# Adesso — 17 settembre 2026

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## Claude «guida» il 26% della ricerca di Anthropic: a febbraio era sotto l'1%

*autonomia · rilevanza 5/5 · confermata*

Il 17 settembre Anthropic ha pubblicato tre misure interne sul proprio ritmo di sviluppo. La prima è l'Anthropic R&D Automation Index: ogni tipo di lavoro di ricerca e sviluppo sui modelli viene classificato su una scala a sei livelli proposta a giugno da Epoch AI, da AL0 (nessun coinvolgimento dell'IA) ad AL5 (l'IA opera da sola, nessun umano nel circuito). AL4, «l'IA guida», vuol dire che Claude porta a termine quasi tutto il compito partendo da una consegna di alto livello mentre l'umano supervisiona: nell'esempio del documento, Claude riceve l'allarme di una pipeline rotta, trova la causa, scrive e collauda la correzione, poi si ferma e chiama l'ingegnere per il rilascio. Ad agosto 2026 il 26% del paniere di lavoro stava ad AL4; era il 22% a luglio, il 12% a maggio, l'1% a marzo e meno dell'1% a febbraio. Ad AL5 non c'è nulla: su nessun sottoinsieme misurato Claude opera in piena autonomia. Le coperture che parlano di «0% a febbraio» arrotondano verso il basso: la primaria dice «sotto l'1%».

Tutto questo è auto-riportato, e conviene dirlo per intero. Il paniere è stato costruito campionando a caso, settimana per settimana nel luglio 2026, il 20% del personale dei reparti che compongono il ciclo di sviluppo dei modelli; a elencare i compiti leggendo Slack e documentazione interna è stato un agente Claude (circa 15.000 compiti, poi organizzati in un albero di 542 nodi, 378 dei quali foglie); ad assegnare i livelli è stato un secondo Claude, in veste di giudice. Nessuno all'esterno ha ancora controllato i numeri: Anthropic dice di voler ospitare valutatori terzi indipendenti, ma nel documento non indica una data. Il riscontro umano che offre dice più di quanto sembri: due valutatori interni assegnavano esattamente lo stesso livello allo stesso lavoro solo nel 35% dei casi, il giudice-modello concordava con gli umani nel 59%, e modello e umani restavano entro un livello di distanza nel 97%. Il 26% è fragile proprio lì: circa il 69% del paniere, letto dal grafico, sta un gradino sotto ad AL3, e Anthropic scrive che il disaccordo resta esattamente al confine fra «l'IA collabora» e «l'IA guida». Va letto anche il grafico per quello che è: non tredici misure prese mese per mese, ma una ricostruzione retrospettiva fatta nel 2026 contro un paniere congelato sul lavoro di luglio, come dichiara la sua stessa etichetta, v2026.07.

Le altre due misure. Ad agosto circa 30.000 agenti lavoravano simultaneamente sulla piattaforma interna di ricerca e ingegneria più usata — solo quella, il numero non copre il resto dell'azienda — e hanno prodotto oltre un miliardo di decisioni nel mese: dell'ordine di una decisione per agente ogni ottanta secondi, giorno e notte, per tutto agosto. Il monitor online ne ha bloccate lo 0,002%, una su 47.000; detto così sembra poco, in valore assoluto sono circa ventimila azioni bloccate in un mese, e il documento afferma che ogni azione bloccata viene rivista da un umano entro una settimana: migliaia di revisioni a settimana, contro la cinquantina di segnalazioni che il monitor offline gira a una persona. La terza misura è il compute: nella settimana dal 13 al 20 luglio il 6% del compute di ricerca e sviluppo è andato a lavoro di sicurezza, il 12% considerando il solo compute della ricerca guidata dall'IA. Una settimana sola, ammette Anthropic, basta a mostrare che la misura si può fare, non a mostrare una tendenza. Una nota sulle date: il post è del 17 settembre, il 26% è il dato di agosto e lo snapshot sul compute è di una settimana di luglio.

**Numeri:**

- 26% del lavoro di ricerca e sviluppo di Anthropic in cui Claude «guida» (livello AL4) ad agosto 2026; a febbraio era sotto l'1%
- 0% quota di lavoro a livello AL5, piena autonomia: nessun sottoinsieme misurato
- oltre 90% del lavoro ad AL3 o superiore, cioè «l'IA collabora» o meglio, ad agosto 2026
- 30.000 agenti al lavoro simultaneamente sulla sola piattaforma interna di ricerca più usata, agosto 2026, per oltre un miliardo di decisioni nel mese
- 1 su 47.000 decisioni di agenti bloccate dal monitor online: lo 0,002% di oltre un miliardo, cioè circa ventimila azioni in un mese
- 35% quanto spesso due valutatori umani di Anthropic davano esattamente lo stesso livello di automazione; il giudice-modello concordava con gli umani nel 59% dei casi
- 6% del compute di ricerca e sviluppo destinato alla sicurezza nella settimana 13-20 luglio 2026; 12% sul solo compute della ricerca guidata dall'IA

**Fonti:** [Anthropic Institute, «Measuring the pace of AI development»](https://www.anthropic.com/institute/measuring-pace-of-ai-development) · [Epoch AI, «Toward an O*NET for AI R&D», la scala AL0-AL5](https://epochai.substack.com/p/toward-an-onet-for-ai-r-and-d) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1wjypn0/claude_now_leads_26_of_ai_development_at_anthropic/) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1wj5pzw/anthropic_reveals_claude_is_now_leading_26_of_its/)

