Il filo della giornata è capitale e infrastruttura: DeepSeek avrebbe chiuso circa 15 miliardi di dollari, mentre OpenAI negozia un round fino a 30 miliardi prima di un possibile IPO. Sul prodotto, Google presenta Agent Compute Engine per gli agenti, Microsoft pubblica l'orchestratore diagnostico MAI-DxO su Science, e iFLYTEK lancia Spark X2.6, addestrato su compute interamente nazionale, al Global 1024 Developer Festival.

1. DeepSeek raccoglierebbe circa 15 miliardi di dollari

Secondo Bloomberg, TechCrunch e Reuters, il laboratorio cinese DeepSeek ha raccolto circa 15 miliardi di dollari (circa 100 miliardi di yuan). Hanno partecipato più di 15 investitori, tra cui CATL, Tencent, Meituan, Geely, GigaDevice, Midea e NetEase, oltre a Boyu, CPE, Legend Capital e IDG; CATL e Tencent figurano tra i maggiori. Il round arriva circa due giorni dopo che gli USA hanno ordinato alle agenzie civili federali di rimuovere la tecnologia DeepSeek. A giugno la società aveva raccolto oltre 7 miliardi a una valutazione di circa 50 miliardi; i nuovi fondi serviranno a espandere infrastruttura e modelli aperti, e in passato si era parlato di un possibile IPO in Cina.

Perché conta: tra geopolítica più dura e la corsa globale ai modelli di frontiera, DeepSeek usa di nuovo un mega-round per assicurarsi compute e investimenti sui modelli.

Fonti: TechCrunch; Bloomberg; Reuters via KSL

2. OpenAI negozia fino a 30 mld $ a 1,25 trilioni pre-money

CNBC e TechCrunch riferiscono che OpenAI sta lavorando a un round fino a 30 miliardi di dollari a una valutazione pre-money di 1,25 trilioni, guidato da investitori degli Emirati e Coatue. È inquadrato come ponte prima di un possibile IPO, con l'obiettivo di firme entro la fine della prossima settimana; la dimensione è ancora fluida e potrebbe essere abbinata a un accordo di capacità di compute negli Emirati. OpenAI ha presentato un IPO confidenziale a giugno e il CFO punta al listing nel 2027. A marzo la valutazione post-money era di circa 852 miliardi; Bloomberg aveva parlato prima di termini intorno a 1,4 trilioni. Per contesto, Anthropic cerca una valutazione IPO di 1,5–2 trilioni e a maggio ha raccolto 65 miliardi a 965 miliardi.

Perché conta: le dimensioni dei round dei top lab continuano a crescere, e la lotta sulle valutazioni pre-IPO è sempre più legata ai deal di compute.

Fonti: CNBC; TechCrunch

3. Google lancia Agent Compute Engine e amplia la governance degli agenti

Ad AGNTCon+MCPCon, Google Cloud ha annunciato Agent Compute Engine: compute pensato per gli agenti, che già alimenta task di agenti Gemini, con preview nei prossimi mesi. Ogni agente gira in una microVM isolata a livello hardware (Cloud Hypervisor + Titanium), con boot rapido, condivisione di memoria copy-on-write e pausa/ripresa in idle; lo stato può persistere su Hyperdisk. L'Agent Substrate open source su GKE dichiara fino a 10× di densità e suspend/resume sotto i 500 ms in un test con circa 200.000 agenti. Google amplia anche la governance degli agenti sui runtime Cloud — Gateway, Registry, Identity e osservabilità.

Perché conta: gli agenti passano da «possono girare» a «possono girare su scala sotto governance», con compute e controllo spediti insieme.

Fonte: Google Cloud Blog

4. MAI-DxO di Microsoft su Science: orchestrare la diagnosi in più passi

La ricerca sull'AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) di Microsoft e sul Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench) è uscita il 22 ottobre su Science. Partendo da una breve presentazione, il sistema simula un panel di medici che pone domande e richiede esami in modo iterativo. Su casi complessi del NEJM ha raggiunto circa l'83% di accuratezza contro circa il 36% dei medici con riferimenti e circa il 22% senza; su emergenze MIMIC-IV-ED circa l'80% contro circa il 47%. In configurazioni con vincoli di costo può anche ridurre sensibilmente la spesa degli accertamenti. Gli autori sottolineano che è un benchmark testuale controllato, non prova di superiorità su specialisti o pratica reale; pianificano di open-sourcare parti di SDBench e una valutazione reale con Beth Israel Deaconess.

Perché conta: l'IA medica passa dalle risposte one-shot all'orchestrazione diagnostica multi-turno — la validazione reale resta essenziale.

Fonti: Microsoft AI; Science

5. iFLYTEK lancia Spark X2.6: modello edge–cloud su compute nazionale

Al Global 1024 Developer Festival 2026, iFLYTEK ha rilasciato Spark X2.6, un grande modello edge–cloud addestrato su compute interamente nazionale, con capacità rafforzate su codice, agenti e task complessi. Riporta circa 4× di efficienza nell'addestramento a lungo contesto e circa 4,5× nel ragionamento a lungo orizzonte; arriva anche il leggero on-device Spark X2.6-4B, con accuratezza di routing edge–cloud dichiarata al 96,1%, insieme ad app come i dipendenti digitali WinWork.

Perché conta: i modelli edge–cloud su stack di compute nazionali continuano a productizzarsi, con focus su codice, agenti e task di lungo periodo.

Fonti: 21st Century Business Herald; Sina Finance; Phoenix Finance

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In una frase: i top lab di USA e Cina continuano a scambiare mega-round con compute e tempo, mentre infrastruttura per agenti e orchestrazione diagnostica medica avanzano verso passi scalabili e verificabili.