AI Reality Check: Quando i Trilioni Incontrano la Verità

Ecco una notizia che non vi farà addormentare: l'NHS sta testando un tool AI che potrebbe davvero salvare vite umane. L'ArteraAI Prostate Biopsy Assay analizza biopsie digitalizzate per creare punteggi di rischio personalizzati, aiutando i medici a decidere chi ha bisogno di trattamento aggressivo e chi può essere monitorato.

Il progetto Vanguard Path da £1.9 milioni durerà tre anni e analizzerà biopsie di oltre 4.000 uomini. Non è l'ennesimo chatbot che vi dice cosa mangiare a colazione - questo tool è già ampiamente usato negli Stati Uniti e ha dimostrato di identificare quali pazienti con cancro alla prostata ad alto rischio beneficerebbero del farmaco abiraterone.

Ma il vero problema è sempre lo stesso: funzionerà nel mondo reale dell'NHS? Come dice il professor Gerhardt Attard, "quando porti questo nel mondo reale dell'NHS, ci sono sfide e differenze che inevitabilmente emergono". Almeno qui stiamo parlando di AI che potrebbe ridurre sotto e sovra-trattamenti, non di generare immagini di gattini.

Parliamo di numeri che fanno girare la testa: $3 trilioni di spesa globale per datacenter entro il 2028. Sì, avete letto bene. Mentre Nvidia diventa la prima azienda da $5 trilioni e OpenAI viene valutata $500 miliardi, c'è un piccolo dettaglio che tutti ignorano.

Solo $1.4 trilioni sono coperti dal cashflow delle big tech. Gli altri $1.5 trilioni? Private credit e shadow banking. Come dice Gil Luria di DA Davidson: "I fornitori di questo debito sono così ansiosi di investire in AI che potrebbero non valutare correttamente i rischi".

Meta ne sa qualcosa: dopo aver speso $20 miliardi in capex AI senza revenue chiare, le azioni sono crollate del 12% perdendo $200 miliardi di market cap. Mark Zuckerberg continua a promettere "modelli frontier con capacità innovative", ma gli investitori vogliono vedere soldi veri, non slide PowerPoint.

La verità scomoda: il 95% delle organizzazioni sta ottenendo zero ritorno dagli investimenti in AI generativa. Ma hey, continuiamo a costruire datacenter da $500 miliardi come Stargate.

Astro Teller ha capito una cosa fondamentale: non tutti i moonshot hanno bisogno di rimanere dentro Alphabet. Il capo di X sta sempre più spingendo progetti ambiziosi come aziende indipendenti, supportate da Series X Capital con oltre $500 milioni.

La logica è brutale ma sensata: "Se Alphabet fosse l'unico LP, il fondo sarebbe dentro Alphabet, e quando investono in qualcosa da X, sarebbe ancora dentro Alphabet". Quindi Alphabet può essere solo un piccolo investitore minoritario.

Il processo di selezione è spietato: solo il 2% dei progetti sopravvive. X testa "ruthlessly" ogni idea cercando motivi per ucciderla. Come dice Teller: "Se proponi qualcosa che suona ragionevole, l'azienda non è interessata, perché per definizione non sarebbe un moonshot".

Quest'anno hanno già fatto spin-out di Taara (comunicazioni ottiche wireless) e Heritable Agriculture (biotech per breeding). L'ultimo arrivato è Anori, una piattaforma AI per sviluppo immobiliare che punta a ridurre il 25% di rifiuti solidi e CO2 del settore costruzioni.

Sam Altman ha perso la pazienza. Quando Brad Gerstner ha fatto domande sui $13 miliardi di revenue annuali di OpenAI contro $1 trilione di impegni di spesa, la risposta è stata tagliente: "Prima di tutto, stiamo facendo molto più di quei revenue. Secondo, Brad, se vuoi vendere le tue azioni, ti trovo un compratore. Basta".

La frustrazione è palpabile. Altman ha aggiunto che ci sono critici che "parlano con preoccupazione affannosa del nostro compute" ma che "sarebbero entusiasti di comprare le nostre azioni". Ha persino detto che vorrebbe OpenAI fosse pubblica solo per vedere questi critici "bruciare" facendo short sul titolo.

Satya Nadella, presente all'intervista, ha riso durante tutta la risposta di Altman, aggiungendo che OpenAI ha "battuto" ogni business plan dato a Microsoft come investitore. Quando Gerstner ha speculato su $100 miliardi di revenue nel 2028-2029, Altman ha controbattuto: "Che ne dici del '27?"

Sul timing dell'IPO: "No no no, non abbiamo niente di così specifico. Non abbiamo una data in mente". Ma la pressione per monetizzare quei trilioni di investimenti è reale.

Elon Musk ha lanciato la sua "enciclopedia della verità" e il risultato è un disastro educativo. Grokipedia, alimentata dall'AI Grok, doveva essere "meglio di Wikipedia" ma gli accademici che l'hanno testata hanno trovato errori grossolani e bias politici evidenti.

Il professor Richard Evans ha scoperto che la sua biografia conteneva fatti completamente falsi: non ha mai studiato con Theodore Zeldin, non è mai succeduto a David Cannadine come Regius professor a Cambridge. "L'AI raccoglie tutto indiscriminatamente", dice Evans. "I contributi di chatroom hanno lo stesso status del lavoro accademico serio".

I bias politici sono evidenti: Grokipedia chiama l'invasione russa dell'Ucraina usando la terminologia del Kremlin su "denazificazione", definisce Britain First un "partito patriottico" invece che "neo-fascista", e il 6 gennaio una "rivolta" non un tentativo di colpo di stato.

Come dice Peter Burke di Cambridge: "Se è Musk a farlo, temo la manipolazione politica". Il problema non è solo l'accuratezza, è chi controlla la verità quando le AI, guidate da individui potenti, tengono la penna.