Ci sono libri che spiegano una tecnologia e libri che raccontano un’epoca. The Infinity Machine di Sebastian Mallaby ( Edizioni Thedotcompany, 2026) appartiene decisamente alla seconda categoria. Più che una storia dell’intelligenza artificiale, è il racconto di come un piccolo gruppo di ricercatori, imprenditori e investitori abbia progressivamente trasformato una disciplina accademica in uno dei principali fattori di ridefinizione degli equilibri economici e geopolitici del XXI secolo.
Mallaby era già noto per The Power Law, probabilmente il miglior libro mai scritto sul venture capital. Con The Infinity Machine mantiene lo stesso approccio: una ricerca monumentale, centinaia di interviste, ricostruzioni basate su documenti e testimonianze dirette, ma soprattutto una straordinaria capacità narrativa. Il lettore entra nei laboratori di DeepMind, OpenAI, Google, Microsoft e Anthropic come se assistesse dall’interno alle decisioni che hanno cambiato il corso della tecnologia contemporanea.
Il merito principale del libro è quello di evitare due errori oggi molto diffusi. Il primo consiste nel presentare l’intelligenza artificiale come una sequenza inevitabile di innovazioni tecnologiche. Il secondo è quello di ridurre tutto allo scontro fra pochi personaggi diventati ormai celebrità mediatiche.
In realtà Mallaby racconta un processo molto più complesso. La storia dell’IA emerge come una continua tensione fra ricerca scientifica, interessi economici, disponibilità di capitale, competizione industriale e visioni profondamente diverse sul futuro dell’umanità.
Da questo punto di vista il protagonista non è Sam Altman, né Demis Hassabis, né Elon Musk. Il vero protagonista è un’idea: costruire una macchina capace di apprendere autonomamente dai dati, una “macchina dell’infinito” in grado di estrarre regolarità da quantità di informazione praticamente illimitate. È questa intuizione che dà il titolo al libro e ne costituisce il filo conduttore. L’intelligenza artificiale non viene descritta come una collezione di algoritmi, ma come una nuova modalità di rappresentare la conoscenza e affrontare problemi che fino a pochi anni fa sembravano esclusivamente umani.
Particolarmente riusciti sono i capitoli dedicati a Demis Hassabis. Mallaby evita qualsiasi agiografia e mostra invece come il fondatore di DeepMind sia il risultato di un percorso intellettuale fuori dall’ordinario: dagli scacchi ai videogiochi, dalle neuroscienze alla teoria dell’informazione. Ne emerge un ricercatore convinto che l’IA non serva soltanto a produrre software migliori, ma possa diventare uno strumento per comprendere fenomeni biologici complessi, accelerare la scoperta di farmaci o affrontare problemi scientifici ancora irrisolti. Non sorprende quindi che AlphaFold venga presentato come il primo grande esempio di un beneficio concreto dell’IA, molto più significativo delle applicazioni conversazionali che oggi monopolizzano il dibattito pubblico.
Altrettanto convincente è la ricostruzione della trasformazione di OpenAI. Mallaby descrive con grande equilibrio il passaggio dal laboratorio senza fini di lucro a organizzazione costretta a raccogliere capitali sempre maggiori. In questo contesto Sam Altman appare come una figura estremamente complessa: capace di tenere insieme sicurezza, raccolta di investimenti, ambizioni tecnologiche e gestione politica, ma anche protagonista di tensioni crescenti con la componente più orientata alla ricerca sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale. Le vicende di Geoffrey Irving, Dario Amodei e Paul Christiano mostrano come il dibattito sulla sicurezza non sia nato dopo ChatGPT, bensì accompagni lo sviluppo dei modelli fin dalle sue fasi iniziali.
Uno degli aspetti più interessanti del volume è proprio il rifiuto delle semplificazioni. Nel racconto di Mallaby non esistono “buoni” e “cattivi”. Gli accelerazionisti non sono irresponsabili per definizione e gli esperti di AI Safety non sono tecnofobi. Al contrario, emerge come per molti anni le stesse persone abbiano contribuito contemporaneamente ad aumentare la potenza dei modelli e a studiarne i rischi. Solo successivamente queste due culture si sono progressivamente separate, fino a diventare quasi antagoniste.
Naturalmente il libro non è privo di limiti. L’attenzione è quasi interamente concentrata sull’asse Stati Uniti-Regno Unito, con la Cina che rimane spesso sullo sfondo nonostante rappresenti ormai uno dei principali protagonisti della corsa all’intelligenza artificiale. Anche il ruolo dei semiconduttori, delle infrastrutture cloud e delle catene industriali globali riceve meno spazio di quanto oggi probabilmente meriterebbe. Chi cerca una spiegazione tecnica del funzionamento dei modelli linguistici troverà inoltre un livello di approfondimento volutamente limitato.
Ma queste non sono vere debolezze. Sono piuttosto conseguenze di una scelta precisa: raccontare le persone, le decisioni e le organizzazioni che hanno reso possibile la rivoluzione dell’intelligenza artificiale, più che descriverne il funzionamento matematico.
Il risultato è il miglior libro pubblicato finora sulla nascita dell’industria dell’IA. Non perché spieghi tutto, ma perché restituisce una dimensione storica a una vicenda che troppo spesso viene raccontata come una successione di annunci di nuovi modelli. Quando fra qualche decennio si cercherà di capire come l’intelligenza artificiale sia uscita dai laboratori per diventare un’infrastruttura economica, scientifica e geopolitica globale, The Infinity Machine sarà con ogni probabilità uno dei testi di riferimento da cui partire.
In foto: Sebastian Mallaby (da Council on Foreign Relations)
