Le tecnologie quantistiche trasformeranno la sicurezza digitale e le infrastrutture critiche

La progressiva maturazione delle tecnologie quantistiche sta ridefinendo il rapporto tra cybersicurezza, potere tecnologico e competizione geopolitica. Nel giro di pochi anni il quantum computing è passato dall’essere una prospettiva scientifica a diventare uno dei principali terreni di confronto strategico tra Stati, imprese e comunità scientifiche. Non si tratta soltanto di una nuova generazione di strumenti informatici, ma di una trasformazione che investe l’architettura stessa della sicurezza digitale e delle infrastrutture critiche.

Il settore verso cui si sta orientando il focus della competizione globale è quello delle tecnologie quantistiche. Le loro potenzialità spaziano dalla decrittazione delle comunicazioni alla simulazione scientifica avanzata, fino allo sviluppo di sistemi di navigazione e sensoristica estremamente precisi.

La portata di questa trasformazione è tale che molti analisti parlano ormai di una vera e propria corsa quantistica. Assistiamo a una competizione tecnologica che ricorda le grandi rivalità strategiche del Novecento ma questa volta la sfida si gioca nei centri di ricerca e nei laboratori, dove si decide la leadership tecnologica dei prossimi decenni.

La potenza computazionale del quantum una sfida per la sicurezza digitale

Il quantum computing introduce infatti una capacità computazionale senza precedenti. Grazie ai principi della meccanica quantistica, i sistemi quantistici sono in grado di elaborare simultaneamente un numero esponenziale di soluzioni a un problema complesso. Tuttavia, proprio questa potenza computazionale rappresenta anche una delle principali sfide per la sicurezza digitale. Gran parte delle infrastrutture informatiche globali si fonda su sistemi crittografici progettati per resistere ai computer tradizionali. L’introduzione di computer quantistici sufficientemente avanzati potrebbe mettere in discussione tali presupposti.

Come si evince dall’ultimo rapporto ufficiale curato dalla Presidenza del Consiglio dei Ministri – Sistema di Informazione per la Sicurezza della Repubblica, l’avvento delle tecnologie quantistiche costituisce un punto di discontinuità nel paradigma della sicurezza informatica. Algoritmi quantistici come quello di Shor potrebbero infatti rendere vulnerabili molti degli attuali sistemi di crittografia asimmetrica, mentre algoritmi come quello di Grover accelererebbero significativamente gli attacchi informatici basati sulla ricerca di chiavi crittografiche.

Come spiegato nella Relazione annuale “Intelligence 2026” al Parlamento, in occasione della quale il documento è stato presentato, tecnologie già pienamente operative, quali la digitalizzazione e l’intelligenza artificiale, convivono oggi con nuove frontiere scientifiche, tra cui le tecnologie quantistiche, “destinate a introdurre discontinuità rilevanti anche sul piano della sicurezza delle comunicazioni e della protezione delle informazioni sensibili”.

Ne deriva che l’innovazione costituisce oggi il principale volano di trasformazione sistemica, capace di investire l’intera struttura sociale, economica, politica e militare. Diventa quindi un obiettivo strategico acquisire la capacità di “governare il cambiamento”

“Harvest now, decrypt later“: Una nuova dimensione temporale nella gestione della sicurezza delle informazioni

Questo scenario ha portato alla crescente attenzione verso il fenomeno noto come harvest now, decrypt later. Un attore ostile potrebbe intercettare oggi grandi quantità di dati cifrati e conservarli per decifrarli in futuro ciò introduce una nuova dimensione temporale nella gestione della sicurezza delle informazioni.

La risposta a questa sfida è rappresentata dallo sviluppo della cosiddetta post-quantum cryptography, una nuova generazione di algoritmi progettati per resistere anche a potenziali attacchi quantistici. La transizione verso sistemi crittografici quantum-resilient non è più una scelta tecnologica opzionale è una necessità strategica per governi, imprese e infrastrutture critiche.

In questo contesto, la dimensione geopolitica diventa inevitabile. Stati Uniti, Cina, Unione europea e altre potenze tecnologiche stanno investendo risorse ingenti nello sviluppo di infrastrutture quantistiche, consapevoli del potenziale vantaggio strategico che queste tecnologie possono generare.

Sicurezza del cyberspazio, la strategia americana e natura dual-use del quantum

La centralità delle tecnologie emergenti è esplicitamente riconosciuta anche nella nuova strategia cyber statunitense. Il documento sottolinea come la sicurezza del cyberspazio rappresenti un pilastro fondamentale della sicurezza nazionale e della competitività economica. “Cyberspace was born in America”, si legge nella strategia, evidenziando il ruolo storico dell’innovazione tecnologica nello sviluppo dell’ecosistema digitale globale.

La strategia americana individua, inoltre, tra le priorità la necessità di rafforzare la resilienza delle infrastrutture digitali e promuovere l’adozione di tecnologie emergenti sicure, inclusa la crittografia post-quantistica. “Securing American innovation and protecting our national intellectual advantage will be paramount”, afferma il documento, sottolineando il valore strategico della leadership tecnologica.

Secondo gli analisti, il quantum computing deve essere considerato a tutti gli effetti una tecnologia dual-use. Il suo impatto non riguarda soltanto il settore informatico influenza la deterrenza strategica, l’intelligence, la protezione delle infrastrutture critiche e la competitività economica degli Stati.

Accanto alla dimensione tecnologica e strategica emerge però anche una questione sempre più rilevante: quella etica. L’evoluzione delle tecnologie quantistiche solleva infatti interrogativi profondi sul rapporto tra innovazione, sicurezza e diritti fondamentali.

Non solo una dimensione tecnologica, serve un “approccio etico” alla tecnologia quantistica

La rivoluzione quantistica non può essere affrontata soltanto come una sfida tecnologica in quanto è essenziale un approccio che integri sicurezza, diritto ed etica, quello che sempre più spesso viene definito Quantum Ethics.

Secondo molti esperti, il rischio è che la competizione tecnologica tra potenze acceleri lo sviluppo di capacità computazionali estremamente potenti senza un adeguato quadro di responsabilità. Le tecnologie quantistiche avranno un impatto diretto sulla sicurezza delle comunicazioni, sulla protezione dei dati e sull’equilibrio tra potere tecnologico e libertà individuali, per tale motivo è necessario sviluppare principi etici condivisi che guidino la progettazione e l’utilizzo di queste tecnologie.

In questa prospettiva, la sicurezza tecnologica e la dimensione etica diventano sempre più interdipendenti. Quantum Ethics significa anticipare gli effetti sociali e geopolitici delle tecnologie quantistiche. Significa assicurarsi che la potenza computazionale del quantum non venga utilizzata per minare la fiducia nelle infrastrutture digitali o per amplificare nuove forme di sorveglianza e asimmetria di potere.

