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00:31Allora, Mavi, noi stiamo andando verso la conclusione di un viaggio che è stato lungo, ma richissimo di stimoli, di
00:38idee, di esperienze e abbiamo due interventi molto importanti con cui cercare di tirare un po' anche le somme di
00:44questo viaggio.
00:45E il primo, e ci ha seguito oggi dall'inizio di questa Kermes, che continua anche in diretta su Class
00:50NBC e sul sito di Milano Finanza, è il professor Alberto San Giovanni Vincentelli, che io ringrazio.
00:57Facciamogli un applauso perché il professor Vincentelli in questo mondo è un vero e proprio mito. Professore, prenda pure posto.
01:05Preferisce stare in piedi? Stiamo in piedi, va benissimo.
01:07Anzi, il professor Vincentelli, che oggi è presidente della fondazione Chips.it, quindi si occupa del futuro dell'Italia dei
01:15semiconduttori, 50 anni fa entrava come full professor all'Università di Berkeley e prima il professor Verona ricordava che non
01:22si è limitato a fare il professore, molto bene,
01:25ma ha iniziato a innovare l'industria dall'interno, inventando nuovi sistemi matematici per automatizzare il design dei chip e
01:34dei microprocessori, fondando aziende che hanno capitalizzato e capitalizzano miliardi di dollari.
01:40Insomma, una posizione molto importante per raccontarci come vede quello di cui abbiamo parlato sinora.
01:47Oggi siamo in mezzo a una nuova rivoluzione, lei li ha viste e è stato protagonista di diverse, di tante.
01:54Come si sente di fronte a quello che sta accadendo oggi innanzitutto, professore?
01:59Io dico, sarà un po' controverso, ma c'è moltissima confusione e molte cose si dicono che non sono sostenibili
02:08e sostenute. Cioè la scienza dell'intelligenza artificiale non c'è, non c'è ancora.
02:13Non si capisce perché per esempio i large language model riescano a dare i risultati che danno. E quindi come
02:19tutto ciò che non si sa, non sai se ti dà la risposta giusta o quella sbagliata, le famose allucinazioni,
02:26no?
02:26Quindi manca ancora la scienza di base, se vogliamo, su cui queste cose funzionano o non funzionano, eccetera. A proposito
02:35di quello che si diceva, per esempio, gli studenti sono la base del futuro, no?
02:38E se agli studenti non gli insegnate a pensare in modo critico, cioè critical thinking è quello che ogni professore
02:47dovrebbe fare.
02:49Invece se gli insegni la tecnica e non i principi, è chiaro che poi sono sbalestrati, la prossima tecnologia che
02:58arriva non sanno che farci, perché non la capiscono, perché non sanno i fondamenti.
03:03E quindi quello che diceva anche Zecchina, no?
03:05E quello è la fondamenta, bisogna insegnare a pensare criticamente, quindi a capire che cosa si sa e che cosa
03:13non si sa.
03:14A proposito dell'intelligenza artificiale, certamente ci sono tanti posti dove si deve usare, è bene usarla, ma altre tanti
03:24che io non adopererei, perché se io posso usare l'intelligenza artificiale per fare delle applicazioni che sono safety critical,
03:36forse no, perché può allucinare.
03:39Non è che allucini sempre, ma può allucinare.
03:42By the way, io ho vinto il premio Nobel, non l'hai detto, vero?
03:45Ma secondo Chad GPT ho vinto il premio Nobel.
03:48Io sono il primo Nobel di Chad GPT, quindi allucinazione clamorosa, ma si capisce perché.
03:55Vi posso anche spiegare perché, ma lasciamo da parte.
03:58Per dire statevi attenti, no?
04:01A proposito di quello che si può fare o non si può fare.
04:04Tra tutte queste cose, no, ci sono alcuni punti che sono rivoluzionari.
04:10Allora, qual è la cosa che è veramente rivoluzionaria che è successa?
04:14È l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel folding delle proteine, alfa fold.
04:19Alfa fold di Demi Sansa.
04:21E infatti ci hanno vinto il premio Nobel, loro sì, io no, però vabbè.
04:25Allora, perché è così foundational?
04:28Perché i principi fisici sono immersi in alfa fold, quindi non è che è tutta intelligenza artificiale.
04:37L'intelligenza artificiale serviva per esplorare lo spazio che poi veniva verificato con i modelli fisici.
04:43E quindi la vera rivoluzione è saper combinare quello che sappiamo di un fenomeno e quello che non sappiamo
04:52e quindi ci facciamo aiutare a esplorare quello che potrebbe essere.
04:57E quindi mi può dare una interpretazione, mi può dire hai provato a guardare là, per esempio la diagnostica.
