# La Bottega Dell'AI — Archivio completo per AI crawler
# URL: https://labottegadellai.it
# Ultimo aggiornamento: 2026-08-21

## Home page
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La Bottega Dell'AI è un archivio indipendente di conoscenza sull'intelligenza artificiale italiana. Raccoglie, organizza e divulga presentazioni, ricerche e progetti sull'ecosistema italiano dell'IA: LLM, supercomputer, AI Factory, OSINT e protocolli open source. Contenuti gratuiti, open access e senza pubblicità.

## MINERVA: il primo LLM italiano
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MINERVA è la prima famiglia di Large Language Model preaddestrati da zero in italiano, sviluppata dal gruppo Sapienza NLP dell'Università La Sapienza di Roma, guidato dal professor Roberto Navigli, in collaborazione con Babelscape. La famiglia comprende quattro modelli base da 350M a 7B parametri, addestrati su 2,48 trilioni di token (50% italiano, 50% inglese) usando il supercomputer Leonardo del CINECA (128 GPU NVIDIA A100, 7 milioni di node-hours EuroHPC). La versione instruct 7B usa SFT e DPO, con il framework di sicurezza ALERT (21.000 istruzioni di rischio in italiano). ChatMinerva, lanciata il 3 giugno 2026, aggiunge supporto multimodale (immagini, PDF, OCR, web). Modello 20B atteso per autunno 2026. Modelli open source su Hugging Face (sapienzanlp). Settori target: PA, sanità, difesa, cultura, istruzione.

## Leonardo vs Peano: due supercomputer italiani a confronto
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Confronto tra i due supercomputer italiani: Leonardo (Bologna, CINECA, 238 PFlop/s, 6° TOP500, ~14.000 GPU NVIDIA Ampere, infrastruttura Tier-0 per ricerca scientifica pubblica) e Peano (Torino, AI4I, 4,53 PFlop/s, 140+ GPU NVIDIA H100/H200/B200, AI Foundry per IA industriale). Due paradigmi complementari: Leonardo per fisica, astrofisica, meteorologia, biomedicina; Peano per startup, PMI, grandi imprese con focus su IA applicata. Leonardo gestito da CINECA per EuroHPC JU, Peano da AI4I nell'ambito del piano IT4LIA (430 milioni di euro, 19 AI Factory europee).

## IT4LIA AI Factory: l'infrastruttura italiana per l'IA
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IT4LIA AI Factory è l'iniziativa strategica italiana promossa da EuroHPC JU e Commissione Europea, con CINECA come ente ospitante. Cinque sistemi HPC: LEONARDO (250 PFlop/s, 14.000 GPU), LISA (650 PFlop/s FP32, ottimizzato IA), GAIA (cloud interattivo, 420 nodi CPU + 80 GPU), MEGARIDE (Napoli, 340 GPU, cybersecurity) e il nuovo IT4LIA (oltre 160 Exaflops AI inference, NVIDIA GB200 NVL4, contratto 290 milioni firmato il 22 aprile 2026). Servizi: consulenza, data discovery/preparation/creation, AI setup/development/test/trust, formazione, tirocini, matchmaking (SUK, LinkUp). Settori: agritech, cybersecurity, scienze della terra, manifattura. Partner: IFAB, Sapienza, Università di Bologna, Modena-Reggio, Torino, ART-ER, Confindustria, ICSC.

## Vitruvian-1: l'LLM italiano di ASC27 da 14B
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Vitruvian-1 è un Large Language Model da 14 miliardi di parametri con ragionamento avanzato sviluppato da ASC27 S.r.l. (Roma). Tre varianti: Smart (generalista), Scientist v8 (reasoning scientifico, STEM), Explainer v7 (spiegazione e divulgazione). Addestrato su lingue europee con focus sull'italiano, domini: matematica, fisica, scienza, tecnologia, diritto. Compete con ChatGPT, Claude, Llama, DeepSeek nonostante le dimensioni ridotte (vantaggio in efficienza e costi di inferenza). ASC27 ha anche sviluppato ENKI, DENC, Mystic, KORTEX-Futura, Safe People, Qnetic e altri prodotti AI.

