L’episodio di oggi ci porta in Germania e in Svezia, dove due giovani realtà hanno appena alzato capitali freschi per affrontare due delle sfide più urgenti dell’intelligenza artificiale: da un lato, rendere i modelli più efficienti e vicini all’hardware; dall’altro, garantire che i risultati siano affidabili e non contaminati da “hallucinations”.
Yasp (Germania)
Con sede a Monaco, la deeptech yasp ha chiuso un round seed da €4,2 milioni. Il cuore della sua proposta è un “Agentic AI Compiler”, un compilatore pensato per l’era degli agenti AI. L’idea è fornire agli sviluppatori una piattaforma che traduca e ottimizzi automaticamente i modelli in base all’hardware disponibile, che siano GPU di ultima generazione, CPU standard o acceleratori specializzati.
Oggi, uno dei problemi più rilevanti nel mondo AI è proprio la distanza tra chi progetta i modelli e l’infrastruttura fisica su cui questi devono girare. La conseguenza è spesso inefficienza, consumo energetico elevato e tempi di calcolo più lunghi del necessario. Yasp vuole colmare questo gap, offrendo un livello di astrazione che semplifica la vita agli sviluppatori e, allo stesso tempo, massimizza le prestazioni.
Con i fondi raccolti, la startup punta a crescere sul piano tecnico e commerciale: ampliamento del team, integrazione con più piattaforme hardware e un lancio ufficiale della soluzione previsto per fine 2025. È un tassello importante nell’ecosistema europeo, che da tempo cerca di ridurre la dipendenza da tool americani e di costruire catene di valore più autonome.
Redpine (Svezia)
Dall’altra parte del continente, a Stoccolma, la startup Redpine ha annunciato la sua uscita dallo stealth mode con un finanziamento da €1,1 milioni. La missione è affrontare il problema delle hallucinations nei modelli AI — risposte inventate, imprecise o fuori contesto che possono minare la fiducia degli utenti e, in certi settori, avere conseguenze gravi.
Redpine offre una piattaforma che mette a disposizione dati licenziati e di alta qualità, con particolare attenzione a fonti affidabili e proprietarie. L’idea è permettere agli sviluppatori di agenti e modelli di integrare dataset robusti e verificati, riducendo drasticamente la probabilità di errori. La startup non si limita a fare data curation: costruisce partnership con detentori di contenuti e dataset specifici, creando un’infrastruttura di conoscenza “trusted” che può essere usata in domini regolamentati come sanità, finanza e legale.
Il round vede la partecipazione di angel e investitori con esperienza in aziende come Spotify e OpenAI, segno che il tema della qualità dei dati sta diventando cruciale quanto la potenza di calcolo.
Perché conta
Le due notizie di oggi sono complementari. Da una parte, ottimizzare l’hardware: senza soluzioni come quella di yasp, il rischio è che i modelli AI rimangano lenti, costosi e poco scalabili. Dall’altra, garantire affidabilità e qualità: senza dataset solidi come quelli proposti da Redpine, i risultati dell’AI rischiano di rimanere poco utilizzabili in contesti critici.
In altre parole, la costruzione dell’AI europea non passa solo da grandi modelli o round miliardari, ma anche da startup verticali che risolvono problemi concreti e tecnici. L’infrastruttura di calcolo e la governance dei dati sono due dei pilastri che determineranno chi saprà guidare la prossima fase dello sviluppo.
In sintesi
yasp: €4,2M seed per un compilatore AI agente-centric che ottimizza i modelli sull’hardware.
Redpine: €1,1M seed per offrire dati licenziati e ridurre le hallucinations.
Due approcci diversi, ma accomunati dalla volontà di rendere l’AI più utile, più sicura e più sostenibile.
Come sempre, nelle note dell’episodio trovi i Materiali bonus con i link agli articoli originali e ai siti ufficiali delle startup citate. Questo podcast ha finalità informative e non costituisce consulenza finanziaria.
