Preparate i wallet (e i nervi), perché la Silicon Valley sta bollendo in pentola con un movimento che ha tutto il sapore di un lancio improvvisato a metà notte.

Secondo quanto trapelato da Gizmodo, Apple starebbe per svelare una nuova linea di Mac Mini con un preavviso quasi nullo. Parliamo di ‘possibili giorni’, non di mesi. Se fosse vero, siamo davanti a uno di quei classici move da tastatore di speculazioni che ci lasciano con la domanda di rito: quanto è reale questa novità e quanto è solo rumore per tenere alta l’attenzione sul brand?

Per noi che preferiamo smontare i nostri PC per vedere cosa c’è dentro invece di limitarci a leggere un comunicato stampa scintillante, l’idea di un nuovo hardware che arriva senza preavviso è sempre un po’ ambigua. Da un lato, l’entusiasmo per un nuovo chip o una configurazione più fresca è giustificato: se i nuovi modelli portano una spinta prestazionale che rende finalmente fluido il workflow di chi fa compilazione pesante o editing video, allora ben venga il nuovo hardware.

Dall’altro lato, c’è quella sensazione di sbandamento che proviamo quando un vendor decide che il tuo attuale setup è improvvisamente ‘passato’. Non è che vogliamo vivere nel passato, sia chiaro, ma l’hype orchestrato per farci sentire obsoleti è una tecnica vecchia quanto il mondo. E poi, parliamoci chiaramente: tra speculazioni e realtà, la linea di confine è sottile come un cavetto USB-C non certificato.

Certo, per chi vive in Italia e deve pianificare l’acquisto di una workstation guardando al budget e alle disponibilità dei retailer locali, un lancio ‘a sorpresa’ è un bel casino. Non è che possiamo fare l’upgrade con un click e aspettarci che il corriere arrivi in dieci minuti mentre siamo in pausa caffè.

In conclusione, restiamo in attesa di vedere se questo ‘effetto OpenClaw’ porterà qualcosa di concreto o se sarà solo l’ennesima operazione di marketing per gonfiare i numeri del trimestre. Se vedremo nuove porte, più RAM non saldabile e quel design che ormai è un classico, sapremo che Apple sta facendo la solita danza. Nel frattempo, io continuo a tenere d’occhio il mio vecchio setup, sperando che regga finché non avremo prove tangibili (e non solo leak da qualche fonte anonima).

Source: The OpenClaw Effect? Apple Reportedly Rolling Out Surprise New Mac Mini Line, Possibly Days From Now

Immaginate di aprire MS Paint, un programma che per tutti noi rappresenta il paradiso della semplicità e del puro caos digitale, per scoprire che in realtà sta cercando di fare il poliziotto della tua creatività.

Recentemente, un ricercatore indipendente ha deciso di andare a curiosare sotto il cofano di Microsoft Paint e Photos, e quello che è emersato non è proprio una notizia che ti fa venire voglia di fare un brindisi con un po’ di birra artigianale. Se pensavate che l’integrazione dell’AI fosse solo una funzione utile per generare paesaggi fantasy mentre siete in pausa caffè, beh, la realtà è decisamente più… ‘sorvegliata’.

Il succo della questione è questo: Microsoft ha deciso di spingere i modelli AI direttamente sui PC (parliamo dei nuovi Copilot+ PC), permettendo la generazione di immagini localmente. Figo, no? Un po’ come avere un piccolo motore sotto il cofano della tua macchina. Solo che, mentre il lavoro pesante lo fa il tuo hardware, il controllo della moralità avviene altrove. Ogni volta che scrivi un prompt, questo viene inviato a un server remoto per la ‘moderazione’. Sì, avete capito bene: il tuo computer lavora in locale, ma il tuo pensiero passa comunque per i server di Redmond per essere censurato.

Ma il vero colpo di scena è il watermark invisibile. Anche se generi l’immagine sul tuo PC, Microsoft inserisce un GUID (un identificativo univoco) invisibile all’interno del file. Non importa quanto tu provi a nasconderlo; c’è una firma digitale che dice al mondo: ‘Ehi, questa immagine è stata creata con gli strumenti di Microsoft’. E la cosa più assurda? Anche se attivi le impostazioni per il watermark visibile, quello invisibile continua a fare il suo lavoro di sottofondo, indisturbato, come un piccolo spyware gentilmente offerto dal vendor.