## 150.000 H100-equivalenti verso la Cina via Malesia in quindici mesi, poi il canale si è chiuso in poche settimane

*infrastruttura · rilevanza 4/5 · confermata*

L'analisi di Epoch esce il 17 settembre 2026, ma i dati doganali si fermano a giugno 2025 e il corridoio è spento da oltre un anno: non è un contrabbando in corso, è l'autopsia di un canale chiuso. Fra aprile 2024 e giugno 2025 la Cina ha registrato 3,75 miliardi di dollari di server di origine malese a 106.000 dollari a macchina; la Malesia ne dichiara 0,6 miliardi verso la Cina. Epoch divide i 3,75 miliardi per il prezzo di un acceleratore H100 nel suo dataset, 25.000 dollari, e ottiene circa 150.000 H100-equivalenti. Per dare la scala: meno dell'1% dei 20,3 milioni consegnati nel mondo a fine 2025 secondo la stessa Epoch, e circa un settimo di quanto Epoch attribuisce oggi a un solo sito, Colossus 2 a Memphis. Il numero che conta non è tanto il miliardo mancante, è che una quota così grossa del contrabbando stimato verso la Cina resti una frazione di un singolo datacenter americano.

Epoch dice esplicitamente che i dati non provano nulla: pur non provando la diversione, lo schema è coerente con casi accertati di contrabbando di chip verso la Cina. Le spiegazioni benigne — transito via Singapore o Hong Kong, riclassificazione sotto un altro codice doganale, coincidenza, crollo della domanda cinese — sono testate una per una e nessuna regge, ma restano sul tavolo; i conteggi di pezzi coincidono, 36.700 dichiarati dalla Malesia contro 35.500 registrati dalla Cina, mentre i valori divergono di sei volte, 17.000 dollari a macchina in uscita contro 106.000 in entrata. E se i chip fossero stati in prevalenza H20 invece che Hopper, gli stessi dollari varrebbero appena 50.000 H100-equivalenti: un intervallo di tre volte sul numero principale, dichiarato da Epoch stessa.

La notizia, più del contrabbando, è la sua fine. Nella finestra la Cina importava in media 250 milioni di dollari al mese di server malesi a 105.700 dollari l'uno; da settembre 2025 a giugno 2026 sono 50 milioni al mese a 11.600 dollari l'uno. In mezzo c'è un solo atto: la direttiva 1/2025 del ministero del commercio malese, luglio 2025, che impone permesso e preavviso di trenta giorni per esportare o far transitare chip IA di origine statunitense. Il flusso si spegne in poche settimane. L'inferenza, dichiarata come tale: un adempimento amministrativo di un paese terzo ha chiuso in settimane un canale che quindici mesi di controlli americani non avevano fermato — e lo stesso ministero, a febbraio 2025, negava pubblicamente che la Malesia fosse usata come punto di transito.

**Numeri:**

- 150.000 H100-equivalenti stimati nel corridoio Malesia-Cina fra aprile 2024 e giugno 2025: circa un settimo del solo Colossus 2, che nel dataset di Epoch ne vale 1,11 milioni
- da 250 a 50 milioni di dollari al mese di server malesi importati dalla Cina: media nella finestra, media da settembre 2025 a giugno 2026, dopo la direttiva malese sui permessi
- ×6 il divario di valutazione sulle stesse merci: 17.000 dollari a macchina dichiarati dalla Malesia, 106.000 registrati dalla Cina, su quantità che coincidono (36.700 contro 35.500)
- circa 25% quota del corridoio sul contrabbando totale verso la Cina stimato da Epoch: mediana 660.000 H100-equivalenti a fine 2025, intervallo da 290.000 a 1,6 milioni

**Fonti:** [Epoch AI](https://epoch.ai/data-insights/malaysia-china-chip-smuggling) · [Epoch AI, il modello del contrabbando di chip](https://epoch.ai/publications/chip-smuggling) · [Bernama](https://bernama.com/en/news.php?id=2390158)

## Huawei anticipa di tre trimestri l'Ascend 960DT, dal quarto trimestre 2027 al primo: le stesse specifiche annunciate un anno fa, nove mesi prima

*infrastruttura · rilevanza 4/5 · confermata*

Il 17 settembre a Shanghai, aprendo Huawei Connect 2026, David Wang, vicepresidente del consiglio e presidente a rotazione, ha detto che l'Ascend 960DT sarà disponibile nel primo trimestre 2027, tre trimestri prima della roadmap originale, e il 960PR nel terzo trimestre 2027, un trimestre prima. L'anticipo è verificabile per sottrazione, perché la roadmap precedente è un documento pubblico: nel keynote di Huawei Connect 2025, il 18 settembre 2025, Xu Zhijun scriveva che l'Ascend 960 sarebbe stato disponibile nel quarto trimestre 2027, con 2 PFLOPS in FP8 e 4 in FP4 e il doppio della memoria del 950DT, cioè 288 GB. Sono esattamente le specifiche attribuite oggi al 960DT: stessa potenza dichiarata, stessa memoria, nove mesi prima. Due cose però non tornano nel racconto lineare. La prima: un anno fa l'Ascend 960 era un chip solo, oggi sono due, e il 960PR non esisteva nella roadmap 2025 — metà della generazione si sposta di nove mesi, l'altra metà di tre. La seconda: il chip successivo non è stato anticipato affatto. Nel 2025 l'Ascend 970 era dato per il quarto trimestre 2028; ora è dato genericamente nel 2028, e il trimestre è sparito. Il 980 nel 2029 è nuovo e allunga la roadmap di un anno.

