Il Guangdong lancia un piano ambizioso, con ingenti finanziamenti, per diventare un centro globale per l'intelligenza artificiale e la robotica. Sfruttando i punti di forza esistenti e giganti tecnologici come Huawei e Tencent, mira a guidare l'innovazione e attrarre talenti, rispondendo alla concorrenza e promuovendo tecnologie chiave.
Mentre i grandi modelli IA catturano l'attenzione, i Modelli Linguistici Piccoli (SLM) stanno emergendo. Più efficienti, economici e specializzati, gli SLM guidano una crescita di mercato esplosiva (prevista a 5,45 mld USD entro il 2032), democratizzando l'IA e offrendo soluzioni pratiche per l'edge computing e applicazioni multimodali. Rappresentano un futuro IA più pragmatico.
L'intelligenza artificiale (AI), con la sua fame insaziabile di potenza computazionale, sta guidando una crescita esplosiva e una trasformazione radicale nel settore dei data center. Questo boom richiede nuove strategie infrastrutturali, come ambienti ibridi e multi-cloud e design modulari, affrontando sfide cruciali legate a energia, sostenibilità, supply chain e talento.
Dopo anni promettenti, le startup AI europee affrontano ostacoli economici globali. L'innovazione persiste, ma investimenti ridotti e problemi nelle catene di approvvigionamento minacciano la loro crescita rispetto ai concorrenti internazionali. Il percorso verso la redditività è irto di sfide settoriali.
L'IA cinese, con DeepSeek e Manus AI, scuote il dominio occidentale. Sfidano costi, architetture e automazione, ridefinendo le strategie aziendali globali oltre Silicon Valley. L'attenzione si sposta su efficienza, design intelligente e autonomia, preannunciando una trasformazione guidata dall'IA e modelli proprietari.
All4Customer esplora il futuro dell'interazione cliente, contact center e marketing digitale. L'evento si concentra su Customer Experience (CX), E-Commerce e Intelligenza Artificiale (AI), presentando sfide critiche e soluzioni innovative per connettersi, comprendere e servire i clienti nell'era digitale.
L'abuso del termine 'open source' nell'IA mina la trasparenza. La vera apertura, specialmente sui dati di addestramento, è cruciale per la scienza. L''openwashing' sfrutta l'etichetta per vantaggi strategici. Iniziative come OSAID cercano di ridefinire l'apertura per l'IA, richiedendo un'azione collettiva per garantire l'integrità scientifica e la riproducibilità.
Il sentiment di Wall Street verso la Cina è cambiato drasticamente nel 2024, passando dal pessimismo all'ottimismo. Nonostante le sfide economiche precedenti, come la debolezza dei consumi e le preoccupazioni immobiliari, la fiducia sta tornando, spingendo a rivalutare le prospettive della seconda economia mondiale. Un tempo 'non investibile', ora forse indispensabile.
L'ideale 'open source' nell'IA è compromesso. Molti sistemi etichettati come aperti nascondono componenti critici come i dati, minando la trasparenza scientifica. La comunità di ricerca deve esigere una vera apertura per garantire integrità e innovazione nell'intelligenza artificiale.
Il dinamico panorama dell'IA è plasmato da regolamentazioni USA sui chip (Nvidia, Cina), mosse strategiche dei giganti tecnologici (OpenAI, Apple, Google) e ansie di mercato riguardo a bolle speculative, impatto sul lavoro e implicazioni militari. Un equilibrio delicato tra innovazione e rischio.