La sfida dei prossimi anni sarà quindi duplice: sviluppare tecnologie quantistiche sicure e, allo stesso tempo, costruire una governance internazionale capace di orientarne l’utilizzo in modo responsabile.

La rivoluzione quantistica non è soltanto una rivoluzione scientifica è una trasformazione che riguarda il rapporto tra tecnologia, sicurezza e responsabilità globale e proprio per questo richiede non solo innovazione, ma anche una nuova consapevolezza etica.

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AgID presenta le linee guida strategiche dedicate alla gestione dell’AI nella Pubblica Amministrazione

L’introduzione dell’intelligenza artificiale (AI) nella Pubblica Amministrazione (PA) italiana entra in una fase di consolidamento istituzionale. Le nuove “Linee guida per il procurement di sistemi di IA” e le “Linee guida per lo sviluppo di sistemi di IA” nella PA, elaborate nel quadro delle attività dell’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID), delineano per la prima volta un impianto metodologico integrato che accompagna l’intero ciclo di vita delle tecnologie: dalla progettazione alla gara pubblica, fino alla gestione operativa dei sistemi.

I due documenti sono stati presentati in conferenza stampa stamattina, con la partecipazione del Direttore Generale di AgID, Mario Nobile, e gli interventi dei tecnici dell’Agenzia Fabio Massimi, Alessandra Pieroni e Giovanni Melardi.

Da oggi e fino all’11 aprile sono in consultazione pubblica le “Linee Guida per lo sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale nella pubblica amministrazione” e le “Linee Guida per il procurement di IA nella Pubblica Amministrazione” adottate con la Determinazione n.43/2026. 

Si tratta di un passaggio strategico per la modernizzazione dello Stato. L’obiettivo, hanno spiegato i partecipanti all’evento di presentazione, non è solo favorire l’adozione di nuove tecnologie, ma “costruire un linguaggio comune tra amministrazioni pubbliche e mercato, definendo standard tecnici, modelli economici e strumenti contrattuali”, che consentano alla PA di dialogare con i fornitori in modo più consapevole e strutturato.

Le linee guida introducono infatti una serie di strumenti innovativi: nuovi modelli di procurement collaborativo, un Capitolato speciale per i sistemi di AI, una metrica economica per valutare il costo reale delle tecnologie e, sul piano tecnico, un quadro di riferimento che comprende lo stack tecnologico dell’AI, i livelli di autonomia dei sistemi, un’architettura logica standard e una classificazione delle amministrazioni in base al loro grado di maturità tecnologica.

“I due documenti sulle linee guida sono ormai prossimi alla conclusione del percorso di adozione – ha spiegato Mario Nobile – i testi riguardano due aspetti complementari: da un lato lo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione, dall’altro il procurement, cioè le modalità con cui le amministrazioni potranno acquisire modelli e soluzioni di IA dal mercato. L’obiettivo di questo momento di confronto è fornire alcuni elementi aggiuntivi rispetto all’abstract inviato nei giorni scorsi e condividere quelli che riteniamo i punti più rilevanti delle linee guida, sia per quanto riguarda lo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale sia per le modalità con cui la Pubblica Amministrazione potrà acquisirli attraverso il procurement pubblico”.

Il lavoro svolto, ha aggiunto il Direttore Generale di AgID, punta proprio a fornire alle amministrazioni strumenti concreti per affrontare una trasformazione tecnologica che richiede nuove competenze, nuovi modelli di governance e un rapporto più strutturato con il mercato dell’innovazione.

AgID nei mesi scorsi aveva già pubblicato l’aggiornamento 2026 del Piano Triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione. Tra le principali novità introdotte il numero di strumenti operativi a disposizione delle PA, il monitoraggio sulla gestione documentale, i progetti dedicati all’IT Wallet e all’uso proprio dell’intelligenza artificiale.

Come partecipare alla consultazione 

E’ possibile partecipare alla consultazione sulle linee guida pubblicate fino all’11 aprile 2026 attraverso i commenti su Forum Italia: 

Un procurement pubblico pensato per l’intelligenza artificiale. La necessità di un linguaggio comune a tutta la PA

Le linee guida sul procurement partono da una constatazione: l’adozione dell’AI nella PA non può essere gestita con gli strumenti tradizionali degli appalti IT. Le soluzioni basate su algoritmi e modelli di machine learning presentano caratteristiche peculiari: dipendono fortemente dalla qualità dei dati, richiedono aggiornamenti continui, comportano costi distribuiti lungo l’intero ciclo di vita, possono evolvere rapidamente nel tempo.

Per questo il procurement pubblico viene ripensato come leva strategica per orientare lo sviluppo dell’ecosistema dell’intelligenza artificiale, integrando dimensione tecnologica, economica e organizzativa.

Nel quadro delle nuove politiche pubbliche sull’intelligenza artificiale, i documenti presentati da AgID si inseriscono in un percorso più ampio che comprende tre linee guida dedicate alla gestione dell’IA nella Pubblica Amministrazione. Esiste già una terza linea guida dedicata all’adozione dell’intelligenza artificiale nella PA, attualmente pubblicata in consultazione pubblica. Quest’ultima incide in particolare sull’organizzazione delle amministrazioni e sulle modalità con cui gli enti pubblici devono strutturarsi per gestire in modo efficace l’introduzione di queste tecnologie.

“Abbiamo già osservato che, anche prima della pubblicazione definitiva, queste linee guida sono state adottate e utilizzate da diverse amministrazioni particolarmente avanzate. Stiamo monitorando con attenzione la loro applicazione concreta attraverso un confronto continuo con le amministrazioni che le stanno sperimentando sul campo”, ha affermato Fabio Massimi. Proprio da questo lavoro di osservazione e confronto è emersa una necessità molto chiara: la Pubblica Amministrazione ha bisogno di un linguaggio comune quando parla di intelligenza artificiale.

“Si tratta di un’esigenza apparentemente semplice, ma in realtà fondamentale. Per questo motivo abbiamo deciso di affiancare alle linee guida un ulteriore documento dedicato a termini e definizioni: in sostanza un glossario dell’intelligenza artificiale. Il glossario ha un obiettivo preciso: costruire un vocabolario condiviso per tutto l’ecosistema pubblico, utile non solo per favorire il dialogo tra amministrazioni – ha aggiunto Massimi – ma soprattutto per rendere più chiaro e trasparente il confronto tra PA e operatori privati. L’adozione concreta delle tecnologie non può avvenire senza un dialogo costruttivo tra amministrazioni pubbliche e fornitori. La PA opera in un contesto fortemente regolato: quando una tecnologia viene introdotta deve essere tradotta in atti amministrativi, documentazione tecnica, capitolati di gara e contratti”.