05:06La diagnostica è stata tradizionalmente un grande applicazione dell'intelligenza artificiale.
05:12Prima di quale? Prima di tutto il giro del large language model, neural network, eccetera.
05:18C'erano i sistemi neurosimbolici, si chiamavano, che erano gli expert systems, no?
05:23Poi prima avevamo expert AI, no?
05:25Che un tempo si chiamava expert systems, io nel loro consiglio di amministrazione li conosco molto bene.
05:31Allora, cos'erano gli expert systems?
05:34Prendevano informazioni passate, tentavano di estrarre quello che uno sapeva fare o non sapeva fare,
05:39per esempio i medici, e usava quello per dare una diagnosi della malattia che avevi o non avevi.
05:46Per esempio c'era un programma di Stanford che quello faceva.
05:49E quindi questo ti aiuta a dire questa è la diagnosi.
05:53Il problema era all'epoca che pretendevano che quello fosse il medico, non un aiuto al medico, è il medico.
06:01Abbiamo scoperto che le cose non vanno così, i medici fanno meglio il loro mestiere, ma l'AI fa un
06:07mestiere diverso.
06:08Risolve un task, non il purpose del medico, non lo scopo del medico.
06:12No, ma non solo, ma l'AI è un enorme moltiplicatore di capacità.
06:15Per esempio nel caso della diagnostica, lui può leggere tutto quello che è stato scritto in medicina, come abbiamo sentito
06:22prima,
06:23e quindi può dire, guarda che con questi sintomi le seguenti cose possono essere.
06:28E quindi ti dà una fila di possibilità e poi ti dà anche dove ha pescato l'informazione.
06:34Allora io a un dottore dico, oh guarda, questo è interessante, e poi faccio le analisi, no?
06:40Per cui poi convergo a qual è la diagnosi vera, no?
06:44E quindi questa combinazione è quello che aiuta veramente moltissimo nelle professioni.
06:50È quello che sta accadendo giorno per giorno, anche nell'ambito clinico, è esattamente quello che lei descrive.
06:54E però per arrivare lì c'è bisogno di un'infrastruttura, della potenza di calcolo, di quello che abbiamo descritto
07:00per tutta la giornata,
07:02perché noi abbiamo detto AI inside, ma già viviamo in un ambiente che è chip inside.
07:08Qui respiriamo, ma ci sono migliaia di chip, da quelli che mi portano nell'orecchio, quello del computer, quello dell
07:13'aria condizionata,
07:14è impossibile enumerarli nel microfono.
07:16Allora, questi chip, è stato detto più volte oggi, l'importante è avere il controllo o avere la produzione di
07:23questi fattori abilitanti,
07:24e lì c'è una grandissima discussione, perché noi in Europa ci sentiamo subalterni.
07:28Abbiamo bellissime aziende da STM, Italo-Francese, ad altre aziende, che lavorano infine,
07:34ho una SML che fa i macchinari, Early Kid che fa i gas speciali e così via,
07:38ma ci mancano quelle dimensioni lì, di un mondo che ha specializzato i lavori.
07:44Ma oggi si sta un po' tutto rimettendo in discussione.
07:47Gli Stati Uniti vogliono internalizzare la produzione che era delegata, il manufacturing che era delegato TSMC,
07:54piuttosto che altri taiwanesi, e via dicendo.
07:56Come siamo messi davvero, visto che lei ha anche questa responsabilità e si dedica al futuro dell'Italia dei chip?
08:02Ma dunque, prima di tutto c'è questa fissa della sovranità, scrivono tutti, dobbiamo essere sovrani,
08:11compreso gli americani, dobbiamo essere sovrani.
08:14Peccato che nella catena del valore dei semiconduttori è super ottimizzata,
08:20e quindi non riesci a schiodare questa cosa a prezzo, a meno che tu non sia disposto a spendere miliardi
08:27e miliardi
08:29senza neanche avere la sicurezza che riesci a arrivare, dove sono arrivati quelli di Taiwan, nel manufaccio.
08:36Notate che l'80% del manufaccio mondiale è nell'est, quindi Taiwan e Corea, Samsung e TSMC.
08:45Soprattutto di quelli avanzati, quelli avanzati diciamo al 100%.
08:48È una divisione del lavoro, professore, che è avvenuta in un mondo in cui si pensava di poter collaborare,
08:52che in fondo si era tutti amici anche se si faceva un po' di competizione.
08:56Catene lunghissime del valore, ma fragili, esposte a un mondo in cui quelle regole non valgono più.
09:03Non valgono più, ma valgono.
09:05Cioè, questo è il punto.
09:06È vero sì che sono lunghissime, ma non è vero che sono fragili.
