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Bentornato alla seconda tappa di questo viaggio dentro Tesla, un percorso iniziato con la prima newsletter della serie (la trovi qui) con una missione chiara: separare i fatti dal caos, i dati dal rumore.
In “Tesla è Sotto Assedio”, abbiamo smontato la narrativa che dipinge l’azienda come un gigante in declino, schiacciato da concorrenti e critiche. Abbiamo visto che la concorrenza – da BYD a Waymo – non è una minaccia esistenziale, ma un’onda che Tesla cavalca con la forza di un titano. Non si piega, non rallenta: accelera.
Oggi ripartiamo da lì, dai numeri che parlano e dalla visione che illumina il futuro.
Perché se è vero che il mercato ama dubitare, i dati ci dicono un’altra storia: Tesla non è solo viva, sta scrivendo il prossimo capitolo di una rivoluzione che intreccia mobilità, intelligenza artificiale e robotica.
Dalla nuova Model Y che domina in Cina al Full Self-Driving che guida meglio di te (sì, proprio te), fino a Optimus che potrebbe cambiare il modo in cui lavoriamo, questa non è un’azienda che si accontenta di sopravvivere. È un colosso che plasma il domani, mentre i “secchioni” dei fogli Excel aggiornano le loro tabelle e i critici twittano nel vuoto. Preparati: il meglio sta arrivando, e non è un’ipotesi, è una tesi fondata sui fatti.
La Magia del Full Self-Driving di Tesla: Un Robot su Quattro Ruote
In questo articolo ti porterò dentro il mondo del Full Self-Driving (FSD) di Tesla, cercando di spiegare – senza perdermi nei tecnicismi – come funziona questa meraviglia e perché sembra una scatola magica su strada. Con l’ultima versione di FSD, rilasciata a gennaio 2025, Tesla sta mettendo le mani sulla soluzione definitiva all’autonomia dei veicoli. La versione 13, con il suo approccio basato su un’intelligenza artificiale “end-to-end”, non è solo un passo avanti: è un salto nel futuro.
L’autonomia cambierà per sempre il modo in cui ci muoviamo: pensa a un servizio di trasporto su larga scala, alla fine dei noiosi ingorghi quotidiani e a strade finalmente più sicure. Preparati, perché questa non è fantascienza: sta già accadendo.
Genesi
Il Problema: Una Sfida da Titani
Da quarant’anni, gli scienziati informatici si scontrano con un rompicapo titanico: far guidare un’auto da sola. Non è roba da poco. Le situazioni che un conducente affronta sono un caos infinito: complesse, imprevedibili e sempre diverse.
Il primo ostacolo è capire cosa c’è intorno, un processo chiamato percezione. Noi umani lo facciamo con gli occhi (e un po’ con le orecchie). Un’auto, invece, può affidarsi a telecamere, radar o lidar. Ma vedere non basta: bisogna capire. Su un tratto di strada ci sono decine, a volte centinaia di oggetti: alcuni fermi (un cartello), altri in movimento (un pedone). E tutto può cambiare in un attimo.
Pensa a un incrocio: ci sono strisce pedonali, frecce di svolta, segnali di stop o semafori – magari lampeggianti o fuori uso. Poi ci sono auto, bici, persone, animali, pioggia che allaga la strada, buche, cantieri con coni arancioni. Un delirio.
Il secondo scoglio è decidere cosa fare, ovvero la pianificazione. L’auto deve scegliere come muoversi: accelerare? Frenare? Sterzare? Non solo deve evitare di sbattere contro qualcosa – fisso o in movimento – ma deve anche tenere la rotta verso la destinazione. È come giocare a scacchi a 100 km/h, con pezzi che si spostano da soli.
I Primi Tentativi: Un Vicolo Cieco
Prima che l’intelligenza artificiale entrasse in scena, si provava a risolvere tutto con algoritmi puri. I programmatori scrivevano codice per “vedere” l’ambiente e guidare l’auto.
Immagina una telecamera che filma la strada: le immagini sono solo un mucchio di pixel – righe, colonne e colori. Un cartello di stop? Solo pixel rossi con dentro un po’ di bianco che forma la parola “STOP”. Algoritmi come il Canny Edge Detector o il Sobel Operator potevano trovarlo, ma era un lavoro assurdo: fragile, complicato, destinato a fallire. Un cartello mezzo coperto? Perso.
