Categoria: Intelligenza Artificiale

In questa categoria troverete articoli su Intelligenza Artificiale e Machine Learning, soprattutto su come queste tecnologie stanno evolvendosi, con esempi concreti

  • Meta, i ricavi dalla pubblicità pagano gli investimenti in IA

    Meta, i ricavi dalla pubblicità pagano gli investimenti in IA

    Meta cresce con la pubblicità e investe di più nell’IA. Threads aumenta il tempo trascorso, WhatsApp segna un record di messaggi. Muse supera 10 milioni di configurazioni, ma Meta non comunica ricavi, costi e perdite.

    Il conto dell’intelligenza artificiale di Meta passa ancora dai social. Facebook, Instagram, Threads e WhatsApp sostengono quasi tutto il fatturato del gruppo e, attraverso la pubblicità, finanziano l’infrastruttura necessaria per addestrare e distribuire nuovi modelli. Nel terzo trimestre 2026 questa relazione diventa più evidente: il motore pubblicitario continua a crescere, mentre gli investimenti superano il flusso di cassa generato dalle attività operative.

    La trascrizione ufficiale della conference call definisce Muse come un agente personale, appena lanciato negli Stati Uniti e in Canada, e attribuisce al prodotto i primi dati di adozione della IA di casa Menlo Park. Il documento non contiene però un conto economico separato, quindi Meta non comunica quanto Muse abbia incassato, quanto costi nel complesso o quale perdita produca.

    I ricavi di Meta in crescita e il free cash flow negativo

    Secondo il comunicato sui risultati, Meta ha chiuso il terzo trimestre del 2026 con 64,60 miliardi di dollari di ricavi, il 26% in più rispetto ai 51,24 miliardi dello stesso periodo del 2025. I costi e le spese sono saliti a 51,61 miliardi, con una crescita del 68%. Il reddito operativo si è così ridotto da 20,54 a 12,99 miliardi e il margine operativo è sceso dal 40% al 20%.

    Questa contrazione non descrive da sola l’andamento industriale. Nei costi del trimestre è compreso un onere da 9,89 miliardi legato all’accordo con 52 procuratori generali statunitensi sulle controversie riguardanti salute mentale degli adolescenti e social media. I pagamenti previsti dall’accordo possono arrivare a circa 18,59 miliardi.

    Meta, i ricavi dalla pubblicità pagano gli investimenti in IA
    Meta, i ricavi dalla pubblicità pagano gli investimenti in IA

    Escludendo l’onere contabilizzato nel trimestre, Meta indica un reddito operativo di 22,88 miliardi, in aumento dell’11% su base annua, e un margine vicino al 35% secondo il rapporto tra quel risultato e i ricavi. Il costo deriva dalle controversie sulle piattaforme, non dagli investimenti nell’IA. Il comunicato segnala inoltre altri processi negli Stati Uniti su questioni riguardanti i giovani nei prossimi mesi.

    Anche il confronto sull’utile netto richiede cautela. I 9,86 miliardi del Q3 2026 risultano superiori del 264% ai 2,71 miliardi di un anno prima, ma il Q3 2025 era stato penalizzato da un onere fiscale non monetario una tantum di 15,93 miliardi. L’aumento percentuale nei termini è corretto; non misura però un’accelerazione equivalente del risultato industriale.

    La misura più utile per capire la pressione degli investimenti è il flusso di cassa. Gli esborsi in conto capitale, inclusi i pagamenti principali dei leasing finanziari, sono arrivati a 34,91 miliardi nel trimestre, contro 19,37 miliardi un anno prima. Il flusso di cassa operativo è salito da 30,00 a 32,79 miliardi, ma non è bastato a coprire gli investimenti. Il free cash flow, cioè la cassa che resta dopo quegli esborsi, è passato da 10,63 miliardi positivi a 2,12 miliardi negativi. Nei dati presentati agli investitori il passaggio appare con particolare chiarezza: i ricavi continuano a salire, ma gli investimenti crescono più rapidamente.

    Dati Meta Q3 2026 risultato operativo
    Dati Meta Q3 2026 risultato operativo

    Meta prevede ora per l’intero 2026 investimenti tra 135 e 145 miliardi di dollari, restringendo il precedente intervallo di 130-145 miliardi. Non è corretto definire l’intera cifra come spesa per l’IA, perché l’azienda la riferisce a server, data center e infrastruttura di rete destinati anche alle attività esistenti.

    La stessa società collega però l’espansione della capacità alla formazione dei modelli, alla crescita delle piattaforme e allo sviluppo dei nuovi prodotti di IA. L’impegno finanziario è documentato, mentre una perdita complessiva del settore IA non viene pubblicata come voce autonoma.

    La pressione si vede anche nella ricerca e sviluppo, salita da 15,14 a 20,05 miliardi di dollari nel trimestre, il 32% in più. La voce comprende attività diverse e non può essere attribuita interamente all’intelligenza artificiale, ma misura l’ampliamento della struttura di costo nella fase in cui Meta accelera sui nuovi modelli. Nello stesso tempo i dipendenti sono scesi a 66.775, il 15% in meno rispetto a un anno prima. Il comunicato non specifica quali funzioni abbiano subito la riduzione, perciò il dato segnala una riallocazione delle risorse senza consentire di attribuirla a Muse o a una singola area.

    In questo quadro rientra anche la nuova Classe C di azioni senza diritto di voto, approvata dal consiglio di amministrazione e destinata a diventare efficace il 19 gennaio 2027. Meta indica fra le motivazioni la possibilità di raccogliere capitale, finanziare la crescita, compensare i dipendenti e realizzare acquisizioni in una fase in cui la trasformazione legata all’IA richiede investimenti rilevanti. La struttura tutela anche la continuità del controllo di Mark Zuckerberg. Non significa che sia già stata annunciata un’emissione destinata all’IA, ma amplia gli strumenti finanziari disponibili senza modificare il potere di voto degli azionisti esistenti.

    La app di Meta generano il 99% dei ricavi

    La Family of Apps, che comprende Facebook, Instagram, Messenger, WhatsApp e gli altri servizi, ha generato 64,16 miliardi di dollari di ricavi, pari al 99,3% del totale del gruppo. Di questi, 63,06 miliardi provengono dalla pubblicità: il 97,6% dei ricavi complessivi di Meta. Gli altri ricavi sono stati 1,10 miliardi, il 59% in più su base annua, soprattutto grazie alla messaggistica a pagamento di WhatsApp e agli abbonamenti. Reality Labs ha aggiunto 443 milioni di ricavi, portando il totale a 64,60 miliardi.

    Il rapporto tra scala e monetizzazione continua a migliorare. Le persone attive ogni giorno nella app di Meta hanno raggiunto 3,64 miliardi a settembre, con una crescita del 3% in un anno. Nello stesso periodo le impression pubblicitarie sono aumentate del 10% e il prezzo medio per inserzione del 14%.

    Nel trimestre il prezzo ha quindi contribuito alla crescita più del volume, senza rendere secondario l’aumento delle impression. Il ricavo medio trimestrale per persona è salito a 17,72 dollari. La base degli utenti cresce con un ritmo contenuto, mentre il valore prodotto da ciascuna relazione cresce più rapidamente.

    Meta non pubblica ricavi separati per Facebook, Instagram, Threads e WhatsApp. Per questa ragione non è possibile attribuire a una singola piattaforma una quota del fatturato pubblicitario.

    Facebook Instagram Threads e WhatsApp crescono in modi diversi

    Su Instagram il tempo trascorso per persona ha raggiunto un nuovo massimo ed è cresciuto a doppia cifra su base annua, sia nei Reels sia nel Feed. Gli aggiornamenti alla rilevanza introdotti nel trimestre hanno aumentato di oltre il 4% il tempo trascorso sui Reels. Il sistema ora valuta sequenze di contenuti invece di considerare ogni video isolatamente e utilizza segnali più ricchi sul tempo di visione.

    Quasi il 45% dei Reels raccomandati ha meno di un giorno, oltre 11 punti percentuali in più rispetto al trimestre precedente. I sistemi basati su modelli linguistici impiegati per comprendere i contenuti hanno inoltre aumentato dell’1% l’interazione con i risultati di ricerca di Instagram.

    Facebook mostra una dinamica simile. Il tempo trascorso sui Reels ha raggiunto nuovi massimi sia a livello globale sia negli Stati Uniti, con una crescita a doppia cifra. Meta ha completato il lancio globale di un’architettura di recupero generativo che assegna rappresentazioni semantiche ai contenuti e può proporre post pertinenti prima che abbiano accumulato molte interazioni. Il sistema copre circa un quarto delle visualizzazioni del Feed provenienti da account non seguiti e metà delle visualizzazioni dei Reels, con un aumento dell’1% del tempo di visione dei Reels. Negli Stati Uniti, l’estensione della cronologia considerata dal modello di ranking ha prodotto un ulteriore incremento dell’1%.

    Per Threads, Zuckerberg ha affermato che la piattaforma ha superato X negli utenti attivi mensili, senza comunicare nella call un nuovo valore assoluto. La metrica verificabile resa pubblica per il trimestre è un aumento superiore al 20% del tempo trascorso per persona su base annua. È un’indicazione di crescita dell’uso, non una misura diretta dei ricavi. Meta non ha indicato quanto Threads abbia monetizzato nel trimestre.

    WhatsApp ha registrato, secondo la società, un massimo storico nei messaggi e sta assumendo un ruolo crescente come piattaforma per gli agenti. La crescita del 59% degli altri ricavi della app è stata trainata soprattutto dalla messaggistica a pagamento di WhatsApp e dagli abbonamenti, ma Meta non separa le due componenti. Anche il dato di 15 milioni riguarda insieme abbonamenti e prove di Meta One, il servizio distribuito su Instagram, Facebook e WhatsApp. Non equivale quindi a 15 milioni di abbonati paganti.

    I sistemi di raccomandazione sono già una voce economica

    L’intelligenza artificiale produce già risultati misurabili nel business pubblicitario. Il Meta Generative Recommender, applicato al recupero degli annunci nel Feed di Facebook, ha aumentato di quasi il 2% le conversioni nei segmenti coinvolti. L’estensione del modello GEM ha generato un aumento dell’1,7% nelle conversioni delle campagne dirette fuori dalle piattaforme e del 9,6% nelle conversioni degli annunci per app.

    Sono percentuali riferite a sistemi e perimetri diversi, perciò non vanno sommate. Insieme, però, spiegano perché Meta sostenga che gli investimenti in IA stiano producendo ricavi pubblicitari incrementali: migliorano la selezione dei contenuti, aumentano il tempo trascorso nelle app e rendono più efficace l’abbinamento tra annunci e persone. È lo stesso circuito economico che ha sostenuto la crescita del 26% dei ricavi pubblicitari della app della famiglia Meta

    Nel trimestre Meta ha iniziato a trasferire i sistemi di comprensione dei contenuti sulla famiglia di modelli proprietari Muse. Nelle valutazioni interne, questi modelli avrebbero superato quelli precedenti e ridotto di oltre l’80% il costo unitario di elaborazione su Instagram, Threads, Facebook e nei sistemi pubblicitari. La formulazione è importante: si tratta di una riduzione del costo per unità nelle valutazioni dell’azienda, non di una riduzione dell’80% dei costi complessivi delle piattaforme.

    Muse esiste davvero ma il conto economico non è ancora visibile

    Muse è effettivamente il prodotto annunciato da Meta. Nel comunicato di lancio dell’8 settembre l’azienda lo presenta come un agente personale capace di agire per conto dell’utente, continuare a lavorare quando l’app è chiusa e collegarsi ai servizi utilizzati ogni giorno. Funziona in un ambiente virtuale dedicato, Muse Secure VM, ed è disponibile negli Stati Uniti e in Canada. La call di ieri, 21 ottobre 2026, aggiunge i primi dati: oltre 10 milioni di persone lo hanno configurato in circa sei settimane e circa il 25% di chi lo ha configurato lo utilizza in un giorno medio.

    L’uso più frequente è lo shopping. Più di un quarto degli utenti attivi settimanali lo utilizza per acquistare e Meta indica un valore medio dell’acquisto superiore a 200 dollari. Questo dato misura il valore delle transazioni facilitate, non i ricavi di Muse. Gli altri impieghi più comuni riguardano produttività personale e creatività. La versione Muse for Small Business collega l’agente agli account professionali di Instagram, alle Pagine Facebook, agli account pubblicitari e a servizi esterni. La platea potenziale indicata dalla società è di almeno 500 milioni di piccole imprese autoidentificate che usano le app di Meta, ma si tratta di una stima della base raggiungibile, non di utenti attivi di Muse.

    La monetizzazione è ancora un progetto in costruzione. Meta indica abbonamenti per i modelli più avanzati e per un maggiore utilizzo, commissioni sulle transazioni facilitate, servizi a pagamento per le imprese, API e Muse Code. Muse Wonder è già accessibile nel livello a pagamento, mentre Muse Spark resta il modello predefinito per il livello gratuito. Nessuno dei documenti trimestrali comunica ricavi specifici per queste linee.

    Anche le perdite non sono divulgate. Meta presenta soltanto due segmenti, Family of Apps e Reality Labs, e non fornisce una riga separata per Muse o per Meta Superintelligence Labs. La CFO Susan Li ha dichiarato che l’espansione della base utenti farà aumentare i costi complessivi di servizio, perché Muse richiede molta capacità di calcolo. La società prevede di migliorare l’efficienza del calcolo di oltre dieci volte nel prossimo anno attraverso un uso migliore della capacità nelle ore meno richieste, modelli più efficienti e ottimizzazione dell’inferenza. È una previsione aziendale. Non consente di calcolare né la perdita attuale né il momento in cui il prodotto raggiungerà il pareggio.

    La scala immaginata è molto più ampia dei numeri attuali. Zuckerberg ha parlato della capacità necessaria per servire oltre un miliardo di persone, a condizione di raggiungere gli obiettivi di efficienza. I dieci milioni di configurazioni e il tasso di utilizzo quotidiano costituiscono un segnale iniziale, non la prova che l’adozione sia già consolidata. L’espansione globale dipende dalla possibilità di ridurre il costo di ogni interazione prima che la distribuzione moltiplichi la spesa.

    Reality Labs riduce le perdite mentre cambia funzione

    Reality Labs ha registrato 443 milioni di dollari di ricavi nel trimestre, il 6% in meno rispetto a un anno prima. La flessione delle vendite dei visori Quest è stata compensata solo in parte dalla crescita degli occhiali con IA. La perdita operativa è stata di 4,13 miliardi, inferiore ai 4,43 miliardi del Q3 2025 ma ancora quasi dieci volte superiore ai ricavi del segmento.

