Zhao Haijun, co-CEO di Semiconductor Manufacturing International Co. (SMIC), ha lanciato un allarme sul possibile eccesso di investimenti nei data center dedicati all’intelligenza artificiale, paragonando l’attuale corsa infrastrutturale alla bolla dei data center cinesi dei primi anni 2020. Secondo il dirigente, le aziende stanno cercando di costruire in uno o due anni una capacità prevista per un intero decennio, senza una chiara visione sull’effettivo utilizzo futuro. Nonostante la forte domanda generata dall’AI generativa e dai large language model – che spinge colossi come Microsoft, Google e Meta a investire miliardi – resta il rischio di sovracapacità e infrastrutture sottoutilizzate. L’avvertimento è particolarmente significativo perché proviene da un attore centrale nella filiera globale dei semiconduttori, in grado di osservare direttamente le dinamiche di domanda e offerta. Il tema solleva interrogativi su sostenibilità economica, costi energetici e stabilità dell’attuale ciclo di espansione dell’AI.
Nel caso abbiate ancora dubbi sull’intelligenza e sulla capacità di comprensione dell’AI “generativa”, vi mostro l’ennesima prova che questi elementi, in sostanza, non esistono.
Si chiama “AI generativa” perché i modelli su cui si basa attualmente si limitano a generare contenuti seguendo pattern statistici, quindi anche quando vedere un “ragionamento” state osservando una fila di parole infilate una dopo l’altra secondo una serie di calcoli di affinità verbale dell’algoritmo (costruita durante l’addestramento).
La prova finale: un gruppo di ricercatori ha sottoposto ai modelli di fascia alta di ChatGPT e Gemini una serie di problemi che avevano risolto ma mai pubblicato (di conseguenza l’AI non poteva avere acquisito dei dati dalla loro “lettura”, che peraltro deve riguardare elementi individuati con una certa frequenza per ottenere la sua “attenzione”), e il risultato è stato che nessuno dei due modelli di punta è stato in grado di risolverli.
Si continua a parlare di AGI, di “agenti”, di “decisioni” da parte dell’AI e di sostituzione dell’essere umano, ma come ho spesso sottolineato finché non cambieranno gli algoritmi possiamo dimenticarci una vera “intelligenza” che dovrebbe essere alla base di tali scenari.
Anthropic ha lanciato il 5 febbraio il modello Claude Opus 4.6, un aggiornamento che estende le capacità dell’AI dalla programmazione alla consulenza legale e finanziaria, fino all’analisi immobiliare, integrando intelligenza emotiva e principi morali grazie al contributo della filosofa Amanda Askell. Dal 12 gennaio, Anthropic aveva introdotto Claude Cowork, un tool desktop per knowledge worker che trasforma l’AI in un “collega” virtuale, capace di accedere a file, automatizzare workflow multi-step e gestire task complessi senza bisogno di coding. Inizialmente disponibile per Mac e poi esteso a Windows il 10 febbraio, Cowork (con un abbonamenti da 100-200 dollari al mese) si basa sull’architettura di Claude Code, ma è progettato per professionisti non tecnici, accelerando produttività in settori come la finanza, dove può analizzare dati, creare modelli e tracciare metriche chiave. A completare il quadro, il 30 gennaio sono arrivati i “plugin”: 11 pacchetti open-source ufficiali che personalizzano l’AI per ruoli specifici, unendo “skill”, connettori, comandi slash e sub-agenti. Tra questi, spiccano: Finance (analisi finanziarie, modellazione e tracking), Sales (ricerca prospect e preparazione deal), Marketing (drafting contenuti e pianificazione campagne), Productivity (gestione task e calendari) e Enterprise Search (ricerca fra tool aziendali), con integrazioni a piattaforme come Figma, Asana, Canva, Slack e presto Salesforce. Questi plugin rendono, per esempio, Claude “plug-and-play” per consulenze finanziarie, permettendo a Opus 4.6 di coordinare team di agenti AI autonomi anche per progetti complessi. L’impatto sui mercati è stato immediato e amplificato da questi sviluppi: a Piazza Affari, titoli come FinecoBank (-7,2%), Banca Mediolanum (-6,3%) e Azimut (-3,4%) hanno registrato forti ribassi l’11 febbraio, riflettendo il timore che investitori e aziende sostituiscano consulenti umani con AI agenti efficienti ed etici. Anthropic continua ad accelerare, innescando una corsa agli investimenti tra big tech come Microsoft, Amazon, Meta, Oracle e Google, con oltre 600 miliardi di dollari pianificati in capex per il 2026. Questa trasformazione strutturale, minaccia non solo il fintech ma anche software aziendali (Workday, Adobe) e legali (Thomson Reuters), con l’iShares Expanded Tech-Software Sector ETF in calo del 24% da inizio anno. E mentre Anthropic sviluppa personalizzazioni enterprise, gli analisti prevedono un’ulteriore disruption in più settori.
