OpenAI conquista l'India mentre l'AI si militarizza

OpenAI ha appena svelato la sua mossa più aggressiva per conquistare l'India, e non si tratta del solito annuncio di facciata. La partnership con Tata Group parte con 100 megawatt di capacità data center e punta a 1 gigawatt - numeri che mettono in prospettiva le ambizioni reali di Sam Altman nel mercato indiano.

Ecco la verità: con oltre 100 milioni di utenti settimanali di ChatGPT in India, OpenAI non può più permettersi di trattare il paese come un mercato secondario. La mossa di diventare il primo cliente di TCS HyperVault non è solo strategica - è esistenziale. Mentre i competitor si limitano agli annunci, OpenAI sta costruindo infrastruttura fisica.

La parte più interessante? L'integrazione nell'ecosistema educativo indiano. Sei università top, 100.000 licenze ChatGPT Edu, certificazioni esclusive. Non è filantropia - è un investimento a lungo termine per formare una generazione di sviluppatori che pensano "OpenAI first".

Ma il vero colpo di genio è il timing: mentre l'India ospita l'AI Impact Summit, OpenAI annuncia uffici a Mumbai e Bengaluru. Non è espansione geografica, è colonizzazione del mercato AI più promettente al mondo.

I robot umanoidi cinesi che hanno ballato al Spring Festival Gala non sono intrattenimento - sono propaganda tecnologica. Mentre il pubblico si stupiva delle acrobazie, gli esperti vedevano altro: la Cina che dimostra la sua leadership nell'AI embodied.

Kyle Chan di Brookings lo dice chiaramente: "Beijing usa queste performance per abbagliare il pubblico con la supremazia tecnologica cinese". E funziona. A differenza dei modelli AI o dell'hardware industriale, i robot umanoidi sono visibili, comprensibili, impressionanti.

I numeri parlano chiaro: 451.700 aziende di robotica registrate in Cina, capitale totale di 6.44 trilioni di yuan. Morgan Stanley prevede che le vendite di umanoidi cinesi raddoppieranno a 28.000 unità nel 2026. Anche Elon Musk ammette: "La Cina è un ass-kicker next level".

Ma dietro lo spettacolo c'è strategia industriale. Come nota Georg Stieler, "quello che distingue il gala da eventi simili altrove è la pipeline diretta dalla politica industriale allo spettacolo in prima serata". La Cina non sta solo costruendo robot - sta costruendo il futuro della manifattura intelligente.

L'accordo multimiliardario tra Nvidia e Meta segna una svolta: per la prima volta, un gigante tech compra CPU Nvidia standalone, non solo GPU. È il segnale che l'era dell'AI inference sta cambiando le regole del gioco.

Meta spenderà fino a 135 miliardi quest'anno per l'AI - cifre che fanno impallidire i budget di interi paesi. L'accordo copre CPU Grace, GPU Blackwell e la prossima generazione Vera Rubin, con "deployment su larga scala" previsto per il 2027. Non sono acquisti, sono investimenti strategici.

Il punto cruciale: mentre tutti parlano di GPU per il training, il futuro è nell'inference. Come spiega Ben Bajarin di Creative Strategies, "l'AI agentiva mette nuove richieste sulle architetture CPU general-purpose". Microsoft usa già decine di migliaia di CPU per gestire i petabyte generati dalle GPU OpenAI.

Ma c'è un paradosso: Meta investe pesantemente in chip Nvidia mentre sviluppa i propri. Il Financial Times riporta problemi tecnici e ritardi nel programma interno. Nessuno vuole dirlo, ma la dipendenza da Nvidia resta totale, nonostante gli sforzi di diversificazione.

Microsoft ha appena ammesso che Copilot ha letto email confidenziali per settimane senza permesso. Il bug, tracciabile come CW1226324, ha permesso all'AI di riassumere contenuti sensibili nonostante le policy di prevenzione perdite dati. E questo è solo l'inizio.

Ring sta costruendo una rete di sorveglianza distopica sotto il naso di tutti. L'email interna di Jamie Siminoff è esplicita: "Puoi vedere un futuro dove riusciamo ad azzerare il crimine nei quartieri". Search Party non è per trovare cani smarriti - è il primo passo verso il controllo totale.

Il governo britannico reagisce duramente: Starmer propone 48 ore per rimuovere revenge porn e deepfake, o le piattaforme vengono bloccate. Multe fino al 10% del fatturato globale. L'era del "muoviamoci veloce e rompiamo le cose" è finita.

Ma il vero problema è sistemico. Quando l'AI ha accesso a tutto - email, video, conversazioni - la privacy diventa un'illusione. Quello che non vi stanno dicendo è che ogni "bug" di privacy è in realtà una feature: più dati per l'AI, più potere per le piattaforme.

Sarvam e Alibaba stanno riscrivendo le regole dell'AI con modelli più piccoli ma più efficienti. Il Qwen3.5 di Alibaba con 397 miliardi di parametri totali ne attiva solo 17 miliardi per token - e batte il predecessore da oltre un trilione di parametri.

I numeri sono impressionanti: Qwen3.5 decodifica 19 volte più veloce di Qwen3-Max, costa il 60% in meno, gestisce 8 volte più carichi concorrenti. È 1/18 del costo di Gemini 3 Pro. L'efficienza sta vincendo sulla forza bruta.

Sarvam punta tutto sui modelli aperti con il suo 105B che compete contro GPT-OSS-120B e Qwen-3-Next-80B. Addestrati da zero, non fine-tuned, con supporto per lingue indiane. È la democratizzazione dell'AI in azione.

La strategia è chiara: mentre i giganti inseguono modelli sempre più grandi e costosi, i challenger puntano su architetture mixture-of-experts che attivano solo le parti necessarie. Dimentichiamo l'hype dei trilioni di parametri - il futuro è nell'intelligenza distribuita ed efficiente.