Non potevano che arrivare già le prime reazioni dopo una lettura dell’inflazione poco incoraggiante. Le aspettative non sono state rispettate – e torna il timore che si sia tagliato troppo e troppo presto. A preoccupare non è l’inflazione classica, ma quella Core, che rispetto al mese precedente è in crescita e che si è attestata anno su anno ad un preoccupante 3,3%, per quanto le aspettative la dessero soltanto poco più in basso, a 3,2%. Il primo a commentare la situazione è il falco Raphael Bostic, il più hawkish dopo Bowman, che ha gelato i mercati affermando che il prossimo taglio di 25 punti base è già in dubbio.

L’incontro ci sarà tra poco più di un mese – il FOMC del 7 novembre – e di data point interessanti ce ne saranno diversi. Tuttavia c’è già chi cavalca, dall’ala hawkish, dati economici che mostrano un’inflazione che al contrario di quanto emerso dai verbali del FOMC, non starebbe scivolando verso il 2%.

Dollaro forte dopo numeri inflazione

Il dollaro sembrerebbe sostenere questa possibilità. Dopo una grande volatilità giornaliera è comunque in recupero dello 0,15% sull’euro, e anche di più su altre valute che con ogni probabilità vedranno le loro banche centrali costrette ad interventi di taglio a prescindere dai singhiozzi dell’inflazione nel cammino verso il 2%.

Si dovrà vedere ora se Bostic riuscirà a raccogliere consensi all’interno di una Fed che vede in lui il membro forse più sbilanciato verso posizioni hawkish. Potrebbe essere della stessa posizione Bowman, che tra le altre cose ha fatto registrare il suo parere contrario ai tagli da 50 punti base durante la scorsa riunione.

Se questi dovessero essere i presupposti, si preannuncia una riunione di fuoco per i prossimi 6 e 7 novembre, nei giorni successivi all’altro evento degli eventi, ovvero le elezioni del prossimo Presidente degli Stati Uniti d’America.

I processori Blackwell di Nvidia – l’ultima generazione di chip ad alte performance destinati all’intelligenza artificiale – saranno impossibili da acquistare per i prossimi 12 mesi. Nessun problema alla produzione però – che sta procedendo a gonfie vele come indicato dal CEO Jensen Huang – ma ordinativi che hanno già prenotato tutte le consegne da qui ai prossimi 12 mesi. Un successo importante per quelli che erano i processori più attesi dall’intero mercato e che sono anche considerati una sorta di termometro della corsa dell’intero comparto AI. Comparto carico di aspettative da parte di borse e analisti e che potrebbe essere quello in grado di traghettare gli USA verso il soft landing.

Il completo esaurimento dei chip Blackwell per i prossimi 12 mesi sarebbe stato comunicato dal board e dal CEO Jensen Huang alla banca d’affari Morgan Stanley, all’interno di un incontro di routine tra il gigante delle GPU e uno dei più importanti centri finanziari del pianeta.

Soltanto all’inizio del ciclo di investimenti in AI

Interessante poi quanto è stato aggiunto anche da Joseph Moore di Morgan Stanley, all’interno di una nota riservata ai clienti della banca d’affari. L’analista ritiene infatti che ci troviamo ancora all’inizio di quello che sarà un ciclo lungo di investimenti nel settore dell’intelligenza artificiale, che potrebbe crescere ancora nel corso di tutto il 2025. Le buone performance di Nvidia e anche di altre società del settore come Super Micro confermano infatti che i timori di una flessione del settore e di esplosione della bolla erano in realtà grandemente esagerati.

Il titolo Nvidia si appresta a chiudere la sessione vicino quota 135$, in crescita di oltre l’1% rispetto alla chiusura della giornata di ieri, un segnale di forza importante a fronte di un mercato in leggera flessione negli USA, dopo dati sull’inflazione poco incoraggianti e che hanno visto sia la CPI classica, sia la Core sopra le aspettative.

La banca britannica TSB è stata multata di 10,9 milioni di sterline, pari a 14,25 milioni di dollari, per non aver garantito un trattamento equo ai clienti in arretrato. A rendere pubblica la notizia è stato l’organismo di controllo dei mercati del Regno Unito.

Stando a quanto ha riferito la Financial Conduct Authority, TSB – che si è trovata nella situazione di dover pagare 99,9 milioni di sterline a titolo di risarcimento a 232.849 clienti interessati da mutui, scoperti di conto, carte di credito e prestiti – non aveva a disposizione i sistemi e i controlli adeguati per garantire risultati equi.

TSB sotto i riflettori delle autorità britanniche

Nel 2020 l’autorità di regolamentazione ha ordinato una revisione indipendente sul modo in cui la banca stava trattando i clienti in arretrato. Le indagini hanno permesso di scoprire che TSB rischiava di accettare accordi di pagamento insostenibili o di addebitare commissioni inappropriate.

