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<\/p>\n di
\n Giuliana Ferraino, inviata a Davos<\/p>\n
L\u2019ottimismo sull\u2019Europa: \u00abFondere le capacit\u00e0 manifatturiere con AI e robotica \u00e8 un\u2019occasione che capita una volta in una generazione per i Paesi europei\u00bb<\/p>\n
Chiodo di pelle nero e maglione girocollo: Jensen Huang <\/b>debutta al World Economic Forum<\/b> con il suo inconfondibile stile, portando nella sala plenaria gremita del Wef<\/b>\u00a0 il racconto di una rivoluzione tecnologica senza precedenti. A guidare la conversazione, Larry Fink<\/b>, ceo di BlackRock e co-chairman a interim del Forum, che lo introduce come \u00abqualcuno che ammiro, che osservo e che mi ha insegnato molto nel mio viaggio su AI e tecnologia\u00bb.<\/p>\n
Il boom di Nvidia<\/p>\n
I numeri parlano chiaro: da quando Nvidia<\/b>\u00a0si \u00e8 quotata in Borsa nel 1999 – stesso anno di BlackRock – le azioni hanno registrato un total return del 37%, contro il 21% di BlackRock<\/b>. Ma \u00e8 un aneddoto personale a rivelare l\u2019umanit\u00e0 dietro il genio della tecnologia.
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L\u2019aneddoto sulla Mercedes\u00a0\u00abpi\u00f9 cara del mondo\u00bb<\/p>\n
\u00abIl mio unico rimpianto?\u00bb confessa Huang. \u00abDopo l\u2019Ipo, quando Nvidia valeva 300 milioni di dollari, ho venduto un pacchetto di azioni per comprare una Mercedes ai miei genitori. Si \u00e8 dimostrata l\u2019auto pi\u00f9 costosa del mondo\u00bb, dice ridendo e il pubblico ride con lui. \u00abMa ce l\u2019hanno ancora\u00bb..<\/p>\n
Un cambio di paradigma epocale<\/p>\n
Quello a cui stiamo assistendo, spiega il ceo di Nvidia, \u00e8 un \u00abplatform shift\u00bb, un cambiamento di piattaforma paragonabile all’avvento del PC, di internet o del cloud computing. \u00abOggi usiamo ChatGPT che in s\u00e9 \u00e8 un\u2019app, ma nuove applicazioni saranno costruite sopra ChatGPT\u00bb, prevede Huang.<\/p>\n
L\u2019intelligenza artificiale \u00e8 molto pi\u00f9 semplice da capire di quanto si pensi. \u00abIn passato il software era pre-registrato, fatto di sequenze. Ora i computer possono capire informazioni non strutturate, guardare una foto e comprenderla. Per la prima volta abbiamo un computer che non \u00e8 pre-programmato ma pu\u00f2 processare informazioni in tempo reale. Pu\u00f2 ragionare sui dati. Possiamo dargli un prompt e pu\u00f2 eseguire un compito per noi\u00bb, spiega.<\/p>\n
Ma cos’\u00e8 davvero l\u2019AI? \u00abDi solito si pensa a un modello\u00bb, spiega Huang costruendo una metafora a strati, layers. \u00abMa alla base c\u2019\u00e8 l\u2019energia. Il primo livello \u00e8 l\u2019energia, il secondo strato sono i chip, il terzo \u00e8 l\u2019infrastruttura cloud e infine c\u2019\u00e8 il livello del modello di AI, che \u00e8 quello visibile\u00bb.<\/p>\n
Questo layer superiore pu\u00f2 essere applicato in ogni settore – finanza, salute, manifattura – ma richiede tutti i livelli sottostanti. \u00abPer questo stiamo costruendo la pi\u00f9 grande infrastruttura mai vista al mondo: trilioni di dollari di infrastruttura che bisogna realizzare affinch\u00e9 il modello possa generare l\u2019intelligenza necessaria per processare i compiti che gli diamo\u00bb.<\/p>\n
Il 2025, anno della svolta<\/p>\n
Il 2025 si annuncia come uno dei maggiori anni per i finanziamenti di venture capital destinati alle aziende native AI. \u00abPer la prima volta i modelli sono abbastanza buoni da poterci costruire sopra\u00bb, osserva Huang, che identifica tre svolte fondamentali avvenuti quest\u2019anno.<\/p>\n
Primo: i modelli stessi, che prima soffrivano di molte allucinazioni, sono diventati \u00abpi\u00f9 ancorati alla realt\u00e0\u00bb, possono fare ricerche e si sta sviluppando l\u2019AI agentica<\/b>. Secondo: i progressi dei modelli open<\/b>, che hanno permesso ad aziende e universit\u00e0 di usare questi modelli per applicazioni specifiche. Terzo: l\u2019AI fisica<\/b>, ovvero intelligenze artificiali che comprendono la natura, il mondo fisico, le proteine, la chimica, la fisica quantistica. \u00abLa nostra partnership con Eli Lilly per far comprendere all\u2019AI la struttura delle proteine porter\u00e0 a grandi scoperte\u00bb, anticipa.<\/p>\n
