Intelligenza artificiale
AI su larga scala: Come le Olimpiadi mettono alla prova l’infrastruttura
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Come l’AI alimenta le Olimpiadi invernali del 2026 in tempo reale
I grandi eventi popolari come le Olimpiadi venivano un tempo trasmessi esclusivamente dalle reti televisive, con troupe collocate in posizioni strategiche per riprendere ogni momento e mostrarlo in diretta in tutto il mondo.
Questo modo di catturare le Olimpiadi con le telecamere sta cambiando molto rapidamente, grazie a una combinazione di droni, AI e infrastrutture basate sul cloud che stanno trasformando radicalmente lo infrastruttura tecnologica dell’evento.
Sebbene ciò fosse già parzialmente vero per le Olimpiadi di Parigi 2024, è ancora più vero per le Olimpiadi invernali di Milano 2026.
Telecamere a più angolazioni, un approccio cloud‑first e un’AI potente stanno costruendo, quasi in tempo reale, una rappresentazione 3D della competizione in 17 sport diversi, contribuendo a ridurre il lavoro richiesto, l’energia consumata e i ritardi nelle trasmissioni globali.
Dietro questa rivoluzione tecnica c’è Alibaba, il gigante cinese dell’e‑commerce e del cloud computing, con una solida posizione anche nell’AI.
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L’AI prende il controllo delle Olimpiadi
Trasmissione cloud
Olympic Broadcasting Services (OBS) e il Comitato Olimpico Internazionale (CIO) hanno collaborato con Alibaba per utilizzare cloud computing e intelligenza artificiale su una scala senza precedenti alle Olimpiadi invernali del 2026.
È l’ultimo passo di un percorso iniziato con le trasmissioni cloud supportate dall’AI a Tokyo 2020, Pechino 2022 e Parigi 2024.
Dalla sua introduzione a Tokyo 2020, OBS Live Cloud è passato da servizio opzionale a piattaforma centrale di distribuzione. Ai Giochi di Parigi 2024 è diventato il principale strumento di distribuzione remota delle trasmissioni, consentendo 400 flussi video in diretta e il rendering 3D.
A Milano, la società ha supportato 39 emittenti, fornendo 428 segnali video in diretta, di cui 26 in altissima definizione, oltre a 72 segnali audio.
Alcuni segnali premium e sistemi di ripresa utilizzano formati ad altissima risoluzione, come 8K e UHD. Il complesso delle trasmissioni comprende però diverse risoluzioni, ottimizzate per l’efficienza dei flussi di lavoro e le esigenze di distribuzione.
La distribuzione via cloud sta sostituendo i tradizionali collegamenti satellitari e le linee dedicate per ridurre costi, tempi di allestimento e complessità tecnica, migliorando al contempo flessibilità e resilienza.
Questo permette anche alle emittenti più piccole di accedere a capacità di trasmissione professionali senza ingenti investimenti iniziali.
«Alibaba Cloud fornisce le fondamenta che rendono possibile l’AI su larga scala, rendendo più efficienti le nostre operazioni e aprendo nuove opportunità per migliorare l’esperienza degli spettatori e approfondire la loro comprensione dello sport e delle prestazioni degli atleti sul più grande palcoscenico del mondo».
Yiannis Exarchos — amministratore delegato di Olympic Broadcasting Services
Oltre alle riprese in diretta delle gare, più di 5.000 contenuti brevi saranno distribuiti tramite OBS Content+, una piattaforma cloud alimentata da Alibaba Cloud. Comprendono dietro le quinte, momenti salienti e reazioni emotive.
Comprensione ed etichettatura istantanee
Il sistema Automatic Media Description (AMD) di Alibaba è basato su Qwen, l’avanzato modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) della società.
Il sistema identifica automaticamente atleti e momenti chiave, genera descrizioni degli eventi e assegna etichette ai video in pochi secondi, riducendo sensibilmente i tempi di elaborazione manuale.
Il team OBS può anche comunicare con l’AI in linguaggio naturale per elaborare più rapidamente i video in diretta. Per esempio, la richiesta «trova l’esibizione che ha vinto l’oro nel pattinaggio artistico» restituisce quasi istantaneamente le informazioni corrette.
In questo modo, il personale di OBS può trovare, sviluppare e distribuire storie olimpiche su più piattaforme più facilmente.
Replay intelligenti istantanei
I sistemi Real-Time 360º Replay della società creano automaticamente replay immersivi, con movimenti fluidi della telecamera ed effetti visivi stroboscopici.
L’algoritmo separa gli atleti da sfondi complessi, come neve e ghiaccio, e ricostruisce in 3D i momenti chiave in appena 15–20 secondi: abbastanza rapidamente da consentirne l’uso nelle dirette.
Questa funzione si combina con effetti già utilizzati, come BulletTime, introdotto a Pechino 2022 per offrire fermo immagine e rallentatore. La nuova funzione Spacetime Slices mostra invece più fasi del movimento di un atleta in un’unica immagine composita, aiutando gli spettatori a comprenderne tecnica e prestazione.
Agenti AI per le Olimpiadi
Quest’anno l’AI non è stata utilizzata soltanto nelle trasmissioni, ma anche nel villaggio olimpico e tra il pubblico presente. Qwen, per esempio, alimentava una serie di agenti chiamati «Olympic AI Assistants».
Uno dei loro compiti era offrire assistenza conversazionale multilingue e informazioni sugli eventi in tempo reale, permettendo ai tifosi di accedere ai contenuti ufficiali dei Giochi tramite un’interfaccia di chat.
