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Amazon AGI Team fa shopping. Esempio di AI-Economy Made in USA

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Fin’ora l’Amazon AGI Team non ha prodotto molto, se non “Rufus”, assistente allo shopping ed ha annunciato che a breve rilascerà “Olympus”, un altro LLM. Bisognerà vedere se assumendosi i costi delle 80 persone di Adept effettuerà il bramato salto di qualità. Dopotutto, bruciare 400 MLN in 12 mesi, fa capire che si tratta di gente che lavora.

Ars Artificialis: una rubrica a cura di Nicola Grandis. Parlare e dialogare sulla migliore approssimazione di Arte Artificiale realizzata sin qui dall’uomo, quella che comunemente viene definita Intelligenza Artificiale. Per leggere tutti gli articoli clicca qui.

Tra le giant tech, Amazon è rimasta in retroguardia, e non si può dire che non abbia investito. Ultimo acquisto: Adept AI, 400 MLN bruciati in 12 mesi, una storia tipica nella Valley. Un gruppo di potenti VC organizza una cordata, nomi di spicco come la Greylock di Reid Hoffman. Apparentemente, un’altra Open.AI wannabe, Adept viene lanciata sul bob in discesa senza freni.

Dissolta Inflection (1.3 BLN bruciati in 12 mesi), con Perplexity sull’orlo del baratro (250 MLN che dureranno ancora poco), Stability.AI in rotta di collisione con la montagna, Humane (i produttori di AI Pin) che cerca 1 BLN da 6 mesi senza trovare 1 euro, adesso pare sia giunta l’ora di Adept.

Queste aziende hanno in comune l’idea di utilizzare una tecnologia (un Transformer auto-regressivo, la base di un LLM o di un chatbot) per fare cose diverse, con alterne fortune ed alterni imbarazzi. Sembra che gli esperimenti non stiano andando molto bene, eppure nel giro delle Trillion companies, investimenti ad alto rischio dell’ordine del Billion sono quisquilie. Così, con Adept.AI che sta per avere grossi problemi, AMZN arriva in soccorso assumendo tutta la squadra (80 persone su 100, in un giorno).

Cosa c’è nella squadra? Il Ronaldo di Adept è David Luan, noto per essere il quarto firmatario di un paper pubblicato con Amodei, Sutskever, i soliti nomi. Il paper, un po’ preistorico (2019) parla delle capacità degli LLM di apprendere task in modalità non supervisionata. Stranamente il lavoro ha 11.000 citazioni, di cui nessuna di peso, prevalentemente si tratta di review generiche pubblicate da oscuri personaggi di esotici istituti di ricerca. Luan sembra più dedito a podcast e video YouTube che ricerca, alcuni suoi simpatici video hanno prodotto molte visualizzazioni.

Fin’ora l’Amazon AGI Team non ha prodotto molto, se non “Rufus”, assistente allo shopping ed ha annunciato che a breve rilascerà “Olympus”, un altro LLM. Bisognerà vedere se assumendosi i costi delle 80 persone di Adept effettuerà il bramato salto di qualità. Dopotutto, bruciare 400 MLN in 12 mesi, fa capire che si tratta di gente che lavora.

Viste dal nostro Paese queste storie fanno effetto. Allo stesso tempo però, queste storie inorgogliscono. Forse non abbiamo la finanza dei VC USA, ma non creiamo crateri da mezzo miliardo che si aprono e che inghiottono liquidità, nel Belpaese l’AI vive di aziende fatte da motoristi degli algoritmi, generalmente sane e rigogliose (con qualche logica eccezione, si intende).

L’AI non è una bolla; è tra noi ed è qui per restare. Tuttavia, tra la San Fernando Valley e l’Oceano Pacifico c’è un modo spregiudicato e un po’ folle di fare business. Ogni 1.000 Adept, nascerà una nuova Google, questa è la scommessa su cui si regge il gioco.

La storia sopra ci informa anche su una nuova tendenza dei VC US, quella di fidarsi di pubblicazioni scientifiche opinionate e di un certo circolo di personaggi che le cavalcano in modo abbastanza autoreferenziale. Forse l’errore più grande che stanno facendo, motivo per cui le aziende come Adept, Perplexity, Inflection e simili si trasformano in carburatori di liquidità senza produrre nulla. Dopotutto Brin e Page non avevano pubblicato quasi nulla quando hanno fondato Google, avevano sentito l’idea di un italiano di Padova ad una conferenza e l’hanno trasformata in un prodotto che fa 2 MLD di utenti unici al giorno. Sono sicuri questi VC di come stanno investendo.

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