TECH
2026.04.06

🛰️ TECH — Settimana 06/04–12/04 2026

TL;DR

Altman lancia il ‘New Deal per la superintelligenza’ mentre OpenAI prepara un’IPO da $1 trilione aperta ai retail investor — segnale che l’AI sta diventando un asset class popolare. Antropic risponde con Mythos, il modello troppo pericoloso per essere rilasciato, che trova migliaia di zero-day e innesca Project Glasswing con Amazon, Google, Apple e Microsoft. Meta torna in partita con Muse Spar…

🛰️ TECH — Settimana 06/04–12/04 2026

TL;DR: Altman lancia il “New Deal per la superintelligenza” mentre OpenAI prepara un’IPO da $1 trilione aperta ai retail investor — segnale che l’AI sta diventando un asset class popolare. Antropic risponde con Mythos, il modello troppo pericoloso per essere rilasciato, che trova migliaia di zero-day e innesca Project Glasswing con Amazon, Google, Apple e Microsoft. Meta torna in partita con Muse Spark, e intanto i dazi USA del 25% sull’hardware AI rischiano di strangolare le startup che dipendono da compute importata.

🔴 Segnale forte

Il modello che non puoi avere e il New Deal che non hai chiesto

La settimana si è aperta con due mosse che, lette insieme, raccontano una tensione fondamentale: chi controlla l’AI più potente, e chi ne distribuisce i benefici?

Domenica 6 aprile, Sam Altman ha pubblicato un policy paper da 13 pagine che paragona l’arrivo della superintelligenza AI alla Grande Depressione — e propone un “New Deal” all’altezza. Le proposte sono radicali almeno sulla carta: un fondo di ricchezza pubblica alimentato dalle aziende AI, tassazione spostata dal lavoro umano al capitale e al lavoro automatizzato, settimana lavorativa di quattro giorni come dividendo dell’efficienza. Altman e Vinod Khosla si sono spinti fino a suggerire l’eliminazione dell’imposta sul reddito per chi guadagna meno di $100.000. Due giorni dopo, OpenAI ha confermato tramite la CFO Sarah Friar che riserverà una quota dell’IPO agli investitori retail — dopo che nell’ultimo round privato i piccoli investitori avevano impegnato $3 miliardi, tre volte le aspettative. Il filing SEC è atteso nella seconda metà del 2026, con valutazione target fino a $1 trilione.

La lettura cinica, formulata da Anton Leicht del Carnegie Endowment, è che si tratti di “copertura comunicativa per nichilismo regolatorio”: proponi un New Deal così ambizioso da risultare infattibile, mentre costruisci a piena velocità senza vincoli. Ma la lettura più interessante è un’altra: OpenAI sta tentando di trasformare l’AI in un asset class popolare. Prima vendi l’idea che la superintelligenza rivoluzionerà l’economia, poi offri ai cittadini un pezzo dell’azione attraverso l’IPO retail. È la finanziarizzazione della narrazione escatologica.

Dall’altra parte, Anthropic ha giocato la carta opposta: restrizione, non distribuzione. Claude Mythos ha identificato autonomamente migliaia di vulnerabilità zero-day in tutti i principali sistemi operativi e browser, inclusa una RCE su FreeBSD vecchia di 17 anni (CVE-2026-4747) e un bug in OpenBSD vecchio di 27 anni. Il modello è stato giudicato troppo potente per il rilascio pubblico. Invece, Anthropic ha lanciato Project Glasswing — un consorzio difensivo con AWS, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA, CrowdStrike, Cisco, JPMorgan, Broadcom, Palo Alto Networks e la Linux Foundation — per usare Mythos in modalità controllata come scanner di vulnerabilità.

Come ha scritto SecurityWeek, il paradosso è strutturale: un modello che trova zero-day a questa velocità è simultaneamente la migliore arma difensiva e il più pericoloso strumento offensivo mai creato. Anthropic sceglie il contenimento, ma il genio è fuori dalla bottiglia — e gli esperti avvertono che l’era dell’hacking guidato da AI è già qui, con o senza Mythos.

Due strategie, una domanda: OpenAI vuole democratizzare l’accesso economico all’AI, Anthropic restringe l’accesso tecnico al suo modello più potente. Entrambe le posizioni sono internamente coerenti — e reciprocamente contraddittorie.

Fonti:

📡 Altri fili

Meta rinasce: Muse Spark e la scommessa di Alexandr Wang

Mercoledì 8 aprile Meta ha rilasciato Muse Spark, il primo modello della nuova serie Muse sviluppata da Meta Superintelligence Labs sotto la guida di Alexandr Wang — l’ex CEO di Scale AI portato dentro con un deal da $14 miliardi che è stato il segnale più chiaro del fatto che Zuckerberg considerava Llama un vicolo cieco. Il modello è nativamente multimodale (voce, testo, immagini in input), supporta visual chain-of-thought e multi-agent orchestration, e in “contemplating mode” raggiunge il 58% su Humanity’s Last Exam.

