Quando il codice non è più il fossato

Quando il codice non è più il fossato

Il software puro perde valore. Capex, brand e atomi diventano i nuovi terreni della tecnologia. Una mappa di dove sta andando l'industria.

C'è una frase di Naval Ravikant che gira da qualche giorno e che vale la pena tenere in mente. Dice: il software puro sta diventando rapidamente non investibile. Una frase tagliente, che farebbe sorridere se non fosse che la pronuncia uno degli investitori più ascoltati della Silicon Valley. È il sette maggio duemilaventisei, e questo è Signal Brief. Oggi proviamo a capire dove sta andando il valore della tecnologia, ora che scrivere codice non basta più.

La scena è un podcast registrato a fine aprile. Naval Ravikant, uno degli investitori più ascoltati della valle, racconta che ormai passa due ore ogni notte a istruire agenti artificiali che scrivono codice al posto suo. Dice di averci costruito una specie di app store personale dentro il telefono, dove nuove applicazioni appaiono su richiesta. Poi pronuncia la frase che ha fatto rumore: il software puro sta diventando non investibile. Se l'unico vantaggio di un'azienda è scrivere codice che altri non sanno scrivere, quel vantaggio è finito.

Detta così sembra una provocazione. Ma è una provocazione che si è sentita ripetere, con parole diverse, da almeno cinque o sei voci nelle ultime settimane. Nat Friedman, che adesso guida i nuovi laboratori di intelligenza artificiale di Meta, lo dice in un'intervista: il costo di produrre codice si avvicina a zero, e i grandi laboratori di AI stanno perdendo il loro fossato. Andrej Karpathy, uno dei ricercatori più seguiti del campo, racconta di delegare ormai l'ottanta per cento del codice agli agenti. Patrick Collison, fondatore di Stripe, dice di vedere nei dati delle nuove imprese una curva che parte verticale.

Il punto è che tutti questi protagonisti, da posizioni diverse, stanno guardando lo stesso fenomeno. Per trent'anni il software è stato un bene strano: costava poco produrlo, ma chi lo sapeva fare bene aveva un vantaggio difficile da imitare. Bastava un piccolo gruppo di ingegneri bravi per costruire un'azienda da miliardi. Adesso quel vantaggio si sta livellando, perché un agente artificiale aiuta chiunque a fare quello che prima sapevano fare in pochi.

Vale la pena fare un paragone. Negli anni Settanta l'orologeria svizzera ha vissuto una crisi simile. Il quarzo era arrivato dal Giappone e produceva orologi precisi, sottili, economici. La precisione, che per due secoli era stata il mestiere degli svizzeri, era diventata una banalità che si comprava per pochi dollari. La Svizzera ha rischiato di scomparire dal settore. Ne è uscita reinventandosi: non più sul terreno della funzione, ma su quello del brand. L'orologio di lusso moderno, pesante e vistoso, è figlio di quella reinvenzione.

Paul Graham, in un saggio pubblicato a marzo, ha riletto proprio questa storia per dire che è quello che succede quando una tecnologia matura. Quando la funzione diventa banale, il brand riempie il vuoto. È una delle ipotesi che gira oggi sul software: una volta che scrivere codice è alla portata di tutti, vincerà chi sa raccontare meglio chi è e cosa rappresenta.

Ma il brand è solo uno dei terreni nuovi. Ce ne sono almeno altri due. Il primo è il capitale: chi può spendere centinaia di miliardi per costruire data center, chi controlla l'energia elettrica, chi si garantisce le forniture di chip. Benedict Evans ha trasformato la domanda sull'AI da tecnica a finanziaria: nei prossimi anni, dice, vinceranno tre o quattro aziende, non perché abbiano il modello migliore, ma perché solo loro possono permettersi di restare in pista. Il software smette di essere quel business leggero che conoscevamo e diventa pesante come l'industria pesante.

Il secondo terreno è opposto e simmetrico: l'uscita. C'è una galassia di figure, da Vitalik Buterin a Jack Dorsey a Balaji Srinivasan, che stanno costruendo l'esatto contrario delle cattedrali del capitale. Reti decentralizzate, AI che gira sul tuo computer, messaggistica che non passa da nessun server centrale. La frase che riassume questa posizione è di Balaji: l'AI rende tutto falso, la crittografia rende qualcosa di nuovo vero. Sono due risposte alla stessa domanda, dove va il valore quando il software è gratis, e vanno in direzioni opposte.

