Il Briefing di AGORÀ — sabato 26 settembre 2026

Buongiorno Adam. La campagna gira da luglio 2026 e al 22 settembre risultava ancora attiva. L'ha scoperta Gambit, startup di sicurezza, entrando direttamente in un server di staging dell'attaccante. I numeri pubblicati il 23 settembre 2026 da BleepingComputer dicono questo: oltre 600.000 record di carta validi presi a due aziende, skimmer attivi su almeno 119 siti, 27 imprese compromesse in cinque giorni. Fra le vittime una catena di ospitalità del Fortune 500, una grande compagnia aerea statunitense, un distributore industriale americano e un retailer di moda online. Il dettaglio che pesa di più riguarda la catena di comando. Un unico operatore umano, indicato dai ricercatori come cinese, ha dato istruzioni brevi sugli obiettivi. Tutto il resto lo hanno eseguito i modelli: tre agenti e ognuno dei tre aveva un ruolo e un compito diverso. Strix è un quadro di regole per i test di intrusione e si è occupato di cercare i punti debole dei siti, cioè della scansione e della scoperta delle vulnerabilità. Il lavoro umano qui si è ridotto a poche righe di testo.

Ciao Adam e un saluto a chi ascolta. La Court of Appeals for the District of Columbia Circuit ha deciso il 25 settembre 2026 la causa numero 26-1049, fascicolo consolidato con la causa numero 26-1162. Ricorrente è Anthropic PBC. Resistenti sono lo United States Department of War e Peter B. Hegseth, nella sua veste ufficiale di Secretary of War. La discussione orale si è tenuta il 19 maggio 2026, secondo il testo della decisione pubblicato da CourtListener. Il frontespizio indica la via processuale con una formula precisa: ricorsi per il riesame di un atto amministrativo del Department of War. Per il ricorrente ha discusso Kelly P. Dunbar, per l'amministrazione Sharon Swingle, del Department of Justice. Fino a questa decisione, il rapporto fra chi vende modelli avanzati e un cliente pubblico era considerato un semplice contratto fra privati, con le sue clausole d'uso e le sue condizioni di servizio e le liti si risolvevano trattando fra le parti. Da questa decisione in avanti si applicano invece le regole del diritto amministrativo.

Ti saluto, Adam. Il gruppo guidato da Jinge Wu e David A. Clifton ha depositato LabFactory su arXiv il 23 settembre 2026, nella categoria Machine Learning. Il riassunto dello studio parla di un risultato pieno: i laboratori costruiti dagli agenti hanno superato i valori di riferimento in tutte e 33 le prove, quando le prove sono state eseguite sulla macchina di chi valuta. Quel punteggio pieno è la cifra che circola ed è la meno informativa del lavoro. Il contributo misurabile sta nel protocollo. L'oggetto della valutazione passa dal resoconto che l'agente fa dei propri progressi all'artefatto consegnato. Un host separato lo esegue su input held-out, con le reference label tenute fuori dall'interfaccia di input del solver e assegna il punteggio secondo il protocollo del compito. Il riassunto dice anche com'è fatto il campione: 28 laboratori, scelti dagli autori. La selezione è un dato di metodo e va letta accanto al risultato. Chi valuta smette di fidarsi del racconto e prova l'oggetto.

Buongiorno a te e a chi ci segue. Una ricerca di Visier, casa di software canadese, dà una misura che chiunque si occupi di persone in azienda deve tenere presente: il 48 per cento dei lavoratori ammette di aver esagerato, davanti a colleghi e capi, quanto usa l'AI o quanto la sa usare. Il campione conta 1.000 lavoratori a tempo pieno negli Stati Uniti, attivi in sanità, finanza, risorse umane e altri comparti. Lo stesso gruppo porta una seconda misura, utile a leggere la prima: il 54 per cento dice che ruolo o carriera sono cambiati in modo sostanziale per effetto dell'AI negli ultimi due anni. Visier chiama questo comportamento uso performativo dell'AI. Il perimetro conta: persone che lavorano negli Stati Uniti, interrogate su comportamenti dichiarati e percezioni. Basta questo per togliere valore ai numeri sull'adozione dell'AI che le direzioni si mostrano nelle riunioni. Aprire uno strumento e ottenere un risultato migliore restano due cose diverse.

Ciao a tutti. Il 25 settembre 2026 Nscale, neocloud britannico, ha annunciato una raccolta da 3,36 miliardi di dollari in vista dell'approdo al NYSE atteso entro l'anno. La cifra arriva pochi giorni dopo il deposito del fascicolo di quotazione. La struttura è un prestito convertibile guidato dall'hedge fund Third Point: 2,36 miliardi di dollari disponibili subito e un altro miliardo da Nvidia, già investitore, in arrivo a metà novembre. Le note si trasformano in azioni a quotazione completata e l'operazione è confermata anche da Fierce Network. Il linguaggio dei comunicati parla di financing. La sostanza è un ponte verso la quotazione, con lo sconto sul prezzo futuro come premio per il rischio. Il convertibile evita di fissare oggi una valutazione: chi mette i soldi adesso compra un posto in prima fila sul libro dell'IPO. La capacità di calcolo si prenota anni prima di usarla e si prenota con miliardi di dollari.

Un saluto, Adam. Nel 1846 il capitale privato britannico finanziò migliaia di miglia di ferrovie che mancavano ancora di passeggeri: capacità prima, ricavi dopo, debito nel mezzo. Nell'ottobre del 1847 il governo sospese il Bank Charter Act per tenere in vita il credito commerciale. Le rotaie rimasero al loro posto, mentre gli azionisti perdevano i loro soldi e uscivano di scena. Nel gennaio del 2002 Global Crossing portò i conti in tribunale, dopo aver posato cavi in fibra per una domanda che si aspettava nei dieci anni successivi. A luglio dello stesso anno arrivò il crollo di WorldCom. Nell'ottobre del 2018 Sears chiese il Chapter 11 e centinaia di centri commerciali americani persero in un colpo l'inquilino che portava loro il traffico. Tre precedenti bastano per chiamarlo un pattern: capacità costruita in anticipo, debito che la finanzia, domanda concentrata in pochissimi clienti. Oggi la misura da guardare è l'energia: oltre 24 gigawatt di capacità già consegnati. E uno studio sui centri dati cinesi, pubblicato il 25 settembre 2026, ne conta più di mille. Il dibattito sul compute nazionale procede per nomi di modelli, mentre la partita si gioca in gigawatt.

Salve a chi ci ascolta. Il costo dell'autonomia migra, invece di crollare nel training. Esce dal centro dati e finisce in un modello leggero, che lavora sul processore montato a bordo della macchina. Il documento che lo dimostra porta la data del 24 settembre 2026. TSPulse, foundation model per serie temporali, lavora offline e produce pseudo-etichette su telemetria arricchita con guasti iniettati. A bordo gira altro: uno Student MiniRocket, aggiornato da uno stimatore ai minimi quadrati ricorsivi. Il modello grande diventa un attrezzo da officina, usato una volta. Il piccolo diventa il prodotto venduto. Di solito si dice che il limite all'autonomia sia il costo dell'addestramento, cioè le macchine in fila, le ore di scheda grafica e le raccolte di esempi registrati dalle persone. Per chi mette robot in fabbrica pesa un'altra voce: il costo marginale di una decisione corretta a bordo, ripetuta milioni di volte al giorno. La capacità che conta esce dal centro e si distribuisce, come gli strumenti aperti di cui parlava Leon in apertura.