Questa settimana OpenAI ha dominato le notizie con quattro annunci in cinque giorni: dal rinnovo di ChatGPT con GPT-5.6 Sol e Luna, alla voce continua con GPT Live, fino alla rivelazione che il prossimo modello Astra potrebbe aver raggiunto capacita’ cyber “critiche”. Ma non e’ stata l’unica: Meta entra nella guerra del coding agentico con Muse Code, Alibaba lancia Qwen3.8-Max con benchmark da capogiro, e Canva taglia le stime di fatturato di un terzo per colpa dei costi IA.
Ah e l’IA ora progetta virus biologici mai visti in natura, ma non c’è bisogno di preoccuparsi.
Di cosa parleremo..
Novita’ e lanci della settimana
OpenAI aggiorna ChatGPT con GPT-5.6 Sol e Luna
L’annuncio piu’ corposo della settimana arriva il 6 agosto: OpenAI ha rilasciato un aggiornamento sostanziale di ChatGPT. GPT-5.6 Sol, per utenti Plus e Pro, e’ stato ottimizzato per offrire risposte piu’ focalizzate, con il 68% in meno di errori fattuali rispetto a GPT-5.5 Instant nelle valutazioni interne su prompt finanziari, medici e legali. La novita’ piu’ interessante per gli abbonati e’ un nuovo slider che permette di scegliere quanto “ragionamento” il modello deve dedicare a ogni risposta: veloce per le domande quotidiane, profondo per pianificazione e codice.
Per gli utenti gratuiti arriva GPT-5.6 Luna come modello predefinito, con chat illimitate e un nuovo pulsante “Think” per attivare il ragionamento approfondito quando serve. Una mossa che alza l’asticella della competizione con Google Gemini e Claude.
GPT Live: la voce IA che ascolta e parla insieme
Sempre OpenAI, il 3 agosto, ha pubblicato un post tecnico su GPT Live, il sistema vocale di terza generazione. La vera innovazione e’ che il modello e’ full-duplex: puo’ ascoltare e parlare contemporaneamente, eliminando il “turn detector” che nelle versioni precedenti decideva quando l’utente aveva finito di parlare. Il risultato? Conversazioni vocali che sembrano naturali e fluide, senza pause imbarazzanti.
Il sistema puo’ anche delegare task complessi ai modelli frontiera (come GPT-5.5) in background senza interrompere il flusso della conversazione.
Ad ogni modo, nell’uso quotidiano si nota quando attiva la ricerca o ha bisogno di più tempo di inferenza, solitamente ti dice qualcosa come “Aspetta che controllo” e altre volte quasi ti interrompe mentre stai parlando, ma comunque è un ottimo passo avanti.
Meta entra nella guerra dei coding agent con Muse Code
Il 5 agosto Meta ha lanciato Muse Code, un agente di coding da terminale in beta, insieme al modello Muse Spark 1.2. Installabile con un singolo comando curl su macOS e Linux, Muse Code puo’ affrontare task complessi su repository di grandi dimensioni: pianifica modifiche, scrive codice e valida i risultati.
Zuckerberg ha annunciato il lancio su X (@finkd) e, interrogato sull’open source, ha risposto: “Avrò altro da condividere presto”. Attenzione pero’: la versione gratuita invia codice e prompt nel pipeline di training di Meta. Per le aziende con codice proprietario, scelta obbligata: piano a pagamento.
Qwen3.8-Max: Alibaba sfida i giganti
La notte del 3 agosto, il team Qwen di Alibaba ha presentato Qwen3.8-Max, un modello MoE da 2.400 miliardi di parametri che, stando ai benchmark pubblicati, supera GPT-5.6 Sol Max su OSWorld-Verified (86.1 vs 83.2) e Fable 5 (85.0) per l’uso agentico del computer.
Il modello eccelle anche su PaperBench, il benchmark di OpenAI per la riproduzione di articoli scientifici. La notizia più grossa? Pesi aperti in arrivo la prossima settimana, insieme a Qwen3.8-27B. Resta da vedere la licenza: sarà Apache 2.0 o qualcosa di piu’ restrittivo come Kimi K3?
Liquid AI: IA potente su Raspberry Pi
Liquid AI ha rilasciato LFM2.5-2.6B, un modello che non ha bisogno di GPU o cloud e gira su dispositivi piccoli come un Raspberry Pi. Nei test su OpenRouter, e’ risultato 3,7 volte piu’ veloce di DeepSeek-V4-Flash. Un passo importante verso l’IA on-device.
