In questa categoria troverete articoli su Intelligenza Artificiale e Machine Learning, soprattutto su come queste tecnologie stanno evolvendosi, con esempi concreti
Accenture diventa partner di OpenAI per l’adozione dell’AI agentica nelle aziende. In Italia, secondo l’AD Teodoro Lio, si punta sulla digitalizzazione del patrimonio di conoscenza industriale.
Accenture e OpenAI hanno siglato un accordo strategico che ridefinisce il modo in cui l’intelligenza artificiale generativa arriverà nel tessuto produttivo globale. Si tratta di un’alleanza strutturata per accelerare l’adozione dell’AI su larga scala, con numeri che danno la misura dell’investimento.
In virtù di questo accordo, 30.000 professionisti Accenture verranno formati sulle tecnologie OpenAI, mentre un gruppo dedicato lavorerà allo sviluppo di soluzioni pensate per settori specifici.
Il senso dell’operazione lo chiarisce Julie Sweet, Chair e CEO di Accenture: l’obiettivo è aiutare i clienti a passare dalla sperimentazione all’implementazione concreta, integrando l’AI nei processi core del business.
Accenture e OpenAI, partnership per la IA Agentica
Fidji Simo, CEO of Applications di OpenAI, sottolinea il ruolo di Accenture nell’accompagnare le aziende nell’adozione delle tecnologie che definiscono ogni nuova era, un riconoscimento del valore della consulenza come ponte tra innovazione e impresa.
Sul piano operativo, l’accordo si articola su più fronti. Accenture LearnVantage, la piattaforma di formazione del gruppo, integrerà i contenuti di OpenAI Academy per costruire competenze diffuse.
Le soluzioni sviluppate copriranno ambiti chiave: customer experience, software engineering, operations e gestione dei talenti. L’idea è quella di creare strumenti verticali, calibrati sulle esigenze specifiche di industry diverse.
Cosa significa l’accordo per l’Italia
Teodoro Lio – AD Accenture Italia
Per l’Italia, la partnership assume un significato particolare. Teodoro Lio, Amministratore Delegato di Accenture Italia, inquadra l’opportunità in termini netti: “Le organizzazioni italiane hanno oggi un’occasione decisiva: utilizzare l’intelligenza artificiale per creare nuovo valore nei processi, nei servizi e nelle esperienze dei clienti.“
La chiave, secondo Lio, sta nell’accelerare la digitalizzazione del patrimonio di conoscenza che rende unico il sistema industriale italiano, colmando il divario nell’adozione dell’AI e valorizzando la combinazione tra capacità umane e intelligenza aumentata.
“Questa è la leva che può rafforzare la competitività delle nostre eccellenze – industriali, creative, scientifiche – e trasformare la conoscenza in valore per un’innovazione duratura.”
Grazie alla collaborazione con OpenAI, conclude Lio, Accenture continuerà a mettere a disposizione tecnologie e competenze per accompagnare le organizzazioni italiane nel loro percorso di reinvenzione e nel consolidamento della competitività internazionale.
Un accordo in un momento particolare per la IA Generativa
L’accordo tra Accenture e OpenAI si inserisce in una fase in cui il mercato dell’AI generativa sta rapidamente maturando. La corsa non è più solo alla tecnologia migliore, ma alla capacità di implementarla in modo efficace nei contesti reali.
Le grandi società di consulenza diventano così attori chiave di questa transizione, fungendo da ponte tra i laboratori di ricerca e le sale riunioni dove si prendono le decisioni di business.
Per le aziende italiane, la domanda da porsi è relativamente semplice: come sfruttare questa finestra di opportunità senza restare spettatori? La risposta, probabilmente, sta proprio in quel mix di competenze umane e intelligenza artificiale che Lio descrive. Il patrimonio di conoscenza c’è e gli strumenti per valorizzarlo, adesso, anche.
Tre anni fa OpenAI lanciava ChatGPT. E tre anni dopo, un articolo del Financial Times e i dati Similarweb fotografano un cambio di scenario che nessuno avrebbe immaginato. Google sorpassa OpenAI e Altman dichiara “code red”.
Tre anni fa, esattamente il 30 novembre 2022, OpenAI lanciava ChatGPT introducendo a tutti la IA Generativa. In cinque giorni raggiunse un milione di utenti, esattamente il 5 dicembre 2022.
In due mesi arrivò a cento milioni di utenti attivi mensili, una velocità di crescita mai vista prima per nessuna piattaforma digitale.
Per capire la portata di quel fenomeno, basta un veloce confronto: TikTok ha impiegato 9 mesi per raggiungere 100 milioni di utenti, Instagram due anni e mezzo, Facebook quattro anni e mezzo. ChatGPT ha polverizzato ogni record, diventando il simbolo stesso dell’intelligenza artificiale generativa accessibile a tutti.
Con questi numeri ChatGPT è entrato in un club ristrettissimo, quello dei colossi digitali che hanno trasformato il modo in cui le persone interagiscono con la tecnologia. E lo ha fatto in soli tre anni, con una crescita che non ha precedenti nella storia di internet.
Il sorpasso di Google su OpenAI a tre anni dal lancio di ChatGPT
Il grafico di Similarweb che mostra il sorpasso
Partiamo da un dato concreto. Similarweb, una delle fonti più affidabili per l’analisi del traffico web, mostra l’evoluzione del tempo medio per visita sui tre principali chatbot AI: ChatGPT, Gemini di Google e Claude di Anthropic.
Ora, non stiamo parlando di numero di utenti, dove ChatGPT mantiene ancora il vantaggio assoluto con 800 milioni di utenti settimanali contro i 650 milioni mensili di Gemini. Stiamo parlando di coinvolgimento, quindi di engagemente. Ossia di quanto tempo le persone investono, in termini di tempo e attenzione, effettivamente usando questi strumenti.
E qui la differenza si fa interessante. Il tempo per visita misura la qualità dell’interazione, non solo la curiosità iniziale. Significa che gli utenti trovano ragioni concrete per restare, che le risposte reggono conversazioni più lunghe, che il valore percepito giustifica l’investimento di attenzione.
La rimonta di Google su OpenAI
E qui è utile fare un passo indietro.
Un anno fa molti analisti avevano messo in discussione gli sforzi di Google nell’AI generativa. Il lancio disastroso di Bard, gli errori nelle demo pubbliche, la paura che ChatGPT cannibalizzasse il motore di ricerca, la novità che potesse addirittura mettere in crisi l’impero Google.
Poi è successo qualcosa. La svolta è arrivata quest’anno, con la conferenza Google IO di maggio. Google ha presentato una serie di aggiornamenti convincenti, ha mostrato muscoli tecnologici che erano rimasti nascosti, ha dimostrato di avere una strategia integrata.
E poi è arrivato Nano Banana, il tool di editing fotografico con AI che è diventato virale durante l’estate. Sembra un dettaglio, ma non lo è: ha portato l’app mobile di Gemini da 400 milioni di utenti mensili a maggio a 650 milioni a ottobre.
La settimana scorsa Google ha lanciato Gemini 3, il suo ultimo modello di linguaggio. E, secondo le valutazioni tecniche, Gemini 3 ha superato GPT-5 di OpenAI su diversi benchmark chiave. Ha ottenuto miglioramenti nel processo di training che hanno eluso OpenAI negli ultimi mesi.
Marc Benioff, CEO di Salesforce, ha scritto su X: “Ho usato ChatGPT ogni giorno per tre anni. Ho appena passato due ore su Gemini 3. Non torno indietro. Il salto è folle, sembra che il mondo sia cambiato di nuovo.”
Holy shit. I’ve used ChatGPT every day for 3 years. Just spent 2 hours on Gemini 3. I’m not going back. The leap is insane — reasoning, speed, images, video… everything is sharper and faster. It feels like the world just changed, again. ❤️ 🤖 https://t.co/HruXhc16Mq
Ma qual è il vero vantaggio di Google? La risposta sta nell’approccio “full stack”, come viene definito.
Google ha addestrato Gemini 3 usando i propri chip personalizzati, le Tensor Processing Unit. Non ha dovuto dipendere dai costosissimi chip Nvidia che il resto dell’industria AI deve comprare, spesso con lunghe liste d’attesa.
Koray Kavukcuoglu, chief technology officer di DeepMind, lo spiega al Financial Times: “Essere in grado di connettersi con consumatori, clienti, aziende a quella scala è qualcosa che possiamo fare grazie all’approccio full stack integrato che abbiamo.“
E questo approccio include: chip proprietari, il motore di ricerca dominante al mondo, l’infrastruttura cloud di Google Cloud, gli smartphone Android, YouTube, Gmail. Un ecosistema completo dove integrare l’AI in miliardi di touchpoint già esistenti con gli utenti.
Il risultato? La capitalizzazione di mercato di Alphabet si sta avvicinando ai 4 trilioni di dollari per la prima volta.
Il sorpasso di Google su OpenAI a tre anni dal lancio di ChatGPT
La scommessa impossibile di OpenAI
E OpenAI? OpenAI è sotto pressione come mai prima.
Sam Altman, il CEO, ha inviato un memo interno allo staff già prima del lancio di Gemini 3. Il contenuto? “Dovremo restare concentrati attraverso la pressione competitiva a breve termine. Aspettatevi che le vibes là fuori siano difficili per un po’.” Il memo è stato riportato da The Information. E ora capiamo perché.
Sam Altman dichiara “code red”, cosa significa
Ma le “vibes difficili” sono diventate qualcosa di più concreto. Lunedì 2 dicembre 2025, appena tre giorni fa, Altman ha dichiarato uno stato di allerta interno. The Information riporta che il CEO ha inviato un nuovo memo ai dipendenti dichiarando “code red”: tutte le risorse devono concentrarsi sul miglioramento di ChatGPT di fronte alla crescente minaccia competitiva di Google e altri concorrenti AI.
Nel memo, Altman annuncia che altre iniziative, inclusa l’introduzione della pubblicità in ChatGPT, verranno ritardate per concentrarsi sul prodotto core.
L’ironia della situazione è evidente. L’analisi del codice della versione beta Android di ChatGPT (1.2025.329) mostra che il sistema pubblicitario è già pronto: ci sono riferimenti espliciti a “ads feature”, “search ad”, “search ads carousel” e “bazaar content”. OpenAI ha persino assunto oltre 600 ex dipendenti Meta, molti dei quali specializzati proprio in advertising.
La posizione di Altman sulla pubblicità è cambiata radicalmente nel tempo. Nel 2024 l’aveva definita “particolarmente inquietante” e una soluzione da “ultima spiaggia”. A giugno 2025 aveva ammorbidito il giudizio: “Non sono totalmente contrario. Penso che gli annunci su Instagram siano piuttosto interessanti.”
Ma proprio ora che tutto è tecnicamente pronto per lanciare gli ads, Altman dichiara “code red” e li rimanda. Ecco la pressione competitiva di Google, considerata come una minaccia che richiede di mettere in pausa tutto il resto, inclusa una fonte di ricavi già pronta.
Eppure il problema della monetizzazione resta urgente. OpenAI ha impegnato 1,4 trilioni di dollari nei prossimi otto anni per la potenza di calcolo. Ha stretto accordi enormi con Nvidia, Oracle, AMD, Broadcom. Un investimento che è ordini di grandezza superiore ai ricavi attuali dell’azienda.
Per finanziare questo progetto, i partner devono usare debito. Si tratta di una scommessa molto rischiosa per qualsiasi azienda.
OpenAI e gli ingenti investimenti
Ma il problema più grande è un altro. OpenAI deve trovare flussi di cassa sufficienti per sostenere quella scala di investimento. E al momento il modello di business non li garantisce.
Secondo le analisi finanziarie più recenti, OpenAI non ha una strada chiara verso la redditività fino al 2030 e necessiterebbe di oltre 207 miliardi di dollari aggiuntivi per sostenere i suoi sviluppi tecnologici.
L’azienda crede di poter attrarre centinaia di milioni di abbonati paganti a ChatGPT nei prossimi anni. Ma il piano a breve termine per generare più ricavi passa attraverso la pubblicità, qualcosa che ora viene rimandato proprio per rispondere alla pressione competitiva.
Il punto è che questo li porta dritti in un mercato già saturo, dominato da Meta e Alphabet. ChatGPT non ha ancora scalfito il dominio di Google nel mercato pubblicitario. E sta solo iniziando a integrare pubblicità e funzionalità di shopping nel chatbot.