    Meta prevede per Reality Labs perdite tra 18 e 19 miliardi nel 2026 e circa 15 miliardi nel 2027. La riduzione attesa deriva anche dalla riallocazione degli investimenti verso l’IA. Nello stesso tempo, Muse dovrebbe arrivare sui Meta Glasses e diventare parte del loro modello economico attraverso gli abbonamenti. Reality Labs non scompare dalla strategia: cambia priorità, con meno enfasi sul ritmo di nuovi dispositivi per la realtà virtuale e più attenzione agli occhiali come punto di accesso all’agente personale.

    La sostenibilità economica di Muse resta da dimostrare

    Per il quarto trimestre Meta prevede ricavi compresi tra 73 e 76 miliardi di dollari, con un effetto negativo dei cambi vicino all’1% sulla crescita annua. Le spese complessive del 2026 sono stimate tra 175 e 179 miliardi, intervallo aggiornato per includere l’onere legale. Escludendo quella voce, la società continua a prevedere per il 2026 un risultato operativo superiore a quello del 2025. Sono indicazioni prospettiche, non risultati già acquisiti, ma fissano il termine di confronto per i prossimi conti.

    Il Q3 2026 mostra un gruppo che usa l’intelligenza artificiale per rafforzare Facebook e Instagram, aumentare il valore pubblicitario della propria scala e sostenere la crescita di Threads e WhatsApp. Le piattaforme producono ancora quasi tutti i ricavi e finanziano l’infrastruttura su cui Meta vuole costruire Muse, i servizi per le imprese e la nuova generazione di dispositivi.

    Il dato mancante è altrettanto significativo di quelli pubblicati. Sappiamo quante persone hanno configurato Muse, quanto spesso una parte di loro lo utilizza e quali forme di monetizzazione Meta intende sperimentare. Non sappiamo quanto il prodotto incassi, quanto costi nel complesso e quale perdita generi.

    La verifica dei prossimi trimestri passerà quindi da due elementi. Il primo è la capacità delle attività principali di continuare a finanziare investimenti che hanno già portato il free cash flow sotto zero nel trimestre. Il secondo è il passaggio di Muse da prodotto con una partenza rapida a servizio globale con costi unitari, ricavi e margini leggibili.

  • Anthropic verso Wall Street, numeri di una quotazione senza precedenti

    Anthropic verso Wall Street, numeri di una quotazione senza precedenti

    Una nuova bozza del prospetto che riguarda Anthropic racconta un’azienda che nei primi sei mesi del 2026 avrebbe generato 16,3 miliardi di dollari di ricavi e registrato una perdita netta di 80,7 miliardi. Ma il dato che spiega meglio la corsa per Wall Street è un altro: gli impegni per il calcolo e le infrastrutture potrebbero arrivare a 750 miliardi di dollari.

    La notizia di oggi sulla possibile IPO di Anthropic riguarda due cifre che, lette senza contesto, sembrano quasi incompatibili, a prima vista. Da una parte ci sono 16,3 miliardi di dollari di ricavi nel primo semestre del 2026, contro 1,1 miliardi nello stesso periodo del 2025. Dall’altra c’è una perdita netta di 80,7 miliardi.

    A dirlo sono i numeri che compaiono in una bozza del prospetto S-1 visionata dal Wall Street Journal e ripresa da diverse testate. Anche se il documento completo non è ancora pubblico.

    Sono numeri che meritano di essere osservati con attenzione.

    E allora, degli 80,7 miliardi di perdita, circa 72 deriverebbero da rettifiche contabili non monetarie legate a obbligazioni convertibili e ad altri strumenti usati per finanziare la società. Con questo si intende che non corrispondono quindi a 72 miliardi usciti dalla cassa per pagare server, chip o stipendi. Restano però costi operativi e infrastrutturali molto elevati, insieme a impegni futuri che possono vincolare Anthropic per anni.

    Qui si trova il tema centrale che riguarda la quotazione della società di Dario Amodei. Anthropic non sta semplicemente cercando una valutazione più alta. Sta cercando un mercato abbastanza grande da sostenere la crescita di un’impresa che ha già superato le dimensioni tipiche del capitale privato.

    È la spiegazione raccolta oggi da Axios tra gli investitori: con il costo del debito privato in aumento e impegni di spesa a dodici cifre, i mercati pubblici offrono un bacino di capitale più ampio.

    Per inciso, se volessimo fare un paragone ribaltato, l’azienda guidata da Amodei realizzerebbe una perdita che corrisponde ai ricavi di LVMH nel 2025, 80,8 miliardi cifra quasi analoga; oppure ai ricavi di UPS (88,7 miliardi di dollari) o ai ricavi di Boeing (89,5 miliardi di dollari). E se vogliamo fare qualche esempio italiano, la perdita di Anthropic corrisponde, più o meno, ai ricavi del 2025 di ENI (82,15 miliardi di euro, ossia circa 92 miliardi di dollari).

    Anthropic verso Wall Street, numeri di una quotazione senza precedenti
    Anthropic verso Wall Street, numeri di una quotazione senza precedenti

    La perdita di Anthropic da 80 miliardi di dollari

    Ovviamente, come succede spesso in questi casi, il titolo più appariscente è quello della perdita netta. Ma il confronto utile non è tra 80,7 miliardi di perdita e 16,3 miliardi di ricavi come se entrambe le cifre misurassero l’attività corrente nello stesso modo.

    La prima incorpora un effetto contabile eccezionale collegato all’aumento di valore degli strumenti convertibili emessi nei round di finanziamento. Più cresce la valutazione della società, più può aumentare il valore della passività da contabilizzare prima della conversione in azioni.

    Lo stesso meccanismo era già visibile nei dati del 2025. Reuters, dopo aver esaminato il prospetto riservato, ha riportato una perdita netta di 42 miliardi di dollari, di cui circa 34 legati a rettifiche di passività connesse alle precedenti raccolte di capitale. Escludendo quelle poste, la perdita operativa del 2025 era comunque di 8,06 miliardi, contro 2,98 miliardi nel 2024. I ricavi erano saliti di dodici volte, fino a quasi 4,6 miliardi.

    Questa distinzione ovviamente non rendere irrilevante la perdita netta. Ma ci aiuta a capire però perché non può essere letta come una misura diretta del denaro bruciato. Il prospetto pubblico dovrà mostrare con chiarezza il conto economico, il rendiconto finanziario e la riconciliazione delle misure rettificate presentate agli investitori.

    I ricavi Anthropic quasi quadruplicati in nove mesi

    I dati comunicati agli investitori indicano 4,7 miliardi di ricavi nel primo trimestre, 11,6 miliardi nel secondo e 16,8 miliardi nel terzo. Il totale dei primi due trimestri coincide con i 16,3 miliardi riportati nella bozza dell’S-1. Nel terzo trimestre la crescita sarebbe stata del 45% rispetto al periodo precedente, dopo un aumento molto più rapido tra il primo e il secondo trimestre.

    I valori sono quelli riportati dalla stampa sulla base di dati mostrati agli investitori e di bozze del prospetto. Il Q4 non è disponibile.
    I valori sono quelli riportati dalla stampa sulla base di dati mostrati agli investitori e di bozze del prospetto

    Il 14 ottobre Anthropic ha presentato questi risultati a un gruppo di investitori nella sede di San Francisco. La società avrebbe dichiarato un free cash flow positivo e una redditività positiva su base rettificata nel trimestre. Mancano però due dettagli decisivi: non è reso pubblico come Anthropic definisca quella redditività e non è stato chiarito se i 16,8 miliardi siano ricavi lordi o netti. Fino alla pubblicazione dell’S-1, questi dati restano informazioni riferite da fonti presenti all’incontro, non bilanci pubblici sottoposti al controllo del mercato.

    Nei primi sei mesi del 2026 Anthropic avrebbe speso quasi 9 miliardi di dollari per capacità di calcolo e infrastrutture. Una cifra più alta dei 7,33 miliardi spesi in tutto il 2025 per le stesse voci. La società avrebbe già assunto circa 450 miliardi di dollari di impegni per servizi cloud non cancellabili nel prossimo decennio, compresi circa 111 miliardi con Google Cloud, 110 con Amazon Web Services e 31 con Microsoft.

    La spesa enorme di 750 miliardi di dollari

    La nuova bozza alza ulteriormente l’ordine di grandezza. Anthropic indica che la spesa per ottenere altra capacità potrebbe raggiungere 750 miliardi di dollari nei prossimi anni, includendo accordi ancora in negoziazione. Secondo Axios, oltre 600 miliardi riguarderebbero costi infrastrutturali futuri già individuati e altri 150 miliardi le trattative in corso.

    Questi contratti servono a garantire l’accesso a chip, data center ed energia. Allo stesso tempo riducono la flessibilità finanziaria. Il rapporto visto da Reuters il mese scorso indicava che circa l’80% dei 518 miliardi allora descritti era non cancellabile o dovuto indipendentemente dalla capacità effettivamente usata. La bozza più recente segnala anche che gli hyperscaler non avrebbero offerto tutta la capacità richiesta, spingendo Anthropic verso operatori di data center terzi con una storia operativa più recente.

    La quotazione che diventa necessaria

    Anthropic ha raccolto 30 miliardi di dollari a febbraio, raggiungendo una valutazione di 380 miliardi, e altri 65 miliardi a fine maggio, quando la valutazione è salita a 965 miliardi. Il 1° giugno ha confermato di avere presentato alla Securities and Exchange Commission una domanda riservata per una IPO.

    Una procedura riservata consente alla società e alla SEC di lavorare sul prospetto senza rendere subito pubbliche le informazioni sensibili. Ma prima del roadshow la documentazione dovrà emergere. Le regole della SEC prevedono che il prospetto e le bozze inviate in via riservata vengano depositati pubblicamente almeno quindici giorni prima del roadshow, oppure almeno quindici giorni prima dell’efficacia della registrazione se il roadshow non è previsto.

    È in quel momento che sarà possibile verificare i numeri oggi disponibili soltanto attraverso Reuters, Wall Street Journal, Financial Times, Bloomberg e le testate che ne hanno ripreso i resoconti. Fino ad allora, una valutazione di 2.000 miliardi resta un obiettivo attribuito alle fonti vicine all’operazione, ma non ancora il valore stabilito dal mercato.

    Anthropic IPO roadshow
    La data del roadshow e quella del debutto non sono definitive. Dipendono dalla revisione SEC, dalle condizioni di mercato e dalle decisioni della società.

    Le indiscrezioni collocano la valutazione attesa tra 1.800 e 2.000 miliardi di dollari, con Reuters che ha riferito un obiettivo superiore a 2.000 miliardi. Sarebbe più del doppio dei 965 miliardi attribuiti alla società nel round di maggio. Il confronto con i ricavi del 2025 produce un multiplo enorme; il confronto con i ricavi annualizzati del 2026 è meno estremo, ma dipende dalla tenuta di una crescita che nel terzo trimestre ha già rallentato rispetto al secondo.

    C’è poi il rischio legato alla dipendenza da pochi grandi clienti. Secondo la bozza del prospetto esaminata dal Wall Street Journal, circa il 20% dei ricavi realizzati da Anthropic nel primo semestre proveniva da appena due clienti. La società avrebbe inoltre avvertito che, anche in futuro, una parte significativa delle entrate potrebbe continuare a dipendere da un numero ristretto di aziende.

    Il problema è che molti clienti importanti potrebbero non essere legati ad Anthropic da contratti di lunga durata e potrebbero quindi ridurre la spesa o cambiare fornitore. Anthropic, al contrario, ha assunto impegni pluriennali, in larga parte non cancellabili, per acquistare servizi cloud e capacità di calcolo. Se uno dei suoi maggiori clienti dovesse ridurre gli acquisti, la società perderebbe una quota rilevante dei ricavi, ma continuerebbe a sostenere gran parte dei costi già concordati.

    Come riportato anche qui su InTime Blog, Anthropic ha annunciato nei giorni scorsi l’Anthropic Public Benefit Fund. Con l’approvazione degli azionisti, il fondo riceverà il 5% delle azioni della società. Il consiglio potrà aggiungere un ulteriore 2% ogni volta che il valore dell’azienda crescerà del 50% oltre una soglia che non è stata ancora resa pubblica.

    Il valore potenziale è legato alla valutazione dell’IPO. Se la società valesse 2.000 miliardi, il 5% corrisponderebbe teoricamente a 100 miliardi.

    Le date per la quotazione di Anthropic

    Le date sono cambiate più volte. A settembre si parlava di un debutto in ottobre. Il 1° ottobre Bloomberg ha riferito che il marketing formale potrebbe iniziare nella settimana del 9 novembre, con l’obiettivo di iniziare le negoziazioni prima del Ringraziamento del 26 novembre. Reuters aveva indicato come più probabile un debutto dopo le elezioni di metà mandato. Axios, oggi, conferma l’attesa per una quotazione prima del Ringraziamento, ma ricorda che i tempi sono già slittati.

    La sequenza prevista è quindi leggibile, ma non definitiva: pubblicazione dell’S-1, roadshow con gli investitori, definizione della forchetta di prezzo, collocamento e primo giorno di negoziazione. Mancano ancora il prospetto pubblico, il numero di azioni, il prezzo indicativo e la valutazione finale. La domanda riservata dà ad Anthropic la possibilità di quotarsi, ma non la obbliga a farlo in una data precisa.

    Anthropic arriva alla possibile quotazione con una crescita dei ricavi che non ha precedenti nella sua breve storia e con un fabbisogno di capitale della stessa scala. È questo il motivo per cui l’IPO viene descritta come inevitabile dagli investitori citati da Axios: il capitale privato ha sostenuto l’espansione fino a una valutazione di 965 miliardi, ma gli impegni infrastrutturali prospettati superano le dimensioni dei round già chiusi.

    La Borsa dovrà valutare insieme elementi molto diversi: la velocità con cui crescono i ricavi, la qualità di quei ricavi, la concentrazione dei clienti, i costi per addestrare e far funzionare i modelli, gli obblighi contrattuali e i rischi legati alla sicurezza della IA. Il prospetto dedica circa 80 delle 261 pagine principali ai fattori di rischio. La bozza più recente aggiunge che i danni di un grave incidente legato alla IA potrebbero superare la copertura assicurativa disponibile.

    Al 21 ottobre, quindi, la quotazione di Anthropic resta ancora un progetto in costruzione. La valutazione da 2.000 miliardi di dollari di cui si parla non è un risultato già raggiunto, ma l’obiettivo attorno al quale la società e le banche stanno preparando quella che potrebbe diventare una delle più grandi operazioni di Borsa mai realizzate.

    Anthropic arriva a questo appuntamento con ricavi cresciuti a una velocità eccezionale, ma anche con la necessità di finanziare impegni enormi per i servizi cloud, i centri dati e la potenza di calcolo indispensabile allo sviluppo dei suoi modelli.

