Categoria: fantatecnologia

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Kimi K3 e la morte di un cliché: l’AI cinese ora ha un listino completo

Kimi K3

C’è un dettaglio, nel lancio di Kimi K3, che vale più di tutti i benchmark messi insieme: un laboratorio cinese ha alzato i prezzi. Non di poco. Moonshot AI, la startup di Pechino che il 16 luglio ha presentato il suo nuovo modello di punta, chiede 3 dollari per milione di token in input e 15 in output. È lo stesso listino di Claude Sonnet, circa il 40% sotto Claude Opus, e soprattutto è 3-4 volte il prezzo del predecessore Kimi K2.6 (che costava 0,95 e 4 dollar)i. È il modello più caro mai rilasciato da un lab cinese.

Per un ecosistema che per due anni ha costruito la propria identità sul prezzo stracciato, è un gesto quasi eretico. E infatti la lettura più diffusa in queste ore è: finisce l’era dell’AI cinese low cost. È una lettura pigra, e sbagliata. Quello che sta succedendo è più interessante, e per i concorrenti americani parecchio più scomodo.

Il low cost non è finito

Partiamo dai fatti. Kimi K3 è un modello da 2,8 trilioni di parametri, il primo modello aperto di classe 3T. Usa un’architettura Mixture of Experts estremamente sparsa: dei suoi 896 “esperti” (sottoreti specializzate) ne attiva 16 alla volta, circa 50 miliardi di parametri attivi per ogni risposta. Ha visione nativa, quindi capisce immagini e video senza moduli aggiuntivi, e una finestra di contesto da un milione di token. I pesi sono promessi entro il 27 luglio (il technical report non è ancora uscito). Su quest’ultimo punto torniamo dopo, perché conta.

Ora, se il prezzo di K3 segnasse “la fine del dumping cinese”, come titolano in molti, dovremmo vedere tutto l’ecosistema muoversi nella stessa direzione. Succede il contrario. DeepSeek V4 Flash costa 0,14 dollari in input e 0,28 in output. DeepSeek V4 Pro sta a 0,435 e 0,87. GLM 5.2 di Z.ai costa circa la metà di K3 in input. La gamma Qwen di Alibaba copre uno spettro che va da 0,01 a 3,20 dollari. K3 è l’eccezione che si aggiunge alla regola, non la nuova regola.

Peraltro parlare di dumping è sempre stato improprio. Il dumping presuppone vendita sottocosto per eliminare i concorrenti, e non c’è mai stata prova che i lab cinesi vendessero in perdita: i loro prezzi bassi venivano da architetture sparse e da un’efficienza ingegneristica reale, semmai accompagnata da prezzi da conquista di mercato. La differenza non è pedanteria: un prezzo basso sostenibile non “finisce” quando qualcuno lancia un prodotto premium. Convive.

Un catalogo in espansione

Il quadro che emerge, se si guarda alla scala prezzi invece che al singolo lancio, è quello di un’offerta che si è variegata. E su due livelli. Il primo è tra laboratori: DeepSeek presidia il low cost estremo, GLM la fascia media, Kimi ora la fascia alta. Il secondo, più significativo, è dentro i singoli laboratori: DeepSeek ha lo split Pro/Flash, Qwen ha una gamma che attraversa tre ordini di grandezza di prezzo. Non è una strategia coordinata da Pechino, e trattare “i cinesi” come un attore unico è l’errore analitico da cui questa storia dovrebbe guarirci. È il risultato emergente di una concorrenza interna feroce, con laboratori che si rubano ricercatori, utenti e quote a vicenda.

Ed è proprio il carattere emergente a rendere il fenomeno più serio, non meno. Una segmentazione decisa a tavolino da un ministero si può smontare con una decisione politica. Una segmentazione che emerge dal mercato significa che il mercato ha raggiunto la massa critica per sostenerla: abbastanza domanda, abbastanza differenziazione tecnica, abbastanza fiducia da parte di chi vende. Nessuno segmenta mentre insegue. Si segmenta quando si ritiene di avere un prodotto che regge il confronto in ogni fascia.