Alcuni esperti dicono che OpenAI si è estesa troppo. Nell’ultimo anno hanno lanciato nuovi prodotti a ritmo frenetico: strumenti di programmazione automatizzata, l’app video Sora.
“OpenAI si sta disperdendo troppo,” dice un partner di un venture capital della Silicon Valley. “È impossibile per loro fare tutto bene.”
Anthropic, il terzo incomodo
E poi c’è Anthropic. Fondata nel 2021 da ex membri di OpenAI, sta raccogliendo un nuovo round di finanziamento che dovrebbe valutarla oltre 300 miliardi di dollari.
Claude, il chatbot di Anthropic, è rimasto nell’ombra rispetto al successo di massa di ChatGPT. Ma il focus storico di Anthropic sulla sicurezza dell’AI ha aiutato a creare uno strumento più affidabile per i clienti corporate, sostengono i suoi investitori. E i loro strumenti di coding sono considerati tra i migliori.
Anthropic vede il suo business in grande crescita in questo momento. Mentre OpenAI inseguiva i numeri assoluti di utenti consumer, Anthropic ha lavorato sul valore per cliente, sulla stabilità, sull’affidabilità.
La fase di maturazione della IA Generativa
Tre anni dopo il lancio di ChatGPT, il mercato dell’AI generativa sta uscendo da quella che era la fase pionieristica. Oggi non basta più essere stati i primi. Siamo nella fase di maturazione. Serve infrastruttura. Serve integrazione. Serve sostenibilità economica.
OpenAI adesso deve dimostrare che la sua scommessa da 1,4 trilioni ha senso economico, non solo tecnologico.
Come abbiamo visto, il tempo che le persone investono usando questi strumenti conta. L’engagement conta. E quel grafico di Similarweb lo racconta chiaramente: il sorpasso è già avvenuto.
Certo, concentrarsi sul coinvolgimento al momento è la strada quasi obbligata da seguire ma non è detto che sia quella giusta. L’esperienza delle piattaforme digitali è lì che ce lo dimostra chiaramente. Il rischio di snaturare perdendo di vista l’obiettivo è praticamente dietro l’angolo.
[L’immagine di copertina è stata realizzata da Franz Russo usando il modello di IA Generativa Gemini 3 – Nano Banana]
Dalla violenza online alla prevenzione clinica, la tecnologia offre strumenti concreti per proteggere le donne. La giornata contro la violenza sulle donne è l’occasione per conoscere chatbot e Intelligenza Artificiale che trasformano il digitale in alleato.
Quasi duemila casi sospetti di violenza sulle donne, rimasti invisibili ai registri ufficiali del sistema sanitario, sono stati identificati da un algoritmo. La verifica manuale su un campione ha confermato la correttezza delle predizioni nel 96% dei casi.
Non è fantascienza, è il progetto ViDeS (Violence Detection System) dell’Università di Torino, presentato proprio oggi, 25 novembre 2025, nella Giornata internazionale per l’eliminazione della violenza contro le donne.
La notizia, rilanciata da Euronews e Il Sole 24 Ore, rappresenta plasticamente il punto in cui ci troviamo. E cioè, la tecnologia, e in particolare l’intelligenza artificiale, dal ruolo di potenziale minaccia (deepfake, stalkerware, molestie online) passa anche a quello di alleato concreto nella prevenzione e nel contrasto della violenza di genere.
In pratica, la tecnologia e quindi anche la IA rivestono questo duplice ruolo di minaccia e alleato. E in questa giornata guardiamo insieme cosa davvero possono fare come alleati.
La violenza digitale comprende un ventaglio di comportamenti: diffusione non consensuale di immagini intime, cyberstalking, deepfake pornografici, discorsi d’odio, tracciamento delle attività tramite stalkerware.
Secondo le Nazioni Unite, il 95% degli abusi online avviene contro le donne, e nel 70% dei casi chi subisce violenza digitale subisce anche violenza fisica o sessuale dal partner.
Ma il costo umano, naturalmente, resta incalcolabile.
Violenza sulle donne: tecnologia e IA, i nuovi alleati
L’AI che “legge” i referti: il caso italiano ViDeS e PAUSE
Parlando di Intelligenza Artificiale in una giornata come questa, è il caso di segnalare progetti che nascono come valido aiuto per contrastare il fenomeno della violenza contro le donne.
Il sistema analizza automaticamente i referti del pronto soccorso per identificare lesioni di probabile origine violenta, anche quando l’anamnesi non lo dichiara esplicitamente.
Il modello è stato addestrato su circa 350-390mila referti dell’ospedale Mauriziano relativi al periodo 2015-2024. Il risultato? Un’accuratezza del 96-98% nell’identificare casi sospetti. Mentre nei registri ufficiali l’ospedale aveva annotato solo 900 casi di violenza, l’algoritmo ne ha segnalati quasi 2.000.
Il progetto si integra con PAUSE (Prevention of Assault Under Scientific Evidence), che aggiunge una dimensione dinamica. Infatti, non si limita a leggere un singolo referto, ma ricostruisce la cronologia degli accessi e dei traumi, analizzando frequenza, tipologia e variabilità delle spiegazioni fornite. Lo scopo è distinguere la fisiologia clinica dai segnali precoci di violenza domestica.
Come sottolinea Anna Maria Poggi, presidente della Fondazione CRT: “La tecnologia, quando è guidata da responsabilità e da una visione etica, può diventare un alleato prezioso nella tutela delle persone più vulnerabili.”
Chatbot e app: l’aiuto silenzioso che non lascia tracce
Se l’AI applicata ai dati sanitari lavora sulla prevenzione “a monte”, esiste un altro fronte: quello del supporto diretto alle donne in difficoltà.
E qui il digitale ha sviluppato strumenti che rispondono a un’esigenza concreta. Ossia quella di poter chiedere aiuto in silenzio, senza telefonate che possano essere intercettate dal maltrattante.
#NonPossoParlare
Sviluppato dall’Associazione Save the Woman in collaborazione con SPX Lab, Dotvocal e diversi centri antiviolenza liguri, #NonPossoParlare è un chatbot pensato per le donne che vivono con un maltrattante.
Funziona su smartphone, tablet o computer, simula una conversazione naturale con un operatore di centro antiviolenza, ed è disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Soprattutto, non lascia tracce sul dispositivo.
Il sistema è stato sviluppato grazie all’esperienza diretta delle operatrici dei centri antiviolenza, che hanno “istruito” l’intelligenza artificiale sulle domande più frequenti delle donne che chiedono aiuto. La Città di Alessandria è stata il primo capoluogo di provincia in Italia ad adottarlo.
Durante il lockdown del 2020, i contatti via chat sono triplicati, passando da 829 a oltre 3.300 messaggi. Nel primo trimestre 2025 sono arrivate oltre 14.000 chiamate, ma il dato da tenere in considerazione è che il 75% delle vittime non ha poi sporto denuncia per paura delle reazioni dell’aggressore.
Come spiega Arianna Gentili, responsabile 1522 di Differenza Donna: “Una chat che non devo scaricare e che posso aprire e chiudere senza lasciare traccia va oltre la paura di essere rintracciate. L’anonimato aiuta a scardinare il pregiudizio che andare in un centro antiviolenza equivalga a sporgere denuncia.”
Mama Chat e YouPol
Mama Chat è il primo sportello europeo ad offrire assistenza psicologica online tramite chat gratuita e anonima, con psicologhe volontarie pronte all’ascolto.
YouPol, l’app della Polizia di Stato nata nel 2017 per contrastare bullismo e spaccio, ha aggiunto durante la pandemia la possibilità di segnalare violenza domestica.
Il caso spagnolo VioGén: 17 anni di valutazione del rischio
Il sistema valuta il grado di rischio delle donne che hanno denunciato violenza domestica, assegnando un punteggio che va da “trascurabile” a “estremo” e determinando l’intensità degli interventi di protezione.
Secondo le autorità spagnole, VioGén ha contribuito a una riduzione del 25% delle aggressioni.
Ma non è infallibile: un’inchiesta del New York Times ha riportato che su 98 casi di omicidio successivi a violenza domestica, 55 vittime erano state valutate come a rischio trascurabile o basso. Occorre quindi ricordare, ancora una volta, che l’AI può supportare il lavoro umano, ma non sostituirlo del tutto.
Il fronte della violenza digitale: deepfake, revenge porn e la risposta tecnologica
Se la tecnologia può essere alleata, può essere anche arma. I deepfake pornografici, le immagini manipolate con AI, i siti di “nudify” che spogliano virtualmente qualsiasi donna a partire da una foto. Sono fenomeni in crescita esponenziale che colpiscono soprattutto donne e ragazze e di recente ne sono stati scoperti diversi.
In Italia, la legge 132/2025 sull’intelligenza artificiale, in vigore dal 10 ottobre, ha introdotto il reato di diffusione illecita di contenuti generati o alterati con sistemi di AI (art. 612-quater del Codice penale).
PermessoNegato: 3,5 milioni di contenuti rimossi dal 2019
L’associazione PermessoNegato, nata nel 2019, è diventata una delle principali realtà europee nel contrasto alla diffusione non consensuale di materiale intimo.
L’associazione ad oggi ha gestito oltre 5.000 casi, di cui 2.500 solo nell’ultimo anno, per un totale di 3,5 milioni di contenuti rimossi dal web. PermessoNegato offre supporto tecnologico gratuito per l’identificazione, la segnalazione e la rimozione dei contenuti dalle piattaforme online.
La comunicazione che ribalta la narrativa: Una Nessuna Centomila e l’AI “buona”
La Fondazione Una Nessuna Centomila ha lanciato per il 2025 la campagna “La violenza virtuale è reale“, che usa per la prima volta l’intelligenza artificiale in modo creativo: una donna generata dall’AI per mostrare che “Questa donna non esiste, ma la violenza che subisce sì”.
È un ribaltamento intelligente. In un momento in cui l’AI viene usata per creare deepfake e sessualizzare le donne senza consenso, la campagna trasforma la stessa tecnologia in uno strumento di denuncia.
La campagna mira a veicolare il messaggio che se si può inventare, manipolare e sessualizzare un’immagine con un click, allora è necessario prendersi cura del linguaggio e degli sguardi, non dei corpi.
Oltre i confini: dall’Africa agli Stati Uniti
Il fenomeno è globale e le risposte si moltiplicano.
In Sudafrica, dove il tasso di femminicidi è cinque volte superiore alla media mondiale, l’imprenditrice Leonora Tima ha sviluppato Grit (Gender Rights in Tech), una delle prime app gratuite basate sull’AI per affrontare la violenza di genere, creata interamente da sviluppatori africani. Include un pulsante d’emergenza, una cassaforte digitale per conservare prove, e un chatbot chiamato Zuzi che offre ascolto e orientamento ai servizi.
Negli Stati Uniti, il Take It Down Act firmato nel maggio 2025 impone alle piattaforme online di rimuovere entro 48 ore immagini intime non consensuali, incluse quelle generate dall’AI.
In Europa, la Direttiva 2024/1385 introduce un quadro giuridico comune contro la violenza sulle donne, mentre il Digital Service Act impone obblighi più stringenti alle piattaforme sulla rimozione di contenuti illegali.
I numeri italiani: uno scenario che non migliora
Mentre la tecnologia avanza, i numeri della violenza in Italia restano drammatici.
Secondo l’Osservatorio di Non Una di Meno, al 22 novembre 2025 sono stati registrati 77 femminicidi nel 2025. L’Istat ricorda che circa 6,4 milioni di donne italiane tra i 16 e i 75 anni (il 31,9% della popolazione femminile in quella fascia d’età) ha subito almeno una violenza fisica o sessuale nella vita.
Gli autori della violenza sono italiani in 3 casi su 4, il 47,8% ha un lavoro stabile, e nella quasi totalità dei casi sono partner, ex partner o familiari.
Nel 2024 sono attive 60 case rifugio, in calo rispetto al 2023 a causa dell’instabilità dei finanziamenti.
Oltre la tecnologia, serve un cambiamento culturale
La tecnologia, da sola, non basta. Lo dicono tutti gli esperti che sono stati interpellati: l’AI può supportare, ma non sostituire la relazione di cura.
Può identificare pattern, segnalare rischi, rimuovere contenuti dannosi, offrire un primo ascolto anonimo. Ma la violenza di genere resta “un problema strutturale nella nostra società“, come ricorda Giulia Minoli, presidente di Una Nessuna Centomila, “ed è necessario avere un approccio sistemico e costruire un’alleanza con tutti i mondi possibili“.
