🦾 2.1.3 — Robot e biomimetica

2.1.3 — Robot e biomimetica

Ma l'intelligenza non resta confinata nel software. I robot controllati da LLM stanno uscendo dai laboratori. Al MIT, un braccio robotico guidato da un modello linguistico ha imparato a eseguire compiti mai visti, semplicemente leggendo le istruzioni in linguaggio naturale (🤖 ff.88.2 ChatGPT controlla un robot). Nel 2025, la Cina ha ospitato i World Humanoid Robot Games con 280 team, 16 paesi e 500 robot in competizione^[1]; il primo robot umanoide capace di piegare il bucato^[2] usando una rete neurale senza modifiche architetturali è entrato nella conversazione industriale. La Cina di Unitree ha presentato un robot umanoide a meno di 6.000 dollari^[3] — un prezzo che cambia la scala del gioco. La visione artificiale supera già l'occhio umano in compiti specifici: diagnosi di retinopatia diabetica, classificazione di nei, lettura di TAC (👀 ff.88.3 Dalle parole ai fatti). I prototipi più recenti mostrano che la robotica generalista sta uscendo dalla demo e punta a costi progressivamente più accessibili (🤖 ff.37.2 Tesla AI Day). Il Giappone, con la popolazione più anziana del mondo, è il laboratorio naturale della robotica assistenziale: Toyota ha sviluppato un robot infermiere che solleva pazienti di 80 kg^[4]; SoftBank sta investendo 100 miliardi in un polo AI-robotica in Arizona^[5] — lo stesso tessuto che nel capitolo Società ricorre come risposta alla crisi demografica (👑 ff.89.3 L’essenziale è invisibile agli occhi).

C'è una serie TV che ha messo in scena questo futuro meglio di qualsiasi paper accademico: Westworld. Scritta dai fratelli Nolan, con Hopkins e Aaron Paul, racconta un parco divertimenti western popolato da automi senza sentimenti, dove gli ospiti possono sfogare gli impulsi più viscerali — sesso, droga, guerra. Nel corso della prima stagione, però, gli umanoidi mostrano chiari segnali di coscienza. È anche il termometro di un’ansia collettiva. Il fascino e lo spavento per la convivenza con i robot emergono in decine di produzioni, da Ex Machina a Blade Runner 2049, ma Westworld colpisce perché non chiede se le macchine diventeranno intelligenti — chiede se diventeranno coscienti. Dopo l’ultimo Tesla AI Day, quella domanda è diventata meno teorica: Optimus cammina, manipola oggetti, impara. Il confine tra narrazione e ingegneria si assottiglia ogni trimestre (🌵 ff.37.1 Finirà come Westworld?).

E dalla fiction alla cucina il passo è più breve del previsto. Il 2024 potrebbe essere l’anno della definitiva convergenza tra modelli di linguaggio multimodali (vedi Gemini di Google) e robotica. Intanto, dopo l’upgrade, Optimus di Tesla prepara una frittata. Google invece automatizza il riso alla cantonese con ALOHA (A Low-cost Open-source HArdware system for bimanual teleoperation). Un sistema open-source, a basso costo, capace di manipolazione bimanuale in tempo reale. Quando un robot può cucinare, la domanda diventa “cosa resterà umano?” (🍳 ff.81.2 La frittata di Tesla).

E dalla fiction alla raccolta differenziata il passo è più breve di quanto sembri. DeepMind ha presentato MIA, un agente interattivo multimodale che coopera con gli umani in un mondo 3D virtuale chiamato Playhouse, addestrato con 2,94 anni di esperienza umana^[6] tramite imitazione e apprendimento auto-supervisionato. Modellare enti che capiscono la quotidianità è fondamentale per avere robot funzionali in ogni ambito. Ed ecco applicato alla vita reale: nel campus di Google a San Francisco, prototipi di questi robot aiutano nella raccolta differenziata e nelle pulizie^[7]. Un WALL-E in real life (🧹 ff.9.1 Un WALL-E in real life).