    È questo l’equilibrio sul quale si regge l’intera operazione: convincere gli investitori che la crescita possa continuare abbastanza a lungo da sostenere costi destinati ad accompagnare la società per molti anni.

    Finora abbiamo potuto conoscere soltanto le cifre presentate agli investitori e quelle contenute nelle bozze riservate esaminate dai giornali. Il quadro diventerà davvero più chiaro quando Anthropic renderà pubblico il prospetto per la quotazione, permettendo di leggere i conti completi, capire quali costi siano stati esclusi dai risultati rettificati e valutare su basi più solide la distanza tra le ambizioni della società e le risorse necessarie per realizzarle.

  • Musk, Anthropic e la generosità nell’era della IA

    Musk, Anthropic e la generosità nell’era della IA

    Anthropic annuncia un fondo per il bene pubblico con il 5% delle sue azioni; Elon Musk promette un’azione SpaceX a ogni bambino americano. Due annunci a meno di ventiquattro ore di distanza, arrivati alla vigilia di una delle IPO più grandi della storia e delle elezioni di metà mandato negli Stati Uniti. Ma quanto c’è di concreto in questi annunci?

    Anthropic, l’azienda che sviluppa Claude, ha annunciato che destinerà il 5% delle proprie azioni a un nuovo fondo per il bene pubblico. Meno di ventiquattro ore dopo, Elon Musk ha scritto su X che l’anno prossimo regalerà una delle sue azioni SpaceX a ogni bambino d’America, aggiungendo che sarà solo la prima di molte.

    Due annunci che arrivano mentre Anthropic si avvicina alla quotazione in Borsa e mentre Musk è il principale finanziatore noto dei repubblicani alle elezioni di metà mandato.

    Due annunci diversi e due modelli contrapposti di filantropia nell’era della IA. Ma prima ancora di chiederci quale dei due modelli sia migliore, vale la pena porsi un’altra domanda: ma perché proprio adesso?

    Anthropic e la donazione al Public Benefit Fund

    Partiamo da Anthropic. Il fondo, chiamato Public Benefit Fund, sarà una società a responsabilità limitata interamente controllata dall’azienda. Riceverà il 5% delle azioni e potrà riceverne un ulteriore 2%, a discrezione del consiglio di amministrazione, ogni volta che il valore di Anthropic crescerà del 50% oltre una soglia che non è ancora stata resa nota. Potrà sostenere distribuzioni dirette a specifiche fasce di popolazione e iniziative per affrontare l’impatto della IA sul mercato del lavoro, che si aggiungono ai 200 milioni di dollari già promessi per studiare il fenomeno. E non sarà usato, assicura l’azienda, per attività di lobbying o finanziamenti politici, né negli Stati Uniti né all’estero.

    Sulla carta, le cifre sono imponenti. Anthropic si prepara a una quotazione attesa, secondo le indiscrezioni, poco dopo il voto di medio termine di novembre negli Usa, che potrebbe valutarla circa 2.000 miliardi di dollari, anche se alcuni investitori ragionano su una cifra più bassa, intorno ai 1.500 miliardi.

    In quella forbice di valore, il 5% varrebbe tra 75 e 100 miliardi di dollari. Sommando l’impegno dei cofondatori a donare l’80% delle proprie quote e il programma che affianca le donazioni dei dipendenti, circa il 20% delle azioni sarebbe destinato a scopi pubblici.

    Ma c’è un elemento da non sottovalutare. Ed è questo: quel valore oggi non esiste. Esisterà solo quando, e se, la quotazione andrà come previsto. La governance del fondo, la sua struttura e le soglie di valutazione arriveranno presto, sostiene l’azienda.

    In buona sostanza, sappiamo quanto potrebbe valere il fondo, ma non sappiamo ancora chi deciderà come spenderlo, quando e per chi.

    Musk, Anthropic e la generosità nell’era della IA
    Musk, Anthropic e la generosità nell’era della IA

    Le ultime settimane di Anthropic segnate da polemiche

    Per capire il tempismo, bisogna tornare indietro di qualche settimana. A giugno Anthropic aveva pubblicato un’analisi in cui proponeva un meccanismo coordinato tra laboratori e governi per rallentare, o persino mettere in pausa, lo sviluppo della IA più avanzata, avvertendo che la tecnologia si sta avvicinando alla capacità di costruire da sola i propri successori. Il dato più ripreso era che oltre l’80% del codice dell’azienda è ormai scritto da Claude. Nello stesso periodo, secondo Bloomberg, Anthropic aveva fatto marcia indietro su un precedente impegno interno a fermare lo sviluppo in caso di condizioni pericolose.

    Poi è arrivato settembre. Il 9, Jacob Coxon, ricercatore che aveva lavorato sia in OpenAI sia in Anthropic, ha annunciato le proprie dimissioni con un post diventato virale, sostenendo che l’azienda non stava facendo abbastanza per garantire che la IA si comporti secondo le intenzioni di chi la progetta. Evan Hubinger, che in Anthropic lavora proprio sull’allineamento, ha confermato quelle preoccupazioni, arrivando a stimare oltre il 10% di probabilità che la IA porti alla fine del mondo entro un decennio.

    Tre giorni dopo, il 12 settembre, Dario Amodei ha pubblicato un lungo saggio intitolato «Dobbiamo regolare il passo della frontiera» (in originale «We Must Pace the Frontier»), in cui chiedeva all’intero settore di rallentare il ritmo con cui migliorano le capacità dei modelli, precisando che rallentare non significa fermarsi. Sam Altman si è detto d’accordo nel giro di poche ore, Musk ha scritto che Dario aveva ragione. Ma non tutti hanno letto quella proposta come un gesto disinteressato.

    L’economista Tyler Cowen, che pure siede nel comitato consultivo economico di Anthropic, ha sostenuto che non si tratta di un vero rallentamento, ma di una pausa apparente destinata a essere seguita da un’accelerazione.

    Va detto, Anthropic ha costruito la propria identità sulla sicurezza, e quegli allarmi sono coerenti con ciò che ha sempre sostenuto. Ma un’azienda che nel giro di poche settimane racconta al mondo che il suo prodotto potrebbe sfuggire al controllo umano, e che nel frattempo si prepara a quotarsi in Borsa, si trova a gestire un clima tutt’altro che favorevole. Ed è in questo clima, poco più di un mese dopo il saggio di Amodei e a ridosso della quotazione, che Anthropic annuncia il suo fondo per il bene pubblico.

    Elon Musk e la generosità dell’uomo più ricco del mondo

    Il caso di Musk è ancora più lineare, almeno nella sequenza dei fatti. Il 12 ottobre è emerso che l’uomo più ricco del mondo ha speso finora circa 366 milioni di dollari per sostenere i repubblicani alle elezioni di metà mandato, 276 milioni dei quali solo da luglio, diventando il principale donatore noto di questa tornata. In passato aveva detto di aver già fatto abbastanza in politica e di non avere in programma grandi spese. Una settimana dopo quella notizia, ecco la promessa delle azioni ai bambini.

    Ma Musk non è il primo a farlo. A luglio, appena partiti i Trump Accounts, piani di accumulo di risparmi per i minori voluti dall’amministrazione Trump, era stata Gwynne Shotwell, presidente di SpaceX, a promettere insieme al marito un’azione SpaceX a più di due milioni di bambini, per un valore di oltre 320 milioni di dollari al prezzo di allora.

    In quegli stessi giorni Trump aveva detto pubblicamente di aspettarsi che anche Musk facesse lo stesso. Musk, allora, aveva preferito non rispondere. Lo ha fatto tre mesi dopo, a ridosso del voto, e il presidente lo ha subito ringraziato su Truth Social per aver regalato azioni SpaceX a milioni di bambini attraverso i Trump Accounts, anche se SpaceX non ha ancora chiarito se le azioni passeranno davvero da quel canale.

    Le promesse di Musk e quelle rimaste sulla carta

    Ma quanto vale davvero il gesto? Con circa 72 milioni di minorenni negli Stati Uniti e un’azione SpaceX intorno ai 146 dollari, il regalo varrebbe circa 10,5 miliardi di dollari. Una cifra enorme in assoluto, ma piccola se rapportata a un patrimonio stimato in 909 miliardi: poco più dell’1%. E sarebbe, di gran lunga, la sua donazione più grande di sempre.

    Infatti, secondo le stime di Forbes, dal 2002 a oggi Musk avrebbe fatto arrivare ai beneficiari finali circa 500 milioni di dollari, lo 0,05% del suo patrimonio, nonostante nel 2012 abbia firmato il Giving Pledge, l’impegno a donare almeno metà della propria ricchezza. Negli ultimi due cicli elettorali ha speso più in politica che in beneficenza. E la sua storia è piena di annunci rimasti a metà.

    Nel 2021 aveva promesso 6 miliardi al Programma alimentare mondiale dell’ONU se gli avessero presentato un piano: il piano è arrivato, ma i soldi no. Nel 2018 aveva promesso di riparare gli impianti idrici delle case contaminate di Flint, in Michigan, e alla fine ha donato 500.000 dollari per i filtri nelle scuole.

    Non è nemmeno la prima volta che Musk promette denaro agli americani a ridosso di un voto. Nel 2024, nelle settimane prima del voto, offriva un milione di dollari al giorno agli elettori degli Stati in bilico che firmavano la petizione della sua America PAC, presentandolo come un’estrazione. Ma in tribunale i suoi avvocati ammisero che i vincitori non venivano scelti a caso, e alcuni elettori si sentirono ingannati al punto da fare causa.

    Il 15 ottobre scorso Musk ha chiuso quella vicenda con un accordo dai termini riservati, senza ammettere alcun illecito ed evitando così di testimoniare, come un giudice federale gli aveva imposto a giugno. E quattro giorni dopo, è arrivata la promessa delle azioni ai bambini.

    L’anno scorso, in Wisconsin, aveva annunciato assegni da un milione per chi andava a votare, salvo poi correggersi e limitarli ai firmatari della petizione del suo super PAC.

    Cosa significano queste donazioni

    Ora, arrivati a questo punto, la domanda diventa concreta: cosa potrebbe cambiare, oggi, nella vita delle persone di fronte ad azioni come queste che abbiamo visto? Per il momento, niente di misurabile. Nessuno dei due annunci ha ancora trasferito un solo dollaro.

    Da una parte c’è un post pubblicato su X nelle prime ore di un lunedì, senza modalità, tempi né vincoli dichiarati. Se le azioni finissero davvero nei Trump Accounts, ogni bambino si troverebbe con un titolo da circa 146 dollari, inaccessibile fino ai 18 anni e legato all’andamento di un’azienda dalle quotazioni tutt’altro che stabili.

    Dall’altra c’è un fondo con una cornice dichiarata ma senza regole scritte, il cui valore dipende da un’IPO che deve ancora avvenire e la cui crescita è affidata alla discrezione di un consiglio di amministrazione.

    Siamo quindi nel campo degli annunci e delle promesse, da mantenere.

    La lezione dimenticata di Philip Morris

    Avevamo già fatto il parallelismo con le grandi aziende del tabacco degli anni ’90 e le grandi aziende tech di oggi. E questo è un caso che lo ripropone.

    La sentenza del caso KGM segna la fine di un’era dei social media

    Alla fine degli anni novanta Philip Morris, il colosso del tabacco, era sotto assedio, tra cause dei fumatori, class action e azioni legali di decine di Stati e del Dipartimento di Giustizia americano. Proprio in quegli anni l’azienda affiancò alle sue donazioni, che finanziavano programmi contro la fame, contro la violenza domestica, musei e compagnie di danza, una campagna d’immagine da 100 milioni di dollari l’anno, con lo slogan «Lavoriamo per fare la differenza».

    Nel 1999, secondo i dati dell’azienda, Philip Morris aveva donato 115 milioni di dollari. Ma un’inchiesta della rete ABC, ripresa al Congresso americano nel 2001 dal deputato texano Lloyd Doggett, mostrò che per far conoscere quella generosità ne aveva spesi 150. Per gli attivisti antifumo, la beneficenza era parte integrante della strategia di difesa dell’azienda.

    Il parallelo, però, ha dei limiti. La IA non è il tabacco, e di Anthropic oggi conosciamo un annuncio, non una campagna pubblicitaria costruita attorno a esso. Ma il meccanismo è riconoscibile: la generosità diventa più visibile proprio quando la pressione pubblica aumenta, quando il prodotto che genera la ricchezza comincia a incutere una certa paura.

    Resta quindi la domanda da cui siamo partiti. Perché questa generosità proprio adesso?

    Una risposta definitiva, oggi, non è possibile darla. Sappiamo però che entrambi gli annunci hanno già prodotto un risultato concreto: hanno attirato l’attenzione pubblica, spostando almeno per un momento il racconto su Anthropic e Musk (forse) dalle questioni più controverse alle promesse di un beneficio collettivo.

    Poi, per misurarne la sostanza bisognerà aspettare i documenti, le regole; attendere cosa succederà dopo le elezioni di medio termine, spartiacque che vale per Musk e anche per Anthropic.

    In questa fase il precedente di Philip Morris torna a essere interessante. Perché ci ricorda che la generosità delle grandi aziende non può essere valutata soltanto attraverso le cifre annunciate, ma anche attraverso il contesto nel quale quelle cifre vengono comunicate.

    Quando la pressione aumenta, ecco che si tirano fuori operazioni che hanno il solo scopo di provare a mettere al sicuro la propria immagine e la propria reputazione.

    Da quell’era sono cambiate le aziende, le tecnologie e le dimensioni delle ricchezze. Ma da quello che vediamo non sono cambiate le dinamiche.

    Resta sullo sfondo una domanda che non troverà risposta, ma quanta parte di questa generosità nasce dalla volontà di fare qualcosa per gli altri e quanta, invece, dal bisogno di proteggere sé stessi?

  • Opus 5.5: IA sempre più capace, da verificare sempre

    Opus 5.5: IA sempre più capace, da verificare sempre

    Dieci giorni dopo l’appello di Dario Amodei a rallentare la IA, Anthropic lancia Opus 5.5, più economico e veloce. Una breve prova per capire che più i modelli sono capaci ed efficienti e maggiore è la possibilità di ritenerli affidabili senza verifiche ulteriori. E lì nasce il vero problema, anche in presenza di modelli molto evoluti.

    Più un modello di intelligenza artificiale diventa capace, più ci viene naturale fidarci di quello che ci dice. È quello che ho sperimentato mettendo alla prova Claude Opus 5.5, il nuovo modello di Anthropic: capace, ma da verificare sempre. Ed è proprio questa fiducia, spesso concessa senza alcuna verifica, il punto più delicato del momento che stiamo vivendo con la IA.