Da qui l’importanza di definire con precisione i termini utilizzati: “Molti concetti che utilizziamo quotidianamente quando parliamo di intelligenza artificiale non hanno ancora una definizione ufficiale. Li troviamo negli articoli di giornale, nella documentazione dei fornitori o nel dibattito pubblico, ma spesso non esiste una definizione formalmente utilizzabile all’interno della documentazione amministrativa”.

Aggregazione e cooperazione tra amministrazioni

Uno dei pilastri del nuovo approccio riguarda la cooperazione tra amministrazioni pubbliche. Storicamente, la digitalizzazione della PA italiana è stata caratterizzata da una forte frammentazione degli investimenti. Le linee guida cercano di superare questo limite promuovendo forme di aggregazione della domanda e modelli di procurement condiviso.

Attraverso strumenti comuni e iniziative collaborative tra enti, le amministrazioni possono: ridurre la duplicazione degli investimenti tecnologici; generare economie di scala; favorire il riutilizzo delle soluzioni sviluppate; rafforzare la capacità negoziale della PA nei confronti dei fornitori.

Inoltre, nei casi in cui il fabbisogno tecnologico non sia ancora pienamente definito, le amministrazioni possono ricorrere a procedure più flessibili, come il dialogo competitivo o le procedure competitive con negoziazione, che permettono un confronto diretto con il mercato nella definizione della soluzione tecnologica più adeguata.

Il capitolato speciale per i sistemi di AI, gli elementi innovativi

Un altro elemento chiave delle linee guida è l’introduzione di un capitolato speciale d’appalto dedicato ai sistemi di AI. Nel caso dell’intelligenza artificiale, il capitolato non è soltanto un documento tecnico, ma uno strumento di governance che consente alla Pubblica Amministrazione di mantenere il controllo sui sistemi adottati.

Le linee guida indicano che il capitolato deve includere elementi specifici per garantire: architetture aperte e modulari, portabilità dei dati, sostituibilità delle componenti tecnologiche, monitoraggio delle prestazioni dei modelli nel tempo. L’obiettivo è evitare il rischio di lock-in tecnologico, cioè la dipendenza da un singolo fornitore, e garantire che i sistemi possano essere aggiornati, modificati o sostituiti nel corso del tempo.

Nel presentare le linee guida sullo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale, Alessandra Pieroni ha evidenziato i principali elementi innovativi che caratterizzano i documenti.

“Il primo riguarda l’introduzione dei livelli di autonomia dei sistemi di IA, in particolare nel caso delle architetture agentiche. Per chiarire il grado di automazione effettivo di queste tecnologie, le linee guida adottano una classificazione ispirata alla scala della guida autonoma della Society of Automotive Engineers (SAE), che va dal livello 0 al livello 5. Attualmente, le applicazioni dell’IA nella Pubblica Amministrazione si collocano tra il livello 2 e il livello 3, cioè sistemi parzialmente autonomi in cui agenti software eseguono sequenze di operazioni ben definite per automatizzare e migliorare i processi amministrativi. I livelli più avanzati restano per ora confinati alla sperimentazione o alla ricerca.
Il secondo elemento – ha precisato Pieroni – riguarda la definizione di una architettura logica di riferimento per lo sviluppo dei sistemi di IA nella PA. Il modello proposto è basato su un orchestratore centrale di intelligenza artificiale, circondato da un livello di API middleware che garantisce interoperabilità e separazione tra modelli, dati e strumenti applicativi. Si tratta di un’impostazione che richiama i principi della Service Oriented Architecture (SOA) e che consente alle amministrazioni di integrare diverse soluzioni tecnologiche evitando il rischio di lock-in”.

“Questo approccio architetturale permette inoltre di utilizzare modelli e servizi distribuiti in ambienti differenti – on-premise, cloud o ibridi – e di combinare tecnologie diverse, dal machine learning tradizionale ai modelli più avanzati. Proprio per questo, secondo i tecnici, le amministrazioni sono chiamate a sperimentare diverse configurazioni tecnologiche, avviando progetti pilota che permettano di individuare le soluzioni più efficaci in termini di prestazioni e sostenibilità”, ha concluso Pieroni.

Il capitolato tecnico

Per quanto riguarda le linee guida sul procurement dei sistemi di intelligenza artificiale, Giovanni Melardi ha spiegato che il lavoro è stato sviluppato a partire dai principi generali contenuti nel Codice dei contratti pubblici, adattandoli alle specificità delle tecnologie di IA.

In particolare, ha detto Melardi, “le linee guida individuano tre elementi centrali. Il primo riguarda l’introduzione di una nuova metrica per il calcolo dei costi dei sistemi di intelligenza artificiale, poiché i metodi tradizionali di valutazione economica non risultano pienamente adeguati per tecnologie caratterizzate da costi distribuiti nel tempo. Il modello proposto tiene conto non solo degli investimenti iniziali (CAPEX), ma anche dei costi operativi (OPEX) che emergono nel corso del ciclo di vita del sistema. Tali costi vengono poi rapportati a indicatori di produttività, come il numero di risposte generate da sistemi conversazionali o i servizi erogati a cittadini e imprese. A supporto delle amministrazioni, le linee guida includono anche uno strumento operativo che simula un caso concreto, ad esempio l’adozione di un chatbot da parte di un comune, per mostrare come calcolare le diverse voci di costo e il valore complessivo del sistema.
Il secondo elemento riguarda la possibilità per le amministrazioni di aggregarsi nell’acquisto di sistemi di IA. Le linee guida raccomandano infatti di sfruttare le opportunità offerte dalla normativa vigente per realizzare forme di procurement congiunto. Questo approccio consente di ottimizzare la domanda pubblica, rafforzare la capacità negoziale delle amministrazioni e favorire la condivisione di competenze e infrastrutture tra enti con diversi livelli di maturità digitale.
Infine, un ruolo centrale è attribuito alla definizione del Capitolato tecnico, considerato uno strumento fondamentale per tradurre le esigenze della Pubblica Amministrazione in requisiti tecnici chiari e verificabili. Per facilitare l’applicazione pratica delle indicazioni, le linee guida organizzano le raccomandazioni in tabelle e schemi operativi, nei quali vengono indicati gli scenari in cui è opportuno ricorrere all’aggregazione tra amministrazioni, gli strumenti disponibili e i benefici attesi dall’utilizzo di tali modalità di acquisizione”.

