Adesso — Singolarità

Tutto ciò che conta nell'intelligenza artificiale. Ogni voce ha un numero, un confronto e una fonte.

> Versione testuale della pagina https://singolarita.com/adesso, scritta da un modello e aggiornata ogni giorno. Questo file contiene il quadro del mese e l'indice di tutte le voci; il testo completo di ogni voce, con numeri, correzioni e fonti, sta nel file del suo giorno (link accanto a ogni data).

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Ultimo aggiornamento: 20 settembre 2026 · Copertura del feed dal: 10 agosto 2026

I contatori

Il mese

Il contatore in testa alla pagina segna sei giorni dall'ultimo cambio di stato dell'arte, e Claude Fable 5.1 è ancora primo dal 1° settembre. Ma la settimana che si chiude oggi ha fatto una cosa più strana che cambiare il primato: ha cambiato il righello. Il 4 settembre Artificial Analysis è passata alla versione 4.2 del proprio indice, ha ritirato GPQA Diamond perché ormai satura — la prova su cui un anno fa si misurava la frontiera, e dove il primo faceva l'87,7% — e ha portato il peso dei test a risposte non pubblicate da circa un quinto a due quinti, aggiungendo un banco di lavoro di conoscenza agentico e uno di ragionamento su 4.592 pagine di PDF. Il primo in classifica è passato da 66 a 57 senza aver cambiato una riga di modello. Chi si tenga la corona, intanto, dipende da chi lo chiede: GPT-6 Astra, uscito il 3 settembre, è terzo a 55 su Artificial Analysis; sull'indice di Epoch, che Fable 5.1 non ha ancora, il primo è Claude Opus 5; su LMArena i primi tre stanno dentro l'errore di misura l'uno dell'altro. E poi, dopo le quarantotto ore più fitte dell'anno — Fable 5.1 il 1°, Gemini 3.8 Flash e Muse Spark 1.3 il 2, Astra il 3 —, quattro giorni di silenzio: fra il 4 e il 7 settembre nessun laboratorio di frontiera ha pubblicato un modello nuovo, controllato sull'API di Hugging Face e su tutte le organizzazioni di prima fascia. È uno zero onesto, e in un feed di solito denso dice qualcosa anche lui.

Il fatto della settimana però non è un modello, è un foglio di calcolo. Il 6 settembre OpenAI ha pubblicato i propri numeri interni sull'uso degli agenti nella ricerca: a metà agosto l'organizzazione consumava 3,1 giornate-agente da otto ore per ogni giornata di lavoro umano, e prima di giugno quel rapporto era ancora sotto uno. Il ricercatore mediano brucia più di 600 dollari al giorno di inferenza ai prezzi di listino, quello al novantesimo percentile più di settemila; nella prima settimana di gennaio erano zero e 1,95. Vanno tenute due cose insieme. La prima è che la metrica misura tempo-macchina e non lavoro consegnato — le sessioni concorrenti e i sotto-agenti si sommano, e più della metà dei compiti da quattro-otto ore riusciti negli ultimi sei mesi ha richiesto almeno un intervento umano. La seconda è che è tutto auto-riportato: nessuna terza parte ha visto quei dati, e OpenAI misura OpenAI con gli strumenti di OpenAI. Nello stesso giorno, un'ora prima, il capo scienziato della stessa azienda ha pubblicato un saggio in cui scrive che nessun laboratorio ha risolto allineamento e monitoraggio abbastanza da continuare a scalare responsabilmente alla massima velocità ancora a lungo, e chiede che le soglie di sicurezza diventino obbligatorie e imposte da terzi. Le due cose non si smentiscono, ma la tensione è dichiarata e resta lì. Dallo stesso rapporto esce anche il numero più utile a chi discute di rallentare: quando il 7 agosto le restrizioni cyber hanno tolto ad Astra il 59,2% delle GPU, l'85% di quel taglio è ricomparso su altri modelli entro una settimana, e il totale non si è mosso.

Sul costo dell'intelligenza, questa settimana si è rotto il contatore stesso. La riscrittura dell'indice del 4 settembre ha spezzato entrambi i capi del rapporto ×N: né GPT-5 né il modello che gli si affiancava sono stati rieseguiti sulla versione nuova, quindi i 789 e i 25 dollari sono numeri di una versione ritirata e oggi non sono più ricostruibili. Il contatore resta fermo alla lettura del 3 settembre e verrà rifondato quando i due costi torneranno omogenei: è detto in chiaro nella nota, perché un numero che il lettore non può ricontrollare non vale niente. Quel che si misura ancora bene è il pavimento, e continua a scendere: un milione di token in ingresso in cache costa oggi 0,0028 dollari su un modello a pesi aperti che sta sopra la frontiera di dodici mesi fa, quarantacinque volte meno dei 0,125 che costava GPT-5 nell'agosto 2025. E si misura bene dove vanno i soldi. Su OpenRouter, nei trenta giorni al 6 settembre, Anthropic muove il 5,6% dei token e incassa almeno il 29,5% della spesa, mentre il modello più usato costa sessantatré volte meno per compito del primo dell'indice: il traffico sta in mezzo alla classifica, la cassa in cima. Il resto è dove era: la spesa in conto capitale dei quattro maggiori operatori cloud viaggia su una guidance 2026 di 720-745 miliardi contro i 410 del 2025, i ricavi annualizzati di Anthropic stanno a 65 miliardi contro i 40 di OpenAI, e nessuno dei due numeri è mai stato pubblicato dalle aziende in un atto proprio. Su EDGAR, al 7 settembre, non esiste ancora alcun soggetto registrato Anthropic PBC: è la seconda data attesa per il prospetto che passa a vuoto.