    Anthropic ha lanciato ieri, 22 settembre 2026, il nuovo Claude Opus 5.5, presentandolo come un modello al livello di Fable 5.1 sulla maggior parte dei lavori e con un costo inferiore del 40% rispetto a Opus 5. Un lancio che arriva appena dieci giorni dopo che Dario Amodei, CEO di Anthropic, aveva chiesto all’intera industria di rallentare.

    Amodei e l’appello a rallentare la frontiera

    Sabato 12 settembre Amodei ha pubblicato sul suo sito un saggio dal titolo «We Must Pace the Frontier». La tesi è netta: bisogna rallentare il ritmo con cui migliorano le capacità dei modelli di IA, così che le pratiche di sicurezza possano restare un passo avanti. Lo stesso Amodei precisa, però, che i progressi continueranno comunque a sembrare rapidi.

    Il piano di Amodei prevede tre passaggi: valutatori esterni inseriti nelle aziende, con un accesso paragonabile a quello dei dipendenti, che Anthropic si impegna ad applicare da subito; standard di sicurezza comuni e limiti alle capacità, concordati tra le aziende dei Paesi democratici; un coordinamento globale che coinvolga anche i regimi autoritari.

    Secondo quanto riportato da Axios, Sam Altman, CEO di OpenAI, si è detto d’accordo, mentre Elon Musk ha commentato che Amodei ha ragione. Non sono mancate le critiche. Su TechPolicy.Press, Dave Karpf ha osservato che tutte le proposte finiscono per avvantaggiare Anthropic, e che un’autoregolamentazione senza l’intervento dei governi rischia di essere catturata dall’industria stessa.

    Opus 5.5: IA sempre più capace, da verificare sempre

    Opus 5.5 e la distanza tra le parole e i lanci

    Ed è qui che il lancio di Opus 5.5 assume un significato particolare, proprio in questo momento. La stessa Anthropic, nella pagina di presentazione, lo definisce la sua prima uscita da quando ha chiesto di rallentare lo sviluppo della IA, la “frontiera”.

    Secondo MacRumors, il modello genera le risposte oltre il 30% più velocemente di Opus 5. Anthropic, dal canto suo, scrive inoltre che in biologia e sicurezza informatica è paragonabile a Claude Mythos 5.1, tanto da distribuirlo con protezioni simili a quelle di Fable 5.1. Prima del rilascio, precisa l’azienda, è stato testato da valutatori esterni, tra cui METR.

    Va detto che, in teoria, il lancio non contraddice l’appello di rallentare la IA. Opus 5.5 non supera il livello di un modello già esistente, e Anthropic lo presenta come coerente con la propria linea.

    In pratica, però, rende capacità di frontiera più economiche, più veloci e accessibili a molte più persone. Quindi, una cosa è rallentare il livello massimo che la IA può raggiungere, un’altra è rallentarne la diffusione.

    Il tutto dentro una competizione che non concede pause, perché lo stesso giorno anche OpenAI ha lanciato i suoi nuovi modelli.

    Nei raffronti pubblicati da Anthropic, Opus 5.5 sembra prevalere, ma si tratta di dati diffusi dall’azienda stessa, che ammette come a questi livelli i margini nei benchmark siano una guida meno affidabile delle differenze reali.

    Potrebbe un’industria che corre a questo ritmo, con gli stessi protagonisti che dieci giorni prima invocavano prudenza, rallentare davvero?

    La prova con Opus 5.5 e i risultati non aggiornati

    Quando ci si trova di fronte a modelli così evoluti, si cerca di capire come possano essere utili per le nostre attività e per l’uso quotidiano. Opus 5.5 viene presentato come un modello con capacità agentiche, in grado di effettuare azioni in autonomia, su richiesta, per lasciare all’utente il tempo di dedicarsi ad attività di maggior valore. Almeno questa sarebbe l’intenzione.

    Allora ho fatto una prima, ma banale, prova per capire se davvero siamo di fronte a qualcosa di evoluto. Dico subito di sì, ma con un livello di attenzione che deve essere maggiore, proporzionato alla capacità di questi modelli. Opus 5.5 ha il ragionamento sempre attivo, e non c’è bisogno di chiedergli di prestare maggiore attenzione per svolgere un’azione specifica. Allo stesso modo è capace di fare in autonomia un percorso di riflessione e di analisi su quanto già cercato.

    La prova era andare alla ricerca di un prodotto specifico, con caratteristiche ben definite. Vederlo lavorare in autonomia fa sempre il suo effetto, ma i risultati non sono stati poi così precisi. Avendo una buona conoscenza del prodotto richiesto e delle sue varianti, mi aspettavo una ricerca più approfondita e aggiornata. I risultati erano tutti in linea con quanto richiesto, ma in buona sostanza vecchi e già superati da modelli più recenti.

    L’errore di non cercare nel modo giusto

    Quando gliel’ho fatto notare, Opus 5.5 ha spiegato che il suo addestramento arriva a giugno 2026 e che su un prodotto uscito poche settimane prima di quella data aveva visto pochissimo materiale. Ma il punto più grave è un altro.

    Pur avendo a disposizione la ricerca web, che gli permette di trovare notizie anche di ieri, l’ha usata male: ricerche troppo generiche, classifiche online non aggiornate prese per buone, nessuna verifica sull’esistenza di modelli più recenti. L’informazione era lì, ma non è stata cercata nel modo giusto.

    E non è finita qui.

    Parlando proprio del modello più adatto, mi ha presentato un servizio in abbonamento come se bloccasse alcune funzionalità, quando in realtà offre solo contenuti aggiuntivi. Una piccola imprecisione che mi avrebbe portato a scartare il prodotto giusto.

    In sostanza, se mi fossi totalmente affidato a Opus 5.5 senza avere una conoscenza minima del prodotto, oggi avrei scartato proprio quello più in linea con le mie esigenze. E mi sarei fidato solo perché «me lo ha detto la IA», quindi dev’essere corretto. Il risultato, per quanto innovativo nella modalità, non era soddisfacente.

    Il paradosso della fiducia nei modelli più capaci

    Allora ho pensato a tutte le volte che si fanno ricerche su temi svariati senza avere la minima conoscenza della materia, e si finisce per prendere per buona qualsiasi cosa arrivi dalla IA, a maggior ragione da un modello nuovo ed evoluto come Opus 5.5. Si finisce per credere a qualcosa che in realtà non corrisponde a determinate esigenze e, nella peggiore delle ipotesi, per prendere per buona una cosa che non trova riscontri.

    Ergo, si finisce per diffondere informazioni errate o distorte come se fossero vere, in maniera del tutto inconsapevole. Si finisce per diffondere notizie false senza saperlo.

    E ancora, si finisce per costruirsi una conoscenza errata delle cose solo per essersi affidati alla IA.

    Rallentare la frontiera della IA, forse, servirebbe anche a questo: dare a chi usa questi strumenti il tempo di imparare a verificarli.

    C’è un paradosso in tutto questo: più questi modelli diventano capaci, più le loro risposte suonano convincenti, e meno sentiamo il bisogno di verificarle. Ma è proprio lì che serve più attenzione, non meno.

  • Muse Image, l’Intelligenza Artificiale di Meta entra nella creazione dei contenuti

    Muse Image, l’Intelligenza Artificiale di Meta entra nella creazione dei contenuti

    Meta lancia Muse Image, il suo primo modello di generazione di immagini firmato Meta Superintelligence Labs, e lo porta subito dentro Instagram Stories e WhatsApp. In anteprima arriva anche Muse Video. Il modello lavora in modo agentico, usa strumenti di ricerca e di coding e si autocorregge da solo.

    Dopo il lancio del Superintelligence Lab, avvenuto ad aprile scorso, ecco che Meta si lancia nel grande mondo della IA generativa, facendo un salto di qualità notevole. La società di Zuckerberg quindi, dopo tante fasi altalenanti, e tanti investimenti, decide di entrare in competizione diretta con Grok (modello di xAI alla base di X) e anche con ChatGPT e Gemini. Proprio nella generazione delle immagini.

    Infatti ieri, 7 luglio 2026, Meta ha annunciato Muse Image, il suo primo modello di generazione di immagini, e ha presentato in anteprima Muse Video, il modello gemello per i contenuti in movimento.

    Si tratta dei primi prodotti di generazione di contenuti firmati Meta Superintelligence Labs, la divisione di ricerca guidata da Alexandr Wang, primo Chief AI Officer nella storia dell’azienda.

    E non si tratta di un rilascio isolato. Come già raccontato sempre ad aprile, Muse Spark era stato il primo modello costruito da zero dal nuovo laboratorio. Muse Image, quindi, ne è la naturale prosecuzione, applicata questa volta alla generazione visiva.

    Muse Image, l'Intelligenza Artificiale di Meta entra nella creazione dei contenuti
    Muse Image, l’Intelligenza Artificiale di Meta entra nella creazione dei contenuti

    Meta Superintelligence Labs e la logica agentica di Muse Image

    Va sottolineato un elemento che distingue Muse Image dalla maggior parte dei generatori di immagini che abbiamo imparato a conoscere negli ultimi anni. Il modello di Meta non si limita a tradurre un prompt (indicazione o comando testuale) in un’immagine in un solo passaggio. Funziona, dice il colosso di Menlo Park, in modo agentico. Significa che il modello pianifica, usa strumenti esterni, valuta il proprio lavoro e lo corregge prima di consegnarlo.

    Durante l’addestramento con apprendimento per rinforzo (tecnica di machine learning), il modello ha imparato a scrivere ed eseguire codice per produrre grafici accurati o QR code funzionanti, e a cercare sul web per ancorare le immagini generate a informazioni reali e aggiornate, specialmente su temi legati all’attualità.

    In combinazione con Muse Spark, la stessa capacità di scrivere codice arriva a produrre GIF animate, siti con immagini incorporate e persino giochi visivi interattivi. Meta sostiene inoltre che la capacità di ricerca migliori sensibilmente l’accuratezza fattuale delle immagini prodotte, un problema che ha sempre accompagnato i generatori come questi.

    L’azione di autocorrezione di Muse Image

    Ma il dettaglio più interessante è un altro. Muse Image mostra un comportamento di auto-correzione che, stando a quanto scrive Meta, non è stato progettato in precedenza. Infatti, è emerso in maniera naturale durante l’addestramento, perché produceva immagini migliori e quindi un punteggio di ricompensa più alto. In pratica il modello rilegge il proprio lavoro nella catena di ragionamento e decide se serve una piccola modifica, una generazione da capo, o un cambio di strategia più radicale.

    A questo si aggiunge la scalabilità del calcolo in fase di inferenza: più tempo e risorse il modello impiega a “pensare”, tra ragionamento testuale, chiamate a strumenti esterni e passaggi di autocorrezione, più il risultato migliora. Di conseguenza, i miglioramenti crescono via via più lentamente man mano che si aggiunge calcolo.

    Interessante notare che, secondo i test interni dell’azienda, generare più immagini e scegliere la migliore (la tecnica nota come best-of-N, quando il modello genera più immagini da uno stesso prompt) funziona bene solo all’inizio e si esaurisce in fretta, mentre investire lo stesso calcolo in ragionamento deliberato continua a produrre miglioramenti.

    Editing di precisione e composizione da più riferimenti

    Muse Image punta molto sull’editing controllato. Il modello, spiega Meta, modifica esattamente quello che l’utente chiede, mantenendo coerenza tra i vari passaggi di un editing iterativo, così da permettere modifiche successive senza perdere il contesto delle precedenti.

    Si può chiedere di rimuovere un elemento indesiderato da una fotografia, mettersi virtualmente davanti a un monumento storico, o costruire un QR code funzionante partendo da un semplice prompt testuale.

    C’è poi la composizione multi-riferimento: Muse Image può combinare elementi provenienti da più immagini di input, persone, oggetti, abiti, stili, ambienti, interpretando prompt che alternano testo e immagini per costruire composizioni complesse. Ed è qui che il modello si appoggia esplicitamente a Instagram per il contesto social, un’integrazione che nessun concorrente diretto può replicare con la stessa profondità, semplicemente perché nessun concorrente possiede una piattaforma social media di quelle dimensioni.

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    Muse Image, come si presenta

    Dove è attivo Muse Image e dove arriverà

    Muse Image è disponibile da subito nell’app Meta AI e su meta.ai, nelle Instagram Stories negli Stati Uniti e su WhatsApp in un numero limitato di Paesi. Meta ha annunciato che arriverà presto anche su Facebook. L’uso per la “creazione quotidiana” resta gratuito, ma oltre una certa soglia serve un abbonamento ai piani a pagamento di Meta.

    Gli usi che Meta stessa mostra vanno oltre il semplice intrattenimento. Si va dalla creazione di asset di marketing per piccole imprese alla possibilità, integrata con Facebook Marketplace, di visualizzare come apparirebbe in salotto un divano prima di acquistarlo. In buona sostanza, Meta sta provando a portare la generazione di immagini dentro i flussi di lavoro quotidiani delle persone e delle aziende, non solo dentro un’app dedicata.

    E posso confermare da esperienza diretta che Muse Image funziona su meta.ai anche dall’Italia. Contrariamente a quanto si potrebbe pensare, l’accesso di base al modello non è affatto bloccato: la limitazione geografica riguarda solo l’integrazione nelle Instagram Stories, per ora riservata agli Stati Uniti, e in parte WhatsApp.

    L’interfaccia si presenta con una domanda semplice, “A cosa stai pensando questa mattina?”, e tre modalità tra cui “Crea immagine”, accompagnata da una serie di preset con anteprima reale: “La mia foto”, “Foto pulita del prodotto”, “Poster di un film”, “Restauro foto”, “In 16-bit”.

    Al primo utilizzo compare anche un messaggio di benvenuto, “Creazione di immagini, migliorata. Più realismo, più dettagli, più controllo”, che invita a provare un preset o a descrivere direttamente un’idea.

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    Muse Image, come funziona

    C’è un dettaglio che salta all’occhio più di ogni altro: da nessuna parte, in questa interfaccia, compare il nome Muse Image. Per chi la usa, resta semplicemente Meta AI, un po’ più capace di ieri. Ed è forse la conferma più chiara della tesi con cui abbiamo aperto: l’intelligenza artificiale generativa entra nei nostri strumenti quotidiani proprio perché non si fa notare.

    Restano poi alcuni dettagli pratici raccolti nelle prime ore dopo il lancio, da prendere con la dovuta cautela trattandosi di indicazioni ancora parziali. Oltre al prompt testuale, Muse Image permetterebbe di disegnare o scrivere a mano libera direttamente sulla foto per indicare cosa modificare.

    Il progetto, se ricordate anche voi, era conosciuto internamente con il nome in codice Mango. E l’abbonamento a pagamento necessario oltre la soglia gratuita è quello di Meta One, con limiti che variano da servizio a servizio e da Paese a Paese.