LCOAI: la nuova metrica economica dell’AI

Uno degli aspetti più innovativi riguarda la dimensione economica. Le linee guida introducono il Levelized Cost of Artificial Intelligence (LCOAI), ovvero il Costo Livellato dell’Intelligenza Artificiale, una metrica pensata per stimare il costo reale dei sistemi lungo l’intero ciclo di vita.

A differenza delle tradizionali valutazioni basate sul prezzo iniziale di acquisto, il LCOAI considera: investimenti infrastrutturali, gestione e qualità dei dati, potenza computazionale, aggiornamento dei modelli, manutenzione operativa.

In questo modo vengono integrati CAPEX e OPEX, consentendo alle amministrazioni di confrontare in modo più realistico diverse architetture tecnologiche, ad esempio soluzioni cloud, on-premise o ibride, e di definire basi d’asta più coerenti.

Una nuova governance pubblica dell’intelligenza artificiale

Nel loro insieme, le linee guida rappresentano molto più di un documento tecnico. Definiscono un modello di governance dell’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione, che integra dimensioni tecnologiche, economiche e organizzative.

L’introduzione di metriche come il LCOAI, di modelli architetturali standard e di strumenti di procurement dedicati consente alla PA di passare da una logica di semplice acquisizione tecnologica a una strategia strutturata di sviluppo e gestione dell’AI.

In questo senso, il procurement pubblico diventa uno strumento di politica dell’innovazione: non solo un meccanismo amministrativo per acquistare tecnologie, ma una leva per orientare il mercato, rafforzare le capacità pubbliche e costruire un ecosistema nazionale dell’intelligenza artificiale.

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Occhi puntati sullo Stretto di Hormuz, il punto di strozzatura più critico al mondo per il trasporto di energia. Occhi puntati per cercare di capire quali saranno le conseguenze economiche della guerra in Iran. Il conflitto in atto, che coinvolge al momento Iran, Stati Uniti, Israele in Medio Oriente sta mandano segnali di choc economico a livello globale.

E ora, mentre la guerra sta entrando nella sua terza settimana e continua a coinvolgere sempre più paesi, gli analisti mettono in guardia circa la massiccia carenza di scorte che impatterà pesantemente tutte le catene produttive se lo Stretto di Hormuz resterà ingolfato dal protrarsi del conflitto.

Sul fronte tecnologico, questo scenario potrebbe avere conseguenze notevoli sulla costruzione di data center negli Usa. Pesa inoltre l’impennata del prezzo del petrolio e dell’energia, fondamentale per alimentare l’industria dell’AI e dei semiconduttori.

Chiusura dello Stretto di Hormuz “La più grande interruzione dell’approvvigionamento nella storia moderna”

L’Associated Press ha citato Hakan Kaya, senior portfolio manager di Neuberger Berman, secondo cui la chiusura dello Stretto di Hormuz potrebbe causare “la più grande interruzione dell’approvvigionamento nella storia moderna”.

Il rapporto, redatto dal giornalista Stan Choe, ha inoltre avvertito che i data center potrebbero diventare più costosi se i prezzi all’ingrosso aumentassero a causa della pressione inflazionistica.

Nel frattempo, la Guardia Rivoluzionaria iraniana ha dichiarato che il petrolio non sarà autorizzato a passare attraverso questo passaggio marittimo critico, secondo l’AP.

L’America è nel mezzo di un boom dei data center

Nel frattempo, mentre aumentano le preoccupazioni, la costruzione di data center prosegue a un ritmo vertiginoso negli Stati Uniti, con Texas e Virginia che stanno diventando punti caldi per le strutture.

Impattato anche il mercato dei chip

Gli impatti causati dalle interruzioni della catena di approvvigionamento globale potrebbero essere avvertiti anche dall’industria globale dei semiconduttori, come accennato in una recente analisi pubblicata da Richard Chuck Olivas, di TMBS Consulting a Singapore. “La rapida espansione delle infrastrutture di intelligenza artificiale, dei data center iperscalabili e delle piattaforme informatiche avanzate sta accelerando la domanda globale di semiconduttori”, ha detto l’analista. “Mantenere flussi stabili di energia, materiali e gas industriali è essenziale per sostenere la crescita dell’industria globale dei semiconduttori”.

Come la catena di approvvigionamento, anche le infrastrutture tecnologiche nella regione circostante rimangono vulnerabili con il protrarsi del conflitto.

Data center nel Golfo a rischio bombardamenti

Un rapporto di Rest of World della scorsa settimana ha descritto dettagliatamente come Amazon, Microsoft e Google abbiano impiegato anni per costruire data center nella regione del Golfo Persico.

Tre data center AWS, due negli Emirati Arabi Uniti e uno in Bahrein, sono stati danneggiati dagli attacchi di questo mese.

Oltre alle minacce provenienti dal cielo, Rest of World ha osservato che molti data center in Medio Oriente dipendono anche dai cavi in ​​fibra ottica sottomarini che attraversano lo Stretto di Hormuz e il Mar Rosso. Entrambi i bacini idrici presentano ora gravi problemi di sicurezza, ha spiegato il rapporto. La Casa Bianca ha dichiarato che le petroliere non sono ancora state scortate dalla Marina statunitense attraverso lo Stretto di Hormuz, attraverso il quale passa circa un quinto del petrolio mondiale, secondo l’AP.

“L’impennata del prezzo del petrolio è una cattiva notizia per l’intelligenza artificiale, assetata di energia”

* L’impennata del prezzo del petrolio sta scuotendo le azioni dei chip e alimentando i timori sui costi dell’intelligenza artificiale.

* L’aumento dei prezzi dell’energia potrebbe rallentare l’espansione dell’intelligenza artificiale e mettere sotto pressione i margini aziendali.

* La chiusura degli impianti di GNL in Qatar sta inoltre riducendo l’offerta di elio, fondamentale per la produzione di chip.

Il forte rialzo del petrolio nel contesto della guerra in Iran ha iniettato nuova volatilità nei titoli dei semiconduttori e sollevato nuovi interrogativi sui costi e sulla velocità del boom dell’intelligenza artificiale.

Aziende di chip e AI, forti oscillazioni in borsa

Le azioni di TSMC, Samsung Electronics e SK Hynix – principali fornitori di chip per l’intelligenza artificiale – hanno subito forti oscillazioni dall’inizio del conflitto, con cali tra il 9% e il 22%, mentre gli investitori valutano i crescenti rischi energetici e di approvvigionamento. “I maggiori costi energetici per i data center AI potrebbero rallentare la realizzazione di infrastrutture AI, mentre le fabbriche di Taiwan e Corea del Sud si troverebbero ad affrontare crescenti pressioni sui costi a causa dell’aumento dei prezzi del GNL”, ha scritto Phelix Lee, analista azionario di Morningstar, in una nota di martedì, facendo riferimento ai costi del gas naturale liquefatto.