Il cruscotto

Un anno fa oggi

Il 7 settembre 2025 lo stato dell'arte erano GPT-5, uscito il 7 agosto, e Claude Opus 4.1, uscito il 5. Il modello di punta di OpenAI teneva 400 mila token di contesto e costava 1,25 dollari per milione in ingresso, 10 in uscita e 0,125 in cache; Opus 4.1 si fermava a 200 mila token e ne costava 15 e 75, con 1,50 in cache. Dietro di loro il listino della frontiera era questo: Grok 4, uscito il 10 luglio, a 3 e 15 dollari con 256 mila token; Gemini 2.5 Pro a 1,25 e 10, e già con un milione di token; o3-pro a 20 e 80. È la ragione per cui il milione di oggi non va raccontato come una conquista di questi dodici mesi: c'era già, su un modello solo. Quel che è cambiato è che sia diventato il pavimento della frontiera invece del tetto di uno. Su SWE-bench Verified il tetto stava intorno al 75% — 74,9% GPT-5, 74,5% Opus 4.1 — e su GPQA Diamond il primo era Grok 4 con l'87,7%, davanti all'85,4% di GPT-5 e all'80,9% di Opus 4.1. Quella prova non c'è più: il 4 settembre 2026 Artificial Analysis l'ha ritirata dal proprio indice perché satura, e al suo posto ha messo un test di lavoro di conoscenza agentico e uno di ragionamento su 4.592 pagine di PDF. Sull'indice di oggi, la versione 4.2, GPT-5 vale 27 punti contro i 57 del primo in classifica. METR misurava in due ore e diciassette minuti la durata dei compiti che GPT-5 portava a termine da solo metà delle volte, e in venticinque minuti quelli che chiudeva con affidabilità dell'ottanta per cento; circa il 30% dei tentativi falliti esauriva semplicemente il budget di token, spesso proprio mentre stava per consegnare la risposta. Anche quella misura va letta su un'altra scala, ed è una cosa che allora non si poteva sapere: sulla suite rivista da METR nel gennaio 2026 GPT-5 vale retroattivamente 203 minuti, e il valore più alto che METR abbia mai registrato, fermo dall'8 maggio, è di 1.044 minuti — diciassette ore e venticinque. In quella settimana successero tre cose che allora sembravano di ordini diversi e oggi si leggono insieme. Il 2 settembre il tribunale distrettuale di Washington decideva i rimedi nella causa antitrust contro Google: niente cessione di Chrome, che il Dipartimento di Giustizia aveva chiesto, ma il divieto dei contratti di esclusiva sul motore predefinito e l'obbligo di condividere indice e dati con i concorrenti qualificati. Il 5 settembre Anthropic accettava di pagare almeno 1,5 miliardi di dollari per chiudere la causa collettiva degli autori sui libri piratati usati per l'addestramento: circa tremila dollari per ciascuna delle circa cinquecentomila opere, il più grande accordo nella storia del diritto d'autore statunitense. E fra il 2 e il 5 settembre uscivano tre modelli aperti che raccontano dove stava allora l'altra metà del campo: Apertus, il modello nazionale svizzero, 70 miliardi di parametri e 65.536 token di contesto, che sull'indice di Artificial Analysis valeva 1 punto contro i 27 di GPT-5; EmbeddingGemma di Google, 308 milioni di parametri, una finestra di 2.048 token e meno di 200 MB di memoria da quantizzato; e Kimi K2-0905 di Moonshot, mille miliardi di parametri con 32 attivi, contesto raddoppiato da 128 a 256 mila token, 0,60 e 2,50 dollari per milione e un 69,2% dichiarato su SWE-bench Verified — cioè cinque punti sotto la frontiera chiusa, a un ventesimo del prezzo di Opus 4.1. Quel che i modelli non sapevano ancora fare, detto con i numeri di allora: portare a termine da soli con affidabilità dell'ottanta per cento compiti più lunghi di venticinque minuti, e superare il 75% su SWE-bench Verified.

Il registro delle promesse

Previsioni con una data. Alla scadenza, si riaprono e si giudicano.

Il feed

19 settembre 2026 — testo completo

18 settembre 2026 — testo completo

17 settembre 2026 — testo completo

16 settembre 2026 — testo completo

15 settembre 2026 — testo completo

14 settembre 2026 — testo completo

13 settembre 2026 — testo completo

12 settembre 2026 — testo completo

11 settembre 2026 — testo completo

10 settembre 2026 — testo completo

9 settembre 2026 — testo completo

8 settembre 2026 — testo completo

7 settembre 2026 — testo completo

6 settembre 2026 — testo completo

5 settembre 2026 — testo completo

4 settembre 2026 — testo completo

3 settembre 2026 — testo completo

2 settembre 2026 — testo completo

1 settembre 2026 — testo completo

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30 agosto 2026 — testo completo

28 agosto 2026 — testo completo

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