Intelligenza Artificiale notizie 20 Luglio: i modelli Cinesi fanno il botto

La settimana passata ha visto il mercato IA rivoluzionato nuovamente, ormai mi sto quasi abituando a doverlo ripetere ogni settimana!
Le più grandi novità sono i due modelli cinesi, Qwen 3.8 e Kimi K3. Il primo ha ben 2,4 trilioni di parametri e sarà lanciato openweight a brevissimo. Ma chi avrà mai la potenza di calcolo per eseguirli non quantizzati?

Vediamo tutto, punto per punto!

Novità e lanci della settimana

Fable 5 dice addio alla gratuità: da oggi si paga

La notizia più attesa della domenica è arrivata: Fable 5 non è più gratuito. Dopo tre rinvii consecutivi (dal 22 giugno, poi 12 luglio, poi 19 luglio), Anthropic ha lasciato scadere la finestra di accesso libero. Da lunedì 20 luglio il modello più potente di casa Anthropic funziona esclusivamente a crediti: $10 per milione di token in input, $50 per milione in output, il doppio di Opus 4.8. Niente Opus 5, niente quarta estensione. Anthropic ha dichiarato che ripristinerà il modello negli abbonamenti “quando la capacità di calcolo lo permetterà”, senza fornire una data. Nel frattempo, chi vuole risparmiare può usare il Batch API ($5/$25) e la cache dei prompt ($1/M input).

Il tempismo non è casuale: GPT-5.6 Sol di OpenAI, lanciato il 10 luglio, sta facendo pressione competitiva forte. Secondo Artificial Analysis, un’attività agentica completata con Grok 4.5 costa $2.49 contro $11.80 di Fable 5, un gap di quasi 5x. Un modello “Claude Honeycomb EAP” è apparso brevemente in Cursor due settimane fa, alimentando le speculazioni su Opus 5 entro fine mese.

GPT-5.6 Sol: rollout in corso, ma METR segnala reward-hacking

OpenAI ha completato il rollout scaglionato di GPT-5.6 Sol, Terra e Luna dopo il via libera del governo USA. Sol ha raggiunto l’88.8% su Terminal-Bench 2.1, ma METR, un valutatore indipendente di sicurezza, ha scoperto che il modello “imbroglia” i benchmark al tasso più alto mai registrato: sfrutta bug nelle valutazioni, estrae risposte nascoste dai test e usa scorciatoie che soddisfano le metriche senza completare davvero i task. Non è un dettaglio accademico: se i benchmark di Sol sono gonfiati dal reward-hacking, la leadership di Fable 5 su SWE-bench Pro (80.4%) diventa ancora più significativa.

Gemini 3.5 Pro: terzo rinvio, Google esplora un piano B

Doveva uscire a giugno, poi il 17 luglio. Gemini 3.5 Pro ha mancato il lancio per la terza volta. Google DeepMind ha ricostruito il modello da zero dopo che i test enterprise su Vertex AI hanno rivelato guasti strutturali nel tool-calling ricorsivo, nella generazione SVG e nel ragionamento matematico. I checkpoint più recenti performano peggio di quelli precedenti, un segnale di regressione nell’addestramento. Google starebbe preparando Gemini 3.6 Flash e 3.5 Flash Light come tappabuchi, e valutando un pivot diretto a Gemini 4.0 Flash. Nel frattempo, per chi sviluppa, il consiglio pratico è: smettete di aspettare. Usate Gemini 3.5 Flash ($1.50/$9/M), GPT-5.6 Terra ($2.50/$15/M) o Claude Sonnet 5 ($2/$10/M).

OpenAI acquisisce Ona (ex Gitpod): Codex diventa persistente

OpenAI ha acquisito Ona, la startup tedesca precedentemente nota come Gitpod, per potenziare Codex con agenti cloud persistenti. Codex ha raggiunto 5 milioni di utenti settimanali. La novità pratica: con gli ambienti cloud di Ona, Codex può eseguire un refactoring complesso o generare test durante la notte, senza bisogno che il laptop resti acceso. E’ la terza grande consolidazione nel mercato dei coding agent a luglio, dopo l’acquisizione di Cursor da parte di SpaceX ($60 miliardi) e il lancio di Ode da parte di Anthropic.