E per la pianificazione? Stessa storia: montagne di codice per ogni situazione possibile, un albero decisionale infinito (“se succede questo, fai quello”). Ma le variabili della guida reale sono troppe. La versione 11 di FSD usava ancora questo approccio per la pianificazione: un’impresa eroica, ma condannata.
Software 2.0: La Rivoluzione dei Dati
L’approccio vecchio stile, chiamato Software 1.0, si basava su codice scritto a mano. Deterministico, rigido: input in, output out. Funziona per problemi semplici, ma per l’autonomia dei veicoli? Un disastro. Poco flessibile, incapace di scalare, un incubo da aggiornare.
Poi è arrivato il Software 2.0, e tutto è cambiato. Qui non si programma più ogni regola: si lasciano i dati insegnare al sistema. Si creano modelli che imparano dai pattern, che si adattano, che prevedono. Con abbastanza dati e potenza di calcolo, questi modelli diventano quasi veggenti. Flessibili, scalabili, perfetti per affrontare il caos della guida. E migliorano con il tempo.
Il trucco? Il machine learning, un pezzo di intelligenza artificiale che usa montagne di dati – soprattutto video – per imparare. Non gli dici cosa fare: gli mostri esempi, e lui capisce da solo. Nel caso dell’FSD, il supervised learning è la chiave: il modello si allena su dati etichettati, sa qual è il risultato giusto e impara a collegare input e output. Più dati, più diventa bravo.
Tesla FSD Versione 12 e 13: La Magia Prende Forma
La versione 13, uscita a gennaio 2025, è una rivoluzione rispetto al passato. Quasi niente codice tradizionale: tutto è intelligenza artificiale, dall’inizio alla fine. Ecco come funziona, in parole semplici e il diagramma allegato:
1. Otto telecamere filmano tutto intorno all’auto.
2. Un processo di percezione decifra cosa vede: un cane? Un semaforo? Una buca?
3. La pianificazione prende questi dati, guarda la destinazione e decide: accelera, gira, frena.
4. Un modulo di controllo trasforma il piano in azione: sterzo, gas, freni.
Non ci sono dettagli pubblici – Tesla tiene i segreti ben custoditi – ma il risultato è un’auto che pensa e guida da sola.
Allenamento vs. Esecuzione: Il Cuore dell’IA
L’FSD si basa su reti neurali, un tipo di machine learning con due fasi: training e inference, che chiamiamo in italiano allenamento e esecuzione.
Training: Avviene nei data center di Tesla, dotati di GPU NVIDIA per FSD, una volta per ogni versione. È un lavoro intenso: miliardi di video raccolti dalla flotta (7 milioni di Tesla attualmente, con un potenziale di 10 milioni entro il 2025, sparse in tutto il mondo) vengono utilizzate per sviluppare modelli di percezione e pianificazione. Ogni auto trasmette clip di pochi secondi, accompagnate da dati GPS e IMU, caricate tramite Wi-Fi o rete mobile.
Non è necessario che avvenga in tempo reale: i dati vengono raccolti, accumulati e processati in un secondo momento. Tesla seleziona i momenti significativi – ad esempio quando il conducente commette un errore rispetto a ciò che l’FSD avrebbe fatto – grazie a una modalità “ombra” sempre attiva che confronta le scelte umane con quelle dell’algoritmo. Successivamente, i modelli vengono perfezionati attraverso simulazioni e test su strada, con l’obiettivo di ottenere miglioramenti senza regressioni.
Inference: Questo avviene direttamente nell’auto. Una volta completati, i modelli vengono caricati sul veicolo. Qui entra in gioco il silicio custom di Tesla, introdotto a partire dall’Hardware 3: si tratta di chip progettati su misura con unità neurali specializzate, capaci di elaborare i flussi video in tempo reale e trasformarli in decisioni di guida.