    Le IG Stories cambiano volto, con nuovi effetti

    Parallelamente al lancio di Muse Image, Instagram ha introdotto oltre trenta nuovi effetti per le Stories, tutti alimentati dal nuovo modello. Adam Mosseri, a capo di Instagram, li ha presentati lui stesso su Threads, citando effetti come Disposable (monouso) e Night Flash (flash di notte), che trasformano la luce delle fotografie, oppure Instagram Charms e Instagram Receipt, effetti personalizzati costruiti sul profilo di chi li usa.

    E, ha aggiunto Mosseri, chi vuole può anche crearsi un effetto su misura scrivendo semplicemente un prompt: è proprio questa la funzione che, a suo dire, è più curioso di vedere sperimentata dagli utenti.

    L’editor delle Stories si è aggiornato di conseguenza, mostrando un’anteprima di ogni effetto prima di applicarlo. È quindi una funzione che, negli Stati Uniti per ora, milioni di persone si troveranno semplicemente dentro l’app, senza dover cercare nulla.

    Il posizionamento competitivo: dietro OpenAI, avanti a Google

    Meta non si è sottratta al confronto diretto con i rivali. Sulla piattaforma Arena, che misura le preferenze umane tra modelli concorrenti, Muse Image occupa al momento il secondo posto nelle classifiche per generazione testo-immagine, editing di una singola immagine ed editing multi-immagine.

    Da benchmark interni diffusi dalla stessa azienda, il modello risulterebbe dietro a GPT Image 2 di OpenAI ma davanti a Nano Banana 2 di Google nei compiti di editing. Va detto, come sempre in questi casi, che si tratta di numeri forniti dall’azienda stessa: le classifiche Arena sono comunque un riferimento pubblico e verificabile, ma la lettura competitiva resta quella di Meta.

    Su Muse Video, ancora in anteprima e non disponibile al pubblico, Meta rivendica una performance competitiva su fedeltà visiva e aderenza al prompt, con audio nativo integrato fin da questa prima versione. Restano margini di miglioramento dichiarati su sincronizzazione audio-video e movimento fisico rapido. Sempre su Arena, il modello si posiziona al terzo posto per la generazione testo-video.

    Content Seal, la firma di Meta AI

    Ogni immagine generata con Muse Image nell’app Meta AI e su meta.ai porta con sé un segnale di provenienza invisibile, chiamato Content Seal, pensato per resistere a ritagli, compressioni, ridimensionamenti e persino screenshot.

    Meta ha annunciato anche uno strumento, ancora in anteprima, che permette di verificare se un’immagine porta questo tipo di filigrana, e ha promesso di estendere il sistema anche ai video. È una risposta, seppure parziale, a una domanda che si pone ogni volta che un’azienda mette nelle mani di milioni di persone uno strumento capace di generare immagini fotorealistiche: come distinguere cosa è stato creato da una IA.

    Il tag automatico sulle foto pubbliche, e la scelta del default

    C’è un aspetto, in questo lancio, che merita un chiarimento specifico, perché riguarda direttamente chi su Instagram ha un profilo pubblico. Muse Image permette di generare immagini a partire dal profilo di un altro utente semplicemente taggandolo con la chiocciola.

    E questa possibilità, per gli account pubblici, è attiva di default: non è l’utente a doverla attivare, ma eventualmente a doverla spegnere. Una pagina di supporto di Meta chiarisce inoltre che chi vede le proprie foto usate in questo modo non riceve alcuna notifica.

    Per disattivare la funzione bisogna entrare nel proprio profilo Instagram, aprire il menu in alto a destra, andare su “Condivisione e riutilizzo” e togliere la spunta a “Post” e “Reel” nella sezione che consente alle persone di usare i propri contenuti su Instagram e con le funzioni IA di Meta. Va specificato, per completezza, che disattivare l’opzione blocca solo le generazioni future, significa che le immagini già create restano.

    Non si tratta di una funzione nascosta o segreta, e Meta la presenta apertamente come un modo per creare contenuti “con gli amici” o per reimmaginare le proprie foto. Ma una cosa è offrire uno strumento di creazione condivisa, un’altra è farlo partendo da un’impostazione che richiede un’azione attiva per essere disattivata, invece che per essere attivata.

    In conclusione

    Muse Image arriva in un momento in cui la corsa alla generazione di immagini e video con l’IA è ormai affollata, tra OpenAI, Google e i tanti modelli, anche più piccoli, che si contendono lo stesso spazio.

    Ma quello che rende questo lancio diverso non è solo la qualità tecnica del modello, su cui peraltro Meta stessa ammette di non essere ancora prima. È la scala con cui viene distribuito: dentro Instagram, dentro WhatsApp, dentro Facebook Marketplace, cioè dentro le abitudini quotidiane di miliardi di persone, non in un’app a parte che bisogna scegliere di scaricare.

    Resta da vedere se lo stesso approccio, applicato anche al tag automatico e ai default di consenso, reggerà alla prova del tempo e dell’attenzione dei regolatori europei, abituati ormai a guardare con sospetto ogni impostazione che scarica sull’utente l’onere di proteggersi.

    Vedremo come andrà e intanto, se vi va, fatemi sapere se avete iniziato ad usarla e cosa ne pensate.

  • Come cambia l’ottimizzazione SEO per AI e cosa resta del fattore umano

    Come cambia l’ottimizzazione SEO per AI e cosa resta del fattore umano

    L’ottimizzazione SEO per AI non è la fine della scrittura, ma una nuova consapevolezza. Tra AI Mode, AI Overview e GEO vince chi intercetta l’intenzione delle persone e porta esperienza e voce umana dentro i contenuti, là dove la macchina non arriva.

    Oggi parlare di ottimizzazione SEO per AI significa innanzitutto comprendere che non stiamo assistendo alla fine della scrittura, ma alla nascita di una nuova consapevolezza.

    L’intelligenza artificiale ha invaso i flussi di lavoro e la creazione di contenuti, ma questo non deve spaventare chi mette al centro la qualità.

    La sfida non è combattere la tecnologia, ma capire come evolve il comportamento delle persone che la utilizzano.

    Oltre le parole chiave: la SEO per AI Mode

    Il primo grande cambiamento riguarda il modo in cui gli utenti interagiscono con la rete.

    Siamo entrati nell’era (e sapevamo sarebbe arrivato il momento!) della “SEO per AI Mode”, una modalità di ricerca in cui le persone non si limitano più a digitare due o tre parole isolate, ma dialogano, fanno domande complesse e cercano risposte articolate.

    Questo significa che la vecchia abitudine di scrivere testi inserendo meccanicamente una lista di parole chiave per far felice un algoritmo è definitivamente tramontata (per la gioia o il dolore di alcuni): oggi vince chi sa intercettare l’intenzione profonda che si nasconde dietro ogni singola domanda.

    Per capire quanto questa rivoluzione sia profonda, provo a fare un piccolo salto indietro nel tempo.

    Ricordo ancora quando, anni fa, fare una ricerca su Google sembrava quasi un esercizio di traduzione “uomo-macchina”.

    Se cercavamo un ristorante per una cena tra amici, digitavamo cose telegrafiche come “ristorante pesce Milano centro”.

    Eravamo noi a doverci adattare al linguaggio rigido del motore di ricerca, sperando che sputasse fuori la pagina giusta.

    Oggi, se osservo come le persone usano lo smartphone (e confesso, lo faccio spesso anche io quando cerco l’ispirazione per i miei progetti) lo scenario è completamente stravolto.

    Non scriviamo più per formule.

    Apriamo la chat di un’AI o usiamo la ricerca vocale mentre magari stiamo cucinando o camminando per strada, ed esordiamo con:

    “Senti, stasera ho a cena un amico che è intollerante al glutine ma ama i piatti della tradizione. Mi trovi un posto tranquillo a Milano dove si possa parlare senza urlare e che abbia una buona carta dei vini?”

    Questa non è più una stringa di parole chiave. È una conversazione. È la descrizione dettagliata di un bisogno, di uno stato d’animo, di un contesto.

    Ed è proprio qui che si attiva la SEO per AI Mode: i nuovi sistemi non scompongono più questa frase in singoli pezzi per fare il match con un testo che contiene esattamente quelle parole.

    Al contrario, cercano di comprendere il perché di quella richiesta.

    Capiscono che “amico” e “poter parlare” significano che l’utente ha bisogno di un’atmosfera informale e silenziosa, non di una pizzeria caotica, anche se magari quella pizzeria fa un’ottima cucina senza glutine.

    Scrivere contenuti oggi, quindi, non significa più riempire una pagina di termini tecnici ripetuti fino alla nausea per scalare una classifica. Significa fare un lavoro di vera e propria empatia digitale.

    Significa anticipare quelle sfumature, rispondere ai dubbi che il lettore non ha ancora formulato chiaramente nella sua testa, e farlo con una naturalezza tale che sia le persone, sia l’intelligenza artificiale che analizza il testo per dare una risposta, possano dire: “Sì, è esattamente questo quello che stavo cercando”.

    Come cambia ottimizzazione SEO AI cosa resta del fattore umano
    Come cambia l’ottimizzazione SEO per AI e cosa resta del fattore umano

    Le risposte dirette e la SEO per AI Overview

    Un esempio chiarissimo di questa trasformazione è visibile nei motori di ricerca, dove lo spazio per i tradizionali link blu si sta riducendo a favore di sintesi generate direttamente dagli algoritmi.

    Fare i conti con la SEO per AI Overview non significa arrendersi del tutto alla perdita di clic, ma capire come diventare la fonte autorevole a cui l’intelligenza artificiale attinge per formulare quelle stesse risposte.

    Per farlo, non servono trucchi tecnici, ma la capacità di strutturare i contenuti in modo chiaro, rispondendo in modo diretto e trasparente ai bisogni reali del pubblico.

    Diciamoci la verità: la prima volta che ho visto una di queste grandi scatole colorate in cima alla pagina di ricerca, con il testo già pronto e i nostri amati link racchiusi in piccoli quadratini sullo sfondo, ho provato una stretta allo stomaco.

    Per chi vive di contenuti, quella schermata ha l’effetto di un piccolo terremoto.

    La reazione d’istinto di molti colleghi è stata il panico: “Ecco, se l’utente trova già la risposta pronta, non cliccherà mai più sul mio sito. Il traffico crollerà. È la fine”.

    Ma poi ho fatto un respiro profondo e ho iniziato a osservare la cosa da un’altra prospettiva.

    Se l’AI Overview riassume i dati per l’utente, da dove prende quelle informazioni? Non le inventa dal nulla. Le attinge da chi quelle cose le ha scritte prima, meglio e con più autorevolezza di altri.

    Però, dobbiamo cambiare il modo in cui impaginiamo e pensiamo i nostri articoli. Non possiamo più permetterci di essere “fumosi” o di allungare il brodo solo per fare minutaggio sulla pagina.

    L’intelligenza artificiale ha fretta e cerca la sostanza. Se un utente cerca come risolvere un problema specifico, non dobbiamo costringerlo a leggere tre paragrafi di introduzione storica prima di arrivare al punto.

    Dobbiamo essere diretti: dare la risposta subito, in modo limpido, e poi approfondire il come e il perché.

    Una nuova figura professionale: la consulenza SEO per AI

    In questo scenario così fluido, anche il ruolo dei professionisti della comunicazione sta cambiando radicalmente.

    Chi si occupa di strategia non può più limitarsi a consegnare report di parole chiave, ma deve offrire una vera e propria consulenza SEO per AI.

    Questo significa guidare le aziende a comprendere che l’AI è un amplificatore: se inserisci nel sistema un’idea banale, otterrai un testo banale in pochi secondi; se invece porti valore, esperienza vissuta e un punto di vista unico, l’intelligenza artificiale diventa un alleato prezioso per ottimizzare i tempi e scalare la qualità.

    A me capita sempre più spesso durante i primi incontri con i clienti: arrivano con gli occhi affamati di fronte alla prospettiva di poter produrre centinaia di articoli con un clic, convinti che la SEO si sia trasformata in un gioco di pura velocità.

    Il mio compito, oggi, inizia quasi sempre smontando questa illusione. Ricordo un piccolo imprenditore che, con orgoglio, mi mostrò un intero piano editoriale generato in una mattina con un software di intelligenza artificiale.

    I testi erano grammaticalmente perfetti, ma leggendoli sembrava di scorrere un’enciclopedia degli anni ’90: freddi, impersonali, piatti. Non c’era traccia della sua passione, dei problemi reali dei suoi clienti, delle soluzioni uniche che la sua azienda offriva ogni giorno.

    Gli dissi una cosa che oggi è diventata il mio mantra come Seo Copywriter Freelance:

    ottimizzazione seo per AI

    “L’intelligenza artificiale è un amplificatore eccezionale, ma amplifica solo quello che decidi di metterci dentro. Se gli dai in pasto la banalità, produrrà spazzatura digitale alla velocità della luce. Se invece le offri la tua esperienza vissuta, il tuo punto di vista e la tua unicità, si trasformerà nella tua più grande alleata”.

    La guida pratica: come fare SEO per AI

    Ma all’atto pratico, come fare SEO per AI senza perdere l’anima e l’identità della propria scrittura? La risposta sta nella semplicità delle linee guida Google che egli stesso suggeriscono: focalizzarsi sull’esperienza e sull’autorevolezza.

    Per spiegarlo, mi piace usare una metafora culinaria che uso spesso anche quando mi trovo a pianificare i contenuti con i miei clienti.

    Pensiamo all’AI come a un robot da cucina di ultima generazione: può tagliare, impastare e cuocere alla perfezione, ma se gli ingredienti che ci mettiamo dentro non hanno sapore, il piatto finale sarà insipido.

    La ricetta per farsi amare dagli algoritmi oggi si basa su tre ingredienti segreti che nessuna macchina possiede di serie:

    • L’ascolto attivo (la materia prima): non partiamo dai dati dei software, ma dalle persone e questa è una cosa alla quale tengo sempre tanto. Quali sono i dubbi reali che un cliente ti fa al telefono? Quali paure lo bloccano prima di acquistare? Rispondere a queste domande significa creare contenuti che le persone cercano disperatamente e che l’AI raccoglierà come oro colato.
    • L’esperienza diretta (il sapore): racconta come hai risolto quel problema specifico. Inserisci i tuoi fallimenti, i tuoi successi, i dati reali del tuo lavoro. Quando scrivi “ho testato questa strategia per tre mesi e questo è quello che è successo”, stai dando a Google e all’utente qualcosa di unico, che nessun modello linguistico può generare dal nulla perché non ha mai vissuto un giorno nel mondo reale.
    • La chiarezza espositiva (la presentazione): l’intelligenza artificiale ha bisogno di ordine per capire. Usare titoli chiari, elenchi puntati e frasi brevi non serve solo a rendere il testo leggibile per un utente distratto sullo smartphone, ma aiuta l’algoritmo a mappare i concetti in un millisecondo, eleggendoti a fonte affidabile.

