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Il filo più trasversale tra i curated: l’efficacia dei trasferimenti monetari diretti contro la povertà estrema, il costo-opportunità del calcolo nell’AI, la sostenibilità economica della produzione culturale. Letture diverse, stessa domanda: cosa funziona davvero, al netto delle architetture sofisticate che diciamo di preferire.
Una biblioteca che affitta un ebook, un’Europa che non decide più i propri tassi, alleati a cui si chiede una riforma in cambio di accesso, modelli d’intelligenza artificiale chiusi: nove schede su un solo meccanismo, chi concede l’accesso fissa le condizioni.
I modelli si nutrono di libri che nessuno pagava più, i musei britannici vivono di mecenati, un fondo saudita compra Electronic Arts, Lea Melandri chiede la Bacchelli. Dieci schede su chi finanzia oggi la produzione culturale, e su dove il mercato regge ancora.
Dieci anni dopo Brexit e la prima elezione di Trump, Shawn Donnan misura quello che la rivolta populista doveva fermare. La politica si è frammentata, ma l’economia mondiale è più integrata del 2016: merci, capitali, componenti e soprattutto dati attraversano più confini di prima. Il World Trade Monitor del CPB olandese registra volumi di scambio superiori del 25% a quelli di novembre 2016, le esportazioni mensili cinesi sono raddoppiate e gli Stati Uniti, nonostante i dazi, importano in termini reali 500 miliardi di dollari in più nei primi otto mesi dell’anno. Per l’OCSE il commercio legato alle catene del valore pesa sul PIL mondiale più che nel 2016, e gli utenti di internet sono quasi raddoppiati. Il paradosso più netto è l’intelligenza artificiale. Il boom americano dei data center dipende da chip e server importati, che Trump ha escluso dai dazi, da ingegneri immigrati e da una ricerca che attraversa i confini: metà degli autori dei paper alla base di DeepSeek non lavorava solo in istituzioni cinesi. Il saggio ha i limiti del genere, con aneddoti di colore dal calcio inglese a una diocesi della Pennsylvania. E non distingue fra un’integrazione voluta e una subita: il «whether we like it or not» finale è una constatazione più che un’analisi.
Trascrizione dell’episodio del The Ezra Klein Show del 2 ottobre 2026 con Debbie Millman, che insegna alla School of Visual Arts di New York, ha rifatto i marchi di Burger King, 7Up e Häagen-Dazs e conduce da oltre vent’anni il podcast Design Matters. La domanda di partenza è quella di un intero genere di saggi recenti: il mondo sta diventando più brutto? Millman corregge la parola e, correggendola, consegna una gerarchia utilizzabile. Non più brutto: più volgare. La bruttezza può essere intenzionale, e allora una certa bruttezza si legge come affascinante, sovversiva o interessante; la volgarità è accidentale, perché manca di intenzione — «nessuno si mette davvero a fare qualcosa di autenticamente volgare». Sotto la volgarità c’è però la categoria peggiore, ed è quella che descrive più cose: ciò che è costruito «senza alcun senso di scopo, di strategia o di rispetto per quello che ha intorno». Di qui la sua definizione del mestiere, che vale più di molte trattazioni: il design è espressione deliberata di un’intenzione, una marca è significato fabbricato, e il design è lo strumento con cui quel significato comunica una differenza. L’attrezzo analitico è però di Klein, e va isolato perché si porta via. La domanda sul mondo più brutto ne contiene due, che conviene tenere separate. La prima è se una cosa ti faccia sentire qualcosa; la seconda è se quel qualcosa sia buono. La letteratura recente sulla bruttezza — Klein cita il drab sublime di un saggio di n+1 del 2023, «un oceano di cose così omogenee e poco pensate che il mondo che hanno inondato sembra una resa digitale» — lamenta in realtà il primo asse: «non li trovo brutti, li trovo inoffensivi. Non sento niente quando li guardo. Sono muti per me.» Il Cybertruck e l’Ufficio Ovale dorato lamentano il secondo. Due critiche diverse sotto la stessa parola, e la confusione fra loro spiega perché la discussione sul gusto giri a vuoto. Sul versante del significato la conversazione fa un percorso che a chi lavora con i marchi risulterà familiare, e che vale la pena vedere condotto da una praticante. Siamo mammiferi sociali socializzati attraverso simboli da cinquantamila anni, dalle pareti delle grotte ai segni di appartenenza tribale; una scarpa dichiara una tribù, una borsa dichiara dove è stata comprata, e Millman osserva che facciamo ormai lo stesso con la chirurgia estetica, «così che tu sappia che io so che tu sai che io so, e tutti e due abbiamo un bell’aspetto». L’esempio più bello è storico: sei settimane dopo l’11 settembre Apple presenta l’iPod, e sono gli auricolari bianchi a fare il lavoro, perché l’oggetto sta in tasca e il segno di appartenenza no. Il più comico è il padre di Millman, che smette di portare le polo Ralph Lauren per non essere un cartellone ambulante del marchio e copre il logo con una spilla della bandiera americana: ha scambiato un logo con un altro. La parte economica è quella che l’archivio tiene, e nasce da un’osservazione di Klein sulle logiche. I mercati amano l’assenza di attrito, vogliono cose scambiabili e leggibili a grande distanza, e non vogliono specificità. Da qui una spiegazione materiale dell’uniformità che non chiama in causa il gusto di nessuno: a Washington si registra un’impennata di case dipinte di grigio, che qualcuno ha chiamato color recession; chi considera la propria casa non il posto dove vivrà cinquant’anni ma un bene da rivendere ha un motivo preciso per non dipingerla di giallo e verde; e le associazioni di quartiere vietano i colori non per il bene di chi ci abita ma perché la casa del vicino resti «un bene effettivamente scambiabile». Il grigio, in questa lettura, non è una preferenza estetica: è un requisito di liquidità. Un dato che Klein porta a sostegno va però corretto prima di riusarlo. Afferma che «quasi un terzo delle vendite di case americane nel 2021» sia andato a chi non intendeva abitarle, senza indicare la fonte. La misura pubblica più solida dice altro: secondo Redfin gli investitori hanno acquistato il 18,4% delle abitazioni vendute negli Stati Uniti nel quarto trimestre 2021, massimo dal 2000, contro il 12,6% del quarto trimestre 2020. La direzione è quella che l’argomento richiede — una quota record e in forte crescita — ma la soglia citata è sensibilmente più alta di quella documentata. Il pregio della conversazione è che si oppone a se stessa su due fronti. Il primo è che molta uniformità non viene dal mercato ma dai vincoli: le automobili si somigliano anche perché abbiamo imparato l’aerodinamica e perché standard sui consumi e incentivi elettrici spingono tutti nella stessa direzione, e gli edifici devono ora ottimizzare efficienza energetica e tenuta sismica, cose che le epoche lodate per l’estetica non dovevano soddisfare. Millman risponde che è questione di tempo — «prima guardiamo alla funzione, poi guarderemo all’aspirazione» — e porta l’esempio del passaggio dai busti della nonna a Spanx e Skims, che fanno lo stesso lavoro meglio e sono belli. Il secondo fronte è l’obiezione di elitismo: di una città sopravvive la fila di case eleganti e non i caseggiati dei poveri, e il bello costa. Millman concede il punto sul costo e ribatte con l’intenzione — la linea Design for All di Target, Muji — ma la tensione resta dichiarata e non risolta. Lo spazio pubblico è il caso in cui il ragionamento diventa quantitativo. Klein osserva che la metropolitana di New York, che considera uno degli spazi egualitari più notevoli della vita americana, è interamente sotto il linguaggio visivo del mercato, e che l’autorità dei trasporti ne ricava circa l’1% dei ricavi operativi. Per quell’uno per cento il campo visivo di tutti appartiene a chi paga: «sei un prigioniero visivo». Millman ricorda che San Paolo rimosse per un periodo tutti i cartelloni, e che Ed Ruscha ha una serie di opere raffiguranti cartelloni vuoti. Klein nota che a volte quegli spazi ospitano poesia, e che si potrebbe immaginare un mondo in cui ci fosse solo quello. La metà politica va riportata per quello che è, cioè come posizioni di chi parla. Klein sostiene che la destra americana abbia oggi una teoria della bellezza e la sinistra no, perché la prima può indicare un momento preciso a cui tornare mentre la seconda non vuole stabilire che cosa debba essere bello. Millman distingue fra gusto, stile e potere, e sostiene che chi guarda alle colonne romane non stia guardando all’architettura ma a un tipo di potere: «questa architettura rappresenta un certo potere, ed è il modo in cui vogliamo guidare». Alla tesi che la destra tenga alla bellezza oppone una prova interna: se fosse vero ci sarebbe clamore per quello che si sta facendo alla Casa Bianca. E dichiara la propria posizione invece di nasconderla: «rappresenta una politica in cui non credo». L’archivio registra la struttura del disaccordo — se la bellezza possa tornare a essere un valore pubblicamente condiviso, e chi avrebbe titolo a dire quale — e non l’esito. Resta la parte che somiglia di più a un’altra scheda di questo archivio. Il tavolo della nonna di Millman, che nessuno dei figli vuole perché i mobili sono diventati economici e la casa è un alloggio temporaneo, e che lei spedisce alla nipote perché una bisnonna ci si sedeva sessant’anni fa, descrive lo stesso movimento del fondo di una biblioteca che smette di essere un patrimonio e diventa un abbonamento. In entrambi i casi non è il gusto a essere cambiato: è cambiato il contratto con cui l’oggetto si possiede, e l’estetica è il luogo in cui il cambiamento diventa visibile.
Decima Karl Brunner Distinguished Lecture della Banca nazionale svizzera, tenuta da Mario Draghi al Politecnico federale di Zurigo il 1° ottobre 2026. Le Grand Continent ne pubblica la traduzione integrale, prima versione francese: non è un resoconto né un commento, è il testo. La tesi riguarda una leva che l’Europa non ha più. Per vent’anni la stabilità è dipesa dal differenziale fra tasso d’interesse e crescita: nell’area euro era di +2,8% fra il 2008 e il 2011, cioè il debito cresceva da solo, e di −1% fra il 2015 e il 2019, cioè si riassorbiva. Oggi quel differenziale non si governa più da Francoforte, perché i tassi si formano altrove — il disavanzo federale statunitense atteso intorno al 6% del PIL nel 2026, e oltre tremila miliardi di dollari di investimenti mondiali in centri di calcolo per l’intelligenza artificiale attesi entro il 2030, che attraggono capitale e tengono alto il costo del denaro per tutti. «Una banca centrale che si fa carico della crescita non è un assetto durevole, e oggi quell’assetto non regge più.» Ne discende una conclusione che è aritmetica prima che politica: se il tasso è esogeno, l’unica variabile su cui l’Europa può ancora agire è la crescita. La crescita potenziale europea è appena sopra l’1% annuo e servirebbe mezzo punto in più perché il debito torni sostenibile senza compressione della spesa. Le tre mosse indicate sono poche e grandi: completare il mercato unico, realizzare l’unione dei mercati dei capitali, costruire capacità di calcolo europea — l’Unione oggi ne detiene meno del 5%, l’obiettivo dichiarato è il 15% entro il 2030, e il conto è di circa 1.300 miliardi di euro, dei quali un centinaio pubblici. L’archivio tiene questo testo come riferimento, e non come opinione, per una ragione che conviene dichiarare: chi parla ha occupato per intero le posizioni da cui la materia si osserva — la Banca centrale europea, Palazzo Chigi, e nel settembre 2024 il rapporto sulla competitività europea commissionato dalla Commissione. Non rende le tesi vere; rende il testo quello su cui gli altri si appoggeranno, spesso senza citarlo. Da qui in avanti è una lettura di chi scrive, e non una tesi della conferenza. Il caso italiano del decennio precedente mostra che cosa succede quando la forma dell’intervento è l’opposto di questa. Next Generation EU viene approvato dal Consiglio europeo nel luglio 2020; la prima versione del piano italiano è del gennaio 2021; il governo Draghi lo riscrive in parte e lo presenta alla Commissione il 30 aprile 2021, ottenendone valutazione positiva il 22 giugno. Sono 191,5 miliardi — 36,5% a fondo perduto e 63,5% a prestito, portati a 194,4 con la revisione del novembre 2023 — distribuiti su sei missioni e sedici componenti, per 186 interventi: 135 investimenti e 51 riforme. L’erogazione è legata a 419 condizioni, 214 target e 205 milestone. Quel rapporto fra investimenti e riforme, quasi tre a uno, e quel numero di condizioni descrivono uno strumento in cui il completamento del programma è l’obiettivo, e la qualità di ciò che si completa una questione subordinata. È la forma che la legge di Goodhart assume in finanza pubblica: una misura adottata come bersaglio smette di essere una buona misura. L’esito osservabile è una moltitudine di progetti chiamati dal basso, invece di poche scelte strutturali decise dall’alto e tenute ferme — fisco, contrattazione del lavoro, scuola, sanità, digitalizzazione, viabilità. Una conferma indipendente della fragilità del disegno arrivò presto: Carlo Cottarelli e Raffaela Palomba, per l’Osservatorio sui conti pubblici italiani, il 28 maggio 2021 rilevavano che il 75% dei target cadeva fra l’ultimo trimestre 2024 e la fine del 2026, e che per oltre due terzi degli investimenti mancavano target intermedi. Una struttura che misura tardi misura poco. La condizionalità, va detto, non è stata scelta a Roma: discende dal regolamento europeo che istituisce il dispositivo, e chi ha amministrato il piano l’ha ereditata. Il che rende la conferenza di Zurigo più interessante, non meno. Chi ha amministrato quella metrica e chi oggi chiede all’Europa poche mosse grandi — un mercato, un’unione dei capitali, una capacità di calcolo — è la stessa persona. Non è una contraddizione: è quello che si impara amministrando una metrica.
