Questo weekend Bitcoin si aggira intorno a 64.000 dollari, recuperando un po’ di terreno dopo la svendita di venerdì, ma il quadro d’insieme è brutto. Gli ETF spot su Bitcoin hanno registrato deflussi record per 6,4 miliardi di dollari in 30 giorni. JPMorgan stima che circa il 20% dei miner sia ora in perdita, con costi di produzione all-in attorno ai 78.000 dollari per coin. Nel frattempo, il nuovo MI355X di AMD è arrivato entro il 5% da NVIDIA su benchmark chiave di training; AWS lascia intendere che potrebbe iniziare a vendere i chip Trainium a terzi; e SEC e CFTC hanno appena avviato una revisione congiunta che potrebbe riscrivere le regole dei derivati crypto. C’è parecchio di cui parlare.
Partiamo dalle guerre dei chip, perché sta succedendo qualcosa di davvero interessante. Per anni, quando si parlava di training AI, era NVIDIA, NVIDIA e ancora NVIDIA. È in gran parte vero anche oggi. Nell’ultimo giro di MLPerf Training v6.0, le GPU NVIDIA compaiono in 197 risultati su 227: l’87% di copertura su tutti e 7 i workload. AMD ha presentato risultati solo su 3 workload e ha saltato del tutto quattro workload di frontiera, tra cui DeepSeek-V3 e Llama 3.1 405B.
Ma ecco il punto che conta. Sui workload presentati, il nuovo MI355X è arrivato a circa il 5% da una GPU NVIDIA equivalente. È un risultato concreto. È 3,5 volte più veloce dell’MI300X dell’anno scorso. AMD ha anche introdotto un nuovo formato di training FP4 chiamato MXFP4 e un framework unificato di training chiamato Primus. È la distanza più ravvicinata da anni verso una parità credibile.
E AMD sta spingendo anche sul lato CPU. Propone un ragionamento a livello rack: dimentichiamoci i benchmark per chip, guardiamo al calcolo effettivamente utilizzabile per un rack da 100 kilowatt. Con questa metrica, EPYC 9965 offre 2,37 volte il throughput della CPU Vera di NVIDIA, e il prossimo chip Venice proietta 3,30 volte. Il messaggio punta dritto ai carichi di lavoro di AI basata su agenti, dove orchestrazione, database e middleware sono limitati dalla CPU, non dalla GPU.
Poi c’è l’accordo con Rackspace. AMD ha appena firmato un accordo definitivo per distribuire 30 megawatt di calcolo AMD nei data center Rackspace a partire dalla fine del 2026, con espansione fino al 2028. L’obiettivo sono carichi di lavoro enterprise regolamentati, in particolare la sanità, dove governance e accountability contano più dei FLOPS puri.
E Amazon sta fiutando la stessa opportunità. Secondo indiscrezioni, AWS sta valutando di vendere direttamente i chip Trainium a data center terzi, cosa che, ha lasciato intendere il CEO Andy Jassy, potrebbe valere un run rate annuale da 50 miliardi di dollari se scorporata. Il fossato competitivo di NVIDIA resta enorme, ma per la prima volta da un po’ viene messo alla prova su più fronti contemporaneamente.
Passiamo a qualcosa che stava accelerando in sordina. Gli agenti AI stanno arrivando nelle classi su larga scala, e non più solo come esperimenti.
FEU Tech nelle Filippine ha appena firmato con OpenAI per diventare quella che chiamano un’università nativa dell’AI. Parliamo di accesso a ChatGPT Edu e Codex per oltre 14.000 studenti più il corpo docente, con agenti AI personalizzati per sviluppo dei programmi, ammissioni e iscrizioni. Stanno lanciando un Tutor AI basato sui materiali dei docenti, un’Aula AI per la didattica interattiva e analitiche sul successo degli studenti guidate dall’AI.
In Corea, l’Ufficio metropolitano dell’istruzione di Busan ha appena lanciato BeAT, un tutor generativo per studenti basato su GPT-5.4 e sul modello di immagini di OpenAI. Fa programmazione delle lezioni, genera verifiche, crea piani di apprendimento personalizzati e traduce in più lingue. La formazione degli insegnanti prosegue fino a settembre.
Israele spinge ancora oltre. Con una grave carenza di insegnanti, il Paese introdurrà l’insegnamento dell’inglese assistito dall’AI per gli studenti delle medie a livello nazionale dal prossimo anno scolastico. 180 scuole, circa 130 milioni di shekel, attorno a 45 milioni di dollari di budget. L’impostazione è interessante: lo chiamano apprendimento personalizzato, non sostituzione dei docenti, ma la molla è chiaramente una crisi di organico.
Intanto la piattaforma Cogniti dell’Università di Sydney è sbarcata su Microsoft Azure Marketplace ed è ora implementata all’Università di Leiden in quattro facoltà, oltre che in alcuni politecnici in Nuova Zelanda. Gli studenti di infermieristica svolgono scenari clinici simulati. Quelli di psicologia esercitano la valutazione del rischio suicidario. Quelli di farmacia simulano le interazioni con i clienti. Qui conta la storia della privacy: i dati restano all’interno dell’istituzione e non vengono usati per addestrare AI commerciali.
Khan Academy ha riprogettato Khanmigo per farlo vivere dentro gli esercizi, invece che in una chat a lato, dopo un pilota durato un anno con 5.100 studenti. La filosofia di design è interessante: suggerimenti prima dell’invio, guida passo-passo dopo gli errori, con l’obiettivo esplicito di preservare la fatica produttiva evitando che gli studenti vadano in confusione su errori che si ripetono.
Il rischio di dipendenza è reale. Gli studi indipendenti sull’efficacia dei tutor AI danno risultati contrastanti. Ma il treno della diffusione è chiaramente partito.
