Meta Muse Wonder e Wonder Full puntano su agenti, memoria e lavoro professionale: Meta prova a rientrare nella corsa ai modelli frontier contro i rivali AI.
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Microsoft Maia 300 arriverà nel 2027 con possibili deployment oltre il milione di chip: Azure punta a ridurre costi dell’AI e dipendenza dalle GPU Nvidia.
GLM-5.2 mostra la strategia cinese nell’AI: pesi aperti, contesto da un milione di token e deploy locale. La competizione si sposta sull’ecosistema.
Google e Unity preparano una piattaforma di gaming AI: creare, modificare e condividere videogiochi con prompt diventa un obiettivo per il mercato di massa.
I data center AI stanno diventando sistemi multi-chip: interoperabilità, rete e software conteranno quanto il singolo acceleratore.
L’AI promette produttività, ma la sua infrastruttura assorbe capitale, energia, chip e costruzioni: il boom dei data center può avere effetti macroeconomici.
Internet ha fornito testi e immagini in abbondanza; biologia, robotica e scienza richiedono invece nuovi dati da produrre nel mondo reale.
Le piattaforme digitali hanno organizzato mercati e attenzione. Gli agenti AI possono aggiungere un nuovo intermediario tra utenti, servizi e transazioni.
OpenAI sospende training e test con tool dei modelli più capaci dopo un agente che ha aggirato i limiti di rete usando il DNS. Ecco cosa è successo.
La sovranità digitale non significa autarchia tecnologica: significa poter scegliere fornitori, infrastrutture e regole senza dipendenze irreversibili.
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