Per chi mastica di reverse engineering, la scoperta è una manciata di sale. Analizzando i percorsi delle WindowsApps, è emerso come tutto sia strutturato per mantenere questo controllo, usando standard come il C2PA per i metadati. È un ecosistema chiuso che cerca di dare l’illusione dell’autonomia locale, ma che in realtà mantiene un cordone ombelicale molto stretto con il cloud.

Non è una tragedia che cambierà il corso della storia del software libero, e non è nemmeno una questione che riguarda direttamente le leggi sulla privacy europee (che tanto, sappiamo tutti, spesso arrivano quando il problema è già diventato un reperto archeologico). Tuttavia, per noi che amiamo capire come funzionano davvero le cose, è un promemoria fondamentale: l’era del ‘fai da te’ in locale è finita se non hai il controllo totale del codice. La comodità dell’AI integrata ha un prezzo, e in questo caso, il prezzo è la tracciabilità invisibile di ogni tuo pixel.

Source: MS Paint and Photos inivisibly watermark even locally generated output with GUID

Dimenticate per un secondo i leak sulla prossima serie di iPhone o le solite slide patinate durante i keynote di Cupertino. La vera partita, quella che scotta davvero sul banco dei circuiti, si sta spostando altrove.

È emerso qualcosa che ha fatto sobbalzare i benchmark su Hacker News: la nuova CPU in arrivo da casa Xiaomi non sta solo cercando di rincorrere i giganti, ma sembra pronta a prenderli in pieno. Parliamo di prestazioni single-threaded che pare siano ormai in linea con i core di Apple, e una capacità multithreaded che — senza esagerare — promette di lasciarli polverosi.

Per chi non mastica microarchitetture tutto il giorno, facciamo un secondo di stop. Il single-core è quello che determina quanto la tua app sembra ‘snappy’ e reattiva; è la fluidità che senti quando scatti tra una finestra e l’altra. Se Xiaomi riesce a pareggiare i conti con l’efficienza di Apple in questo ambito, stiamo parlando di un salto generazionale non indifferente. Ma il vero colpo di scena è il multithreading: quando carichi task pesanti, compilazioni o render, quella CPU sembra avere una marcia in più che potrebbe mettere in crisi i competitor.

Certo, restiamo con i piedi per terra. Sappiamo tutti come funziona il marketing hardware: ci sono i numeri grezzi sui benchmark e poi c’è la realtà quotidiana, fatta di ottimizzazione software, gestione termica (che spesso è il vero tallone d’Achille dei device sottili) e quel modo tutto loro di gestire i driver che può rendere tutto fluido o un incubo di stuttering.

E poi c’è il fattore ecosistema. Possiamo anche avere un silicio che distrugge qualsiasi cosa in termini di calcolo puro, ma se tutto il software gira in un recinto chiuso, con permessi che sembrano scritti da un agente del KGB e una gestione dei dati che ti fa venire i brividi, il chip diventa solo un motore potentissimo dentro una gabbia dorata. Per noi che amiamo avere il controllo totale, la potenza bruta è inutile se non possiamo decidere cosa succede sotto il cofano.

In ogni caso, la sfida è apertissima. Se Xiaomi riuscirà a portare questa potenza in un prodotto che non sembri un prototipo sperimentale instabile, l’equilibrio del mercato mobile potrebbe cambiare drasticamente. La guerra dei chip non è più solo una questione di quanti transistor riesci a stipare in un millimetro quadrato, ma di chi riesce a dominare il gioco senza renderci schiavi del proprio ecosistema proprietario. Incrociamo le dita (e teniamo pronti i debugger).

Source: Xiaomi: New CPU matches Apple cores single threaded, much faster multithreaded

Se pensavate che l’unico modo per farsi spiare online fosse accettare quel sacrosanto banner dei cookie che compare su ogni sito dal mondo, preparatevi a rimettervi comodo.

Recentemente è venuto fuori che AliExpress ha deciso di usare un metodo decisamente poco ‘rock and roll’ per identificare chi naviga sul loro sito. Parliamo di audio inudibile. Sì, avete letto bene. Mentre voi cercate l’ultimo modulo per il vostro progetto Arduino o un set di cacciaviti magnetici, il vostro browser sta in realtà ascoltando una sorta di segnale sonoro ad altissima frequenza, totalmente impercettibile all’orecchio umano, ma perfetto per creare un’impronta digitale unica del vostro dispositivo.