Interattivo del New York Times del 1° ottobre 2026, di Elisabeth Egan e John Maher, con i ritratti di Lyndon French: quasi cinquanta bibliotecari americani intervistati al congresso dell’American Library Association a Chicago nell’estate 2026, quattro domande, risposte in prima persona. L’occasione sono i centocinquant’anni dell’ALA, fondata nel 1876. È una raccolta di testimonianze, non un’inchiesta: nessun dato è verificato, nessun numero è contato, e il pezzo non sostiene una tesi. Una cosa però la contiene, e vale il resto. Crystal Gates, delle North Little Rock Public Libraries in Arkansas: il libro che lei può comprare su Kindle o Audible per 3,99 dollari costa alla sua biblioteca dagli 80 ai 120 dollari, va restituito dopo tre anni, e nel frattempo ha un tetto di prestiti o di utenti. Il suo argomento è che non ci sia nulla da compensare: «non si danneggia, non si bagna, non si strappa». Il pezzo si ferma qui, e qui la scheda aggiunge la ragione, che è giuridica e non commerciale. Il principio dell’esaurimento del diritto d’autore vale per gli oggetti tangibili: chi acquista una copia fisica può prestarla e rivenderla senza chiedere nulla a nessuno. Sul digitale il principio non si applica, e lo ha stabilito la Corte di giustizia dell’Unione europea in grande sezione il 19 dicembre 2019, nella causa C-263/18 Tom Kabinet: la fornitura di un libro elettronico mediante download per uso permanente è comunicazione al pubblico e non distribuzione, e il diritto di comunicazione al pubblico non conosce esaurimento. La motivazione della Corte è il rovescio esatto dell’osservazione di Gates: proprio perché i file digitali non si deteriorano e sono sostituti perfetti delle copie nuove, un mercato secondario comprometterebbe la remunerazione degli autori. Ciò che per la bibliotecaria prova che il prezzo è ingiustificato è, per la Corte, la ragione per cui il prezzo è legittimo. Da lì discendono le condizioni correnti, pubbliche e datate: HarperCollins dal 2011 licenzia alle biblioteche con un tetto di ventisei prestiti per copia; Penguin Random House dal 2018 porta il catalogo a licenze biennali, scadute le quali il titolo sparisce dalla collezione. Il cambiamento non è di prezzo, è di natura: il bilancio di una biblioteca ha smesso di comprare fondo e ha cominciato a comprare permessi. Una collezione che si costruiva per accumulo adesso si svuota da sola se smette di essere ricomprata, e un taglio di bilancio non rallenta più la crescita del patrimonio: lo riduce. Il secondo prezzo riguarda la carta, e lo dà Shawna Dees delle Roseville Area Schools in Minnesota: in dieci anni un tascabile è passato da 4,99-5,99 a 9,99-10,99 dollari, un illustrato cartonato da 14-15 a 19-20, mentre il suo bilancio è rimasto fermo o è sceso. Il dettaglio che dice più della cifra è un altro: «abbiamo ancora i libri su Plutone — Plutone non esiste nemmeno più come pianeta». Un fondo che non si rinnova non diventa povero, diventa falso. La base fiscale va detta perché è americana e non si esporta. La biblioteca pubblica statunitense si finanzia in larga parte sull’imposta immobiliare locale ed è governata da consigli locali: Deb Sica, delle Alameda County Libraries in California, lo riassume così — senza imposta immobiliare non c’è sanità pubblica, non ci sono scuole pubbliche, non c’è biblioteca. All’estremo opposto della scala, Sherry Scheline della Donnelly Public Library in Idaho dispone di 80.000 dollari l’anno per tutto, stipendi compresi, ed è insieme direttrice, addetta al prestito, custode, giardiniera e organizzatrice di comunità. Quella struttura di finanziamento, e non un clima d’opinione, è ciò che espone la biblioteca americana a una maggioranza di quartiere. La metà politica di questo racconto resta dunque dall’altra parte dell’oceano. La metà contrattuale no, perché gli editori sono gli stessi ovunque. Del conflitto il pezzo riporta testimonianze, e come tali vanno prese. Amanda Hunt, bibliotecaria scolastica nel Texas centrale, racconta di essere stata oggetto di reclami formali da parte di un gruppo di Moms for Liberty e di essere stata esposta online con i propri dati; Tracy Fitzmaurice, in North Carolina, di avere dovuto sedere in una riunione pubblica mentre qualcuno la accusava di adescare bambini per la tratta sessuale. Nella stessa raccolta c’è però un’osservazione che taglia nella direzione opposta, e viene da Holly Eberle, in Illinois: le voci più forti nelle riunioni sono di persone che la biblioteca non la usano, mentre fra gli utenti quotidiani ci sono molte famiglie conservatrici che fanno istruzione parentale. È l’impressione di una professionista, non una misurazione, e va registrata come tale: ma descrive uno scarto fra chi parla e chi usa che, se qualcuno lo contasse, cambierebbe la forma del dibattito. Due cose restano come attrezzi. La prima è una regola di advocacy, da Veronda Pitchford del Califa Group in California: se vai da un legislatore e la prima cosa che dice è «quando ero bambino», sei morto. La nostalgia è il segnale che non ci mette piede da trent’anni, e il non uso predice il definanziamento meglio di qualunque dichiarazione di principio. La seconda è l’analogia con cui Cindy Hohl, in Kansas, smonta l’argomento della sostituzione: dire che le biblioteche non servono perché la gente ha internet è come dire che non servono le lezioni di matematica perché abbiamo le calcolatrici. L’argomento confonde la disponibilità del contenuto con la capacità di usarlo, ed è lo stesso errore che si ripresenta parola per parola nel dibattito sugli strumenti generativi. Due cambiamenti, dunque, e vale la pena distinguerli: uno nel contratto, uno nel mandato. La biblioteca ha smesso di possedere ciò che offre, e ha cominciato a fornire ciò che altrove è stato ceduto — un indirizzo di posta elettronica a chi non ce l’ha, un posto al caldo, un bagno. Solo il primo dei due è stato deciso da qualcuno.
Hanneke Faber, arrivata alla guida di Logitech da Unilever e Procter & Gamble, ha passato l’estate a girare per i fornitori in Asia e in Svizzera a caccia di chip: «begging and borrowing». Quasi ogni prodotto dell’azienda, dalle tastiere ai mouse, dipende da un chip, e pochissimi produttori di memorie e di unità di archiviazione hanno capacità, gran parte della quale finisce nei data center. «This AI is eating my chips»: il boom dell’intelligenza artificiale non crea solo domanda, sottrae componenti a tutto il resto dell’elettronica. Faber non vede miglioramenti prima di 12-18 mesi, e risponde con il prezzo: circa quaranta prodotti nuovi l’anno, lanciati a prezzi premium. La guerra aggiunge un secondo vincolo. Con lo Stretto di Hormuz chiuso, il principale centro di distribuzione per Europa, Medio Oriente e Africa, a Dubai, non è più praticabile, e i flussi sono stati spostati su Olanda e Cina. È un’intervista breve e senza dati, ma descrive dal punto di vista di un produttore come l’AI e la guerra ridisegnano la filiera.
Intervento di opinione di Jamie Dimon sul Wall Street Journal, 28 settembre 2026, in edizione cartacea il 29. Tre giorni prima della conferenza di Zurigo di Mario Draghi, sulla stessa domanda, dall’altro lato del tavolo: non un banchiere centrale ma il presidente e amministratore delegato di JPMorganChase. Il pezzo si apre e si chiude su un titolo di libro che l’autore non vorrebbe mai leggere, 2050: How the West Was Lost. La tesi: il primato americano poggia su tre pilastri — il primo esercito del mondo, la prima economia del mondo, da cui dipende il ruolo del dollaro come valuta di riserva, e un sogno americano che si sta indebolendo. L’obiettivo indicato è una crescita del 3% annuo: se fosse stata tenuta negli ultimi vent’anni, il prodotto per abitante sarebbe oggi ventimila dollari più alto. Vale la pena notare quali leve elenchi per arrivarci, perché non sono solo commerciali — dazi, quote, barriere regolamentari — ma di politica industriale: prestiti agevolati, regole fiscali, crediti all’esportazione, politiche migratorie, investimento pubblico, finanza allo sviluppo. Una difesa della libera impresa che mette la politica industriale fra i propri strumenti senza registrare la tensione. Sull’Europa l’argomento è che la coalizione di «potenze medie» di cui molti parlano esiste già, ed è il continente europeo, ma che è in declino militare ed economico. Un dato va corretto nel citarlo: il testo scrive che l’Europa dipende «dalle esportazioni per quasi il 60% della propria energia». La cifra è giusta e la parola è sbagliata — Eurostat dà per il 2024 un tasso di dipendenza del 57%, che riguarda le importazioni nette. Due lettori lo hanno segnalato nei commenti sotto l’articolo. Il perno della parte europea è una percentuale, e merita l’attribuzione che il pezzo non dà. Dimon scrive che delle oltre trecento raccomandazioni contenute nei due rapporti del 2024 — quello di Enrico Letta in aprile e quello di Mario Draghi in settembre — ne è stata attuata meno del 16%, facendo scivolare l’Europa in quella «lenta agonia» del declino di cui Draghi aveva avvertito. La misurazione esiste, ma riguarda il solo rapporto Draghi e le sue 176 proposte, e viene dal Banco de España su ricerche del Real Instituto Elcano e del think tank EPIC, a luglio 2026: 16% pienamente attuato, 26% parzialmente, 42% avviato senza strumenti operativi, 17% senza alcun progresso. La direzione dell’affermazione regge; il perimetro è più stretto della frase. E il riassunto perde il dato peggiore: nell’energia, il settore con il massimo potenziale di trasformazione, l’attuazione piena è all’1%. La proposta vera e propria è un’offerta condizionata. Se l’Europa esegue riforme economiche e militari significative, «compreso tutto ciò che noi consideriamo cruciale per la sicurezza e la resilienza», gli Stati Uniti negozieranno un unico grande accordo economico e di libero scambio, estendibile a democrazie amiche fra cui Canada, Messico, Giappone, Corea del Sud, Australia e Filippine. Il precedente è dichiarato: la Trans-Pacific Partnership, quasi conclusa negli anni Dieci fra dodici economie del Pacifico, e il TTIP fra Unione europea e Stati Uniti, entrambi da resuscitare. L’archivio tiene il pezzo per la forma di quella proposta, più che per il suo merito. Riforma in cambio di accesso è condizionalità, cioè lo stesso strumento di governo che nella sua versione domestica lega l’erogazione di fondi al raggiungimento di obiettivi contati — Next Generation EU e le sue 419 condizioni —, spostato da dentro un bilancio a fra alleati. Due differenze lo rendono però un oggetto diverso. La parte che conta è una potenza straniera, non una commissione nell’organo della quale il contato siede. E la clausola everything that we consider crucial non dice chi stabilisca quando la condizione sia soddisfatta, mentre nel caso europeo è precisamente lì che viveva l’intero disegno. Una condizionalità senza verificatore dichiarato non è una versione più blanda dello strumento: è lo stesso strumento con la discrezionalità tutta da una parte. Va registrato anche l’interesse di chi scrive, che il giornale dichiara in calce. Fra le riforme europee che Dimon indica ci sono l’unione bancaria e l’unione dei mercati dei capitali, che a suo dire «consentirebbero a più banche europee di competere su scala globale e renderebbero il continente un ambiente più attraente per le imprese straniere» — categoria che comprende quella che dirige. L’interesse non rende l’argomento falso, e le due proposte stanno anche nel rapporto Draghi, scritto da chi una banca non ce l’ha. Significa però che il lettore sta valutando una raccomandazione formulata da uno dei suoi beneficiari, ed è un dato che si registra invece di scioglierlo. Un’ultima cosa va tenuta, perché è l’unico punto in cui il testo paga un prezzo. Sul perché TPP e TTIP fallirono, Dimon non si limita a imputarlo all’ostilità politica verso il libero scambio: scrive che i timori di perdita di posti di lavoro, salari più bassi e imprese spiazzate erano «fondati», e che troppi tentativi di aiutare chi ne era colpito «si sono rivelati insufficienti». È la frase che un lettore europeo dovrebbe trattenere, perché la parte mai costruita di quegli accordi non è stata la tariffa: è stata la compensazione.