Dalla raccolta differenziata alla sala operatoria: alla Johns Hopkins, un robot ha eseguito la prima chirurgia realistica senza alcun aiuto umano^[8]. Un intervento completo, autonomo, senza mani guida. Intanto, fuori dall’ospedale, Figure ha mostrato il suo Helix 02 che esegue pulizia autonoma di un salotto — corpo intero, end-to-end, senza intervento^[9]. Se il Roomba era il prologo, questo è il primo capitolo del robot domestico generalista. La velocità di miglioramento ricorda ciò che scrivevamo su DALL-E: (📈 ff.30.5 I miglioramenti in solo un anno) — in mesi, risultati che prima richiedevano anni. E se l’AI è già capace di (📊 ff.40.5 Predire l’AI con l’AI), la curva della robotica potrebbe essere altrettanto esponenziale: resta da capire quando un robot opererà e riordinerà in ogni casa e in ogni ospedale.

Al salotto il robot ci arriva passando dalla fabbrica. Nel gennaio 2024 Figure ha firmato con BMW un accordo, il primo del suo genere, per portare i primi robot bipedi con le mani nello stabilimento di Spartanburg, in South Carolina^[26]: Figure 01, con mani a cinque dita, e una prima fase dedicata soltanto a capire dove usarlo. Due anni dopo l’umanoide entra in casa con la formula dell’abbonamento: 1X ha aperto gli ordini di NEO, umanoide domestico, a 499 dollari al mese oppure 20.000 dollari in proprietà^[27], con tre anni di garanzia e consegne negli Stati Uniti dal 2026; quando serve, un esperto di 1X può supervisionarlo a distanza. L’abbonamento dice che il valore sta negli aggiornamenti, e che il produttore resta in salotto.

Riprendendo ff.148.1, quando parlavamo del “mito” Claude e della singolarità nel codice, la stessa logica mostra oggi il suo primo spillover fisico. Non più solo software che scova bug in OpenBSD dormienti da ventisette anni: il salto si sta materializzando in robotica, biologia, genetica ed economia. Tre micro-cantieri lo rendono tangibile. LATENT ha addestrato umanoidi a giocare a tennis^[10] partendo da dati di movimento imperfetti e video rumorosi, passando dall’hard-coding delle traiettorie a un latent action space dinamico — la stessa transizione che in ff.18.4 separava Deep Blue da AlphaGo, ma trasferita dal pensiero al corpo. In parallelo, in Cina robot di ricarica mobili da 100 kWh trasformano i parcheggi in hub di ricarica^[11]: power bank su quattro ruote, che cercano l’auto scarica invece del contrario. E Figure, dopo Helix 01, ha mostrato Helix 02 mentre riordina un salotto intero end-to-end — con la stessa disinvoltura con cui un LLM risponde a un prompt. Il filo che lega tennis, ricarica e tasklist domestiche è uno solo: la robotica sta ereditando, con pochi trimestri di ritardo, la stessa curva esponenziale che il codice ha seguito nel 2024-25. Come argomentato in ff.115.2, la domanda “cosa studiare?” cambia di nuovo quando la singolarità smette di essere letteraria e comincia a camminare (🎾 ff.148.2 Sinner e altri peccati).

Il tennis degli umanoidi di LATENT resta una dimostrazione; al tavolo da ping-pong una macchina ha già giocato con le regole vere. Il 22 aprile 2026 Nature ha pubblicato Ace, il sistema con cui un gruppo di Sony AI ha battuto tre giocatori di tennistavolo d’élite su cinque^[25], con il regolamento della federazione internazionale e su un campo di misura olimpica. I robot da ping-pong esistono dal 1983, ma avevano sempre giocato versioni ridotte: un lanciapalle al posto dell’avversario, metà tavolo, l’effetto ignorato. Ad alto livello la pallina supera i 20 metri al secondo e ruota fino a 1.000 radianti al secondo. Ace la segue con nove telecamere fuori dal campo e con tre sensori a eventi su specchi orientabili che inseguono il logo stampato sulla pallina: l’effetto si ricava da come quel logo si sposta. Anche il rospo, raccontava FF, vede la mosca solo se si muove (🐸 ff.151.1 Rospi che mangiano cartone).