La stessa tecnologia sarà installata in modo permanente al Museo Olimpico di Losanna, dove i visitatori potranno utilizzare audioguide AI personalizzate per arricchire la visita.
Qwen è stato inoltre integrato nel portale sicuro dei Comitati Olimpici Nazionali (NOC). Qui aiuta a individuare documenti, politiche e linee guida sui finanziamenti attraverso domande in linguaggio naturale, con traduzione multilingue integrata.
Qwen migliorerà anche l’accesso agli archivi sportivi olimpici attraverso «Sports AI», una soluzione cloud per l’archiviazione multimediale che include etichettatura AI, ricerca video e ricerca conversazionale.
Un esempio meno rilevante, ma indicativo della crescente presenza della tecnologia ai Giochi: i visitatori potevano muovere un braccio robotico con il semplice movimento della propria mano, mentre un’AI interpretava i gesti per consegnare loro un souvenir olimpico.
Un enorme volume di dati
Qwen produce i cambiamenti più visibili nella gestione di video, immagini e dati olimpici. Dietro questi risultati c’è però un altro compito meno visibile: l’infrastruttura che li rende possibili.
Almeno otto petabyte di contenuti multimediali storici delle Olimpiadi sono ora ospitati sui sistemi cloud di Alibaba.
«Milano Cortina 2026 segna un momento decisivo nell’integrazione dell’AI nel Movimento Olimpico. Alibaba Cloud ha applicato queste capacità avanzate in modi estremamente pratici e utili. Il primo impiego degli LLM alle Olimpiadi non migliora soltanto l’esperienza quotidiana dei nostri tifosi: consente anche di costruire sistemi intelligenti come Sports AI, che conserveranno momenti storici dei Giochi per le generazioni future».
Ilario Corna — direttore della tecnologia e dell’informazione del Comitato Olimpico Internazionale
Dall’addestramento all’inferenza AI
Oltre alle applicazioni specialistiche nella trasmissione e nell’archiviazione, le Olimpiadi di Milano 2026 riflettono un cambiamento profondo nel modo di considerare l’AI.
Finora l’attenzione si è concentrata sull’addestramento e sulle nuove capacità acquisite dall’ultima versione di un modello.
Ora si sta spostando sull’inferenza, ossia sull’impiego di un modello già addestrato per compiti pratici più circoscritti: traduzioni istantanee, replay degli atleti in meno di 20 secondi o ricerche più semplici negli immensi archivi olimpici.
L’inferenza non è soltanto più utile, ma richiede anche molta meno potenza di calcolo ed energia, perché viene impiegato di volta in volta solo un insieme specifico di capacità. Questo dovrebbe contribuire ad attenuare i vincoli di disponibilità energetica e hardware che hanno limitato lo sviluppo dell’AI negli ultimi anni.
| Livello di distribuzione AI | Hardware primario | Sensibilità alla latenza | Motore economico |
|---|---|---|---|
| Replay 3D in tempo reale | Cluster di inferenza GPU | Alta | Diritti di trasmissione premium |
| Tagging automatico dei media | Nodi di inferenza LLM | Media | Efficienza operativa |
| Assistenti AI per i fan | API ospitate su cloud | Bassa‑Media | Coinvolgimento e valore dei dati |
| Intelligenza dell’archivio (8PB+) | Archiviazione di oggetti in petabyte | Bassa | Ricavi da licenze nel lungo periodo |
Come investire nell’infrastruttura AI dietro le Olimpiadi
Alibaba
OpenAI, Anthropic e la maggior parte dei grandi gruppi tecnologici statunitensi competono per creare un’intelligenza artificiale generale (AGI), e potrebbero riuscirci. L’industria cinese segue un approccio leggermente diverso e utilizza già l’AI in applicazioni utili oggi.
L’idea è che l’AI debba migliorare la produttività dell’intera economia, anziché puntare principalmente a sostituire i lavoratori.
I controlli sulle esportazioni limitano l’accesso della Cina ai chip avanzati, mentre la produzione interna recupera terreno solo lentamente. Il paese ha quindi cercato di addestrare i modelli in modo più efficiente e ha dato maggiore priorità all’inferenza e alla sua applicazione.
Qwen è oggi uno dei sistemi AI più avanzati della Cina e del mondo, con risultati pari o superiori a quelli dei principali modelli occidentali in diversi test di riferimento.
Fonte: Qwen
I progressi di Alibaba nell’AI sono sostenuti dalla sua capacità di cloud computing, che rappresenta un terzo del mercato cinese e occupa la prima posizione, e dai flussi di cassa dell’e-commerce. In termini di valore lordo delle merci, questo business è due volte più grande di Amazon (AMZN ).
Fonte: Alibaba
Il grande ruolo di Alibaba alle Olimpiadi va quindi interpretato come un modo per accrescere la notorietà della società, più che per generare ricavi. Questo avviene mentre i gruppi AI occidentali dominano il dibattito globale e investono massicciamente nella pubblicità, come al Super Bowl, caratterizzato da numerosi annunci legati all’AI.
Per maggiori informazioni sulla società, puoi leggere anche il nostro rapporto di investimento dedicato ad Alibaba.
Le Olimpiadi fungono da prova di tenuta globale per l’infrastruttura AI. Le società che rendono possibili inferenza, accelerazione GPU e distribuzione su scala cloud potrebbero offrire opportunità più durature rispetto a quelle basate soltanto sulle aspettative legate all’addestramento dei modelli.
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