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giovedì 27 febbraio 2025

20 Anni Di YouTube: Alcuni Record e Curiosità

Sono passati quasi 20 anni dal caricamento del primo video su YouTube. Il 14 febbraio 2005 tre x dipendenti di Paypal (Chad Hurley, Steve Chen, Jawed Karim) registrarono il dominio del sito web con il fine di condividere video online. Il 23 aprile 2005, alle 20:27, "Jawed" caricò il primo video sulla piattaforma "Me At The Zoo" (19 secondi con alcuni elefanti nel video). L'anno successivo, novembre 2006, venne acquistato da Google per 1.65 miliardi di dollari. Nel 2024 ci sono stati 2.5 miliardi di utenti attivi di cui circa 40 milioni in Italia.


ALCUNI RECORD
-1 miliardo di ore di video visualizzati al giorno.

-In 24 ore vengono caricate 720mila ore di video.

-Primo video caricato: "Me At The Zoo" (aprile 2005).

-Primo video sportivo: Spot Nike di Ronaldinho (ottobre 2005).

-Primo video a superare 1 miliardo di visualizzazioni: PSY - Gangnam Style (2012).

-Video con più visualizzazioni: Baby Shark Dance (15.6 miliardi di visualizzazioni, pubblicato a giugno 2016).

-Video con più visualizzazioni nelle prime 24 ore: il singolo "Butter" dei BTS ha stabilito il record per il maggior numero di visualizzazioni nelle prime 24 ore, raggiungendo 108,2 milioni di visualizzazioni. 

-Video più apprezzato: "Despacito" di Luis Fonsi e Daddy Yankee detiene il record per il maggior numero di "Mi piace" su YouTube, con oltre 54 milioni di likes. 

-Paesi con il maggior numero di utenti YouTube: l'India guida con 476 milioni di utenti, seguita dagli Stati Uniti con 238 milioni e dal Brasile con 147 milioni. In Italia, la piattaforma conta circa 41 milioni di utenti. 

-Canali con più iscritti: a fine gennaio 2025, il canale con il maggior numero di iscritti è "MrBeast" con 350 milioni di iscritti, seguito da "T-Series" con 285 milioni e "Cocomelon - Nursery Rhymes" con 189 milioni. 

-Primo canale italiano inerente Bitcoin e criptovalute: se il nostro blog è stato forse il primo in Italia e  tra i primi al mondo a parlare di Bitcoin (2012), il record su YouTube spetta a Marco Cavicchioli (primo video nel 2014).

-Disponibilità globale: YouTube è accessibile in oltre 100 paesi e supporta 80 lingue.

-Crescita degli utenti attivi: Nel 2021, YouTube ha registrato una crescita degli utenti attivi del 4,9%, continuando una tendenza di crescita costante negli anni precedenti. 

-Evoluzione dei dispositivi di accesso: recentemente, le smart TV hanno superato gli smartphone come principale fonte di traffico per la piattaforma, indicando un cambiamento nelle abitudini di consumo degli utenti. 

sabato 22 febbraio 2025

La Strategia Di Michael Saylor: Emettere Debito Per Comprare BTC

Michael Saylor è uno dei maggiori detentori di Bitcoin al mondo e il direttore esecutivo di MicroStrategy (oggi conosciuta semplicemente come Strategy), un'azienda specializzata in analisi dei dati e business intelligence. Fondata alla fine degli anni '80, la società non ha mai avuto grande visibilità e ha spesso registrato bilanci in perdita, fino a quando Saylor ha deciso di adottare una strategia finanziaria innovativa: emettere debito per acquistare Bitcoin. Questo processo è iniziato nell'agosto 2020 attraverso l'emissione di "convertible bonds" (obbligazioni convertibili). 


IDEA DIETRO LA STRATEGIA
La teoria alla base di questa strategia si basa sul presupposto che Bitcoin sia l'asset con la migliore performance al mondo e che continuerà a crescere nel tempo. L'idea di Saylor è di costruire una sorta di "Bitcoin Bank", che emette debito per acquistare BTC. In pratica, MicroStrategy prende in prestito valuta fiat a tassi di interesse estremamente bassi e la utilizza per acquistare Bitcoin. Essendo fortemente esposta su BTC, la crescita del prezzo del Bitcoin si riflette anche nell'aumento del valore delle azioni della società, amplificandone il rendimento.