Questo hardware proprietario, ottimizzato per le reti neurali di Tesla, garantisce prestazioni elevate e bassa latenza, permettendo al sistema di reagire istantaneamente alle condizioni stradali. Rispetto alle GPU generiche, il silicio custom di Tesla è più efficiente e specifico per le esigenze dell’FSD, riducendo i consumi energetici e massimizzando la velocità di calcolo per l’autonomia del veicolo.
Il modello allenato analizza i video e dà un’etichetta a ogni cosa, con una probabilità (es. “cartello di stop, 92%”). Se la probabilità è bassa (10%), la magia del supervised learning entra in gioco: l’immagine torna al cloud, un umano la guarda e dice “sì, è un cartello” o “no, scartalo”. Quel dato rientra nell’allenamento successivo, e il sistema impara. Più vede cartelli strani – coperti, sbiaditi, storti – più diventa un esperto.
Il tema delle GPU e dei chip ottimizzati per l’inferenza rappresenta un ambito affascinante, strettamente legato a NVIDIA e alla sua posizione dominante, ancora priva di vera concorrenza. La progettazione di chip per l’inferenza e gli investimenti correlati costituiscono una storia a sé, con un proprio sviluppo e un momento di rilevanza che, tuttavia, non coincide con l’attuale.
Abbiamo identificato diversi titoli da includere nel nostro portafoglio tematico tecnologico THÉMA, focalizzato su questo settore. Se desideri approfondire e partecipare a questa rivoluzione tecnologica, è cruciale considerare il timing più opportuno. Per maggiori informazioni, clicca qui.
Pianificazione: Pensare come un Bravo Autista
La pianificazione è il vero incantesimo del FSD, il motivo per cui la versione 13 è speciale. Qui l’auto decide cosa fare, imitando i migliori conducenti umani. I dati di allenamento? Solo scene di guida “brave”: niente spericolati o lenti da lumaca. Se un autista va a 40 km/h oltre il limite, quel video finisce nel cestino.
Il modello non impara incroci specifici, ma situazioni simili: “un incrocio con semaforo e pedoni è come quell’altro”. La inference prende i dati della percezione e propone un piano – “rallenta”, “gira a destra” – aggiornato 15 volte al secondo. È più veloce e attento di qualsiasi umano: se un’auto taglia la strada, FSD reagisce in un lampo, senza distrazioni o esitazioni.
Controllo: Mani sul Volante (o Quasi)
L’ultimo pezzo è il controllo: sterzo, acceleratore, freni e frecce si muovono seguendo il piano. I comandi arrivano con priorità – “frena subito” o “rallenta piano” – e il sistema li rende fluidi, quasi umani. Anche qui, probabilmente c’è inference, con dati in tempo reale (come l’IMU) per perfezionare ogni mossa.
Il Fossato di Tesla (o MOAT): Dati e Potenza
La versione 13, ma anche la 12, è AI totale, guidata dai dati: miliardi di clip video che migliorano percezione e pianificazione. Più dati, più magia.
Tesla allarga ulteriormente il fossato con:
– Dati: 5.000 nuove auto al giorno si uniscono alla flotta, ognuna con 8 telecamere che filmano in “modalità ombra”. Un esercito di spie gentili.
– Calcolo: Tesla sta potenziando la sua infrastruttura AI con supercomputer come Cortex, situato ad Austin, che integra 100.000 GPU NVIDIA H100/H200 e richiede una potenza di 80-100 MW, e Dojo, basato sul silicio custom D1, localizzato a Buffalo. Nel 2024, Tesla ha investito 10 miliardi di dollari in intelligenza artificiale, di cui circa 3-4 miliardi destinati alle GPU NVIDIA. Per il 2025, secondo stime basate sulle tendenze attuali, la spesa in GPU NVIDIA potrebbe crescere tra 4,5 e 6 miliardi di dollari. Un muro invalicabile per la concorrenza.
“Mio Dio, Guida da Sola!” Umani vs. Macchine: Chi Vince?
L’FSD è reale. Non possiedo (ancora) una Tesla semplicemente perché, in Europa, la guida autonoma è ancora un miraggio (non troppo) lontano. Tuttavia, sono fiducioso che le cose possano cambiare nei prossimi 24 mesi, forse anche meno.