La psicoterapeuta Gloriana Rangone, commentando il fenomeno dei deepfake, lo dice con chiarezza: “La tecnologia amplifica ciò che già esiste. Se una cultura è violenta, sessista, intrisa di disuguaglianza, l’IA non fa che renderla più visibile e più potente. La responsabilità resta nostra: di come educhiamo, di quali modelli di relazione trasmettiamo, di come trattiamo il corpo e il consenso.”
In questo 25 novembre 2025, la sfida è doppia. Usare ogni strumento tecnologico disponibile per proteggere le donne, e al tempo stesso lavorare su quel cambiamento culturale profondo senza il quale nessun algoritmo potrà mai essere sufficiente.
La tecnologia può riconoscere i segnali d’allarme quando c’è ancora tempo per intervenire. Ma spetta a noi decidere in che direzione vogliamo andare.
Risorse utili
1522 – Numero antiviolenza e antistalking (attivo 24/7, anche via chat e app)
PermessoNegato.it – Supporto gratuito per vittime di revenge porn e violenza online
Il down di Cloudflare ha bloccato gran parte del web, evidenziando ancora una volta la fragilità dell’infrastruttura digitale nell’era dell’intelligenza artificiale e della sua crescente pressione.
Nuovi messaggi di errore 500, pagine bianche e servizi inaccessibili. Non si trattava di un problema locale o di singole piattaforme in difficoltà. Il problema, stavolta, era causato da Cloudflare, l’infrastruttura invisibile che gestisce circa il 20% di tutto il traffico internet mondiale.
Quando in Italia erano circa le 12:20, un’ondata di down ha colpito nello stesso momento X, ChatGPT, Canva, Discord, League of Legends, PayPal, Spotify e centinaia di altri servizi. Per oltre un’ora, una porzione significativa del web è rimasta paralizzata, in quello che si configura come uno dei blackout più estesi degli ultimi mesi.
Un incidente che arriva a meno di un mese dal down di Amazon Web Services del 20 ottobre, e che solleva nuovamente interrogativi urgenti sulla fragilità dell’infrastruttura digitale nell’era dell’intelligenza artificiale.
Cronaca di un blackout annunciato
La prima segnalazione ufficiale è arrivata alle 11:48 UTC sulla pagina Cloudflare Status: “Cloudflare è consapevole di un problema che potrebbe impattare diversi clienti e sta indagando”. Una comunicazione vaga che nascondeva la portata reale del disastro.
Nel giro di pochi minuti, le segnalazioni su Downdetector sono schizzate a oltre 12.000 per la sola piattaforma X. E a quel punto, anche Downdetector stesso, il servizio che monitora i disservizi online, era irraggiungibile perché si appoggia all’infrastruttura Cloudflare.
Gli utenti che cercavano conferme sul blackout si ritrovavano davanti a una schermata bianca con un messaggio surreale. Rendendo quindi impossibile verificare se internet funzionasse, perché il sistema di verifica stesso era offline.
I problemi tecnici erano i soliti ed evidenti, come errori 500 (Internal Server Error) diffusi, loop infiniti nei controlli di sicurezza che verificano se l’utente è umano, dashboard di Cloudflare inaccessibile persino per gli amministratori di sistema che cercavano di capire cosa stesse accadendo.
Anche la stessa pagina di stato del servizio mostrava segni di malfunzionamento, con la formattazione CSS che si sgretolava lasciando solo testo grezzo.
Per comprendere l’ampiezza del blackout, basta guardare l’elenco dei servizi rimasti offline o gravemente rallentati.
Il down di Cloudflare e la fragilità crescente di Internet
Social media e comunicazione: X (ex Twitter) ha registrato picchi di 12.374 segnalazioni su Downdetector, con accessi intermittenti per oltre un’ora. Discord, utilizzato da milioni di gamer e community online, è rimasto inaccessibile.
Intelligenza artificiale e produttività: ChatGPT di OpenAI ha mostrato il messaggio “please unblock challenges.cloudflare.com to proceed”, impedendo l’accesso al chatbot più utilizzato al mondo. Anche Sora, l’applicazione per video brevi di OpenAI, è rimasta offline.
La pagina di stato di OpenAI ha confermato: “un problema con uno dei nostri fornitori di servizi di terze parti”. Canva, la piattaforma di design utilizzata da milioni di professionisti, era completamente irraggiungibile. Persino Claude AI ha sofferto di un’interruzione importante.
Gaming e intrattenimento: League of Legends ha registrato problemi di connessione diffusi. I siti di modelli 3D per la stampa come Printables e Thangs mostravano errori HTTP 500. Letterboxd, il social network per cinefili, era offline.
Finanza e crypto: Coinbase, la principale piattaforma di trading crypto, ha subito interruzioni. BitMEX ha confermato un’interruzione legata ai problemi Cloudflare. Arbiscan, il block explorer di Arbitrum, era inaccessibile. DefiLlama, piattaforma fondamentale per i dati DeFi, mostrava errori intermittenti. PayPal e le app di pagamento hanno registrato problemi.
Servizi quotidiani: Uber e Uber Eats hanno mostrato difficoltà intermittenti con pagamenti e ordini. Persino i chioschi McDonald’s per gli ordini hanno smesso di funzionare in diverse località, come segnalato su Reddit. Spotify ha registrato problemi separati ma contemporanei.
Infrastruttura Web: Siti di informazione, portali aziendali, piattaforme e-commerce. Hardware Upgrade, tra i principali siti tech italiani, era irraggiungibile. The Register, Notebookcheck e Videocardz mostravano errori 500.
Cos’è Cloudflare e perché un suo problema blocca internet
Per comprendere la portata di questo ennesimo down, serve capire cosa fa realmente Cloudflare e perché la sua posizione nel web moderno è così cruciale.
Questo sistema offre vantaggi enormi. Cloudflare distribuisce i contenuti attraverso una Content Delivery Network (CDN) con server in oltre 200 città in più di 100 paesi, rendendo il caricamento delle pagine molto più veloce. Protegge i siti da attacchi DDoS (Distributed Denial of Service), filtrando il traffico malevolo prima che possa raggiungere i server reali. Gestisce in media 81 milioni di richieste HTTP al secondo, secondo i dati ufficiali dell’azienda.
I numeri della concentrazione sono impressionanti. Secondo W3Techs, circa l’80,7% di tutti i siti web che utilizzano una CDN si appoggiano a Cloudflare. In termini di quota di mercato assoluta delle CDN, Cloudflare detiene il 39,24%, seguita da Amazon CloudFront con il 24,22%. Tra i top 10.000 siti più popolari al mondo, il 32,8% utilizza Cloudflare.
Nel 2024, l’azienda ha registrato ricavi per 1,3 miliardi di dollari, con una crescita del 32% anno su anno. Ha 4,1 milioni di clienti totali, di cui 119.206 paganti e 945 grandi aziende che generano ciascuna oltre 100.000 dollari di ricavi annui.
La struttura dei prezzi di Cloudflare spiega in parte questa diffusione: offre un piano gratuito generoso che ha permesso a milioni di piccoli siti di adottare la piattaforma senza costi iniziali. Una strategia che ha creato una dipendenza strutturale difficile da invertire.
Le cause: traffico anomalo e altri da verificare
Alle 13:09 UTC, Cloudflare ha pubblicato l’aggiornamento più significativo: “Il problema è stato identificato e una soluzione è in fase di implementazione”. Ma cosa era successo realmente?
Un portavoce dell’azienda ha dichiarato ai media: “Abbiamo rilevato un picco di traffico insolito verso uno dei servizi Cloudflare a partire dalle 11:20 UTC. Questo ha causato errori per parte del traffico che passa attraverso la rete Cloudflare. Non conosciamo ancora la causa del picco di traffico insolito”.
La comunicazione ufficiale parla di un “picco di traffico insolito” verso uno dei servizi Cloudflare, che ha innescato errori a cascata nel traffico che transitava attraverso la rete. L’azienda ha sottolineato di essere al lavoro per garantire che tutto il traffico venga servito senza errori, rimandando l’analisi delle cause dopo il ripristino del servizio.
Le ipotesi circolate nell’immediatezza hanno considerato diversi scenari. Cloudflare aveva programmato manutenzioni ordinarie in alcuni datacenter. In ogni caso, le manutenzioni programmate di solito prevedono il reindirizzamento del traffico verso altre località, rendendo improbabile che siano state la causa diretta.
Un attacco DDoS coordinato resta una possibilità, anche se Cloudflare è specializzata proprio nella mitigazione di questo tipo di minacce. Solo due mesi prima, l’azienda aveva bloccato un attacco DDoS record da 11,5 Tbps. L’ipotesi di un attacco sufficientemente sofisticato da superare le difese di Cloudflare potrebbe risultare inquietante riguardo alla sicurezza dell’infrastruttura globale.
Alan Woodward, esperto di cybersecurity dell’Università del Surrey, ha commentato: “Un servizio così grande raramente ha un singolo punto di fallimento”, sottolineando come sia improbabile che si tratti di un attacco coordinato ma evidenziando la complessità del sistema.
Un errore di configurazione interna, magari legato al DNS o ai sistemi di routing, è l’ipotesi più probabile secondo molti osservatori tecnici. Un errore di configurazione nei sistemi che traducono i nomi di dominio in indirizzi IP potrebbe spiegare l’effetto a cascata osservato.
Durante i tentativi di rimedio, Cloudflare ha dovuto disabilitare temporaneamente l’accesso WARP a Londra, il servizio simile a una VPN che instrada il traffico attraverso la rete dell’azienda. Una mossa drastica che indica la gravità dei problemi di routing riscontrati.
Il down di Cloudflare e la fragilità crescente di Internet
Il ripristino graduale e lo stato attuale
Circa due ore dopo l’inizio del blackout, Cloudflare ha annunciato progressi significativi: “Abbiamo apportato modifiche che hanno consentito il ripristino di Cloudflare Access e WARP. I livelli di errore per gli utenti di Access e WARP sono tornati ai livelli precedenti all’incidente. Abbiamo riattivato WARP Access a Londra. Stiamo continuando a lavorare per ripristinare altri servizi”.
Il ripristino è avvenuto in modo graduale e geograficamente disomogeneo. Nel Regno Unito, dove i problemi erano particolarmente acuti, il miglioramento è stato evidente da subito. Negli Stati Uniti, con la costa est che si svegliava proprio durante il picco del blackout, le segnalazioni hanno continuato ad aumentare fino alle prime ore del pomeriggio ora locale.
Alle 13:35 UTC, l’azienda ha confermato: “Stiamo continuando a lavorare per ripristinare il servizio per i clienti dei servizi applicativi”, indicando che alcuni servizi richiedevano ancora interventi specifici.
Le azioni Cloudflare hanno reagito immediatamente al blackout, perdendo oltre il 5% nelle contrattazioni pre-mercato, poi il calo si è ridotto al 3,5% con l’avanzare della giornata e il graduale ripristino dei servizi.
Nel pomeriggio italiano, la maggior parte dei servizi risultava nuovamente accessibile, anche se Cloudflare ha avvertito che “i clienti potrebbero continuare a osservare tassi di errore superiori alla norma mentre continuano gli sforzi di ripristino”. Una coda di problemi destinata a persistere mentre gli ingegneri completavano la stabilizzazione completa della rete.
Sfilza di down ora preoccupanti: da AWS a Cloudflare
Questo blackout non è un episodio isolato. Come dicevamo all’inizio, arriva a distanza di poche settimane dal down di Amazon Web Services del 20 ottobre 2025, che aveva paralizzato servizi come Perplexity, Canva, Snapchat, Roblox, Fortnite, Signal, Coinbase e Venmo. In quel caso, un problema DNS nella regione US-EAST-1 in Virginia aveva innescato un effetto domino globale.
Le analogie sono inquietanti. Entrambi gli incidenti hanno coinvolto problemi a livello di infrastruttura di base (DNS e routing), non attacchi esterni o errori applicativi.
Entrambi hanno colpito simultaneamente servizi apparentemente non correlati, rivelando quanto estesa sia la dipendenza da pochi provider. In entrambi i casi, anche i sistemi di monitoraggio degli outage (come Downdetector) sono finiti offline, creando un vuoto informativo paradossale.
La differenza principale riguarda il ruolo che svolgono nell’architettura di internet. AWS fornisce l’infrastruttura cloud sottostante (server, storage, database), mentre Cloudflare gestisce il layer di rete e sicurezza, quella parte posizionata davanti ai siti.