Il braccio, otto gradi di libertà, è guidato da una politica di apprendimento per rinforzo che decide ogni 32 millisecondi ed è stata allenata solo in simulazione: la strada che FF aveva visto aprirsi con le auto di Waymo, 10 miliardi di miglia guidate virtualmente, mille volte quelle su strada (🚗 ff.98.1 Simulatore di guida). Contro i cinque giocatori d’élite, con più di dieci anni di agonismo e una ventina di ore di allenamento a settimana, Ace ha vinto 7 set su 13; contro due professionisti della T.League giapponese ha perso entrambi gli incontri, con un solo set vinto su sette. Gli umani facevano punto con colpi più veloci e più carichi di effetto della loro media; Ace con la regolarità: scambi da 5 colpi in media contro i 3,9 di una partita fra umani, e 16 punti diretti al servizio contro gli 8 dei cinque avversari d’élite messi insieme. Quando una pallina ha toccato la rete, 49 millisecondi dopo il braccio aveva già cambiato traiettoria.

Il paper conclude che per la prima volta un’intelligenza artificiale ha superato atleti umani in un gioco fisico; con i professionisti il conto dice altro, e gli autori ammettono che senza un modello dell’avversario la macchina si allena su un obiettivo surrogato invece che sulla vittoria. Anche il servizio è un compromesso: la pallina parte da una coppetta accanto alla racchetta, con un braccio solo, come il regolamento concede ai giocatori con una disabilità fisica. Lo sport conosceva la macchina come alleata: secondo le simulazioni di Siemens, nel record di Monza lepri e auto valevano 7,3 watt, 4 minuti e 35 secondi sulla maratona, più delle scarpe (🪰 ff.57.4 Volare, oh-oh). Kinjiro Nakamura, olimpionico nel 1992, davanti a un colpo di Ace ha detto che non lo credeva possibile, e che se lo è, può riuscirci anche un essere umano.

La manipolazione fine è sempre stata il collo di bottiglia della robotica, ed è lì che si concentrano gli annunci. Nel maggio 2026 Genesis AI ha presentato GENE-26.5 come il primo cervello AI che dà ai robot una manipolazione fisica di livello umano^[28]: nel video, a velocità reale, un robot prepara un pasto completo, rompe un uovo con una mano sola, cabla fasci di fili e suona il pianoforte, dopo un addestramento su dati raccolti con un guanto indossato da persone al lavoro. A fine 2025 TARS, fondata in Cina nel febbraio di quell’anno, mostrava il primo robot autonomo da ricamo, con una precisione sotto il millimetro su tessuti morbidi^[29], e trasferiva la stessa abilità al montaggio dei cablaggi. Quando la destrezza fine diventa una specifica, apre molti mestieri manuali tutti insieme.

Dopo le mani servono la rapidità e la memoria. Nell’agosto 2026 Generalist ha presentato GEN-1.5, un modello che impara compiti nuovi in pochi secondi, al primo tentativo^[30]. Physical Intelligence ha dato ai suoi modelli una memoria visiva a breve termine e una memoria semantica a lungo termine^[31]: con questo sistema, chiamato MEM, il modello π0.6 segue compiti lunghi fino a quindici minuti, come riordinare una cucina o preparare da zero un toast al formaggio. Un robot che ricorda dove ha messo la spatola, e perché sta cucinando.