Va detto che cosa questo annuncio non è. Non c'è silicio: il keynote non nomina tape-out, campionature o produzione, solo una data di disponibilità, e il comunicato sul SuperPoD non contiene prezzi né date. Non c'è nessun banco di prova terzo: ogni numero è di Huawei, su prodotti che non spedirà prima di quindici mesi. E il divario per chip resta grande. The Register, che ha letto le stesse slide, misura il 960DT contro il B300 che Nvidia spedisce dal 2025 — memoria e banda simili, ma circa metà dell'FP8 e un terzo dell'FP4 — e contro Rubin, che a parità di memoria dichiarata, 288 GB, porta fra 35 e 50 PFLOPS in FP4 contro i 4 del 960DT. Sul volume il quadro è quello che Epoch AI ha pubblicato il 4 settembre e che questa pagina ha già registrato: nel 2026 Nvidia spedirà calcolo pari a 23 milioni di equivalenti H100, Huawei 880.000, un fattore venticinque. Una roadmap accelerata, da sola, non sposta un divario così: sposta la data in cui ci si prova.

Il numero che conta non è però solo la data, è perché Huawei corre. Wang dice che in Cina il consumo medio giornaliero di token di inferenza è salito a circa 500.000 miliardi, e che si arriverà a un miliardo di miliardi entro il 2030, circa tre ordini di grandezza in quattro anni. Un termine di confronto ufficiale esiste: il 24 marzo 2026, al China Development Forum, Liu Liehong della National Data Administration aveva indicato 140.000 miliardi di token al giorno, in salita dai 100.000 miliardi di fine 2025 e dai 100 miliardi dell'inizio 2024. Le due cifre non sono omogenee — Huawei dice inferenza, la National Data Administration non ha mai definito che cosa conti il suo numero — ma l'ordine di grandezza regge. Segue un conto nostro sulle sole cifre di Huawei, dichiarato come ordine di grandezza: 500.000 miliardi di token al giorno fanno 5,8 miliardi di token al secondo, e l'Atlas 950 SuperPoD che Huawei dà per 19,6 milioni di token al secondo in inferenza ne servirebbe circa trecento, cioè 2,4 milioni di chip Ascend — più di un anno e mezzo dell'intera produzione Huawei 2026 stimata da Epoch, solo per reggere la domanda di oggi. Nel frattempo il prezzo va dalla parte sbagliata: il 10 settembre Reuters ha riferito rincari del 20-50% in due mesi sugli acceleratori cinesi, per la penuria di memoria ad alta banda, ed è quella stessa memoria a vincolare la produzione dei chip che la roadmap promette prima.

**Numeri:**

- −3 trimestri di anticipo dell'Ascend 960DT sulla roadmap che Huawei stessa aveva pubblicato dodici mesi prima: quarto trimestre 2027 nel keynote del settembre 2025, primo trimestre 2027 in quello del 17 settembre 2026, con le stesse specifiche dichiarate
- 4 contro 35-50 PFLOPS in FP4 del 960DT contro quelli che The Register attribuisce a Nvidia Rubin, a parità di memoria dichiarata, 288 GB: numeri Huawei da un lato, nessun banco di prova terzo
- 500.000 miliardi token di inferenza al giorno in Cina secondo Huawei, dati per crescere di tre ordini di grandezza entro il 2030. Il 24 marzo la National Data Administration indicava 140.000 miliardi al giorno: cifre non omogenee, perché il numero ufficiale non è mai stato definito
- 23 milioni contro 880.000 equivalenti H100 che Nvidia e Huawei spediranno nel 2026 secondo Epoch AI, un fattore venticinque: è il denominatore che una roadmap anticipata, da sola, non sposta
- 2028, senza trimestre la nuova data dell'Ascend 970, che un anno fa era il quarto trimestre 2028: il chip successivo al 960 non è stato anticipato, ha solo perso la precisione della data

**Da verificare il:** 2027-03-31

**Fonti:** [Huawei, keynote di David Wang a HUAWEI CONNECT 2026](https://www.huawei.com/en/news/2026/9/hc-wang-keynote) · [Huawei, keynote di Xu Zhijun a HUAWEI CONNECT 2025: la roadmap precedente](https://www.huawei.com/en/news/2025/9/hc-xu-keynote-speech) · [Epoch AI, «Will Huawei catch up to Nvidia by 2030?»](https://epoch.ai/publications/huaweis-roadmap-to-2031) · [The Register, specifiche del 960DT e confronto con B300 e Rubin (discussione)](https://www.theregister.com/systems/2026/09/17/huaweis-next-gen-ascend-npus-could-become-chinas-best-option/) · [TrendForce (discussione)](https://www.trendforce.com/news/2026/09/17/news-huawei-speeds-up-ai-chip-roadmap-reportedly-pulls-ascend-960dt-forward-three-quarters-to-1q27/) · [r/hardware (discussione)](https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1wihkb9/huawei_unveils_latest_tech_to_boost_ai_power_in/)

## Un umanoide porta a termine il compito nel 56% delle prove in 30 case mai viste: la stessa rete senza pre-addestramento su video umani si fermava al 9%

*modelli · rilevanza 4/5 · confermata*

Figure ha pubblicato il 17 settembre la valutazione di Helix 2.5: tre comportamenti — riordinare il salotto, piegare asciugamani, rifare il letto — eseguiti in trenta case della Bay Area in cui non è stato raccolto alcun dato, con un unico checkpoint fisso per compito e nessun adattamento sul posto. «Zero-shot», scrive l'azienda, si riferisce agli ambienti di valutazione e agli oggetti manipolati, non ai compiti: i tre comportamenti sono stati specificati con dati di messa a punto raccolti altrove. Il criterio di successo è duro e vale la pena dirlo per intero, perché è la parte che di solito viene ammorbidita: tutti i 13-15 giocattoli nel cesto, tutti gli asciugamani piegati e nel cesto, entrambi i cuscini e gli angoli del piumone in cima al letto con il piumone disteso; nessun credito parziale, un minuto di tempo massimo per giocattolo, tre per asciugamano, e una prova interrotta per sicurezza conta come fallita.

