Il rapporto Stanford AI100 rileva i limiti della scalabilità mentre si amplia l’impatto dell’IA

Stanford HAI ha annunciato il terzo rapporto dello Studio centennale sull’intelligenza artificiale il 10 novembre 2026. Il rapporto conclude che la strategia di scalabilità alla base dell’IA generativa si scontra con limiti legati ai dati e ai costi, mentre gli effetti dell’IA si estendono alla scienza, alla sicurezza e alle istituzioni pubbliche.

Intitolato L’IA entra nel mainstream: l’era della scalabilità e l’ascesa dell’IA generativa, lo studio fa seguito ai rapporti del 2016 e del 2021. AI100 è stato avviato nel 2014 e convoca un gruppo di studio ogni cinque anni. Michael Wooldridge, professore all’Università di Oxford, ha presieduto il gruppo multidisciplinare, che ha affrontato 12 questioni ricorrenti e ha aggiunto due approfondimenti sull’IA e la geopolitica e sulla scalabilità. Il testo è stato completato nel settembre 2026.

Una svolta oltre i modelli più grandi

Il gruppo individua nell’aumento dei dati di addestramento e della capacità di calcolo la fonte dei principali progressi dell’IA generativa negli ultimi cinque anni, ma rileva che la scarsità di dati di alta qualità e i costi proibitivi dell’addestramento dei modelli di frontiera stanno limitando questo approccio. Le architetture Transformer e di diffusione hanno acquisito rilevanza quando sono state abbinate a enormi insiemi di dati e a una grande potenza di calcolo. La successiva distribuzione pubblica di ChatGPT, nel novembre 2022, ha portato gli strumenti di IA generativa a milioni di utenti.

Il gruppo prevede che la fase successiva farà maggiore affidamento su algoritmi più intelligenti e, potenzialmente, su modelli più piccoli, ricostruiti meno frequentemente, dotati di un contesto e di una memoria migliori, addestrati in modo specializzato al ragionamento, con maggiori risorse di calcolo in fase di inferenza e strumenti o agenti per svolgere compiti complessi. I modelli di ragionamento generano passaggi intermedi e impiegano calcolo aggiuntivo mentre elaborano una risposta, a differenza del singolo passaggio in avanti di un modello convenzionale. Le capacità restano disomogenee: prestazioni sofisticate convivono con un ragionamento fragile e con errori anche in compiti semplici.

Progressi scientifici e ritorni economici

Secondo il gruppo, l’IA sta riducendo i tempi di alcune ricerche scientifiche da anni a mesi o settimane; il gruppo prevede che, entro un decennio, i laboratori basati sull’IA diventeranno la norma in tutte le discipline e invoca una convalida rigorosa delle scoperte generate dalle macchine, affiancata dalla continua verifica umana della ricerca prodotta dall’IA. Quanto debbano continuare a partecipare le persone alla progettazione degli esperimenti resta una questione aperta.

Il gruppo afferma che l’entità e la rapidità degli investimenti nei chip e nei centri dati per l’IA hanno superato quelle delle precedenti fasi di espansione degli investimenti, mettendo sotto pressione le riserve energetiche e di acqua dolce, aumentando le emissioni di carbonio e influenzando le politiche energetiche nazionali. Al momento della stesura del rapporto, la valutazione di Nvidia superava i 5.000 miliardi di dollari e, nel 2025, oltre il 15% dei rialzi del mercato azionario statunitense era attribuibile alla sola crescita del titolo Nvidia.

Al di là delle valutazioni finanziarie e delle spese in conto capitale, il rapporto conclude che l’impatto economico dell’IA non era ancora evidente nei dati macroeconomici aggregati né nei rendimenti degli investimenti delle aziende. Questa distinzione separa l’attività finanziaria visibile dai rendimenti dimostrati a livello dell’intera economia e delle singole aziende, e costituisce una precisazione centrale rispetto alla fase di espansione degli investimenti.

Sicurezza e responsabilità pubblica

Il gruppo individua nella cybersicurezza un’applicazione dell’IA sia offensiva sia difensiva e cita la dimostrata capacità di individuare vulnerabilità e gli attacchi informatici condotti da squadre di agenti IA durante il periodo preso in esame. Nel corso di conflitti armati in corso sono state prese decisioni su bersagli letali senza la supervisione di esseri umani. Anche le immagini sintetiche, le voci clonate e i video indeboliscono le presunzioni probatorie su cui si fondano il giornalismo, il diritto e le istituzioni democratiche.

Sebbene l’IA abbia effetti su miliardi di persone, secondo il gruppo il pubblico ha avuto scarsa possibilità di incidere concretamente sul suo sviluppo e sulla sua diffusione. Tra le preoccupazioni figurano il lavoro, l’istruzione, l’ambiente, la salute mentale, le istituzioni democratiche e le infrastrutture critiche. La risposta raccomandata consiste nel considerare la direzione dell’IA una scelta collettiva della società, sostenuta da un’effettiva partecipazione pubblica e dall’azione dei governi e dei fornitori di tecnologia.

Il gruppo descrive la governance internazionale come frammentata e sempre più inquadrata in termini di sicurezza nazionale, con i controlli sulle esportazioni e le restrizioni relative ai chip e all’accesso ai modelli che diventano strumenti di politica statale. I vertici internazionali e le dichiarazioni hanno promosso principi e alimentato il dibattito scientifico o diplomatico, ma hanno prodotto poche misure multilaterali concrete e giuridicamente vincolanti.

Il gruppo non prevede se la rapida crescita delle capacità proseguirà o si arresterà di fronte ai limiti degli investimenti, dei semiconduttori e dei dati. In entrambi gli scenari, l’impronta dell’IA sulla scienza e sulla finanza è già visibile, mentre restano irrisolte la convalida affidabile, la diffusione dei benefici economici e l’effettiva responsabilità pubblica.