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Le montagne russe di IBM nell’IA, Demis chiede un’autorità di controllo, New York ferma i data center IA

Diet TBPN collega il calo di IBM, la proposta di Demis Hassabis per testare i modelli frontier e la pausa di New York sui nuovi data center IA.

In questo episodio Diet TBPN collega tre tensioni centrali dell’IA: chi cattura davvero la spesa, come controllare i modelli frontier e dove costruire l’infrastruttura fisica necessaria.

IBM e la traiettoria della spesa IA

La discussione parte dal forte calo di IBM dopo un cambio di narrativa sull’attività server. IBM aveva performato bene nell’era ChatGPT, ma i conduttori sottolineano che i budget IA oggi vanno soprattutto verso GPU, memoria, networking, cloud hyperscale e inferenza dei modelli frontier. IBM ha asset enterprise importanti, ma non è il beneficiario più diretto di queste categorie.

L’episodio ripercorre poi la storia dell’azienda: macchine di tabulazione, mainframe System/360, costi di switching elevati e successiva trasformazione nei servizi sotto Lou Gerstner. Red Hat OpenShift resta rilevante per orchestrare workload aziendali, ma non equivale a controllare i colli di bottiglia principali della nuova infrastruttura IA.

La proposta di Demis Hassabis

Il secondo tema è la proposta di Demis Hassabis, capo di Google DeepMind, per un organismo statunitense incaricato di testare i modelli IA frontier. Lo schema includerebbe supervisione federale, finanziamento da parte delle aziende IA, benchmark aggiornati e valutazioni su rischi cyber, biologici, nucleari, autonomia, inganno e aggiramento dei guardrail.

I conduttori vedono il punto, ma insistono sulle difficoltà pratiche. Come applicare regole simili ai modelli open source o stranieri? Quanto ritarderebbe il rilascio dei modelli? E la regolazione migliorerebbe davvero la sicurezza, o finirebbe per favorire i grandi laboratori che possono permettersi team regolatori dedicati?

La pausa di New York sui data center IA

Il terzo blocco riguarda la pausa di un anno decisa da New York sui nuovi data center IA, mentre lo Stato valuta domanda energetica, uso dell’acqua, qualità dell’aria e impatto sulla rete elettrica. È un segnale del crescente attrito locale attorno all’infrastruttura IA.

Il compromesso è chiaro: sviluppo economico e competitività da una parte, impatto ambientale e accettabilità delle comunità dall’altra. L’episodio cita anche una possibile risposta: data center progettati meglio, più simili a campus tecnologici o musei che a scatole industriali anonime.

In sintesi

Il messaggio dell’episodio è che l’IA non è più solo una corsa tra modelli. Sta ridistribuendo i budget aziendali, spingendo i governi verso nuovi regimi di test e trasformando i data center in questioni politiche, ambientali e architettoniche.

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