Il numero che conta non è 56, è che l'altro ramo dell'esperimento fa 9. Figure ha addestrato due politiche sugli stessi dati di specifica del compito, con architettura, ottimizzazione, iperparametri e valutazione identici: una da pesi casuali, l'altra inizializzata dal modello pre-addestrato su Index, il dataset di comportamento umano dell'azienda. L'unica variabile era il pre-addestramento, e il divario è 9% contro 56%, poco più di sei volte. È un'ablazione pulita e interna, ma va letta per quello che misura: quanto contribuisce il pre-addestramento, non se questo metodo batta quello di qualcun altro. Una rete addestrata da zero su pochi dati specifici è un pavimento, non un concorrente. Tutti questi numeri sono di Figure, non c'è nessuna valutazione indipendente, e sono i numeri di un'azienda che il 3 settembre ha impegnato 3,5 miliardi di dollari di calcolo sulla tesi che qui difende. Figure stessa scrive che il punto non è che la robotica umanoide generale sia risolta.

Chi la smonta parte dal video. Le quattro ore pubblicate mostrano sempre gli stessi tre compiti; riordinare il salotto sono 13-15 peluche raccolti da un pavimento sgombro, non disordine domestico vero; nessuna sequenza mostra il robot che entra in una delle trenta case e completa tutti e tre i compiti; i letti sono tutti simili, e lo stesso post di Brett Adcock, per come Reddit l'ha archiviato, parla di trenta case in affitto, cioè vuote. E 56% significa che quasi metà delle prove fallisce per intero. Il risultato meno spettacolare è forse il più utile: quattro modelli addestrati su sottoinsiemi annidati di Index lungo un fattore otto di dati mostrano una legge di scala del trasferimento uomo-robot abbastanza regolare da prevedere la loss del run più grande a quattro decimali prima di addestrarlo, con un errore di previsione pari allo 0,54% della variazione sull'intero intervallo. Misura la sola scala dei dati, a dimensione del modello e addestramento a valle fissi.

**Numeri:**

- 56% contro 9% prove completate per intero in 30 case mai viste, contro la stessa rete addestrata da zero sugli stessi dati di compito; nessun credito parziale, numeri dichiarati da Figure senza verifica indipendente
- ×6 il salto attribuibile al solo pre-addestramento su video di comportamento umano: architettura, dati di compito, iperparametri e valutazione erano identici nei due rami
- metà dei dati dati di adattamento rispetto a un comportamento Helix 02 confrontabile, a parità di tasso di successo — e Helix 02 era addestrato proprio nell'ambiente in cui poi veniva valutato
- 4 decimali precisione con cui la loss del run più grande è stata prevista dai run più piccoli lungo un fattore otto di dati; errore di previsione pari allo 0,54% della variazione sull'intervallo

**Fonti:** [Figure, «Helix 2.5: Zero-Shot 30-Home Generalization»](https://www.figure.ai/news/helix-2-5-zero-shot-30-home-generalization) · [Figure, il video della valutazione](https://www.youtube.com/watch?v=lJpM_2a1zrE) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1wj32yy/)

## Un bersaglio proteico progettato per circa 150 dollari, dove ad agosto il tetto era 10.000: Claude riscrive i kernel di oltre trenta modelli biomolecolari

*scoperta · rilevanza 4/5 · confermata*

Anthropic dichiara che un proprio modello interno di ricerca ha ottimizzato in poco meno di quattro settimane oltre trenta modelli open source di biologia computazionale: predizione di struttura, design proteico, modelli di linguaggio proteico, genomica. Il repository pubblicato contiene trentasei kit, ciascuno con la versione originale a monte immutata come modalità di confronto. L'accelerazione media dichiarata è circa quattro volte con perdita minima di precisione; a output identici il grafico dei modelli di struttura indica circa 1,6 volte, mentre il testo del post scrive quasi due volte riferendosi all'insieme dei compiti, e le due cifre non hanno lo stesso perimetro. Il pezzo più verificabile è FlashPairformer, un insieme di kernel per triangle attention e triangle multiplication: il confronto non è con codice ingenuo ma con cuEquivariance di NVIDIA, che il post chiama lo standard del campo, e lo batte di 2,7-2,9 volte sulla prima e di 1,7-3,2 volte sulla seconda a seconda della configurazione. Una modalità a bassa memoria permette inoltre di ripiegare su un solo nodo GPU sistemi oltre i 10.000 token, fra cui il complesso I mitocondriale umano e un ribosoma batterico 70S, contro i 7.663 token del ribosoma 40S predetto da AlphaFold3.

Il numero che conta è 150 dollari, ma va letto per quello che è. Non è il costo delle quattro settimane di ottimizzazione: è la spesa combinata di GPU e token di una singola sessione di design proteico per bersaglio, un solo modello su una sola GPU con ventiquattro ore di tempo di parete, senza sottoagenti e con un prompt sceso da circa 16.000 a circa 1.100 parole. Il termine di paragone è la campagna che questa pagina ha registrato il 18 agosto, dove a ogni bersaglio era concesso spendere fino a 10.000 dollari, cioè circa 2.500 ore di H100. Anthropic rivendica prestazioni in silico paragonabili con due ordini di grandezza di ore GPU in meno, media su sedici bersagli e fino a cinque esecuzioni indipendenti ciascuno. Due avvertenze rendono il confronto meno netto di come circola: i 10.000 dollari erano un tetto di sole GPU, i 150 sono GPU più token effettivamente spesi, e il taglio non viene solo dai kernel ma anche dalla semplificazione dell'impianto agentico.

