La Cina presenta un passo importante nel settore delle grandi reti di Intelligenza Artificiale con il lancio di un modello da 1,6 trilioni di parametri, denominato LongCat-2.0, completamente realizzato su hardware domestico e senza l'utilizzo di chip prodotti da Nvidia. Questo modello è stato addestrato utilizzando un cluster composto da oltre 50.000 chip prodotti in Cina, un risultato importante per il gruppo Meituan. Sebbene LongCat-2.0 possa sconfiggere in due benchmark Google Gemini 3.1 Pro e OpenAIs GPT-5.5, si confronta male con Anthropic Claude.
Sebbene l'ambizione di Washington sia chiara e sia rafforzata dagli sforzi delle politiche di controllo degli esportatori, con restrizioni sulle esportazioni di chip di alta tecnologia fin dal 2022, la Cina sta emergendo come una potente alternativa. Per quanto riguarda il tipo di chip utilizzato durante l'addestramento, non ci sono dettagli specifici da parte di Meituan. A oggi, il modello non è ancora accessibile al pubblico e quindi non è possibile effettuare verifiche indipendenti sui suoi risultati.
Il contributo del laboratorio Z.ai in materia di sicurezza: GLM-5.2
Z.ai, un fornitore cinese di Intelligenza Artificiale, ha lanciato un nuovo modello denominato GLM-5.2, in grado di competere con le performance di Anthropic e delle altre aziende tecnologiche in termini di scoperta di vulnerabilità di sicurezza informatica. Secondo le ricerche effettuate da Semgrep, GLM-5.2 mantiene buoni livelli di performance anche rispetto ad altri modelli esistenti, in particolare per rilevare potenziali problemi di sicurezza. Questo modello è open-weight, quindi accessibile e riproducibile da qualsiasi utente.
La distribuzione di tale modello potrebbe offrire vantaggi alle aziende di cybersecurity, consentendo di condurre controlli interni per la valutazione e la protezione del codice di sistema. Tuttavia, una tale funzionalità aumenta anche il rischio per gli aggressori informatici, in quanto è possibile adottare il modello per scopi malintenzionati.
I clickworker: il lavoro umano dietro le reti di Intelligenza Artificiale
Un ruolo chiave nella realizzazione di modelli di Intelligenza Artificiale è svolto dai cosiddetti clickworker, che spesso operano in condizioni difficili e ricevendo una retribuzione modesta. Questi lavoratori etichettano immagini, testi e video e filtrano contenuti dannosi in supporto alla gestione di algoritmi. Molti di essi sono concentrati nei paesi del Sud globale, dove la manodopera costa poco ma le condizioni non sono ottimali.
Gli aspetti problematici di tali lavoro umano sono state evidenziate da uno studio pubblicato dalla Time nel 2023. I lavoratori di una struttura in Kenya erano costretti a svolgere attività per la quale ricevevano un compenso molto basso e spesso dovevano affrontare immagini traumatiche. La Banca Mondiale ha stimato che fra 150 e 430 milioni di persone lavorano come datiworker: è un numero considerevole di individui, la cui attività è chiave per la formazione delle Intelligenze Artificiali.
Amazon e la strategia Forward Deployed Engineering
Amazon sta rafforzando la sua proposta per la gestione di sistemi di Intelligenza Artificiale con l’introduzione del modello di lavoro che coinvolge ingegneri direttamente presso le strutture dei clienti. Questo servizio, denominato Forward Deployed Engineering, mira a sostenere i clienti delle sue divisioni AWS (Amazon Web Services) nello sviluppo e implementazione di agenti KI. Questi professionisti saranno assegnati prevalentemente ad aziende governative, istituti finanziari e industrie correlate.
Lobiettivo principale è costruire grafici delle informazioni in modo da semplificare l'attività di analisi e di gestione dei dati esistenti. L'iniziativa prevede un investimento globale di un miliardo di dollari e la sua realizzazione si estenderà a livello mondiale, inclusi ambienti che utilizzano la lingua tedesca.
L’impatto di Google Gemini sugli sviluppi di Meta
La capacità di Google di alimentare le richieste di Meta verso Gemini in termini di capacità computazionale sembra limitata. Secondo fonti interne, Google avrebbe informato Meta, già nel mese di marzo, della difficoltà nel fornire l’intera potenza necessaria. Questo aspetto ha rallentato diversi progetti che dipendevano dal modello Gemini, nonostante Meta possedesse già i propri modelli open source, Llama. L'utilità del modello Google emerge soprattutto in compiti specifici, come la scoperta di frodi o la gestione di chatbot.
Parallelamente, Meta sta sviluppando un modello alternativo per l'Intelligenza Artificiale, denominato Muse Spark, destinato a sostituire Gemini. Intendendo utilizzare questo modello nei nuovi occhiali KI, Meta si sta adoperando per rendere autonomi i propri strumenti da quelli di terze parti.
Anthropic e le ambizioni europee
La governance dell’Unione Europea è stata invitata a valutare interventi strategici per attrarre Anthropic in Europa. Il governo austriaco ha presentato una proposta per supportare la migrazione a livello europeo, vista la tensione emergente con la regolamentazione statunitense. Anthropic è in preparazione per una quotazione in Borsa negli Stati Uniti e non sembra intenzionata a spostare la sede legale.
La lettera presentata all’UE sembra in grado di evidenziare criticità del mercato, ma non presenta strategie concrete per colmare il vuoto di investimenti e di mercati europei. Non resta però dubbio che la lettera contribuisca ad evidenziare la distanza che esiste nel settore high tech tra Europa ed USA.
Potenziali novità dal laboratorio di Anthropic
L’azienda tecnologica statunitense Anthropic ha introdotto una versione aggiornata del modello Claude, chiamata Sonnet 5. Secondo test interni, quest’ultimo modello raggiunge in diversi test le performance e supera il modello Opus 4.8, che rappresentava precedentemente il livello di élite. Si rivolge ad applicazioni di carattere quotidiano.
Un elemento distintivo di Sonnet 5 rispetto ai modelli precedenti è l’aumento della capacità di agire autonomamente, in senso agentico. Il modello mostra una migliore capacità nel rifiutare query non desiderate e, in generale, nel ridurre le incoerenze generate artificialmente. Inoltre, Anthropic ha annunciato l’introduzione di un modello dedicato, Claude Science, per migliorare il supporto alle applicazioni tecnologiche avanzate.