Ma alla fine, il risultato pratico è lo stesso: quando uno dei due giganti cade, una fetta enorme di internet diventa inaccessibile.
I numeri della concentrazione sono allarmanti. Nel cloud computing, come ricordato qui sul questo blog, AWS detiene circa il 30% del mercato globale IaaS, Microsoft Azure il 20% e Google Cloud il 13%. Insieme controllano oltre il 60% dell’infrastruttura cloud mondiale. Sul fronte delle CDN, Cloudflare domina con quasi l’80% dei siti che usano CDN appoggiate alla sua rete.
Questo significa che una manciata di aziende, letteralmente tre o quattro player, gestiscono l’infrastruttura critica di internet. E quando una di queste inciampa, gli effetti si propagano istantaneamente a livello globale.
Perché le interruzioni stanno diventando sempre più frequenti
La domanda che molti si stanno ponendo dopo questo ennesimo blackout è legittima: perché sembra che internet si stia rompendo così spesso? I dati confermano che non è solo una percezione.
In termini assoluti, le interruzioni legate alle applicazioni sono aumentate dell’8% nei primi cinque mesi del 2024 rispetto allo stesso periodo del 2023. Ma è la natura di queste interruzioni a raccontare la storia più inquietante: la maggior parte dei blackout maggiori del 2024 è stata causata da errori di configurazione backend o dal fallimento di sistemi automatizzati, non da attacchi esterni o guasti hardware.
Le cause di questa tendenza sono molteplici e interconnesse.
L’esplosione della domanda legata all’IA
Il 2024-2025 rappresenta il momento di massima pressione infrastrutturale mai visto. La spesa per l’infrastruttura cloud è cresciuta del 99,3% anno su anno nel quarto trimestre del 2024, raggiungendo 67 miliardi di dollari. Ma non è crescita ordinaria: è trainata dall’intelligenza artificiale.
La domanda di infrastruttura AI sta crescendo a ritmi tre volte superiori rispetto ai carichi di lavoro tradizionali. Il mercato dell’infrastruttura IA è passato da 26,18 miliardi di dollari nel 2024 a proiezioni di 221,4 miliardi entro il 2034, con una crescita del 23,8% annuo. Microsoft ha annunciato investimenti per 80 miliardi di dollari in CapEx per il 2025, Alphabet 75 miliardi, Amazon 100 miliardi. Tutti concentrati su datacenter AI, chip personalizzati e piattaforme di training.
I carichi computazionali sono aumentati in modo esponenziale. I datacenter che prima gestivano 8-10 kW di potenza ora devono sostenere 17 kW, con picchi fino a 100 kW per i deployment AI più avanzati. Questo richiede sistemi di raffreddamento a immersione liquida e infrastrutture elettriche completamente riprogettate.
Secondo Gartner, entro il 2027 il 40% dei datacenter AI subirà limitazioni operative a causa di carenze energetiche. I datacenter negli Stati Uniti hanno consumato il 4,4% dell’elettricità totale nel 2023, con proiezioni che arrivano al 12% entro il 2028. Il fabbisogno di raffreddamento potrebbe raggiungere 275 miliardi di litri d’acqua all’anno.
La corsa alla scalabilità sacrifica la resilienza
La pressione competitiva per rilasciare nuove funzionalità AI, lanciare nuovi servizi, espandere la capacità, è intensa. I cicli di rilascio si accorciano. L’automazione aumenta. Ma l’automazione introduce nuovi punti di fallimento.
CrowdStrike nel luglio 2024 ha mandato offline 8,5 milioni di dispositivi Windows con un aggiornamento difettoso del Falcon Sensor. Microsoft a novembre 2024 ha causato interruzioni a Outlook per un “cambio di configurazione” che ha generato un’ondata di retry request. Cloudflare nell’aprile 2024 aveva già avuto un blackout causato da un deployment di un nuovo servizio di telemetria che aveva sovraccaricato il control plane di Kubernetes.
Insomma, sistemi sempre più complessi, modifiche sempre più frequenti, testing sempre meno esaustivo rispetto alla scala reale di deployment. Il risultato sono incidenti che solo pochi anni fa sarebbero stati impensabili.
L’invecchiamento dell’architettura sotto stress dell’IA
Molte delle infrastrutture cloud e CDN sono state progettate in un’era pre-AI generativa. I pattern di traffico dell’AI sono diversi: burst intensi di richieste, carichi di inferenza che richiedono bassa latenza, training distribuito che genera traffico inter-datacenter massiccio.
Adattare architetture esistenti a questi nuovi pattern senza riprogettarle da zero crea stress points. I sistemi di routing, i load balancer, le configurazioni di rete sono ottimizzati per carichi tradizionali. Quando l’AI genera “picchi di traffico insolito” come quelli che hanno colpito Cloudflare, i sistemi faticano a gestirli senza degradazione o failure.
La concentrazione amplifica ogni singolo errore
Con il 20% di internet che transita attraverso Cloudflare, con AWS che gestisce il 30% del cloud, con tre hyperscaler che controllano oltre il 60% dell’infrastruttura globale, ogni singolo punto di fallimento diventa un blackout globale.
Se dieci anni fa un errore di configurazione avrebbe impattato qualche migliaio di siti, oggi lo stesso errore può mandare offline milioni di servizi simultaneamente. La scala amplifica l’impatto di ogni problema tecnico in modo non lineare.
E non ci sono segnali che questa tendenza si inverta. Anzi. Con l’AI che continua a crescere, con i carichi che aumentano, con la pressione competitiva che spinge verso deployment sempre più aggressivi, è ragionevole aspettarsi che le interruzioni non solo continueranno, ma potrebbero diventare più frequenti e più gravi.
Questo è il prezzo nascosto dell’infrastruttura centralizzata nell’era dell’intelligenza artificiale. Non è sostenibile tecnicamente, non è sostenibile energeticamente, e come stiamo vedendo con sempre maggiore evidenza, non è sostenibile operativamente.
Le conseguenze economiche e reputazionali
Quantificare il costo esatto di un blackout come quello di Cloudflare, ma alcuni dati aiutano a comprendere l’ordine di grandezza.
Durante il down di AWS di ottobre, le stime hanno calcolato perdite superiori a 75 milioni di dollari all’ora considerando solo i principali servizi impattati. Amazon stessa perde circa 220.000 dollari al minuto quando il suo e-commerce è offline. Applicando parametri simili a Cloudflare, con milioni di siti e servizi offline per oltre due ore, si parla di centinaia di milioni di dollari in perdite aggregate.
I costi diretti includono transazioni e-commerce non completate, abbonamenti SaaS non accessibili, pubblicità non visualizzate, sessioni di gaming interrotte con relativi acquisti in-app saltati. I costi indiretti sono ancora più significativi: interruzioni dei processi aziendali, perdita di produttività, necessità di supporto clienti straordinario, impatto sulle SLA (Service Level Agreement) con i clienti business.
Poi c’è la dimensione reputazionale. Per le aziende che dipendono da Cloudflare, ogni minuto di downtime erode la fiducia degli utenti. Per Cloudflare stessa, un incidente di questa portata solleva domande sulla resilienza dell’infrastruttura proprio mentre l’azienda cerca di espandersi nei servizi enterprise e nell’AI.
L’intelligenza artificiale generativa sta amplificando una forte pressione infrastrutturale. I modelli di IA richiedono elaborazione intensiva, storage massiccio, bassa latenza per applicazioni real-time. Cloudflare gestisce già milioni di richieste per applicazioni AI attraverso i suoi Worker. AWS, Azure e Google Cloud ospitano i principali modelli foundation del settore.
Quando l’infrastruttura che supporta l’IA si blocca, non si fermano solo chatbot e generatori di immagini. Si interrompono sistemi di rilevamento frodi, assistenti virtuali per customer service, sistemi di raccomandazione, automazioni aziendali. La dipendenza diventa sempre più profonda e pervasiva.
Cosa possono fare le aziende (e gli utenti)
Nell’attesa di eventuali framework regolatori, cosa possono fare concretamente le organizzazioni che dipendono da questi servizi?
La prima risposta è diversificazione. Progettare sistemi che possano funzionare con provider alternativi, anche a costo di maggiore complessità. Utilizzare multi-CDN, distribuire applicazioni su cloud diversi, implementare fallback verso infrastrutture on-premise per funzioni critiche.
La seconda è monitoraggio proattivo. Non affidarsi solo ai sistemi di status dei provider, ma implementare controlli indipendenti. Avere registri dettagliati per scenari di disaster recovery che includano esplicitamente i blackout dei provider esterni.
La terza è trasparenza verso i propri utenti. Comunicare chiaramente le dipendenze infrastrutturali, avere piani di comunicazione pre-definiti per gli outage, gestire le aspettative realisticamente.
Per gli utenti finali, la consapevolezza è il primo passo. Comprendere che il web moderno, per quanto appaia solido, poggia su fondamenta più fragili di quanto sembri. Avere piani B per attività critiche: contatti alternativi per comunicazioni urgenti, backup locali di documenti importanti, metodi di pagamento diversificati.
In conclusione, questo nuovo blackout di Cloudflare si aggiunge a una serie di incidenti che stanno mappando i punti di fragilità dell’infrastruttura digitale globale. Dopo AWS a ottobre, dopo il down di CrowdStrike nel luglio 2024 che aveva paralizzato voli e ospedali, dopo le interruzioni di Microsoft Azure, tutto questo inizia ad essere preoccupante. Proprio in relazione a tutto quello che abbiamo visto fin qui.
La concentrazione in pochi hyperscaler ha senso dal punto di vista dell’efficienza e dei costi. Ma ha un prezzo nascosto in termini di resilienza sistemica che paghiamo collettivamente quando questi nodi critici falliscono.
Con 35 milioni di siti che dipendono da Cloudflare, con il 20% del web che transita attraverso la sua rete, con l’intelligenza artificiale che spinge la domanda di infrastruttura a livelli senza precedenti, la domanda non è se ci saranno altri blackout. È quando, e quanto saranno gravi.
La buona notizia è che questi incidenti raramente durano giorni. Il ripristino avviene in termini di ore, a volte, quando va bene, anche in minuti. Ma la cattiva notizia è che la fragilità resta. E in un’epoca in cui la dipendenza dal digitale diventa sempre più totale, ogni blackout è un piccolo collasso che ci ricorda quanto sia precario l’equilibrio su cui poggiamo.
Un guasto in Virginia può fermare il mondo, come abbiamo visto a ottobre. Un picco di traffico anomalo verso Cloudflare può rendere invisibile un quinto di internet, come abbiamo visto oggi. E la prossima volta? Non lo sappiamo. Ma sappiamo che ci sarà una prossima volta.
Perchè alla fine, abbiamo costruito un’infrastruttura digitale straordinariamente potente ed efficiente, ma abbiamo dimenticato di chiederci cosa succede quando si ferma. E continuiamo a scoprirlo sempre nel modo più doloroso possibile.
Uno studio di Accenture su 1.928 organizzazioni rileva che il 62% delle aziende europee cerca soluzioni di IA sovrana. L’Italia si piazza seconda in Europa con il 71% pronta ad aumentare investimenti. I settori chiave: banking, energia, PA.
C’è un dato che più di ogni altro fotografa il momento che l’Europa sta vivendo con l’intelligenza artificiale: il 62% delle organizzazioni europee è attivamente alla ricerca di soluzioni sovrane.
In realtà, si tratta di una tendenza che non sorprende, se si considera l’attuale incertezza geopolitica. E se si considera la crescente consapevolezza che il controllo su dati e infrastrutture tecnologiche rappresenta oggi un asset strategico fondamentale.
Un nuovo studio di Accenture, condotto tra luglio e agosto 2025 su 1.928 organizzazioni in 28 Paesi e 18 settori, evidenzia come la sovranità nell’intelligenza artificiale stia rapidamente passando da concetto teorico a priorità concreta per le imprese europee.
E l’Italia si colloca ai primi posti di questa trasformazione.
Cosa significa IA sovrana e perché è importante
L’IA sovrana si riferisce alla capacità di un paese di sviluppare e implementare sistemi di intelligenza artificiale utilizzando infrastrutture, dati, modelli e talenti locali.
Non si tratta solo di un concetto tecnico, ma di un vero approccio strategico che consente di proteggere i dati da accessi esterni, rafforzare la competitività economica e ridurre la dipendenza da fornitori tecnologici non europei.
In un contesto geopolitico caratterizzato da crescenti tensioni commerciali e tecnologiche, questa autonomia assume un valore, appunto, fondamentale.
