Revolut porta a un decimo la fattura AI

1. Revolut sceglie un modello cinese e riduce la fattura AI

Revolut ha scelto il modello cinese GLM di Z.ai come opzione predefinita per circa 2.000 ingegneri, dichiarando una fattura pari a un decimo della precedente spesa con Anthropic e OpenAI. Il passaggio è cominciato ad aprile con GLM-5.1 ed è arrivato a GLM-5.3, eseguito sui sistemi della banca digitale. Claude Code e Codex non sono stati eliminati: restano disponibili per le attività che richiedono strumenti più avanzati. È una scelta da ufficio acquisti, più che una dichiarazione di fedeltà tecnologica: non serve usare il prodotto più costoso per qualsiasi incombenza.

A raccontare l’operazione è stato David Abitbol, responsabile delle operazioni e dell’infrastruttura AI. Revolut utilizza 56 GPU Nvidia B200, processori specializzati nel calcolo, e indica un costo medio di 0,30 dollari per milione di token, le unità di testo elaborate dai modelli. Attenzione, però: il confronto pubblicato non chiarisce completamente come siano conteggiati hardware, personale e altri costi operativi. Quel risparmio riguarda quindi la fatturazione presentata dall’azienda, non dimostra automaticamente che il costo complessivo sia sceso nella stessa proporzione.

La parte interessante è come cambia il lavoro quando ogni utilizzo costa meno. Secondo Abitbol, i budget limitati spingevano gli ingegneri a riservare l’AI ai problemi di programmazione più difficili; ora l’impiego si allarga a email, documentazione e strumenti di coordinamento. Il criterio utile diventa il costo per attività completata correttamente, non quello della singola risposta. Un assistente economico che obbliga a tre correzioni può essere meno conveniente di uno caro che conclude bene al primo tentativo: il tempo dei colleghi non diventa gratuito solo perché il software costa poco.

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2. Claude vuole spiegarti dove sono finiti i soldi

Alla domanda «Come ho fatto a spendere così tanto questo mese?» Claude vuole rispondere guardando i movimenti, non dispensando consigli generici. Anthropic ha annunciato Personal Finance, uno strumento che collega conti bancari e carte tramite Plaid e permette di interrogarli in linguaggio quotidiano. L’accesso è di sola lettura: il chatbot non può spostare, gestire o investire denaro. La distribuzione parte questa settimana in versione sperimentale negli Stati Uniti, per gli abbonati Pro, Max e Ultra; l’annuncio non indica una disponibilità italiana.

Il funzionamento punta sulle domande che spesso rimandiamo perché richiedono un pomeriggio davanti all’estratto conto. Claude può sommare le spese di più conti, dividerle per categoria e confrontarle con le abitudini precedenti. Secondo Anthropic, può anche segnalare possibili addebiti duplicati, commissioni inattese e bollette che aumentano progressivamente. Puoi chiedergli se stai spendendo più di quanto guadagni oppure farti spiegare un termine finanziario, accompagnando la spiegazione con calcoli basati sui tuoi movimenti.

La comodità ha una contropartita evidente: condividere una fotografia molto dettagliata della propria vita economica. L’azienda precisa che l’accesso comprende saldi, limiti di credito, informazioni sui conti e fino a due anni di transazioni, oltre alle ultime quattro cifre del numero di conto. Le conversazioni nell’area Personal Finance, dichiara, non vengono usate per addestrare i modelli; inoltre il servizio non contiene pubblicità o raccomandazioni sponsorizzate. ChatGPT aveva introdotto funzioni simili a maggio: la concorrenza si sposta così dalle risposte generiche alla lettura dei dati personali, dove utilità e fiducia devono procedere insieme.

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3. La corsa dell’AI inciampa in Borsa e nelle urne

L’entusiasmo per l’intelligenza artificiale ha ricevuto una brusca frenata dai mercati. Dopo le elezioni americane di metà mandato, il Nasdaq ha chiuso in calo di oltre il 5,5%, perdendo circa 2.500 miliardi di dollari di valore secondo i dati Dow Jones riportati dalla BBC. Nvidia ha ceduto oltre il 9%, mentre AMD e Micron hanno perso più del 17%. Le vendite si sono allargate all’Asia, colpendo produttori di chip e attrezzature: non è stata una giornata storta per una sola azienda, ma una revisione delle aspettative lungo la filiera.