CONVERTIBLE BONDS
Per finanziare questa strategia, MicroStrategy emette obbligazioni convertibili con scadenza quinquennale e tassi d'interesse inferiori all'1% (poco più dello 0%). Questi titoli di debito prevedono un "conversion price": se, alla scadenza, il prezzo dell'azione di MicroStrategy supera tale soglia, gli investitori possono scegliere di convertire il credito in azioni MSTR, ottenendo un rendimento potenzialmente molto più elevato (rispetto al prestito fornito). Se invece il prezzo dell'azione è inferiore al conversion price, gli investitori possono richiedere il rimborso del capitale iniziale, oltre al modesto tasso d'interesse pattuito all'emissione del bond. Poiché la strategia di MicroStrategy è direttamente legata all'andamento di Bitcoin, l'emissione di nuovi titoli di debito diventa attraente per gli investitori finché BTC continua ad apprezzarsi.


PERCHE' COMPRARE BONDS E NON MSTR O BTC?
Grandi fondi di investimento acquistano questi bond convertibili per ottenere un'esposizione indiretta al prezzo di Bitcoin e alle azioni di MicroStrategy, che si comportano in modo simile a un investimento a leva su BTC. Ma perché un investitore dovrebbe acquistare questi bond anziché comprare direttamente azioni di MicroStrategy, ETF spot su BTC o Bitcoin stesso? La risposta risiede nel potenziale di rendimento più elevato: se alla scadenza del bond il prezzo delle azioni di MicroStrategy supera il conversion price, la remunerazione in azioni può generare guadagni molto più consistenti rispetto all'investimento iniziale. Se invece il prezzo è inferiore, l'investitore recupera comunque il capitale con un piccolo interesse (quindi è un investimento che rende tendenzialmente bene). Il principale rischio è la bancarotta di MicroStrategy, che potrebbe rendere difficile il rimborso dei debiti; tuttavia, gli obbligazionisti hanno un livello di priorità superiore rispetto agli azionisti in caso di liquidazione.


RISCHI
Gli investitori che acquistano questi bond possono coprirsi dal rischio shortando MicroStrategy, utilizzando future su Bitcoin o opzioni per mitigare le eventuali perdite. Un parametro fondamentale da monitorare è il prezzo medio di carico (acquisto) dei Bitcoin detenuti da Saylor: se BTC scendesse al di sotto di questo valore, MicroStrategy potrebbe trovarsi in difficoltà nel ripagare i propri debiti. Se la società non avesse liquidità sufficiente, potrebbe essere costretta a vendere Bitcoin, innescando una spirale di vendite (sfiducia sul mercato) che porterebbe a un calo ulteriore del prezzo delle sue azioni e di BTC stesso. Lo scenario peggiore sarebbe la bancarotta, che si verificherebbe se Bitcoin crollasse a livelli tali da non consentire il rimborso degli obbligazionisti. In tal caso, la società verrebbe liquidata, con un possibile effetto a catena sul mercato di BTC e delle criptovalute (da esso dipendenti), causando vendite forzate da parte di altri fondi e aziende. Dal punto di vista normativo, un evento simile potrebbe spingere le autorità di regolamentazione a imporre limiti all'esposizione delle aziende su Bitcoin. Tuttavia, ricorda, nel lungo periodo, il valore di Bitcoin non dipende da nessuna singola azienda o investitore, ma dalla sua adozione globale e dal suo ruolo come riserva di valore quindi sarebbero ribassi di breve termine (al limite anni).

lunedì 10 febbraio 2025

Quali Settori Saranno Attaccati Dai Computer Quantistici?

I computer quantistici, basati sulle leggi della meccanica quantistica, rappresentano una delle tecnologie più promettenti del futuro. Tuttavia possono minacciare gravemente la sicurezza dei sistemi digitali attuali, inclusi sistemi bancari, comunicazioni internet private e criptovalute.


PROPRIETA' COMPUTER QUANTISTICI
A differenza dei computer tradizionali, che elaborano informazioni tramite bit che assumono stati binari (0 o 1), i computer quantistici utilizzano qubit (0 e 1 contemporaneamente). Grazie a fenomeni come la sovrapposizione e l'entanglement, i qubit possono esistere in molteplici stati contemporaneamente, consentendo calcoli paralleli e una potenza computazionale enormemente maggiore di quelli "classici". Tuttavia i qubit devono essere mantenuti a temperature prossime allo zero assoluto (-273,15°C) per minimizzare la decoerenza quantistica (questo fenomeno, a causa della perdita di coerenza della funzione d'onda, impedirebbe la sovrapposizione degli stati). Inoltre, i computer quantistici attuali soffrono di errori intrinseci che richiedono tecniche di correzione, aumentando la complessità di scalare tali macchine. 