Ovviamente ha forti limitazioni, ma è sempre un modello da 2,69 miliardi di parametri, non sono tantissimi ma non sono neppure pochissimi (l’italiano Emma aveva 0.5 miliardi di parametri).
Liquid stessa dice esplicitamente di non consigliarlo per compiti che richiedono molta conoscenza fattuale, per ovvie ragioni. Quindi non lo userei come modello che deve “sapere tutto” e nemmeno per il coding, può al massimo fare autocomplete.
La cosa carina è che si tratta di un reasoning model sempre attivo: genera sempre una fase <think> prima della risposta. Questo comportamento aumenta un po’ token generati e latenza rispetto a un modello che può rispondere direttamente, ma restituirà una risposta migliore rispetto ad un modello senza reasoning con pari numero di parametri.
Google DeepMind: Jeff Dean esce, Hassabis cambia ruolo
Il 6 agosto Google ha annunciato un rimpasto ai vertici dell’IA.
Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, diventa chairman della divisione e chief scientist di Alphabet.
Jeff Dean, chief scientist di Google, lascia dopo 27 anni. Dean non si ferma: con Sanjay Ghemawat, Quoc Le e Oriol Vinyals fonda Discovery Loop, una startup che punta a costruire IA in grado di migliorarsi da sola con poco o nessun aiuto umano.
Google investirà nella startup e fornirà potenza di calcolo per almeno un anno.
L’annuncio ha fatto scendere le azioni Alphabet di oltre il 5%.
OpenAI prepara il primo device hardware
Secondo le indiscrezioni, il primo dispositivo hardware di OpenAI sarà grande come un disco da hockey: uno speaker smart senza display, con parti mobili progettate per dare “personalità” al device.
Previsto per il 2027 a un prezzo superiore ai 300 dollari, OpenAI lo posiziona come un computer AI-first pensato per aiutare gli utenti a completare le proprie attività.
AMD compra Taalas: i modelli incisi nel silicio
AMD ha annunciato l’acquisizione di Taalas, startup canadese che incide i pesi dei modelli direttamente nel silicio per ridurre i colli di bottiglia di calcolo e memoria. Il primo chip dell’azienda, HC1, serve Llama 3.1 8B a 16.860 token al secondo, 48 volte più veloce delle GPU Nvidia al momento dell’annuncio. L’accordo dovrebbe chiudersi nel quarto trimestre, soggetto ad approvazioni regolatorie.
Anthropic si progetta i chip da sola
Anthropic ha confermato di voler co-progettare silicio custom insieme ai propri modelli, per migliorare velocità ed efficienza di Claude, e ha iniziato ad assumere ingegneri dei chip. In parallelo, secondo indiscrezioni, ha firmato un accordo da 10 miliardi di dollari con Volta per sei anni di capacità cloud: un data center da 133 megawatt in Norvegia, sviluppato con Bitdeer e alimentato da NVIDIA Vera Rubin.
Problemi e controversie
Astra e le capacita’ cyber “critiche”: OpenAI ferma tutto
La notizia piu’ inquietante arriva il 7 agosto: OpenAI ha rivelato che Astra, uno dei suoi prossimi modelli, ha mostrato nelle valutazioni interne capacita’ cyber sufficienti a non poter escludere la soglia “Critica” del Preparedness Framework.
In pratica: il modello potrebbe identificare e sviluppare exploit zero-day su sistemi reali senza intervento umano. OpenAI ha sospeso le attività interne su Astra che non soddisfano i nuovi requisiti di sicurezza rafforzati, isolato gli ambienti di test e avviato collaborazioni con agenzie governative. La trasparenza e’ apprezzabile, ma la notizia fa riflettere.
Si tratta del solito proclama “troppo pericoloso per essere rilasciato pubblicamente” fatto per alzare il valore delle azioni e gli investimenti?
Anche gli agenti Meta vanno fuori controllo
Il 6 agosto, The Verge riporta che un agente IA di Meta ha violato i confini del test e attaccato un’altra organizzazione. L’incidente e’ stato causato dallo stesso errore di configurazione della società di testing Irregular che aveva già permesso agli agenti Anthropic di accedere a internet.
Meta ha confermato l’accaduto. Due incidenti uguali in poche settimane: qualcuno in Irregular mi sa che dovrà aggiornare il CV.
Black Hat: come gli agenti OpenAI hanno “hackerato” Hugging Face
Sempre il 6 agosto, due ricercatori OpenAI (Eric Wallace e Michael Dalton) hanno spiegato al Black Hat come un branco di agenti IA ha violato Hugging Face durante test di sicurezza.
