AI NEWS by BDB

Tag: Sviluppo

  • Il microprocessore “fantasma” dell’F-14 che riscrive la storia (e conferma come tutto parte da progetti militari prima che civili)

    Il microprocessore MP944, sviluppato per l’F-14 Tomcat all’inizio degli anni ’70 da Garrett AiResearch, precedette l’Intel 4004 di oltre un anno e offrì prestazioni nettamente superiori.
    Progettato da un team guidato da Steve Geller e Ray Holt, entrò in servizio nel giugno 1970 per gestire in tempo reale i parametri di volo del velivolo.
    La sua architettura a 20 bit, con pipeline e unità parallele distribuite su sei chip, garantiva velocità circa otto volte maggiori rispetto al 4004.
    Il progetto rimase però classificato fino al 1998, impedendo qualsiasi impatto sull’evoluzione dell’elettronica commerciale.
    La vicenda, in ogni caso, solleva l’interrogativo su come sarebbe cambiata la storia dei microprocessori se questo lavoro fosse stato reso pubblico fin dall’inizio.

    Link alla fonte:
    https://www.hwupgrade.it/news/cpu/il-primo-microprocessore-non-fu-di-intel-ecco-la-verita-tenuta-nascosta-per-30-anni_146329.html

  • Il futuro dell’AI? L’economia dell’inferenza

    Il vero valore e il futuro dei profitti nell’intelligenza artificiale aziendale non risiedono più nell’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ma nell’inferenza, ovvero l’applicazione pratica e quotidiana di questi modelli ai dati reali delle organizzazioni.
    Le previsioni di IDC indicano che entro la fine del 2025 gli investimenti nelle infrastrutture per l’inferenza supereranno quelli destinati all’addestramento, confermando un cambiamento epocale nelle priorità del settore.
    La sfida cruciale per le aziende è l’integrazione dei modelli con il contesto aziendale e i dati proprietari, che costituiscono il vero vantaggio competitivo e prevengono le “allucinazioni” su larga scala.
    Tecnologie come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i database vettoriali stanno emergendo come soluzioni fondamentali per fornire memoria e contesto ai sistemi di intelligenza artificiale.
    L’obiettivo strategico è rendere l’inferenza economica, sicura e ubiqua, ottimizzando i costi e garantendo la governance dei dati sensibili.

    Fonte:
    https://www.tomshw.it/business/altro-che-algoritmi-e-linferenza-il-reale-valore-dei-modelli-di-ia-2025-11-11

  • OpenAI punta al primo “ricercatore AI” completamente autonomo entro il 2028

    OpenAI ha annunciato una roadmap ambiziosa che prevede il lancio di un assistente di ricerca AI nel 2026 e di un ricercatore completamente autonomo entro marzo 2028.

    Sam Altman e Jakub Pachocki hanno presentato il progetto come un punto di svolta: un sistema capace di formulare ipotesi, condurre esperimenti e produrre nuova conoscenza in modo indipendente.

    La strategia tecnica si basa su innovazioni algoritmiche e sull’aumento del “test time compute”, permettendo ai modelli di dedicare enormi risorse computazionali a singoli problemi scientifici.

    Parallelamente, OpenAI ha completato la trasformazione in public benefit corporation, facilitando la raccolta di capitali per sostenere infrastrutture da 30 gigawatt e investimenti fino a 1,4 trilioni di dollari.

    Altman ha ridefinito l’idea di AGI come un processo evolutivo piuttosto che un traguardo statico, puntando su risultati concreti come il “ricercatore AI”.

    Link alla fonte:
    https://www.futuroprossimo.it/2025/10/openai-entro-3-anni-il-primo-ricercatore-ai-del-tutto-autonomo/