La mossa strategica è nella distribuzione: Muse Spark debutta dentro l’ecosistema Meta (Facebook, Instagram, WhatsApp, Ray-Ban Meta AI), non come modello open-source. È un’inversione radicale rispetto alla filosofia Llama. Artificial Analysis lo posiziona al 52 sull’Intelligence Index — dietro Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4 e Claude Opus 4.6, ma il punto non è la classifica. Il punto è che Meta ha 3,9 miliardi di utenti attivi mensili e ora ha un modello competitivo da integrare nelle loro interazioni quotidiane. La domanda posta da CNBC — “può fare soldi?” — rivela la tensione: Meta sta costruendo l’AI più distribuita del pianeta, ma non ha ancora un modello di revenue AI-nativo.

Fonti:

I dazi che mangiano l’AI: tariffe al 25% sull’hardware e il riassetto delle supply chain

L’amministrazione Trump ha imposto un dazio del 25% sulle importazioni di hardware AI ad inizio aprile, una mossa che colpisce in modo asimmetrico il panorama dell’innovazione. Le grandi aziende — Google, Microsoft, Amazon — possono assorbire il costo perché hanno scale e contratti a lungo termine con i produttori. Le startup che dipendono da compute importata per training e deployment sono le più esposte, e il rischio è una consolidazione accelerata del settore verso chi ha già le risorse.

Il paradosso strategico è evidente: gli USA vogliono contemporaneamente dominare l’AI e rendere più costoso il compute necessario per farlo. Come analizza il CSIS, i dazi rischiano di compromettere un buildout infrastrutturale da $3 trilioni che Washington stessa ha incentivato. Sul fronte cinese, il meccanismo delle licenze condizionate — NVIDIA costretta a pagare il 15-25% dei ricavi al governo USA per vendere H20 e H200 alla Cina — crea una sorta di tassa di passaggio sulle esportazioni di chip che trasforma il governo in azionista di fatto delle vendite NVIDIA in Asia.

Intanto, Foxconn ha registrato un +29,7% di ricavi nel Q1, con il solo mese di marzo a +45,6% trainato dal segmento cloud e networking. Il messaggio: la domanda di hardware AI esplode, ma i canali attraverso cui fluisce sono sempre più stretti e politicizzati.

Fonti:

AWS a $15 miliardi di AI revenue: l’infrastruttura inizia a pagare

Andy Jassy ha rivelato nella sua lettera annuale agli azionisti che il run rate dei servizi AI di AWS ha superato i $15 miliardi nel Q1 — circa il 10% del run rate complessivo di AWS ($142 miliardi). I chip custom Amazon (Graviton, Trainium, Nitro) hanno raggiunto i $20 miliardi di run rate annuo, raddoppiando in pochi mesi. Il capex 2026 previsto è di $200 miliardi, il più alto nella storia del cloud computing.

È la prima volta che un hyperscaler pubblica numeri granulari sul revenue AI, e il segnale è duplice. Da un lato, i $200 miliardi di capex giustificano — per ora — la tesi che la spesa in infrastruttura AI genererà ritorno. Dall’altro, Jassy ha ammesso che AWS crescerebbe ancora più velocemente senza i vincoli di capacità che attualmente limitano il settore. In un mercato dei semiconduttori che Gartner proietta a $1,3 trilioni nel 2026 — con i prezzi della memoria DRAM in crescita del 125% e NAND del 234% — il collo di bottiglia non è la domanda ma l’offerta. Chi controlla la capacità produttiva controlla il ritmo dell’innovazione.

Fonti:

🧭 Pattern della settimana

La biforcazione del controllo. Questa settimana cristallizza due modelli opposti di governance dell’AI che coesistono nello stesso ecosistema. OpenAI punta alla distribuzione economica (IPO retail, New Deal) mentre centralizza il potere computazionale. Anthropic restringe l’accesso al modello più capace (Mythos) mentre distribuisce i suoi benefici difensivi attraverso un consorzio. Meta chiude l’accesso al codice (Muse Spark non è open-source come Llama) mentre distribuisce le capacità su 3,9 miliardi di utenti. In ciascun caso, ciò che viene “aperto” e ciò che viene “chiuso” è una scelta strategica, non un principio.

Il governo come azionista involontario. Tra i dazi del 25% sull’hardware AI, le licenze condizionate a NVIDIA per l’export in Cina, e la proposta di Altman di tassare il lavoro automatizzato per un fondo pubblico, emerge un pattern: il governo USA sta diventando — volontariamente o meno — un co-beneficiario economico diretto del settore AI. Non più solo regolatore, ma estrattore di rendita. Il rischio è che questo crei incentivi perversi: perché frenare un settore che ti paga?

L’era dei modelli “troppo potenti per il pubblico”. Mythos segna un precedente: un’azienda AI che dichiara pubblicamente che il proprio prodotto è troppo pericoloso per essere rilasciato. Quando la governance globale sull’AI è ancora in fase formativa, con l’ONU che coordina il Global Dialogue on AI Governance e l’UE, USA e Cina che difendono modelli regolatori incompatibili, la self-restriction aziendale diventa il meccanismo di governance de facto. Ma chi controlla chi si auto-controlla?

📌 Da tenere d’occhio