La scintilla politica riguarda soprattutto i data center, gli edifici pieni di computer necessari a far funzionare molti servizi AI. I Democratici hanno conquistato entrambe le camere del Congresso dopo campagne che, in diverse competizioni, promettevano limiti alla crescita di queste infrastrutture. In Texas, la governatrice eletta Gina Hinojosa ha sostenuto una moratoria sulle nuove costruzioni del settore. Gli investitori temono che controlli più stringenti su autorizzazioni, ambiente e impatto sulle bollette possano rallentare i progetti e aumentarne i costi.

Queste paure si sommano a un dubbio già presente: gli enormi investimenti nell’AI produrranno i ritorni economici attesi? Il mercato non sta dimostrando che la tecnologia sia inutile, ma sta ricalcolando quanto potrebbe costare svilupparla e con quali tempi. Anche i dirigenti tecnologici riconoscono il problema del consenso locale. Greg Brockman, presidente e cofondatore di OpenAI, ha osservato che non basta annunciare sui social i benefici di un’infrastruttura: occorre lavorare nelle comunità che dovranno ospitarla, una distinzione poco spettacolare ma decisiva.

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4. Gli agenti AI messi al lavoro si fermano al 12%

Tra «sa rispondere» e «sa portare a termine un lavoro» c’è ancora parecchia distanza. SemiAnalysis ha pubblicato GDPx, un test che mette gli agenti AI, cioè assistenti capaci di eseguire attività, dentro ambienti professionali simulati. Le prove comprendono software specialistici, archivi con migliaia di documenti e attività che possono durare fino a otto ore. I 206 compiti coprono undici ambiti, dalla progettazione di chip al diritto: il risultato migliore raggiunge appena il 12% dei requisiti valutati.

In testa compare Claude Opus 5.5, seguito da Gemini 4 Carbon al 10,9% e GPT-6 Astra al 9,6%. Gemini costa 16,29 dollari per compito, circa un terzo rispetto al primo classificato secondo l’analisi. Ma quei punteggi non sono percentuali di lavori interamente conclusi: misurano i singoli requisiti soddisfatti, una distinzione fondamentale. Nessun modello risolve completamente le prove finanziarie e legali; un valore sbagliato in un foglio di calcolo può rendere inutilizzabile un risultato che, osservato superficialmente, sembrava quasi pronto.

Prima di trasformare la classifica in una sentenza definitiva, vanno letti anche i limiti del test. Gran parte dei compiti resta segreta, cosa che ostacola la preparazione mirata dei produttori ma rende difficile verificare dall’esterno difficoltà e qualità delle valutazioni. Inoltre ogni modello usa gli strumenti del proprio fornitore: il confronto riguarda quindi anche il software che lo accompagna, non soltanto la sua capacità di ragionare. I filtri di sicurezza incidono sui risultati e alcune categorie contengono pochi compiti, rendendo le posizioni meno solide di quanto suggerisca una classifica con i decimali.

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In breve

• Airbnb prepara un agente di viaggio per il primo semestre 2027. Non sarà soltanto una chat: comporrà mappe, foto, confronti e calendari in base alla richiesta. L’azienda promette anche assistenza durante il soggiorno, comprese modifiche alle prenotazioni e problemi con i pagamenti.
• Potential Sciences vuole selezionare farmaci usando simulazioni fisiche. La startup britannica costruirà dati sulle interazioni molecolari per addestrare modelli capaci di scartare prima i candidati poco promettenti. Resta però indispensabile verificare sicurezza ed efficacia con esperimenti e studi clinici: accelerare la progettazione non significa avere subito nuove medicine.
• Nella pubblica amministrazione, sperimentare non basta. Il rapporto AgID citato dal Sole 24 Ore censisce 120 progetti AI in 45 organizzazioni, ma il 78% non aveva indicatori per misurarne l’impatto. Senza queste misure è difficile capire se il servizio migliori davvero, soprattutto quando una risposta sbagliata può ostacolare l’accesso a un diritto.
• Agility Robotics debutta al Nasdaq e apre i conti dei robot umanoidi. L’azienda ha già portato Digit in magazzini e impianti industriali, ma nei documenti finanziari riconosce che il mercato resta ancora da dimostrare su larga scala. Tra le formule commerciali c’è il noleggio del robot come servizio, invece dell’acquisto.
• Pangram prova a localizzare i ritocchi AI nei video, evidenziando i fotogrammi sospetti con una mappa di calore e dichiarando un’accuratezza superiore al 98%. È un dato dell’azienda, non una garanzia assoluta: un’altra strada è documentare origine e modifiche dei file attraverso le Content Credentials, una sorta di etichetta digitale.

Lo sapevi che…

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