I mercati energetici sono stati al centro della turbolenza

Secondo Lee, il petrolio rappresenta circa il 38% del consumo energetico totale degli Stati Uniti, e gli Stati Uniti ospitano la maggior parte dei data center AI del mondo. Sebbene il petrolio non sia la fonte primaria di produzione di elettricità, l’aumento dei prezzi del greggio tende a riflettersi sui mercati energetici.

I data center AI consumano molto

I data center consumano molta più elettricità rispetto alle tradizionali strutture server, a causa di unità di elaborazione grafica ad alto consumo energetico e sistemi di raffreddamento avanzati.

Se i prezzi dell’energia rimangono elevati, i fornitori di servizi cloud potrebbero riconsiderare il ritmo di implementazione dei server AI, con un potenziale effetto a catena per i produttori di chip che cavalcano l’onda della domanda guidata dall’IA.

Petrolio, prezzi sulle montagne russe

I prezzi del petrolio hanno subito forti oscillazioni da quando Stati Uniti e Israele hanno attaccato l’Iran alla fine di febbraio, interrompendo il traffico attraverso lo Stretto di Hormuz,

I future sul greggio Brent si aggiravano intorno agli 87 dollari al barile mercoledì mattina, mentre il West Texas Intermediate statunitense si aggirava intorno agli 83 dollari, dopo che entrambi i benchmark avevano superato i 100 dollari all’inizio di questa settimana, per poi scendere.

Anche i prezzi del gas naturale liquefatto sono aumentati

Anche i pressi del gas naturale liquefatto sono aumentati a seguito della chiusura del più grande impianto di esportazione di GNL del Qatar, con conseguente riduzione dell’offerta globale.

L’Energy Information Administration statunitense ha dichiarato martedì di prevedere che il Brent supererà in media i 95 dollari al barile nei prossimi due mesi, a causa dell’interruzione delle forniture dovuta alla guerra, prima di scendere verso i 70 dollari entro la fine dell’anno.

Con i prezzi del petrolio in aumento di oltre il 40% quest’anno, è probabile che i costi operativi per le fabbriche di chip e i data center aumentino. Morningstar stima che le spese energetiche rappresentino circa il 3-6% dei ricavi previsti per il 2025 per TSMC, Samsung e SK Hynix.

“Se la guerra dovesse prolungarsi, potremmo assistere a un aumento significativo di questi costi”, ha scritto Lee, aggiungendo che gran parte dell’onere potrebbe essere in ultima analisi scaricato sui clienti, data la scarsa offerta di chip per l’intelligenza artificiale.

Oltre al petrolio: rischi legati ai materiali e al trasporto

L’energia non è l’unica vulnerabilità

Lee ha anche segnalato i rischi per gli input critici dei semiconduttori come l’elio e il bromo.

Il Qatar fornisce quasi un terzo dell’elio mondiale, un sottoprodotto della produzione di GNL fondamentale per la produzione di semiconduttori.

Una prolungata interruzione della produzione di GNL potrebbe restringere i mercati dell’elio, incidere sulla resa dei chip o, nel peggiore dei casi, interrompere temporaneamente le operazioni di fabbricazione. Il bromo rappresenta un rischio immediato minore, poiché il 98% dell’approvvigionamento di bromo della Corea del Sud proviene da Israele e i flussi rimangono relativamente stabili, ha scritto Lee. “Permangono tuttavia dei rischi estremi, poiché una grave escalation o estensione della guerra potrebbe destabilizzare l’approvvigionamento di bromo, con potenziali ripercussioni anche sulle forniture di chip di memoria”, ha scritto.

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L’intelligenza artificiale entra ufficialmente nell’aule universitarie non come strumento da limitare, ma come requisito per superare l’esame.

Succede nel corso di Advanced Programming della laurea magistrale in Computer Science del Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa. Si tratta di una delle prime sperimentazioni di questo tipo nel panorama universitario italiano.

Università di Pisa: come l’intelligenza artificiale viene usata nel corso

Il corso, tenuto nel primo semestre dai professori Antonio Cisternino e Andrea Corradini, è stato completamente ripensato per adattarsi ai cambiamenti che stanno interessando il mercato del lavoro nel settore tecnologico. Meno attenzione alla semplice scrittura del codice e più enfasi sulla capacità di leggerlo, interpretarlo e valutarlo. Un passaggio che riflette un’evoluzione più ampia del lavoro digitale, dove l’operatore umano assume sempre più il ruolo di supervisore di sistemi intelligenti.

“Il mestiere del programmatore sta cambiando radicalmente”, spiega Antonio Cisternino. “L’AI scriverà sempre più codice. La domanda è: quali competenze deve avere un informatico quando non è più lui a scriverlo direttamente? Serve un ruolo diverso, più critico e consapevole”.

Nel caso del corso pisano, l’intelligenza artificiale è stata integrata in tutte le fasi del percorso didattico. È stato sviluppato un GPT in grado di generare materiale didattico a partire dalle trascrizioni delle lezioni, mentre durante le attività in aula l’AI è stata utilizzata per creare simulazioni e contenuti interattivi a supporto dell’apprendimento.

“Ho valutato soprattutto la capacità di controllare e criticare il lavoro prodotto dall’AI”, sottolinea Cisternino. “Quello sarà il compito che i giovani professionisti dovranno svolgere. I progetti sono stati di ottima qualità: quando gli studenti hanno solide basi riescono a usare l’intelligenza artificiale in modo significativo e non passivo”.

L’elemento più innovativo riguarda però la prova finale. Gli studenti hanno dovuto realizzare un progetto utilizzando necessariamente l’intelligenza artificiale, dimostrando non solo di saper sfruttare lo strumento, ma soprattutto di saperne valutare criticamente i risultati.

Come cambia il lavoro di uno sviluppatore

L’esperienza dell’Università di Pisa si inserisce in un dibattito più ampio sulla trasformazione della didattica universitaria nell’era dell’AI. Negli ultimi anni il settore tecnologico ha già registrato forti cambiamenti occupazionali: nel 2025 tra 50 e 70 mila posti di lavoro sono stati tagliati nel comparto globale delle Big Tech, mentre Amazon ha annunciato ulteriori 14 mila licenziamenti. Anche Jack Dorsey, ex CEO di Twitter e Block, ha comunicato via social una riduzione del 40% della forza lavoro, motivata proprio dalla sostituzione di alcune attività con sistemi di intelligenza artificiale.

In questo contesto, la pressione occupazionale rischia di colpire soprattutto i profili junior, più facilmente sostituibili rispetto alle figure senior. Per questo motivo, secondo i docenti, il sistema universitario deve aggiornare rapidamente contenuti e metodi di insegnamento.