La sovranità digitale diventa la risposta europea a un paradosso sempre più evidente: come accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale per stimolare innovazione e crescita, senza dipendere eccessivamente da tecnologie provenienti da fuori regione.
L’Europa accelera sulla sovranità IA, Italia tra le protagoniste
I numeri della svolta e l’Italia protagonista
Dallo studio di Accenture emerge che, nei prossimi due anni, il 60% delle organizzazioni europee prevede di aumentare gli investimenti in tecnologie di IA sovrana. L’Italia si distingue con il 71% delle aziende intenzionate a potenziare gli investimenti in questo ambito, posizionandosi come secondo paese europeo subito dopo la Germania (73%) e davanti a Svizzera (64%), Spagna (63%) e Regno Unito (62%).
Le preoccupazioni legate alla sovranità tecnologica sono particolarmente rilevate in alcuni paesi: Danimarca (80%), Irlanda (72%) e Germania (72%) guidano la classifica delle nazioni più attente al controllo dei propri dati e infrastrutture.
Sovranità IA investimenti per Paese
Sovranità IA, settori strategici in prima linea
Come prevedibile, i settori con requisiti regolatori stringenti e che gestiscono dati sensibili sono i più inclini ad adottare soluzioni sovrane. Il settore bancario si colloca in testa con il 76% delle organizzazioni alla ricerca di queste soluzioni, seguito dall’energia (70%) e dalla pubblica amministrazione (69%). Questi numeri riflettono la necessità di proteggere informazioni critiche e rispettare normative sempre più stringenti in materia di privacy e sicurezza dei dati.
In pratica, settori come la finanza devono garantire che i dati dei clienti rimangano sotto controllo locale, mentre nel comparto energetico – considerato infrastruttura critica – la sovranità tecnologica diventa una questione di sicurezza nazionale.
Il paradosso europeo, tra controllo e innovazione
Mauro Macchi CEO Accenture EMEA
“L’Europa si trova davanti ad un paradosso”, sottolinea Mauro Macchi, CEO Accenture EMEA. “Da una parte i suoi leader comprendono la necessità di accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale per stimolare innovazione e crescita, ma dall’altra, poiché la maggior parte delle tecnologie proviene da fuori regione, ritengono che ciò rappresenti un rischio”.
La soluzione a questo dilemma emerge chiaramente dallo studio. Ossia, un approccio ibrido che bilancia controllo dei dati e accesso all’innovazione mondiale.
Secondo la ricerca, nelle organizzazioni europee solo un terzo dei progetti di IA (il 36%) richiede effettivamente un approccio sovrano, principalmente per motivi regolatori o per la sensibilità dei dati trattati.
Il restante 65% delle organizzazioni riconosce di non poter restare competitivo senza la collaborazione di fornitori tecnologici non europei, mentre il 57% valuta l’utilizzo di soluzioni sovrane offerte sia da provider europei sia extraeuropei.
Vale a dire, la sovranità non significa isolamento, ma scelta consapevole del giusto livello di controllo.
Dall’architettura tecnologica alla strategia di business
“Un approccio di IA sovrana non significa centralizzare tutto”, precisa Mauro Capo, Digital Sovereignty Lead Accenture EMEA. “L’obiettivo è scegliere il giusto livello di controllo su dati, infrastruttura e modelli, mantenendo al contempo i vantaggi di scala e la velocità d’innovazione offerti da alcuni provider globali”.
In alcuni casi è sufficiente garantire la residenza locale dei dati, in altri – come nel settore della difesa – serve una piena sovranità su tutti i componenti dell’intelligenza artificiale. Questa flessibilità architettonica rappresenta la chiave per massimizzare il valore dell’IA sovrana senza sacrificare competitività e innovazione.
Accenture è già attiva nel supportare questo percorso, con progetti concreti come quello realizzato in Svezia con Telia Cygate per aiutare le organizzazioni locali ad adottare soluzioni di intelligenza artificiale scalabili e sicure.
In Europa, l’azienda collabora con diversi partner infrastrutturali come Nebius, piattaforma cloud di IA basata ad Amsterdam, per creare le fondamenta delle fabbriche di IA sovrana dei clienti.
Da rischio a vantaggio competitivo, il cambio di prospettiva necessario
Oggi solo il 19% delle organizzazioni considera l’IA sovrana un vero vantaggio competitivo, mentre quasi la metà (il 48%) la adotta principalmente per motivi di conformità normativa. Inoltre, appena il 16% delle imprese europee ha portato il tema della sovranità dell’IA all’attenzione del CEO o del Consiglio di Amministrazione.
Questi numeri rivelano un gap significativo tra l’importanza strategica della sovranità digitale e la sua percezione attuale nelle organizzazioni.
In ogni caso, la consapevolezza sta crescendo. Infatti, il 73% delle organizzazioni ritiene che governi e istituzioni, come l’Unione Europea, debbano svolgere un ruolo attivo nel rafforzare la sovranità digitale europea, attraverso regolamentazione, incentivi e investimenti pubblici.
Anche le PMI sono considerate cruciali in questo percorso: il 70% delle imprese ritiene essenziale favorirne l’accesso a soluzioni sovrane, riconoscendo che la sovranità tecnologica non può essere un privilegio riservato solo alle grandi corporation.
Roadmap per il futuro
Accenture identifica quattro pilastri fondamentali per massimizzare il valore dell’intelligenza artificiale sovrana:
Guidare la sovranità dell’IA: rendere la sovranità dell’IA una priorità strategica per i CEO, allineando innovazione, gestione del rischio e crescita aziendale.
Ripensare la sovranità: passare da una visione di mera conformità normativa a una di vantaggio competitivo e creazione di valore tangibile.
Espandere l’ecosistema: costruire architetture ibride che uniscano la fiducia e il controllo locale con l’accesso all’innovazione globale.
Ridefinire l’architettura tecnologica: integrare la sovranità in ogni livello – dati, infrastrutture, modelli e applicazioni – per garantire resilienza e adattabilità nel lungo termine.
L’Italia e la sfida della sovranità tecnologica
Il posizionamento dell’Italia al secondo posto tra i Paesi europei per investimenti previsti in IA sovrana rappresenta un segnale incoraggiante. Con il 71% delle aziende pronte ad aumentare gli investimenti nei prossimi due anni, il Paese dimostra di aver compreso l’importanza strategica di questa trasformazione.
Si tratta di un’opportunità per rafforzare il tessuto produttivo nazionale, attrarre investimenti e talenti, e posizionarsi come hub europeo per l’innovazione tecnologica sovrana. La sfida ora è tradurre questa intenzione in azioni concrete, progetti implementati e competenze sviluppate.
Prospettive future, tra autonomia e competitività
La sovranità nell’intelligenza artificiale rappresenta oggi per l’Europa molto più di una risposta difensiva alle tensioni geopolitiche. È l’opportunità di ridefinire il proprio ruolo nell’ecosistema tecnologico globale, bilanciando l’apertura all’innovazione mondiale con la protezione degli interessi strategici nazionali ed europei.
Come sempre, il successo dipenderà dalla capacità di passare dalle intenzioni ai fatti: investimenti concreti in infrastrutture, sviluppo di competenze locali, collaborazione tra pubblico e privato, e soprattutto la volontà politica di fare della sovranità digitale una vera priorità strategica.
Il momento di agire è adesso. I dati Accenture dimostrano che le organizzazioni europee hanno compreso la posta in gioco. Resta da vedere se questa consapevolezza si tradurrà in quella leadership tecnologica che l’Europa ambisce a riconquistare.
Fonte: Studio Accenture condotto tra luglio e agosto 2025 su 1.928 organizzazioni in 28 Paesi e 18 settori
I numeri del Q3 di Meta mostrano come la società di Zuckerberg sia ormai orientata verso l’intelligenza artificiale. Anzi, verso la superintelligenza: investimenti e infrastrutture puntano a un’intelligenza superiore firmata Meta.
Questo è quel periodo dell’anno in cui molte aziende quotate fanno un po’ di conti sull’andamento delle piattaforme digitali. apparentemente sono dati che danno noia, numeri finanziari, dati su guadagni e altro. In realtà, in questo preciso momento, sono dati che ci dicono in che direzione stanno procedendo le aziende.
E vediamo insieme come è andato il terzo trimestre per Meta, la società di Mark Zuckerberg che in questi mesi ha virato completamente sulla IA. Pertanto, il Metaverso, mai del tutto avviato, è già un lontano ricordo.
Dunque, Meta ha presentato i risultati del terzo trimestre nella giornata del 29 ottobre 2025. I numeri confermano l’assoluto dominio pubblicitario e una visione che guarda ormai sempre più lontano, ossia alla superintelligenza. Ma dietro questa narrazione di successo si nascondono scelte strategiche che ridisegnano il futuro non solo di Meta, ma dell’intero ecosistema tecnologico.
Partiamo dai dati che contano davvero.
Le piattaforme Meta, dominio incontrastato
Quando si parla di Meta nel 2025, non possiamo parlare solo di Facebook. Ormai lo abbiamo imparato bene, stiamo parlando di un ecosistema di comunicazione globale che tocca quotidianamente la quasi totalità del pianeta.
Nel Q3 2025 (terza trimestrale dell’anno), Meta ha raggiunto 3.54 miliardi di persone che usano almeno una delle sue app ogni giorno. Giusto per comprendere meglio, con tutti i limiti del caso. Ad oggi, la popolazione mondiale è di circa 8.1 miliardi; escludendo 1.4 miliardi di cinesi (dove Meta è bandita), questo significa che Meta raggiunge quasi il 50% della popolazione mondiale accessibile ogni singolo giorno.
Resta ancora oggi uno dei fenomeni più straordinari della storia della comunicazione, e assume un altro contorno da questo punto di vista.
Questo numero è cresciuto dell’8% anno su anno. Non è più una crescita esplosiva come avveniva un tempo, a questi livelli di scala, la crescita è per forza moderata. Ma è consistente e significa che nonostante la saturazione in molti mercati sviluppati, Meta continua ad aggiungere centinaia di milioni di nuovi utenti ogni anno.
Vediamo i dati per ogni singola piattaforma, perché i numeri disaggregati rivelano dinamiche diverse.
Meta Q3 2025, si punta tutto su IA e superintelligenza
Instagram, il traguardo dei 3 miliardi di utenti
Come avevamo già anticipato il mese scorso, Instagram ha raggiunto il traguardo fondamentale in questo Q3 2025, ossia i 3 miliardi di utenti attivi. Significa che Instagram da sola ha più utenti mensili di quanti vivono nella metà della popolazione mondiale.
Facebook rimane il valore più grande in termini assoluti, ma Instagram rappresenta il vettore di crescita e, soprattutto, il laboratorio dove Meta sperimenta i formati che definiranno il futuro delle piattaforme digitali. I Reels, i video brevi, costituiscono il 50% di tutto il tempo trascorso su Instagram. Il 50%!
Gli utenti condividono 3.5 miliardi di Reels ogni giorno tra Facebook e Instagram.
Questo è il modo con cui Meta sta cercando di contrastare TikTok. Vale a dire attraverso l’integrazione del formato video breve nel DNA delle sue piattaforme. È strategia operativa che sta pagando.
Threads: da esperimento a piattaforma solida
Threads, possiamo dirlo, ha rappresentato una delle scommesse più importanti di Meta negli ultimi anni. E cioè, creare un’alternativa a X (Twitter) sfruttando la base di utenti di Instagram.
Nel Q3 2025, Threads ha superato i 150 milioni di utenti attivi giornalieri. Un dato, questo, che evidenzia come Threads sia passato dall’essere percepito come una curiosità a una piattaforma che genera engagement reale e misurabile.
Il tempo speso su Threads è aumentato del 10% nel Q3, guidato dl alcune modifiche apportate agli algoritmi di raccomandazione. Modifiche che in questo trimestre hanno generato aumento del 10% nel tempo che gli utenti trascorrono su Threads.
Più importante ancora: Meta ha iniziato a monetizzare Threads globalmente. Gli annunci sono ora presenti nel Feed su Threads a livello mondiale, e Meta gradualmente iniziando a inserire annuncia sulla piattaforma dopo aver consolidato l’utilizzo da parte degli utenti. Questo è un po’ la modalità d’azione che Meta ha perfezionato negli ultimi 10 anni.