E poi cade l'ultima parete. Per anni il problema più ostico della robotica umanoide era camminare e afferrare insieme: equilibrio dinamico e manipolazione fine erano due cervelli che si disturbavano a vicenda. Figure 03, mosso da Helix 02, ha raggiunto la Full-Body Autonomy: cammina e manipola simultaneamente, in loco-manipolazione^[23], senza più scindere le due funzioni. È il passo che mancava dopo il salotto riordinato da Helix 02: l’architettura che in 🥧 ff.129.2 Pi-greco, FigureAI e 1 ora “logistica” avevamo descritto come un cervello “lento e semantico” (System 2) accoppiato a un esecutore rapido (System 1) smette di pagare il pedaggio del controllo separato. Quando un robot regge il proprio baricentro e usa le mani nello stesso istante, l’ambiente domestico — scale, soglie, oggetti da spostare camminando — smette di essere un campo minato. La distanza dal robot di casa si misura ormai in unità prodotte e in costo per unità.

E la Cina finanzia i suoi robot su scala industriale. Unitree ha raccolto capitali freschi da Alibaba e Tencent con una valutazione stimata di 1,7 miliardi di dollari. Robot umanoidi a meno di 6.000 dollari, due giganti tech cinesi come azionisti, e un mercato consumer che non esiste ancora: la corsa agli umanoidi ha il suo campione orientale. Il parallelo con la storia dell’auto elettrica è tentante: quando Tesla valeva pochi miliardi, nessuno ci credeva; oggi domina. Se Unitree replica quella traiettoria nella robotica consumer, il prezzo di un umanoide domestico potrebbe seguire la stessa curva discendente dei pannelli solari (☎️ ff.70.4 Energia, TVTTTBXS). Intanto i World Humanoid Robot Games in Cina con 280 team e 500 robot confermano che la partita si gioca là (🐔 ff.82.2 Polli computazionali).

I numeri della produzione vanno nella stessa direzione. Secondo Omdia, nel 2025 nel mondo sono stati spediti circa 13.000 umanoidi^[32], e i primi cinque produttori erano tutti cinesi, con Figure settima e Tesla nona; per il 2026 Morgan Stanley prevede in Cina 50.000 unità, quasi il doppio della sua stima precedente di 28.000, e un mercato cinese da 2 miliardi di dollari che salirebbe a 15 nel 2030. In fabbrica il passaggio è già cominciato: nel dicembre 2025 CATL, il più grande produttore di batterie al mondo, ha messo al lavoro nello stabilimento di Zhongzhou Moz, un umanoide di Spirit AI che inserisce le spine dei test ad alta tensione^[33], con una riuscita oltre il 99%, all’altezza di operai esperti, e un carico di lavoro giornaliero triplicato.

Il corpo su cui si provano molte di queste abilità è l’Unitree G1. Nell’ottobre 2025, con OmniRetarget, un G1 eseguiva parkour e loco-manipolazione su sequenze lunghe^[34], partendo da oltre 8 ore di movimenti di alta qualità generati dal sistema e con poche ricompense semplici; il lavoro ha poi vinto il premio per il miglior articolo a ICRA 2026. Nel marzo 2026 OpenClaw, progetto open source, ha aggiunto la comprensione dello spazio fisico e del tempo, con lidar, telecamere stereo e RGB^[35], provata su un G1 e adattabile alla maggior parte di droni e quadrupedi.

Il trend macro è inequivocabile: i robot industriali si sono già diffusi. Negli ultimi anni le installazioni sono accelerate in modo netto rispetto al loro costo, con la Cina che copre quasi la metà delle installazioni globali. L’Italia, meno raccontata dai media, ha registrato una delle crescite maggiori d’Europa: 11.600 dei 400.000 robot globali installati, con un +50% rispetto all’anno precedente. Le proiezioni BCG al 2030 spostano il baricentro: i robot usciranno dalla manifattura per entrare nei servizi — cibo, retail, pulizia. Quando il robot smette di essere un braccio saldato al pavimento e diventa un collega mobile, il luogo di lavoro si ridefinisce. E se la traiettoria prosegue, il 2030 sarà il primo anno in cui il robot industriale sarà più presente nei servizi che in fabbrica (📈 ff.37.4 Robot sempre più diffusi).