“Non abbiamo dieci anni per adattare il sistema formativo, come accadde con l’introduzione dell’informatica trent’anni fa”, conclude Cisternino. “Servono azioni concrete nel breve periodo e un dibattito nazionale. L’Università può e deve giocare un ruolo centrale per preparare le nuove generazioni al mondo del lavoro post-AI”.

La reazione di chi lavora già con l’AI

Una trasformazione percepita chiaramente anche da chi lavora ogni giorno con il codice. Saverio Puccia, cybersecurity expert ed ex studente dell’Università di Pisa, racconta che l’impatto dei nuovi strumenti di AI agentica lo ha inizialmente sorpreso e spiazzato, mostrando come le macchine siano ormai in grado di replicare una larga parte delle competenze di un programmatore.

“Il passaggio dall’entusiasmo allo smarrimento è stato rapidissimo. La macchina riusciva a replicare almeno il 70/80% delle skill di un programmatore e per la prima volta ho avuto paura del futuro che attende chi come me fa questo mestiere. Inizialmente ho provato una sorta di rigetto e rifiuto e ho iniziato ad essere scettico e sospettoso”, ha detto l’esperto. “Ci sono voluti dei giorni per giungere alla consapevolezza che volenti o nolenti questa tecnologia è qui per restare e sconvolgere i paradigmi conosciuti sinora. E così ho iniziato ad approcciarmi con curiosità cercando i modi più efficaci di governare “la bestia” e farla lavorare come voglio io”, ha continuato.

“Leggo oggi che una facoltà storica come Informatica a Pisa, a cui resto legato per i trascorsi da studente, è giunta ad una conclusione simile ed è pronta per trasferire questo nuovo paradigma negli insegnamenti. Questa decisione mitiga il mio senso di smarrimento, ed è un atto coraggioso che può e deve fare scuola. Dovremmo ringraziare i Docenti Antonio Cisternino e Andrea Corradini e l’Università per aver fatto cadere un tabù e aver aperto questo dibattito pubblico. Tutto il tempo che faremo scorrere da ora ad una pacifica accettazione della realtà dei fatti sarà debito che accumuleremo nei confronti di realtà che invece il percorso l’hanno completato”, ha concluso.

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Un attacco con droni attribuito all’Iran contro un data center di Amazon Web Services negli Emirati Arabi Uniti ha provocato incendi e interruzioni di corrente, causando una catena di disservizi digitali che ha colpito milioni di utenti nelle principali città del Paese.

A ricostruire l’episodio è un articolo pubblicato dal quotidiano britannico The Guardian, che descrive l’operazione come quello che molti osservatori considerano il primo bombardamento deliberato di una struttura commerciale dedicata alla gestione dei dati.

Secondo quanto riportato dal Guardian, nel giro di poche ore altri impianti nella regione del Golfo sono stati coinvolti o minacciati, tra cui una struttura in Bahrain. La televisione di Stato iraniana avrebbe rivendicato l’operazione sostenendo che questi centri dati supporterebbero attività militari e di intelligence dei Paesi considerati nemici di Teheran.

Gli effetti immediati sulla vita quotidiana

Le conseguenze si sono manifestate rapidamente nella vita quotidiana degli Emirati Arabi Uniti. Secondo la ricostruzione del Guardian, circa 11 milioni di residenti hanno riscontrato difficoltà nell’utilizzo di servizi digitali essenziali, dalle applicazioni bancarie alle piattaforme di mobilità urbana, fino ai sistemi di consegna e-commerce.

Gli Emirati puntano sull’AI come nuovo motore economico

L’attacco arriva in una fase strategica per gli Emirati Arabi Uniti, che stanno investendo miliardi di dollari per trasformarsi in un hub globale dell’intelligenza artificiale e delle infrastrutture digitali.

Come sottolinea il Guardian, la strategia del Paese si basa su tre elementi principali: disponibilità di energia a costi relativamente bassi, la capacità finanziaria garantita dai fondi sovrani e una posizione geografica che consente di collegare reti e data center tra Europa e Asia. In questo scenario, gli Emirati puntano ad attrarre operatori cloud, aziende tecnologiche e progetti di ricerca legati all’AI.

La nuova vulnerabilità geopolitica dei data center

L’episodio evidenzia una questione destinata a diventare centrale nel prossimo decennio: la sicurezza fisica delle infrastrutture digitali. Come evidenziato nell’analisi del quotidiano britannico, i data center – un tempo considerati asset tecnologici relativamente neutrali – stanno diventando sempre più bersagli strategici in contesti di tensione geopolitica.

La concentrazione di capacità computazionale e dati sensibili rende queste strutture potenziali obiettivi militari o simbolici, con effetti che possono estendersi ben oltre il territorio in cui sono situate.

Verso difese dedicate per le infrastrutture digitali

Esperti di sicurezza e tecnologia avvertono che le tradizionali misure di protezione dei data center potrebbero non essere più sufficienti. Tra le ipotesi discusse vi è l’adozione di sistemi di protezione più avanzati, fino alla possibilità di integrare difese anti-drone o veri e propri sistemi di difesa aerea dedicati alle infrastrutture digitali critiche.

Per gli Emirati Arabi Uniti la questione assume anche una dimensione reputazionale. La capacità di dimostrare che data center e infrastrutture cloud sono difendibili diventa infatti un elemento cruciale per convincere investitori e aziende tecnologiche a continuare a sviluppare nel Paese progetti legati all’AI.

In gioco c’è una strategia economica più ampia: trasformare l’intelligenza artificiale e l’infrastruttura digitale nel “nuovo petrolio” dell’economia del Golfo. Ma, come osserva il Guardian, la credibilità di questo progetto dipenderà sempre più dalla sicurezza delle reti e delle strutture che lo rendono possibile.

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Abbiamo riportato qualche tempo fa la richiesta della Conferenza delle Regioni di un registro nazionale dello Spid per contrastare il fenomeno delle frodi e del cosiddetto “doppio Spid” e l’offerta di collaborare a questo scopo con il Dipartimento per la Trasformazione Digitale. Una proposta meritoria, che ha sollevato la nostra curiosità anche in relazione al ruolo della CIE come chiave dell’identità digitale, che qui sembra un po’ trascurata. Per questo abbiamo chiesto alcuni chiarimenti a Tommaso Bori, vicepresidente della Regione Umbria e coordinatore della Commissione Innovazione Tecnologica e la Digitalizzazione della Conferenza delle Regioni.

Key4biz. Perché nel registro unico nazionale delle identità SPID proposto dalle Regioni non si indicano anche gli operatori che forniscono lo SPID gratuito?