Therese Chambers, co-responsabile dell’applicazione delle norme e della supervisione del mercato della FCA, ha spiegato che i pessimi sistemi e controlli di TSB hanno esposto i suoi clienti al rischio di danni e hanno fatto in modo che perdesse un’opportunità dopo l’altra di fare la cosa giusta. La banca ha, ad ogni modo, adottato dei provvedimenti, ma ci è voluto un intervento delle autorità prima che si decidesse ad agire in modo efficace per risolvere tutti i problemi.

La banca ha speso 105 milioni di sterline per un software completo in grado di risolvere questi problemi.

Un portavoce della TSB ha descritto i problemi come storici e ha affermato che la banca ha contattato tutti i clienti interessati per scusarsi e provvedere a fare dei rimborsi.

In una nota il portavoce ha spiegato che TSB ha risolto i problemi di fondo qualche tempo fa e ha migliorato il supporto ai clienti che si trovano in difficoltà finanziarie.

Tesla punta a stupire con la presentazione dei robotaxi, i quali, almeno nelle intenzioni di Elon Musk, dovrebbero rappresentare una vera e propria pietra miliare dopo un’infinità di promesse da parte del miliardario, che ha sempre ventilato l’ipotesi di veicoli a guida autonoma.

Si dovrebbe chiamare Cybercab e non taxi: questo è il prototipo che Tesla si presta a presentare. La parte più difficile sarà, ad ogni modo, convincere le autorità di regolamentazione e i passeggeri sulla sicurezza del veicolo. Un’operazione che dovrebbe avvenire velocemente, dato che la maggior parte dei concorrenti stanno aumentando la flotta che viaggia su strada.

La guida autonoma di Tesla

Fino a questo punto Tesla ha seguito un percorso tecnologico diverso rispetto a quello dei suoi principali concorrenti, che operano nel campo della guida autonoma, riuscendo ad ottenere dei vantaggi maggiori, ma anche una fetta superiore di rischi sia per la sua attività che per i passeggeri. 

La strategia di Tesla si basa esclusivamente su una combinazione di computer vision, che mira a utilizzare le telecamere nello stesso modo in cui gli esseri umani utilizzano gli occhi, con una tecnologia di intelligenza artificiale chiamata apprendimento automatico end-to-end, che traduce istantaneamente le immagini in decisioni di guida.

Questa tecnologia è già alla base della sua funzione di assistenza alla guida Full Self-Driving che, nonostante il nome, non può essere utilizzata in sicurezza senza un conducente umano. Musk ha affermato che Tesla sta utilizzando lo stesso approccio per sviluppare dei robotaxi completamente autonomi.

I concorrenti di Tesla, tra cui Waymo, Zoox di Amazon, Cruise di General Motors e una serie di aziende cinesi, utilizzano la stessa tecnologia, ma solitamente aggiungono sistemi e sensori ridondanti come radar, lidar e mappe sofisticate per garantire la sicurezza e ottenere l’approvazione normativa per i loro veicoli senza conducente.

La strategia di Tesla è più semplice e molto più economica, ma ha due debolezze critiche. Senza le tecnologie stratificate utilizzate dai suoi pari, il sistema ha più difficoltà con i cosiddetti casi limite, rari scenari di guida che i sistemi di guida autonoma e i loro ingegneri umani hanno difficoltà ad anticipare.

L’altra grande sfida: la tecnologia AI end-to-end è una scatola nera, cosa che rende quasi impossibile vedere cosa è andato storto quando si comporta male e causa un incidente. L’incapacità di identificare con precisione tali guasti, rende difficile proteggersi dagli stessi.

Tesla non ha risposto alla richiesta di commenti sulla sua tecnologia.

I robotaxi di Tesla

La capacità di Tesla di fornire robotaxi ha assunto un’importanza sempre maggiore quest’anno, in quanto le sue vendite e i suoi profitti sono diminuiti a causa del calo della domanda di veicoli elettrici a livello globale e della forte concorrenza dei produttori cinesi di veicoli elettrici in crescita.

Se Tesla riuscisse a superare le sfide tecniche della sua strategia autonoma, il ritorno economico potrebbe essere importante. Mentre concorrenti come Waymo hanno già robotaxi su strada, ma stanno utilizzando veicoli molto più costosi in zone relativamente piccole e mappate in modo completo.

Tesla punta a vendere robotaxi a prezzi accessibili, in grado di guidare da soli ovunque.

Musk ha una lunga storia di promesse audaci sulle auto a guida autonoma. Nel 2016, ha previsto che i conducenti sarebbero stati in grado di richiamare i loro veicoli da tutto il paese entro due anni. Nel 2019, Musk ha previsto che Tesla avrebbe prodotto robotaxi operativi entro il 2020.

L’annuncio della rivelazione del robotaxi di questa settimana è arrivato il 5 aprile, il giorno in cui Reuters aveva reso noto che che Tesla aveva abbandonato i piani di costruire un veicolo elettrico da 25.000 dollari per le masse, noto informalmente come Model 2, facendo inizialmente scendere le azioni Tesla. Musk ha risposto pubblicando sulla sua piattaforma social X: Robotaxi svelato l’8/8, scatenando intense speculazioni tra gli investitori. Tesla ha poi rimandato l’evento a questa settimana.