Comprano anche le grandi reti. State Grid, il gestore della rete elettrica cinese, ha annunciato l’acquisto di 8.500 robot di AI incarnata per 6,8 miliardi di yuan^[36], circa un miliardo di dollari, per ispezioni, lavori sotto tensione, emergenze e logistica di magazzino; fra questi ci sono 500 umanoidi per i lavori sotto tensione. Ogni unità, secondo i numeri rilanciati, farebbe risparmiare da 500.000 a 800.000 yuan l’anno di costo del lavoro e si ripagherebbe in due o tre anni, con l’obiettivo di operare in piena autonomia entro il 2030. Negli Stati Uniti Travis Kalanick, il fondatore di Uber, ha allargato la sua società di infrastrutture per il cibo a miniere e trasporti e l’ha ribattezzata Atoms, che costruisce robot specializzati, «impiegati con profitto»^[37].

E la biomimetica non riguarda solo i robot: riguarda anche il modo in cui scoprono le regole. Mordvintsev usa reti neurali per invertire il Game of Life^[12]: dato un pattern desiderato, l’AI ricostruisce automaticamente le regole cellulari che lo generano. Il problema diventa: “dimmi cosa vuoi che emerga, ricavo io le regole”. Il design dei materiali auto-assemblanti cambia paradigma: per decenni la chimica ha proceduto per tentativi, oggi il tentativo può essere al contrario. La ricorsività è stata già rilevata per l’interpretabilità dei modelli linguistici (🔎 ff.83.5 Capire il cervello con l’AI): usiamo l’AI per capire l’emergenza nei sistemi complessi, poi usiamo quella stessa comprensione per progettarne di nuovi. Stephen Wolfram usa automi cellulari ancora più semplici come modello minimo dell’evoluzione biologica^[38]: le regole fanno da genotipo, il disegno che producono da fenotipo, e con due colori le regole rilevanti sono appena 128. Il gioco di cellule automi che Conway usò come metafora della vita è diventato il laboratorio di partenza del design generativo.

La biomimetica arriva anche alla pelle e alle cellule. Nel giugno 2024 Kawai, Takeuchi e colleghi hanno rivestito un volto robotico di pelle viva, coltivata da cellule^[39], fissata con ancoraggi a foro ispirati ai legamenti della pelle, e capace di sorridere. Pochi mesi prima il gruppo di Michael Levin aveva presentato gli Anthrobot: minuscoli robot biologici fatti di cellule della trachea umana, che in laboratorio riparano «ferite» in fogli di neuroni^[40], senza modifiche genetiche, grandi da 30 a 500 micrometri e capaci di sopravvivere dai 45 ai 60 giorni.

E la prossima interfaccia uomo-macchina potrebbe eliminare del tutto la voce. Alterego sviluppa Silent Sense^[13], un dispositivo non invasivo che comprende le intenzioni vocali senza parlare: un’interfaccia quasi-telepatica che capta i segnali neuromuscolari della vocalizzazione interna. Non serve pronunciare la parola, basta pensarla come se si stesse per dirla. Il dispositivo non legge il pensiero astratto — legge la parola pre-articolata. Se funziona a scala consumer, il voice assistant diventa un mental assistant: nessun microfono attivo, nessuna frase detta ad alta voce nel vagone del treno, nessuno smart speaker che ascolta. È la risposta silenziosa alla soluzione di Neuralink (🦾 ff.3.6 L’integrazione corpo-computer): invece di impiantare elettrodi nel cervello, si legge il pensiero quando sta già scendendo verso le corde vocali.