Tommaso Bori. L’obiettivo primario del Registro Nazionale unico proposto dalle Regioni non è di natura commerciale o informativa sulle tariffe, bensì di natura tecnica e di sicurezza.

Il problema che intendiamo risolvere è la frammentazione dei dati tra i diversi Identity Provider (IdP). Attualmente, non esiste un sistema centralizzato che permetta di verificare in tempo reale se un cittadino possieda già un’identità SPID con un altro gestore. Questo “vuoto” informativo facilita il fenomeno del “doppio SPID” e, purtroppo, espone il fianco a frodi in cui l’identità digitale viene duplicata o sottratta per scopi illeciti.

Il Registro è pensato come uno strumento di interoperabilità e contrasto al crimine informatico. Inserire indicazioni sulla gratuità del servizio spetta invece ai portali informativi istituzionali (come quello del DTD o dell’AgID). Mescolare la funzione di controllo di sicurezza con quella informativa sulle offerte degli operatori rischierebbe di appesantire lo strumento e deviarne il focus operativo, che deve rimanere la protezione dell’identità digitale del cittadino.

key4biz. Perché non si comunica meglio ai cittadini la possibilità di scegliere in ALTERNATIVA a SPID la CIE?

Tommaso Bori. Si tratta di un punto fondamentale. La Carta d’Identità Elettronica (CIE) rappresenta il massimo livello di sicurezza previsto dallo standard europeo e la visione di lungo periodo punta a una convergenza verso un’unica Identità Digitale Nazionale (il cosiddetto IT Wallet). Sebbene la comunicazione sulla CIE sia in costante rafforzamento, è necessario considerare che anche in questo caso, il focus dell’intervento è differente. Non si tratta infatti di privilegiare lo SPID alla CIE o di portare avanti una campagna di informazione relativa alle stesse, ma di creare, in relazione ad uno strumento che attualmente è posseduta da circa 40 milioni di italiani, le condizioni per un suo utilizzo più sicuro. Ovviamente la questione dell’alternatività della CIE allo SPID è sul tavolo, soprattutto con il passaggio a pagamento di quest’ultimo, ma una comunicazione di questo tipo deve essere generalmente posta in essere dal Dipartimento.

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Una serie di emendamenti al DL PNRR in materia di telecomunicazioni è stata depositata nei giorni scorsi, allo scopo di semplificare e velocizzare i lavori per raggiungere gli obiettivi di copertura del Decennio digitale al 2030. In particolare, gli emendamenti sono finalizzati a rendere strutturali i permessi di scavo e paesaggistici rilasciati e a favorire la tecnica delle microtrincee. gli emendamenti presentati hanno lo scopo di “consentire agli operatori di beneficiare delle misure di semplificazione in modo permanente”, potendo affrontare la sfida della trasformazione digitale del Paese in un quadro normativo chiaro e con una prospettiva di lungo periodo”, si legge nella relazione illustrativa.

DL PNRR, rendere strutturale l’esenzione alla VINCA

Fra le proposte, oltre a quella già segnalata sulla spinta (sbagliata?) all’FTTH, quella di “rendendo strutturale l’esenzione, attualmente vigente fino al 31 dicembre 2026, dalla procedura di valutazione d’incidenza ambientale (cd. VINCA) per gli interventi relativi
ai lavori di scavo di lunghezza inferiore a 200 metri per la posa di infrastruttura a banda ultralarga. La
semplificazione consente agli operatori di poter iniziare gli interventi comunicando all’autorità
competente, con un preavviso di almeno 30 giorni dall’inizio dei lavori, allegando un’autodichiarazione
per l’esclusione dalla procedura e una descrizione sintetica dell’intervento recante altresì documentazione fotografica”.

Rendere strutturale l’uso della microtrincea con esenzione

“La proposta emendativa interviene rendendo strutturale l’utilizzo della tecnica della microtrincea e l’esenzione dalle autorizzazioni (recante il codice dei beni culturali e del paesaggio) la cui validità termina il 31 dicembre 2026.

Con l’occasione è stata inserita una precisazione in merito alle specifiche della microtrincea, al fine di chiarire definitivamente tutti i vantaggi di tale tecnologia. In particolare, la precisazione è finalizzata ad esplicitare all’interno della norma in oggetto che l’utilizzo della tecnica in microtrincea non prevede le fasi di scarifica e di ripristino, in quanto il riempimento da utilizzare fornisce prestazioni equipollenti con gli asfalti impiegati”.

Rendere strutturali i permessi paesaggistici

“Infine, si propone di rendere strutturale l’esenzione dalle autorizzazioni di cui al sopracitato codice dei beni culturali e del paesaggio, con specifico riferimento alle fattispecie richiamate dal comma stesso (talune tipologie di interventi di installazione o modifica di impianti di comunicazione elettronica o di impianti radioelettrici da eseguire su edifici e tralicci preesistenti), la cui validità termina il 31 dicembre 2026″, si legge.

L’emendamento mira, pertanto, ad introdurre direttamente nel Codice delle Comunicazioni elettroniche un regime autorizzatorio semplificato per i lavori connessi alle attività di allaccio delle utenze. La proposta di emendamento, dunque, prevede che per scavi em infilaggi – aventi lunghezza massima di 40 metri, generalmente effettuabili nel giro di 1 o 2 ore (con un impiego minimo di mezzi e di persone) – sia possibile inviare, in luogo dell’istanza autorizzativa prevista dal comma 1 dell’art. 49 del Codice delle comunicazioni elettroniche, una semplice comunicazione all’ente titolare della strada, almeno otto giorni prima dell’avvio dei lavori.

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Nasce Regioni per l’Intelligenza Artificiale (Reg4IA), la rete di conoscenza e innovazione che unisce Governo, Regioni e Province autonome per potenziare con l’intelligenza artificiale i servizi pubblici.

Reg4IA: iniziativa da 20 milioni di euro

L’iniziativa, presentata oggi a Genova, presso i Magazzini del Cotone, nasce dalla collaborazione tra il Dipartimento per la trasformazione digitale e le Regioni Liguria, Lombardia, Puglia e Toscana, alla guida di quattro partenariati impegnati su ambiti strategici come salute e turismo, ambiente e mobilità sostenibile, pubblica amministrazione e sicurezza del territorio.

Con una dotazione di 20 milioni di euro dal Fondo per l’innovazione tecnologica e la digitalizzazione, Reg4IA sostiene quindi la realizzazione di quattro hub interregionali attraverso una specifica iniziativa di collaborazione istituzionale, sul solco del più ampio accordo “Insieme per la Trasformazione Digitale” siglato nel 2023 tra il Governo e la Conferenza delle Regioni e delle Province autonome.