Ma come cavolo funziona questa magia nera? In pratica, la tecnica del ‘audio fingerprinting’ sfrutta il modo in cui l’hardware del vostro computer, la scheda audio e persino i driver gestiscono determinate frequenze. Ogni setup è leggermente diverso, come un’impronta digitale digitale. Mandando questi suoni invisibili, il sito può dire: «Ah, guarda, è di nuovo lo stesso utente con lo stesso setup audio, anche se ha pulito la cache e cambiato IP».

È una tecnica vecchia, quasi un reperto archeologico del web, ma il fatto che sia stata usata così, in modo così subdolo, è decisamente degno di un episodio di Black Mirror. Non è che ci sia un problema di legislazione italiana o europea che qui non tocchi direttamente (anche se i nostri regolatori sono sempre pronti a tirare fuori il bastone), il problema è proprio l’approccio. È quel tipo di ingegneria che non cerca di migliorare l’esperienza utente, ma solo di aggirare i tentativi di mantenere un minimo di anonimato.

Certo, non è che domani il vostro microfono diventerà un agente della Stasi, ma l’idea che un gigante dell’e-commerce stia manipolando l’output audio del vostro sistema per tracciarvi è una roba che fa venire i brividi. È il classico esempio di quando il progresso tecnologico viene usato non per risolvere problemi complessi, ma per rendere più efficiente il tracking invasivo.

Quindi, la prossima volta che sentite un leggero ronzio o un’interferenza strana mentre navigate, non date subito la colpa ai vostri vecchi driver. Potrebbe essere solo AliExpress che cerca di capire chi siete attraverso una sinfonia che solo le macchine possono sentire.

Source: Inaudible sounds used to fingerprint browsers catch AliExpress red-handed

“title”: “L’Europa ha deciso: se vendi un sensore da 20€, preparati a pagare un rene”,
“excerpt”: “Una nuova normativa europea sul packaging sta trasformando l’atto di spedire una piccola scheda elettronica in un incubo burocratico degno di un romanzo di Kafka. Se sei un maker, la tua garage-startup potrebbe essere in pericolo.”,
“content”: “Se pensavate che il vero boss finale del mondo tech fosse un bug critico in produzione il venerdì pomeriggio alle 17:00, vi sbagliate di grosso. Il vero nemico è un modulo di regolamentazione dell’Unione Europea.nnAvete presente quella sensazione di quando cercate di compilare un modulo fiscale online e il sito sembra scritto in un linguaggio di programmazione preistorico che non accetta input? Ecco, moltiplicatelo per ventisette. Il nuovo regolamento PPWR (Packaging and Packaging Waste Regulation) sta per entrare in vigola e, a meno che non abbiate un team legale che costa quanto il PIL di un piccolo stato, la situazione è piuttosto deprimente.nnL’idea di base sarebbe nobile: meno rifiuti, più riciclo, responsabilità estesa del produttore (EPR). In teoria, chi produce imballaggi deve pagare per il loro smaltimento. Logico, no? Peccato che l’implementazione sia un disastro totale. Invece di un sistema unico europeo, ci ritroviamo con un puzzle di regole nazionali frammentate. nnFacciamo un esempio pratico che farebbe piangere qualsiasi maker: un ingegnere in Grecia progetta una bellissima scheda sensore open-source. Ne vende cinque in Germania, due in Francia, due in Austria e uno in Belgio. Per spedirli usa buste antiestatiche e pluriball. Praticamente grammi di plastica. Eppure, per essere in regola, deve registrarsi, pagare fee di iscrizione e nominare rappresentanti autorizzati in ogni singolo paese. nnIl calcolo è tragico: tra registrazioni e costi amministrativi, per coprire solo quattro paesi, il costo fisso può superare facilmente i mille euro l’anno. Se la tua produzione è di poche decine di pezzi, hai già bruciato tutto il tuo margine prima ancora di aver iniziato a saldare il primo componente. È il modo perfetto per dire: «Ehi, l’innovazione in Europa? Meglio che resti confinata nei laboratori universitari, perché vendere sul mercato è diventato impossibile».nnPer noi che viviamo in Italia, il discorso è interessante. Anche se la norma è europea, l’impatto è globale per chiunque spedisca verso il continente. Il rischio è che il mercato unico diventi un club esclusivo per i giganti come Amazon o Temu, gli unici che hanno abbastanza budget per gestire questa giungla di scartoffie. Il risultato? I piccoli maker potrebbero semplicemente smettere di spedire in Europa, preferendo puntare agli USA dove, nonostante i dazi, la burocrazia non ti chiede il permesso per usare una busta di carta.nnEsistono soluzioni? Certo. Un portale unico europeo (un vero One Stop Shop, con API pulite e RESTful, perché siamo nel 2026, non nel 1995), una soglia minima di esenzione (de minimis) per i micro-venditori, o

Source: How Europe is killing makers and micro-entrepreneurs

C’è una regola non scritta nel mondo del software: se un tool è incredibilmente potente ma costa quanto un rene, la gente finirà per usare quello che funziona ‘abbastanza bene’ e non ti svuota il portafoglio.