Martin Ford, nel suo libro The Rise of the Robots (2015), analizza nel dettaglio i trend di automazione e i loro impatti sulla società. Oltre al processo già avviato nel ventesimo secolo, con l’automatizzazione del lavoro fisico, nel ventunesimo secolo anche professioni considerate “alte” — medici, ingegneri, traduttori, avvocati — saranno investite dalla stessa ondata. La concentrazione di valore si accentua: YouTube aveva sessantacinque dipendenti nell’anno in cui fu venduta per due miliardi di dollari. Nel primo decennio del Duemila si sono bruciati nove milioni di posti di lavoro; nel 2021, negli Stati Uniti sono stati ordinati ventinovemila robot industriali, con un incremento del trentasette per cento. Amazon impiega trecentocinquantamila robot a fronte di un organico umano quattro volte più grande (💱 ff.9.2 I robot ci ruberanno il lavoro?).

Eppure la robotica può essere anche inclusione. DAWN è un bar giapponese dove i camerieri sono robot, controllati in remoto da persone con disabilità. Sul corpo lo stesso principio prende la forma di una mano bionica di Esper Bionics che legge i segnali dei muscoli e del cervello con 24 sensori^[41]. Entrambi gli esempi ricordano che l’economia non è necessariamente un gioco a somma zero. Si possono creare sinergie inattese e imprevedibili, grazie ai robot: nuove forme di lavoro per chi ne era escluso, nuove modalità di partecipazione sociale mediate dalla tecnologia (🦼 ff.9.4 Robot oltre la disabilità).

Nei servizi la spinta viene dalla mancanza di persone. La Corea del Sud, che nel 2022 contava 1.012 robot ogni 10.000 lavoratori, è il laboratorio più avanzato: Doosan Robotics, che controlla circa il 40% del mercato coreano, ha cominciato a provare un robot barista che versa 80 caffè l’ora e fa la latte art^[42]. Negli Stati Uniti, nei negozi di New York e di Austin, un robot guidato dall’AI fa tatuaggi^[43].

Carestia di contatto, epidemia di stress, isolamento sociale e invecchiamento della popolazione: tutto fa presagire che i massaggiatori avranno un futuro fortissimo. Secondo l’ATMA, 6 americani su 10 hanno ricevuto un massaggio nel 2023, con una media di 3 all’anno; 9 su 10 pensano che il massaggio debba essere innalzato a terapia clinica; 2 su 10 lo usano per alleviare lo stress. Il problema? Come per infermieri e personale per cure geriatriche, non avremo abbastanza massaggiatori per tutta la richiesta. Ecco allora Aescape: il robot massaggiatore. Oggi l’azienda dichiara più di 150 sedi, con sedute da 15 a 60 minuti^[44]. La professoressa Drouin, scettica sul ruolo della tecnologia contro la solitudine, si è ricreduta dopo il suo incontro con Sophia, il robot di Hanson Robotics. Quando la domanda di contatto umano supera l’offerta, i robot moltiplicano le mani (🌐 ff.97.4 Economia e robot del massaggio).

I robot sostituiscono anche i volanti. Un incidente stradale può inquinare come 10 anni di emissioni di un europeo medio. Ma gli incidenti sono in aumento? Se normalizziamo le morti per milioni di abitanti o per miglia percorse, il trend è in calo nei paesi sviluppati. Sul sito di Tesla, i dati mostrano un miglioramento di 10x^[14]: da 500.000 miglia per incidente (media USA) a 4–6 milioni con Autopilot. La California raccoglie tutte le costatazioni amichevoli delle auto a guida autonoma^[15] — 111 nel 2021. Sulle strade di San Francisco, nello stesso anno, sono morte 37 persone a fronte di 13.000 incidenti^[16]. In futuro, i nomadi digitali lavoreranno su un van a guida autonoma, coprendo più volte il giro del mondo, come il treno di Snowpiercer (💀 ff.60.5 Meno morti sulle strade?).