## KORTEX-Futura: piattaforma OSINT italiana di ASC27
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KORTEX-Futura è la piattaforma OSINT di ASC27 per intelligence da fonti aperte. Pipeline Collect→Correlate→Score→Act con Intelligence Graph Engine che collega persone, organizzazioni, domini ed eventi. Multi-channel ingestion da web, social, dark web, database pubblici. Threat & Risk Monitoring con scoring automatico del rischio e timeline forensi. Target: grandi aziende (brand protection, risk management), infrastrutture critiche (energia, trasporti, telco), agenzie di intelligence e sicurezza nazionale. Casi d'uso: corporate security, fraud detection, due diligence, monitoraggio esposizione digitale.

## FONS: protocollo open source per certificare la conoscenza umana
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FONS (dal latino "fonte") è un protocollo open source per certificare l'origine umana dei contenuti digitali. Problema: Dead Internet Theory (oltre 50% traffico web è bot), Model Collapse (training su dati sintetici degrada i modelli), Data Drought (contenuti umani sempre più rari). Soluzione: firma crittografica + metadati di provenienza + FONS Registry distribuito. Componenti: SDK, API pubbliche, browser extension. Contributori: scannerizzare documenti cartacei, caricare contenuti digitali pre-AI. Modello economico: aziende AI pagano per dataset certificati human-origin, percentuale ai contributori. Driver di domanda: Model Collapse, AI Act (trasparenza dati training), scarsità crescente. Roadmap in 5 fasi fino alla governance comunitaria.

## Procurement AI: l'infrastruttura per il nuovo internet degli agenti AI
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Procurement AI è una piattaforma italiana sviluppata da Silicore Automation che sta costruendo l'infrastruttura per il commercio nell'era degli agenti AI. Tre pilastri: domini .mcp (indirizzi permanenti nel network degli agenti, come i .com per il web tradizionale), AEO — Agent Engine Optimization (ranking organico basato su qualità catalogo, trust score e recensioni, equivalente della SEO per agenti AI), AEM — Agent Engine Marketing (sponsorizzazioni per apparire in cima ai risultati degli agenti, equivalente della SEM). La visione: come ICANN gestisce i domini .com, Procurement AI gestisce i .mcp. I fornitori registrano un dominio, collegano il catalogo (via API, e-commerce o CSV) e appaiono su ChatGPT, Claude, Gemini. Il parallelismo storico è con la corsa ai domini .com del 1995: chi arriva prima nel nuovo ecosistema ha un vantaggio competitivo enorme. Basata sul protocollo aperto MCP (Model Context Protocol).

## Xiaomi MiMo Code: la nuova battaglia del coding AI dopo DeepSeek
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MiMo Code è il coding agent di Xiaomi basato su OpenCode (licenza MIT). La famiglia MiMo V2.5 comprende V2.5-Pro (1T parametri totali, 42B attivi, 1M context window, tool calling, Responses API, API compatibili OpenAI/Anthropic) e V2.5 (più economico, multimodale, per task standard). MiMo Code include harness ottimizzato per modelli MiMo, Compose Mode (Design→Planning→Coding→Testing→Review), memoria persistente con checkpoint e il comando /dream per memory consolidation. Prezzi API: MiMo V2.5 $0,14 input / $0,28 output per 1M token; V2.5-Pro $0,435 input / $0,87 output — prezzo fisso senza peak pricing (DeepSeek V4 Pro arriva a $3,96 output nelle ore di picco, oltre 4,5x di più). Token Plan: Lite $6/mese (4,1B crediti), Standard $16 (11B), Pro $50 (38B), Max $100 (82B, 984B annuali). Compatibile con OpenCode, OpenClaw, Codex, Claude Code, Cline e altri. Nessun weekly cap, consumo notturno 0,8x. Stack test: MiMo V2.5-Pro → MiMo Code → CodeDNA → NeoAI.