Il prezzo come dichiarazione

Qui sta il punto della maturità. Nel manuale del marketing, la segmentazione dell’offerta è il segnale classico di un settore che passa dalla fase di conquista a quella di consolidamento. E il prezzo di K3 è prima di tutto segnaletica commerciale: mettersi allo stesso listino di Claude Sonnet è un modo per dire “giochiamo nella stessa categoria”. Un atto di fiducia che sarebbe suicida se il prodotto non reggesse.

Il prodotto, per quanto ne sappiamo oggi, regge. Con le cautele del caso: i benchmark del lancio sono auto-riportati, e le note a piè di pagina di Moonshot rivelano che modelli diversi sono stati valutati con harness diversi, cioè con impalcature di test non identiche, il che rende i confronti meno puliti di quanto sembrino. E il technical report, ripetiamolo, non c’è ancora. Però le conferme indipendenti iniziali vanno nella stessa direzione: nella valutazione di knowledge work di Artificial Analysis, K3 raggiunge un Elo di 1547, dietro solo a Claude Fable 5. È primo nella Frontend Code arena di Arena.ai, nono nella classifica generale per il testo. Moonshot stessa, con un’onestà rara nei comunicati stampa, ammette che K3 resta dietro Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol. Non è il migliore. È abbastanza buono da giustificare il listino, però, ed è questo che conta per la tesi.

Anche sul costo effettivo per compito, i numeri di Artificial Analysis raccontano una scala prezzi ormai completa: un task costa in media 0,94 dollari con K3, 1,04 con GPT-5.6 Sol, 1,80 con Claude Opus 4.8. Ma anche 0,32 con GLM-5.2 e 0,04 con DeepSeek V4 Pro, che costa 20 volte meno di K3. Dallo stesso ecosistema, oggi, si può comprare l’utilitaria e la berlina di rappresentanza.

Pesi aperti, margini chiusi

C’è poi la parte apparentemente contraddittoria del modello di business: come si tiene insieme un listino premium con la promessa di pubblicare i pesi del modello il 27 luglio? Se chiunque può scaricare K3, chi pagherà Moonshot 15 dollari a milione di token?

La risposta ha due facce, e vanno tenute insieme. La prima è la necessità: un modello da 2,8 trilioni di parametri costa moltissimo per farlo funzionare. Non gira su una macchina qualsiasi, Moonshot raccomanda configurazioni “supernode” da 64 o più acceleratori, e il listino alto è prima di tutto il riflesso di quel costo. È lo stesso identico problema che hanno OpenAI e Anthropic: modelli enormi, infrastruttura mostruosa, prezzi che devono ripagarla. Su questo piano Moonshot non sta facendo niente di esotico: sta scoprendo che la frontiera costa, per tutti e a tutte le latitudini.

La seconda faccia è la strategia, ed è qui che i pesi aperti smettono di sembrare un controsenso. Se il tuo modello richiede 64 acceleratori solo per accendersi, “aprirlo” è un gesto a rischio quasi zero: l’appassionato nel sottoscala non lo scaricherà mai, e i pochissimi provider terzi in grado di servirlo bene dovrebbero replicare un’infrastruttura che Moonshot ha già ottimizzato, a partire da un cache hit rate dichiarato sopra il 90% nei carichi di coding, cioè oltre nove richieste su dieci servite dalla cache a 0,30 dollari invece che a 3. Ti prendi la bandiera dell’apertura, il favore degli sviluppatori e l’ecosistema, senza regalare il business. Con una precisazione dovuta: pesi aperti non significa open source. Non ci sono i dati di training né il codice, quindi il modello si può usare e adattare, non riprodurre.

Va detto che questa è la parte fragile della scommessa. Se dopo il 27 luglio qualche grande cloud riuscisse a servire K3 bene e a prezzo inferiore, il listino premium di Moonshot durerebbe poco. È un equilibrio da verificare tra qualche settimana, non un dato acquisito.