    Il futuro della scrittura: l’ottimizzazione SEO per AI

    Guardando al domani, l’ottimizzazione SEO per AI non sarà un insieme di regole matematiche, ma la capacità di mantenere un equilibrio perfetto tra l’efficienza tecnologica e l’empatia umana.

    In un web potenzialmente sommerso da contenuti impeccabili ma tutti uguali, l’autenticità, la firma e la personalità del brand diventeranno il vero lusso e il principale fattore di posizionamento.

    Se devo fare una previsione per il prossimo futuro, vedo una netta divisione nel mercato.

    Da un lato ci sarà un rumore di fondo assordante: milioni di siti web che pubblicano testi fotocopia, scritti da macchine per altre macchine, in una rincorsa al clic che non genera alcun valore reale.

    Dall’altro lato, ci saranno le oasi felici: professionisti e brand che useranno l’ottimizzazione non per nascondersi dietro un algoritmo, ma per far emergere la propria voce.

    Il futuro della SEO appartiene a chi accetta la sfida tecnologica senza smarrire la propria umanità.

    Ottimizzare per l’AI non significa iniziare a scrivere come un robot, ma fare l’esatto contrario: scrivere in modo talmente umano, profondo e saggio da costringere persino la macchina più intelligente a fermarsi, ascoltare e dire: “Sì, questa è la risposta migliore”.

    Alcuni elementi da considerare

    Che cos’è l’ottimizzazione SEO per AI?
    È il lavoro di scrivere contenuti pensati non solo per il posizionamento classico, ma per essere compresi e citati dai sistemi di ricerca generativi. Non si parte più dalle parole chiave, ma dall’intenzione che si nasconde dietro la domanda dell’utente.

    Cosa cambiano AI Mode e AI Overview nella ricerca?
    Spostano la ricerca dalle stringhe di parole alle conversazioni complete. Le persone fanno domande articolate e ricevono risposte sintetizzate dall’AI, mentre lo spazio dei link blu tradizionali si riduce.

    La SEO è morta con l’intelligenza artificiale?
    No, cambia natura. Smette di essere una rincorsa tecnica alle classifiche e diventa la capacità di rispondere in modo chiaro, diretto e autorevole ai bisogni reali del pubblico.

    Come si scrive un contenuto che l’AI cita come fonte?
    Servono esperienza diretta, punto di vista originale e struttura ordinata. L’AI attinge da chi ha scritto prima, meglio e con più autorevolezza, e premia ciò che una macchina non può inventare dal nulla.

    Che differenza c’è tra SEO e GEO?
    La SEO punta a far comparire una pagina tra i risultati, la GEO punta a far comparire il contenuto dentro la risposta generata dall’AI. Sono complementari, non alternative.

  • Fable 5, ecco cosa cambia davvero rispetto a Opus 4.8

    Fable 5, ecco cosa cambia davvero rispetto a Opus 4.8

    Claude Fable 5 si presenta come il modello pubblico più capace di Anthropic, una classe sopra Opus 4.8 sui compiti più lunghi. È incluso fino al 22 giugno, poi sarà a pagamento. Vediamo come si differisce da Opus.

    Anthropic ha presentato Claude Fable 5, il primo modello pubblico della sua nuova famiglia Claude 5, di classe Mythos. È il più capace che l’azienda abbia mai reso disponibile a tutti, allo stato dell’arte su quasi tutti i benchmark, con prestazioni di rilievo nello sviluppo La notizia di cui si parla molto riguarda sempre Anthropic che ha presentato Claude Fable 5. Si tratta del primo modello pubblico di intelligenza artificiale della sua nuova famiglia Claude 5, classe Mythos.

    Ad oggi è il modello AI più capace che l’azienda abbia mai reso disponibile per tutti. Allo stato dell’arte su quasi tutti i benchmark, Fable 5 si presenta con prestazioni di rilievo nello sviluppo software, nel lavoro di conoscenza, nella visione e nella ricerca scientifica.

    Non una funzione in più, ma una classe superiore

    Ma il punto a favore di Fable 5 non è la potenza in sé, il punto vero è cosa lo differenzia rispetto a Claude Opus 4.8, che fino a poche settimane fa era il modello di punta.

    Fable 5 in realtà non aggiunge una funzione che Opus non aveva, stiamo parlando proprio di una classe superiore. E il suo vantaggio cresce quanto più il compito è lungo e complesso. Regge la concentrazione su milioni di token, lavora in autonomia più a lungo di qualsiasi Claude precedente, migliora i propri risultati prendendo appunti per sé.

    In un test su un videogioco la memoria persistente ha triplicato le sue prestazioni rispetto a Opus 4.8, e in un altro ha ricostruito il codice di una web app guardando soltanto gli screenshot.

    Fable 5, ecco cosa cambia davvero rispetto a Opus 4.8
    Fable 5, ecco cosa cambia davvero rispetto a Opus 4.8

    Se i freni raccontano quanto è capace

    In tutto questo, c’è un accorgimento che chiarisce meglio la presentazione di Fable 5 di oggi.

    E cioè che un modello così capace porta con sé dei rischi, e Anthropic lo ha lanciato dotato di freni. In sostanza, quando il modello rileva una richiesta su cybersecurity, biologia, chimica o distillazione del modello, la risposta non la fornisce più Fable 5, ma viene dirottata su Opus 4.8. L’utente viene quindi avvisato e la sua richiesta viene gestita dal modello precedente, per una questione di sicurezza. Una rete di sicurezza infatti che, secondo l’azienda, scatta in meno del cinque percento delle sessioni.

    La versione senza quei freni del modello esiste e si chiama Mythos 5. Stesso modello alla base, ma disponibile solo a un gruppo ristretto di organizzazioni attraverso Project Glasswing.

    A cosa serve Fable 5 e dove è meglio Opus

    Cosa significa, allora, averlo davvero tra le mani e usarlo.

    Fable 5 serve per il lavoro lungo e articolato, il refactoring di intere basi di codice, i flussi agentici di ore di operazioni, le analisi che si costruiscono passo dopo passo. Non conviene, invece, per i compiti rapidi e ben definiti, dove Opus 4.8 o Sonnet 4.6 restano ancora molto più sensati. E sui temi sensibili, semplicemente, come abbiamo visto, non interviene direttamente lui.

    Lo spartiacque è il 23 giugno

    Resta un aspetto, quello economico, che riguarda tutti noi utenti.

    Fino al 22 giugno Fable 5 è incluso senza costi aggiuntivi nei piani Pro, Max, Team ed Enterprise. Dal 23 giugno sarà rimosso da quei piani, e per continuare a usarlo serviranno nuovi crediti, prepagati e fatturati alle tariffe API, 10 dollari per milione di token in ingresso e 50 dollari in uscita, il doppio di Opus 4.8.

    Anthropic però dice che vuole reinserirlo come parte standard degli abbonamenti appena la capacità lo consentirà.

    Restano quindi due settimane per provarlo prima che la prova diventi a pagamento.

    Alcuni punti chiave

    • Che cos’è Claude Fable 5? Il primo modello pubblico della famiglia Claude 5 di Anthropic, di classe Mythos, il più capace mai reso disponibile a tutti.
    • In cosa è diverso da Claude Opus 4.8? Non aggiunge una funzione, è di una classe superiore, e il vantaggio cresce sui compiti lunghi e complessi.
    • Cosa succede sui temi sensibili? Sulle richieste di cybersecurity, biologia, chimica o distillazione la risposta viene dirottata su Opus 4.8, con avviso all’utente. Scatta in meno del cinque percento delle sessioni.
    • Che cos’è Claude Mythos 5? La versione senza freni, stesso modello alla base, ma disponibile solo a un gruppo ristretto di organizzazioni tramite Project Glasswing.
    • Fino a quando è incluso e quanto costa dopo? Incluso nei piani Pro, Max, Team ed Enterprise fino al 22 giugno. Dal 23 servono crediti prepagati alle tariffe API, 10 dollari per milione di token in ingresso e 50 in uscita.

  • I numeri che ci restituiscono la realtà di X, dopo tre anni

    I numeri che ci restituiscono la realtà di X, dopo tre anni

    Dopo oltre tre anni, il documento S-1 di SpaceX restituisce i numeri ufficiali di X. La pubblicità è a 1,8 miliardi nel 2025, contro i 4,51 di Twitter nel 2021. Gli utenti complessivi sono 550 milioni ma solo 4,4 milioni sono quelli abbonati.

    Da quando Elon Musk ha acquisito Twitter, poi trasformata in X, nell’ottobre del 2022 non si è più saputo nulla dei numeri ufficiali della piattaforma. Questo perché il proprietario di SpaceX, la società che presto sarà quotata in borsa e che ingloba tutte le realtà di Musk,la prima cosa che fece fu il delisting del titolo Twitter da Wall Street. Un’azione che determinò lo status dell’azienda a privata, rendendo difficile, se non impossibile, la diffusione di numeri ufficiali.

    Ma ora, strano davvero a dirsi, come anticipato prima, SpaceX sta per preparare la sua IPO sulla base di una realtà aziendale da 1,25 trilioni di dollari e fervono i preparativi, così come serve predisporre la documentazione sullo stato dell’arte di SpaceX.

    E uno dei documenti è il famoso S-1, il documento di registrazione fondamentale che le società devono depositare presso la SEC (Securities and Exchange Commission) prima di quotarsi su una borsa di Wall Street (come NYSE o NASDAQ), ci offre la possibilità, dopo oltre 3 anni, di accedere a dei dati ufficiali, finalmente.

    Diciamolo subito, i numeri che emergono raccontano una storia molto diversa da quella che il proprietario di X ha lasciato circolare in questi anni.

    Perché sono i razzi di SpaceX a svelare i conti di X

    Per capire come ci siamo arrivati, conviene seguire un percorso societario che ha dell’incredibile. In realtà l’ho accennato in apertura, ma vale pur sempre la pena ritornarci in maniera più chiara.

    Twitter diventa X dopo l’acquisizione di Musk e a marzo del 2025 viene assorbita dentro xAI, la società di intelligenza artificiale che sviluppa Grok. A febbraio del 2026 la stessa xAI viene acquisita da SpaceX, l’azienda dei razzi e dei satelliti Starlink.

    La piattaforma social che conoscevamo è così diventata la controllata di una controllata, inserita dentro un gruppo costruito attorno a missioni spaziali e modelli linguistici.

    Il paradosso è proprio questo, perché è grazie alla decisione di SpaceX di quotarsi in Borsa che i conti di X tornano alla luce.

    Il documento S-1 contiene tutto quello che X aveva smesso di dire dal 2022, dai ricavi alle perdite, dagli utenti ai rischi. La trasparenza, diciamolo chiaramente, non nasce da una scelta di apertura, ma arriva come effetto collaterale dell’ambizione di Musk di portare SpaceX davanti agli investitori.

    I numeri che ci restituiscono la realtà di X, dopo tre anni
    I numeri che ci restituiscono la realtà di X, dopo tre anni

    La pubblicità di X vale meno della metà di quando era Twitter

    Il dato che più interessa è anche quello che racconta meglio cosa è successo nel corso di questi anni.

    Nel 2021, ultimo anno pieno da società quotata, Twitter incassava 4,51 miliardi di dollari di pubblicità, secondo il modulo 10-K depositato all’epoca. Era il cuore del suo modello di business, la voce che teneva in piedi l’intera azienda.

    Poi è arrivato il boicottaggio degli inserzionisti, perché le scelte di Musk sulla moderazione dei contenuti, il ritorno di profili prima banditi e il declassamento del sistema delle spunte blu hanno spinto molti marchi a sospendere gli investimenti. La traiettoria, da lì, è stata una lunga discesa.

    Secondo i numeri diffusi, la pubblicità di X si è attestata a 1,8 miliardi di dollari nel 2025, in calo di circa 100 milioni rispetto all’anno precedente. Vale a dire appena il 39,9% di quello che valeva la pubblicità di Twitter prima dell’arrivo di Musk.

    Più della metà del fatturato pubblicitario si è dunque volatilizzata, e per capirlo basta un confronto semplice.

    Su ogni dieci euro che gli inserzionisti spendevano su Twitter nel 2021, oggi a X ne restano meno di quattro. Musk insiste, ed è giusto ricordarlo, sul fatto che nel 2025 quel dato è tornato a salire per la prima volta dall’acquisizione. Resta però una risalita minima, che lascia la piattaforma a meno della metà del punto di partenza.

    Il numero esatto, in realtà, non esiste

    Quel valore di 1,8 miliardi, per quanto possa sembrare solido, non compare nel documento S-1 come una riga di bilancio chiara e isolata. È una cifra che gli analisti hanno dovuto ricostruire, come ha mostrato l’analisi dettagliata di Digital Applied, leggendo le variazioni anno su anno e interpretando il modo in cui SpaceX ha scelto di raggruppare i propri ricavi.

    Il modulo depositato, infatti, non tratta più la pubblicità di X come una voce autonoma. Ma la annega dentro quello che chiama “segmento AI”, vale a dire un unico contenitore in cui finiscono insieme le entrate pubblicitarie della piattaforma, gli abbonamenti, i ricavi di Grok, la concessione in licenza dei dati e la vendita di capacità di calcolo per l’intelligenza artificiale. Tutto insieme.

    Il risultato è che lo stesso numero, per lo stesso anno, viene riportato da fonti diverse con valori che spesso si discostano. Ma il valore su cui converge la maggior parte delle letture è 1,8 miliardi di dollari.

    In teoria, un documento depositato presso l’autorità di vigilanza sui mercati dovrebbe mettere fine alle stime. In pratica, a documento depositato, circolano ancora tre cifre diverse per la stessa voce. E servono gli analisti a stabilire quale significhi cosa.

    Quando l’opacità è la scelta di chi possiede la piattaforma

    La vicenda si lega così a una dinamica che da tempo seguo su questo blog, quella che chiamo l’algoritmo del proprietario. È la pratica per cui le scelte di una piattaforma servono in primo luogo gli interessi di chi la possiede, e solo in secondo luogo quelli di chi la usa o la osserva da fuori.

    Di solito la applico al funzionamento degli algoritmi di raccomandazione, ma la stessa logica vale, identica, anche per i numeri.

    Togliere Twitter dalla Borsa, nel 2022, è stata la prima mossa di questa logica applicata alla trasparenza. Sottrarre i conti alla osservazione e all’analisi pubblica significa decidere da soli cosa il mondo può sapere di una piattaforma usata ogni giorno da centinaia di milioni di persone.