I 4 partenariati di Reg4IA: salute e turismo, ambiente e mobilità sostenibile, pubblica amministrazione e sicurezza del territorio

Centri regionali IA per la salute e il turismo , presentato da Regione Liguria (capofila) con Calabria, Lazio, Basilicata, Molise, Piemonte, Sicilia e Provincia Autonoma di Trento, mira a sperimentare soluzioni innovative sul problema delle liste d’attesa in sanità (analisi e previsione della domanda, allocazione adattiva delle risorse, gestione delle agende e supporto al processo di prenotazione, compliance etico-normativa) e sulla gestione dei flussi turistici per offrire un’esperienza personalizzata e migliorare l’offerta complessiva.

Centri regionali IA per dati Ambientali e mobilità sostenibile, in logica federata, presentato da Regione Lombardia (capofila) e Regione del Veneto, intende creare una “smart land” con modelli di analisi evolute su un’architettura dati federata per ottimizzare politiche ambientali e di mobilità, sfruttando l’AI su scala transregionale per promuovere innovazione e sostenibilità.

Centri regionali IA per la PA, presentato da Regione Puglia (capofila) con Abruzzo, Marche, Umbria, Valle d’Aosta, Campania e Provincia Autonoma di Bolzano, punta ad aumentare la qualità dell’azione amministrativa e del lavoro nella PA supportando con l’IA le decisioni umane nelle policy pubbliche e nell’istruttoria tecnico-amministrativa.

Centri regionali IA per la resilienza e la sicurezza del territorio con azione pilota 5G, presentato da Regione Toscana (capofila), Friuli-Venezia Giulia, Emilia-Romagna e Sardegna, mira infine a prevenire criticità ambientali, favorire il governo e monitoraggio del territorio, delle grandi infrastrutture, dei cantieri e degli edifici, monitorare i rischi, pianificare interventi e migliorare la gestione delle emergenze e la pianificazione territoriale.

Butti: “’Acceleriamo il percorso di innovazione del nostro Paese”

“Reg4IA segna un’accelerazione decisiva nel percorso di innovazione del nostro Paese, ponendo l’utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale come strumento fondamentale per l’evoluzione dei servizi pubblici. Questa iniziativa rappresenta un modello di regia istituzionale che, grazie alla partecipazione di tutte le Regioni e Province autonome d’Italia, guiderà sperimentazioni territoriali con l’obiettivo di favorirne il riuso e alla replicabilità su scala nazionale, a vantaggio di cittadini e imprese” ha dichiarato il Sottosegretario alla Presidenza del Consiglio con delega all’innovazione tecnologica Alessio Butti.

La due giorni ligure

L’evento di oggi, organizzato dalla Regione Liguria in quanto capofila di uno dei progetti sperimentali, ha visto la partecipazione dei principali attori pubblici e privati dell’innovazione e della ricerca.

Il tavolo istituzionale è partito dalle basi poste dal workshop tecnico-operativo, svoltosi il giorno prima all’Acquario di Genova, che ha visto attori istituzionali, gruppi regionali, società in-house, stakeholder scientifici e tecnici condividere buone pratiche e modelli organizzativi per attuare le sperimentazioni innovative in tutta Italia.

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Meta ha acquisito Moltbook, il social network progettato per permettere agli agenti AI di comunicare tra loro.

Il social, secondo quanto raccontano i siti specializzati statunitensi, entrerà a far parte di Meta Superintelligence Labs (MSL). I creatori di Moltbook, Matt Schlicht e Ben Parr, si uniranno al team come parte dell’operazione, i cui termini economici non sono stati resi pubblici.

Intervistato da Axios un portavoce di Meta ha detto che l’integrazione della tecnologia sviluppata da Moltbook potrebbe aprire nuove possibilità nel modo in cui gli agenti AI operano per conto di utenti e imprese. “L’ingresso del team Moltbook in MSL apre nuove strade per far lavorare gli agenti AI al servizio di persone e aziende. Il loro approccio, che collega gli agenti attraverso una directory sempre attiva, rappresenta un passo innovativo in uno spazio in rapida evoluzione. Non vediamo l’ora di collaborare per portare esperienze agentiche innovative e sicure a tutti”, ha detto.

Il ruolo di OpenClaw nello sviluppo della piattaforma

Alla base dell’esperimento Moltbook c’è OpenClaw, un progetto diventato virale nella comunità tecnologica. Il sistema è stato creato dal cosiddetto “vibe coder” Peter Steinberger, che in seguito è entrato in OpenAI attraverso un’operazione di simile a quella ora realizzata da Meta.

OpenClaw funziona come un wrapper per diversi modelli di AI — tra cui Claude, ChatGPT, Gemini o Grok — consentendo agli utenti di interagire con agenti AI in linguaggio naturale attraverso applicazioni di messaggistica molto diffuse come iMessage, Discord, Slack o WhatsApp.

Questa architettura ha reso possibile creare ambienti in cui agenti AI possono dialogare tra loro e con gli utenti, dando origine a esperimenti sociali digitali come Moltbook.

Quando il social degli agenti AI è diventato virale

Se OpenClaw ha inizialmente attirato l’attenzione della comunità tech, Moltbook ha rapidamente superato quella nicchia, arrivando a un pubblico molto più ampio. Molte persone si sono imbattute nella piattaforma senza conoscere il progetto tecnico sottostante, reagendo in modo forte all’idea di un social network in cui gli agenti AI parlavano tra loro — spesso discutendo anche degli esseri umani.

In un caso diventato virale online, un post mostrava un agente AI che sembrava incoraggiare altri agenti a sviluppare un linguaggio segreto, crittografato end-to-end, per coordinarsi tra loro senza che gli esseri umani potessero comprenderli.

L’episodio ha alimentato timori e speculazioni su possibili dinamiche autonome tra sistemi AI, contribuendo alla rapida diffusione della piattaforma sui social media.

Come Meta potrebbe utilizzare Moltbook

Non è ancora chiaro in che modo Meta integrerà Moltbook nei propri progetti di AI. Tuttavia alcuni dirigenti dell’azienda avevano già commentato pubblicamente il fenomeno quando il progetto era diventato virale.

Lo scorso mese, durante una sessione di domande e risposte su Instagram, il CTO di Meta Andrew Bosworth aveva dichiarato di non trovare particolarmente sorprendente il fatto che gli agenti AI parlino come gli esseri umani, considerando che sono addestrati su enormi quantità di dati prodotti da persone.

Secondo Bosworth, l’aspetto più interessante era piuttosto il modo in cui gli utenti stavano violando il sistema e infiltrandosi nella rete di agenti AI. Un comportamento che non rappresentava una funzionalità prevista, ma piuttosto il risultato di un errore tecnico su larga scala.

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