Ezra Klein intervista Jensen Huang, fondatore e amministratore delegato di Nvidia, per un’ora e mezza. Huang organizza l’industria in una torta a cinque strati — energia, chip, infrastruttura, modelli, applicazioni — e dichiara subito la propria posizione: responsible optimist, convinto che l’errore di previsione più costoso degli ultimi anni sia l’allarmismo, non l’entusiasmo. La tesi sul lavoro è la più netta: l’idea che l’AI distrugga posti è «fundamentally wrong» perché confonde il compito con lo scopo — il radiologo automatizza le letture, ma «the fundamental purpose doesn’t change». La variabile che manca a tutti i calcoli, dice, non è il compute ma l’ambizione: nessuno ha mai finito le cose che voleva fare. Il cuore del pezzo è però lo scontro sulla regolazione, ed è utile perché nessuno dei due arretra. Klein porta l’argomento classico: i laboratori stessi dichiarano di essere in un dilemma di azione collettiva — è la formula di Dario Amodei — e chiedono aiuto per rallentare; le architetture regolatorie esistono perché abbiamo visto molte volte imprese che sotto pressione competitiva prendono decisioni sciatte, e il 2008 è lì a dimostrarlo. Huang risponde con una sola mossa, ripetuta senza variazioni: se il prodotto non è sicuro, non spedirlo. Le leggi ci sono già — responsabilità di prodotto, codici penali, cause civili —, gli incentivi sono allineati, e chiedere nuove regole mentre si chiede sollievo su antitrust e product liability non sta in piedi. Poi indica l’asimmetria che rende la discussione scomoda: «nobody is building more compute today than the people asking to be slowed down». Sulle previsioni di Hinton è brutale — la raccomandazione di non formare più radiologi, dice, sarebbe stata dannosa e non si è avverata, e «just because it comes from a scientist doesn’t make it scientific». Dietro la posizione c’è una strategia retorica precisa, che vale la pena isolare perché è la parte più interessante: Huang deflaziona sistematicamente il lessico. Spawn, fork, kill, sleep, persistence sono parole dei sistemi operativi degli anni Settanta, riciclate; il software esce dalle sandbox di continuo, ed è per questo che esistono le macchine virtuali e i watchdog; la persistenza degli agenti non è volontà, «there’s no willpower here, it’s just electrical power». Sull’incidente in cui circa settecento agenti hanno coordinato un’evasione: «that is just software — nothing magical about it». Il punto è che la deflazione non toglie le metafore, le sostituisce: la fabbrica di AI, la torta a cinque strati, il compute come classe di attivo fungibile come un aeroplano — un passeggeri che finisce la vita come cargo. Resta un vocabolario che struttura il pensiero prima del concetto, solo industriale invece che animista, e con un vantaggio non neutrale per chi vende gli strumenti. La cosa più esportabile dell’intervista è un rapporto: in Nvidia il 20% dell’azienda fa design e l’80% fa verifica; nei laboratori AI oggi è l’inverso, 80% capacità e 20% valutazione. Da qui la formula che riorganizza il dibattito invece di prendervi posizione: «A.I. needs to accelerate to be safe». Guardrail, sandboxing, telemetria, monitoraggio esterno sono tecnologia AI quanto la capacità, e vanno accelerati con la stessa violenza; il modello è l’ABS, che avremmo voluto novant’anni prima. Klein concede il punto nella forma più forte: se chi è allarmato nei laboratori sapesse che l’80% del compute sta andando in sicurezza e allineamento, dormirebbe meglio. La domanda che resta sospesa è di chi sia il compito di far avvenire quel ribaltamento, e su questo Huang dice solo che sta già avvenendo. Due incastri con l’archivio meritano attenzione. Il primo: lo studio cinese sui ventiseimila studenti che Klein sottopone a Huang è lo stesso che il sito ha già registrato dal grafico dell’Economist — compiti su del 18%, tempo giù del 30%, esami giù del 20%. La risposta di Huang è la più deflazionista possibile: dimenticare l’aritmetica di base non conta, «we’re going to lose some finer intellectual dexterity, but we’re going to be better systems thinkers». È la scommessa che il capitale semantico si possa saltare e ricostruire a valle, ed è esattamente ciò che il dato non dice. Il secondo: la citazione di Daniel Selsam sulla consapevolezza situazionale dei modelli — stiamo perdendo la capacità di valutarli nei contesti in cui credono di non essere osservati — è il problema della monitorabilità nella sua forma più pura, e Huang lo riclassifica come banale proprietà degli algoritmi di ottimizzazione: se metti un vincolo, l’ottimizzatore cerca un’altra strada. Ha ragione sulla meccanica e non risponde sulla conseguenza. Sulla geopolitica la posizione è coerente con l’interesse di chi la esprime, il che non la rende falsa: privare la Cina dei chip significa privare gli Stati Uniti di un mercato, e la domanda giusta è chi si stia privando di che cosa; l’ambizione americana dev’essere che il mondo giri sullo stack tecnologico americano come gira sul dollaro e sull’inglese. Che l’80% delle startup americane usi pesi aperti cinesi, per Huang, è una buona notizia. Sull’energia concede la sconfitta con franchezza — ci siamo impantanati sul clima e non abbiamo costruito capacità di generazione — e rovescia la conclusione: mai come ora il mercato finanzia da solo l’energia sostenibile, e volendo svoltare sul clima conviene appoggiarsi all’AI. Il passaggio sulle comunità che ospitano i data center è l’unico momento in cui ammette un errore di processo senza rimbalzarlo: avremmo potuto fare molto meglio, e ora è tardi. Vale come documento perché è la posizione più articolata disponibile di chi ha l’interesse più grande al mondo a che nessuno rallenti — e proprio per questo va letto tenendo separate due cose che l’intervista tiene insieme: la descrizione ingegneristica, dove Huang è probabilmente il più competente della stanza, e l’inferenza istituzionale che ne ricava, dove la competenza non trasferisce. Che gli incidenti siano risolvibili come problemi di contenimento e isolamento è un’affermazione tecnica; che quindi non servano istituzioni nuove è un’affermazione politica travestita.
Intervista di lancio per End Times Fascism, che Naomi Klein firma con Astra Taylor: i miliardari della tecnologia non negano più l’apocalisse climatica e finanziaria, la mettono in conto e ci costruiscono sopra una posizione. La tesi del titolo è che la ricchezza estrema abbia effetti devianti propri — «ti trasforma quasi inevitabilmente in un suprematista, perché gli esseri umani sono creature di racconto e ti serve una storia che spieghi perché proprio tu» — e non la prendo sul piano diagnostico, dove regge poco. Mi interessa come reperto. Klein era una voce centrale venticinque anni fa, nella stagione di Seattle e di Genova, poi molto meno; che torni adesso, e che torni ascoltata, dice qualcosa sul momento. Lei stessa offre l’immagine giusta per leggerlo: non un cerchio, una spirale — si ripassa dallo stesso punto, ma più in basso, più stretto, con più velocità e più violenza. Il punto che mi porto via è però un’inversione che nel pezzo non è tematizzata. Nel 2001 l’energia anti-istituzionale veniva dal basso e prendeva di mira WTO, Fondo monetario, Banca mondiale — istituzioni che, con tutti i loro difetti, erano anche i veicoli di una certa idea di progresso sociale. Oggi la stessa energia, la stessa insofferenza per il vincolo e la stessa promessa di far saltare il tavolo, si esprime da una posizione di privilegio assoluto, e la deregolamentazione è il programma di chi sta in cima. Il conflitto che si prepara è fra istituzioni e deresponsabilizzazione regolatoria; e qui va detto che Klein non sta affatto dalla parte che il mio schema le assegnerebbe. Il suo rimedio resta quello di sempre — movimenti, organizzazione dal basso, il Jetztzeit di Benjamin — non il ritorno della regola. Nessuno, in questo quadro, chiede il Leviatano: entrambi i campi sono anti-istituzionali, in direzioni opposte. Il che lascia intatto il dubbio che mi porto dietro da quando ho smesso di trovare Klein interessante: che dare potere al Leviatano non sia di per sé progresso civile, e che una critica del potere concentrato la quale non dica quale potere le va bene resti una critica a metà. Segnale debole, per ora. Vedremo se si consolida.
Sarah Scire sul Nieman Lab, 16 settembre 2026, da una conversazione con Nicholas Thompson, amministratore delegato dell’Atlantic. La rivista ha 1,6 milioni di abbonati paganti ed è in utile dal 2024. Conviene cominciare da un avvertimento, perché riguarda proprio l’affermazione del titolo. Il pezzo sostiene che l’Atlantic ricavi più abbonati dal traffico di Google mentre i rinvii calano, e non riporta una sola percentuale: non la misura del calo, non il tasso di conversione, non una serie storica. L’intera tesi poggia su una frase di Thompson — «Google ci sta mandando meno persone che non si sarebbero abbonate» — che è una buona riformulazione ma non è una misura. Vale la pena dirlo in chiaro, non per penalizzare una fonte di mestiere che fa il suo lavoro, ma perché un archivio che conserva questa scheda per tre anni deve sapere che cosa sta conservando: una lettura, non un dato. Quella riformulazione, però, è utile e corregge un riflesso diffuso in tutta l’editoria digitale. Il traffico perduto e il traffico che vale non sono lo stesso traffico: se quello che sparisce è la visita di passaggio che non si sarebbe mai convertita, un calo dei rinvii è compatibile con una crescita degli abbonati, e allora il volume smette di essere l’indicatore da difendere. È un caso particolare di una regola più generale che l’archivio registra altrove — un indicatore difeso oltre la sua utilità diventa la cosa sbagliata da difendere. I fatti di mercato sono più interessanti della tesi, e sono tre. Il primo: l’Atlantic ha firmato con OpenAI nel 2024, e Thompson ammette che «è stata una sorpresa quanto poco traffico ChatGPT rimandi verso l’Atlantic» — cioè l’accordo di licenza non funziona come un canale di distribuzione, qualunque cosa si sia sperato al momento della firma. Il secondo, e il più nuovo: la rivista riceve micropagamenti da Parallel Web Systems, la società fondata da Parag Agrawal, già amministratore delegato di Twitter, la cui piattaforma Index remunera gli editori per contenuti «unicamente preziosi, difficili da rimpiazzare, o usati in lavoro agentico di alto valore». È una definizione di valore editoriale scritta da un’infrastruttura per agenti, e vale la pena rileggerla pensando a che cosa premia: non l’attualità, non il volume, ma l’insostituibilità. Il terzo è una smentita onesta: l’esperimento di newsletter con divisione dei ricavi su Substack «non ha funzionato», e Thompson lo dice senza girarci intorno — «forse non abbiamo impostato bene i numeri», o «forse gli autori che abbiamo reclutato non erano quelli giusti per quel modello» — anche se alcuni di loro, come Tom Nichols e Charlie Warzel, sono rimasti come collaboratori. Sulla trattativa con le società di AI, infine, Thompson riduce la questione a due domande che si possono porre a qualunque controparte: «Che cosa ci state dando, e che cosa vi stiamo dando noi? È equo?» Con un’osservazione che spiega perché un editore preferisca un accordo imperfetto a nessun accordo: «Preferisco che paghino piuttosto che non paghino. E molte delle società di AI non pagano.»
