Intel all�AI Festival 2025: dati, etica e il futuro dell�inferenza AI

L�AI Festival 2025, ospitato all�Universit� Bocconi di Milano, ha offerto uno sguardo approfondito sull�evoluzione dell�intelligenza artificiale e sulle sue implicazioni per il futuro. Tra gli interventi pi� apprezzati, quello di Walter Riviera, AI Tech Lead EMEA di Intel, che ha affrontato con il suo stile diretto e provocatorio le grandi domande del momento: dove sta andando l�intelligenza artificiale e qual � il vero valore che ne possiamo trarre?

L�illusione dell�AGI e il valore dei dati

Riviera ha aperto il suo intervento con un�analogia efficace, paragonando l�attuale dibattito sull�Intelligenza Artificiale Generale (AGI) a un gioco di prestigio, che ci pu� affascinare ma non deve farci distogliere l�attenzione da ci� che � pi� importante. “L�AGI � stata la parola d�ordine del 2024, ma nessuno ha mai davvero chiarito tecnicamente cosa significhi”, ha affermato, sottolineando anche come l�attenzione mediatica si concentri spesso sulla potenza dei modelli di AI, mentre il vero fulcro della competizione globale rimangono i dati.

“I dati stanno facendo girare il mondo” ha detto Riviera, evidenziando come le grandi aziende tech si stiano contendendo la supremazia nell�AI non tanto sui modelli, ma sull�accesso ai dati. “Se non hai abbastanza dati, non puoi competere nell�addestramento di modelli di AI su larga scala.” I dati sono la materia prima dell�AI, ed � importante che siano acquisiti e trattati con sicurezza, nel rispetto delle regolamentazioni � che devono essere al passo del ritmo del progresso tecnologico � e nella tutela delle persone.

Dall�AI PC all�inferenza distribuita

Nell�intervista successiva al suo intervento, Riviera ha approfondito un altro grande trend tecnologico: lo spostamento dell�inferenza AI verso l�edge. Se il training dei modelli avviene ancora nei grandi data center, l�inferenza � ovvero l�applicazione pratica dell�AI � si sta progressivamente decentralizzando, avvicinandosi ai dispositivi degli utenti.

“L�inferenza sta diventando pervasiva”, ha spiegato. “Oggi abbiamo PC con NPU (Neural Processing Unit) integrate, che permettono di elaborare localmente funzioni AI senza gravare su CPU e GPU, migliorando efficienza e consumi.” Sebbene la GPU resti il motore di elaborazione principalmente sfruttato dalle applicazioni di AI, la NPU � sempre pi� utile all�interno dei dispositivi per usare l�AI in maniera energeticamente efficiente.

Un esempio concreto � l�elaborazione di sfondi virtuali nelle videoconferenze, che pu� essere gestita dalla NPU; ci sono anche gli assistenti intelligenti, o l’upscaling delle immagini o il poter creare un chatbot sul proprio AI PC, mentre ci avviciniamo alla stagione degli AI agent, e tanto altro. Siamo solo all�inizio.

Anche per il mondo enterprise, l�edge computing offre vantaggi significativi, soprattutto in termini di sicurezza e compliance. “Se l�AI deve verificare che un�email non contenga dati sensibili, � meglio che lo faccia localmente piuttosto che trasmettere informazioni riservate a un server remoto”, ha sottolineato Riviera, richiamando il contesto del GDPR e della crescente attenzione alla protezione dei dati in Europa. Difatti, sono gi� stati annunciati i primi AI PC con Intel vPro, per la gestione di flotte di PC aziendali anche in contesti di lavoro ibrido e da remoto e dotati di funzionalit� di sicurezza pi� avanzate.

Per quanto riguarda gli AI datacenter, “il 70% dell�inferenza nei data center gira su processori Intel” � rivela Rivera. E sono spesso gi� presenti nella dotazione delle aziende, sono gi� familiari, e bastano per la maggior parte delle necessit�. Le stesse soluzioni Nvidia DGX H100 e H200 utilizzano CPU Intel Xeon. Per un�ulteriore accelerazione dell�inferenza e per i clienti pi� esigenti, sul mercato ci sono soluzioni come Intel Gaudi 3, che sebbene non abbia dato al momento i risultati sperati in termini di penetrazione del mercato, Intel si dice ottimista considerando le nuove esigenze del settore AI in rapida evoluzione, dopo la prima stagione fatta di crescita esplosiva e di training di grandi modelli.

Etica e uso responsabile dell�AI

Un altro tema centrale del dibattito � stato il rapporto tra AI ed etica. Riviera ha precisato che pi� che parlare di “etica dell�intelligenza artificiale”, preferisce concentrarsi sull�uso responsabile delle tecnologie AI. Intel, ad esempio, � attivamente impegnata nello sviluppo di strumenti per garantire un uso trasparente e sicuro dell�AI, come DeepFake Detector sviluppato con McAfee e gi� integrato in alcuni PC, per identificare video deepfake, e la partecipazione al consorzio C2PA, che si impegna per certificare l�origine dei contenuti digitali.

“Dobbiamo distinguere un�immagine realmente scattata da un fotografo da una generata artificialmente”, ha spiegato Riviera. Una sfida sempre pi� attuale nell�era della disinformazione e della manipolazione digitale.

Un futuro di integrazione e consapevolezza

Nel concludere il suo intervento, Riviera ha lasciato cinque consigli chiave per chi vuole navigare con consapevolezza l�era dell�AI:

1. Dati, dati, dati: vanno trattati come un asset strategico
2. Investire in competenze: capire il funzionamento dell�AI oltre il semplice utilizzo
3. Consapevolezza critica: distinguere tra hype e realt� tecnologica

Microcredito



per le aziende

 

4. Formazione aziendale: non aspettarsi soluzioni miracolose, ma costruire use case su misura
5. Qualit� oltre la velocit�: nell�AI, meglio fare le cose bene che rincorrere le novit�

L�AI non � pi� una promessa lontana, ma una tecnologia in piena integrazione nel quotidiano. La sfida ora � farlo in modo sicuro, responsabile e con una chiara comprensione del suo impatto. Come ha detto Riviera: “Un piede per terra aiuta ad andare molto pi� veloce della testa per aria.”