L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando ogni aspetto del nostro mondo, dal modo in cui comunichiamo al modo in cui lavoriamo e creiamo. Negli ultimi anni, aziende innovative hanno spinto i limiti della tecnologia, introducendo soluzioni avanzate e modelli AI che stanno ridefinendo settori come l’industria, la sanità, l’automotive, e molti altri. Abbiamo provato a mappare le principali innovazioni in campo AI offerte da una selezione di aziende leader, ciascuna impegnata in uno specifico aspetto della rivoluzione in atto.
Il criterio preso in considerazione è stato il buon vecchio “segui i soldi” visto che gli investimenti in questo settore stanno spazzando via i vecchi record, mai come oggi, infatti, un flusso di denaro di questa entità era stato impiegato per alimentare la ricerca in una singola tecnologia. Naturalmente l’elenco è parziale ed in divenire, se qualcuno si sentisse offeso perchè non abbiamo citato la sua compagnia preferita, saremo ben lieti di imparare qualcosa di nuovo
1. Anthropic – Sicurezza nell’Intelligenza Artificiale e modelli linguistici avanzati
Investimento stimato in R&S: $100-200 milioni
Anthropic è al centro della ricerca per garantire che l’AI sia sviluppata e utilizzata in modo sicuro. La loro ricerca si concentra sull’AI safety, un aspetto fondamentale dato l’aumento delle capacità dei modelli linguistici avanzati come Claude. La loro innovazione chiave sta nel rendere l’intelligenza artificiale più comprensibile e controllabile, riducendo il rischio che i sistemi AI possano prendere decisioni impreviste o non desiderate.
2. NVIDIA – Hardware e Software AI per Applicazioni Avanzate
Investimento stimato in R&S: $5-6 miliardi all’anno
NVIDIA è leader nell’hardware per l’AI, con i suoi GPU che alimentano i sistemi AI più potenti al mondo. Da tempo è essenziale per la creazione e l’addestramento di modelli di deep learning, rendendo possibili applicazioni come la guida autonoma, il gaming di nuova generazione e la grafica realistica.
Attualmente il suo punto di forza è rappresentato dalle potenti GPU e framework software come CUDA, che accelerano l’addestramento dei modelli di AI.
3. OpenAI – Modelli Linguistici Potenti e Sviluppo di AI Generativa
Investimento stimato in R&S: $500 milioni – 1 miliardo
OpenAI è pioniera nella creazione di LLM, come GPT, capaci di generare testo coerente e utile in svariati contesti. L’innovazione di OpenAI si concentra sulla creazione di modelli che possono comprendere e generare linguaggio naturale, spingendo i limiti dell’intelligenza artificiale creativa.
Spesso associata a modelli avanzati come GPT-4, definisce continuamente i nuovi standard per l’AI generativa.
4. Google DeepMind – AI applicata e ricerca Multi-Dominio
investimento stimato in R&S: $1-2 miliardi all’anno
Google DeepMind continua a spingere i confini dell’intelligenza artificiale attraverso ricerche rivoluzionarie, come AlphaFold, che ha risolto una delle grandi sfide scientifiche: il ripiegamento delle proteine.
Sappiamo che fin dalla sua fondazione Google ha sempre avuto un debole per la biologia e le ricerche in ambito prettamente scientifico, diciamo che ha solo cambiato paradigma e scala di investimenti.
5. Microsoft – AI Integrata nei prodotti e servizi
investimento stimato in R&S: $20 miliardi all’anno (generale)
Microsoft ha integrato l’intelligenza artificiale in molti dei suoi prodotti e servizi, in particolare attraverso Azure AI. Questa piattaforma cloud offre strumenti avanzati per lo sviluppo di soluzioni AI, rendendola accessibile alle aziende di ogni dimensione. Microsoft ha anche collaborato strettamente con OpenAI per integrare modelli linguistici avanzati in strumenti come Microsoft 365. Usare una potenza così grande per applicare correttamente le formule su Excel mi fa pensare all’AI di microsoft col corpo di terminator ma la faccia di Clippy
6. Meta AI (Facebook) – AI per i Social Media e la Realtà Aumentata/Virtuale
Investimento stimato in R&S: $10-12 miliardi all’anno (incluso AR/VR)
Meta AI è focalizzata sull’intelligenza artificiale per il miglioramento delle esperienze sociali online e nello sviluppo di AR/VR. L’azienda utilizza AI per moderare contenuti, ottimizzare algoritmi e creare nuove modalità di interazione nel metaverso.L’Integrazione di AI per esperienze immersive in AR/VR è stato, a mio parere, il caso più clamoroso di integrazione di AI in un settore dove gli investimenti erano già fuori scala, vedremo se gli LLm rappresenteranno un ancora di salvezza per le finanze di Zuckemberg .
7. IBM – Soluzioni AI per le imprese e Informatica Quantistica
Investimento stimato in R&S: $6-7 miliardi all’anno
IBM è nota per le sue soluzioni AI rivolte al mondo enterprise, come IBM watsonx. Ma la vera innovazione dell’azienda risiede nell’integrazione dell’intelligenza artificiale con l’informatica quantistica, una tecnologia che potrebbe rivoluzionare ulteriormente il panorama globale.
8. Amazon Web Services (AWS) – AI e Machine Learning basati su Cloud
Investimento stimato in R&S: $42 miliardi all’anno (Amazon complessivo)
AWS offre una vasta gamma di servizi di AI e machine learning basati su cloud, rendendo più semplice per le aziende scalare rapidamente le loro applicazioni AI. Soluzioni come Amazon SageMaker permettono agli sviluppatori di creare, addestrare e implementare modelli AI con grande efficienza.