Quel giorno di aprile segnò un cambiamento fondamentale nelle priorità dichiarate da Musk. In precedenza aveva promesso di fare di Tesla un gigante dei veicoli elettrici delle dimensioni di Toyota, un’aspettativa che sosteneva il prezzo delle azioni Tesla in forte ascesa, rendendola la casa automobilistica più preziosa al mondo. Ora ha giurato di dominare la tecnologia della guida autonoma.

Questa settimana sono stati assegnati i premi Nobel per la chimica e la fisica ad un gruppo di pionieri dell’intelligenza artificiale affiliati a Google. Una decisione che, indubbiamente, ha sollevato non poche dibattiti sul predominio che l’azienda ha nel campo della ricerca e su come debbano essere riconosciute le innovazioni effettuate nel campo dell’informatica.

Nella ricerca sull’intelligenza artificiale, senza dubbio, Google è sempre stata in prima linea. Anche se è stata costretta a mettersi sulla difensiva mentre cercava di affrontare la pressione competitiva di Microsoft e di OpenAI. Oltre a dover combattere con il maggiore controllo normativo effettuato da parte del Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti.

Premio Nobel, premiata anche Google

Hanno ricevuto il premio Nobel per la chimica Demis Hassabis, co-fondatore dell’unità di intelligenza artificiale di Google DeepMind, il suo collega John Jumper e il biochimico David Baker. L’Accademia svedese ha apprezzato il lavoro che i due ricercatori hanno effettuato per la decodificazione delle strutture delle proteine microscopiche.

Geoffrey Hinton, ex ricercatore di Google, ha vinto il premio Nobel per la fisica. Insieme allo scienziato John Hopfield ha effettuato le prime scoperte nell’apprendimento automatico, che hanno aperto la strada al boom dell’intelligenza artificiale.

La mancanza di un premio Nobel per la matematica o l’informatica – secondo la professoressa Dame Wendy Hall, informatica e consulente per l’intelligenza artificiale presso le Nazioni Unite – ha distorto il risultato.

Dame Wendy Hall ha spiegato che il comitato del premio Nobel non ha intenzione di perdersi le novità relative all’intelligenza artificiale, anche se è stato molto creativo accostare Geoffrey alla fisica. Si possono muovere, infatti, alcuni dubbi ed una serie di perplessità. Ma sono entrambi meritevoli di un premio Nobel per le scoperte che hanno fatto.

Anche Noah Giansiracusa – professore associato di matematica alla Bentley University e autore di How Algorithms Create and Prevent Fake News – ha sostenuto che la vittoria di Hinton era discutibile. Secondo Giansiracusa,quello che ha fatto è stato fenomenale, ma era fisica? Anche se c’è ispirazione dalla fisica, non stanno sviluppando una nuova teoria in fisica o risolvendo un problema di vecchia data in fisica.

Ricordiamo che le categorie del premio Nobel – che sono relative ai risultati ottenuti in medicina o fisiologia, fisica, chimica, letteratura e pace – sono state stabilite nel testamento dell’inventore svedese Alfred Nobel, morto nel 1895. Il premio per l’economia è un’aggiunta successiva, istituita con una dotazione della banca centrale svedese nel 1968.

La vittoria del premio Nobel e il predominio di Google

Le autorità di regolamentazione degli Stati Uniti, nel corso di questi mesi, stanno tenendo sott’occhio Google per una possibile scissione, che potrebbe costringerla a cedere parti della sua attività, come il browser Chrome e il sistema operativo Android, che secondo alcuni le consentono di mantenere un monopolio illegale nella ricerca online.

I profitti derivanti dalla sua posizione di leadership hanno consentito a Google e ad altre grandi aziende tecnologiche di superare il mondo accademico tradizionale nella pubblicazione di ricerche rivoluzionarie sull’intelligenza artificiale.

Lo stesso Hinton ha espresso un certo rammarico per il lavoro svolto nella sua vita, lasciando Google l’anno scorso per poter parlare liberamente dei pericoli dell’intelligenza artificiale e avvertendo che i computer potrebbero diventare più intelligenti delle persone molto prima di quanto previsto in precedenza.

Quando lasciò Google nel 2023 a causa delle sue preoccupazioni sull’intelligenza artificiale, Hinton affermò che l’azienda stessa aveva agito in modo molto responsabile.

Per alcuni, le vittorie del premio Nobel di questa settimana sottolineano quanto stia diventando difficile per l’accademia tradizionale competere con le grani aziende dell’elettronica. Giansiracusa ha affermato che c’era bisogno di maggiori investimenti pubblici nella ricerca.

Secondo Giansiracusa gran parte della Big Tech non è orientata verso la prossima svolta del deep learning, ma a fare soldi spingendo chatbot o mettendo annunci ovunque su Internet. Ci sono sacche di innovazione, ma gran parte di essa è molto poco scientifica.