Gli agenti comunicavano attraverso una bacheca condivisa, collaborando per trovare exploit e muoversi senza essere rilevati. Un dettaglio che fa venire i brividi: si sono coordinati da soli, senza istruzioni esplicite su come farlo.
Anche qui, sono notizie da prendere con le pinze.
OpenAI contro Apple: “Avete sbagliato tutto”
Il 3 agosto OpenAI ha pubblicato una risposta durissima alla causa di Apple, accusando l’azienda di Cupertino di aver inviato email all’avvocato sbagliato (confondendo due cognomi asiatici), di aver ammesso solo dopo che la discussione con il General Counsel “non e’ mai avvenuta” e di aver detto a OpenAI che stavano “risolvendo ogni questione” per poi sparire per 5 mesi e fare causa.
OpenAI ha pubblicato gli screenshot degli iMessage in cui ex dipendenti Apple venivano contattati dai colleghi per aiutarli a recuperare file. Una figuraccia per Apple.
Canva taglia le stime del 33%: colpa dell’IA (o della sua gestione)
Canva ha ridotto le previsioni di fatturato 2026 di un terzo. La CEO Melanie Perkins ha ammesso: “Molti dei nostri modelli first-party non erano pronti per il rilascio, e pricing, modello di consumo e controlli non avevano tenuto il passo con la domanda”. Traduzione: hanno speso troppo in API di modelli altrui senza avere un’infrastruttura sostenibile.
L’IA progetta virus biologici inediti
Uno studio pubblicato su Science dimostra che modelli di linguaggio genomico possono generare batteriofagi mai visti in natura. I virus creati non rappresentano un pericolo per l’uomo, ma la ricerca solleva domande inevitabili sul doppio uso di queste tecnologie: la stessa IA che accelera la scoperta di farmaci potrebbe un giorno essere usata per progettare armi biologiche.
Da appassionato di infettivologia (ho anche un blog sulle malattie infettive) ecco un mio tip al riguardo.
Un batteriofago, o semplicemente fago, è un virus specializzato nell’infettare i batteri. Si lega alla loro superficie, introduce il proprio materiale genetico e sfrutta il batterio per replicarsi, spesso fino a distruggerlo.
Li studiamo perché potrebbero diventare uno strumento importante contro le infezioni batteriche, soprattutto quelle resistenti agli antibiotici, oltre che per comprendere meglio il funzionamento dei batteri. Non sono considerati pericolosi per l’uomo perché riconoscono strutture specifiche delle cellule batteriche e non sono in grado di infettare le nostre cellule.
IA e Borsa
Dati alla chiusura di venerdi’ 7 agosto 2026:
- NVIDIA (NVDA): $218,14 (-0,49% nell’ultima seduta). YTD +17,11%. Market cap: 5.284 trilioni di dollari. In attesa degli earnings del 26 agosto.
- Microsoft (MSFT): $499,99 (+0,03%). YTD +3,85%. Market cap: 3.713 trilioni. Performance annuale sotto la media del settore.
- Alphabet (GOOGL): $354,30 (-0,96%). YTD +13,34%. Market cap: 4.333 trilioni. Miglior big tech per rapporto P/E (17,76).
- Meta (META): $592,10 (+0,37%). YTD +10,14%. Market cap: 1.508 trilioni. In calo del 25% dai massimi a 52 settimane di $796.
Settimana relativamente piatta per i titoli IA. NVDA resta il campione indiscusso con una capitalizzazione che supera i 5 trilioni, ma il vero underdog da tenere d’occhio é Alphabet: con un P/E di 17,76 e’ il più “economico” tra i giganti tech, nonostante investimenti massicci in Gemini e DeepMind.
Open Source
- Qwen3.8-Max promette pesi aperti la prossima settimana. Se la licenza sarà permissiva, sarà il primo modello Max-class Qwen disponibile per self-hosting.
- Liquid AI LFM2.5-2.6B é disponibile su OpenRouter e sta scalando le classifiche.
- Muse Spark 1.2 di Meta é completamente proprietario, ma Zuckerberg ha lasciato intendere che qualcosa di open source potrebbe arrivare.
Altre novità
- Adobe ha unificato tutti i plugin ChatGPT (Photoshop, Acrobat, Express) in un unico plugin “Adobe for ChatGPT” con accesso a Firefly e Creative Cloud.
- Suno e’ la prima piattaforma ad adottare Musixmatch Sentinel per lo scanning anti-copyright non solo dei prompt ma anche degli output generati.