I limiti sono dichiarati e vanno detti con la stessa calma. Il punteggio confrontato è un indicatore in silico: qui non c'è validazione di laboratorio, mentre la campagna di agosto era stata sintetizzata e testata in provetta. Tutte le misure sono di chi le produce e nessuna terza parte ha rifatto i benchmark, anche se il codice è aperto e quindi contestabile. Il post segnala da sé che i kernel veloci opzionali usciti in parallelo con ColabFold 1.6.3 non sono stati messi a confronto, e che oltre i circa 70.000 token di contesto le strutture predette collassano. Infine, una cosa che il repository dice e il riassunto entusiasta omette: le ottimizzazioni non sono state proposte a monte come pull request ai progetti originali, e il repository stesso si dichiara non mantenuto e chiuso ai contributi. È un rilascio di riferimento, non un'integrazione negli strumenti che i biologi useranno domani.

**Numeri:**

- circa 150 $ GPU più token per bersaglio, in una sola sessione da 24 ore su una GPU, per punteggi in silico paragonabili alla campagna del 18 agosto, dove il tetto era 10.000 dollari di sole GPU per bersaglio, circa 2.500 ore di H100
- ×4 accelerazione media dichiarata su oltre trenta modelli in meno di quattro settimane, con perdita minima di precisione; a output identici il grafico dei modelli di struttura dice circa ×1,6
- 2,7-3,2× FlashPairformer contro cuEquivariance di NVIDIA, lo standard del campo: 2,7-2,9× sulla triangle attention, 1,7-3,2× sulla triangle multiplication
- 2 persone i membri dello staff tecnico di Anthropic che hanno supervisionato, esperti di modellazione biomolecolare ma senza esperienza precedente di ottimizzazione dell'inferenza né di kernel engineering

**Fonti:** [Anthropic, «How Claude is uplifting biomolecular modeling»](https://www.anthropic.com/research/claude-uplifts-biomolecular-modeling) · [GitHub, anthropics/uplifting-biomolecular-modeling](https://github.com/anthropics/uplifting-biomolecular-modeling) · [Anthropic, «Claude accelerates protein design», la campagna di confronto](https://www.anthropic.com/research/Claude-accelerates-protein-design) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1wj7beg/)

## OpenAI configura GPT-6 Astra per il diritto e arriva al 54,0% di risposte corrette: tre modelli generalisti stanno al 55,29%

*modelli · rilevanza 3/5 · confermata*

Astra for Law è GPT-6 Astra più un indice di ricerca legale su oltre 230 milioni di URL e istruzioni per l'analisi e la scrittura giuridica. L'indice incorpora la raccolta CourtListener del Free Law Project, che sulla propria pagina di copertura si dichiara oltre il 99,9% della giurisprudenza vincolante pubblicata negli Stati Uniti. Va ai soli studi selezionati tramite Trusted Access dentro ChatGPT e Codex; il modello gpt-6-astra-law in API è annunciato «presto», senza data, e nessun prezzo è pubblicato.

Sui numeri: 54,0% di risposte corrette contro il 38,7% di GPT-6 Astra con la sola ricerca web, entrambi al massimo sforzo di ragionamento, più il 24% di casi di riferimento in più e fino al 54% di passaggi rilevanti in più. Il banco di prova non è interno: è il Legal Research Bench di Vals AI, con metodologia pubblica. Ma OpenAI se l'è misurato da sola sul set di validazione da 200 domande, quello che Vals concede in licenza, mentre la classifica pubblica è calcolata da Vals solo sul set di test da 208 domande tenuto nascosto proprio per evitare l'overfitting. Su quella classifica tre modelli generalisti — Muse Spark 1.3 Max, Claude Opus 5 e Claude Fable 5.1 — sono appaiati al 55,29%. I due numeri non sono omogenei: insiemi diversi, attrezzature diverse. Vals dichiara che gli insiemi sono stati campionati conservando distribuzione di tipo, materia e difficoltà, quindi il confronto è indicativo, e tanto basta a dire che la configurazione dedicata non porta OpenAI davanti ai modelli generalisti.

Il valore assoluto resta basso, e questo è il punto. Con una griglia severa, in cui una risposta conta solo se soddisfa ogni elemento richiesto, poco più di una domanda su due viene risolta per intero: è la frontiera odierna su una professione in cui una citazione sbagliata ha conseguenze. Il post non porta nessun dato sulle allucinazioni, l'obiezione sollevata più spesso nei 667 commenti della discussione su Hacker News.

**Numeri:**

- 54,0% risposte corrette di Astra for Law sul Legal Research Bench di Vals AI, misurate da OpenAI sul set di validazione: era il 38,7% per GPT-6 Astra con la sola ricerca web
- 55,29% i tre modelli generalisti in testa alla classifica pubblica dello stesso banco, misurati da Vals AI sul set di test nascosto: confronto indicativo, gli insiemi non sono gli stessi
- 230 mln URL nell'indice di ricerca legale; include la raccolta CourtListener del Free Law Project, dichiarata oltre il 99,9% della giurisprudenza vincolante pubblicata negli Stati Uniti

**Fonti:** [OpenAI, «Astra for Law», letta tramite proxy di estrazione testo](https://openai.com/index/astra-for-law/) · [Vals AI, Legal Research Bench: classifica e metodologia dei set](https://www.vals.ai/benchmarks/legal_research) · [Free Law Project / CourtListener, la copertura dichiarata](https://wiki.free.law/c/courtlistener/help/data-coverage/case-law) · [Hacker News, 566 punti e 667 commenti (discussione)](https://news.ycombinator.com/item?id=49745940) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1wjlmzx/)

## Anthropic sblocca la biologia di frontiera per chi supera una verifica: 41 giorni dopo aver scritto che il lavoro professionale a doppio uso restava bloccato per tutti