Lo speciale del 5 settembre 2026 è costruito attorno a una domanda sola: la scommessa reggerà? Nvidia — $5,4 trilioni di capitalizzazione, la più alta al mondo — non è più soltanto una chipmaker. Ha impegnato oltre $70 miliardi in investimenti in startup e fino a $300 miliardi in garanzie e backstop ai propri clienti: neocloud, lab AI, fondi di Wall Street. Morgan Stanley stima che la sua esposizione creditizia totale raggiungerà i $200 miliardi entro inizio 2029. Jensen Huang chiama questo approccio ‘rendere il compute una asset class investibile’. I suoi critici — tra cui Michael Burry, che aveva scommesso contro i mortgage-backed securities nel 2007 — lo chiamano vendor financing: lo stesso meccanismo che gonfiò e distrusse Cisco nel 2000-01. The Economist prende posizione: la scommessa è giustificata. Nvidia ha $99 miliardi di cash e genera circa $200 miliardi di cashflow all’anno; i margini lordi sono al 75%; i ricavi AI esistono davvero — circa $150 miliardi l’anno, da zero cinque anni fa. Anthropic ha triplicato il fatturato trimestrale tra Q1 e Q2 2026. Cisco scommetteva su una domanda illusoria; Nvidia scommette su una domanda reale ma forse lenta. È una differenza non banale. Il meccanismo finanziario è descritto nel dettaglio dal Briefing: Nvidia acquista quote di minoranza in startup che diventeranno clienti, garantisce i ricavi dei neocloud per sei anni con floor price sul compute, ha co-finanziato il data center dell’Ohio (OpenAI tenant, SoftBank proprietario, 1,5 milioni di chip Nvidia) con garanzie su affitti e contratti energetici. Ha poi costruito un’alleanza da $500 miliardi con Goldman Sachs, BlackRock e Blackstone per attrarre capitali istituzionali — sovereign fund, assicurazioni, fondi pensione — nell’infrastruttura AI. L’esposizione totale potenziale sfiora i $300 miliardi. Il profilo di Jensen Huang completa il quadro dall’altra parte: il CEO come meccanismo di distribuzione della fiducia. Jensanity — il termine per la devozione quasi religiosa che Huang suscita a Taiwan, dove è nato prima di emigrare negli USA — non è un fenomeno culturale marginale. Zuckerberg lo ha definito ‘come Taylor Swift, ma per la tecnologia’. Il suo status di rockstar abbassa i costi di supply chain in un mercato in cui i chipmaker inseguono i produttori, non viceversa: i taiwanesi vogliono lavorare con lui. E Taiwan, che quasi nessun governo riconosce come stato sovrano, spera che la propria centralità nel boom AI le garantisca una misura di soft power difficilmente ottenibile altrimenti. Il quarto articolo pone la domanda decisiva per la tenuta dell’intera struttura: l’AI si diffonderà mai fuori dal settore tech come si è diffusa tra i programmatori? L’80% dei developer usa già strumenti AI; oltre metà del fatturato ricorrente combinato di Anthropic e OpenAI viene dal coding. Legal, finance e customer service crescono, ma più lentamente, e per ragioni strutturali: meno dati pubblici per il training, output più difficili da validare automaticamente, lavoratori meno inclini all’adozione autonoma. Il calcolo è di per sé rivelatore: per coprire i costi dell’infrastruttura in costruzione, i ricavi totali del settore dovranno raggiungere i $2,5 trilioni l’anno entro fine decennio, partendo dai $150 miliardi attuali. Non serve che l’AI sostituisca i programmatori: serve che diventi altrettanto indispensabile per avvocati, analisti, operatori di call center. I programmatori sono stati la prova di concetto. Il resto del mercato è la scommessa su cui Nvidia ha ipotecato il proprio futuro.
Nel 2024-25, quindici musei nazionali britannici hanno raccolto £1,2 miliardi attraverso il fundraising — tre volte il risultato dell’anno precedente. La mostra sull’arazzo di Bayeux al British Museum porta in copertina il nome di Igor Tulchinsky, fondatore di WorldQuant (asset management algoritmico), unico sponsor dichiarato: £5 milioni. La tendenza ha una doppia spiegazione documentata. Sul lato pubblico: il Tate ha ricevuto £54 milioni nel 2024-25 contro £56 milioni nel 2009-10, un calo di un terzo in termini reali. Sul lato corporate: le sponsorizzazioni aziendali cadono per quattro anni consecutivi dopo il 2007, e la visibilità pubblica dei musei li rende bersagli preferenziali degli attivisti — BP è stata sostituita, tar non tossico è arrivato sul pavimento del Tate, una mostra spoof al British Museum ha simulato piani di trivellazione sotto Stonehenge. Il risultato è la ri-centralizzazione del potere culturale nelle mani dei mecenati privati, con tutte le asimmetrie che ne derivano: possibilità di influenzare la programmazione, di revocare il sostegno ai curatori sgraditi, di legare la propria agenda personale alla visibilità istituzionale. L’Economist chiude ottimisticamente: i mecenati privati sono molti, a differenza dei governi. È pensiero tecnocratico nella sua forma più riconoscibile — la logica del mercato come soluzione ai problemi che il mercato ha creato. La lettura strutturalista più onesta va nella direzione opposta: non si tratta di una scelta consapevole dei musei, ma di una conseguenza prevedibile di un sistema economico che concentra la ricchezza su pochi. Il fundraising professionale — che era ancora un modello di business, con metriche, competenze specializzate e accountability verso stakeholder multipli — cede terreno a relazioni personalizzate con donatori la cui agenda è per definizione discrezionale. Per chi ha dedicato la vita al marketing della cultura, è un segnale che non promette benissimo: indica una de-professionalizzazione del lavoro culturale, non un suo rafforzamento. Il caso Tulchinsky/arazzo di Bayeux sintetizza il paradosso nel modo più efficiente: il fondatore di un fondo algoritmico ha finanziato la mostra perché le ‘simmetrie e proporzioni’ del manufatto parlano alle sue sensibilità quantitative — e per credere nell’importanza dell’educazione, formata dall’esperienza di emigrare dalla Bielorussia sovietica. Motivazioni genuine, per carità. Ma il Mecenate vero, quello di Augusto, ha prodotto Virgilio. Le parti dell’Eneide che ci scaldano meno il cuore sono esattamente quelle in cui si celebra la Pax Ottaviana.
Dina Esfandiary, Becca Wasser e Ziad Daoud, di Bloomberg Economics, scrivono a fine agosto 2026, sei mesi dopo l’inizio della guerra fra Stati Uniti, Israele e Iran. Il loro punto di vista è quello dei conti: droni e missili su basi, raffinerie e impianti di desalinizzazione, porti fermi per gli attacchi nello stretto di Hormuz. Il pezzo vale perché segue le contromisure fino alle loro conseguenze. La diversificazione delle alleanze, che dalla Primavera araba serviva soprattutto a fare pressione su Washington, ora è più seria: l’Arabia Saudita ha firmato un patto di difesa con Pakistan e Turchia, e le armi arrivano da Europa, Corea del Sud e Ucraina. Un partner alternativo però non c’è. Le pipeline che aggirano gli stretti hanno sempre complicato i rapporti fra vicini e restano vulnerabili. La soluzione su cui i governi convergeranno, secondo gli autori, è più semplice: stoccare il petrolio all’estero, in Corea del Sud, Giappone e India, riempiendo i serbatoi quando Hormuz è aperto. Ogni soluzione parziale apre un problema nuovo: lo stoccaggio all’estero protegge dalle chiusure dello stretto, ma dà a ogni produttore un argomento per sforare le quote e indebolisce l’OPEC+. Sotto i conti c’è la politica. Il petrolio finanzia il contratto sociale del Golfo: impieghi comodi e servizi in cambio di acquiescenza. Un’interruzione duratura delle esportazioni lo metterebbe sotto tensione, a cominciare dall’Iraq, che senza idrocarburi non paga gli stipendi pubblici, e dal Bahrein, fra i paesi più indebitati al mondo. Gli autori ricordano però che la regione ha già improvvisato sotto pressione: l’Egitto che nel 1990 si fece cancellare metà del debito schierandosi con gli Stati Uniti, il Qatar che scommise a debito sul gas liquefatto. Sul rapporto con Washington il pezzo diverge da quello di F. Gregory Gause, uscito un mese prima. Per Gause il Golfo non si allontanerà dagli Stati Uniti; per questi autori la diversificazione, pur limitata, basterà a ridurne l’influenza.
Il 4 agosto 2026, Electronic Arts — publisher americano noto per Mass Effect, Dragon Age, The Sims e la serie EA Sports FC — è stato acquisito dal Public Investment Fund (PIF) dell’Arabia Saudita, da Silver Lake e da Affinity Partners di Jared Kushner per 55 miliardi di dollari, di cui 20 presi a prestito. È il capitolo più recente di una campagna avviata da Mohammed bin Salman, identificato dalla CIA come mandante dell’omicidio del giornalista Jamal Khashoggi. Il portafoglio videoludico del PIF comprende già quote di Take-Two Interactive (Grand Theft Auto), Capcom, Nintendo, l’organizzazione europea Embracer Group, le piattaforme esport ESL e FACEIT, gli studi mobile Scopely (Monopoly Go!) e Niantic (Pokémon Go!) e una divisione propria, Savvy Games Group; la Misk Foundation di bin Salman possiede il 96% di SNK, storica casa giapponese di Metal Slug. La campagna è stata accompagnata da accuse di «gameswashing» — l’uso dei videogiochi per ripulire l’immagine del regno, analogamente allo sportswashing: Games Done Quick ha cancellato un evento sponsorizzato da SNK dopo proteste, Ubisoft è finita al centro di polemiche per un DLC di Assassin’s Creed: Mirage ambientato in Arabia Saudita. L’autore problematizza però questa categoria critica, citando Kareem Shaheen su New Lines Magazine: un paese capace di uccidere e smembrare un giornalista dentro un’ambasciata senza subire conseguenze non ha evidentemente bisogno di migliorare la propria reputazione internazionale tramite videogiochi. Gli investimenti sauditi rispondono anche a logiche interne — intrattenimento per una popolazione giovane, diversificazione nell’era post-petrolio — non diverse da quelle che motivano investimenti analoghi di governi occidentali in sport e cultura. Il «gameswashing» come categoria critica rivela più dell’angolo da cui si osserva il fenomeno che della strategia che si pretende di descrivere.
