Larry Ellison, presidente del Consiglio di Amministrazione e Chief Technology Officer di Oracle, ha aperto il suo keynote all’“Oracle AI World 2025” affermando che l’AI “cambia tutto”. Questa tecnologia non è semplicemente grande, ma è l’attività in più rapida crescita nella storia umana, superando la rivoluzione industriale e le ferrovie.
Ellison ha spiegato che i modelli di AI moderni sono multimodali, strutturati come il cervello umano, che utilizza diverse reti neurali per la vista, il linguaggio, il riconoscimento e il ragionamento.
Il processo tecnologico si divide in due grandi fasi: la costruzione e l’addestramento di questi enormi modelli su dati disponibili pubblicamente su Internet, e l’uso effettivo di tali modelli per affrontare problemi complessi e duraturi dell’umanità, come la diagnosi precoce del cancro o la chirurgia.
Le persone più intelligenti stanno investendo fortune in questo campo, tra cui Elon Musk, Mark Zuckerberg e Sam Altman.
Indice degli argomenti:
Infrastruttura massiccia e potenza di calcolo
Oracle è un partecipante fondamentale nella costruzione di data center necessari per l’addestramento dell’AI. Un esempio della scala di questi progetti è il cluster AI che Oracle sta costruendo ad Abilene, Texas, per OpenAI. Questo progetto, iniziato nel giugno 2024 e che consegnerà GPU in meno di un anno, conterrà oltre 450mila Nvidia GB200.
Questi “cervelli elettronici” richiedono una potenza immensa. Ellison ha notato che mentre un cervello umano opera a circa 20 watt, l’infrastruttura di un cervello AI può raggiungere 1,2 miliardi di watt, sufficienti per alimentare un milione di case negli Stati Uniti.
L’addestramento di questi modelli, inclusi i modelli multimodali come Grok per Elon Musk, richiede non solo la costruzione di reti di GPU e sistemi di raffreddamento, ma anche la realizzazione di centrali elettriche e la trasmissione di energia.
Sfruttare i dati privati con la RAG
Sebbene la creazione dei modelli sia importante, Ellison ha sottolineato che l’opportunità molto più grande è l’uso di questi modelli per ragionare non solo sui dati pubblici, ma anche sui dati privati, dove risiede la maggior parte dei dati di alto valore del mondo, spesso in un database Oracle.
Oracle ha risolto questo problema introducendo l‘Oracle AI Data Platform e l’Oracle AI Database, sfruttando la tecnologia denominata RAG (Retrieval-Augmented Generation). Questa funzionalità permette di vettorizzare (convertire in un formato comprensibile al modello) qualsiasi dato presente nell’Oracle Database o persino in object store di cloud diversi (come OCI o Amazon) e renderlo accessibile ai modelli AI scelti dall’utente (come Grok, ChatGPT, Llama o Gemini). Questo consente alle aziende di utilizzare la potenza dell’IA sui loro dati privati mantenendone la riservatezza e la sicurezza.
Applicazioni trasformative in sanità
L’AI è destinata a rendere gli umani molto migliori in ogni professione, da scienziati e ingegneri a chef e chirurghi. Ellison ha citato l’esempio della chirurgia: i robot AI saranno chirurghi migliori dei migliori medici umani. Questo è dovuto al fatto che l’IA non solo ha una migliore coordinazione occhio-mano, ma la sua visione è microscopica, permettendo di distinguere tra strati di cellule sane e cancerose con una precisione sbalorditiva, superando tecniche umane come la chirurgia Mohs.
Nell’assistenza sanitaria, Oracle sta automatizzando l’intero ecosistema. L’obiettivo non è solo modernizzare il codice base di Cerner, che Oracle prevede di riscrivere in tre anni utilizzando l’AI, ma anche costruire sistemi HR e contabili specifici per le complessità degli ospedali. Un agente AI di particolare interesse è quello che collega fornitori e pagatori. Questo agente mira a proporre la migliore assistenza possibile al più alto livello di rimborso raggiungibile. Utilizza il RAG per accedere alla letteratura medica più recente, ai risultati dei test del paziente e, contemporaneamente, alle regole e politiche assicurative aggiornate, garantendo che la cura prescritta sia coperta.
Il Futuro modellato dall’AI: agricoltura e sicurezza
L’AI sta affrontando problemi controversi e di lunga data. Nel suo lungo key note Ellison ha illustrato come possa risolvere sfide ambientali e di sicurezza:
- Agricoltura sostenibile: l’agricoltura indoor, resa efficiente dai robot AI, riduce l’uso di acqua del 90% e consente la coltivazione vicino ai centri urbani, migliorando la freschezza e riducendo i costi e le emissioni di CO2 dovute al trasporto.
- Gestione climatica: l’AI può ingegnerizzare geneticamente colture come il grano (un progetto che ha già prodotto un aumento del 20% della resa per acro) per migliorare la fotosintesi. Questo permette di convertire la CO2 in carbonato di calcio (biomineralizzazione), offrendo un modo per ridurre i livelli atmosferici di CO2 dal livello attuale di 440 parti per milione a un “punto ideale” di 400 parti per milione, in modo naturale e “fondamentalmente gratuito”.
- Eliminazione dei fertilizzanti azotati: l’AI può ingegnerizzare le piante per produrre l’enzima nitrogenasi, che consente loro di prendere l’azoto direttamente dall’atmosfera, eliminando la necessità di fertilizzanti azotati, dannosi per l’ambiente.
- Sicurezza e biometria: le password sono considerate “idiote” e a rischio di furto. L’AI permetterà di prevenire il furto di identità utilizzando il riconoscimento biometrico (volto, voce, impronta digitale). Anche la frode con carta di credito sarà drasticamente ridotta tramite l’uso opzionale di carte biometriche.
- Medicina predittiva e pandemie: nuovi dispositivi per test metagenomici, resi economici dalla produzione robotica, possono sequenziare il DNA di tutto ciò che è presente in un campione di sangue, identificando qualsiasi patogeno in pochi minuti. Questo include la scoperta precoce del DNA tumorale circolante e fungerebbe da “perfetto sistema di allarme precoce per le pandemie”, identificando anche patogeni sconosciuti come il COVID-19.
L’adozione dell’AI sta anche generando enormi guadagni di produttività. Ad esempio, una società globale di ingegneria, Wood PLC, ha utilizzato le funzionalità AI di Oracle Fusion Cloud HCM per ridurre il tempo di assunzione per ruoli critici da 45 a 21 giorni, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività a valore aggiunto.
Ellison ha concluso che questi strumenti potenti dovrebbero portare a “vite molto migliori, vite più sane, più lunghe” per tutti.