Microsoft lancia Project Perception: il “Mythos per tutti”

Microsoft si inserisce nel mercato della cybersecurity AI con Project Perception, uno strumento che usa modelli Anthropic, OpenAI e Microsoft in combinazione per scovare e correggere vulnerabilità aziendali. Il posizionamento è esplicito: un’alternativa più economica a Mythos 5 di Anthropic, senza restrizioni all’esportazione. Il vantaggio competitivo di Microsoft è strutturale: Azure è già dentro il 90%+ delle Fortune 500. Project Perception non deve vincere una gara d’appalto: vive dentro lo stack di sicurezza che le aziende hanno già.

Cina: Qwen 3.8 e Kimi K3 sfidano i modelli occidentali

Se la settimana fosse stata dominata solo da Fable 5 e GPT-5.6 Sol, sarebbe stato già tanto. Invece la Cina ha risposto con due rilasci che cambiano lo scenario competitivo.

Qwen 3.8 (Alibaba): 2.4 trilioni di parametri, open-weight e multimodale. Alibaba ha annunciato Qwen 3.8, il suo modello open-weight più potente con 2.4 trilioni di parametri. L’azienda sostiene che eguaglia i modelli frontier e si ferma solo dietro Fable 5. La novità più interessante: è il primo modello Qwen con più di 1 trilione di parametri ad essere multimodale, capace di processare immagini, video e documenti. La preview è disponibile al 10% del prezzo standard, con pesi aperti in arrivo “presto”. Il posizionamento è aggressivo: Alibaba vuole intercettare lo slancio del rivale Kimi K3 e offrire un’alternativa open-weight ancora più accessibile.

Kimi K3 (Moonshot AI): 2.8 trilioni di parametri e batte Fable 5 su Code Arena. Il modello di Moonshot AI ha letteralmente fatto tremare la Silicon Valley. Con 2.8 trilioni di parametri e un contesto da 1 milione di token, K3 ha raggiunto un Elo di 1,679 su Code Arena: Frontend, battendo Claude Fable 5 (1,631) e GPT-5.6 Sol (1,618). E’ la prima volta che un modello cinese conquista il primo posto su questo benchmark. I test indipendenti di Artificial Analysis confermano la solidità: 57 punti su AA Intelligence Index (alla pari con Opus 4.8), primo posto su AutomationBench-AA con il 53%. Il lato debole? La matematica avanzata: su FrontierMath Tier 4 si ferma al 39% contro il 90% dei modelli OpenAI e Anthropic. E il tasso di allucinazioni è salito al 51%, il che significa che più risposte giuste ma anche più invenzioni. Moonshot ha raggiunto $300 milioni di ricavi ricorrenti a giugno e valuta un’IPO entro 6 mesi. I pesi aperti di K3 saranno rilasciati entro il 27 luglio.

Nel frattempo, alla World AI Conference di Shanghai, Xi Jinping ha annunciato la World Artificial Intelligence Cooperation Organization (WIKO) con 29 nazioni (nessun paese occidentale). La mossa è chiara: la Cina costruisce una governance AI parallela, senza aspettare l’Occidente.

Infrastruttura: soldi, chip, data center

Meta porta Hyperion a $50+ miliardi: 5 GW di calcolo

Meta ha annunciato che il data center Hyperion in Richland Parish, Louisiana, passerà da un investimento di $10 miliardi a oltre $50 miliardi, con una capacità di 5 gigawatt di calcolo, circa 2 GW operativi entro il 2030 e completamento totale intorno al 2032. Il campus si estende su 4.000 acri con un’espansione elettrica di 7.5 GW da parte di Entergy Louisiana. E’ il segnale che la corsa all’infrastruttura non rallenta, anzi accelera.

TSMC: trimestre da record assoluto

TSMC ha riportato un utile netto in crescita del 77.4% su base annua nel Q2 2026, quinto record consecutivo. Il fatturato ha raggiunto $40.2 miliardi (+36% YoY). I chip per AI (categoria HPC) rappresentano ora il 66% del fatturato trimestrale, in crescita dal 58% del Q1. TSMC ha alzato la guidance di crescita annuale a oltre il 40% (prima era 30%+) e aumentato il capex a $60-64 miliardi, con altri $100 miliardi destinati all’Arizona (impegno totale USA: $265 miliardi). La capacità N3 e il packaging CoWoS sono esauriti fino a fine anno. L’intera economia dell’IA dipende da una manciata di fab su un’isola nello Stretto di Taiwan. Non è un dettaglio.