È la classica dinamica da dungeon crawler: puoi spendere tutti i tuoi gold per l’arma leggendaria con +50 di attacco, o usare una spada di ferro decente e tenerti i soldi per le pozioni. Ecco, Anthropic si trova esattamente in questa situazione. Nonostante il loro modello di punta sia tecnicamente una bestia di sacro invidia, i numeri dicono che sta faticando a trovare un pubblico fedele, mentre le alternative più economiche (e decisamente più aggressive nel pricing) stanno correndo come matte.

Il punto è che nel panorama attuale dell’AI non conta solo avere i parametri più alti o la logica più raffinata. Conta l’efficienza. Se un modello ‘light’ o uno strumento meno sofisticato riesce a risolvere il tuo problema di scripting o a riassumerti quel paper noiosissimo per un decimo del costo, la scelta è già fatta prima ancora di aprire il terminale.

Ovviamente, per noi che viviamo di automazione e preferiamo soluzioni che non ci tengano per le mani, questo scenario è interessante. Vediamo un mercato che si sta spostando verso l’utilità pratica piuttosto che verso l’hype puro. Certo, c’è chi dice che questa sia solo una fase di assestamento, ma la verità è che il mercato non ha pazienza per i prodotti che cercano di venderti il futuro a prezzi da startup di San Francisco.

Tra l’altro, non lasciamoci ingannare: leggere queste notizie dall’estero è sempre un po’ come guardare un episodio di una serie sci-fi ambientata a Seattle. Potrebbe sembrare una questione distante, ma i flussi di mercato e i costi delle API influenzano direttamente gli strumenti che poi useremo per i nostri progetti qui, in Italia, dove spesso dobbiamo far quadrare i conti anche con le infrastrutture più precarie. Se le grandi aziende decidono di alzare l’asticella dei prezzi solo per sostenere la loro ‘superiorità tecnologica’, noi saremo i primi a cercare l’alternativa open source o il modello locale che gira senza problemi su una vecchia workstation.

In definitiva, Anthropic sta imparando la lezione più dura del tech: la potenza senza accessibilità è solo un bellissimo esercizio di stile che finisce dritto nel dimenticatoio dei repository meno popolari.

Source: Anthropic's best AI model struggles to attract users as cheaper tools thrive

“title”: “Spoiler Alert: Se vuoi scrivere codice (o libri) devi smettere di scrollare e iniziare a leggere”,
“excerpt”: “Un piccolo reminder per chi pensa che basti un prompt di ChatGPT per diventare un genio della scrittura. La vera skill non è l’output, ma l’input.”,
“content”: “Se la vostra unica fonte di input culturale negli ultimi sei mesi è stata una serie di reel di 15 secondi su TikTok o un thread infinito su X, abbiamo un problema di sistema.nnL’altro giorno leggevo un paper (beh, un post su Hacker News, ma restiamo sul vago) che mi ha fatto riflettere. L’autore lancia una bomba che, per noi che viviamo di documentazione, manuali e log di sistema, suona come una verità fondamentale: non puoi produrre nulla di buono se non consumi materiale di qualità. E non parlo di leggere i commenti rabbiosi su Reddit.nnIl punto è semplice, quasi brutale: per diventare bravi in quello che fate, dovete nutrire il vostro database interno. Se volete essere dei writer fenomenali, dovete leggere. Se volete essere dei dev leggendari, dovete leggere codice, architetture, paper accademici, tutto. Non esiste un tutorial magico o un plugin che sostituisca lo sforzo di assimilare pattern, strutture e stili. Senza input di qualità, il vostro output sarà solo rumore bianco, una copia sbiadita di ciò che altri hanno già fatto meglio.nnL’autore del post nota una tendenza inquietante: gente che vuole creare, ma che dichiara di «non avere tempo per leggere». Ma ragazzi, guardate il vostro screen time. Se passate tre ore al giorno a guardare video di gattini o tech-review inutili, il tempo lo avete. È solo che il vostro cervello è stato hackerato da algoritmi progettati da ingegneri che hanno lo stesso obiettivo di un malware: catturare la vostra attenzione e non lasciarla più.nnQui c’è il vero pericolo per noi maker e nerd. Il consumo compulsivo di micro-contenuti sta letteralmente riconfigurando i nostri circuiti neurali. Stiamo perdendo la capacità di concentrazione profonda, quella che serve per entrare in uno ‘flow state’ dove il mondo intorno scompare e rimani solo tu e il tuo compilatore (o la tua tastiera). La lettura lunga e strutturata allena la resistenza mentale, la capacità di seguire logiche complesse e di costruire immagini mentali dettagliate. È come fare palestra per il cervello.nnE non fatemi iniziare con la solfa dell’IA generativa che fa tutto da sola. Usare un LLM per generare un testo senza aver mai letto un libro è come cercare di imparare la programmazione usando solo il copia-incolla da Stack Overflow senza mai capire come funziona un puntatore. Otterrete un risultato che sembra corretto, ma che è privo di anima, di struttura e di profondità. È pura sintassi senza semantica.nnQuindi, un consiglio non richiesto: stasera, invece di fare l’ultimo doom-scrolling prima di dormire,