I mercati temono il tracollo, la realtà dice altro

Venerdì 17 luglio i titoli AI e dei semiconduttori sono scesi, e il riflesso condizionato degli investitori è stato evocare il “DeepSeek moment” del gennaio 2025: la Cina fa modelli competitivi a costi ridotti, quindi servirà meno calcolo, quindi giù i produttori di chip. È esattamente la lettura sbagliata, ed è sbagliata due volte. Primo, perché K3 non è un modello efficiente e frugale: è un colosso da 2,8 trilioni di parametri che richiede più compute per essere servito, non meno. Secondo, perché il parallelo con DeepSeek presuppone ancora la cornice “Cina uguale cloni economici”, che è precisamente ciò che questo lancio manda in pensione.

La notizia vera non è che un modello cinese costa quanto Claude Sonnet. È che l’ecosistema cinese ora copre l’intera scala prezzi, dal quasi gratuito al premium, e ci arriva per selezione competitiva interna, non per decreto. Per i laboratori americani questo è più minaccioso di qualunque guerra al ribasso: la concorrenza sul low cost erode i volumi, la concorrenza su ogni segmento erode anche i margini, cioè il posto dove OpenAI e Anthropic devono ripagare i loro investimenti monumentali.

La supremazia americana esiste ancora, i numeri di K3 lo dicono chiaramente: dietro Fable 5, dietro GPT-5.6 Sol. Ma si è ristretta a un solo piano, quello della frontiera assoluta. Sul prezzo, sull’apertura, sulla copertura di gamma e ora anche sul segmento premium la partita è già in pareggio o persa. La domanda con cui conviene chiudere non è chi ha il modello migliore, ma quanto vale avere il modello migliore quando il secondo migliore costa la metà, si scarica, e arriva da un ecosistema che ormai presidia ogni fascia. Chi si consola pensando che almeno i cinesi hanno smesso di fare prezzi bassi non ha capito il problema. Ora li fanno bassi, medi e alti insieme.

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OnePlus lascia Stati Uniti ed Europa: la lenta agonia del flagship killer

OnePlus lascia Stati Uniti ed Europa

Per tre anni OnePlus ha smentito. Nel marzo 2023, quando i primi report parlavano di un ritiro da Regno Unito, Germania, Francia e Olanda, arrivarono dichiarazioni ufficiali sull’impegno “in tutti i mercati europei esistenti”. La settimana scorsa un report di WinFuture, seguito dall’anticipazione di Bloomberg, ha riaperto il dossier, e stavolta la smentita non è arrivata: OnePlus e Oppo hanno confermato congiuntamente che il marchio non lancerà più nuovi prodotti in Nord America e in Europa. Niente più telefoni, tablet, wearable. Le scorte esistenti verranno vendute fino a esaurimento, senza ripristini. Sul sito americano campeggia una pagina dal titolo burocraticamente glaciale: “Notice of Business Adjustment”.

Chi possiede un OnePlus può stare relativamente tranquillo: aggiornamenti software, patch di sicurezza e garanzia proseguiranno secondo le tempistiche promesse per ciascun dispositivo. Con un’avvertenza non piccola, su cui torniamo tra un attimo: OxygenOS sparisce, e al suo posto arriva ColorOS.

Due morti, non una

Conviene tenere separate due storie che in questi giorni vengono raccontate come una sola.

La prima è la morte commerciale di OnePlus in Occidente, ed è una storia vecchia. Secondo i dati IDC, negli Stati Uniti il marchio aveva toccato il picco dell’1,8% di quota di mercato nel 2021; nel 2025 era allo 0,1%. In mezzo, nel 2023, la perdita dell’accordo di distribuzione con T-Mobile, che in un mercato dominato dai carrier equivale a una condanna. Oppo non sta chiudendo un marchio sano per ragioni di bilancio: sta smettendo di pagare la duplicazione di un marchio che in due dei suoi mercati storici non esisteva più da tempo, se non nella memoria affettiva degli appassionati.

La seconda storia è la fine del modello flagship killer, e qui la cronologia va rimessa in ordine: il modello non muore oggi, era stato abbandonato da OnePlus stessa. Chi scrive lo notava su StartupItalia già nell’aprile 2020, al lancio dei OnePlus 8: il flagship killer era andato in pensione, il marchio stava diventando la fuoriserie del gruppo, con prezzi in crescita inesorabile a ogni generazione. Era una scelta, allora. Oggi è diventata un obbligo, ed è qui che entrano i conti. Il OnePlus One del 2014 costava 269 dollari perché poteva permetterselo: componenti relativamente accessibili, marketing a costo quasi zero via community, margini sacrificati per costruire il brand.

