo principi di sovranità. Questo significa infrastrutture localizzate sul territorio europeo, catene di gestione trasparenti, conformità alle normative comunitarie, totale indipendenza da legislazioni extraeuropee e controllo diretto su hardware, software e processi.
La Private AI non può esistere senza una vera sovranità digitale. Servono data center, cloud, capacità di calcolo e storage progettati per operare in contesti riservati, isolati e sicuri. Si tratta di un cambio di paradigma che va ben oltre la tecnologia: riguarda la fiducia, la protezione degli asset strategici e la capacità di uno Stato, o di un’organizzazione, di decidere autonomamente il proprio futuro digitale.
Le organizzazioni hanno bisogno di risorse di calcolo dedicate, che possano includere server dotati di GPU, risorse GPU disponibili on demand e architetture AI progettate sulle reali esigenze dell’azienda. Soluzioni che garantiscano performance costanti, massima efficienza e pieno controllo sui dati. Servono ambienti pronti all’uso o facilmente personalizzabili, che semplifichino il deployment e consentano ai team di concentrarsi sull’evoluzione dei modelli più che sulla gestione tecnica.
In questo scenario, la possibilità di eseguire modelli open source o proprietari in spazi completamente isolati e governati direttamente dall’organizzazione diventa un pilastro della propria sovranità digitale e, quindi, della riservatezza dei dati che i modelli AI andranno ad elaborare.
Ed è proprio per sostenere questo nuovo paradigma tecnologico che il quadro normativo europeo si sta evolvendo. L’Unione europea ha iniziato a muoversi in questa direzione con regolamenti come GDPR, NIS2, Data Act, AI Act ed eIDAS 2.0, che definiscono un modello fondato su tutela dei diritti, sicurezza e accountability. Ma il tempo gioca un ruolo cruciale, le normative sono un punto di partenza, non un punto di arrivo. Senza un’accelerazione reale sugli investimenti in infrastrutture sovrane e in competenze, il rischio è quello di restare sempre un passo indietro rispetto a chi controlla le piattaforme globali.
È necessario, dunque, un cambio di approccio da parte di istituzioni, imprese e pubbliche amministrazioni. La domanda non dovrebbe essere soltanto “quale AI scegliere”, ma “su quale infrastruttura e sotto quale giurisdizione vogliamo farla crescere”. La scelta dei partner tecnologici, in questo senso, diventa una decisione strategica, tanto quanto quella del modello da adottare.
Nei prossimi mesi, la vera differenza sarà determinata dalla capacità delle organizzazioni di implementare e utilizzare l’AI in modo efficace per il proprio scopo, tutelando al contempo i dati che vengono elaborati: infrastrutture adeguate alla tipologia di workload, processi chiari e una governance solida. È su questo terreno che si giocherà il futuro dell’intelligenza artificiale europea.