Facebook e WhatsApp: le rocce di Meta
Facebook rimane, indiscutibilmente, il pilastro, con circa 2.11 miliardi di utenti attivi giornalieri. Molti ne dichiarano la fine, ma i numeri dicono altro. Quello che è realmente accaduto è che il suo ruolo è cambiato, lo abbiamo ricordato anche qui tante volte.
Ma Facebook resta il motore della raccomandazione algoritmica e il luogo dove le persone si connettono con i loro networks più vicini.
WhatsApp, con i suoi 2 miliardi di utenti attivi mensili, rimane l’app di messaggistica che connette il mondo. Pochi riconoscono quanto sia importante WhatsApp nella strategia di Meta, ma è qui che Meta sta costruendo il prossimo strumento di monetizzazione
Infatti, Meta sta vedendo una risposta positiva dai suoi annunci click-to-message, che permettono agli utenti di contattare i negozi direttamente da WhatsApp. I test sono ormai avviati in zone dove WhatsApp è molto usato come il Brasile.
Meta e i dati finanziati del Q3 2025
Meta ha generato 51.24 miliardi di dollari di entrate nel Q3 2025, superando le aspettative di Wall Street (+26% anno su anno). È la più alta crescita di revenue dal Q1 2024.
Il dato finanziario ci dice che Meta non è solo un’azienda grande e globale, ma sta accelerando. In un periodo dove molte tech company vedono decelerazioni, Meta continua a crescere doppia cifra. Perché? Principalmente per due ragioni: IA e video.
L’AI sta migliorando i sistemi di ranking pubblicitario in modo evidente. Il dato annuale degli strumenti pubblicitari completamente potenziato da IA ha superato i 60 miliardi di dollari. Questo significa che più di un settimo di tutte le entrate pubblicitarie di Meta viene generato attraverso sistemi interamente automatizzati e intelligenti.
Ad esempio, il sistema Lattice (l’architettura di modello unificato di Meta) ha ridotto il numero di modelli specializzati da circa 100 a una manciata di grandi modelli generalizzabili.
Nel Q3, il sistema Lattice è stato applicato alle campagne pubblicitarie per app, generando miglioramenti del 3% nelle conversioni. Meno codice specializzato, migliori risultati.
Le impressions pubblicitarie sono aumentate del 14%, il prezzo medio per annuncio del 10%. Entrambi i driver stanno funzionando.
Ma il profitto netto è crollato dell’83%
Questo numero merita un chiarimento. Meta ha dovuto affrontare una tassa straordinaria, una tantum, di 15.93 miliardi di dollari a causa dell’implementazione del “One Big Beautiful Bill Act” del Presidente Trump, che ha modificato il trattamento fiscale dei crediti differiti.
Escludendo questa situazione fiscale, il profitto netto sarebbe stato di 18.64 miliardi di dollari (+19% anno su anno) e l’EPS di 7.25 miliardi di dollari, superando le stime di Wall Street di 6.71 miliardi di dollari.
L’aliquota fiscale effettiva nel Q4 dovrebbe tornare al 12-15%, il che significa che il 2026 vedrà riduzioni significative nei pagamenti fiscali federali USA di Meta.
In pratica, il crollo del profitto è dovuto alla nuova legge voluta da Trump.
Ray-Ban, la rivoluzione non è ancora iniziata
Se c’è una storia che rivedremo molte volte nei prossimi 5 anni, è quella dei Ray-Ban smart glasses di Meta.
Nel Q3 2025, EssilorLuxottica – il colosso mondiale dell’ottica che produce i Ray-Ban – ha riportato che la partnership con Meta ha generato più di 4 punti percentuali della sua crescita di profitti del 11.7%, portando il profitto totale a 6.9 miliardi di euro (8 miliardi di dollari) nel trimestre.
In sostanza, mentre molte aziende di hardware lottano per trovare prodotti che la gente voglia realmente comprare, Meta ha creato un accessorio che le persone indossano di fatto ogni giorno.
I Ray-Ban Meta smart glasses hanno già venduto 2 milioni di unità dal loro lancio nell’ottobre 2023. “La domanda” – come ha detto Zuckerberg – “continua a superare la nostra capacità di produzione”.
EssilorLuxottica ha accelerato la produzione e ora punta a raggiungere 10 milioni di unità l’anno prima del previsto. Quindi non nel 2026, ma prima.
Il portfolio attuale include il Ray-Ban Meta Gen 2, l’Oakley Meta HSTN (lanciato a giugno), e il flagship del momento: il Meta Ray-Ban Display, i primi Ray-Ban realmente smart con uno schermo integrato e controllabili tramite un braccialetto intelligente.
La domanda a questo punto sorge spontanea: se i Ray-Ban smart vanno così bene, perché Reality Labs continua a perdere miliardi?
La risposta rivela la vera natura della strategia di Meta nell’hardware.
Mark Zuckerberg – CEO Meta
Reality Labs: 70 miliardi di dollari di perdite
Reality Labs – la divisione di Meta dedicata a VR, AR e hardware intelligente – ha registrato un perdita operativa di 4.4 miliardi di dollari nel Q3 2025, generando al contempo 470 milioni di dollari in profitti.
Dall’avvio del suo progetto VR/AR nel tardo 2020, Reality Labs ha accumulato oltre 70 miliardi di dollari in perdite cumulative.
Queste perdite non vengono raccontate pubblicamente con il dovuto peso. Stiamo parlando di 70 miliardi di dollari, una somma gigantesca.
Eppure, i numeri raccontano una storia più sfumata di quella che potrebbe suggerire la narrazione che si vuole far passare.
Nel Q3, Reality Labs ha perso solo 4.4 miliardi di dollari contro attese di Wall Street di 5.1 miliardi di dollari. I Ray-Ban smart glasses – il segmento crescente – stanno compensando parzialmente le perdite dei visori Meta Quest. Numeri dati in calo in quanto non ci sono nuovi modelli per il 2025.
Zuckerberg ha assicurato gli investitori che Ray-Ban smart glasses “sarà un investimento molto proficuo” nel tempo. Il modello di business che Meta sta costruendo è noto: hardware a prezzi competitivi per acquisire utenti, monetizzazione attraverso servizi, app e commerce a lungo termine.
Meta AI: 600 milioni di utenti mensili
Qui la storia si fa più interessante.
Meta AI – l’assistente intelligente di Meta disponibile su WhatsApp, Facebook, Instagram – ha raggiunto quasi 600 milioni di utenti attivi mensili. È sulla strada per diventare uno degli assistenti IA più usati al mondo entro la fine dell’anno.
Fermiamoci un attimo. OpenAI ha costruito ChatGPT come un prodotto standalone, accessibile via web browser. Meta, invece, ha integrato Meta AI direttamente nelle app che 3.5 miliardi di persone usano ogni giorno.
In sostanza Meta ha valorizzato il suo vantaggio strutturale, permettendo l’accesso alla IA a centinaia di milioni di persone.
I dati di adozione di Meta AI mostrano segnali positivi per l’azienda. Quando Meta migliora i modelli sottostanti, l’utilizzo dei servizi aumenta. In sostanza, al momento Meta AI non è più ritenuto un gadget o un giocattolo, ma uno strumento attivo.
Da specificare che questo può valere in Usa ma meno in Italia.
Sul tema della monetizzazione, Meta rimane ancora nella fase di rilascio e ottimizzazione. Secondo Zuckerberg ci sono “segnali incoraggianti”.
Meta si appresta a mettere in pratica modelli di monetizzazione già rodati anche per Meta AI, anche se nulla è ancora implementato su larga scala.
Meta AI è ora disponibile sui Ray-Ban smart glasses in Francia, Italia, Irlanda e Spagna.
Llama: 650 Milioni di download
Mentre OpenAI sviluppa ChatGPT come strumento IA proprietario, Meta ha scelto una strategia diversa, ossia Llama.
Llama ha raggiunto 650 milioni di download nel 2025, il doppio rispetto a tre mesi prima. Llama 4 – la versione più recente rilasciata ad aprile 2025 – include tre modelli: Scout (17 miliardi parametri attivi), Maverick (17 miliardi parametri attivi, 400B totali), e Behemoth (non ancora rilasciato, 288 miliardi attivi, 2T totali).
Questi numeri significano poco per chi non lavora con i modelli, ma per chi li lavora significano che Llama è diventato uno standard aperto nel quale costruire e generare. Ogni volta che uno sviluppatore sceglie Llama invece di Gemini di Google o Claude di Anthropic, Meta ha sicuramente portato a casa un risultato significativo.
Meta ha lanciato il programma “Llama for Startups” nel 2025, offrendo fino a 36 mila dollari in rimborsi per i costi claud per sei mesi alle startup che usano Llama.
Inoltre, Meta ha accordi di revenue sharing con i provider che ospitano Llama – inclusi AWS, Google Cloud, Azure. Questo significa che Meta genera guadagni diretti dal Llama stesso, non solo indirettamente attraverso i prodotti che lo usano internamente.
Quindi, mentre OpenAI monetizza ChatGPT direttamente con abbonamenti mensili, Meta sta costruendo l’infrastruttura IA sulla quale tutti gli altri costruiscono.
Un po’ come il modello di Intel negli anni ’90: non sei interessato a cosa i PC fanno, sei interessato a cosa fa il chip dentro il PC.
Meta e gli investimenti in IA
Tutti questi progressi – AI glasses, Meta AI, Llama – hanno un costo.
Nel Q3 2025, Meta ha speso 19.4 miliardi di dollari in capital expenditure (CapEx), (spesa in conto capitale) principalmente server, data center e network infrastrutturale.
Per l’anno 2025, Meta ha aumentato le sue previsioni di spesa in infrastruttura a 70-72 miliardi di dollari.
Wall Street attualmente si aspetta che Meta spenda 98 miliardi di dollari in CapEx nel 2026. Quasi come il doppio della spesa rispetto al 2025.
Cosa sta costruendo Meta con questi soldi? I “titan clusters”, ossia data center IA massivi.
Il primo, Prometheus, situato in Ohio, sarà attivo nel 2026 e ospiterà almeno un gigawatt di potenza di calcolo. Il successivo, Hyperion, scala fino a cinque gigawatt.
Per intenderci, un gigawatt è la potenza che consuma una città di 750.000 persone. Meta sta costruendo data center della dimensione di una città.
Sul fronte delle spese operative, Meta ha elevato la sua proiezione per le spese totali 2025 di altri 2 miliardi di dollari, portandole a 116-118 miliardi di dollari, una crescita del 20-24% anno su anno.
Per il 2026, Meta si aspetta che le spese cresceranno a un tasso “significativamente più veloce”, guidato da costi di infrastruttura e compensazione per la IA.
Meta sta anche assumendo in maniera aggressiva. L’organico è cresciuto dell’8% anno su anno a 78.450 dipendenti. Questo dopo i licenziamenti che hanno fatto molto discutere. Meta sta riassumendo specificamente talenti per l’intelligenza artificiale.
Meta e la superintelligenza
Perché Meta sta spendendo quasi 100 miliardi di dollari in CapEx in un anno? La risposta è in una sola parola, ed è: superintelligenza.
Mark Zuckerberg ha riposizionato l’intera strategia di Meta attorno a questo concetto.
Non è più “il metaverso” (il framing precedente). Ma si va nella direzione della “personal superintelligence”. Vale a dire, l’idea che l’IA dovrebbe aiutare ogni persona individuale a vivere la propria vita al meglio, principalmente attraverso occhiali intelligenti e visori di realtà virtuale.
Meta ha creato “Meta Superintelligence Labs” (MSL), un team dedicato a costruire i prossimi modelli di frontiera. Zuckerberg ha detto che MSL è “un grande inizio” e che Meta “continua a guidare l’industria negli AI glasses.”
Secondo Zuckerberg, Meta ha bisogno di “anticipare in modo aggressivo la capacità di costruzione” di una superintelligenza. Se la superintelligenza arriva prima, Meta sarà pronto per un “cambio di paradigma generazionale”.
Se arriva dopo, Meta avrà comunque capacità computazionale che può usare per accelerare il suo core business (ads, video, ecc.). Nel peggiore dei casi, Meta rallenta la costruzione di infrastruttura e cresce lentamente all’interno di ciò che ha già costruito.
È un po’ il pensiero che Jeff Bezos ha usato per Amazon Web Services: costruire capacità computazionale in eccesso anticipando la domanda futura. Un sistema che funziona se si riesce a indovinare la direzione. In caso contrario, si dilegua un capitale cospicuo.
Meta sta chiaramente scommettendo di avere ragione.
