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Dal 2 agosto 2026 l'AI Act europeo rende operativi gli obblighi di trasparenza per chatbot, contenuti sintetici e deepfake, imponendo a fornitori e gestori nuovi adempimenti destinati a incidere su imprese e pubbliche amministrazioni. Pubblichiamo le linee guida dell'Ue.
Parallelamente, la sfida globale si sposta sul terreno dei token, la nuova unità economica dell'intelligenza artificiale, con Stati Uniti e Cina impegnati a definire gli standard di un mercato destinato a valere quanto quello dell'energia nell'era industriale.
A Shanghai Alibaba rilancia la corsa ai modelli open weight con Qwen3.8 Max, mentre Microsoft e AMD consolidano la loro alleanza per rafforzare Azure con nuove piattaforme hardware dedicate all'inferenza. Regole, semiconduttori, cloud e modelli avanzati convergono così nella stessa partita: quella per la leadership dell'economia dell'AI.
Buona lettura!
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Dal 2 agosto 2026 entrano in vigore nell’Ue gli obblighi di trasparenza dell’AI Act: chatbot che devono dichiararsi, contenuti sintetici marcati e deepfake da etichettare. Le linee guida finali della Commissione chiariscono chi paga il costo della compliance e quali settori saranno colpiti per primi | | | |
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Il prezzo dell’intelligenza artificiale potrebbe diventare per l’economia digitale ciò che il prezzo dell’energia è stato per l’economia industriale. La Cina punta a costruire un ecosistema completo, mentre l’Europa rischia di restare fuori dalla definizione degli standard | | | |
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Alibaba ha presentato un nuovo modello di intelligenza artificiale da 2,4 trilioni di parametri in modalità open weight, definito dal gruppo "secondo solo a Claude Fable 5 di Anthropic". Al momento, però, non ci sono valutazioni indipendenti. L’annuncio arriva dal World Artificial Intelligence Conference di Shanghai e rilancia la concorrenza cinese | | | |
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Microsoft porta su Azure la piattaforma Helios per l’inferenza dei modelli di frontiera. In arrivo anche nuove macchine virtuali con processori Epyc di sesta generazione e un’integrazione più ampia di Pensando e Azure Boost nella rete dei data center | | | |
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Il confronto tra pricing a consumo, lock-in dei dati e limiti dei modelli richiama la transizione al SaaS, ma con un rischio in più: delegare processi decisivi a sistemi potenti ma ancora irregolari, senza competenze interne capaci di valutarne gli output | | | |
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“È nel controllo dei processi di produzione e attribuzione del senso che si gioca una parte essenziale della sua tenuta”, come rimarca Fortunato Costantino nel libro pubblicato da Castelvecchi editore. L'AI produce ‘segni’, ma non il loro ‘senso’. Che si forma da un interprete che li riceve, elabora e integra nel proprio orizzonte di esperienza | | | |
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