I dati Waymo portano la discussione su un terreno ancora più solido. Con 57 milioni di miglia di guida autonoma analizzate, l’azienda di Alphabet registra l’85% in meno di lesioni gravi e il 79% in meno di lesioni complessive rispetto ai guidatori umani. Per contestualizzare: negli Stati Uniti si contano 2,4 milioni di feriti e 40.000 morti all’anno sulle strade. Se la guida autonoma raggiungesse la penetrazione dei veicoli elettrici — cosa che i trend suggeriscono potrebbe accadere entro un decennio — il calo di vite perse sarebbe dell’ordine di grandezza di un vaccino. A quel punto, resistere alla guida autonoma non sarà più prudenza: sarà una scelta etica difficile da giustificare (🚕 ff.60.2 I taxi di Tesla; ⚡ ff.60.3 Più soldi ai taxi, meno ai produttori).

Il cervello robotico, intanto, diventa un prodotto commerciale. Il Jetson AGX Thor di NVIDIA è in vendita come developer kit a 3.499 dollari: una piattaforma di calcolo pensata per dare intelligenza ai robot autonomi. Il prezzo lo colloca a metà strada tra il prototipo da laboratorio e il componente industriale di serie — segnale che la robotica generalista sta entrando nella fase in cui il collo di bottiglia si sposta sul software e sull’integrazione.

L'AI per la scienza è forse la frontiera più sottovalutata. Sakana AI ha creato The AI Scientist — un sistema che genera, sperimenta e scrive articoli scientifici al costo di 15 dollari ciascuno (🔭 ff.102.3 Automatizzare la ricerca scientifica). Un laboratorio alimentato da AI si auto-gestisce e scopre nuovi materiali 10 volte più velocemente dei ricercatori umani^[17]. L'AI generativa accelera persino la ricerca sulla longevità, riducendo un lavoro di 150 anni a un mese e a un miliardesimo del costo^[18] — un bridge diretto con la ricerca su invecchiamento e farmaci raccontata nel capitolo Società. AlphaFold ha reso evidente la scala del cambio di passo: in mesi, risultati che prima richiedevano tempi molto più lunghi. Nel 2024, Insilico Medicine ha portato il primo farmaco scoperto interamente dall'AI alla fase 2 dei trial clinici, per la fibrosi polmonare idiopatica (🤞 ff.53.1 Meno morti per il cancro). Watson di IBM, seppur criticato per i suoi risultati in oncologia, ha aperto la strada all'idea che la chimica e la biologia potessero essere “lette” da una macchina come si legge un testo (🆕 ff.46.1 Nucleare: un rebrand necessario).

L’AI scienziato ha poi passato i primi esami. Nel maggio 2025 Intology ha annunciato che il suo sistema Zochi aveva prodotto la prima scoperta scientifica interamente generata dall’AI accettata nella sessione principale di una conferenza di fascia A*, ACL 2025^[45]. A ottobre Google e Yale hanno presentato C2S-Scale 27B, un modello basato su Gemma che ha formulato un’ipotesi nuova sul comportamento delle cellule tumorali, poi confermata in cellule vive^[46]: silmitasertib e interferone a basse dosi, insieme, aumentano di circa il 50% la presentazione degli antigeni, e rendono il tumore più visibile al sistema immunitario. A novembre Edison Scientific ha lanciato Kosmos, che in una sessione legge 1.500 articoli e scrive 42.000 righe di codice di analisi^[47]: secondo i suoi utenti fa in un giorno il lavoro di sei mesi, il 79,4% delle sue conclusioni risulta corretto e una sessione costa 200 dollari.

La stessa ondata che fa scrivere paper a 15 dollari e comprime i costi unitari della robotica ha però un rovescio che si manifesta prima di tutto sui più giovani. Uno studio di Stanford firmato da Erik Brynjolfsson^[22] li chiama, senza giri di parole, i canarini nella miniera. I dati raccontano che i lavoratori tra i 22 e i 25 anni nei ruoli a più alta esposizione all’AI — sviluppo software, marketing e customer service — registrano cali occupazionali marcati, mentre i colleghi più anziani per ora reggono. È il ribaltamento perfetto di quando l’AI generativa era poco più di un giocattolo da cui lasciarsi stupire: astronauti fotorealistici a poltrirsi in lounge tropicali, variazioni infinite della Ragazza col turbante, prompt buttati lì per ridere (😂 ff.30.2 Qualche esempio divertente). In appena tre anni quel divertimento si è trasformato in una curva dell’occupazione, e cambia la domanda consueta sull’automazione: quanto in fretta l’onda raggiungerà i ruoli senior, ora che a fare da sentinella sono gli ingegneri appena assunti.

