Il 16 febbraio 2026, TechCrunch ha presentato Flapping Airplanes, un nuovo laboratorio di intelligenza artificiale che si discosta dall'approccio tradizionale basato sulla crescita esponenziale di dati e potenza di calcolo. Con un finanziamento iniziale di 180 milioni di dollari, il team, guidato dai fratelli Ben e Asher Spector e Aidan Smith, mira a rivoluzionare l'apprendimento automatico attraverso idee innovative, ispirate al funzionamento del cervello umano e distogliendo l'attenzione dall'ossessione per la "scala".
Un paradigma di ricerca anteposto al prodotto
Flapping Airplanes rompe con il modello dominante nell'AI contemporanea, che affida ogni progresso all'aumento esponenziale di dati e potenza di calcolo. Il laboratorio sostiene che siamo a pochi passi dalla creazione di un'intelligenza artificiale generale (AGI) e che le risorse dovrebbero essere indirizzate a scommesse su nuove idee, anche ad alto rischio e con orizzonti pluriennali. L'obiettivo è riportare il pendolo della ricerca verso una visione fondata sulla scoperta, piuttosto che sulla mera ottimizzazione incrementale.
Un finanziamento che premia l'ambizione concettuale
Il laboratorio ha raccolto 180 milioni di dollari in seed da GV, Sequoia Capital e Index Ventures, con una valutazione stimata attorno a 1,5 miliardi di dollari.
Questo ingente investimento precoce sottolinea la crescente attenzione verso i "neolabs": startup focalizzate sulla ricerca pura, capaci di attrarre giovani talenti accademici con idee audaci e un approccio radicale all'efficienza dei dati, piuttosto che su prodotti immediatamente monetizzabili.
L'efficienza dei dati come fulcro
Il nucleo della visione di Flapping Airplanes risiede nella convinzione che l'apprendimento umano sia significativamente più efficiente dei modelli attuali, un divario che non può essere colmato unicamente con l'incremento dei dati. I fondatori ritengono che un modello più parsimonioso nell'uso dei dati sarebbe più commercialmente utilizzabile, specialmente in settori dove i dati sono limitati, come la scienza, la robotica e le applicazioni enterprise specifiche.
Team giovani e pensiero libero
Il laboratorio punta su talenti non convenzionali, spesso ancora studenti, selezionati per la loro creatività piuttosto che per il curriculum accademico. I fondatori cercano menti capaci di portare nuove prospettive, libere dalle convenzioni dei grandi laboratori AI. La cultura interna promuove il pensiero divergente e la capacità di ripensare le fondamenta dell'AI, senza la pressione di produrre risultati commerciali immediati.
Verso un'intelligenza differente, non necessariamente superiore
Il principio guida del progetto è "non proviamo a essere migliori, ma diversi". I fondatori riconoscono la possibilità di fallimento delle loro soluzioni, ma sottolineano il valore intrinseco della ricerca di un'alternativa ai modelli trasformatori e all'attuale dispendiosa scalabilità.
Si ipotizza che modelli meno dipendenti da enormi dataset possano favorire una comprensione profonda e una migliore generalizzazione, riducendo i costi di adattamento a nuovi domini e aprendo la strada a applicazioni innovative.
In definitiva, Flapping Airplanes non intende competere sul terreno della pura capacità computazionale, ma ampliare il campo della ricerca verso modalità di apprendimento inedite, forse più vicine al funzionamento cerebrale, senza però vincolarsi a un'imitazione neurale diretta. È una scommessa ambiziosa, resa possibile da un contesto di investimento favorevole alla ricerca radicale.