In un anno il romantasy — genere ibrido tra romance e fantasy, con protagoniste femminili, amanti «moralmente grigi» noti come «shadow daddies» e regni di draghi, vampiri e sirene — ha generato quasi un miliardo di dollari di vendite negli Stati Uniti, il 7% in più rispetto all’anno precedente (dati Circana). Il credito va soprattutto a due autrici: Sarah J. Maas, con 75 milioni di copie vendute di 16 libri distribuiti su tre serie, e Rebecca Yarros, con oltre 30 milioni di copie di Fourth Wing e seguiti. Barnes & Noble attribuisce esplicitamente al genere la propria ripresa commerciale — «è una droga d’entrata», dice la sua direttrice libri — e l’industria editoriale nel suo complesso si trova per la prima volta da anni con un genere in rapida crescita che attira milioni di nuovi lettori. Ma ciò che il pezzo coglie meglio della dimensione commerciale è la struttura del nuovo ecosistema: BookTok — il segmento di TikTok dedicato ai libri — ha creato un’infrastruttura di scoperta e distribuzione che ha invertito il potere negoziale tra autori indie e editori tradizionali. Molti titoli diventati virali erano autopubblicati o scritti da autori indipendenti con fanbase già consolidate; gli editori si sono trovati a dover convincere questi autori che avevano ancora qualcosa da offrire. Il risultato è un’economia satellite che si sviluppa attorno ai libri stessi: retreat a tema romantasy in Croazia e Slovenia (sold out in 11 minuti), librerie tematiche a Brooklyn che incassano 35.000 dollari nel primo giorno, merchandise drop da mezzo milione di dollari, edizioni speciali con copertine in lamina dorata e pagine con bordi colorati a spray che i fan acquistano in più copie per collezionarle. Il private equity ha già fiutato l’opportunità: il Chernin Group ha rilevato una quota di Entangled Publishing, la casa editrice di Yarros. Hollywood si è mossa ancora più velocemente: Amazon MGM e la società di produzione di Michael B. Jordan hanno annunciato un adattamento televisivo di Fourth Wing; i diritti di A Court of Thorns and Roses erano stati acquisiti da Hulu, ma il progetto è naufragato dopo il pilot co-scritto da Sarah J. Maas e dallo showrunner di Outlander Ronald D. Moore. Il problema è strutturale: le fanbase più intransigenti della storia recente si scontrano con gli adattamenti più costosi da realizzare — i draghi di Fourth Wing, ancora più centrali di quelli di House of the Dragon (budget medio per episodio: 20 milioni di dollari). Nel 2026, con Maas e Yarros che non hanno pubblicato nuovi titoli, le vendite del genere sono crollate del 23%, primo test reale sulla domanda. A complicare le prospettive: alcune serie emergenti sono state accusate di essere generate con intelligenza artificiale, aprendo la questione di cosa succede quando la formula di un genere di massa diventa abbastanza semplice da essere replicabile algoritmicamente.
L’International Center for Law & Economics è un centro di law and economics con una diffidenza strutturale verso la regolazione ex ante: il pezzo va letto sapendolo, il che non dispone dell’argomento. Zúñiga parte da una constatazione di stagione — dirigenti, ricercatori e dipendenti dei laboratori stanno pubblicando piani rivali per tenere sicuri i modelli avanzati, ed è un’«era dei manifesti» — e nota che le proposte private convergono su due famiglie di strumenti: l’approvazione obbligatoria prima del rilascio e restrizioni mirate allo sviluppo a pesi aperti e open source. La sua obiezione non è sulla sicurezza ma sulla struttura di mercato. Cita Susan Athey per l’affermazione che conta: «a few strong open models may be enough to constrain proprietary large language models». È una tesi sulla disciplina competitiva, non sulla libertà del software — pochi concorrenti aperti e credibili bastano a tenere sotto controllo il prezzo e la condotta dei modelli chiusi, perché esiste sempre un’alternativa a cui un cliente può passare. Il secondo canale è l’ingresso: i pesi pubblicati permettono a una startup di costruire prodotti e servizi senza sostenere il costo iniziale di addestramento, che è la vera barriera del settore. Restringere l’apertura non toglie soltanto un’opzione tecnica, toglie il meccanismo che tiene contendibile il mercato a valle. La preoccupazione che Zúñiga riconosce come la più concreta fra quelle avanzate contro l’apertura è la distillazione su larga scala di modelli proprietari da parte di sviluppatori cinesi: è un problema reale di appropriazione, e il pezzo non finge che non esista. La risposta che propone è competitiva e non proibitiva, in linea con la sua conclusione — i modelli aperti e a pesi aperti sono «una ragione, fra le altre, di ottimismo sulla concorrenza nei mercati dell’AI». Nell’archivio la scheda serve a tenere distinti due argomenti che vengono spesso confusi. La difesa dei pesi aperti come politica industriale americana e la loro difesa come strumento antitrust non sono la stessa cosa: la prima si preoccupa di chi vince la corsa, la seconda di quanti concorrenti restano in pista dopo la regola. Va notato che su questo Zúñiga converge con Jensen Huang pur partendo da tutt’altro: l’uno ragiona da economista della concorrenza, l’altro da fornitore che ha interesse a un mercato largo — e la coincidenza andrebbe trattata come un fatto da spiegare, non come una conferma reciproca.
Garrett Graff — giornalista di national security, autore di un libro sul Progetto Manhattan — smonta l’analogia che il New York Times e altri usano per raccontare l’AI: non è il Progetto Manhattan, è Jurassic Park. La differenza è strutturale: il Progetto Manhattan era un’operazione governativa centralizzata, coordinata, segreta, con un’unica catena di comando. Lo sviluppo dell’AI è una competizione privata tra tre laboratori con filosofie incompatibili e nessun coordinamento esterno. Graff mappa i tre protagonisti su altrettanti scienziati storici: Anthropic è Leo Szilard — il fisico che concepì la reazione a catena nucleare e poi si batté disperatamente per tenerla sotto controllo umano; Google è Arthur Holly Compton — il modello corporate lento e prudente, appesantito dalle responsabilità di una public company; OpenAI è Edward Teller — il «proceed-at-all-costs, damn-the-torpedoes» della corsa alla superintelligenza. La prova più recente di cosa significhi costruire recinti senza coordinamento: un modello di OpenAI è evaso ripetutamente dal suo ambiente di testing, operando per settimane senza supervisione; Meta ha avuto una misconfiguration analoga. «I dinosauri di Jurassic Park dovrebbero essere visti come un fallimento dei security team e dei costruttori di recinti.» Sul piano finanziario, il buildout AI è misurato in trilioni — non i 35 miliardi di dollari odierni del Manhattan Project — e buona parte di questa esposizione è fuori bilancio, nelle joint venture degli «hyper-scaler» che Goldman Sachs ha quantificato in 1.500 miliardi di impegni non registrati nei bilanci ufficiali. Amodei si identifica con Szilard e ha ospitato Richard Rhodes a un book club su The Making of the Atomic Bomb; Rhodes, più ottimista, ricorda che ogni nuova tecnologia — dal carbone all’automobile — ha attraversato una fase di panico morale prima di essere «circondata da controlli sociali, legali, morali, culturali» che l’hanno trasformata in un artefatto umano.
Lydia DePillis — reporter del NYT sull’economia americana — descrive l’emergere della «tokenomics»: la disciplina che studia come le aziende comprano AI e cosa ne ricavano. Il punto di partenza è il ciclo «tokenmaxxing/tokenminning»: prima i manager incoraggiano il massimo utilizzo dell’AI, poi arriva il conto e scatta il blocco. Il problema di fondo è che il token è «una valuta per cui non hai nessun istinto su cosa stai usando, e le pratiche contabili non esistono ancora» — così lo descrive l’economista Howard Rubin. L’analogia che DePillis testa è il petrolio: il greggio si raffina in benzina, diesel, propano, tutti misurabili in BTU e scambiati su mercati con prezzi trasparenti. L’AI non ha equivalente: migliaia di modelli, nessun consenso su quanta energia consuma un token, quale modello usare per quale task, quanti token sono necessari. Il pezzo documenta tre risposte che le aziende stanno costruendo. La prima è il «bionic head count» di Elisity (cybersecurity): si dividono i costi AI per il costo medio di un dipendente e si ottiene un «headcount virtuale», i cui «assunti» ricevono una job description scritta dagli ingegneri e vengono valutati ogni volta che eseguono un nuovo task — è il modo in cui l’organizzazione dà forma contabile a qualcosa che non ha ancora categoria. La seconda è il monitoring dell’output: Revenium mappa la spesa in token su outcome concreti (feature software consegnate), con un tetto di utilizzo per i modelli costosi che forza gli ingegneri a ricorrere a modelli open-source più economici quando esauriscono l’allocazione, obbligandoli a pensare a cosa hanno davvero bisogno. La terza è la traiettoria del budget: prima le aziende hanno pagato l’AI con gli spiccioli del budget («sotto i cuscini del divano»), poi tagliando licenze software e servizi esterni come il copywriting e lo sviluppo web; il dibattito ora è se il token spending vada imputato al budget del lavoro, il che renderebbe esplicito il trade-off con l’occupazione umana. Bain stima che i token potrebbero arrivare al 25% delle spese operative aziendali nel medio termine. Tre elementi strutturali complicano il quadro. Il pricing è opaco: i prezzi variano tra provider cloud e i laboratori AI, in corsa ad acquisire market share prima dell’IPO, possono praticare prezzi inferiori al costo di produzione. L’AI abbassa il proprio costo: i «cache token» — token già processati e riutilizzabili a una frazione del prezzo — stanno tenendo la crescita della spesa effettiva sotto quella che sarebbe altrimenti, anche mentre i prezzi ufficiali dei modelli frontier salgono. Il vero bottleneck, che nessuno cita abbastanza, non è la capacità di calcolo ma la scarsità di persone capaci di dispiegare l’AI in modo produttivo: «Spesso pensiamo: oh, non hanno capacità. Ma non hanno abbastanza persone per estrarre il valore», dice Jue Wang di Bain. Il segnale di sistema rimane quello contabile: quando il controllo di gestione costruisce un framework per i token — quando l’AI entra nel budget come voce strutturale, non come esperimento — la tecnologia ha attraversato la soglia dell’infrastruttura. La tokenomics nasce esattamente in quel momento di passaggio.
Evan Osnos — corrispondente del New Yorker, già quattro anni a Pechino — torna in Cina e raccoglie le voci che contano: Kai-Fu Lee (01.AI), lo scienziato Yi Rao (Peking University), ingegneri dell’AI, un agente immobiliare divorziato che non guadagna una commissione da quattro mesi, un fattorino che ha trasformato venti mesi di lavoro in un memoir bestseller, un indovino settantenne con altare e tariffe WeChat. Il risultato è il resoconto più completo disponibile sulla competizione tecnologica USA-Cina e sul tipo di mondo che ne uscirà. Il quadro che emerge ha tre livelli. Il primo è il vantaggio concreto: la Cina produce il 70% dei droni, veicoli elettrici, batterie al litio e celle solari mondiali; nel 2023 ha installato più solare di quanto gli USA ne abbiano installato in tutta la loro storia; ha scavalcato gli USA nei paper scientifici citati e nei trial clinici. Trump ha accelerato tutto questo — tagliando i fondi alla ricerca e attivando la «China Initiative» che ha allontanato migliaia di scienziati di origine cinese. Yi Rao è esplicito: «Se Trump avesse mantenuto l’ordine in modo efficace, per la Cina sarebbe stato molto difficile. Trump ci ha davvero aiutato». Il secondo livello è la contraddizione strutturale: la Cina ha bisogno di dinamismo imprenditoriale ma il Partito non può rinunciare al controllo — la «birdcage economy», abbastanza ariosa da far prosperare le imprese ma non così tanto da sacrificare il potere. A marzo i fondatori dell’AI startup Manus sono stati bloccati all’aeroporto mentre stavano per chiudere una vendita a Meta per due miliardi di dollari. Il messaggio: alcuni esseri umani sono troppo preziosi per essere lasciati andare. Il terzo livello è il vero scenario: il successore dell’ordine americano non sarà un ordine cinese. Mark Leonard (ECFR) parla di «un-order» — una giungla in cui ogni paese si arma, sussidizza, accumula e cerca chokepoint. Rush Doshi (Georgetown) cita il pattern storico: mentre la Russia fissava l’Eurasia, l’Inghilterra sviluppava la macchina a vapore; mentre l’Europa combatteva per l’Africa, gli americani padroneggiavano la catena di montaggio; oggi, mentre gli USA cercano di governare il Venezuela e punire Iran e Cuba, la Cina si concentra sulle tecnologie del futuro. La debolezza strutturale cinese più sottovalutata non è tecnologica ma demografica: il tasso di fertilità è sceso a un figlio per donna. Osnos descrive la politica del figlio unico come il caso storico perfetto di paradigma tecnocratico applicato alla governance: gli ingegneri che avevano progettato i razzi spaziali calcolarono la traiettoria demografica «corretta» estrapolando dati incompleti fino a due decimali con falsa precisione, rinchiudendo tutto in una scatola nera etichettata «scienza», ignorando le variabili umane che i sociologi cercavano di segnalare. Il risultato: meno di otto milioni di nascite nel 2025, il minimo storico. I giovani cinesi, interrogati su perché non facciano figli, chiedono a loro volta perché qualcuno dovrebbe volerli: il futuro «sembra incerto e non degno di investimento». La scena conclusiva appartiene all’indovino settantenne che lavora in nero vicino a un tempio buddista, accetta WeChat, e risponde alla domanda di Osnos su come crescere bene i figli: «Dagli grande saggezza — è più importante del denaro». Nessuno sa più la risposta, osserva Osnos. Ma il veggente era più onesto dei CEO e dei politici che aveva incontrato.