Questa macchina guida da sola, e quasi nessuno lo sa. Tutti parlano di EV (Electric Vehicle), quando invece dovremmo concentrarci sugli AV (Autonomous Vehicle). Molti non si rendono conto di quanto sia vicina questa rivoluzione.
Perché ci illudiamo di guidare meglio di una macchina? La realtà è impietosa: gli esseri umani sono un disastro al volante. Negli Stati Uniti, ogni anno, muoiono 40.000 persone sulle strade; in Italia, oltre 3.000, e quasi sempre la causa è un errore umano – distrazione, stanchezza o pura stupidità. Per rendere l’idea, è come se un Boeing precipitasse ogni due giorni.
Noi umani elaboriamo lentamente e ci distraiamo facilmente: basta uno squillo del telefono per mandare in frantumi la concentrazione. Le macchine, invece, non hanno questo problema. L’FSD di Tesla “pensa” 15 volte al secondo, sempre vigile, sempre lucido.
Gli esseri umani imparano guidando, un’esperienza personale e graduale; l’FSD, al contrario, attinge dai milioni di conducenti della flotta Tesla, affinandosi come un adolescente prodigio con un aggiornamento continuo.
È un’apprendistato collettivo e istantaneo, un vantaggio che il Lidar di Waymo (Google) non può replicare.
L’FSD di Tesla ha scatenato l’era dei robot su ruote. Dal beta del 2020 alla versione 13 del 2025, l’avanzata è stata un’esplosione. Il 10 ottobre 2024, Tesla ha sguinzagliato i Robotaxi: un’armata di trasporto (TaaS) senza volanti, un’arma che permette ai proprietari di guadagnare mettendola in campo. Non è solo un nemico di Uber: a pieno regime, ridefinirà la guerra della mobilità, liberandoci dal possedere un’auto. Ne vedremo il fuoco in ACT IV.
Le rivoluzioni tecnologiche sono lente, poi esplodono. Tesla ci ha messo anni – dati, supercomputer, fallimenti – ma ora è al punto di svolta. Pensa a NVIDIA: da schede video a colosso AI da 3 trilioni in pochi anni. Tesla è al suo “autunno NVDA 2022”: il futuro arriva veloce.
Un Occhio che Vede Oltre: Il Potere dell’FSD
L’intelligenza artificiale alla base dell’FSD non è solo un prodigio della guida autonoma: è un superpotere con mille volti. Non si limita a evitare ostacoli o seguire le corsie, ma è in grado di leggere l’anima della strada. Può interpretare le intenzioni e l’umore dei pedoni, dando a Robotaxi e alle Tesla dei privati un radar virtuale per individuare e aggirare le zone più pericolose.
Immagina: condividendo dati in tempo reale, la flotta di Robotaxi può tracciare confini invisibili – un geofencing istantaneo – intorno ad aree a rischio, come zone di criminalità, spaccio, proteste o attività sospette. È come avere un sesto senso che ti avverte prima ancora che tu percepisca il pericolo. Se tu lo intuisci, l’IA lo sa già.
E questo è solo l’inizio. L’FSD di Tesla non è soltanto un pilota automatico: è un guardiano, un esploratore, un alleato. Ma il futuro riserva ancora molto di più. Nelle prossime settimane, nella nostra newsletter, ti porteremo ancora più a fondo in questa rivoluzione: un passo – o meglio, una guida – alla volta.
Il TPRI ha recentemente allocato una modesta porzione della size desiderata su Tesla nel portafoglio tecnologico THÉMA, valutando una costruzione strategica della posizione totale insieme ad altri due titoli che reputiamo possano beneficiare di questa rivoluzione industriale. Battere il mercato investendo in titoli tecnologici richiede una gestione attiva: sapere cosa acquistare è cruciale, ma decidere quando e quanto lo è ancor di più. I nostri clienti R.A.P.T.OR. partecipa al nostro esclusivo webinar ogni lunedì alle 18:30, dove analizziamo opportunità di mercato e offriamo approfondimenti su trend generali e ricevono alert in tempo reale sugli acquisti nel nostro portafoglio in tempo reale di titoli innovativi come Tesla. Per unirti ai prossimi webinar e costruire il tuo portafoglio tematico, contattaci cliccando qui.
Gian Massimo Usai
Head Of Research
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