Nel 2026 quell’equazione non sta più in piedi. I prezzi di memorie e componenti continuano a salire, e lo si vede perfino nel listino. Un telefono con specifiche da top a metà prezzo oggi è un esercizio di contabilità creativa che nessun produttore può sostenere. OnePlus chiude per la prima ragione; nessuno lo sostituirà per la seconda.

Le pulizie di primavera di casa Oppo

L’uscita di OnePlus è il pezzo più visibile di una ristrutturazione che investe tutto l’ecosistema Oppo, tornato sotto la guida prodotto di Pete Lau, co-fondatore di OnePlus rientrato alla casa madre come Chief Product Officer. Il cerchio si chiude anche simbolicamente.

Nella stessa settimana, realme ha annunciato via Weibo che “premerà il tasto pausa” sul mercato cinese per concentrare le risorse sui mercati esteri, con un posizionamento dichiarato su performance e gaming. Attenzione però a non leggere realme come l’erede di OnePlus nei cuori degli appassionati occidentali: secondo i report, Oppo la sta orientando soprattutto sul Nord Europa (Danimarca, Finlandia, Islanda, Norvegia, Svezia), ed è un marchio budget con vocazione gaming, non un flagship killer. La successione, semmai, se la prende Oppo in prima persona: il CEO di Oppo Europe Elvis Zhou ha definito l’Europa “un mercato chiave”, lo store online britannico è stato rilanciato con una gamma più ampia, e la priorità dichiarata è portare più flagship nella regione.

Una sola interfaccia per domarli tutti

Il consolidamento più radicale è quello software. OxygenOS e Realme UI vengono pensionate entrambe: con l’aggiornamento ad Android 17, tutti i dispositivi OnePlus e realme idonei passeranno a ColorOS 17, mentre i device esclusi da Android 17 resteranno in manutenzione su OxygenOS. È previsto un rollback verso OxygenOS per chi lo vorrà, ma sarà un binario morto. La mia previsione, e la do come tale: il debutto di ColorOS 17 arriverà in autunno, in coppia con il Find X10.

C’è una logica ferrea in tutto questo, ed è la stessa dei due punti precedenti. Se l’hardware non può più differenziare, perché i costi dei componenti comprimono i margini proprio nella fascia media che genera i volumi, la differenziazione migra sul software. E mantenere tre interfacce Android che ormai condividevano gran parte del codice era pura duplicazione: OxygenOS aveva già assorbito da anni pezzi interi di ColorOS, al punto che per molti utenti storici il OnePlus 15 era di fatto un Oppo con un altro logo. Il passaggio ad Android 17 formalizza una convergenza già avvenuta.

L’elefante nella stanza si chiama Nothing

Impossibile chiudere senza nominare Carl Pei. L’altro co-fondatore di OnePlus ha costruito con Nothing una fotocopia aggiornata del playbook originale: community, hype, design riconoscibile, prezzi aggressivi, e opera esattamente nei mercati che OnePlus abbandona, Stati Uniti inclusi. Sulla carta è l’erede naturale. Ma anche Nothing deve fare i conti con l’economia del 2026, non con quella del 2014: i suoi prezzi salgono generazione dopo generazione, e la sostenibilità del modello resta la domanda aperta. Il fatto che l’erede più credibile del flagship killer fatichi a fare il flagship killer è forse la conferma migliore che quel modello appartiene a un’epoca chiusa.

Resta il paesaggio che ci lascia questa settimana: una fascia media sempre più indistinguibile, dove le differenze si misurano in sfumature di software e promesse di aggiornamenti, e una fascia alta dove la vera personalizzazione se la possono permettere in pochi. Samsung, forte della sua quota di mercato, continua a percorrere una strada propria su qualità costruttiva e personalizzazioni. Google gioca la partita della differenziazione via software e AI con i Pixel. Tutti gli altri convergono. OnePlus era nato esattamente per rompere questa convergenza. Che a spegnerlo sia stata la casa madre, con una pagina intitolata “Business Adjustment”, è l’epitaffio perfetto: non una sconfitta sul campo, una voce di bilancio razionalizzata.