09:10Sono estremamente dure da rompere, perché se tu vuoi essere sovrano,
09:15devi prendere quello che fa Taiwan e fartelo in casa, ma non ci riesci.
09:21Cioè, hai voglia a spendere, ma non ci riuscirai.
09:23Per esempio, quanti chip vengono fabbricati negli Stati Uniti, sul Mondiale?
09:297%.
09:30Quanti in Europa?
09:327%.
09:33E tutto il resto sta là.
09:36E quindi tu devi andare da 7% mettiamo a 40%.
09:39Come fai?
09:40Cioè, è veramente una fatica.
09:42È stata un po' la logica della prima risposta europea, quando dopo il Covid abbiamo avuto
09:46questa scarsità di chip assurda, che ha mandato peraltro i prezzi alle stelle, abbiamo detto
09:52no, no, è il caso di farli in casa.
09:54Il Chips Act numero 1 ci diceva, facciamo le fab europee, dove si fa anche il packaging,
10:00il manufacturing.
10:01È stato un fallimento totale, è così?
10:03Come previsto, appunto, la comunità europea dice, vogliamo fare questo, ha detto, vi siete
10:09pevuti cervello.
10:11Non si può fare.
10:12Dice, no, ma adesso la sovranità europea è importante, dobbiamo farlo, non importa quanto
10:18costa.
10:19Non è una questione di costo, anche, ma è una questione di competenza.
10:23Cioè, queste cose sono estremamente difficili.
10:26La competenza non si inventa dall'oggi al domani.
10:29Detto ciò, se uno va a vedere dove sta il valore, per esempio, nei semiconduttori
10:33abbiamo detto che il manufacturing si fa in Corea o in Taiwan.
10:38Ma quali sono le compagnie che fanno più soldi nei semiconduttori?
10:43Le americane.
10:45Nvidia è la più grande compagnia al mondo.
10:47Ha fatto 81 miliardi dell'ultimo trimestre, ha fatturato 53 miliardi di utile.
10:52Questo per darvi l'idea dei margini che girano in questa industria.
10:56Ecco, per dire, anche per esempio, la mia impresa, assurdo, cioè, assurdo, è viva,
11:00cioè, ragazzi, brindiamo, ma le due compagnie valgono 100 miliardi l'una, quindi fanno
11:07200 miliardi.
11:08Quanto vendiamo?
11:09Prendiamo una Cadence Design System, 105 miliardi, vendiamo, quindi, revenues, 6 miliardi.
11:16Earnings?
11:17Un paio di miliardi, anche lì, insano, no?
11:20Però vale 100 miliardi, quindi il prodotto, no?
11:25Price Earnings è 88, cioè non esiste.
11:30Non esiste una compagnia al mondo che abbia quei moltiplicatori lì.
11:33Poi parliamo di bolle, ragazzi.
11:35Negli Stati Uniti sono bolle enormi dal punto di vista dell'economia normale, diciamo così.
11:42Le foundation economiche dicono può esistere.
11:45Professor Seymaltman oggi ci ha detto, io non so se sia una bolla o meno, perché in realtà
11:50la domanda inespressa di intelligenza artificiale è sostanzialmente illimitata e quindi, di conseguenza,
11:58anche il nostro valore.
12:00Ma è così, secondo lei?
12:02No, cioè, ci sono un paio di cose.
12:04Punto uno è che ci sono un'enorme quantità di capitali che vanno in giro e non si sa dove
12:10metterli e quindi li metti nelle compagnie che hanno un valore intrinseco, sempre per
12:15il discorso della fragilità o meno, no?
12:18Perché, per esempio, le mie compagnie fanno così?
12:21Perché?
12:21Perché non ce n'è altre e quindi sono uniche.
12:24Tutto ciò che è unico praticamente non ha prezzo, no?
12:27E quindi la valutazione così elevate è per quel motivo lì.
12:30Quindi è un modo diverso di guardare la valutazione di un'impresa.
12:35non è tanto il numero, ma è l'importanza, è il ruolo che ha.
12:40E quindi quanto è intrenched, no?
12:44Come si vuole dire, incernierato nella catena del valore.
12:48Se è incernierato così, ragazzi, non se ne parla.
12:51Non se ne parla, però io qui volevo arrivare perché, professore, lei si occupa di chips.it,
12:56la fondazione per l'Italia dei chip.
12:59Quanto avete di budget?
13:02Poco, pochissimo, perché, cioè, voglio dire, non mi lamento, se abbiamo avuto su cinque anni
13:07250 milioni, ma se uno volesse fare la produzione di chip, cioè proprio non esiste.
13:14Sono 50 milioni all'anno, una ventina per far funzionare la fondazione, una trentina per investire.