    E oggi, anche con un documento ufficiale sul tavolo, la pubblicità di X resta annegata in un segmento che mescola tutto. Così il dato più scomodo, quello sulla parte pubblicitaria pura, non è mai leggibile in maniera chiara.

    Gli abbonamenti che dovevano salvare tutto

    Quando comprò Twitter, una parte importante del piano di Musk consisteva nel ridurre il peso della pubblicità a favore degli abbonamenti. L’idea era trasformare gli utenti in clienti paganti, attraverso X Premium e i suoi vari livelli. I numeri del documento permettono finalmente di capire come è andata.

    X e Grok contano insieme circa 6,3 milioni di abbonati paganti. Di questi, all’incirca 4,4 milioni sono iscritti a X Premium e Premium+, mentre i restanti 1,9 milioni circa pagano per i vari livelli di SuperGrok.

    Sono i 4,4 milioni di abbonati a X, rapportati ai 550 milioni di utenti attivi della piattaforma, a raccontare quanto pesi oggi questo modello, perché restano sotto l’1% del totale.

    Significa che su cento persone che usano X meno di una paga per farlo. I ricavi da abbonamenti crescono, di 365 milioni di dollari nel 2025 secondo il documento, ma partono da una base ancora troppo piccola per colmare la voragine lasciata dalla pubblicità.

    Quanti sono davvero gli utenti di X

    Un altro dato merita attenzione, perché per anni è stato terreno di stime gonfiate. Il documento dichiara 550 milioni di utenti attivi mensili a marzo del 2026, una cifra più bassa di diverse stime circolate negli anni, comprese alcune dichiarazioni dello stesso Musk. Ancora più significativo è però il dato sui contenuti, perché gli utenti producono oggi circa 350 milioni di post al giorno, in calo rispetto ai 500 milioni che venivano dichiarati nel 2023.

    Meno utenti del previsto, meno contenuti prodotti e una pubblicità a meno della metà del suo valore storico. Eppure il documento racconta anche la parte in cui Musk continua a guardare avanti.

    SpaceX scrive di voler far crescere i ricavi di X aumentando il coinvolgimento degli utenti, spingendo la conversione verso gli abbonamenti a pagamento e allargando la base degli inserzionisti.

    La macchina di Grok che produce immagini a ritmo industriale

    C’è poi Grok, il modello di intelligenza artificiale che è ormai il vero motore di questa galassia societaria.

    Il documento rivela un dato che dà la misura di cosa significhi gestire un sistema del genere. Il generatore di immagini e video chiamato Imagine ha prodotto, nel primo trimestre del 2026, circa 10 miliardi di immagini e oltre 2 miliardi di video al mese.

    Sono volumi difficili persino da immaginare.

    Il documento stesso, nella sezione dedicata ai rischi, ammette che alcune modalità di Grok possono produrre contenuti più espliciti, deepfake non consensuali e materiale capace di esporre la società a contenziosi e all’attenzione delle autorità. Così la stessa macchina che dovrebbe sostenere il futuro economico di X è anche la fonte dei suoi rischi più seri.

    La pubblicità langue, gli abbonamenti crescono lentamente e il motore su cui si punta per il rilancio è proprio quello che genera le problematiche più gravi.

    Cosa ci dicono questi dati

    Quello che il documento S-1 ci consegna non è soltanto una fotografia dei conti di X dopo tre anni di buio. È la conferma di una cosa che possiamo finalmente dire con i numeri in mano.

    Rendere privata una piattaforma usata ogni giorno da centinaia di milioni di persone non obbliga a tenerne i conti al buio. Una società che esce dalla Borsa non ha più il dovere di pubblicare i propri dati, ma resta libera di farlo, e molte scelgono comunque la trasparenza.

    Musk ha scelto il contrario e per tre anni di X abbiamo saputo soltanto quello che il suo proprietario decideva di raccontare.

    E adesso che una finestra si apre, scopriamo che questa apertura è solo in parte.

    I conti di X tornano visibili per vendere SpaceX agli investitori, non perché qualcuno abbia deciso che il pubblico ha diritto di vederli.

    La pubblicità resta nascosta dentro un segmento che mette insieme tutto, gli utenti sono meno di quanto si diceva e il numero che più conta nessuno lo trova scritto nero su bianco.

    La vera domanda, semmai, riguarda il momento in cui SpaceX sarà quotata e X tornerà a far parte di una società pubblica. È lì che si capirà se quei conti diventeranno finalmente leggibili come dovrebbero, oppure se l’opacità avrà trovato il modo di sopravvivere anche dentro le regole della Borsa.

  • Musk perde con OpenAI, ma la IA perde la sua innocenza

    Musk perde con OpenAI, ma la IA perde la sua innocenza

    Il processo Musk-Altman si è chiuso per prescrizione. La giuria non è entrata nel merito e OpenAI vince in aula. Ma a perdere davvero è l’intelligenza artificiale, che esce dal processo con la sua innocenza ormai compromessa.

    Il caso Musk contro Sam Altman, e quindi contro OpenAI, segna un passaggio storico nell’era della Intelligenza Artificiale Generativa. Senza voler apparire esagerati, la portata del processo che si è concluso il 18 maggio scorso e che ha decretato la sconfitta di Musk, seppur formale per aver presentato le sue accuse fuori tempo massimo, è a tutti gli effetti storica.

    Come già sottolineato, questo processo nei fatti non definisce la sconfitta di Musk nel merito delle accuse, che pure la giudice Gonzalez Rogers aveva inizialmente accolto. Il pronunciamento della giuria, con valore consultivo e poi approvato pienamente dalla giudice, non tocca la vera questione su chi vince e su chi perde davvero.

    Il pronunciamento finale non dice chiaramente che Musk ha perso perché aveva torto, non dice che il modello OpenAI sia il migliore e non dice nemmeno che Sam Altman si sia dimostrato adeguato alla guida di OpenAI. E non dice nemmeno che è consentito ad un’associazione nata senza scopo di lucro diventare e trasformarsi col tempo in un’azienda con scopo di lucro del valore, ad oggi, di 850 miliardi di dollari con una IPO imminente.

    Su tutte queste grandi questioni non c’è un pronunciamento netto. Ragion per cui è lecito pensare che non tutti hanno perso per davvero e che non tutti hanno vinto per davvero.

    Sappiamo però che c’è chi ha perso qualcosa, qualcosa di davvero importante. Ed è proprio l’Intelligenza Artificiale che, a conti fatti in maniera parziale, ha perso un po’ la sua innocenza.

    Come già raccontato, si discuteva del modello societario su cui oggi si reggono i grandi laboratori di intelligenza artificiale, della possibilità che una organizzazione fondata come non profit possa convertirsi in qualcosa di molto diverso senza pagarne le conseguenze, e di quanta libertà avessero davvero i procuratori statali nel benedire una operazione di questa portata. Quella domanda è rimasta sospesa, e il modo in cui è rimasta sospesa è, in effetti, una parte importante del problema.

    Musk perde con OpenAI, ma la IA perde la sua innocenza
    Musk perde con OpenAI, ma la IA perde la sua innocenza

    La prescrizione chiude il caso, ma il problema resta

    Il punto decisivo del verdetto è proprio questo. La giuria di Oakland non è entrata nel merito delle accuse mosse da Musk. Non ha stabilito se Altman e Brockman abbiano violato un vincolo fondativo. Non ha stabilito se OpenAI abbia smarrito la sua missione. Non ha stabilito se Microsoft abbia avuto un ruolo improprio nella trasformazione della società. Ma ha solo stabilito che Musk avrebbe dovuto agire prima.

    Secondo la ricostruzione emersa nel processo, Musk era già a conoscenza dei fatti contestati a partire dal 2021, ma ha presentato la causa solo nel 2024. Per questo motivo, le accuse legate alla violazione del vincolo non profit e all’arricchimento ingiustificato sono state considerate fuori tempo massimo.

    OpenAI ha vinto, ma ha vinto su un terreno procedurale. Una situazione che permette di separare due livelli che spesso vengono confusi: il livello della sentenza e il livello della questione industriale. Sul primo, Musk esce sconfitto senza appello; sul secondo, la discussione resta completamente aperta.

    OpenAI vince ma soltanto in aula

    La vittoria giudiziaria di OpenAI è stata netta. Nove giurati all’unanimità, meno di novanta minuti di deliberazione, la giudice Gonzalez Rogers che accetta il verdetto consultivo come proprio e archivia il caso. Una rapidità che, da sola, fa capire quanto solida fosse la linea difensiva sui termini della prescrizione.

    Sul piano finanziario gli effetti per OpenAI saranno evidenti. La quotazione in borsa attesa per il quarto trimestre 2026, con una valutazione obiettivo intorno al trilione di dollari, ha guadagnato ulteriore terreno.

    Si potrebbe dire che questa sentenza rassicura gli investitori e l’intero settore dell’IA, perché evita un esito potenzialmente caotico che avrebbe potuto mettere in discussione la struttura commerciale di OpenAI, la partnership con Microsoft e i futuri piani di raccolta capitali.

    Vince, dunque, l’idea che l’intelligenza artificiale generativa, per crescere nella forma in cui oggi la conosciamo, non possa più vivere dentro la cornice simbolica della piccola organizzazione votata al bene comune. Ma che ad un certo punto del suo sviluppo ha bisogno di una struttura molto più vicina a quella delle grandi aziende tecnologiche globali.

    Ma, una cosa è la vittoria in aula, un’altra è la vittoria fuori dall’aula ed è qui che le cose potrebbero prendere una piega diversa.

    I dati del processo resteranno per sempre

    Nonostante la sua vittoria in tribunale, OpenAI si porta dietro le peggiori prove documentali sulla propria governance, che resteranno di dominio pubblico.

    Ogni investitore istituzionale che legge la trascrizione del processo trarrà le sue considerazioni sulla credibilità su Altman prima di comprare.

    Vediamo cosa è entrato nel dominio pubblico in queste tre settimane. Le email del 2017 in cui dirigenti di OpenAI esprimevano la preoccupazione che Musk «potesse diventare un dittatore» se gli avessero dato il controllo dell’azienda. Le proposte dello stesso Musk di assorbire OpenAI dentro Tesla.

    I diari personali di Greg Brockman che parlavano della struttura non profit come di «una bugia». Il memo da 52 pagine di Ilya Sutskever, cofondatore di OpenAI, in cui si descriveva Altman come una figura che metteva i propri dirigenti l’uno contro l’altro e mostrava «un costante schema di menzogne».

    I messaggi che Altman inviò durante il suo allontanamento del novembre 2023, in cui supplicava ripetutamente di poter partecipare alle riunioni del consiglio e veniva rifiutato. La conferma, finalmente in atti ufficiali, che OpenAI considerò in quei giorni concitati una possibile fusione con Anthropic. E poi gli scambi tra Musk e Mark Zuckerberg sulla possibilità di comprare OpenAI insieme.

    Sono materiali che la giuria non ha mai dovuto pesare nel merito, perché si è fermata alla questione dei termini. Però esistono, sono consultabili, e accompagneranno qualunque conversazione futura sui prossimi passi di OpenAI.

    Musk alla fine è il vero perdente, ma non del tutto

    Elon Musk esce sconfitto dal processo e questo va detto senza giri di parole. La sua causa viene respinta, le sue richieste cadono, la sua ricostruzione non arriva nemmeno al giudizio di merito. E, secondo le prime analisi, il verdetto rende molto difficile immaginare una riapertura sostanziale del caso, anche se i suoi legali, e lui stesso su X, hanno annunciato la volontà di ricorrere in appello.

    A pochi minuti dal verdetto, sul suo profilo X, Musk ha scritto: «Altman e Brockman si sono effettivamente arricchiti rubando una organizzazione di beneficenza. L’unica domanda è QUANDO l’hanno fatto!». Poco dopo ha aggiunto che «la giuria e la giudice non si sono mai espressi sul merito del caso, solo su una tecnicalità di calendario». E in un terzo post: «farò appello presso il Nono Circuito, perché creare un precedente per saccheggiare le organizzazioni di beneficenza è incredibilmente distruttivo per la cultura della donazione in America».

    C’è un quarto post, poi cancellato, in cui Musk se la prendeva direttamente con la giudice, definendola «terribile giudice attivista di Oakland» che avrebbe usato la giuria come «foglia di fico».

    Quello che emerge è una strategia precisa. Musk ha perso, ma sta provando a riscrivere la sconfitta come una mezza vittoria morale, costruita sulla distinzione tra prescrizione e merito. Aggiungiamoci che, come hanno notato diverse cronache, Musk non era nemmeno presente in aula al momento della lettura del verdetto. Aveva lasciato Oakland giovedì 14 maggio per accompagnare il presidente Trump in Cina.

    Ma sarebbe altrettanto superficiale sostenere che, con la sconfitta di Musk, cada anche la domanda che la causa aveva sollevato. Quella domanda, come abbiamo visto, resta intatta nonostante il verdetto.

    Riguarda il rapporto tra missione dichiarata e proprietà reale. Riguarda la distanza tra il linguaggio con cui molti laboratori di IA si sono presentati al mondo e il modo in cui oggi competono tra loro.

    Musk, naturalmente, non può essere raccontato come un osservatore esterno o disinteressato. È il fondatore di xAI, è un concorrente diretto di OpenAI, è uno degli attori più potenti della stessa industria che a sua volta critica. Ma proprio questa ambiguità rende la vicenda più significativa.

    Non siamo davanti allo scontro tra chi difende il bene comune e chi lo tradisce. Siamo davanti a uno scontro interno al potere tecnologico. Due visioni, due ambizioni, due strategie industriali che si contendono una parte decisiva del futuro della IA.

    Altman e il suo silenzio “strategico”

    Sul fronte opposto, Altman ha scelto una strada completamente diversa. Poco meno di un’ora dopo il verdetto, l’amministratore delegato di OpenAI è tornato su X a postare di ChatGPT, della nuova versione del modello, senza una sola menzione del processo. Né esultanze, né commenti, né rivendicazioni. Soltanto silenzio sul caso, e ritorno alla normalità.

    È una scelta che si commenta da sola. Una vittoria così netta avrebbe potuto essere celebrata pubblicamente, e invece è stata gestita lasciando parlare gli avvocati. William Savitt, avvocato principale di OpenAI, fuori dall’aula ha detto: «la decisione conferma che questa causa era un tentativo ipocrita di sabotare un concorrente». Altman, da parte sua, è rimasto sul terreno che gli compete, quello del prodotto ChatGPT e della sua crescita.

    Ma la vittoria giudiziaria non coincide con una piena ricostruzione della fiducia.