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Il tuo prossimo telefono avrà 4 giga di RAM. Ringrazia l’intelligenza artificiale

Il tuo prossimo smartphone avrà 4 GB di RAM e costerà di più

Il 618 è il festival degli sconti cinese, un mese di promozioni nato per celebrare la fondazione di JD.com e diventato il barometro del commercio elettronico del paese. Quest’anno il barometro segna tempesta: le vendite di telefoni sono calate del 13%, dice Counterpoint Research. Honor ha perso un terzo delle vendite, Xiaomi quasi un quarto, e persino Apple ha chiuso a -9% nonostante un mese di sconti anticipati sugli iPhone 17 Pro.

Presa da sola, la notizia vale poco. I consumi cinesi arrancano da anni, le feste degli sconti hanno perso smalto, e Huawei intanto è cresciuta del 19%: dentro quel numero c’è parecchio nazionalismo dei consumi e poco determinismo tecnologico. Quello che vale qualcosa è il motivo per cui gli sconti erano così timidi. I produttori non avevano margine perché la memoria, il componente che più pesa sul costo di un telefono, sta vivendo il rincaro più violento della sua storia. E il colpevole ha un nome: l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale.

Il gioco a somma zero dei wafer

Il meccanismo è semplice e brutale. Samsung, SK Hynix e Micron, i tre produttori che controllano il mercato mondiale delle memorie, stanno spostando le linee produttive verso l’HBM, la memoria che alimenta gli acceleratori dei centri di calcolo per l’intelligenza artificiale. I margini sui server stracciano quelli sui dispositivi di consumo, e Microsoft, Google, Amazon e Meta pagano qualunque cifra pur di garantirsi le forniture. IDC lo ha descritto come un gioco a somma zero: ogni wafer che finisce in una GPU Nvidia è un wafer negato a un telefono di fascia media o all’SSD di un portatile.

I numeri, in fila: secondo TrendForce le memorie per telefoni sono quasi raddoppiate nel primo trimestre 2026 e salite di un altro 78-83% nel secondo. Gartner stima che a fine anno il rincaro combinato di DRAM e SSD toccherà il 130%, cioè telefoni più cari del 13% e PC più cari del 17%. Il dettaglio migliore però è nell’ultimo rapporto trimestrale: i rincari stanno rallentando, ma non perché sia arrivata nuova offerta. Rallentano perché la gente non ce la fa più a pagare. Il mercato non si sta riequilibrando, si sta spegnendo.

La commodity che non arriva

Per anni ci hanno raccontato che l’intelligenza artificiale sarebbe diventata una commodity, come l’elettricità: invisibile, abbondante, economica. Sul piano dei modelli sta succedendo davvero: farli girare costa sempre meno di generazione in generazione, i pesi aperti si moltiplicano, la distanza tra i modelli più avanzati e quelli gratuiti si assottiglia. Se guardate solo lì, la profezia si avvera.

Ma la rendita non evapora, trasloca. Mentre l’intelligenza si banalizza in superficie, sul piano fisico si concentra: tre produttori con un potere sui prezzi che non si vedeva da quindici anni, prezzi che salgono anche quando la domanda dei consumatori crolla, contratti pluriennali che blindano la capacità produttiva per chi può permettersela. IDC ha usato un’espressione da sottolineare: non una scarsità ciclica, ma una riallocazione strategica potenzialmente permanente della capacità mondiale di silicio. Tradotto: non è una carestia, è una scelta. Qualcuno ha deciso chi merita i wafer, e non siete voi.

Una tassa regressiva annegata nel prezzo

E qui arriviamo al punto che nessuno chiama col suo nome. Il boom dell’intelligenza artificiale ha un costo, e non lo pagano i colossi dei centri di calcolo, che lo scaricano a valle, né gli investitori, che per ora incassano. Lo paga chi compra (comprava?) un telefono da 150 euro.

