Bitcoin sta risalendo sopra i 77.000 dollari dopo aver difeso quota 75.000, chiudendo il miglior mese da un anno. Ma sotto il cofano, il rialzo è stato guidato dai futures, non dallo spot, e questo mette a disagio gli analisti. Intanto il rubinetto dei finanziamenti per l’AI è spalancato. Il veterano di DeepMind David Silver ha appena raccolto 1,1 miliardi di dollari per un laboratorio che vuole creare AI senza dati umani. La startup di AI legale Legora ha toccato una valutazione di 5,6 miliardi. E GitHub manda in pensione il prezzo fisso di Copilot: dal 1° giugno arriva la fatturazione a consumo. Riot Platforms ha chiuso un trimestre complicato ma ha virato forte sui data center per l’AI con AMD come inquilino di riferimento. E Metaplanet è seduta su circa 490 milioni di perdite non realizzate in Bitcoin pur continuando a comprarne. Entriamo nel merito.
Bitcoin ha chiuso aprile sopra i 76.000 dollari, il miglior guadagno mensile in un anno, e ora scambia poco sopra i 77.000. In superficie, suona come una vittoria. Anche l’S&P 500 ha toccato nuovi massimi storici, i conti dei big tech sono usciti forti e gli ETF spot su Bitcoin hanno attratto 2 miliardi ad aprile — il maggior afflusso mensile dell’anno finora, con IBIT di BlackRock in testa.
Ma qui arriva la parte scomoda. CryptoQuant segnala che il rialzo di aprile è stato quasi interamente trainato dai futures. La domanda spot in realtà si è ridotta. È la stessa struttura di mercato vista nel 2022: rimbalzi alimentati dalla leva che poi lasciano spazio a nuovi ribassi perché sotto non ci sono veri acquirenti. Open interest piatto, tassi di funding negativi e trader con bias short anche mentre il prezzo macina al rialzo. Ogni spinta verso 77.000 dollari viene venduta. Le prese di profitto stanno tappando i rally prima che possano testare gli 80.000.
A fine settimana, i flussi sugli ETF spot si sono addirittura invertiti: oltre 490 milioni di dollari di deflussi, con il petrolio in salita e metriche di crescita dell’AI deludenti. Quindi la domanda istituzionale che ha trainato aprile mostra crepe proprio sui massimi.
La contro-narrativa rialzista è arrivata da ARK Invest, che ha ribadito un target di capitalizzazione per Bitcoin a 16.000 miliardi di dollari entro il 2030, spinto dalla domanda istituzionale. Implica un prezzo oltre 700.000 dollari per BTC. Tesi di lungo periodo rispettabile, ma non cambia ciò che succede nelle prossime due settimane. Il cluster di prezzo di carico intorno a 75.000 dollari è la linea da non oltrepassare. Se tiene, la struttura regge. Se salta, l’analogia con il 2022 diventa molto più interessante — e non in senso positivo.
Un dato più silenzioso ma da segnalare: Bitso riporta che le stablecoin hanno superato Bitcoin negli acquisti crypto in America Latina. In economie colpite dall’inflazione, la gente vuole dollari, non volatilità. È un cambiamento strutturale nell’uso reale del crypto a livello retail, mentre la narrativa istituzionale su Bitcoin domina i titoli.
I numeri dei funding AI questa settimana sono assurdi e dicono chiaramente dove il denaro “smart” pensa che andrà il prossimo decennio.
Partiamo dalla più grossa. David Silver — il ricercatore di DeepMind dietro AlphaZero, il programma che ha imparato da solo scacchi e Go da zero — ha appena raccolto 1,1 miliardi a una valutazione di 5,1 miliardi per un nuovo laboratorio chiamato Ineffable Intelligence. Lead Sequoia e Lightspeed, con Google e Nvidia che partecipano. La tesi: costruire un superlearner che scopra conoscenza tramite apprendimento per rinforzo, senza dati umani. Se credi che i modelli linguistici di grandi dimensioni stiano arrivando al soffitto perché hanno già divorato il web, questa è la scommessa su ciò che viene dopo. Silver destinerà anche i suoi proventi personali in beneficenza: gesto apprezzabile, ma non è per quello che Sequoia ha staccato l’assegno.