    Durante le udienze, come ricordato poco fa, sono riemerse tensioni interne, accuse sulla sua affidabilità e ricostruzioni che richiamano il clima già visto nel 2023, quando il consiglio di amministrazione di OpenAI decise di rimuoverlo temporaneamente prima del suo ritorno alla guida dell’azienda.

    Altman non viene indebolito sul piano del potere, anzi il verdetto rafforza la sua posizione. Ma viene esposto ancora una volta sul piano della fiducia, in una industria che chiede continuamente fiducia.

    La IA non è più una promessa, è un’infrastruttura di potere

    Il processo Musk contro Altman non racconta solo una lite tra miliardari. Racconta il passaggio definitivo della IA generativa da promessa tecnologica a infrastruttura di potere.

    All’inizio, OpenAI era stata raccontata come una risposta al rischio che l’intelligenza artificiale avanzata finisse nelle mani di pochi attori privati. La missione era costruire sistemi utili all’umanità, evitando che il controllo si concentrasse in modo eccessivo.

    Oggi, invece, OpenAI è al centro di una delle più grandi operazioni industriali del settore tecnologico globale, sostenuta da Microsoft e proiettata verso una valutazione enorme. Questo non significa che ogni trasformazione sia illegittima. Significa però che il linguaggio originario è cambiato radicalmente.

    Non basta dire «beneficio per l’umanità» quando la competizione si gioca su capitali immensi, infrastrutture cloud, chip, dati, energia, alleanze geopolitiche e accesso ai mercati.

    Non basta richiamare la missione quando la struttura economica spinge nella direzione opposta, o quantomeno in una direzione molto più complessa.

    La IA per come l’abbiamo conosciuta in questi anni esce da questo processo con una veste che di fatto ricorda molto il passato. Sembra un paradosso ma è così.

    In aggiunta come contesto, la fiducia degli americani nell’intelligenza artificiale è in caduta, secondo i sondaggi più recenti. L’approvazione pubblica dell’IA è oggi inferiore a quella di temi come la guerra in Iran e le politiche dell’ICE. Vuol dire che il pubblico non è più disposto a fidarsi della retorica delle missioni in nome dell’umanità, almeno non in maniera automatica.

    La rivoluzione della IA e le dinamiche di potere

    Ci eravamo abituati a pensare alla IA come a un settore diverso da quelli del passato. Un settore guidato da menti scientifiche, da ricercatori che provenivano dalle università, da imprenditori che parlavano di missione e di umanità prima che di mercato.

    Ce lo siamo raccontati così, e con noi se lo erano raccontati gli stessi protagonisti. Il processo di Oakland però ha mostrato che la realtà è un’altra.

    La realtà è che dentro questo settore si combattono le stesse battaglie del capitalismo industriale di ogni epoca. Diatribe personali, invidie, accuse, ricatti, processi miliardari, alleanze che si stringono e si spezzano. I dirigenti che si descrivono nei diari come «possibili dittatori». I cofondatori che scrivono memo da 52 pagine contro l’amministratore delegato. Le proposte di fusione tenute segrete, le società parallele costituite in Delaware, gli avvocati che si scontrano in aula sulle versioni della verità di chi sta in cima.

    Sono soldi, e tanti soldi, in misura tale da far impallidire i petrolieri degli anni Settanta. OpenAI viaggia verso una quotazione da un trilione di dollari.

    xAI è stata assorbita da SpaceX in un’operazione che ha portato la valutazione combinata intorno al trilione e mezzo. Microsoft, durante il processo, ha dichiarato di aver investito oltre 100 miliardi di dollari nella propria partnership con OpenAI. Anthropic vale intorno ai 350 miliardi.

    Sono cifre che, fino a pochi anni fa, sarebbero state considerate fuori scala anche per il settore tecnologico più aggressivo.

    La rivoluzione, certo, cambierà tutto. Cambierà il modo di lavorare, di studiare, di informarsi, di scrivere, di prendere decisioni, di curare le persone, di amministrare i territori.

    Questo è un dato di fatto che non cambia con il verdetto di Oakland. Le dinamiche di potere che decidono come questa rivoluzione si svilupperà, però, e a beneficio di chi, sono rimaste identiche. Anzi, sono diventate più estreme. Mai prima nella storia industriale il controllo di una tecnologia trasformativa era stato concentrato in così poche mani.

    E forse è proprio questa la cosa che dovrebbe preoccuparci di più. Non la disputa tra Musk e Altman in quanto tale, ma il fatto che persone così ricche, così potenti, così legate ai vertici dei governi globali, abbiano in mano il futuro di una tecnologia che entrerà in ogni dimensione della vita collettiva, e lo usino, almeno in parte, per farsi la guerra tra loro.

    In mezzo c’è il futuro del mondo, in un momento in cui il mondo, attorno, sembra andare a rotoli. Guerre, instabilità geopolitica, fiducia democratica in caduta, sistemi educativi che faticano a stare al passo, mercati del lavoro che cambiano più velocemente di quanto la politica sappia gestire.

    Mentre tutto questo accade, una manciata di amministratori delegati decide quale modello di linguaggio addestrare, con quali dati, con quali vincoli di sicurezza, con quali finalità commerciali. Decide se aprire o chiudere l’accesso a determinati strumenti. Decide quali governi possono usare quali sistemi, in quali contesti militari, con quali termini contrattuali, il tutto ormai fuori da qualunque controllo democratico effettivo.

    Ecco, in un momento in cui questo processo viene celebrato come un punto di chiarezza, occorre invece mettere in fila le cose come stanno. Almeno in questo articolo ci ho provato.

    Non si tratta di rivedere il proprio giudizio sulla IA, che resta sempre una enorme opportunità per tutti, se affrontata con grande senso di responsabilità e consapevolezza dei rischi che si corrono.

    Ma resta il grande sapore amaro in bocca per il fatto che tutta questa novità, nei fatti, non ha cambiato davvero nulla.

  • Su Meta AI arrivano le chat in incognito con l’intelligenza artificiale

    Su Meta AI arrivano le chat in incognito con l’intelligenza artificiale

    Meta lancia Incognito Chat con Meta AI su WhatsApp e sull’app Meta AI. I messaggi non vengono salvati sui server, scompaiono alla chiusura della sessione e non possono essere letti né da Meta né da WhatsApp.

    L’annuncio è stato dato da Mark Zucherberg sulle sue piattaforme, presentando la nuova funzionalità come il primo importante prodotto di IA senza registro delle conversazioni e come tassello centrale della concetto, a lui molto caro, di superintelligenza personale.

    Non si tratta solo una nuova funzione di WhatsApp e dell’app Meta AI. Ma è il modo con cui Meta prova a rispondere a una delle obiezioni più frequenti che le persone fanno quando si parla di assistenti basati sull’intelligenza artificiale.

    E cioè: cosa succede a quello che racconto a questi sistemi? Chi può leggerlo? Per quanto tempo resta archiviato da qualche parte?

    La risposta arriva sotto forma di una nuova modalità di conversazione che Meta chiama “Incognito Chat” con Meta AI. Sarebbero quindi delle vere chat in incognito con la IA.

    Come detto in apertura, l’annuncio di oggi un tassello che si inserisce dentro la strategia della superintelligenza personale di Meta, quella visione di un assistente che ci conosce a fondo che si ricollega proprio a Muse Spark lanciato lo scorso aprile. E proprio in quel disegno questa novità trova il suo posto.

    Le chat in incognito con la IA e le parole di Zuckerberg

    «Oggi iniziamo a implementare Incognito Chat con Meta AI su WhatsApp e sull’app Meta AI: un modo completamente privato per interagire con l’IA, in modo simile a come la crittografia end-to-end impedisce a chiunque, persino a Meta o WhatsApp, di leggere le tue conversazioni. Questo è il primo importante prodotto di IA in cui non viene memorizzato alcun registro delle conversazioni sui server».

    Due i punti su cui soffermarsi in relazione alle parole di Zuckerberg.

    Il primo è il paragone diretto con la crittografia end-to-end, quella tecnologia che da anni protegge i messaggi tra persone su WhatsApp. Il secondo è la promessa che sui server di Meta non resta alcun registro delle conversazioni.

    Su Meta AI arrivano le chat in incognito con l'intelligenza artificiale

    È una dichiarazione netta, soprattutto se confrontata con quello che succede oggi con la maggior parte degli assistenti AI, dove le conversazioni restano archiviate per mesi e in molti casi vengono usate anche per migliorare i modelli.

    E Zuckerberg insiste proprio su questo confronto:

    «Le conversazioni sul tuo telefono scompaiono anche quando esci dalla sessione. Questo è diverso da altri prodotti di IA a scomparsa, in cui i registri delle conversazioni spesso rimangono sui server di altre aziende per molti mesi».

    La superintelligenza personale e lo spazio privato

    «Per ottenere il massimo dalla superintelligenza personale, avremo tutti bisogno di modi per discutere di argomenti sensibili in modo che nessun altro possa accedervi. Sono orgoglioso che MSL sia il primo laboratorio a fornire un’IA privata».

    La superintelligenza personale, nella visione che Zuckerberg ha pubblicato a luglio 2025 con il post Personal Superintelligence for Everyone, non è un sistema che automatizza il lavoro umano. È un compagno che ci conosce profondamente, comprende i nostri obiettivi e prova ad aiutarci a raggiungerli.

    Come avevo raccontato nell’articolo su Muse Spark, questa visione si appoggia su un vantaggio strutturale che nessun concorrente può replicare: 3,58 miliardi di utenti giornalieri sulle piattaforme Meta.

    Ma un assistente che ci conosce profondamente ha senso solo se può sentirsi raccontare cose che a chiunque altro non racconteremmo. Salute, soldi, lavoro, relazioni. E qui il problema diventa scomodo. Più l’assistente sa di noi, più diventa utile, ma anche più diventa rischioso che quei dati possano essere visti da qualcun altro.

    Incognito Chat- la modalità di chat in incognito con la IA – è la risposta di Meta a questo cortocircuito: uno spazio in cui parlare con l’IA, anche di temi sensibili, sapendo che la conversazione, una volta abbandonata, si chiude lì.

    Come funziona il Trusted Execution Environment

    «Incognito Chat gestisce tutte le inferenze dell’IA in un ambiente di esecuzione affidabile (Trusted Execution Environment) che garantisce che i tuoi messaggi non siano accessibili a noi».

    Proviamo a tradurlo in maniera semplice. Quando l’utente scrive un messaggio in modalità incognito, quel messaggio viaggia cifrato fino a un ambiente isolato dentro il cloud. Un ambiente che funziona dentro processori specializzati di AMD e NVIDIA progettati apposta per essere inaccessibili anche da chi gestisce i server.

    L’intelligenza artificiale elabora la richiesta dentro questa specie di stanza chiusa, genera la risposta, e poi tutto viene cancellato. Niente registri, niente copie di backup, niente accesso da parte di operatori umani.

    È la tecnologia che Meta chiama Private Processing, presentata per la prima volta a LlamaCon nell’aprile del 2025 e poi aggiornata a marzo del 2026. Su WhatsApp era già usata per funzioni più semplici, come i riassunti automatici delle conversazioni. Oggi alimenta una vera modalità privata di conversazione con l’assistente.

    Cosa si può fare e cosa no nella modalità di cha in incognito con la IA

    La funzione si attiverà su WhatsApp con una nuova icona dedicata nella chat uno a uno con Meta AI. E arriverà nei prossimi mesi anche sull’app standalone Meta AI, quella che si scarica separatamente. Quindi non riguarda solo WhatsApp, ma il rollout parte da lì.

    Ci sono però alcuni limiti pratici da conoscere. In modalità incognito si può solo scrivere e ricevere risposte di testo. Non si possono caricare immagini, non si possono generare immagini, non si possono fare conversazioni vocali.

    La sessione si chiude da sola anche bloccando il telefono o uscendo dall’app, e l’assistente perde il contesto di quello che è stato detto. Inoltre Meta chiede di confermare l’età, perché i minori di 13 anni non sono ammessi sulle sue piattaforme. E come nella modalità standard restano attivi i filtri di sicurezza che impediscono all’assistente di rispondere su temi pericolosi.

    Un rollout graduale e tutto da osservare in UE

    Sulla disponibilità è bene essere precisi. Meta dichiara apertamente che il rilascio è graduale e che la disponibilità varia in base all’account e alla regione geografica. Al lancio alcuni Paesi sono esclusi, come l’India.

    Per quanto riguarda l’Unione Europea, al momento non c’è una conferma esplicita di esclusione dal lancio iniziale, ma sappiamo bene che Meta procede sempre con maggiore cautela qui in UE, per via del quadro normativo del GDPR e del DSA. Resta da vedere in quali Paesi UE la funzione comparirà nelle WhatsApp degli utenti nelle prossime settimane.

    Da ricordare che la nuova funzionalità non si attiva tutta insieme per tutti, ma viene distribuita progressivamente. Anche dentro lo stesso Paese, alcune persone la vedranno prima di altre.

    I nuovi progetti attorno a Meta AI

    Incognito Chat arriva dentro una stagione di annunci di Meta sull’intelligenza artificiale che sta caratterizzando proprio queste settimane.

    A inizio aprile, come avevo raccontato nell’articolo su Muse Spark, Meta ha lanciato il primo modello sviluppato dal nuovo Meta Superintelligence Labs guidato da Alexandr Wang. Ed è proprio quel laboratorio, MSL, che Zuckerberg cita nel suo post come il primo a fornire un’IA privata.

    A questo si è aggiunto un altro fronte, quello dedicato ai più giovani. Lo scorso 23 aprile Meta ha annunciato nuovi strumenti per i genitori, che adesso possono vedere su Facebook, Messenger e Instagram i temi generali di cui i loro figli adolescenti hanno parlato con Meta AI nell’ultima settimana. La funzionalità è già attiva anche in Italia.

    E il 5 maggio Meta ha annunciato l’espansione delle protezioni Teen Account su Instagram nei 27 Paesi dell’Unione Europea e in Brasile, con un sistema di intelligenza artificiale che individua automaticamente gli utenti che potrebbero essere minorenni.

    Meta ha già anticipato che dopo Incognito Chat arriverà Side Chat con Meta AI, una funzione che permetterà di rivolgersi all’assistente direttamente all’interno delle conversazioni private con altre persone, senza che gli altri partecipanti vedano la richiesta. Anche questa basata sull’infrastruttura di Private Processing.

    Cosa resta da capire

    Alla fine possiamo dire che questa funzionalità di Incognito Chat Meta proverà a costruire le condizioni per la sua superintelligenza personale. Senza uno spazio davvero privato, l’assistente che ci conosce profondamente resta una promessa difficile da mantenere. E a queste condizioni, così come le abbiamo viste qui, la promessa prova a diventare prodotto.

    Staremo a vedere come si svilupperà nelle prossime settimane, come sempre.