D’altra parte il Cloud rappresenta ormai la gran parte degli utili di Bezos, che starà usando l’AI anche per il caro vecchio MWS, ma le notizie a riguardo sono scarse e volutamente noiose.
9. Tesla – Guida autonoma e robotica AI
Investimento stimato in R&S: $2-3 miliardi all’anno
Mentre Musk continua ad andare in giro mettendoci in guardia dai pericoli dell’AI, Tesla sta spingendo l’intelligenza artificiale nel campo della guida autonoma e della robotica. Il suo sistema di guida autonoma, basato su AI avanzata, è una delle applicazioni più innovative di intelligenza artificiale nel mondo reale, in più continua a investire nella robotica AI, anche con lo sviluppo di robot umanoidi, ma credo che questo filone sia seguito più che altro per dare al suo fondatore degli umanoidi con cui trovarsi più a suo agio.
10. Huawei – AI per dispositivi mobili e reti
Investimento stimato in R&S: $22-25 miliardi all’anno
Huawei ha sviluppato soluzioni AI avanzate per l’ecosistema mobile e le reti. I suoi chip AI, come la serie Kirin, sono progettati per dispositivi mobili, mentre le soluzioni per il 5G integrano AI per ottimizzare le prestazioni delle reti. Una scelta quasi obbligata visti i problemi legati più a questioni politiche che tecnologiche. Qui si gioca una partita che sul breve periodo potrebbe sicuramente cambiare molto gli equilibri economici mondiali
11. Baidu – Innovazioni in ricerca e guida autonoma
Investimento stimato in R&S: $2-3 miliardi all’anno
Baidu, il motore di ricerca più usato in Cina, è leader nella ricerca AI e sta sviluppando soluzioni innovative per la guida autonoma, in competizione con Tesla. Inoltre sta lavorando naturalmente su piattaforme AI per la ricerca con un investimento di tutto rispetto anche perché sono partiti con un forte ritardo su molti progetti. Ma sappiamo che in questo settore basta poco tempo e molto denaro per colmare qualsiasi gap.
12. SenseTime – Computer Vision
Investimento stimato in R&S: $500 milioni – 1 miliardo
SenseTime è specializzata nella computer vision, utilizzata per il riconoscimento facciale, la sicurezza e altre applicazioni basate sull’immagine. È una delle aziende leader nell’uso del deep learning per creare soluzioni AI di nuova generazione e vanta clienti di tutto rispetto.
13. DeepL – Traduzione automatizzata con AI
Investimento stimato in R&S: $50-100 milioni
Da Colonia con rigore teutonico, ha rivoluzionato il campo della traduzione automatizzata grazie ai suoi algoritmi avanzati, che forniscono traduzioni più precise rispetto a molti altri strumenti. Il motore di traduzione è in grado di comprendere il contesto e produrre risultati naturali e accurati.Chiaramente gioca in un campo molto trafficato, ma l’essere specializzato gli ha fatto prendere fette di mercato considerevoli alla luce degli investimenti che, in questo contesto, appaiono modesti.
14. Stability AI – Modelli generativi Open Source per testo e immagini
Investimento stimato in R&S: $100-200 milioni
Stability AI si distingue per la creazione di modelli generativi open source, come quelli utilizzati per generare immagini e testi. Questa apertura permette a sviluppatori e aziende di sperimentare e costruire modelli personalizzati basati sulle loro esigenze.
15. Cohere – Modelli Linguistici per aziende
Investimento stimato in R&S: $100-200 milioni
Cohere sviluppa modelli linguistici su larga scala destinati a contesti aziendali. Si concentra sull’offrire soluzioni AI personalizzate per le esigenze delle imprese, permettendo l’automazione del linguaggio in applicazioni come assistenti virtuali e customer service. Non sappiamo molto di cosa ci sia sotto al cofano, ma il segmento aggredito è di tutto rispetto e rappresenta come una focalizzazione intelligente può rappresentare una strategia vincente per le piccole realtà.
16. Alibaba – Qwen 2.5: AI al servizio dell’efficienza
Investimento stimato in R&S: $6-8 miliardi all’anno
Chiudiamo col botto.
Alibaba ha lanciato da poco il modello Qwen 2.5, progettato per offrire miglioramenti significativi nelle operazioni AI aziendali, con particolare enfasi su efficienza e scalabilità. Questo modello si concentra sull’ottimizzazione delle prestazioni nei contesti aziendali e sul miglioramento dell’esperienza del cliente. Chiaramente la comparazione dei migliori ‘motori’ di ai generativa esula da questa disgressione è interessante sapere che il nome Qwen è un acronimo che sta per “Qwickly forging AGI, enhancing intelligence” : come dichiarazione di intenti mi sembra abbastanza esplicita.
Queste aziende stanno forgiando il futuro dell’intelligenza artificiale in modo innovativo e diversificato, ognuna con la propria visione e strategia. Dai modelli linguistici avanzati alle soluzioni più innovative per tutti i settori, immaginabili e non.
I budget destinati alla ricerca e sviluppo (R&S) variano significativamente tra le aziende, in base alla dimensione, alla portata dei loro progetti AI e alla maturità dei loro prodotti. Le aziende come Amazon, Huawei, e Microsoft, con una vasta gamma di attività, hanno budget enormi per la ricerca, mentre le startup come Anthropic e Stability AI, sebbene più piccole, sono altamente focalizzate su innovazioni specifiche.
Non c’è che dire, ci aspettano sicuramente tempi interessanti anche se a fare previsioni oggi si ha l’unica certezza di essere smentiti domani.