L’AI legale è una corsa all’oro a sé. Legora, startup svedese, ha raccolto un’estensione da 50 milioni del Series D, toccando una valutazione di 5,6 miliardi. Ha superato i 100 milioni di ARR e serve oltre 1.000 studi legali. Il loro principale concorrente, Harvey, dichiara circa 100.000 avvocati in 1.300 organizzazioni. E poi c’è Manifest OS, che ha raccolto 60 milioni su una valutazione di 750 milioni — modello diverso: reclutano avvocati in una rete e danno loro strumenti di AI per fatturare di più. Tre grandi scommesse, tre teorie diverse su come l’AI “mangi” la professione legale.
Parallel Web Systems — la venture post-Twitter di Parag Agrawal — ha raccolto 100 milioni a una valutazione di 2 miliardi, appena cinque mesi dopo il round precedente a 740 milioni. Vendono API di ricerca web pensate specificamente per agenti di AI. Tra i clienti: Harvey, Notion e Clay. Il segnale è che lo strato infrastrutturale per gli agenti si sta consolidando in fretta, e Sequoia continua a staccare assegni sempre più grandi a prezzi sempre più alti.
E una più piccola ma notevole: Standard Intelligence, sei persone, ha raccolto 75 milioni da Sequoia e Spark con Andrej Karpathy come angel investor. Stanno costruendo modelli di “uso del computer” addestrati su 11 milioni di ore di video, e affermano di avere un encoder video 100 volte più efficiente di quello di OpenAI. Se la cosa regge tecnicamente, è davvero una giocata sull’efficienza in un campo dove quasi tutti gli altri stanno solo buttando più GPU sul problema.
GitHub ha annunciato questa settimana che Copilot passa alla fatturazione a consumo dal 1° giugno. È una novità più grossa di quanto dicano i titoli, e racconta esattamente come stanno prendendo forma le economie dell’AI basata su agenti.
Ecco la struttura. I prezzi base degli abbonamenti restano uguali — Pro a 10 dollari, Pro Plus a 39, Business a 19 per utente, Enterprise a 39 per utente. Ma ogni piano ora include una dotazione mensile di GitHub AI Credits, e i crediti si consumano in base ai token usati alle tariffe API del modello sottostante. Se li esaurisci, o compri altri crediti o ti fermi. Le completamenti di codice e i suggerimenti per la prossima modifica restano gratuiti e non toccano il saldo crediti. Ma tutto ciò che è “a agenti” — task multi-step, agenti in cloud, code review — viene conteggiato a consumo.
Perché adesso? Perché il vecchio modello per utente veniva distrutto dai carichi di lavoro basati su agenti. Quando una singola sessione di Copilot può far girare un agente autonomo per un’ora, pianificando, eseguendo e iterando su decine di file, il costo in token per utente passa dai centesimi ai dollari. GitHub copriva quel delta. Ora non più.
Il nuovo listino arriva proprio mentre GPT-5.5 sbarca su Copilot per i piani a pagamento. È un modello per il coding pensato per agenti — 82,7% su Terminal-Bench 2.0, 58,6% su SWE-Bench Pro. Ma porta con sé un moltiplicatore di prezzo di 7,5 volte. Quindi il tuo agente scintillante è anche quello che ti brucia i crediti più in fretta.
Nel frattempo, Cognition — l’azienda dietro Devin, l’ingegnere software AI autonomo — sarebbe in trattative per raccogliere centinaia di milioni a una valutazione di 25 miliardi. In crescita dai 10,2 miliardi di settembre. Devin compete direttamente con la modalità agente di Copilot, e quel funding è il mercato che vota su quanto gli agenti autonomi per l’ingegneria siano realtà o solo hype.