*società · rilevanza 3/5 · confermata*

È il seguito diretto della voce del 10 settembre sul rapporto minacce, dove Anthropic concludeva che i classificatori da soli non bastano, perché in un'area tecnica a doppio uso l'intento non è identificabile in modo affidabile, e che l'unico modo sicuro di offrire capacità biologiche di frontiera sono programmi ad accesso verificato. Sette giorni dopo il programma esiste: il Life Sciences Verification Program verifica credenziali di ricerca, standard di sicurezza e supervisione etica di un'organizzazione, poi concede due tipi di accesso. «Standard Use» vale per un'intera squadra, si rinnova una volta l'anno e usa classificatori più permissivi sulla scienza; «High-risk Use» si aggiunge per un singolo progetto, si rinnova ogni sei mesi e — testuale — rimuove tutti i safeguard che bloccano le richieste di scienze della vita.

Il numero che conta è il tempo, ed è breve. Il 7 agosto Anthropic aveva riscritto la costituzione del classificatore biologico di Fable 5 ottenendo circa l'85% di fallback legati alla biologia in meno, e nello stesso post scriveva che virologia, tossicologia e progettazione molecolare continuavano a essere deviate su Opus 5, quindi il modello non era ancora utilizzabile per la ricerca biologica professionale e per lo sviluppo di farmaci, con l'impegno a colmare il divario attraverso percorsi ad accesso fidato. Fra quella frase e il divario colmato sono passati 41 giorni. Il meno 85% misurava il rumore tolto ai curiosi; il cambiamento vero è che la linea non è più tracciata sul contenuto della domanda ma sull'identità di chi la fa.

I limiti. L'applicazione passa dal blocco in tempo reale al monitoraggio offline, che richiede 30 giorni di conservazione dei dati sul traffico del programma, compartimentati e non usabili per l'addestramento. Le concessioni ad alto rischio su Mythos restano limitate a poche entità in attesa di coordinamento con il governo statunitense, mentre su Opus 5 e Sonnet 5 sono già disponibili. Il programma è in beta, solo per squadre e istituzioni, non sulle piattaforme di terzi. E il numero più citato — centinaia di organizzazioni nella prima settimana — è una proiezione aziendale, non una misura: quelle effettivamente onboardate in accesso anticipato sono decine. Il post non dà alcuna cifra sui falsi rifiuti residui, che sarebbe il modo di misurare davvero il cambiamento.

**Numeri:**

- 41 giorni fra il 7 agosto, quando la biologia professionale a doppio uso restava bloccata per tutti, e il 17 settembre, quando la concessione ad alto rischio rimuove tutti i safeguard sulle scienze della vita
- −85% i fallback legati alla biologia tolti il 7 agosto riscrivendo la costituzione del classificatore: non bastavano, virologia, tossicologia e progettazione molecolare restavano deviate su Opus 5
- 7 giorni fra il rapporto minacce del 10 settembre, che dichiarava insufficienti i classificatori, e il programma che ne trae la conseguenza
- 30 giorni di conservazione dei dati imposti al traffico del programma, perché l'applicazione passa dal blocco in tempo reale al monitoraggio offline
- decine organizzazioni già onboardate in accesso anticipato; le «centinaia nella prima settimana» sono una proiezione aziendale, non una misura

**Da verificare il:** 2026-09-24

**Fonti:** [Anthropic, Life Sciences Verification Program](https://www.anthropic.com/news/life-sciences-verification-program) · [Anthropic, «Improving Fable 5's biology safeguards»](https://www.anthropic.com/news/improving-fable-5-s-biology-safeguards) · [Anthropic, rapporto sulle minacce di settembre 2026](https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026)

## Il primo SuperPoD con ottica near-packaged: 4.096 chip per gli stessi 8 EFLOPS che dodici mesi fa Huawei prometteva con 8.192

*infrastruttura · rilevanza 3/5 · confermata*

Insieme alla roadmap, Huawei ha annunciato l'Atlas 960E SuperPoD, che il comunicato chiama il primo SuperPoD al mondo basato su ottica near-packaged: fino a 4.096 NPU, 8 EFLOPS in FP8 e 16 in FP4, fino a un petabyte di memoria ad alta banda, raffreddamento interamente a liquido. Il pezzo nuovo è l'interconnessione: 5.500 motori ottici Hi-ONE al posto dei 48.000 moduli pluggable da 800G che servirebbero a collegare quelle NPU nel modo tradizionale, con oltre 550 kilowatt di consumo in meno, il tempo medio fra due guasti raddoppiato e una disponibilità dichiarata del 99,8%. Il confronto che conta è però con Huawei stessa. Nel settembre 2025 l'Atlas 950 SuperPoD era annunciato con 8.192 chip Ascend 950DT per gli stessi 8 EFLOPS in FP8 e 16 in FP4. Stessa macchina sulla carta, metà del silicio, dodici mesi dopo: è il raddoppio per chip, visto dal lato del sistema.

Il resto va ridimensionato. Il petabyte di memoria non è un primato nemmeno interno: per l'Atlas 950 SuperPoD Huawei dichiarava un anno fa 1.152 TB, cioè un po' di più. Anche la scala da mezzo milione di NPU era già stata annunciata: l'Atlas 950 SuperCluster, 520.000 chip e 524 EFLOPS in FP8, era dato per il quarto trimestre 2026, e The Register osserva che i cluster da 512.000 e da un milione di NPU presentati quest'anno restano una configurazione soltanto teorica, che l'azienda non ha mai dimostrato sul campo. I 550 kilowatt risparmiati sono un confronto con una macchina ipotetica costruita a moduli pluggable, non una misura prima-dopo. E l'Atlas 960E non può esistere prima dei chip su cui è costruito: l'Ascend 960DT arriva, dichiarato, nel primo trimestre 2027. Il comunicato non dà né una data di disponibilità né un prezzo. Sulla generazione precedente Wang dichiara che l'Atlas 950 SuperPoD è in uso commerciale su larga scala e che oltre mille Atlas 900 A3 SuperPoD sono stati dispiegati; la disponibilità dell'Atlas 950 era però annunciata per il quarto trimestre 2026, che comincia due settimane dopo il keynote.