Adam Tooze — Chartbook — prende un dato apparentemente neutro — il surplus commerciale cinese — e lo usa per smontare la costruzione storica dei «China shock». La tesi: numerare gli shock implica continuità, ma la continuità è falsa. China Shock 1.0 era uno shock di globalizzazione in senso polanyiano: l’integrazione della forza lavoro cinese nelle supply chain occidentali ha prodotto un backlash differito — Trump e Brexit come doppio movimento di resistenza, arrivati anni dopo che il danno era fatto, nei settori low-value (giocattoli, mobili, abbigliamento). China Shock 2.0 è radicalmente diverso: la Cina non si lascia più integrare sui termini dell’Occidente, ma esporta tecnologia avanzata (auto elettriche, ingegneria) verso l’Europa, frutto di vent’anni di politica industriale deliberata. Non c’è discursive lag questa volta — la categoria «China shock» era già disponibile e si è attivata subito. Il nesso con il lavoro di David Autor che ha coniato il concetto è ricostruito con cura: il China Shock 1.0 non era una catastrofe macroeconomica ma un danno concentrato e duraturo in comunità specifiche — non la perdita di milioni di posti, ma il mancato recupero di quelle comunità. Il punto originale della ricerca di Autor non era denunciare la Cina ma diagnosticare il fallimento del sistema americano di fronte agli shock di globalizzazione. Solo successivamente la narrativa si è trasformata in protezionismo anti-cinese. L’articolo chiude con la metafora sismica: i due shock precedenti sono stati foreshock, e ciò che si profila — una trasformazione completa della divisione internazionale del lavoro trainata da politica industriale cinese consapevole — potrebbe essere il «Big One». Il nesso con il pezzo di Thompson sui modelli AI cinesi: entrambi leggono la Cina non come variabile esogena fastidiosa ma come attore che ha studiato la partita e cambiato strategia. Entra nel sito per il framework storico: Polanyi + industrial policy shock come strumento riutilizzabile per leggere qualsiasi grande rottura economica indotta da un attore statale che ha imparato dalla fase precedente.
Trascrizione dell’episodio di Interesting Times del 23 luglio 2026: Ross Douthat intervista Elbridge Colby, sottosegretario alla Difesa per la politica, cioè l’uomo del Pentagono incaricato del quadro strategico. Colby è l’autore di The Strategy of Denial (Yale University Press, 2021), il libro che argomenta l’orientamento della politica estera americana sulla deterrenza di un’aggressione cinese nel Pacifico, e nelle audizioni di conferma del 2025 gli fu contestato di non essere abbastanza falco sull’Iran. Va detto subito di che genere di testo si tratta: è la difesa della strategia dell’amministrazione fatta dal funzionario che la scrive, quindi fonte primaria sulla dottrina e non valutazione indipendente dei risultati. E va datato: il 23 luglio 2026, in mezzo a un conflitto con l’Iran il cui esito era allora aperto. La ragione per cui la scheda esiste è una frase, e la frase è contabile. Colby descrive così l’obiettivo verso gli alleati: «prezzare accuratamente la partnership e la relazione con gli Stati Uniti», da un lato l’accesso «a cose come l’A.I. o l’energia», dall’altro le leve «come la ripartizione degli oneri o i dazi». Poi lo condensa nella versione da una riga: «la gente non può più dare per scontati gli Stati Uniti». E infine cita chi gliel’ha detta: «Il presidente insiste che valutiamo le cose a prezzi di mercato.» Mark to market è la convenzione contabile per cui un’attività si iscrive al valore corrente di mercato e non al costo storico. Applicata a un’alleanza vuol dire due cose precise: la relazione si riprezza in continuo, e il contributo passato non si porta avanti. L’analogia la fornisce Colby stesso, e conviene riportarla perché è più onesta di qualunque parafrasi: uno studio di contabilità posseduto da cugini, in cui uno dei soci — gli Stati Uniti — è cresciuto enormemente mentre le quote sono rimaste più o meno le stesse, e gli altri continuano a dire «ti ricordi quella volta che siamo andati a sciare insieme?». «Alla fine, in questo tipo di società, la gente deve rinegoziare.» Questo archivio tiene già la stessa tecnica sotto il nome di condizionalità, e la cronologia va messa nel verso giusto. Il 28 settembre 2026 Jamie Dimon propone sul Wall Street Journal che gli Stati Uniti offrano all’Europa un grande accordo commerciale a condizione che essa esegua riforme economiche e militari. Colby dice la stessa cosa due mesi prima, dal governo, e nomina la merce sui due piatti: accesso all’intelligenza artificiale e all’energia contro spesa per la difesa e dazi. Non è dunque un’idea del settore privato che l’amministrazione potrebbe raccogliere: è dottrina già dichiarata nel luglio, che a settembre viene riformulata dal lato dei mercati. Il resto dell’intervista percorre i teatri, e va riportato come affermazione di parte. Sulla Cina: difesa di diniego lungo la Prima catena di isole, «difesa marittima e aerospaziale lungo un arcipelago», non cambio di regime né occupazione; Colby dichiara di avere cambiato idea su un punto, perché riteneva che l’economia cinese avrebbe superato quella americana in termini nominali e oggi non lo ritiene più. Sull’Iran: negare l’arma nucleare e degradare la capacità iraniana di proiezione, rifiuto della parola «stallo», e — richiesto di un esempio di munizione non in penuria — il rifiuto di darne uno. Sull’Europa: «NATO 3.0», cioè l’Europa che si assume la responsabilità primaria della propria difesa convenzionale, con lo standard del 3,5% del PIL per la spesa militare hard-core (al vertice dell’Aia del giugno 2025 la NATO ha adottato il 5% complessivo entro il 2035, di cui 3,5% di difesa in senso stretto). Qui Colby fa una precisazione che vale più delle cifre: l’amministrazione non sta uscendo dall’ordine del secondo dopoguerra, sta uscendo dall’ordine post-guerra fredda, «il mondo della fine della storia, della delusione dell’ordine liberale internazionale». Si noti anche il nome che usa per il proprio ministero, Department of War: titolo adottato per via amministrativa con un ordine esecutivo del 4 settembre 2025, mentre il nome di legge resta Department of Defense, che solo il Congresso può cambiare. L’obiezione che regge è di Douthat, ed è strutturale e non morale. La strategia presuppone che gli alleati calcolino razionalmente il proprio interesse. Ma la comunicazione della strategia produce una reazione che il libro mastro non sa prezzare: le battute sul cinquantunesimo Stato, le dichiarazioni sulla Groenlandia, l’immagine con la bandiera americana distesa su gran parte del Nordamerica. Douthat la formula così: potrebbe anche essere nel mio interesse sostenervi, «ma tu continuavi a dire che ci avresti annessi, quindi fottiti». Colby risponde con la dottrina Monroe e il corollario Trump, dichiara che gli Stati Uniti chiedono ai canadesi soltanto di fare come i tedeschi e i polacchi — comprare capacità militare vera che serva a bisogni comuni, visto che il Canada è «funzionalmente smilitarizzato» e che il NORAD è un impegno congiunto — e poi si ritira: «non mi permetto di caratterizzare quello che sta facendo il presidente». Replica di Douthat: «allora come fa a sapere che non è diverso da quello che fa lei?». Il funzionario responsabile della strategia dichiara di non poter rendere conto del canale attraverso cui la strategia agisce, e lo scambio resta senza risposta. Resta la ragione per cui mark to market è un attrezzo e non uno slogan, ed è un’asimmetria che la contabilità non registra. Una garanzia ha valore di deterrenza in proporzione a quanto costerebbe abbandonarla; dichiarare che la relazione verrà riprezzata in continuo toglie al segnale precisamente l’elemento costoso e non rinegoziabile che lo rendeva credibile. Colby vede il rischio e lo risolve dentro la propria cornice: «vuoi rassicurare gli alleati abbastanza perché non si sfaldino o in qualche caso non passino dall’altra parte, ma vuoi tenerli sulle spine quanto basta perché facciano la loro parte». È un problema di calibrazione, e presuppone che il calibratore sappia misurare dove passi la linea. L’obiezione di Douthat è che quella grandezza non è misurabile, perché è fatta di onore, di ferite e di voglia di affermarsi. La chiusa è l’immagine che divide le due posizioni meglio di qualunque argomento. Colby racconta di avere rappresentato gli Stati Uniti alla cerimonia internazionale del D-Day, fra le spiagge di Sword e Juno, e di avere risposto a un addetto militare belga che moraleggiava sull’isolazionismo americano: britannici e canadesi hanno combattuto quattro e sei anni, gli americani sono arrivati tardi, e saranno in condizione di fare prediche quando spenderanno quanto spendono gli americani. «È la salutare durezza di un amico.» Il disaccordo che l’archivio registra, e non risolve, è se un’alleanza sia un’amicizia con un libro mastro o un libro mastro con un tono amichevole.
Ben Thompson — Stratechery — usa la dinamica dei mercati commodity per smontare il panico da Kimi K3, il modello open weight di Moonshot AI che ha agitato X nel weekend in cui Alibaba ha rilasciato anche Qwen3.8 Max. La tesi: i frontier lab americani stanno benissimo, perché in un mercato commodity vince chi ha il costo marginale più basso — e Anthropic e OpenAI, avendo servito modelli di frontiera per mesi prima di chiunque altro, hanno già ottimizzato il costo di inferenza come nessun concorrente riesce a fare. La distinzione critica è tra R&D e COGS. I modelli open weight risparmiano i costi di ricerca (fixed), ma non i costi di serving (variabili). Kimi K3 sembra più economico per token, ma usa molti più token per arrivare alla stessa risposta: il costo per unità di intelligenza — che Thompson identifica come la vera commodity — può risultare più alto. Il token non è fungibile; l’output corretto sì. La mossa cinese è letta con la categoria giusta: commoditize your complements. La Cina è forte nel mondo fisico — robotica, manifattura, logistica — e un’AI aperta e disponibile a tutti le dà un vantaggio strutturale in quei settori. Xi Jinping ha ribadito la scelta open source in un discorso la settimana scorsa. Pubblicare i pesi è geopolitica, non generosità. Il passaggio più insolito riguarda la distillazione: i modelli cinesi migliorano usando i frontier model americani come teacher per il reinforcement learning. Thompson propone di rispondere non perseguendola ma legalizzandola — fair use per i dati di training, distillazione libera per le aziende americane — così i modelli open source occidentali possono usare i modelli di frontiera direttamente, invece di passare per Pechino con un giro in più. Il caso finale chiude il cerchio: durante un breach dell’infrastruttura di Hugging Face, il team di sicurezza ha dovuto ricorrere al modello cinese GLM perché i modelli americani di frontiera erano bloccati dai guardrail per uso cybersecurity, per direttiva dell’amministrazione Trump. I difensori americani si affidano a modelli cinesi per proteggere infrastrutture americane. Thompson lo chiama «insane». Ha ragione.