Meta e la direzione verso il futuro
I risultati di Meta Q3 2025 tracciamo una linea chiara verso il futuro.
Meta in passato era principalmente un’azienda pubblicitaria che occasionalmente faceva sperimentava hardware e IA. Da oggi in poi, Meta vuole diventare l’infrastruttura sulla quale viene costruita l’IA del prossimo decennio.
Il fatto che Meta sia contemporaneamente:
la piattaforma di comunicazione più grande del mondo (3.54 miliardi di utenti attivi al giorno)
la piattaforma video più grande della terra (3.5 miliardi Reels al giorno)
uno dei tre maggiori produttori di assistenti IA (600 milioni di utenti mensili di Meta AI)
lo standard open-source per i modelli IA (650 milioni download per Llama)
un produttore di hardware intelligente con crescita continua (vedi Ray-Ban)
sottolinea che l’azienda di Zuckerberg sta costruendo un’infrastruttura più ampia sul come gli utenti comunicano, si connettono e accedono all’informazione e all’intelligenza artificiale.
Meta è l’azienda che sta posizionando le proprie fondamenta sulla quale costruire modelli di comunicazione avanzati su larga scala.
Nota finale: i numeri presentati qui provengono direttamente dai risultati ufficiali di Meta Q3 2025, rilasciati il 29 ottobre 2025. Meta continua a essere una delle aziende più importanti per capire dove sta andando la tecnologia nei prossimi cinque anni. Ignorare questi dati significa non comprende bene la direzione del futuro.
Il 20 ottobre 2025 un grave disservizio AWS ha paralizzato centinaia di servizi globali. Un blackout DNS che rivela la dipendenza digitale da pochi player e l’impatto dell’IA sul cloud.
Il 20 ottobre 2025 verrà ricordato come uno dei più grandi down della storia recente. E c’entra l’intelligenza artificiale.
Prima di comprendere meglio, vediamo la cronaca di questa mattinata italiana, per coloro che non hanno compreso fino in fondo il significato o non se ne sono accorti.
Dalle 9:10 circa italiane di lunedì 20 ottobre 2025, un disservizio su Amazon Web Services ha interrotto o degradato centinaia di servizi nel mondo. La matrice è la regione US-EAST-1 (Virginia), dove AWS ha rilevato “tassi di errore” e “tempi di attesa” anomali su più servizi, con effetto domino su app consumer, piattaforme, siti istituzionali e servizi bancari.
Tra i più citati: Perplexity, Canva, quasi tutti i servizi Amazon, Snapchat, Roblox, Fortnite, Signal, Coinbase, Venmo, oltre a portali di PA in tutta Europa e vari operatori telco.
Le segnalazioni sono calate tra la fine della mattinata e il primo pomeriggio in Europa, con un rientro graduale e code di rallentamenti su alcuni componenti.
Il down di AWS e l’importanza del Cloud nell’era della IA
In sostanza, è successo che chiunque, o quasi, abbia provato stamattina ad accender un pc o qualsiasi altro dispositivo per iniziare la giornata lavorativa si sia accorto che forse sarebbe stato meglio restare a casa e fare vacanza.
Ecco una lista parziale dei servizi che hanno sofferto di più, categorizzata per rendere più chiara l’ampiezza del disastro.
social media e comunicazione: Snapchat, Signal, Zoom, Discord, Ring (i campanelli smart di Amazon). Immaginate di non poter mandare un messaggio o fare una videochiamata per ore.
gaming e intrattenimento: Fortnite, Roblox, Pokémon GO, Prime Video, Disney+, Hulu. Milioni di gamer e streamer bloccati, con partite interrotte a metà.
finanza e e-commerce: Venmo, Coinbase, Robinhood, Chime, McDonald’s app. Transazioni ferme, cripto inaccessibili e persino ordinare un Big Mac online era diventato complicato.
produttività e altro: Canva, Duolingo, Perplexity AI, Slack. Aziende paralizzate, lezioni online saltate e tool creativi offline.
Nel primo pomeriggio di oggi, 20 ottobre 2025, AWS ha dichiarato di aver “mitigato completamente” la causa sottostante, indicando un problema di DNS come radice dell’incidente.
La comunicazione ha chiarito che “la maggior parte delle operazioni dei servizi sta tornando alla normalità”, con possibili “throttling” residui durante il pieno ripristino. In parallelo, varie testate hanno riferito un legame operativo con componenti come DynamoDB e con gateway regionali in US-EAST-1.
Un blackout DNS in un’area nevralgica di AWS non è solo un incidente tecnico. Si tratta di uno stress test della nostra dipendenza infrastrutturale.
Nel 2025 l’onda lunga della IA Generativa ha spostato carichi enormi su cloud e edge, con flusso di dati, microservizi, code di eventi e inferenza in tempo reale affidate a pochi hyperscaler. Come vedremo più avanti.
Se in un nodo centrale della rete si interrompe la risoluzione dei nomi, quel processo che permette ai servizi di riconoscersi tra loro, l’intera catena di connessioni si spezza. E quindi discovery dei servizi, chiamate API, autenticazioni, orchestrazioni.
Secondo le ricostruzioni non si tratta di un attacco, ma l’effetto sistemico è assimilabile a una “sosta forzata” della supply chain digitale. L’effetto è simile, dunque, a una sosta forzata dell’intera filiera digitale: quando si ferma un nodo centrale, si blocca tutto ciò che dipende da esso.
Gli impatti più visibili sono sui servizi consumer; quelli meno visibili colpiscono business operation, processi di pagamento, logistica applicativa. E, sempre più spesso, flussi di dati di IA che si appoggiano a storage, database gestiti e code di messaggistica nella stessa regione.
Le conseguenze? Soprattutto economiche. Un down di dimensioni come queste costa milioni di euro alle aziende. Basti pensare a e-commerce come Amazon che perde vendite, o banche come Lloyds che bloccano transazioni.
Poi, perdita di fiducia. Gli utenti che soffrono in particolare disservizi come queste finiscono per migrare altrove e le aziende pensano a strategie multi-cloud per diversificare.
Sul mercato cloud, questo potrebbe accelerare la crescita di concorrenti. Se AWS inciampa, Azure o Google Cloud guadagnano terreno, specialmente con l’IA dove Microsoft (con OpenAI) e Google stanno spingendo molto.
Per capirci meglio, in un’era AI-driven come quella che viviamo oggi, disservizi come questi evidenziano la centralizzazione del potere digitale.
Secondo Gartner, nel 2024 l’IaaS mondiale è cresciuto del 22,5% a 171,8 miliardi di dollari, con AWS al primo posto, seguita da Microsoft e Google.
Nel Q2 2025, le rilevazioni di Synergy indicano AWS attorno al 30% della spesa infrastrutturale, Microsoft intorno al 20% e Google intorno al 13%. I tre messi insieme superano il 60% del mercato.
Canalys conferma un trimestre in forte espansione (spesa 95–99 miliardi) con Azure e Google in crescita oltre il 30% annuo e AWS in aumento. In Europa, i tre player USA arrivano attorno al 70% del mercato.
Come abbiamo visto, il 63% del mercato cloud mondiale è concentrato nelle mani di tre soli operatori: AWS, Microsoft e Google.
È un dato che racconta meglio di ogni altro commento il perché di un blackout come quello del 20 ottobre 2025. E in questo si trova la risposta a questo cortocircuito globale.
Oggi non parliamo più di “servizi in cloud”, ma del Cloud come la spina dorsale stessa di Internet.
Se cade il principale nodo di quella rete, non si ferma un sito o un’app, ma un intero ecosistema di connessioni, automazioni, intelligenze artificiali e transazioni digitali.
La concentrazione di potere infrastrutturale, inevitabile fino a un certo punto, mostra così il suo aspetto più debole. Infatti, bastano poche ore di blocco per ricordarci quanto la nostra vita digitale dipenda da pochi player, da un numero sempre più ridotto di provider e da un equilibrio che, per quanto invisibile, regge tutto ciò che chiamiamo Rete.
Elon Musk ha fatto sapere che l’algoritmo di X si poggerà interamente sulla IA Grok. I contenuti verranno quindi gestiti dall’intelligenza artificiale, così come accade su altre piattaforme. Vediamo in che modo tutto questo avverrà e cosa comporterà.
Due anni fa, con questo articolo “Come funziona il nuovo algoritmo di Twitter/X“, raccontavo come l’arrivo di Elon Musk alla guida della piattaforma avesse portato a una revisione dell’algoritmo, con l’obiettivo di premiare contenuti autentici, ridurre lo spam e favorire l’engagement attraverso regole trasparenti.
E oggi X si prepara a un cambiamento forse più radicale. Infatti, l’algoritmo sarà gestito interamente da un’intelligenza artificiale, nello specifico Grok, creato da xAI.
Nel suo post, Elon Musk ha annunciato che entro 4-6 settimane tutte le euristiche manuali, ossia quell’insieme di le regole fisse definite dagli sviluppatori, saranno eliminate, lasciando all’IA il compito di analizzare e raccomandare contenuti.
Ma cosa significa esattamente? E come si colloca questo approccio rispetto ad altre piattaforme social? Lo vediamo insieme qui, cercando di capire il funzionamento del nuovo sistema, lo confrontiamo con il passato e vediamo se ci sono precedenti di algoritmi completamente IA driven.
Come funzionava l’algoritmo di X nel 2023
Nel 2023, l’algoritmo di X (allora ancora in transizione da Twitter) si basava su un mix di regole manuali e machine learning di base. Come avevamo visto, l’obiettivo era promuovere contenuti che generassero interazioni autentiche, penalizzando pratiche come il posting di link nudi (quei tweet con link senza testo) o contenuti spam. Tra i punti principali:
Reply boosting: le risposte dirette avevano un peso maggiore rispetto a like o retweet, per incentivare conversazioni reali.
Penalizzazioni per link senza testo: post con solo un URL e senza contesto ricevevano meno visibilità, perché considerati meno informativi.
Euristiche manuali: l’algoritmo usava elementi predefiniti (es. per like, retweet, impressions) per valutare la rilevanza di un contenuto.
Trasparenza: Musk aveva aperto il codice sorgente, permettendo agli utenti di capire come venivano prese le decisioni di raccomandazione.
Ma, come abbiamo avuto modo di vedere in questi anni, questo sistema aveva limiti. La dipendenza da euristiche manuali significava che l’algoritmo non sempre riusciva a cogliere la qualità intrinseca di un contenuto.
Inoltre, il mix di regole fisse e machine learning non era abbastanza flessibile per gestire il volume e la complessità dei contenuti su X. In aggiunta a questo, le regole fisse erano state implementate con regole che rispecchiavano in maniera precisa la visione di Musk, al punto da fare in modo che i contenuti visionati dagli utenti fossero sempre più vicini ai suoi principi e teorie. Pratica questa che va catalogata nella definizione di “algoritmo del proprietario”, come abbiamo visto.
E ora la decisione di passare a un modello interamente basato sull’IA.
Come l’algoritmo di X sarà gestito dalla IA Grok entro poche settimane
Il nuovo algoritmo di X basato sulla IA Grok
Elon Musk ha condiviso un post su X, citando un altro account. Secondo le informazioni condivise dal proprietario di X, l’algoritmo della piattaforma si evolverà verso un sistema “completamente basato su IA”, eliminando del tutto le euristiche manuali entro fine novembre o inizio dicembre 2025.
Al centro di questa transizione c’è Grok, l’intelligenza artificiale sviluppata da xAI, progettata per analizzare contenuti e prevedere preferenze degli utenti su scala massiva. Cerchiamo di vedere insieme come funzionerà:
Analisi totale dei contenuti: Grok esaminerà ogni post, immagine e video pubblicati su X, oltre 100 milioni di contenuti al giorno, per valutarne la qualità e abbinarli agli interessi degli utenti. Questo approccio si basa su modelli di deep learning che processano testo, immagini e contesto in tempo reale, senza affidarsi a regole fisse.
Visibilità estesa (?): a differenza del passato, sostengono gli account più vicini alla visione di Musk, dove gli account piccoli faticavano a emergere a causa di metriche legate alla popolarità, il nuovo sistema permetterà di valutare i contenuti in modo oggettivo. Un post, anche da un account con pochi follower, avrà più possibilità di raggiungere un pubblico ampio.
Personalizzazione del feed: gli utenti potranno interagire con Grok per regolare il proprio feed. Ad esempio, sarà possibile chiedere “mostrami meno politica” o “più contenuti su tecnologia”, con modifiche applicabili temporaneamente o in modo permanente.