**Numeri:**

- 4.096 contro 8.192 chip necessari per gli stessi 8 EFLOPS in FP8: l'Atlas 960E annunciato il 17 settembre 2026 contro l'Atlas 950 SuperPoD annunciato il 18 settembre 2025. Metà del silicio per la stessa macchina, dodici mesi dopo
- 5.500 contro 48.000 motori ottici Hi-ONE al posto dei moduli pluggable da 800G, per oltre 550 kW di consumo in meno e una disponibilità dichiarata del 99,8%: è un confronto con una macchina ipotetica, non una misura prima-dopo
- 1 PB memoria ad alta banda per SuperPoD: non è un primato nemmeno interno, per l'Atlas 950 SuperPoD Huawei dichiarava 1.152 TB già nel settembre 2025
- primo trimestre 2027 la prima data in cui l'Atlas 960E può esistere, perché è la data dichiarata per i chip su cui è costruito. Il comunicato non dà né disponibilità né prezzo, e nessun numero è stato verificato da terzi

**Fonti:** [Huawei, «Huawei Launches the World's First NPO-based SuperPoD»](https://www.huawei.com/en/news/2026/9/hc-ascend960-supernode) · [Huawei, keynote di David Wang a HUAWEI CONNECT 2026](https://www.huawei.com/en/news/2026/9/hc-wang-keynote) · [Huawei, keynote di Xu Zhijun, settembre 2025: Atlas 950 SuperPoD a 8.192 chip](https://www.huawei.com/en/news/2025/9/hc-xu-keynote-speech) · [The Register, l'ottica near-packaged e i cluster ancora soltanto teorici (discussione)](https://www.theregister.com/systems/2026/09/17/huaweis-next-gen-ascend-npus-could-become-chinas-best-option/) · [South China Morning Post (discussione)](https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3367796/huawei-unveils-latest-tech-boost-ai-power-push-break-chinas-nvidia-reliance) · [r/hardware (discussione)](https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1wiv6hl/huawei_unveils_worlds_first_npobased_ascend_960/)

## Z.ai racconta che un agente costruito su GLM-5.3 ha fatto gran parte del lavoro per servire GLM-5.3-Flash su oltre 100.000 acceleratori cinesi: una sola pull request è verificabile da fuori

*autonomia · rilevanza 3/5 · confermata*

Il post del 17 settembre, intitolato «Verso l'auto-miglioramento ricorsivo», è il primo resoconto tecnico in cui Z.ai attribuisce a un proprio modello il lavoro di infrastruttura che ne ha messo in produzione un altro. L'agente è costruito su GLM-5.3 e ha lavorato dentro un ciclo di riscontro denso — test di correttezza a livello di kernel, microbenchmark, tracce di esecuzione — per portare GLM-5.3-Flash dal primo avvio riuscito su hardware nuovo alla capacità di reggere traffico di produzione su un gruppo di oltre 100.000 acceleratori di fabbricazione cinese, che Z.ai dichiara servire tutta l'inferenza di produzione del modello. I guadagni dichiarati sono tre: un fattore tre nel throughput rispetto alla linea di base iniziale, uno scarto sceso da oltre il 20% a meno dell'1% dopo che l'agente ha individuato un lucchetto globale non rilasciato in un percorso di comunicazione fra nodi, e un kernel di decodifica accelerato di 1,71 volte eliminando calcolo ridondante.

Il delta che il post propone, però, non regge come delta. Z.ai scrive che il lavoro prima avrebbe richiesto settimane a un team di ingegneri di infrastruttura esperti e che è stato fatto in meno di due settimane: i due estremi non sono omogenei, e meno di due settimane sta dentro «settimane». Non c'è, in questo racconto, una misura del risparmio. Quel che si può verificare da fuori è una cosa sola, ed è per questo il numero-chiave: la correzione di precisione descritta nel post esiste davvero come pull request 1180 di flash-linear-attention, aperta il 27 agosto e fusa, sei file, e contiene esattamente il passaggio di precisione nella catena affine che il post attribuisce all'agente. La pull request non nomina alcun agente né GLM. Tutto il resto — i 100.000 acceleratori, il fattore tre, le due settimane — è dichiarato da Z.ai su Z.ai, senza nome del produttore di silicio, senza consumo e senza confronto normalizzato con Nvidia. Un'ultima cifra del post non torna con quelle già registrate qui: gli oltre 62.000 miliardi di token in sei giorni serviti sotto il nome anonimo Ox-Alpha stanno sopra la somma dei due consuntivi noti, circa 26.000 miliardi in quattro giorni su una piattaforma e 3.940 miliardi sull'intera anteprima sull'altra. Z.ai chiude ammettendo di non essere arrivata all'auto-miglioramento ricorsivo: scegliere gli obiettivi, fissare i limiti e valutare il rischio restano responsabilità umane.

