{"id":1749,"date":"2026-03-30T15:07:55","date_gmt":"2026-03-30T13:07:55","guid":{"rendered":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/novita-ai-fine-marzo-2026-claude-mythos-sora-chiude-mcp-97-milioni-arc-agi-3\/"},"modified":"2026-03-30T15:07:55","modified_gmt":"2026-03-30T13:07:55","slug":"novita-ai-fine-marzo-2026-claude-mythos-sora-chiude-mcp-97-milioni-arc-agi-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/novita-ai-fine-marzo-2026-claude-mythos-sora-chiude-mcp-97-milioni-arc-agi-3\/","title":{"rendered":"Come Chiudo il Q1 2026 con le Ultime Novit\u00e0 AI di Fine Marzo: Claude Mythos Leaked, Sora Chiude i Battenti, MCP a 97 Milioni e ARC-AGI-3 Umilia Tutti i Modelli"},"content":{"rendered":"

Siamo agli ultimi giorni di marzo 2026 e il mondo dell’intelligenza artificiale non smette di sorprendere. Se pensavo che la model avalanche<\/em> di met\u00e0 mese avesse esaurito le cartucce, mi sbagliavo di grosso: nell’ultima settimana sono emersi leak clamorosi, chiusure inaspettate e milestone infrastrutturali che ridisegnano il panorama AI con cui chiudiamo il primo trimestre dell’anno.<\/p>\n

In questo articolo vi racconto le notizie pi\u00f9 significative dal 24 al 30 marzo 2026, quelle che nella mia esperienza di system administrator e sviluppatore AI hanno un impatto concreto sul modo in cui lavoriamo con questi strumenti ogni giorno. Dalla fuga di documenti su Claude Mythos<\/strong> alla chiusura improvvisa di Sora<\/strong>, passando per il traguardo storico del Model Context Protocol<\/strong> e un benchmark che ha messo in ginocchio tutti i frontier model.<\/p>\n

Se vi siete persi le novit\u00e0 della settimana precedente, vi consiglio di recuperare il mio articolo sulle novit\u00e0 AI della quarta settimana di marzo<\/a>, perch\u00e9 il contesto aiuta a capire la velocit\u00e0 con cui si muove tutto.<\/p>\n

Claude Mythos: Il Leak che Ha Scosso l’Industria AI<\/h2>\n

Il 26 marzo 2026 Fortune<\/strong> ha pubblicato uno scoop che ha fatto tremare l’intero settore: ricercatori di sicurezza hanno scoperto quasi 3.000 documenti non pubblicati in un database Anthropic non protetto e pubblicamente accessibile. Tra questi, bozze di blog post che descrivono un nuovo modello chiamato Claude Mythos<\/strong>, internamente noto anche come Capybara<\/em>.<\/p>\n

Quello che emerge dai documenti \u00e8 impressionante. Mythos non \u00e8 un semplice aggiornamento: rappresenta un nuovo tier di modello<\/strong>, superiore alla famiglia Opus che fino ad oggi era la pi\u00f9 potente di Anthropic. Le bozze leaked indicano che Mythos ottiene “punteggi drammaticamente pi\u00f9 alti” rispetto a Claude Opus 4.6 nei test di software coding<\/em>, ragionamento accademico e \u2014 il punto pi\u00f9 controverso \u2014 cybersecurity<\/strong>.<\/p>\n

Da sysadmin, la parte che mi preoccupa di pi\u00f9 \u00e8 questa: Anthropic sta privatamente avvisando alti funzionari governativi che il modello rende gli attacchi informatici su larga scala “molto pi\u00f9 probabili nel 2026”, perch\u00e9 consente ad agenti AI di operare autonomamente con sofisticazione e precisione sufficienti a penetrare sistemi aziendali, governativi e municipali. Se lavorate nella sicurezza difensiva con AI agents<\/a>, questo \u00e8 il momento di alzare il livello di guardia.<\/p>\n