The 𝕏 recommendation system is evolving very rapidly. We are aiming for deletion of all heuristics within 4 to 6 weeks.
Grok will literally read every post and watch every video (100M+ per day) to match users with content they’re most likely to find interesting.
Secondo questo processo di modifica dell’algoritmo in chiave IA, entro fine ottobre 2025, X pubblicherà i “pesi” del modello IA, vale a dire i parametri che determinano come Grok valuta i contenuti.
Questo permetterà di avere più chiaro come vengono prese le decisioni di raccomandazione.
In buona sostanza, entro un mese e mezzo da oggi, X sarà interamente affidata all’IA.
Cosa si intende per euristiche manuali
Le euristiche manuali sono regole fisse, definite dagli sviluppatori, che guidano l’algoritmo nel decidere quali contenuti mostrare e in che ordine.
Ad esempio, nel 2023, l’algoritmo di X assegnava un peso maggiore alle risposte rispetto ai like o penalizzava i tweet con solo un link, seguendo criteri prestabiliti. Queste regole utilizzavano le interazioni degli utenti (come like, repost o visualizzazioni) come input, ma il modo in cui venivano combinate era deciso a priori, senza adattarsi automaticamente ai cambiamenti nel comportamento degli utenti.
A differenza del 2023, dove le euristiche manuali (leggi anche algoritmo del proprietario) giocavano un ruolo centrale, qui Grok opererà senza vincoli umani predefiniti, imparando e adattandosi autonomamente per gestire il volume e la varietà dei contenuti su X.
Va detto, perché è più di un sospetto, che non ci sono ancora prove concrete che questo approccio risolverà problemi come bias algoritmici (se così vogliamo definirli) o la sovrabbondanza di contenuti irrilevanti. L’efficacia di questo modello dipenderà dal tipo di interpretazione secondo cui sarà impostata la IA e dalla sua implementazione.
Quindi, ci ritroveremo di fronte ad un nuovo esempio di algoritmo del proprietario, forse l’esempio più calzante da questo punto di vista, interamente a traino dell’intelligenza artificiale.
L’idea di un algoritmo interamente gestito da IA non è di Elon Musk, anzi. Sono già diverse le piattaforme social media che hanno già adottato sistemi di raccomandazione fortemente basati sull’intelligenza artificiale, riducendo o eliminando le euristiche manuali. Alcuni esempi rilevanti:
L’algoritmo di raccomandazione di TikTok
La sezione “For You” di TikTok è uno degli esempi più noti di algoritmo IA-driven.
Fin dal lancio di Douyin (la versione cinese) nel 2016, il sistema si basa su deep neural networks che analizzano interazioni come tempo di visualizzazione, like e condivisioni per predire i contenuti più rilevanti.
Il sistema di raccomandazione di YouTube, che genera oltre il 70% delle visualizzazioni (dati Google), utilizza modelli avanzati di machine learning, come deep neural networks, per la selezione dei contenuti e il ranking dei video.
Le euristiche manuali ci sono ma restano minime, anche se esistono interventi umani per moderare contenuti problematici. La sfida di YouTube, simile a quella di X, è gestire un volume enorme di contenuti (miliardi di video), ma il focus è su formati long-form rispetto ai micro-post di X.
La versione AI-driven di Meta per Instagram e Facebook
Dal 2016, Meta ha spostato i feed di Instagram e Facebook verso algoritmi basati su IA, come graph neural networks, per raccomandare contenuti anche non collegati direttamente alla rete sociale dell’utente.
Da specificare, questi sistemi non sono “100% IA”. Le regole umane per moderazione e policy (es. rimozione di contenuti dannosi) restano ancora (per poco) elevate, a differenza dell’approccio radicale di X.
Ora, questi esempi mostrano che l’IA è già matura per gestire raccomandazioni su scala, ma X si distingue per l’obiettivo dichiarato di eliminare completamente le euristiche manuali in tempi brevi, affidandosi esclusivamente a Grok, la IA di casa.
Resta da vedere se questa transizione sarà più efficace rispetto ai modelli ibridi di Meta o al sistema di raccomandazione di TikTok.
La scommessa di X interamente sulla IA di Grok
Il passaggio di X a un algoritmo interamente gestito da IA (primo caso di piattaforma social media fino ad oggi) è da considerarsi come una scommessa. Anche se inevitabile, visto il contesto e vista la visione di Musk.
Allineandosi a piattaforme come TikTok e YouTube, che già sfruttano l’IA per raccomandazioni su scala, X punta a un modello che vede Grok al centro.
Bisognerà attendere per verificare l’efficacia di questo approccio, anche se la possibilità che la piattaforma possa peggiorare, rispetto allo stato attuale, è molto alta.
Vedremo cosa succederà nelle prossime settimane e, come sempre, lo valuteremo insieme qui.
Oracle e i movimenti ai vertici in vista di TikTok US e la sfida alla IA. L’azienda di Austin ha nominato due nuovi co-CEO: Clay Magouyrk e Mike Sicilia.
Oracle ha annunciato un cambio al vertice, nominando Clay Magouyrk e Mike Sicilia co-CEO. La mossa, che vede l’attuale CEO, Safra Catz assumere il ruolo di vice presidente esecutivo, non è un semplice cambio di manager. Si tratta di un traguardo dopo i successi che ha visto l’azienda emergere come uno dei principali beneficiari del boom dell’intelligenza artificiale.
La crescita di Oracle trainata dai dati e le nuove nomine
Il cambio di leadership avviene in un contesto di notevole espansione, supportato da dati finanziari concreti. Iil titolo Oracle che ha registrato un aumento del 30% nell’ultimo mese e di circa l’85% nel corso dell’anno.
Oracle, cambio al vertice in vista di TikTok US e sfida sulla IA
Indicatore importante è la crescita, come riportato da CNBC, dei “ricavi contrattualizzati non ancora contabilizzati”, che è salita a 455 miliardi di dollari, con un balzo del 359% rispetto all’anno precedente. Questi numeri dimostrano la solidità della strategia aziendale.
Il vantaggio competitivo di Oracle nel Cloud e nella IA
La nomina di Magouyrk e Sicilia, che hanno guidato rispettivamente l’infrastruttura cloud e i settori verticali, riflette una visione che si è dimostrata vincente.
L’azienda ha saputo capitalizzare la forte domanda di soluzioni AI, in particolare grazie alla sua infrastruttura cloud e all’accesso strategico alle unità di elaborazione grafica (GPU) di Nvidia.
Questo posizionamento non solo ha permesso a Oracle di competere efficacemente con giganti come Microsoft e Amazon, ma ha anche trasformato l’investimento nell’AI in un concreto vantaggio competitivo, che ha generato una crescita massiccia del business.
Clay Magouyrk e Mike Sicilia
La visione strategica di Oracle in vista di TikTok US
La leadership di Oracle nel settore tech va oltre l’AI e il cloud.
Il consorzio che gestirà le attività di TikTok US vedrà Oracle responsabile della manutenzione dei dati e della privacy, un ruolo che sottolinea la fiducia riposta nelle sue soluzioni cloud.
A riprova di questa fase di grande successo, la capitalizzazione di mercato di Oracle ha contribuito a spingere il patrimonio netto del suo fondatore, Larry Ellison, facendolo diventare l’uomo più ricco del mondo.
Questi eventi, combinati con i risultati finanziari e la nuova struttura di leadership, dipingono il quadro di un’azienda che non si limita a reagire ai cambiamenti del mercato, ma che li guida con grande determinazione.
Meta non firmerà il Codice UE sull’IA. Una scelta che rischia di inasprire i rapporti con Bruxelles, mentre OpenAI e Mistral si dichiarano pronte a firmare. Cosa cambia dal 2 agosto 2025.
Lo ha fatto sapere ufficialmente Joel Kaplan, vicepresidente globale per gli affari istituzionali del gruppo, con una dichiarazione chiara. Il Codice, nelle parole di Meta, sarebbe inutilizzabile e incompatibile con la realtà operativa delle aziende. Un ostacolo allo sviluppo, più che una guida, sostiene Kaplan.
La decisione di Meta su AI Act dell’UE
La decisione di Meta non è una sorpresa. L’azienda aveva già espresso scetticismo nei mesi precedenti, soprattutto di fronte all’impianto dell’AI Act, che entrerà pienamente in vigore il prossimo 2 agosto.
Ma stavolta la presa di posizione è formale. Il Codice, secondo Meta, introdurrebbe obblighi che vanno oltre quanto previsto dal regolamento europeo, ampliandone l’ambito in modo non proporzionato rispetto alla cornice legale definita dall’AI Act.
Il nodo è proprio questo.
Meta non firma il Codice UE sull’IA generativa
Cosa prevede il Codice di condotta su IA dell’UE
Il Codice di buona condotta è uno strumento volontario, pensato per accompagnare l’entrata in vigore dell’AI Act e offrire una via semplificata alla conformità.
Firmarlo significa aderire a una serie di impegni trasparenti, come: pubblicare informazioni dettagliate sui dati di addestramento; descrivere in modo comprensibile le capacità e i limiti dei modelli; evitare l’uso di contenuti protetti da copyright non autorizzati; prevedere sistemi di sicurezza informatica e monitoraggio dei rischi, specialmente per i modelli ad alto impatto.
Ma significa anche beneficiare di un percorso di conformità agevolato, evitando verifiche caso per caso.
Rifiutare la firma, invece, comporta l’obbligo di dimostrare puntualmente la compatibilità con ogni requisito dell’AI Act, con un carico legale potenzialmente molto più pesante.
Secondo la versione di Kaplan, tutto questo si tradurrebbe in un freno per lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale in Europa.
Possibile contrapposizione UE-Usa
Meta teme che la combinazione tra Codice e regolamento generi un clima normativo incerto e disincentivante. E chiede che anche il governo statunitense intervenga per tutelare la competitività delle aziende americane, indicando che l’impianto europeo possa rappresentare una minaccia sistemica per l’intero settore.
La posizione delle altre aziende IA
Nel frattempo, le posizioni degli altri protagonisti del mercato si stanno delineando.
OpenAI ha annunciato l’intenzione di firmare il Codice, subordinando la firma all’approvazione definitiva del testo da parte dell’AI Board europeo. La società che sviluppa ChatGPT, in una dichiarazione pubblicata l’11 luglio sul proprio sito, ha spiegato che aderire rappresenta un passo strategico per consolidare la sua presenza in Europa.
La firma del Codice offrirebbe maggiore certezza normativa, permetterebbe un dialogo più stabile con le autorità e costituirebbe una base condivisa per future evoluzioni regolatorie. In sostanza, per OpenAI si tratta di una mossa diplomatica quanto pragmatica.
Anche Mistral AI, la startup francese sostenuta dal governo Macron, ha già fatto sapere che firmerà. La decisione rientra nella visione sovrana europea sull’IA e segna un allineamento netto rispetto agli obiettivi della Commissione.
Al contrario, altre aziende statunitensi come Google (con DeepMind e Gemini) o Anthropic non si sono ancora espresse pubblicamente. L’adesione al Codice resta aperta, ma il silenzio suona come un segnale prudente, se non di diffidenza.
Non mancano poi le critiche da parte delle grandi aziende europee. In una lettera inviata a Bruxelles a fine giugno, un gruppo di 44 imprese tra cui Airbus, Mercedes-Benz, Siemens e SAP ha chiesto di posticipare di almeno due anni l’applicazione dell’AI Act.
Il timore condiviso è che la sovrapposizione tra le varie normative europee – AI Act, Data Act, Cyber Resilience Act – produca un quadro troppo rigido e incoerente, penalizzando l’innovazione e allontanando gli investimenti.
Le regole entreranno in vigore il 2 agosto, senza rinvii
La Commissione ha però ribadito che non ci saranno rinvii.
Il primo agosto sarà pubblicata la lista ufficiale dei firmatari del Codice e dal giorno successivo le nuove regole per i modelli generativi entreranno pienamente in vigore. I prossimi mesi diranno se l’adesione sarà ampia oppure limitata.
Ma intanto, con la decisione di Meta, il confronto si sposta su un piano più ampio. E cioè quello del rapporto tra le regole pubbliche e il potere decisionale delle grandi piattaforme. Che sono in mano a società private.
Quindi, mentre l’UE tenta di governare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale con strumenti giuridici trasparenti e condivisi, le grandi piattaforme continuano a negoziare lo spazio della norma.
Vedremo se alla fine Meta rivedrà la sua decisione.
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