**Numeri:**

- 1 pull request l'unica parte del racconto verificabile da fuori: la 1180 di flash-linear-attention, aperta il 27 agosto e fusa, contiene la correzione di precisione descritta nel post e non nomina alcun agente
- oltre 100.000 acceleratori di fabbricazione cinese nel gruppo che Z.ai dichiara servire tutta l'inferenza di produzione di GLM-5.3-Flash. Nessun produttore, nessun modello di silicio, nessun consumo
- meno di 2 settimane dall'adattamento iniziale del modello alla prontezza per la produzione, contro un controfattuale di «settimane» per una squadra di ingegneri: i due estremi non sono omogenei e il risparmio non è misurato
- ×3 throughput rispetto alla linea di base iniziale sullo stesso hardware: dichiarato da Z.ai contro sé stessa. Il singolo kernel accelerato di 1,71 volte

**Fonti:** [Z.ai, «Toward Recursive Self-Improvement», letto tramite proxy di estrazione testo](https://z.ai/blog/glm-built-its-inference-infrastructure) · [flash-linear-attention, pull request 1180, aperta il 27 agosto 2026 e fusa](https://github.com/fla-org/flash-linear-attention/pull/1180) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1wir16w/)

## Tre giorni per esaminare Astra, due con la catena di pensiero visibile; sei giorni e sette domande per l'incidente Hugging Face: quanto dura l'esame indipendente

*autonomia · rilevanza 3/5 · confermata*

Il 17 settembre The Verge ha messo in fila le condizioni in cui lavorano i tre valutatori indipendenti di frontiera — METR, Redwood Research e Apollo Research — e il fatto nuovo non è un numero inedito ma il confronto fra numeri che stavano sparsi nelle primarie. La system card di GPT-6 Astra, pubblicata da OpenAI il 3 settembre, scrive che il periodo di prova di Apollo è durato «tre giorni in tutto», con accesso ad alta capacità a un checkpoint con catena di pensiero visibile «per due di quei giorni»: è tutto l'esame esterno di allineamento del modello più capace mai distribuito dall'azienda, e Apollo stessa conclude che, viste le alte percentuali di consapevolezza di essere valutato e la finestra limitata, i bassi tassi di comportamento scorretto non dicono granché sull'allineamento. Il rapporto di METR sull'incidente Hugging Face, dal canto suo, dice che tre persone — due di METR e una di Redwood a contratto — hanno lavorato nelle sedi di OpenAI per sei giorni complessivi, su un periodo d'indagine definito da OpenAI, dal 26 giugno al 13 luglio, e su sette domande concordate, la settima aggiunta su richiesta di OpenAI; tutte le altre domande erano fuori ambito, compresa l'efficacia delle protezioni e l'ampiezza della compromissione.

L'altro lato va dato, perché la cronaca che circola lo salta. I sei giorni non sono un tetto imposto: METR scrive che il periodo inizialmente previsto era di due giorni in sede e che OpenAI li ha invitati a tornare altre due volte, fornendo circa 1,2 milioni di voci della bacheca e circa 1.300 trascrizioni non espunte, alzando i limiti di frequenza e mettendo crediti API gratuiti per circa 400.000 dollari; METR non ha preso compensi, ha parlato con nove ricercatori in sede e scrive che l'esercizio «costituisce un ottimo precedente». Marius Hobbhahn di Apollo, sullo stesso lavoro: «dire farsa è troppo, ma di certo non è stata un'indagine approfondita». Il contrappeso datato c'è già in questo feed: il 31 agosto Anthropic ha promesso a METR di dare «tutto il tempo che riterrà necessario» sui propri incidenti cyber.

Il confronto di scala è la parte che misura davvero qualcosa. METR è oggi una squadra di 35 persone, ed era due — Beth Barnes e Paul Christiano — alla fondazione nel 2023; Apollo Research è passata da sei persone al maggio 2023 a circa quaranta. Dentro OpenAI, secondo Yonadav Shavit della OpenAI Foundation citato dall'articolo, sull'allineamento lavorano venti persone su circa mille, il 2%. Due cose che circolano non hanno retto alla verifica e vanno dette: l'ambito dell'indagine non era «7-13 luglio» ma 26 giugno-13 luglio, con l'analisi concentrata dal 7 in poi; e l'attività anomala oltre il 13 luglio è attestata da METR come proseguita «oltre il 13», senza alcuna data del 19. Infine la data: l'articolo è del 17 settembre, la finestra del run precedente lo copriva, e questa voce è un recupero.

**Numeri:**

- 3 giorni, 2 con la catena di pensiero l'intera valutazione esterna di allineamento di GPT-6 Astra affidata ad Apollo Research, come la descrive la system card di OpenAI
- 6 giorni e 7 domande l'indagine indipendente sull'incidente Hugging Face: tre ricercatori in sede, ambito 26 giugno-13 luglio fissato da OpenAI, la settima domanda chiesta da OpenAI. I giorni previsti all'inizio erano due, e OpenAI li ha invitati a tornare
- 35 e circa 40 persone a METR e ad Apollo Research: METR erano due alla fondazione nel 2023, Apollo sei nel maggio 2023
- 20 su circa 1.000 ricercatori di OpenAI che lavorano sull'allineamento secondo Yonadav Shavit della OpenAI Foundation: il 2% dell'azienda

**Fonti:** [OpenAI, GPT-6 Astra System Card, sezione sulle valutazioni esterne di allineamento di Apollo Research](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra/external-evaluations-for-alignment---apollo-research) · [METR e Redwood Research, indagine indipendente sull'incidente Hugging Face, 26 agosto 2026](https://metr.org/blog/2026-08-26-openai-hugging-face-incident-investigation/) · [METR, indice degli aggiornamenti](https://metr.org/blog/) · [OpenAI Alignment, avvisi e rapporti di disallineamento](https://alignment.openai.com/misalignment-reports/) · [The Verge, Hayden Field, 17 settembre 2026 (discussione)](https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/996563/ai-safety-research-metr-redwood-openai-anthropic)