TrendForce prevede il ritorno dei 4 giga di RAM sui telefoni di fascia bassa, roba che fino a ieri sembrava impensabile. Sui PC, Gartner dice che la fascia sotto i 500 dollari sparirà entro il 2028, con le memorie inchiodate ai minimi e gli acquirenti di fascia bassa in fuga dal mercato cinque volte più veloci di quelli di fascia alta. Dopo dieci anni in cui le funzioni dei modelli di punta scendevano verso il basso, la democratizzazione delle specifiche si sta invertendo. E occhio al paradosso statistico: la RAM media per telefono continuerà a salire, ma solo perché i modelli economici spariscono dalla produzione. La media migliora espellendo i poveri dal campione.

È una tassa regressiva, perfettamente invisibile perché annegata nella distinta dei componenti. Non compare in nessuna busta paga, in nessuna bolletta, in nessun dibattito pubblico. Colpisce chi ha di meno e finanzia un’infrastruttura i cui benefici, se va bene, arriveranno altrove e più tardi.

Le scorie non aspettano

Sui lavoratori la logica è la stessa, e altrettanto silenziosa. Meno volumi, meno lavoro lungo tutta la filiera: fabbriche, componenti, logistica, negozi. Xiaomi ha tagliato le previsioni 2026 per la seconda volta in sei mesi, dice Nikkei Asia: dai 170 milioni di telefoni dell’anno scorso a 135, ora attorno a 95. Oppo e Vivo sotto i 90 milioni, e Counterpoint prevede per il mercato globale un calo del 14%, il peggiore di sempre. Intanto Micron archivia un trimestre record col titolo a +800% in un anno. Chi paga e chi incassa, difficile fotografarlo meglio.

C’è pure una torsione ironica. Tenere i dispositivi più a lungo, comprare ricondizionato, saltare il cambio annuale: comportamenti ecologicamente sacrosanti, che anni di prediche sulla sostenibilità non avevano prodotto. Ora arrivano, ma non per scelta: è una sobrietà imposta, l’effetto collaterale della bolla di qualcun altro. E la differenza tra austerità scelta e austerità subita è esattamente la differenza tra una politica e una scoria.

Ecco perché il ragionamento consolatorio, aspettiamo che l’intelligenza artificiale si assesti e diventi la commodity promessa, non regge. Primo: l’assestamento potrebbe non arrivare come lo immaginiamo. Le nuove fabbriche non entreranno a regime prima del 2027 inoltrato, i più pessimisti non vedono sollievo prima del 2028, e i prezzi delle memorie scendono sempre molto più lentamente di come salgono. Secondo: anche quando i prezzi caleranno, le scorie resteranno. Fasce di mercato sparite, utenti espulsi, filiere ridimensionate, dispositivi vecchi tenuti in vita con annessi problemi di sicurezza.

Il 618 tornerà l’anno prossimo, con gli sconti e le maratone di vendita in diretta. Ma quel -13% è la prima riga leggibile di un conto che è già in tavola. Non serve aspettare che l’intelligenza artificiale diventi una commodity per fare i conti con i suoi costi. Basta smettere di far finta che il conto non sia arrivato.

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Tutto quello che dovete sapere sulla next-gen di PlayStation e Xbox

Delle nuove console in uscita questo autunno, PlayStation 5 e Xbox Series X (con la sorellina minore Series S), sappiamo quanto segue: sono nuove.

Non abbiamo idea, a oggi, di come saranno realmente le performance e le qualità che decreteranno la vincitrice di una sull’altra: non sappiamo come sapranno esprimersi a lungo termine, lungo i 10 anni stimati di vita commerciale del prodotto, e non sappiamo neppure come si evolverà la questione davvero cruciale. Ovvero, le esclusive e i giochi disponibili per le due piattaforme: ieri Microsoft ha messo a segno un colpaccio comprandosi (per 7,5 miliardi di dollari) Bethesda, fino a oggi un tassello importante per Sony, vedremo cosa accadrà.

