# nvidia

La domanda di calcolo cresce e sposta il baricentro dell'occupazione verso i tecnici di infrastrutture, mentre le direzioni interne puntano a quintuplicare la velocità con strumenti generativi. In parallelo, la robotica generalista compie un salto con modelli trasferibili e spiegazioni in linguaggio naturale, ma casi di errore ribadiscono l'urgenza di regole e responsabilità. L'ottimizzazione orientata all'attenzione rischia di amplificare bias e misinformazione se non adeguatamente allineata.

Capacità di calcolo su scala miliardaria e approvazioni istituzionali accelerano l'adozione dell'IA e concentrano il potere in poche alleanze industriali. Al contempo, nuove pressioni regolatorie sui visti e la contesa sulla monetizzazione dei dati ridefiniscono competizione, talenti e rapporti con gli utenti.

Le strette cinesi sui chip e nuovi capitali pubblici nel Regno Unito segnalano un disaccoppiamento tecnologico che ricalibra strategie e catene del valore dell'IA. Al tempo stesso, la pressione su dati e moderazione e il passaggio a sviluppo uomo‑nel‑ciclo, con l'IA che scrive fino al 90% del codice, impongono nuovi standard di qualità e governance.