Il mining di Bitcoin oggi è in vera sofferenza. JPMorgan stima che il costo all-in per produrre 1 BTC sia intorno a 78.000 dollari, mentre Bitcoin scambia tra 63.000 e 64.000. Circa il 20% dei miner è in perdita. L’hashprice è intorno a 33 dollari per petahash al giorno. A giugno si è vista una riduzione del 10% della difficoltà di mining e un calo del 12% dell’hashrate, con operatori che hanno spento i rig.
Nel solo primo trimestre, i miner quotati hanno venduto un record di 32.000 BTC solo per coprire le spese. Le disponibilità totali dei miner sono scese a 1,8 milioni di BTC da 1,86 milioni nel 2023. Stanno dissanguando la tesoreria.
I report di produzione di maggio raccontano la stessa storia con più dettagli. Bitdeer ha minato 921 BTC, in crescita del 370% anno su anno, ma ha chiuso il mese con soli 171 BTC in pancia. Un anno fa ne deteneva 1.351. Stanno incassando in modo aggressivo i Bitcoin minati per finanziare la loro costruzione AI. Il loro AI Cloud gira a circa 69 milioni di dollari annualizzati con il 90% di utilizzo GPU su 4.248 GPU, inclusi nuovi cluster GB300 NVL72. Il sito di punta Tydal in Norvegia è in conversione a un data center AI da 180 megawatt per hardware NVIDIA Vera Rubin.
CleanSpark ha minato 671 BTC a 50 exahash, ma la capacità è piatta da febbraio. Stanno dirottando capitali verso data center per AI in Georgia e Texas. Hanno venduto 404 BTC a spot e 250 tramite opzioni call, chiudendo maggio con un saldo netto positivo di soli 17 BTC dopo i premi delle opzioni. Prezzo medio di vendita intorno a 79.934 dollari.
BitFuFu ha minato 177 BTC, con il self-mining che ha finalmente superato il cloud mining per la prima volta quest’anno. Canaan ha minato in proprio 90 BTC, ma l’hash rate operativo effettivo è stato ben sotto le guidance perché è scaduto un accordo di hosting.
Il quadro è inequivocabile. I grandi miner quotati stanno ruotando con decisione verso l’infrastruttura AI, usando la loro scorta di BTC come fonte di finanziamento. È una risposta razionale a un’economia del mining sfavorevole, ma pone una domanda: sono ancora aziende Bitcoin, o stanno diventando operatori di data center ibridi che per caso minano anche a margine?
E il Texas, che per anni ha corteggiato i miner con energia a basso costo e sgravi sull’imposta sulle vendite, ora cambia rotta. Il governatore Abbott ha detto ai regolatori di far pagare ai data center lo stress che impongono alla rete elettrica. Il trattamento di favore sta finendo.
Ultimo tema, ed è pesante per la struttura di mercato. SEC e CFTC hanno fatto qualcosa che quasi mai fanno: hanno avviato una revisione congiunta e formale di come sono regolati i derivati crypto. Due richieste di commenti pubblici in parallelo, finestra di 60 giorni, focus sul Titolo VII del Dodd-Frank.
Il tema di prima pagina sono i future perpetui. CME Group ha attualmente intentato causa contro la CFTC sull’approvazione dei perpetual crypto, sostenendo che quei contratti sono swap, non future, e quindi la CFTC li avrebbe approvati sotto il quadro sbagliato. La revisione congiunta è, in sostanza, i regolatori che dicono: bene, allora stabiliamo davvero dove stanno i confini.
L’ambito è ampio. Vogliono contributi su definizioni di swap e security-based swap, su come trattare i mixed swap, su come classificare i contratti su eventi che coprono elezioni, sport, indicatori economici e mercati crypto. Chiedono se i contratti perpetui cash-settled riferiti a titoli azionari debbano ricadere sotto un quadro o l’altro. Chiedono se le imprese possano soddisfare entrambe le agenzie con una conformità coordinata invece di doppie istanze.
Il presidente della SEC Paul Atkins e quello della CFTC Michael Selig l’hanno presentata come la fine di anni di ambiguità regolamentare. Che succeda davvero dipende da cosa uscirà dal processo di commento, ma il segnale d’intenti è chiaro: vogliono un quadro unificato invece di continue guerre di competenza.
Perché questo importa ai detentori di Bitcoin? Perché le decisioni di classificazione determineranno quali sedi statunitensi potranno offrire perpetual su crypto, quali regole di regolamento e di margine si applicheranno e quanto competitive potranno essere le borse americane rispetto alle piattaforme offshore come Binance e Bybit. Oggi il mercato dei derivati crypto più liquido al mondo opera quasi interamente fuori dalla giurisdizione USA. Se questa revisione producesse vera chiarezza, questo potrebbe cambiare.
Sul fronte stablecoin, tre agenzie federali — il Tesoro USA, l’OCC e la FDIC — hanno proposto regole che di fatto trasformerebbero gli emittenti di stablecoin in pseudo-banche. Report settimanali riservati all’OCC, rendiconti trimestrali, programmi completi di antiriciclaggio e sanzioni. Buone notizie per Tether e Circle, che possono assorbire i costi di compliance. Cattive notizie per qualsiasi emittente più piccolo che speri di competere.
Ecco la cosa da notare oggi. I miner di Bitcoin quotati stanno vendendo coin per costruire data center per l’AI. Non è una copertura. È una scommessa che la potenza di calcolo per l’inferenza AI sarà più redditizia del mining di Bitcoin per anni a venire. Potrebbero aver ragione. Potrebbero essere in anticipo. Ma se detieni titoli di mining aspettandoti un’esposizione pura a Bitcoin, la tua tesi d’investimento ti è appena cambiata sotto i piedi.