Il personaggio centrale di questa settimana è proprio Naval Ravikant. Per chi non lo conosce, Naval è uno dei nomi più rispettati nella Silicon Valley degli ultimi vent'anni: ha fondato AngelList, una piattaforma che ha cambiato il modo in cui le startup raccolgono soldi, ed è diventato famoso per uno stile di pensiero a metà tra il filosofo e l'investitore. Per anni ha pubblicato aforismi sulla felicità, sulla ricchezza, sul tempo. Ora invece sta tornando a fare cose.

Nelle ultime settimane ha fatto due gesti molto concreti. Il primo è un podcast del ventotto aprile, intitolato A Return to Code, dove racconta la sua nuova routine. Passa due ore ogni notte a istruire in linguaggio naturale degli agenti artificiali che scrivono software per lui. Si è costruito un'interfaccia sul telefono dove può chiedere un'app e averla in pochi minuti, costruita su misura. Lo chiama il suo app store personale. La frase con cui chiude il discorso è quella che ha fatto il giro: scrivere un'app è il nuovo aprire un podcast. Vuol dire che è una cosa che ormai chiunque può fare, e che proprio per questo ha smesso di essere un vantaggio competitivo.

Il secondo gesto è il lancio di un fondo, che si chiama USVC, e che permette a chiunque con cinquecento dollari di mettere soldi nelle grandi aziende di intelligenza artificiale, da OpenAI ad Anthropic. È un piccolo terremoto nel mondo del venture capital, che fino a ieri era riservato a pochi miliardari e fondi pensione. Naval lo ha paragonato all'adventure capital del Cinquecento, quando i borghesi di Genova e Venezia mettevano insieme i soldi per finanziare una nave che andava nelle Indie.

Mettendo insieme i due gesti si capisce dove sta guardando. Da una parte dice che il software puro sta perdendo valore. Dall'altra costruisce strumenti per investire negli atomi e nell'infrastruttura: le aziende che producono chip, energia, modelli enormi. Il messaggio è coerente con quello che diceva quindici anni fa, solo invertito di segno. Allora il vantaggio veniva dal codice. Adesso il codice è la commodity, e il vantaggio si sposta su tutto il resto: hardware, capitale, distribuzione.

C'è una nota personale che vale la pena cogliere. Naval, per molti anni, è stato la voce che diceva ai giovani: non vi serve un capo, non vi serve un'azienda, vi basta scrivere codice e contenuti, e potete vivere bene. Era il vangelo del leverage individuale. Adesso lo stesso Naval dice che quel vangelo non basta più. Non lo dice con tristezza, lo dice con curiosità, come uno che vede arrivare un'epoca diversa e si prepara. È quello che rende i suoi ultimi mesi interessanti: non sta difendendo una posizione, la sta cambiando.

Cambiamo personaggio e cambiamo geografia. Jack Dorsey, il fondatore di Twitter e di Square, che adesso si chiama Block, ha avuto un mese intenso. Il diciassette aprile ha spiegato pubblicamente perché ha tagliato il quaranta per cento dei dipendenti della sua azienda di pagamenti, da diecimila a seimila persone. La motivazione non è economica nel senso classico. Dice che con l'arrivo dei modelli linguistici buona parte del management intermedio è semplicemente diventata superflua. Vuole che i seimila superstiti gli rispondano direttamente, con due o tre livelli di gerarchia al massimo.

È un esperimento radicale e tutti lo stanno guardando. Dorsey lo ha co-firmato con Roelof Botha, uno dei nomi storici di Sequoia Capital, in un post pubblicato il due aprile dove i due descrivono l'AI come un solvente organizzativo. Non un nuovo prodotto, non un nuovo mercato, ma qualcosa che dissolve la struttura stessa delle aziende. Se è vero, è uno di quei momenti in cui per capire cosa sta succedendo bisogna guardare gli organigrammi prima dei bilanci.

Ma c'è un secondo Dorsey, ed è quello che torna al filo del nostro discorso di oggi. Il cinque aprile la Cina ha ordinato la rimozione dall'App Store di Bitchat, una sua applicazione di messaggistica che funziona via Bluetooth e via Nostr, una rete decentralizzata. Dorsey ha annunciato la rimozione come una vittoria: la conferma che il prodotto funziona, perché se non infastidisse nessuno non sarebbe stato bandito. Bitchat ha quattro milioni di download, soprattutto in Iran, Uganda, Nepal, Indonesia. È la versione contemporanea dei giornali clandestini che circolavano dietro la Cortina di Ferro, solo che invece di carta si usano onde Bluetooth. Pochi giorni dopo Dorsey ha lanciato White Noise, un secondo strumento di messaggistica decentralizzata.