In breve:
-Qubit possono rappresentare 0 e 1 contemporaneamente (i transistor classici 0 o 1).
-I Computer quantistici producono un numero elevato di errori quindi devono essere portati allo 0 assoluto (i computer classici commettono meno errori e possono essere tenuti a T ambiente).
-La potenza dei computer quantistici aumenta all'aumentare dei qubit (in quelli classici dipende dal numero di transistor).


SISTEMI CRITTOGRAFICI
Molte tecnologie digitali odierne si basano su sistemi crittografici che garantiscono sicurezza e privacy. Tra questi, la crittografia a chiave asimmetrica è particolarmente vulnerabile ai computer quantistici. In particolare, l'algoritmo di Shor permette di fattorizzare numeri grandi e risolvere il problema del logaritmo discreto in tempi ragionevoli, attaccando efficacemente algoritmi come:

1) RSA, basato sulla fattorizzazione di numeri primi.

2) ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm), che si basa sulle curve ellittiche.

3) Diffie-Hellman, usato per lo scambio sicuro delle chiavi.

Nella crittografia a curve ellittiche, la sicurezza si basa sulla difficoltà di risolvere il problema del logaritmo discreto R=P+Q: dato un punto P sulla curva ellittica, che deriva da R, è estremamente difficile (oggi impossibile) risalire al punto Q. 
L'algoritmo di Shor sfrutta la sovrapposizione per generare simultaneamente tutte le possibili soluzioni. Le soluzioni sbagliate si annullano attraverso interferenze quantistiche, lasciando solo quella corretta. 
Le curve ellittiche vengono quindi usate in crittografia per rappresentare problemi matematici difficili da risolvere con i computer tradizionali. Ecco un esempio:

R: immagina a questo punto come una chiave pubblica.
P: è un punto noto sulla curva ellittica (punto generatore).
Q: è il valore che vogliamo mantenere segreto (pensa ad una chiave privata).
R=P+Q.

In un sistema classico, conoscendo P (punto generatore) e R (chiave pubblica) è praticamente impossibile risalire a Q (chiave privata). Questo è il problema del logaritmo discreto. Ma con un computer quantistico, l'algoritmo di Shor sfrutterebbe la potenza di calcolo parallelo per determinare rapidamente Q. L'algoritmo di Shor è rivoluzionario per la sua capacità di risolvere problemi apparentemente impossibili per i computer tradizionali, come la fattorizzazione di grandi numeri primi (utilizzata in RSA) o il già citato problema del logaritmo discreto. 

Facendo un esempio concreto: riguardo Bitcoin, le firme digitali utilizzano questo schema per garantire l'integrità delle transazioni:

-Generazione della chiave privata: l'utente sceglie un numero casuale Q come chiave privata.
-Calcolo della chiave pubblica R=P⋅Q. Qui la moltiplicazione rappresenta un'operazione geometrica definita sulla curva ellittica (moltiplicazione scalare). L'indirizzo pubblico è derivato dalla chiave pubblica (R è visibile sulla blockchain). Un computer quantistico potrebbe utilizzare l'algoritmo di Shor per risolvere rapidamente il logaritmo discreto R, determinando la chiave privata Q. 

L'attaccante a questo punto potrebbe:
1) Firmare transazioni fasulle.
2) Rubare i fondi associati agli indirizzi pubblici noti.

In breve, il computer quantistico utilizza:
1) Sovrapposizione quantistica: genera una sovrapposizione di tutti i possibili valori Q che potrebbero soddisfare il problema.

2) Interferenza costruttiva e distruttiva: utilizzando la trasformata quantistica di Fourier, i calcoli eliminano le soluzioni sbagliate attraverso interferenze distruttive, lasciando solo quelle corrette.

3) Output della soluzione: il risultato finale fornisce Q, risolvendo così il problema in un tempo che cresce in modo logaritmico, molto più velocemente degli algoritmi classici.

Altri algoritmi quantistici, come l'algoritmo di Grover, sono meno efficaci ma possono accelerare attacchi di forza bruta contro la crittografia simmetrica.


SETTORI VULNERABILI
1) Internet e comunicazioni private: i protocolli di crittografia come TLS, che proteggono le comunicazioni web, si basano su RSA o Diffie-Hellman. Un attacco quantistico potrebbe intercettare comunicazioni di sicurezza, critiche e private ma anche decifrare messaggi archiviati, mettendo a rischio anni di comunicazioni passate.

2) Sistemi bancari: le banche usano sistemi crittografici per transazioni e accessi sicuri. Un attacco potrebbe violare i dati dei clienti.