Sakana AI ha creato The AI Scientist — un sistema che genera, sperimenta e scrive articoli scientifici al costo di 15 dollari ciascuno. L'AI generativa accelera persino la ricerca sulla longevità, riducendo un lavoro di 150 anni a un mese e a un miliardesimo del costo. Nel 2024, Insilico Medicine ha portato il primo farmaco scoperto interamente dall'AI alla fase 2 dei trial clinici.

E l'orizzonte della robotica Tesla non si ferma all'urbano terrestre. Facendo leva sul know-how di guida autonoma — provata persino la guida autonoma tra le strade di Roma?^[19] — Musk vuole usare i robot umanoidi per colonizzare Marte: non soffrono raggi cosmici e tollerano viaggi interplanetari lunghi mesi, due vincoli che per l'equipaggio umano restano proibitivi. La fabbrica di robot diventa così la vera astronave: ogni unità prodotta a Austin è un potenziale colono spedibile via Starship. Il piano che SpaceX pubblica sul suo sito, dove Optimus non compare, parla di portare su Marte oltre un milione di persone^[48], con più di dieci lanci al giorno a ogni finestra utile, che si apre circa ogni 26 mesi, e di voli cargo non prima del 2028 a 100 milioni di dollari la tonnellata. (🫐 ff.129.4 Colonizzare Marte).

Il calo dei costi di installazione robotica dipende da sistemi altamente automatizzati e sicuri che, mentre automatizzano mansioni umane, producono le accelerazioni di produttività capaci di sostenere la transizione stessa. Se i robot sottraggono lavoro ma nel farlo comprimono i costi unitari e accelerano la diffusione, il saldo industriale va riletto come un circolo, con la sicurezza operativa come vero abilitatore della curva di adozione. I robot ci assistono^[20] (🦾 ff.11.3 I robot ci assistono).

Unitree, produttore cinese di robot quadrupedi e umanoidi, ha raccolto capitali freschi da Alibaba e Tencent con una valutazione stimata di 1,7 miliardi di dollari^[21]. La robotica umanoide cinese smette di essere laboratorio e diventa asset di piattaforma: quando i due maggiori player del consumer internet cinese entrano nello stesso cap table, il prezzo di ingresso futuro per il mercato occidentale si alza strutturalmente.

E l’Occidente non resta a guardare: alla scommessa cinese risponde una scommessa americana, spostata dall’umanoide da vetrina alla fabbrica. Standard Bots, il più grande produttore statunitense di robot industriali «AI-native» — bracci programmabili in linguaggio naturale, senza codice né teach-pendant^[24] ha raccolto 200 milioni di dollari a una valutazione di un miliardo. È lo stesso ordine di grandezza di Unitree, ma qui il baricentro si sposta sull’automazione di linea ripensata attorno al software. Il capitale che un tempo inseguiva solo i modelli di frontiera ora finanzia i bracci che quei modelli comandano: la robotica industriale è diventata essa stessa una piattaforma (🤤 ff.110.4 Robot e AI: opportunità). Quando programmare un robot costa quanto scrivere un prompt, la soglia d’accesso all’automazione crolla e si allarga alle piccole officine che finora ne erano tagliate fuori (🖕 ff.16.4 Quali startup monitorare?). È la faccia industriale di una tesi più ampia: il capitale sta riscrivendo le proprie regole attorno all’intelligenza distribuita nelle macchine (🤑 ff.73.6 Una nuova fase per il capitalismo).