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Adesso per l’AI la scuola è finita: è ora di lavorare

Federico Cella | 20 marzo 2026

Siamo arrivati al punto: una rivoluzione «tecnica» invisibile al miliardo o giù di lì di persone che ogni settimana utilizza un chatbot conversazionale (ChatGPT, Gemini etc.), ma che a livello economico è destinata a modificare gli attuali rapporti di forza

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L’insegnante ha deciso che lo studente si è preparato abbastanza e ora è arrivato il momento che si faccia interrogare. La similitudine non è del tutto corretta, ma aiuta a capire il grande cambiamento che sta avvenendo nel campo dell’intelligenza artificiale. Sarà una rivoluzione «tecnica» invisibile al miliardo o giù di lì di persone che ogni settimana utilizza un chatbot conversazionale (ChatGPT, Gemini etc.), ma a livello economico è destinata a modificare gli attuali rapporti di forza. Aiuterà per esempio a capire quanto è sostanziosa o meno la bolla economica che – per dirne una – ha portato le azioni di aziende come Nvidia a crescere di oltre il 30.000% negli ultimi anni. Secondo i dati Gartner, nel 2026 i miliardi investiti dalle grandi aziende per allenare i propri modelli saranno superati da quelli messi sul tavolo per l’inferenza. Nel 2029 il rapporto sarà di 37 per il training (fatto di pasti continui, 24 ore su 24, di miliardi di dati) contro i 72 miliardi di dollari per l’inferencing. Ossia la capacità di elaborare le domande degli utenti (chiamata «precompilazione») e di fornire loro una risposta consona e veloce (la «decodifica»). Cambia molto a livello tecnico: i chip per l’inferenza sono differenti rispetto a quelli per l’allenamento, e così anche i data center (che dovranno essere più «vicini» per essere performanti verso le richieste). È una sorta di prova di maturità, in cui cambiano le regole: vedremo promossi e bocciati. Perché ora si tratta di monetizzare gli sforzi e le risorse messi in campo negli ultimi 5 anni. La similitudine del ristorante è forse migliore: lo chef è il modello alla base della AI (che è il locale stesso), e ha passato anni a studiare ricette. Ora è arrivato il momento di servire i clienti. Prima ricevendo le ordinazioni (l’input, da cui la precompilazione), quindi preparando i piatti (l’output dopo la decodifica): si attinge a tutto lo studio precedente per restituire la pietanza migliore. Alla fine, chi sarà il più meritevole di stelle?

20 marzo 2026

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