3) Bitcoin utilizza l’algoritmo ECDSA per le firme digitali. Un attacco quantistico potrebbe:
-Esporre le chiavi private: gli indirizzi con chiavi pubbliche già note, come quelli di Satoshi Nakamoto, potrebbero essere compromessi. Un computer quantistico sarebbe in grado di calcolare la chiave privata corrispondente e rubare i fondi.
-Soluzione parziale: i fondi potrebbero essere trasferiti su indirizzi mai utilizzati (e quindi senza chiave pubblica visibile) per mitigare il rischio.

2) Ethereum condivide le vulnerabilità di Bitcoin, ma la sua architettura introduce ulteriori rischi:
-Firmando una transazione, la chiave pubblica viene esposta quindi la chiave privata è teoricamente forzabile. Anche in questo caso la soluzione provvisoria potrebbe essere spostare i fondi su un indirizzo vuoto mai utilizzato.


QUALI ALGORITMI POSSONO SOSTITUIRE LE CURVE ELLITTICHE?
La crittografia post-quantistica si concentra su algoritmi resistenti agli attacchi quantistici. Tra i candidati:

1) Lattice-based cryptography: usa problemi matematici legati alle griglie multidimensionali.

2) Code-based cryptography: basata su problemi legati alla codifica e alla correzione degli errori.

3) Multivariate polynomial cryptography: si basa su equazioni polinomiali multivariate.

4) Hash-based signatures: sicure contro attacchi quantistici, ma meno efficienti per firme multiple.

Dunque per mitigare i rischi che colpiranno le tecnologie odierne, è fondamentale adottare algoritmi di crittografia post-quantistica e iniziare una transizione graduale verso sistemi resistenti.

mercoledì 5 febbraio 2025

DeepSeek Fa Crollare NVIDIA e L' AI: Principali Funzionalità

DeepSeek, la ChatGPT "cinese", ha fatto crollare i mercati speculativi (soprattutto americani) negli ultimi giorni. Sostanzialmente questa AI è open source (la puoi scaricare in locale su PC) ed è (quasi) interamente gratuita rispetto a ChatGPT e simili. Essa è stata creata da un hedge fund cinese non collegata a produttori di AI che si è anche auto-finanziata. Oltre al fatto che sia gratuita, come detto qui il "codice è aperto" a differenza di ChatGPT (OpenAI). L'idea non è rivoluzionaria ma cerca di ottenere gli stessi risultati usando meno risorse. Principali funzioni:

-DeepThink (ragionamento, idee di business, creatività, consigli su contenuti, lavoro, etc)
-Traduzioni (formali ed informali)
-Articoli, presentazioni (architettura slides)
-Estrazione di testo tramite upload di immagini (tuttavia non si possono ancora caricare pdf o uploadare immagini per farle analizzare)
-Ricerca sul Web


PERCHE' I MERCATI USA SONO CROLLATI?
Questo fondo cinese avrebbe costruito DeepSeek senza essere specializzata in AI e non spendendo decine di miliardi ma "solo" 5 milioni (circa 1% delle società USA) per "addestrarla". Inoltre sembrerebbe sia stata costruita utilizzando molte meno risorse NVIDIA (GPU, CPU e hardware AI specifico). I mercati hanno reagito negativamente ipotizzando che tutti questi fondi che vengono investiti in AI non siano necessari, se è vero che i cinesi son riusciti a costruire un AI super performante con molto meno budget ed utilizzando meno risorse. Ad onor del vero va comunque sottolineato che DeepSeek è stata facilitata proprio perchè "qualcuno" aveva già tracciato la strada. Sarebbero riusciti a farlo, partendo da 0, senza sfruttare le intuizioni degli altri? Altra cosa da tenere in considerazione è che questo fondo, anni fa, aveva comprato 10000 NVIDIA H100 (utilizzate per addestrare AI) per un'infrastruttura totale da diverse centinaia di milioni di dollari. Gli americani avevano vietato NVIDIA di vendere schede di questa potenza alla Cina e quindi hanno immesso sul mercato acceleratori H800 meno potenti per non violare quelle direttive. Nel frattempo un altro colosso cinese (Alibaba) ha lanciato Qwen 2.5 superiore anche allo stesso DeepSeek. Qwen 2.5-Max supererebbe GPT-4o, DeepSeek-V3 e Llama-3.1-405B, questo secondo i produttori stessi. In definitiva i costi di sviluppo e di utilizzo, apparentemente bassi, di queste startup cinesi hanno spinto gli investitori a mettere in discussione gli enormi piani di spesa delle principali aziende di AI negli Stati Uniti facendo crollare il settore azionario AI (che era comunque in una discreta bolla).