La strategia di rilascio prevede un lancio graduale: prima un gruppo ristretto di clienti early-access<\/em> focalizzati sulla cybersecurity, poi espansione tramite API. Anthropic stessa ammette nelle bozze che il modello \u00e8 “molto costoso da servire” e stanno lavorando per renderlo pi\u00f9 efficiente prima di qualsiasi rilascio generale. Contestualmente, si parla di un possibile IPO di Anthropic<\/strong> gi\u00e0 dal Q4 2026, con una potenziale raccolta superiore ai 60 miliardi di dollari \u2014 la seconda IPO pi\u00f9 grande della storia dopo SpaceX.<\/p>\n

OpenAI Chiude Sora: Fine di un’Epoca per il Video AI<\/h2>\n

Il 24 marzo 2026 \u00e8 arrivata la notizia che pochi si aspettavano: OpenAI chiude Sora<\/strong>, la sua app di generazione video. L’app cesser\u00e0 di funzionare il 26 aprile 2026, mentre l’API verr\u00e0 spenta il 24 settembre 2026.<\/p>\n

I numeri raccontano una storia di ambizione scontratasi con la realt\u00e0 economica. Dopo un lancio in grande stile, gli utenti attivi mondiali di Sora avevano raggiunto il picco intorno al milione per poi crollare sotto i 500.000, mentre l’app bruciava circa un milione di dollari al giorno<\/strong> in costi di inferenza. Sam Altman ha preso la decisione di terminare Sora, liberare compute e riorientare le risorse.<\/p>\n

L’aspetto pi\u00f9 controverso? Disney<\/strong> aveva impegnato 1 miliardo di dollari nella partnership con Sora, ma ha scoperto della chiusura meno di un’ora prima dell’annuncio pubblico. L’accordo \u00e8 morto con l’app. Il modello Sora 2 rimane accessibile tramite ChatGPT per gli abbonati a pagamento, ma l’ecosistema standalone \u2014 app dedicata, piattaforma social e API per sviluppatori \u2014 viene eliminato.<\/p>\n

Questa chiusura \u00e8 un campanello d’allarme per chiunque costruisca servizi basati su API di terze parti. Come ho scritto analizzando i costi delle API AI a marzo 2026<\/a>, la sostenibilit\u00e0 economica dell’inferenza \u00e8 il vero collo di bottiglia di questa industria, e Sora ne \u00e8 la dimostrazione pi\u00f9 eclatante.<\/p>\n

MCP Supera i 97 Milioni di Installazioni: da Protocollo Sperimentale a Standard de Facto<\/h2>\n

Il 25 marzo 2026 il Model Context Protocol<\/strong> di Anthropic ha superato i 97 milioni di installazioni mensili dell’SDK<\/strong>, segnando la curva di adozione pi\u00f9 rapida per qualsiasi standard infrastrutturale AI nella storia. Per mettere il dato in prospettiva: Kubernetes ha impiegato quasi quattro anni per raggiungere una densit\u00e0 di deployment comparabile negli ambienti enterprise.<\/p>\n

Da circa 2 milioni di installazioni al lancio nel novembre 2024, MCP \u00e8 cresciuto del 4.750% in 16 mesi. Il dato pi\u00f9 significativo \u00e8 che ogni major AI provider<\/strong> \u2014 OpenAI, Google DeepMind, Cohere, Mistral \u2014 ora include il supporto MCP nei propri framework per agenti come impostazione predefinita. L’ecosistema di server MCP \u00e8 cresciuto a oltre 5.800 server comunitari ed enterprise che coprono database, CRM, cloud provider, strumenti di produttivit\u00e0 e piattaforme e-commerce.<\/p>\n

Se avete letto il mio articolo su come uso l’estensione MCP Server di Plesk<\/a>, sapete che nella mia esperienza quotidiana MCP ha trasformato il modo in cui gestisco i server. Il fatto che a dicembre 2025 Anthropic abbia donato MCP alla Agentic AI Foundation<\/strong> sotto la Linux Foundation, rendendolo uno standard vendor-neutral e community-governed, \u00e8 stato il punto di svolta che ha accelerato l’adozione enterprise.<\/p>\n