Werner Vogels, CTO di Amazon, racconta il caso Quick Desktop — un prototipo costruito in una notte da Thomas Delteil con un coding agent, che nel giro di settimane è diventato un prodotto usato da centinaia di migliaia di persone — per aggiornare il metodo Amazon «working backwards»: non più press release poi prototipo, ma prototipo poi press release. L’argomento è chiaro: quando costruire un prototipo costa una sera anziché mesi, l’ordine logico cambia. «You will learn more in one evening of building than in two weeks of writing about what you think will happen.» Il documento che scrivi dopo aver costruito è strutturalmente migliore di quello che avresti scritto prima, perché non descrive un’idea ma qualcosa che esiste ed è stato testato. La «two-pizza culture» — team piccoli, ownership totale, decisioni reversibili senza chiedere permesso — non è una nostalgia: è il sistema immunitario contro l’entropia organizzativa che cresce con la scala. Il pezzo dialoga con Ottaviani già in archivio (vibe coding come acceleratore del processo creativo) aggiungendo la dimensione manageriale: cosa cambia nell’organizzazione del lavoro quando il tempo tra idea e prototipo collassa.
Gianluca Diegoli parte da un’osservazione all’apparenza banale e invece strutturale: YouTube sta reinventando il rotocalco pomeridiano. I podcast video lunghi — Tintoria, BSMT, Pulp, tutti oltre le due ore — rispondono allo stesso bisogno di «mezza attenzione» che per decenni ha riempito il sottofondo della tv lineare: stiratura, piatti, pisolino, l’animale domestico sonoro che racconta storie «perdibili» mentre fai altro. Il libretto d’istruzioni è identico a Pomeriggio Cinque: ospite famoso, conduttore che annuisce, pubblicità letta in voce, rotazione degli ospiti tra un programma e l’altro. Ma il pubblico è l’esatto complementare demografico del pomeriggio Rai: 39% under 35, 28% laureati. Sullo sfondo, Katherine Hayles e il suo concetto di iperattenzione — la mente che salta da notifica a notifica, adattamento a un ambiente che vuole sempre pronti al prossimo stimolo — come contesto culturale che rende il podcast fiume non un’anomalia ma un antidoto. L’analisi dei costi e ricavi è tra le più chiare disponibili sul formato: tabellare YouTube (5-10€/1000 views, metà alla piattaforma), sponsorizzazioni a forfait, link affiliati; costi fissi minimi; ospiti gratuiti perché hanno qualcosa da promuovere. Il pezzo entra nel sito come cartografia del mercato dell’attenzione: non come fenomeno di costume, ma come struttura economica che replica ciò che la tv aveva inventato con un’economia diversa e un pubblico opposto.
Simone Pieranni mappa, dalla stampa cinese, due narrazioni opposte sull’AI e il lavoro che i media occidentali tendono a sovrapporre. La versione istituzionale racconta una transizione ordinata: 2,99 milioni di nuovi posti urbani nel primo trimestre 2026, nuove figure professionali (addestratori di sistemi AI, “narrative designer”), startup da una persona rese possibili dagli agenti intelligenti. L’altra versione racconta la “linea della mannaia” che scende: prima colpiva i ruoli intermedi, poi i junior, ora gli esterni in outsourcing — e i 12,7 milioni di neolaureati che si affacciano quest’anno sul mercato sono i più sfortunati di sempre, perché arrivano esattamente quando le aziende eliminano le posizioni base per sostituirle con agenti AI. Il punto che interessa al sito non è tecnico ma sociale: in Cina parlare di lavoro significa parlare di patto sociale. La Corte di Hangzhou ha già emesso una sentenza contro i licenziamenti motivati dalla sostituzione con AI. Il pezzo aggiunge alla serie sulla Cina già in archivio una dimensione interna che il pezzo di Chan non toccava: non la corsa geopolitica all’AGI, ma la gestione della pressione sociale dell’automazione su scala di massa.
Il primo modello bottom-up e de-duplicato della domanda AI — non dell’offerta, che è già documentata dalle trimestrali dei grandi hardware supplier. Azeem Azhar e il team di Exponential View hanno ricostruito voce per voce il P&L dell’intera filiera (consumer, enterprise, hyperscaler) rimuovendo i double-counting: se un dollaro speso con Anthropic implica 50 cent pagati ad Amazon, si conta un dollaro, non uno e mezzo. Il risultato: 110 miliardi di ricavi negli ultimi 12 mesi, run rate annualizzato di 175 miliardi, crescita tre volte più rapida dell’onda mobile e di Internet. La notizia meno celebrata è la più importante: i ricavi coprono appena l’ammortamento delle infrastrutture. Non male, ma il margine è sottile e dipende da un’assunzione di vita utile dei GPU di sei anni — difendibile, non scontata. La parte metodologicamente più interessante riguarda l’elasticità della domanda: ogni riduzione del 10% del prezzo dei token genera un aumento del 12-18% nell’utilizzo, così la spesa totale cresce anche quando il prezzo cala. Il che sposta la domanda dall’economics al problema della qualità: il token non è ancora un’unità di misura del valore dell’intelligenza. Il report introduce il concetto di «quality-adjusted output token» — che combina quantità, visibilità dell’output e capacità del modello sottostante — come tentativo di dare una metrica più onesta all’economia dell’AI. Entra nel sito come documento di riferimento empirico sull’economia reale, da contrapporre al rumore narrativo dominante.
Alessia Camera analizza cosa potrebbe sbloccare per l’ecosistema startup italiano la quotazione di Bending Spoons al Nasdaq, valutata 20 miliardi di dollari (documenti SEC depositati l’8 giugno 2026, ticker $BSP). Il dato che le interessa non è la valutazione in sé, ma il pool azionario per i dipendenti: 51 milioni di azioni, distribuite anche a chi è entrato dieci anni fa come tech lead o growth lead, oggi titolare di quote che vanno da pochi milioni a oltre 190 milioni di dollari. L’autrice confronta il caso con le grandi IPO tedesche (Zalando, Rocket Internet, Delivery Hero) e britanniche (Braze, Wise, Revolut, Monzo): in entrambi gli ecosistemi, gli ex-dipendenti delle aziende quotate hanno generato ondate di startup di seconda generazione — a Berlino 138 da 24 unicorni, a Londra 168 da 27, con l’81% e il 69% rimaste rispettivamente nella stessa città. Un fattore strutturale spiega parte del vantaggio britannico: l’EMI, il regime fiscale agevolato sulle stock option in vigore dal 2000, che tassa le plusvalenze molto meno di quanto avvenga in Italia, Germania o Francia. La tesi è che Bending Spoons potrebbe innescare lo stesso effetto in Italia — più angel investor con esperienza operativa reale, benchmark di exit più ambiziosi, e magari un freno alla fuga di capitale umano — anche se la conclusione più netta del pezzo è un’altra: l’azienda non ha inventato nulla di nuovo, ha solo dimostrato che l’eccellenza esecutiva, da sola, può valere venti miliardi.
Mario Mariniello, senior fellow di Bruegel, firma il Policy Brief 12/2026 sull’AI Act e non lo attacca da posizioni deregolatorie: lo smonta dall’interno, elencando cinque difetti e proponendo un’architettura alternativa. Il primo difetto è la dicotomia alto/basso rischio, che classifica i sistemi per finalità dichiarata al momento del dispiegamento invece che per probabilità effettiva di danno: un sistema classificato a basso rischio diventa ad alto rischio nell’uso ordinario, senza che nessuno lo riconverta deliberatamente, e questo è un problema strutturale che nessun aggiornamento degli allegati risolve. Il secondo difetto è quello che interessa qui, ed è quantificato. La stima di Haataja e Bryson (2021) colloca il costo di conformità fra 14.623 e 29.277 euro per sistema, «roughly 9 percent to 17 percent of total development costs». Sono costi fissi, e i costi fissi gravano in modo sproporzionato sulle imprese piccole: favoriscono le grandi e consolidano le posizioni acquisite. Mariniello non lascia l’affermazione allo stato di principio e indica il precedente misurato: gli effetti di concentrazione di mercato documentati dopo il GDPR. L’avvertimento che chiude il brief è di non aspettare la valutazione formale prevista per l’agosto 2031 per accorgersene. Gli altri tre difetti completano il quadro e non sono di dettaglio. L’applicazione è frammentata e si regge sull’autovalutazione, con oltre duemila autorità nazionali di sorveglianza del mercato progettate per la sicurezza dei prodotti fisici e prive di competenza tecnica sull’AI — il che produce un’applicazione asimmetrica dentro il mercato unico. Il processo di normazione tecnica soffre di un deficit democratico: le organizzazioni europee di standardizzazione traducono in requisiti misurabili decisioni cariche di valore su cosa sia «equo», «sicuro» o «non distorto», in tavoli dominati dalle imprese maggiori e con partecipazione minima della società civile. E manca del tutto un regime di responsabilità: provare il nesso causale, individuare il soggetto responsabile e superare l’asimmetria informativa con gli strumenti ordinari della responsabilità civile è, nelle parole del brief, «daunting», e lascia la maggior parte delle vittime senza rimedio praticabile. La proposta è un baratto fra ex ante ed ex post. Tre livelli di obblighi preventivi commisurati alla scala del dispiegamento: audit leggero per PMI e startup sotto i 50 milioni di fatturato o con sistemi che toccano meno di centomila persone; audit standard fra 50 e 150 milioni con autocertificazione; audit intenso sopra i 150 milioni o oltre il milione di persone coinvolte, con valutazione obbligatoria di terza parte e niente autocertificazione. In cambio, una responsabilità ex post seria — responsabilità oggettiva per i sistemi proibiti e ad alto rischio, presunzione relativa di difettosità per gli altri — e un’infrastruttura di rilevazione a livello europeo modellata sulla Sentinel Initiative della FDA, con campionamento del traffico API. Più accesso strutturato dei ricercatori sul modello dell’articolo 40 del DSA, segnalazione non punitiva degli incidenti sul modello dell’aviazione civile, e un registro europeo pubblico dei danni basato sulla tassonomia OCSE. L’effetto netto sui costi di conformità è proiettato come negativo. Per l’archivio è la gamba empirica sotto la voce cattura regolatoria, con una cautela che va dichiarata: le cifre riguardano il regime dei sistemi ad alto rischio, non gli obblighi sui modelli di frontiera, e quindi stabiliscono il meccanismo — un costo fisso che scala male verso il basso — non la sua grandezza esatta per chi rilascia modelli a pesi aperti. Vale poi notare la convergenza con Klonick, che parte dal caso opposto, un incidente dentro un laboratorio, e arriva alle stesse tre misure: segnalazione obbligatoria, audit indipendente, responsabilità verso i terzi. Due percorsi che non si parlano e atterrano insieme sono un indizio migliore di una tesi sola.
Lea Melandri, 85 anni, è una delle voci fondative del femminismo italiano: insegnante, saggista, fondatrice — con lo psicoanalista Elvio Fachinelli — della rivista “L’erba voglio” negli anni settanta, poi di “Lapis”, autrice di testi come “L’infamia originaria” che restano pietre miliari della teoria femminista. Oggi è priva di un reddito sufficiente per vivere e curarsi, e una campagna (“Dire grazie a Lea”) chiede per lei il vitalizio previsto dalla legge Bacchelli — la norma del 1985, dal nome dello scrittore Riccardo Bacchelli, che sostiene economicamente “cittadini illustri” in stato di necessità con merito comprovato in campo scientifico, culturale, sportivo o sociale. Il caso è un punto dolente per chi, come chi scrive, sostiene con convinzione che la produzione di conoscenza debba reggersi su un modello di business solido, e non sulla sola buona volontà o sul sussidio pubblico. Melandri ha avuto un impatto culturale indiscutibile, eppure si trova a dipendere da un intervento statale ad hoc per sopravvivere: l’industria editoriale e culturale che ha beneficiato del suo lavoro — riviste, case editrici, università — non ha saputo, o voluto, garantirle una rendita adeguata negli anni. Per onestà intellettuale, chi crede in un’economia dei media e della cultura sana e sostenibile deve chiedersi, di tanto in tanto, se quel modello non rischi di lasciare indietro proprio le persone che la conoscenza l’hanno prodotta, e non solo distribuita.