Questa generazione in ogni caso è destinata a consolidare il concetto di intrattenimento 4K nelle case dei consumatori: sicuro che nei prossimi 10 anni assisteremo all’avvento dell’8K e che i PC forse saranno in grado di portarci verso quella nuova frontiera, ma se state facendo paragoni tra PC e console si vede che non avete capito niente di come funziona questo mondo e il mondo della tecnologia in generale.

Detto questo, se non siete dei super-mega-iper-appassionati che devono avere tutto e subito, acquistare le console al Day1 non ha molto senso: meglio aspettare, così da chiarirci le idee sulle possibili prestazioni. Nel caso in cui, invece, non abbiate in casa una console e siate in cerca della soluzione migliore per fare un regalo di natale: io oggi direi Xbox Series S con abbonamento Game Pass, così avrete una console moderna (per storage e architettura), tutta digitale, con una buona risoluzione in uscita (2K) e un parco titoli abbastanza vasto da giocare.

Un po’ tutto quello che Stadia avrebbe dovuto essere e non è (ancora).

PS: Secondo me, esteticamente la Series X vince tutto. Ma è *enorme*.

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La macchina di immuni ha un bug nel protocollo (ma niente panico)

Non è la prima volta che si parla dei rischi di vulnerabilità di un protocollo come Bluetooth, che non è nato per quello che oggi gli si chiede di fare con immuni. Un po’ la stessa cosa che è accaduta con le automobili, che solo oggi iniziano a essere progettate ed equipaggiate per gestire la sicurezza di sistemi digitali che potrebbero creare problemi alla guida se bucati da remoto: quando erano stati inseriti a bordo i primi chip non si immaginava che un giorno l’auto sarebbe stata perennemente connessa, è stato necessario cambiare mentalità e approccio per farvi fronte.

Dicevamo, il Bluetooth non è perfetto: in più, il protocollo Google-Apple è stato messo assieme in fretta e furia in poche settimane. Inevitabile qualche errore di gioventù.

Quello che va sempre precisato è che, come nel caso di quanto si sta discutendo in queste ore (e che non riguarda immuni in sé: bensì il protocollo su cui non ha controllo e che sfrutta per essere compatibile con il massimo numero possibile di smartphone), un bug o una vulnerabilità non richiedono necessariamente di buttare via il bambino con l’acqua sporca.

Lo spirito di una norma come il GDPR, che poi è quella che sovrintende la privacy e la cybersecurity da noi in Europa, non è tanto dare delle regole da seguire: bensì fornire delle linee guida su cui impostare il proprio approccio alla questione della sicurezza. Qual è il bilanciamento tra rischi e vantaggi di una certa tecnologia, di come si è progettato un database, di come si regola l’accesso a certi dati? Bisogna svolgere una sorta di esercizio che pesi pro e contro di una determinata soluzione: non ne esiste alcuna priva di rischi, quel che si può fare è minimizzarli.

Sfruttare il bug in questione, di cui si vociferava da un po’, imporrebbe una concatenazione di azioni davvero improbabile: tantissime antenne Bluetooth disposte ovunque, o seguire costantemente un individuo per monitorare cosa fa; un lavoro di ricostruzione dell’identità a partire dai codici pseudo-anonimi, la cui complessità è di per sé notevole ma che aumentando il numero di individui si complica ulteriormente; la possibilità di tradurre queste informazioni in informazioni utili da monetizzare/sfruttare, altra azione che non è immediata.

Banalmente, gli unici che avrebbero gli strumenti e le risorse per mettere in pratica questo tipo di attività di tracciamento massiva sarebbero i Governi: che però volendo hanno mezzi più semplici per farlo. Dico per dire, basterebbe usare il GSM (la connessione dei nostri smartphone, infrastruttura già capillare e funzionante) per tracciare in modo molto più preciso ed efficace i cittadini: senza dover neppure preoccuparsi di risalirne all’identità, visto che sono già perfettamente identificati in quel caso. Per un attaccante privato sarebbe molto più semplice, ed economico, aggirare il problema facendo installare (con l’inganno) un trojan su uno smartphone: un cavallo di troia che scavalchi codici e pseudo-anonimizzazione e vada direttamente a captare informazioni più preziose e direttamente sfruttabili.

Il resto è materia da azzeccagarbugli e da complottisti.