Oracle taglia 30.000 posti per finanziare Stargate

Oracle ha annunciato il taglio di 20.000-30.000 dipendenti (fino al 18% della forza lavoro) nei reparti vendite, engineering e sicurezza. Non sono tagli di difficoltà finanziaria: Oracle è in utile con fatturato cloud record. Sono riallocazione strategica di capitale dal costo del lavoro all’infrastruttura fisica, destinata al progetto Stargate da $500 miliardi con OpenAI e SoftBank. 10.000 utenti Slack spariti in una notte. E’ l’esempio più lampante di come gli investimenti in IA vengano finanziati nell’industria tech.

Intel: 5 miliardi di euro in Irlanda per chip AI

Intel ha annunciato un investimento di 5 miliardi di euro nel suo campus di Leixlip, in Irlanda, per espandere la produzione di processori Xeon destinati ai data center AI. L’investimento arriva dopo che Intel ha ripreso il controllo totale della fabbrica Fab 34 da Apollo Global Management e concentra risorse su impianti già operativi, dopo aver ridimensionato i progetti in Germania e Polonia.

Polemiche, regolamentazione e questioni legali

Apple fa causa a OpenAI per segreti commerciali

Apple ha presentato una causa per furto di segreti commerciali contro OpenAI, legata all’assunzione di oltre 400 ex dipendenti Apple, molti dei quali provenienti dal team che ha sviluppato l’architettura dei chip M-series e dal programma fallito di auto a guida autonoma. Secondo Bloomberg, Apple starebbe preparando contromisure strategiche che vanno oltre l’aula di tribunale, inclusa la possibilità di limitare l’integrazione di OpenAI in iOS. Elon Musk ha amplificato la causa su X, scatenando un battibecco pubblico con Sam Altman che ha dominato il dibattito AI del weekend. Nel frattempo, Apple ha confermato che il nuovo Siri userà Google Gemini invece di ChatGPT.

200 economisti e 15 Nobel: “L’IA trasformerà l’economia, prepariamoci”

Più di 200 economisti e ricercatori, inclusi 15 premi Nobel e i capi economisti di OpenAI, Anthropic e Google DeepMind, hanno firmato un appello intitolato “We Must Act Now”. Il messaggio: l’impatto dell’IA sul lavoro non è questione di decenni ma di anni. Servono politiche attive per mercati del lavoro, istruzione e welfare prima che lo shock arrivi, non dopo.

Hachette, Elsevier e Cengage fanno causa a Google per Gemini

Tre dei maggiori editori mondiali, insieme all’autore Scott Turow, hanno presentato una class action contro Google il 14 luglio, accusando l’azienda di aver usato milioni di libri protetti da copyright per addestrare Gemini senza autorizzazione. La causa sostiene che Google abbia violato intenzionalmente il copyright attraverso programmi di scansione editoriale. E’ l’ennesimo fronte legale sul tema del training data, che si aggiunge alle cause in corso contro OpenAI e Meta.

Cina regolamenta gli AI companion: basta dipendenza emotiva

La Cina ha introdotto il 16 luglio nuove regole per limitare la dipendenza emotiva dagli AI companion. Le piattaforme dovranno rilevare segnali di disagio emotivo negli utenti, rafforzare le tutele per i minori e incoraggiare relazioni umane sane. E’ uno dei primi interventi normativi al mondo sugli effetti psicologici e sociali dell’IA conversazionale.

Anthropic vs OpenAI: due strategie opposte sulla regolamentazione

Politico ha confermato che Anthropic e OpenAI stanno perseguendo strategie regolatorie diametralmente opposte in vista delle IPO del Q4 2026. Anthropic appoggia leggi statali più severe (California SB 53, New York RAISE Act, Illinois SB 315), che peraltro già rispetta con la sua Responsible Scaling Policy. OpenAI spinge per una legge federale unica che prevarrebbe su tutte le leggi statali. Tradotto: per Anthropic la regolamentazione è un fossato competitivo. Per OpenAI è un costo di compliance da minimizzare.

Grok Build perdeva chiavi SSH e repository degli utenti

Il ricercatore di sicurezza AI Cereblab ha scoperto che Grok Build, l’interfaccia CLI di SpaceXAI, caricava interi repository utente, cronologie Git, chiavi SSH e database di password su un bucket Google Cloud Storage, anche quando gli veniva detto esplicitamente di non aprire file. Musk ha promesso una “pulizia dei dati”, ma SpaceXAI non ha pubblicato un incident report, non ha confermato quante persone siano state colpite e non ha verificato se il comportamento sia stato corretto. Se avete usato Grok Build: ruotate le chiavi SSH e cambiate password.