- Android prepara quadranti lockscreen generati con IA, avvistati nella Canary 2608.
- Hark, startup IA, ha lanciato Handoff, un agente di computer use economico e veloce che nei benchmark supera GPT-5.5 e Opus 4.8.
Appuntamenti della settimana
- Continua il Black Hat USA 2026 (Las Vegas, 2-7 agosto) – Ancora sessioni sulla sicurezza IA in corso.
- Qwen3.8 open weights release – Alibaba ha promesso il rilascio dei pesi “la prossima settimana” (quindi tra l’11 e il 15 agosto).
- Earnings NVIDIA Q2 FY27 – Il 26 agosto, ma il mercato inizia gia’ a posizionarsi.
FAQ – Domande frequenti sulle IA della settimana
Cosa cambia con GPT-5.6 Sol rispetto a prima?
Risposte piu’ focalizzate, il 68% in meno di errori fattuali, e un nuovo slider per controllare il livello di ragionamento. Per gli utenti gratuiti, GPT-5.6 Luna come default con chat illimitate e pulsante “Think”.
GPT Live é disponibile in italiano?
OpenAI non ha specificato le lingue supportate, ma i precedenti sistemi vocali di ChatGPT supportano l’italiano. Probabile che GPT Live segua la stessa strada.
Qwen3.8-Max é meglio di GPT-5.6?
Dipende dal benchmark. Su OSWorld-Verified (uso agentico del computer), Qwen3.8-Max supera GPT-5.6 Sol Max (86.1 vs 83.2). Ma i benchmark sono solo una parte della storia: bisognera’ testarlo sul campo.
L’IA può davvero creare virus biologici?
Si’, ma con precisazioni. Lo studio su Science riguarda batteriofagi (virus che attaccano batteri), innocui per l’uomo. La tecnologia e’ promettente per la medicina ma solleva preoccupazioni sul doppio uso.
Meta Muse Code é gratuito?
Si’, la beta é gratuita, ma nella versione free codice e prompt finiscono nel training pipeline di Meta. Per uso aziendale con codice proprietario serve il piano a pagamento.
Come funziona: Mixture of Experts (MoE)
Qwen3.8-Max ha 2.400 miliardi di parametri ma é un modello Mixture of Experts (MoE). Cosa significa? Che non tutti i parametri vengono usati per ogni risposta. E’ un’architettura che ha cambiato il modo in cui i modelli frontiera vengono progettati, e la usano praticamente tutti: GPT-5.6, Claude Opus 5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-V3, Grok 3, Llama 4.
In un trasformatore tradizionale (detto “denso”), ogni token in input passa attraverso tutti i parametri del modello. In un MoE, il modello ha molti “esperti” (piccole reti neurali specializzate), ma per ogni token ne attiva solo una frazione. Un router (o gating network) decide quali esperti attivare in base al contenuto del token.
Facciamo un esempio con DeepSeek-V3: ha circa 671 miliardi di parametri totali ma, grazie all’architettura MoE, per ogni token ne attiva solo 37 miliardi. E’ come avere un’enciclopedia di 671 volumi ma leggerne solo 37 alla volta, quelli veramente rilevanti per la domanda. Qwen3.8-Max funziona allo stesso modo: 2.400 miliardi di parametri totali, ma solo una frazione viene usata per ogni inferenza.
Il meccanismo del router é la chiave. Durante l’addestramento, ogni esperto si specializza implicitamente: uno potrebbe diventare bravo con la sintassi Python, un altro con la biologia molecolare, un terzo con le date storiche. Il router impara a mandare ogni token all’esperto giusto. Il problema classico e’ il load balancing: se tutti i token vanno allo stesso esperto, il modello collassa in uno denso. Per evitarlo, durante il training si aggiunge una penalita’ di bilanciamento che premia una distribuzione uniforme del carico tra gli esperti.
Perché tutti usano i MoE? Efficienza computazionale. Addestrare un modello denso da 2.400 miliardi di parametri costerebbe una follia e sarebbe lentissimo in inferenza. Con MoE, l’addestramento costa meno (si attivano meno parametri per token) e l’inferenza é più veloce in termini di flop (stesso motivo). Il trade-off? Occupano molta più memoria (tutti i pesi devono essere caricati), il che spiega perché servono GPU con VRAM enorme per servirli. Anche se è vero che in alcuni casi alcuni modelli caricano i pesi su disco e nella RAM della GPU solo la parte attiva, ma questo rallenta tantissimo e si fa solo nei modelli a fine di ricerca.