L’AI creer\u00e0 lavoro, non lo distrugger\u00e0<\/p>\n
Sul tema pi\u00f9 controverso – l\u2019eliminazione di posti di lavoro – Huang \u00e8 ottimista e spiega il perch\u00e9: \u00abL\u2019energia creer\u00e0 posti di lavoro, l\u2019infrastruttura creer\u00e0 impiego. Questa \u00e8 la pi\u00f9 grande costruzione di infrastruttura nella storia dell\u2019umanit\u00e0 e generer\u00e0 molti posti di lavoro\u00bb, sostiene. E i salari in alcuni settori sono quasi raddoppiati, specialmente per chi costruisce chip factories. \u00abNon bisogna avere un PhD in informatica per beneficiarne\u00bb, sottolinea.<\/p>\n
L\u2019esempio che porta \u00e8 illuminante: \u00abIl radiologo era una delle professioni che si credeva sarebbe sparita. Dieci anni dopo, l\u2019impatto dell\u2019AI \u00e8 stato reale sulla professione, ma il numero dei radiologi \u00e8 aumentato\u00bb. Il motivo? \u00abIl purpose del radiologo \u00e8 diagnosticare le malattie. Il fatto che riescano a guardare le radiografie infinitamente pi\u00f9 velocemente permette di avere pi\u00f9 tempo con i pazienti e aumenta i servizi offerti. Aumentano i pazienti, perci\u00f2 servono pi\u00f9 radiologi\u00bb, spiega.<\/p>\n
Stesso discorso per il settore sanitario: \u00abAbbiamo 5 milioni di infermieri mancanti negli Usa. Ora, grazie all\u2019AI, hanno pi\u00f9 tempo con i pazienti. Gli ospedali ricevono pi\u00f9 pazienti. L\u2019AI aumenta la produttivit\u00e0 e gli ospedali stanno assumendo pi\u00f9 infermieri\u00bb. In teoria non fa una piega.\u00a0<\/p>\n
Perci\u00f2 secondo Huang la domanda corretta da porsi \u00e8 \u00abqual \u00e8 l\u2019obiettivo del proprio lavoro. Il purpose, non il task, il compito\u00bb.<\/p>\n
L’opportunit\u00e0 europea<\/p>\n
Per l\u2019Europa, Huang vede un\u2019opportunit\u00e0 storica. \u00abLa base industriale dell\u2019Europa \u00e8 incredibilmente forte. Questa \u00e8 l\u2019opportunit\u00e0 di saltare l\u2019era del software. Fondere le capacit\u00e0 manifatturiere con AI e robotica \u00e8 un’occasione che capita una volta in una generazione per i Paesi europei\u00bb<\/p>\n
C\u2019\u00e8 poi un altro asset fondamentale: \u00abIn Europa c\u2019\u00e8 ancora cos\u00ec tanta deep science,\u00a0ora l\u2019AI pu\u00f2 accelerare le scoperte\u00bb. Quindi raccomda: \u00abL\u2019Europa deve aumentate la fornitura di energia e poi investire nella propria\u00a0 infrastruttura. Risolvete questo e potrete spingere la crescita dell\u2019economia\u00bb.<\/p>\n
I timori di una bolla<\/p>\n
\u00abSolo perch\u00e9 gli investimenti sono enormi non significa che sia una bolla. Dobbiamo costruire tutti i layer dell’infrastruttura: serve pi\u00f9 energia, pi\u00f9 terreni, pi\u00f9 fabbriche, pi\u00f9 lavoratori qualificati. La scala degli investimenti sta crescendo e il 2025 ha visto i pi\u00f9 alto nuemero di finanziamenti di venture capital mai registrati verso aziende e startup native AI, ribadisce Huang, \u00abquesti numeri riflettono necessit\u00e0 reali, non speculazione\u00bb.<\/p>\n
\u00a0L\u2019infrastruttura \u00e8 la parola chiave. E su un punto Huang \u00e8 particolarmente enfatico: \u00abL\u2019AI \u00e8 infrastruttura – ribadisce – e non c\u2019\u00e8 un Paese che pu\u00f2 non averla. Ogni Paese dovrebbe essere coinvolto a costruire la propria infrastruttura e sviluppare la propria AI e avere l\u2019intelligenza nazionale parte del proprio ecosistema\u00bb.<\/p>\n
La buona notizia? \u00abL\u2019AI \u00e8 il software pi\u00f9 facile da usare, tutti lo possono utilizzare. Claude \u00e8 incredibile, Anthropic ha fatto progressi straordinari. D\u2019altro canto ChatGPT \u00e8 super popolare\u00bb. Come usare l\u2019AI, come fare prompting, sono competenze che tutti possono acquisire. \u00abSono ottimista per molte persone che possono programmare anche senza essere programmatori. Possiamo perfino chiedere all\u2019AI come usare l\u2019AI. L\u2019AI ci pu\u00f2 scrivere il codice di qualsiasi app\u00bb.<\/p>\n
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