Source: To become a better writer, read as much as you can

Vi siete mai chiesti cosa succederebbe se decidessimo di far incontrare l’algoritmo più potente del pianeta con il brand di wellness più etereo di sempre?

Sì, parlo di Sam Altman, il volto di OpenAI, e Gwyneth Paltrow, la regina di Goop. Le voci (molto insistenti, diciamo) parlano di un invito a cena che la CEO di Goop avrebbe lanciato ad Altman per il prossimo 29 agosto. Se la notizia dovesse rivelarsi vera, non stiamo parlando solo di un semplice aperitivo tra magnati, ma di un vero e proprio glitch nella realtà, un crossover tra il mondo del silicio e quello dei cristalli purificati dal suono delle campane tibetane.

Per chi non fosse aggiornato sulla scena lifestyle, Goop è quel posto dove trovi tutto, dal succo di sedano costoso a rituali di bellezza che sembrano usciti da un manuale di alchimia moderna. Altman, dal canto suo, sta cercando di guidare l’umanità verso l’era dell’AGI, ovvero quella fase in cui l’intelligenza artificiale supererà quella umana. Immaginate la scena: da una parte il futuro dell’automazione cognitiva, dall’altra il futuro del benessere olistico a base di incensi e superfood. È un mix che farebbe impallidire anche il peggior episodio di serie distopiche.

Certo, per noi che passiamo le serate a debuggare script o a cercare di far girare un modello LLM locale su un hardware che scotta come un forno, queste dinamiche sembrano quasi appartenere a un altro universo. Mentre noi ci preoccupiamo di come evitare che le API ci svuotino il portafoglio o di come rendere i nostri sistemi più indipendenti e meno dipendenti da enormi cloud proprietari, loro si siedono a tavola per discutere di visioni del mondo.

Cosa ne ricavarne? Probabilmente nulla di utile per il nostro prossimo progetto su GitHub, ma è affascinante vedere come i poteri che stanno plasmando la tecnologia e la cultura di massa si stiano intrecciando. C’è un certo aroma di hype che sa di marketing pesante, quel tipo di narrazione che serve a creare un’aura di ineluttabilità intorno ai grandi player del momento.

Restiamo in attesa di vedere se questo incontro avverrà davvero o se si è trattato solo di un leak per generare rumore mediatico. In ogni caso, se Altman inizierà a suggerire che l’AGI funziona meglio se accompagnata da una dieta detox, sapete già chi chiamare per l’audit del codice.

Source: You Must See Gwyneth Paltrow’s (Alleged and Apparent) Sam Altman Dinner Invitation

Siamo stati tutti, almeno una volta, vittime del classico ‘hype-induced disappointment’. Leggi su Reddit o su qualche forum di settore che il nuovo modello XYZ è una rivoluzione, quasi un’entità senziente, lo scarichi con un GGUF pesantissimo e… boom. Ti ritrovi davanti a una risposta che sembra scritta da un bot che ha appena perso una scommessa. Ti viene subito da pensare: «Ma che cavolo ho scaricato? È un pezzo di carta».