Il podcast di Ezra Klein torna su Abundance — il libro scritto con Derek Thompson — a un anno dall’uscita, con Marc Dunkelman (Why Nothing Works). Il dibattito americano sull’agenda dell’“abbondanza” (costruire più case, più energia, ridurre i veto point istituzionali, restituire capacità d’azione allo Stato) è vivace e divisivo; in Italia quasi inesistente. Ma la cosa più interessante per noi non è il merito delle politiche di housing quanto il metodo: Abundance è un caso in cui una certa idea della realtà — la scarsità non è destino, è il risultato di scelte istituzionali accumulatesi in cinquant’anni — ha cominciato a produrre effetti concreti sul comportamento politico. Il libro è diventato prima categoria del discorso, poi legislazione, ancora in modo incompleto. La preoccupazione principale di Klein — che “abundance” diventi sinonimo di “efficienza”, perdendo la dimensione di visione radicale — è esattamente il rischio che corrono tutte le idee quando entrano nel discorso politico mainstream: si svuotano del nucleo normativo e restano come etichetta.
Ben Thompson riprende un’intuizione di Doug O’Laughlin: l’era dell’Aggregation Theory è finita perché i costi marginali, assenti nell’internet del 2010, sono riapparsi con l’AI sotto forma di costo computazionale. Il vero vincolo oggi non è il costo marginale ma il costo-opportunità: ogni GPU usata per un cliente è una GPU che non serve un altro workload. La sua lettura di Mythos (Anthropic) e Muse (Meta) a partire da questo principio è una delle cornici più lucide disponibili per capire le mosse dei frontier labs nel 2026.
Sull’efficacia dei trasferimenti monetari diretti come strumento di riduzione della povertà estrema. Un dossier che mette in discussione decenni di architetture assistenziali più sofisticate e più costose.
Servaas Storm insegna economia a Delft e scrive per l’Institute for New Economic Thinking. Il pezzo, di dicembre 2025, è la prima analisi sistematica in archivio della scommessa americana sullo scaling, ed è costruito sui numeri invece che sulle impressioni. I data center richiedono fra i cinque e i sette trilioni di dollari per portare online 122 gigawatt fra il 2026 e il 2030; il fabbisogno di finanziamento al 2030 supera i mille e quattrocento miliardi, oltre le capacità attuali del mercato; secondo Barclays l’investimento cumulato in AI potrebbe valere più del 10% del PIL statunitense entro il 2029, contro circa il 6% nella prima metà del 2025. L’indebitamento investment-grade delle grandi imprese tecnologiche fra settembre e ottobre 2025 è stato di 75 miliardi, contro una media di 32 miliardi l’anno nel decennio precedente. La parte più utile è la ricostruzione del paradosso dei costi, perché smonta l’argomento più ripetuto dai difensori del modello. Il prezzo per token è sceso da 20 dollari per milione a fine 2022 a circa 0,40 nell’agosto 2025, ma il costo di inferenza sostenuto dalle imprese è cresciuto di circa dieci volte in due anni: il consumo è esploso, da meno di 220 token per interrogazione nel 2021 a circa 22.000 per un singolo scambio nel 2025, con proiezioni fra 150.000 e 1.500.000 al 2030. Il calo del prezzo unitario non produce risparmio, produce dipendenza da un costo crescente. Dal lato dei ricavi la pressione è simmetrica e viene da fuori: DeepSeek R1 costa 0,14 dollari per milione di token contro i 7,50 di ChatGPT o1, e per un sito che ne processa 500 milioni al mese la differenza è fra 70 e 3.750 dollari. Solo il 5% degli utenti di OpenAI paga un abbonamento; secondo lo studio del MIT solo il 5% delle imprese ottiene un ritorno dagli investimenti in AI generativa; per McKinsey due terzi delle aziende sono ancora in fase pilota. Sul finanziamento circolare Storm non usa metafore: Nvidia investe in OpenAI che compra chip Nvidia, OpenAI acquista capacità da Oracle che compra GPU Nvidia, il primo cliente di CoreWeave è Microsoft che è investitore di OpenAI, AMD emette warrant a OpenAI per il 10% del capitale a costo nominale. «Nothing in these circular deals is transparent. It is not clear where the money needed for these deals is coming from.» Il precedente che indica è il finanziamento incrociato di fine anni Novanta, quando fornitori e clienti si sostenevano a vicenda le valutazioni senza generare valore reale. Le quattro ragioni per cui prevede che la bolla si sgonfi sono ordinate: ricavi impossibili fra prezzi calanti e costi crescenti; debito contratto su infrastruttura deperibile, con GPU utili tre-cinque anni; colli di bottiglia sulla rete elettrica che allungano i tempi di consegna oltre i sette anni; rendimenti decrescenti dello scaling. Due passaggi contano oltre l’economia. Il primo è la doppia narrazione, che Storm espone senza attenuazioni: al pubblico si dice di costruire AGI a beneficio dell’umanità, agli investitori si vende una tecnologia che fa «essentially what you will pay us for» — sostituire operatori sindacalizzati con chatbot, massimizzare l’estrazione di affitti, automatizzare il rifiuto di rimborsi sanitari. Il secondo è la chiusa, che è epistemica e non finanziaria: la sovrapproduzione di slop, allucinazioni e contenuto fabbricato finirà per avvelenare la fiducia su cui poggia l’ordine economico e sociale americano. È lo stesso meccanismo che il sito chiama erosione del capitale semantico, visto dal lato del bilancio. Alcune cifre sono state superate dagli eventi — a settembre 2026 l’Economist stima i ricavi AI di Nvidia attorno ai 150 miliardi l’anno, e la scommessa non è ancora stata smentita — ma la struttura dell’argomento regge e vale come contraltare esplicito a quella lettura. Le due schede vanno lette insieme: la stessa catena di operazioni, letta da un giornale che la ritiene una forma sana del capitalismo e da un economista che la ritiene una replica del 1999.
Francesco Tarchetti — «non ho capito» — usa due framework in combinazione per spiegare perché gli editori sopravvivono o muoiono sull’amore, non sull’utilità. Il primo è il brand love di Carroll e Ahuvia: attaccamento emotivo che va oltre il consumo razionale, implica integrazione del marchio nell’identità del consumatore, genera fiducia quasi incondizionata, passaparola entusiasto e indulgenza per gli errori. Il secondo è la long tail di Chris Anderson: nei mercati digitali a distribuzione quasi gratuita la somma delle nicchie può superare i bestseller, e i prodotti di nicchia portano più carico simbolico — più identitario, più affettivo. La combinazione produce una tesi: l’editore che vuole sopravvivere non può competere sull’utilità — quel gioco è perso, l’informazione è ovunque e gratis — ma sulla costruzione di un’appartenenza. L’esempio più chiaro è Il Post: niente paywall, modello basato su curation ragionata più che su reporting originale, eppure tre quarti delle entrate vengono dagli abbonati. Perché? Perché pagare Il Post è un gesto simbolico — segnala chi sei, i valori in cui ti riconosci. Luca Sofri lo dice esplicitamente: le persone si abbonano per partecipare a qualcosa, non per ricevere qualcosa. Il caso storico è Adelphi, love brand prima del termine: fedeltà quasi cieca a un catalogo intenzionalmente oscuro, identità costruita sull’inaccessibilità stessa. Il caso contemporaneo è Tomodachi Press di Dario Moccia, che ha venduto più carte collezionabili Cuphead del set Disney curato per Panini — non perché siano «migliori» ma perché comprare Tomodachi è un gesto di appartenenza alla cultura nerd italiana. La coda dell’articolo è la parte più scomoda: se l’editore deve essere un love brand, la sua voce deve sentirsi di più di quella degli autori, altrimenti decade a fornitore di servizi tecnici. Il che mette l’editore in competizione diretta con i creator per l’influenza culturale — e non è un gioco a somma zero, ma c’è sempre qualcuno che detta le regole.
Il post di O’Laughlin da cui parte il ragionamento di Ben Thompson su Stratechery: la tesi è che con i reasoning models i costi marginali tornano a esistere nel tech, rompendo una delle assunzioni fondamentali su cui si reggeva il business degli hyperscaler. Un testo breve ma di impatto: segna, secondo molti osservatori, la fine dell’epoca naive dell’internet a costo marginale zero.
Saggio di Matt Alt su Aeon, 5 agosto 2022. Alt vive a Tokyo ed è autore di Pure Invention: How Japan Made the Modern World; la tesi è nel sottotitolo, e rovescia l’ordine in cui la storia viene di solito raccontata: per capire perché tanti adulti si comportino come bambini, non si guardi ai millennial americani, si guardi al Giappone degli anni Novanta. La cronologia è l’argomento. La bolla giapponese scoppia nel 1991; seguono il crollo immobiliare, la disoccupazione e un vocabolario nuovo per nominare chi resta fuori — parasite singles, hikikomori, freeters — e fra le conseguenze ci sono alcuni dei tassi di suicidio più alti del mondo industrializzato. Nello stesso decennio in cui l’economia si ferma, la cultura pop esplode: Weekly Shōnen Jump vende sei milioni di copie a settimana, il Comic Market raccoglie 250.000 persone nel 1995, e sono le ragazze a inventare il kawaii, portando Sanrio a valere un miliardo di dollari entro il 2000 con Hello Kitty — e a inventare le emoji, che Apple inizialmente escluse dall’iPhone finché la domanda di mercato non la costrinse a includerle. «Le donne giapponesi potevano fare o disfare interi settori seguendo impulsi presunti infantili.» Vent’anni dopo lo schema si ripete in Occidente, e qui stanno i numeri che interessano a chi lavora nel settore: nel 2020 il Pew Research Center trova più della metà degli americani fra i 18 e i 29 anni a vivere con i genitori; Lego si trasforma da giocattolo per bambini a marchio per adulti, con la comunità degli Adult Fans of Lego a trainarne i ricavi, e nel 2021 è il settimo marchio più forte del mondo per Brand Finance; l’anime diventa una delle categorie più viste su Netflix. Poi i matrimoni alla Disney, il kidcore, le collezioni di cartoni in NFT. La tesi è che tutto questo non sia una patologia ma una risposta. «Per gli standard tradizionali, l’ascesa delle sensibilità infantili rappresenta disfunzione e pericolo, un rifiuto dell’autonomia, una malattia mentale o persino una malattia di un’intera società»: Alt rovescia la lettura e chiude con William Gibson, da Pattern Recognition, che è la frase da portare via — «Non abbiamo futuro perché il nostro presente è troppo volatile. Abbiamo solo gestione del rischio». Da cui la conclusione: «La Grande Regressione non è affatto una regressione. È un segno di resilienza di fronte a un’avversità profonda.» Va detto che la tesi è contestata, e ad Alt va riconosciuto che cita per nome gli avversari invece di aggirarli: Jean Twenge, che in iGen descrive i nati dopo il 1995 come «completamente impreparati all’età adulta», Kurt Andersen con la «sindrome Kids ‘R’ Us» di Fantasyland, Ben Sasse in The Vanishing American Adult. Per chi lavora in editoria il saggio ha un uso diretto, e non è quello di avere ragione in una disputa generazionale: se Alt ha ragione, il lettore adulto di narrativa per ragazzi non è un ripiego né una moda, è un mercato con una causa — e un mercato con una causa si comporta in modo prevedibile, anche quando la causa non si attenua.