Il pattern che emerge: il pricing SaaS per utente sta saltando sotto il carico degli agenti. Ogni vendor che vende strumenti di AI agli sviluppatori dovrà affrontare la stessa resa dei conti sulla misurazione a consumo che ha appena avuto GitHub. I buyer dovrebbero prepararsi. La voce di spesa per l’AI nel vostro budget inizierà ad assomigliare molto più a una bolletta AWS che a un abbonamento Slack.
Due storie che in realtà sono una: cosa succede alle aziende levereggiate su Bitcoin quando il prezzo smette di salire.
Riot Platforms ha riportato il primo trimestre. Ricavi sopra le attese a 167 milioni di dollari, ma perdita GAAP di 500 milioni — guidata da 327 milioni di perdite mark-to-market non cash su Bitcoin. Hanno minato 1.473 BTC a un costo diretto di 44.629 dollari per coin, in calo del 26% anno su anno. Detengono 15.679 BTC per circa 1,1 miliardi. Numeri discreti, titolo brutto.
La vera storia in Riot è il pivot verso l’AI. AMD ha esercitato l’opzione per altri 25 megawatt nel sito di Rockdale, portando la capacità contrattualizzata totale a 50 megawatt in un accordo decennale da 636 milioni. Il NOI medio annuo previsto da quell’impronta è di circa 51 milioni. I ricavi dai data center sono arrivati a 33 milioni questo trimestre — per lo più da fee una tantum di allestimento per i tenant, ma i ricavi ricorrenti da locazione dovrebbero arrivare a 37,8 milioni entro fine anno e a 55,6 milioni quando tutti i 50 megawatt di AMD entreranno in funzione nel 2027. Il CEO Jason Les l’ha definito un punto di svolta. E non ha torto. Riot sta diventando un landlord hyperscale che, incidentalmente, mina anche Bitcoin. Aspettatevi che ogni miner quotato tenti una qualche versione di questo pivot.
Poi c’è Metaplanet. La tesoreria giapponese in Bitcoin detiene 40.177 BTC a un costo medio tra 94.000 e 104.000 dollari per coin. Con Bitcoin vicino a 77.000, sono circa 490 milioni di perdite non realizzate. Il titolo è in calo del 22% da inizio anno e scambia con uno sconto del 36% rispetto alle sue riserve in Bitcoin — circa 2 miliardi di capitalizzazione contro 3,1 miliardi in BTC.
E continuano a comprare. Questa settimana Metaplanet ha raccolto altri 50 milioni tramite obbligazioni zero coupon, integralmente garantite da EVO Fund. L’obiettivo: 100.000 BTC entro fine 2026 e 210.000 BTC — circa l’1% di tutti i Bitcoin — entro fine 2027. Per restare in carreggiata, devono aggiungere circa 60.000 coin solo quest’anno.
Il rischio è la riflessività. Il modello di ricavo di Metaplanet si basa sulla vendita di opzioni contro il proprio stack di Bitcoin e sull’emissione di azioni per comprarne altri. Se il prezzo del titolo resta sotto il NAV, non possono emettere equity in modo efficiente, e l’intero volano si strozza. Si dice stiano comprando spazi pubblicitari sulla Sphere di Las Vegas per sostenere il sentiment. Quando la tua strategia di tesoreria dipende dalla spesa pubblicitaria, qualcosa è cambiato. Strategy ha capito come trasformare per anni lo sconto sul NAV in un vantaggio grazie all’esecuzione. Metaplanet sta scoprendo che quel playbook non si porta automaticamente in un mercato diverso e in un ciclo diverso.
Una domanda su cui riflettere. Se GitHub non è riuscita a far funzionare il prezzo per utente con Copilot — e il per utente è il modello di business più di successo nella storia del software — cosa ci dice questo di tutti gli altri prodotti di AI che fingono ancora che valgano le vecchie economie?