Mettiamoli insieme questi gesti. Da una parte un'azienda quotata in borsa che taglia migliaia di posti per affidarsi alle macchine. Dall'altra una rete di applicazioni costruite per resistere al controllo dei governi e delle grandi piattaforme. Sembrano due Dorsey diversi, ma sono lo stesso Dorsey. Tutti e due i gesti rispondono alla stessa domanda: dove sta il potere, ora che il software è gratis e l'intelligenza è ovunque? La risposta che dà lui è doppia. Dentro le aziende il potere si concentra in chi prende le decisioni vere, perché l'esecuzione la fanno le macchine. Fuori dalle aziende, il potere si sposta verso chi costruisce reti che non si possono spegnere.

Una piccola spia di pragmatismo. Dorsey è stato per anni un Bitcoin maximalist, uno che diceva che le stablecoin, le monete digitali agganciate al dollaro, non servono. Adesso ha cambiato idea: Block le supporterà, perché i clienti le chiedono. Non gli piace, ma le farà. È il segno di un uomo che è uscito dalla fase del filosofo e si è messo a fare il costruttore.

Torniamo un attimo sul filo. Naval ci ha detto che il software puro non vale più. Dorsey ci ha mostrato cosa succede quando un'azienda prende sul serio quella tesi. Il prossimo personaggio ci porta sul versante più letterale di tutta questa storia: gli atomi, la materia, la biologia.

Demis Hassabis è il fondatore di DeepMind, il laboratorio di intelligenza artificiale di Google. È quello che ha vinto il Nobel due anni fa per AlphaFold, il programma che ha capito come si piegano le proteine. Negli ultimi mesi ha fatto due cose che messe insieme dicono qualcosa di importante. La prima è il lancio di Genie 3, che lui presenta come il simulatore di mondo più avanzato mai costruito. In pratica, da una frase scritta a parole genera un video che puoi navigare, dentro cui puoi camminare. Sembra un gioco e in parte lo è, ma il vero scopo è insegnare alle macchine come funziona il mondo fisico: la gravità, gli oggetti, le superfici. Cose che i modelli linguistici, che hanno letto solo libri, non sanno davvero.

La seconda è ancora più concreta. Isomorphic Labs, l'azienda di farmaci che Hassabis dirige come secondo turno dalle dieci di sera in poi, comincerà nel duemilaventisei i primi trial clinici sull'uomo per terapie oncologiche progettate dall'intelligenza artificiale. Hanno un nuovo strumento che raddoppia l'accuratezza nel disegnare candidati farmaci. È il momento in cui l'AI smette di essere un esercizio sul testo e diventa una proteina che entra nel corpo di un paziente.

C'è un'altra cosa interessante che dice Hassabis. Quando gli chiedono se siamo dentro una bolla finanziaria, lui distingue. Sul mercato globale dell'AI, dice, la domanda è reale, non è una bolla. Ma sulle startup che ricevono miliardi senza avere ancora un prodotto, sì, quella è una bolla che si correggerà. È una posizione equilibrata che si è guadagnato il diritto di avere, dopo aver visto da vicino sia la ricerca pura sia il mercato.

Quello che mi sembra più interessante della sua posizione è che Hassabis sta scommettendo, con i fatti, contro l'idea che l'AI sia soprattutto un fenomeno digitale. La sua tesi è che il valore vero arriva quando l'intelligenza artificiale si applica al mondo materiale: alle molecole, al clima, alla simulazione fisica. Mentre gli altri costruiscono chatbot sempre più bravi, lui sta cercando di curare il cancro. È una scommessa molto più rischiosa, ma se funziona è anche molto più grande. È il ritorno degli atomi di cui parlava Naval, raccontato dalla prospettiva del laboratorio.

L'ultimo ritratto è di un altro tipo, perché ci porta dentro la frattura più profonda di questo momento: quella sull'idea stessa di intelligenza artificiale. Yann LeCun è uno dei tre padri del deep learning, vincitore del premio Turing dieci anni fa, francese trapiantato a New York. Per dieci anni è stato il capo dei laboratori di AI di Meta. A novembre del duemilaventicinque se ne è andato sbattendo la porta, dopo che lo avevano messo a riportare a un dirigente più giovane.