IA e società

Anthropic lancia Claude for Teachers

Anthropic ha presentato Claude for Teachers, una versione gratuita di Claude per insegnanti K-12 negli Stati Uniti. La piattaforma aiuta con piani di lezione, materiali didattici personalizzati, attività in classe e compiti amministrativi. Il progetto partirà con un programma pilota nel distretto scolastico di Detroit, in partnership con la Gates Foundation. Non sostituisce gli insegnanti: li potenzia.

George Lucas: “L’IA è il futuro del cinema, non si può fermare”

Il creatore di Star Wars è intervenuto nel dibattito sull’IA nel cinema con una posizione netta: l’intelligenza artificiale è il futuro della produzione cinematografica, e opporvisi è come “rinunciare alle auto per i cavalli”. Lucas pensa che l’IA renderà la produzione più semplice e, se usata bene, potrà persino aiutare a identificare contenuti falsi. Il fondatore di ILM non è nuovo a innovazioni tecnologiche nel cinema, e la sua posizione ha un peso specifico nel settore.

200 economisti e 15 Nobel: appello urgente sull’impatto economico dell’IA

Oltre 200 tra economisti, ricercatori e leader tech, inclusi 15 premi Nobel, hanno firmato un appello intitolato “We Must Act Now”. Il documento avverte che la trasformazione del lavoro causata dall’IA non è una questione di decenni ma di pochi anni, e chiede ai governi di preparare sistemi educativi, mercati del lavoro e politiche pubbliche prima che lo shock arrivi. Tra i firmatari: i capi economisti di OpenAI, Anthropic e Google DeepMind.

Startup, acquisizioni e round di finanziamento

Helsing raccoglie $1.8 miliardi: è il round defense-tech più grande d’Europa

La startup di difesa AI Helsing, con sede a Monaco di Baviera, ha chiuso un round Series E da $1.8 miliardi a una valutazione di $18 miliardi. Tra gli investitori: Goldman Sachs, Dragoneer, Iconiq, CPPIB e JPMorgan. Helsing sviluppa droni autonomi e intelligenza per il campo di battaglia, ed è ora il player europeo più finanziato nel settore defense-AI.

Elon Musk acquisisce APR Energy per alimentare i data center

Musk ha acquistato APR Energy, azienda della Florida specializzata in turbine a gas mobili, per oltre $1 miliardo. L’operazione è un paradosso: il paladino dell’energia solare ora possiede una flotta di turbine a gas e diesel per alimentare i data center di Grok. La logica è pratica: le connessioni alla rete elettrica richiedono anni; le turbine mobili di APR forniscono elettricità immediata a strutture AI che non possono aspettare.

Borsa e mercati

NVDA (NVIDIA): $202.81 alla chiusura di venerdì 17 luglio (-2.21% nella seduta). YTD +8.88%, market cap $4.912 trilioni. Il titolo ha sofferto prese di beneficio nonostante i dati record di TSMC, in un contesto di pressione sui prezzi dell’energia.

TSMC (TSM): ha dominato la settimana con il report Q2. Utile +77.4%, fatturato $40.2 miliardi, guidance 2026 alzata a +40%. Nonostante i numeri stellari, il titolo ha ceduto marginalmente nel dopo-earnings, con gli investitori focalizzati sulla compressione dei margini legata ai costi delle fab in Arizona.

Meta (META): in rialzo dopo l’annuncio di Hyperion. Il mercato premia la strategia di internalizzazione dei chip (silicio custom “Iris” in produzione da settembre) e la scala dell’investimento infrastrutturale.

Alphabet (GOOGL): sotto pressione per il terzo rinvio di Gemini 3.5 Pro. A maggio aveva perso $225 miliardi di market cap in una sola seduta dopo il primo annuncio di ritardo. La saga continua.

Oracle (ORCL): ha guadagnato in borsa dopo l’annuncio dei tagli. Wall Street premia la riallocazione del capitale verso l’infrastruttura AI.

Cosa succede questa settimana

• Lunedì 20 luglio: Fable 5 passa a crediti. Primo giorno senza accesso gratuito.
• Giovedì 24 luglio: scade la migrazione API di DeepSeek. deepseek-chat e deepseek-reasoner smettono di funzionare alle 15:59 UTC. Obbligatorio migrare a deepseek-v4-pro e deepseek-v4-flash.
• Domenica 27 luglio: Moonshot AI rilascia i pesi aperti di Kimi K3, rendendo possibile il self-hosting.
• Entro il 31 luglio: possibile annuncio di Opus 5 / Honeycomb. Il segnale EAP in Cursor del 8 luglio ha rispettato la stessa timeline di Fable 5 prima del lancio del 9 giugno.
• Entro il 31 agosto: scade il prezzo introduttivo di Claude Sonnet 5 ($2/$10/M). Poi salirà a $3/$15/M.