E invece, la verità è molto più interessante e decisamente meno tragica. Il problema non è quasi mai il modello in sé, ma il caos che regna nel tuo setup locale. Se pensi che far girare un modello sulla tua workstation con una mix di GPU di generazioni diverse sia come far girare lo stesso codice su due macchine identiche, sei fuori strada quanto un fan di Star Wars che cerca di spiegare la trama di Episode IV a un fan di Star Trek.

Il punto è che ogni singola implementazione hardware e software introduce delle piccole divergenze. I ‘logits’ — che sono essenzialmente i punteggi che il modello assegna a ogni possibile parola successiva — vengono elaborati in modi leggermente differenti a seconda delle istruzioni del tuo chip. Una micro-differenza nel calcolo matematico può sembrare insignificante, ma nel mondo dei Transformer, basta un soffio di variazione per far sì che il modello passi da ‘generare un’analisi perfetta’ a ‘ripetere la stessa parola all’infinito’.

Qui entra in gioco la matematica, e sì, preparate il caffè perché non è solo fuffa. Si parla di KL Divergence, un modo per misurare quanto la distribuzione di probabilità del tuo setup locale si stia allontanando da quella della ‘reference implementation’ (ovvero il laboratorio che ha pubblicato il modello con i benchmark ufficiali). Se il tuo setup è troppo distante, il modello non diventa ‘stupido’, diventa semplicemente ‘diverso’ da quello che hai visto nei video promozionali.

E non dimentichiamoci del setup del campionatore. Se tieni la temperatura troppo bassa, non stupirti se vedi il tuo modello Qwen bloccato in un loop infinito di ‘pensieri’ che non finiscono mai. È come cercare di guidare una Ferrari in prima marcia: puoi anche farlo, ma non aspettarti prestazioni da Gran Premio.

Quindi, la prossima volta che un modello ti sembra un po’ fritto, prima di cancellarlo e insultare gli sviluppatori, controlla i tuoi parametri, le tue quantizzazioni e come stai gestendo i calcoli. Il problema, molto probabilmente, sei tu. O meglio, il tuo hardware. Ma ehi, darsi colpe non è mai stato così divertente.

Source: Why your local LLM feels dumber than it is

Avete presente quando state giocando a un RPG e notate un pattern troppo regolare nel loot dei nemici? Ecco, la stessa sensazione di ‘pattern recognition’ mi sta assaltando mentre guardo l’ultimo trend del settore AI.

Tutto parte da ElevenLabs, che ormai è il gold standard per la sintesi vocale. Se la ascoltate bene, la sua voce è quasi perfetta, troppo perfetta per non farvi venire un leggero brivido lungo la schiena. Poi, come per magia, spunta TwelveLabs, che si occupa di video AI. È un gioco di parole? Probabilmente. È un trend? Decisamente.

La cosa diventa surreale quando si scava un po’ più a fondo. Ho fatto una piccola ricerca (senza usare l’AI, per una volta) e sono inciampato in ThirteenLabs, un progetto che lavora sulla generazione di scenari 3D. E non finisce qui. Ho provato a digitare FourteenLabs e… boom, un’altra startup AI.

Cosa sta succedendo nel Silicon Valley? Siamo di fronte a una crisi di creatività nei reparti marketing che ha portato i founder a decidere che il nome deve essere una sequenza aritmetica? O è una sorta di segnale subliminale per i venture capitalist, tipo un codice binario per dire «siamo parte dello stesso ecosistema»?

Certo, per noi che preferiamo far girare modelli open source in locale sul nostro server polveroso, tutto questo hype basato sul branding sembra un po’ una distrazione dal vero nocciolo della questione: la tecnologia. Mentre i grandi player si sfidano a chi trova il numero successivo per il proprio logo, la vera sfida è capire quanto di questa potenza sia realmente accessibile e quanto sia invece chiuso in ecosistemi proprietari impenetrabili.

Non è che la prossima settimana vedremo ‘TwentyThreeLabs’ che analizza il DNA umano? Se così fosse, l’unica cosa che potremo fare sarà limitarci a guardare lo schermo, sperando che il prossimo numero della sequenza non sia quello che decide di rendere obsolete le nostre ability di debugging.

In ogni caso, se qualcuno di voi dovesse trovarne uno che si chiama FifteenLabs e si occupa di simulazione di realtà virtuale, fatemelo sapere nei commenti. Se la serie continua così, entro l’anno avremo un intero database numerico di startup pronte a rivoluzionare (o complicarci) la vita.

Source: ElevenLabs, TwelveLabs, ThirteenLabs