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Alessandro Longo |
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Il calo in Borsa dei titoli dei chip e delle obbligazioni legate ai data center segnala i dubbi degli investitori sulla capacità di remunerare gli enormi capitali impegnati: secondo Gartner, il divario tra ricavi attesi e investimenti da ripagare potrebbe raggiungere i 5mila miliardi di dollari. Non è necessariamente lo scoppio di una bolla, ma un passaggio verso scelte più selettive.
In questo scenario, l’Italia prova a ritagliarsi uno spazio anche nel calcolo quantistico con Volta B1, sistema D-Wave Advantage2 da oltre 4.400 qubit destinato a università e imprese. Sul fronte normativo, il decreto legislativo 179/2026 completa il quadro nazionale dell’AI Act, introducendo poteri, obblighi e sanzioni fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato. Resta però una vigilanza europea frammentata.
E mentre le regole si precisano, le PMI italiane mostrano un ritardo strutturale: due su tre non usano l’AI in modo organizzato, poche investono e ancora meno trasformano il proprio modello di business. Formazione, dati e collaborazione diventano così condizioni decisive per non perdere competitività.
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Forte calo delle azioni dei chip e soprattutto delle obbligazioni dei data center. Crescono i dubbi degli investitori sulla redditività di alcuni investimenti nell’AI. Gartner prevede un divario di circa 5mila miliardi tra ricavi e capitali da remunerare. Non è per forza lo scoppio di una bolla, ma è l'inizio di una fase più selettiva | | | |
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Il sistema D-Wave Advantage2 con oltre 4.400 qubit. Finanziata da Swiss Quantum Technology, l'infrastruttura punta a servire università e imprese, con applicazioni nella logistica, nella ricerca e nell'industria. Si tratta di un'architettura specializzata nella ricerca di soluzioni a problemi di ottimizzazione | | | |
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Il d.lgs. n. 179/2026 completa il quadro nazionale: sanzioni fino a 35 milioni di euro o 7% per pratiche vietate; obblighi su trasparenza e incidenti. Nel resto d’Europa, però, la vigilanza resta frammentata: solo nove Stati hanno completato le designazioni, i modelli nazionali divergono e le imprese faticano a orientarsi | | | |
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report osservatori polimi
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Il cloud italiano in crescita del 17% nel 2026, grazie alla domanda di intelligenza artificiale e cybersecurity. Le aziende adottano servizi AI pronti all'uso, ma crescono i costi da governare e la dipendenza dai colossi statunitensi, che presidiano il 92% del mercato europeo. La sovranità digitale resta incompleta | | | |
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Meta pubblica i pesi di Muse Spark Open, 816 miliardi di parametri e un milione di token di contesto. È il più capace tra gli open americani, ma sull'indice di Artificial Analysis si piazza dietro GLM 5.3, Kimi K3 e Qwen3.8. Vince sugli strumenti, perde sul coding, scrive meno token per compito e arriva con una licenza a condizioni | | | |
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Analisi Nomisma e Unicredit
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Il 56% delle PMI italiane investe in AI meno dello 0,5% del fatturato, 7 su 10 non fanno formazione sull'intelligenza artificiale e solo il 4% arriva a trasformare il proprio modello di business. Nuove competenze, integrazione dei dati e partnership con Università e istituzioni sono sfide decisive per la competitività | | | |
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Le due big tech presentano in anticipo i progetti dei nuovi data center per ridurre le opposizioni delle comunità. Nel New Mexico il confronto riguarda soprattutto acqua, elettricità e ricadute economiche. I dati di Pew Research e Data Center Watch descrivono crescente sfiducia, mentre l’Europa introduce nuove regole sulla trasparenza energetica | | | |
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Un agente AI già collaudato può introdurre errori quando cambia la configurazione. Registrare versioni, ripetere i casi più delicati, confrontare gli esiti precedenti e verificare le azioni nei sistemi collegati consente di distinguere variazioni accettabili da difetti che devono bloccare l’attivazione | | | |
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