13:19Però, attenzione, queste sono sempre le cose classiche, posso dire, italiane,
13:23che ogni anno dice, abbiamo una crisi di bilancio, dobbiamo tagliare, la benzina costa troppo.
13:32E zac, 5 milioni oggi, 5 milioni domani e ti ritrovi con 10 milioni.
13:37Ma come? Ne dovevi avere 50?
13:39Come succede?
13:41Non c'è sicurezza, no?
13:43Quando tu devi pianificare qualcosa di importante, tipo intelligenza artificiale, questo e quell'altro,
13:48devi avere sicurezza.
13:49Se non hai sicurezza, come? Fai pianificare, no?
13:52E purtroppo la prima cosa che seghi, no? È la ricerca, come sempre.
13:57Però una cosa che mi preme sottolineare è che noi facciamo ricerca sulla progettazione
14:03dei circuiti integrati, non sul manufaccio.
14:06Quindi la strada scelta dall'Italia è quella della progettazione del design?
14:10Assolutamente, perché, dicevo prima, le compagnie che fanno veramente una caterva di soldi,
14:15Legacy e NVIDIA, non costruiscono il ciclo, lo fanno fare a Taiwan, quello che fanno loro
14:21lo progettano.
14:22Quindi il soldo sta nella progettazione, altre grandi imprese statunitense, Qualcomm, Broadcom,
14:30eccetera, progettano e basta, non fanno.
14:34Ecco, è quello che ho fatto io, come dicevi prima lei, è l'aiuto per la progettazione.
14:41Quindi questa è la catena del valore.
14:42Intanto l'Europa ha cambiato strada, adesso il CIPs Act numero due, forse in maniera un
14:47po' più sensata, dice costruiamo delle partnership, proviamo a fare delle cose in cui vengono
14:52qui a fare loro la fab che sanno come si fa e noi mettiamo a disposizione la filiera
14:57che abbiamo e oggettivamente ci sono competenze e eccellenze in Europa.
15:00Lei è più ottimista su questa nuova...
15:02Assolutamente sì, cioè è quello che io ho sempre detto che bisogna fare, cioè non
15:06puoi prescindere dalla realtà e quindi devi sfruttare la realtà, quindi sfruttare la
15:12realtà vuol dire dov'è che mi posso infilare per fare qualcosa, no?
15:16E mi infilo dove ci vuole cervello e non ci vogliono centinaia di miliardi per fare una
15:22fabbrica che poi impiega cinque persone e tutto il resto è tutto automatizzato.
15:26Quando prima parlavamo della robotica fisica le AI, ma certo, ma ragazzi avete mai visto
15:32una fabbrica di semiconduttori? Non c'è nulla che non sia automatizzato, ma perché?
15:39Basta una minima particella, un capello e ti rovina tutto, i CIP escono fuori sbagliati,
15:46quindi non ci può essere un uomo, non deve respirare dentro la...
15:49Una delle aziende italiane di maggiore successo si chiama Tecnoprobed, è stata sviluppata
15:54da un signore che si è fatto le ossa dentro STMicro e ha capito che nelle sonde per le
16:00macchine che fanno i test dei semiconduttori c'era una possibilità e ora fanno due miliardi
16:05se non sbaglio, quindi comunque anche noi potenzialmente sappiamo fare le cose.
16:08Eh no, ma sono le nicchie, cioè una cosa che ho capito è che se tu vuoi fare una grande
16:13impresa devi cominciare dalla nicchia, perché nicchia, cosa vuol dire nicchia? Vuol dire che
16:18non c'è altre persone che la stanno guardando, poi la nicchia può diventare il tutto, quindi
16:23può diventare centinaia di miliardi, ma se parti da una cosa che non fanno gli altri
16:28fai innovazione e se tu fai innovazione sul serio poi i risultati si vedono, ma innovazione
16:36non è quando ti dicono ah sì guarda che grande innovazione che faccio una mia impresa, utilizzo
16:41il robot, dico sai che innovazione, non è quello, non è quello l'innovazione è fare qualcosa
16:46che a quel codonato non ha pensato ancora, ok? Quella è la vera innovazione, no?
16:52E il suo takeaway, il messaggio finale che vogliamo lasciare a chi ci segue in tv, ma anche a chi
16:56è qui questa sera, professore?
16:59Il messaggio finale è realissimo, cioè guardate un po' cosa c'è, due coraggio e tre lavoro,
17:08lavoro, lavoro, lavoro.
17:10Grazie, grazie ancora professore Alberto San Giovanni Vincentelli, è stato un piacere
17:15averla con noi per tutto questo lungo viaggio.
17:31Grazie a tutti, grazie a tutti.
17:48Grazie a tutti.
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