AI's Legal Victory, Robotaxi Reality Check, and the Infrastructure Wars

Ecco la verità che nessuno vuole dirvi: Anthropic appena ha vinto la prima battaglia legale sul copyright AI, ma la guerra è tutt'altro che finita. Il giudice federale William Alsup ha stabilito che addestrare modelli AI su libri acquistati legalmente costituisce fair use—una vittoria storica per l'industria AI.

Ma dietro le quinte, la situazione è molto più complessa. Mentre Anthropic celebra questa decisione rivoluzionaria, deve ancora affrontare un processo separato per aver scaricato 7 milioni di libri piratati da siti come LibGen e Books3. Il giudice è stato brutalmente chiaro: "Scaricare copie piratate da siti che avresti potuto acquistare legalmente non è mai giustificabile."

La matematica è spietata: con danni minimi di $750 per libro, Anthropic rischia miliardi di dollari in penali. Questo caso stabilisce un precedente cruciale—l'addestramento AI è fair use, ma la pirateria rimane illegale. Per le altre aziende AI sotto processo, il messaggio è chiaro: comprate i vostri dati di training o preparatevi alle conseguenze.

Mentre Tesla fa titoli per tutti i motivi sbagliati, Waymo e Uber stanno silenziosamente conquistando l'America. Il loro servizio robotaxi è ora operativo ad Atlanta, coprendo 65 miglia quadrate e servendo milioni di utenti.

I numeri parlano chiaro: Waymo gestisce 250.000 corse a settimana attraverso quattro mercati principali, con un tasso di crescita annuale di 1,5 milioni di viaggi sulla rete Uber. La partnership ibrida funziona—Uber gestisce la flotta, Waymo controlla la tecnologia.

Ma il vero colpo di genio è la strategia di espansione. Dalla mappatura iniziale al lancio commerciale, Waymo ha impiegato solo 283 giorni ad Atlanta. Questa velocità di deployment è ciò che separa i vincitori dai perdenti nel mercato robotaxi. Tesla può promettere "un milione" di robotaxi, ma Waymo li sta già mettendo su strada, una città alla volta.

Tesla ha finalmente lanciato il suo servizio robotaxi ad Austin, e immediatamente tutto è andato storto. Video mostrano veicoli Tesla che guidano contromano, frenano bruscamente senza motivo, e scaricano passeggeri nel mezzo di incroci trafficati.

Ma ecco il problema più grande: Tesla opera in un vuoto normativo totale. L'amministrazione Trump ha decimato il personale NHTSA, l'agenzia che dovrebbe supervisionare i robotaxi. Con Elon Musk a capo del Department of Government Efficiency, chi controllerà Tesla? È come mettere la volpe a guardia del pollaio.

La realtà è che Tesla ha già causato 58 morti con Autopilot e Full Self-Driving, eppure continua a operare praticamente senza supervisione. Mentre Waymo si muove con cautela e trasparenza, Tesla spinge per "un milione" di robotaxi entro il 2026. Con quasi nessuna regolamentazione federale rimasta, niente può fermarlo—e questo dovrebbe spaventarci tutti.

Due breakthrough stanno ridefinendo l'AI aziendale: MIT ha creato SEAL, un framework che permette ai modelli AI di addestrarsi autonomamente, mentre Stanford ha lanciato ChatEHR, che riduce del 40% i tempi di revisione medica.

SEAL rappresenta un salto quantico—i modelli generano i propri dati di training e aggiornamenti, migliorando continuamente senza intervento umano. Nei test, le performance sono saltate da 0% al 72,5% nella risoluzione di puzzle. È l'auto-miglioramento che l'industria AI inseguiva da anni.

Parallelamente, Stanford sta trasformando la sanità digitale. ChatEHR permette ai medici di interrogare cartelle cliniche in linguaggio naturale, riducendo drasticamente il "pajama time"—quelle ore extra che i medici passano a casa completando compiti amministrativi. Con 1,5 milioni di query giornaliere, il sistema dimostra che l'AI può davvero ridurre il burnout medico mentre migliora la cura dei pazienti.

Dimentichiamo l'hype sui modelli—la vera battaglia AI si combatte nell'infrastruttura. Con $309 miliardi di spesa prevista entro il 2032, i vendor di sicurezza stanno diventando i veri gatekeeper dell'AI aziendale.

Walmart ha costruito Element, una piattaforma AI interna che gestisce 3 milioni di query giornaliere da 900.000 utenti settimanali. Non comprano soluzioni AI—le fabbricano. La loro strategia "agnostica ai modelli" permette di scegliere il miglior LLM per ogni caso d'uso, evitando il vendor lock-in che paralizza i competitor.

Ma il vero game-changer è l'emergere di AgenticOps. Cisco, Palo Alto e CrowdStrike riportano crescite del 70-80% nei ricavi AI-driven mentre le vendite tradizionali crollano. La sicurezza non è più un ostacolo all'adozione AI—è diventata l'acceleratore. Chi controlla l'infrastruttura di sicurezza controlla il futuro dell'AI aziendale.