Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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Snowflake promette ad Amazon Web Services un nuovo impegno di spesa da 6 miliardi di dollari mentre le imprese cercano di portare l’AI agentica dai prototipi ai processi reali. Ma il passaggio dai test all’uso quotidiano apre subito un problema di costi: Microsoft e Uber mostrano che, quando crescono prompt, inferenza e automazioni, il conto dei token può diventare una voce critica di bilancio e di governance.
Intanto in Europa la Commissione ha rinviato ancora il Tech Sovereignty Package, mentre aumenta la dipendenza da cloud, modelli e infrastrutture statunitensi.
Parlando di incentivi fiscali, una guida all’iperammortamento 2026, che può sostenere alcuni investimenti in AI, ma non tutti. La domanda, per imprese e istituzioni, è quali tecnologie convenga davvero finanziare, adottare e tenere sotto controllo.
Buona lettura!
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Il nuovo impegno di spesa di Snowflake verso Amazon Web Services arriva mentre le aziende provano a portare gli agenti AI fuori dai laboratori. Il punto non è solo la potenza di calcolo: contano orchestrazione, costi, sicurezza dei dati e capacità di andare in produzione | | | |
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Più l’AI viene usata, più il conto rischia di salire. Dietro la corsa all’adozione nelle grandi aziende emerge un problema di token, inferenza e governance dei costi che può cambiare le strategie di Cio, Cfo e responsabili di prodotto | | | |
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La Legge di Bilancio 2026 amplia gli incentivi fiscali anche a software, piattaforme e sistemi di intelligenza artificiale avanzata. Tuttavia, non tutte le soluzioni AI possono beneficiare dell’agevolazione: servono requisiti tecnici, interconnessione e documentazione conforme. I beni devono essere prodotti negli Stati membri dell’Unione europea | | | |
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La Commissione europea rinvia ancora il Tech Sovereignty Package mentre cresce la dipendenza da cloud, AI e infrastrutture americane. Sul tavolo ci sono dati pubblici sensibili, pressioni Usa e il rischio che l’Europa resti stretta tra ritardi politici e perdita di autonomia | | | |
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La selezione riguarda il terzo round del processo di standardizzazione post-quantum. I candidati del terzo turno includono Faest, Hawk, Mayo, Mqom, QR-Uov, SDitH, Snova, SQIsign e Uov. La fase di valutazione è prevista per circa due anni per consentire aggiornamenti tecnici da parte dei team di sottomissione | | | |
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L’iniziativa, nata al MIT Media Lab, punta a costruire un ecosistema di agenti di intelligenza artificiale capaci di collaborare in modo autonomo e sicuro. Il chapter italiano coinvolgerà imprese, startup, università e istituzioni. Project NANDA nasce con l’obiettivo di sviluppare l’infrastruttura di un “Internet of AI Agents” | | | |
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I Multi-Agent Systems promettono ecosistemi digitali più modulari, resilienti e capaci di coordinare agenti specializzati. Il loro valore dei dipende però dall’interoperabilità: standard di comunicazione, ontologie condivise, identità, governance e sicurezza sono condizioni essenziali | | | |
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