ARC-AGI-3: Il Benchmark che Ha Umiliato Tutti i Frontier Model<\/h2>\n

Mentre i lab AI continuano a vantare punteggi record sui benchmark tradizionali, l’ultima settimana di marzo ha portato una doccia fredda: il rilascio di ARC-AGI-3<\/strong>, il nuovo benchmark progettato per testare il ragionamento generale astratto.<\/p>\n

I risultati sono stati impietosi. Ogni singolo frontier model ha ottenuto meno dell’1%<\/strong> su task che il 100% degli esseri umani ha risolto al primo tentativo. Il miglior modello \u00e8 stato Gemini 3.1 Pro con uno 0,37%. Per capirci: questi non sono problemi di matematica avanzata o coding complesso, ma test di ragionamento spaziale e pattern recognition che qualsiasi persona risolve senza sforzo.<\/p>\n

Questo risultato \u00e8 un promemoria importante per chi lavora con l’AI ogni giorno. I modelli che usiamo per generare codice, analizzare log e automatizzare task sono strumenti potentissimi, ma il ragionamento generale \u2014 quello che i ricercatori chiamano fluid intelligence<\/em> \u2014 rimane un problema aperto. Chi parla di AGI imminente dovrebbe guardare questi numeri con attenzione.<\/p>\n

Il Movimento #QuitGPT e la Frattura Etica nell’AI<\/h2>\n

Una delle storie pi\u00f9 significative di marzo 2026 \u00e8 la frattura etica che si \u00e8 aperta nell’industria AI attorno ai contratti militari. Dopo che OpenAI ha firmato un accordo per deployare i propri modelli sulle reti classificate del Pentagono il 28 febbraio, il movimento #QuitGPT<\/strong> ha raggiunto oltre 2,5 milioni di adesioni, con un crollo del 295% nelle disinstallazioni di ChatGPT.<\/p>\n

La storia ha avuto risvolti inaspettati: oltre 30 dipendenti di OpenAI e Google DeepMind hanno firmato una dichiarazione a sostegno della causa legale di Anthropic<\/strong> contro il Dipartimento della Difesa, dopo che il Pentagono aveva etichettato Anthropic come “rischio per la supply chain” \u2014 una designazione solitamente riservata ad avversari stranieri \u2014 perch\u00e9 l’azienda si era rifiutata di permettere l’uso dei propri modelli per sorveglianza di massa o per l’attivazione autonoma di armi.<\/p>\n

Lo scontro tra i CEO \u00e8 stato pubblico e duro: Dario Amodei di Anthropic ha definito l’approccio di OpenAI “safety theater”, mentre Sam Altman ha ammesso su X che il rollout era stato “sloppy” (sciatto). Nel frattempo, Claude ha superato ChatGPT nel ranking delle app gratuite sull’App Store USA per la prima volta, con un aumento dei download del 51% nel weekend successivo alla firma del contratto.<\/p>\n

Per chi come me sviluppa framework di governance per AI agentica<\/a>, questa vicenda sottolinea quanto la fiducia degli utenti e le scelte etiche siano diventate fattori competitivi reali, non solo marketing.<\/p>\n

Mistral Small 4: L’Open Source che Sfida i Modelli Chiusi<\/h2>\n

Il 16 marzo Mistral AI ha rilasciato Mistral Small 4<\/strong>, un modello Mixture-of-Experts<\/em> da 119 miliardi di parametri totali (ma solo 6-8 miliardi attivi per token) sotto licenza Apache 2.0<\/strong>. Il modello unifica instruction following, ragionamento, comprensione multimodale e coding agentico in un singolo deployment.<\/p>\n

I punti chiave per chi valuta l’integrazione in produzione:<\/p>\n