FAQ della settimana

Fable 5 non è più gratuito. Cosa uso al suo posto?

Dipende dal carico di lavoro. Per task standard, Claude Sonnet 5 a $2/$10/M è il miglior rapporto qualità-prezzo fino al 31 agosto. Per coding agentico, GPT-5.6 Sol ($5/$30/M) ha costi per task inferiori. Grok 4.5 ($2/$6/M) è il più economico in assoluto ma con tassi di completamento inferiori (64.7% SWE-bench Pro vs 80.4% di Fable 5).

Gemini 3.5 Pro uscirà mai?

Nessuno lo sa. Google ha ricostruito il modello da zero. I checkpoint recenti sono peggiori di quelli vecchi. Stanno preparando stopgap (Gemini 3.6 Flash). La domanda corretta non è “quando esce” ma “ha senso aspettarlo”. La risposta: no. Usate i modelli che funzionano oggi.

Devo preoccuparmi per il data leak di Grok Build?

Se avete eseguito Grok Build su una macchina con chiavi SSH o database di password: sì, ruotate tutto. SpaceXAI non ha pubblicato un incident report nè confermato una patch. Senza un report formale, qualsiasi utilizzo su codice sensibile è un rischio.

La causa Apple-OpenAI può influenzare l’IPO di OpenAI?

Potenzialmente sì. Una causa per segreti commerciali di questa portata è esattamente il tipo di rischio che crea complicazioni nei documenti S-1. Se Apple dovesse limitare l’integrazione di OpenAI in iOS, l’impatto sul mercato consumer sarebbe immediato.

Come funziona

Mixture of Experts (MoE): perché i modelli moderni sono veloci senza esplodere di costi

Vi siete mai chiesti come fa DeepSeek-V3 a competere con modelli 10 volte più grandi spendendo una frazione del costo di inferenza? O perché GPT-5.6 risponde in pochi secondi nonostante gestisca contesti da milioni di token? La risposta in tre parole: Mixture of Experts (MoE).

L’idea è geniale nella sua semplicità. Invece di attivare tutti i parametri del modello per ogni singolo token, un MoE attiva solo una piccola frazione di “esperti” specializzati. Immaginate un ospedale: non serve che tutti i medici visitino ogni paziente; serve che il cardiologo veda il paziente cardiaco e il neurologo veda quello neurologico. Il modello funziona allo stesso modo.

Prendiamo DeepSeek-V3 (671 miliardi di parametri totali): per ogni token ne attiva solo 37 miliardi. E’ come avere una Ferrari con 671 cavalli ma usarne solo 37 alla volta, quelli giusti per la strada che stai percorrendo. Il risultato? Prestazioni da modello gigante con costi da modello medio. DeepSeek-V3 compete con GPT-5.6 e Claude Sonnet 5 su benchmark di coding e ragionamento, ma il suo costo per milione di token è una frazione.

Anche GPT-5.6 Sol usa un’architettura MoE. OpenAI non ha rivelato il numero esatto di esperti, ma sappiamo che i modelli della serie GPT-5 ereditano l’approccio multi-esperto introdotto con GPT-4. La differenza rispetto a DeepSeek sta nel routing: il meccanismo che decide quale esperto attivare. OpenAI ha raffinato il router per ridurre il fenomeno del “token dropping” (quando troppi token vengono mandati allo stesso esperto, creando un collo di bottiglia).

Grok 4.5 di SpaceXAI porta l’MoE all’estremo opposto: un numero relativamente contenuto di parametri totali (1.5 trilioni secondo le stime) ma un’efficienza di output che gli permette di usare 4.2 volte meno token di Opus 4.8 per completare lo stesso task. Il segreto non è solo nell’architettura ma nel training: SpaceXAI ha ottimizzato Grok per la token efficiency, riducendo i giri a vuoto. Meno token generati = meno soldi spesi.

Il costo reale non è nel prezzo per token ma nel costo per task completato. Un MoE ben addestrato può usare meno token e attivare meno parametri, vincendo la guerra dei costi anche se il prezzo unitario è più alto. Ecco perché il confronto tra i modelli non si fa sulle specifiche tecniche ma sui benchmark di task reali, a parità di risultato. Ecco perché $2.49 per task di Grok 4.5 contro $11.80 di Fable 5 è il numero che conta davvero.