A marzo ha fondato un'azienda nuova e ha raccolto subito un miliardo di dollari di capitale. È una cifra enorme per una startup che parte da zero, e dice quanto la gente abbia voglia di scommettere su di lui. Ma il punto interessante è cosa vuole costruire LeCun. Non un altro modello linguistico più grande. Tutto al contrario.

Da anni LeCun va dicendo che i modelli come ChatGPT sono un vicolo cieco. Manipolano parole, ci ingannano facendoci credere che ragionino, ma sono completamente ciechi rispetto al mondo fisico. Propone un'architettura diversa, dove la macchina impara a prevedere cosa succederà guardando i video del mondo, non leggendo testi. Stessa logica di Hassabis con Genie 3, da una strada un po' diversa.

Negli ultimi giorni ha alzato la voce su un altro fronte. Dario Amodei, il fondatore di Anthropic, ha detto che l'AI cancellerà il venti per cento dei posti di lavoro entro pochi anni. LeCun ha definito quella previsione, parole sue, ridicolmente stupida. Ha attaccato Amodei, Sam Altman, Geoffrey Hinton, accusandoli di diffondere narrative apocalittiche che fanno male soprattutto alla salute mentale dei ragazzi. Ai giovani che gli chiedono cosa studiare, dice di andare a fare fisica o ingegneria elettrica, perché quelle sono carriere che durano oltre il ciclo dell'AI.

È un momento molto particolare. Hinton, suo collega di sempre, gira il mondo a chiedere trattati internazionali sull'AI come se fossero armi nucleari. LeCun lo deride. Ilya Sutskever, che ha lasciato OpenAI, dice anche lui che lo scaling è finito, che servono nuove idee. François Chollet, il creatore di un benchmark famoso, dice che i nuovi modelli arrivano al novantotto per cento sui test vecchi ma sotto l'uno per cento su quelli nuovi.

In altre parole: dentro la comunità di chi costruisce l'AI, la generazione più senior sta dicendo, con linguaggi diversi, che la strada attuale ha esaurito la sua spinta. Non sono pessimisti, non sono Luddisti. Sono ricercatori che dicono: la festa del raddoppio annuale è finita, adesso serve una nuova idea. E intanto i giganti del capex continuano a costruire data center grandi come città. È una delle scene più strane di questi mesi: chi sa di più sembra il meno entusiasta.

Quattro progetti da osservare, scelti per restare nel filo di oggi.

Il primo si chiama nanochat ed è un esperimento di Andrej Karpathy. È una versione piccolissima dei modelli linguistici, che si addestra in due ore su una macchina che si può affittare per quarantotto dollari. Karpathy lo ha pubblicato per dimostrare che la pipeline completa per costruire un modello, da zero al chatbot funzionante, può essere scritta in poche centinaia di righe. È il manifesto della tesi che il software puro è alla portata di chiunque.

Il secondo è LLM-Wiki, sempre di Karpathy. È un sistema per costruirsi sul proprio computer, dentro un editor di note che si chiama Obsidian, una specie di enciclopedia personale generata e collegata da un agente artificiale. È una risposta a chi pensa che la conoscenza personale debba stare nei server di OpenAI. Karpathy dice: tienila a casa tua, in file di testo che puoi leggere e modificare.

Il terzo è llama.cpp. È un programma che permette di far girare modelli linguistici sul proprio computer, anche su un portatile. Da diciotto mesi è diventato lo standard di tutti quelli che vogliono fare AI sovrana, in casa propria. Vitalik Buterin lo cita come pezzo centrale del suo setup personale. È la parte tecnica concreta di tutta la storia di sovranità digitale di cui parlavamo prima.

Il quarto è Omarchy, una distribuzione di Linux costruita da DHH, il creatore di Ruby on Rails. Vuole essere un sistema operativo per chi crede che il computer debba essere modificabile dall'utente, non un cassetto chiuso. Si lega all'idea del computer malleabile che DHH ha rilanciato in un saggio recente: la promessa originale del software libero, finalmente realizzabile grazie all'AI.

Resta in mente l'immagine di Naval che sta in piedi a istruire una macchina nel cuore della notte, e dice che il vantaggio di scrivere codice è finito. È una piccola scena privata che racconta uno spostamento enorme. Dove vada il valore, dopo, ognuno lo sta scommettendo in una direzione diversa. È stato Signal Brief. Alla prossima.