I prezzi del petrolio sono aumentati venerdì, mentre i mercati monitoravano la possibilità che il presidente statunitense Donald Trump riportasse l'attenzione sul conflitto in stallo con l'Iran, dopo la conclusione del suo vertice con il presidente cinese Xi Jinping in Cina.

Alle 10:18 ora della costa orientale degli Stati Uniti, i futures del petrolio Brent con consegna a luglio sono saliti di oltre il 2%, raggiungendo i 108,25 dollari al barile.

Anche i future sul petrolio greggio statunitense West Texas Intermediate con consegna a giugno hanno guadagnato oltre il 2%, raggiungendo i 103,76 dollari al barile.

In un'intervista a Fox News, Trump ha affermato che la sua pazienza nei confronti dell'Iran stava per esaurirsi, aggiungendo: "Non avrò più molta pazienza. Devono trovare un accordo".

Ha inoltre affermato che il presidente cinese Xi Jinping desidera la riapertura dello Stretto di Hormuz, sottolineando il malcontento del fatto che l'Iran imponga dazi di transito alle navi che attraversano lo stretto.

Trump ha aggiunto che Xi ha accettato di non fornire all'Iran equipaggiamento militare.

Nello stesso contesto, il Segretario del Tesoro statunitense Scott Bessent ha dichiarato giovedì in un'intervista alla CNBC che la Cina lavorerà dietro le quinte per contribuire alla riapertura dello Stretto di Hormuz.

"È nel loro interesse riaprire lo stretto", ha detto Bessent.

Pechino non ha affrontato la questione di Hormuz nelle sue dichiarazioni ufficiali successive al vertice, sebbene il Ministero degli Esteri cinese abbia affermato venerdì che "l'uso della forza è una strada senza uscita" e che i negoziati rimangono la via corretta da seguire.

Un portavoce del ministero ha dichiarato: "Non c'è alcun vantaggio nel continuare questo conflitto, che non avrebbe dovuto scoppiare fin dall'inizio", aggiungendo che raggiungere una rapida soluzione servirebbe gli interessi degli Stati Uniti, dell'Iran, della regione e del mondo intero.

Trump ha anche affermato che la Cina ha accettato di acquistare più petrolio dagli Stati Uniti.

"Hanno concordato di voler acquistare petrolio dagli Stati Uniti, e si dirigeranno verso il Texas, mentre noi inizieremo a inviare navi cinesi in Texas, Louisiana e Alaska", ha affermato.

La Cina non ha ancora confermato alcun accordo relativo all'acquisto di energia statunitense, mentre la CNBC ha dichiarato di aver contattato le autorità cinesi per un commento, ma di non aver ricevuto risposta prima della pubblicazione.

I ricercatori stanno utilizzando sempre più le tecnologie di intelligenza artificiale per contribuire a risolvere alcune delle maggiori sfide che il settore energetico si trova ad affrontare, tra cui, ironia della sorte, l'enorme aumento della domanda di elettricità causato dagli stessi modelli linguistici di grandi dimensioni. L'attuale e previsto aumento del consumo energetico derivante dai data center per l'IA sta alimentando un'ondata di investimenti in alternative energetiche avanzate in grado di fornire enormi quantità di elettricità affidabile senza significative emissioni di gas serra.

Tra le tecnologie considerate una potenziale "soluzione miracolosa" c'è la fusione nucleare, che negli ultimi anni ha compiuto notevoli progressi nei laboratori, in parte grazie agli strumenti di intelligenza artificiale.

In questo contesto, gli scienziati dell'Ames National Laboratory di Ames, Iowa, stanno sviluppando uno strumento di intelligenza artificiale specializzato, progettato per modellare il comportamento di diversi materiali all'interno dei sistemi di fusione nucleare, con l'obiettivo di migliorare i metodi di ricerca e rendere più efficienti sia il processo scientifico che i sistemi di fusione.

Lo strumento, noto come "DuctGPT", è stato sviluppato sulla base di un modello precedente del National Institute of Standards and Technology chiamato "AtomGPT". La versione "Duct" combina modelli linguistici complessi con simulazioni basate sulla fisica per identificare i materiali in grado di resistere all'ambiente ostile all'interno di un reattore a fusione nucleare.

La fusione nucleare, lo stesso processo che alimenta il sole, si basa su temperature estremamente elevate che la maggior parte dei materiali non è in grado di sopportare. Oltre a resistere a temperature che raggiungono migliaia, milioni o persino centinaia di milioni di gradi, questi materiali devono anche rimanere sufficientemente duttili da consentirne la produzione su scala industriale.

Trovare il materiale giusto rimane uno dei maggiori ostacoli che impediscono la fusione nucleare a livello commerciale, ma rappresenta anche un'enorme opportunità per il team scientifico in grado di risolvere la sfida, potenzialmente sbloccando una fonte pressoché illimitata di energia pulita. L'identificazione di tali materiali richiede l'esplorazione e la modellazione di una vastissima gamma di possibili combinazioni di leghe.

Questo tipo di progetto si presta particolarmente bene a modelli linguistici di grandi dimensioni. In un articolo del Financial Times pubblicato lo scorso anno e intitolato "Come l'IA potrebbe produrre più energia di quanta ne consumi", il giornale ha osservato che "scoprire nuovi materiali, catalizzatori o processi in grado di produrre energia in modo più efficiente è esattamente il tipo di problema, quello di 'cercare un ago in un pagliaio', in cui l'IA eccelle".

Il nuovo strumento sta già mostrando risultati molto promettenti nella ricerca sulla fusione nucleare. Il team che ha sviluppato "DuctGPT" ha affermato che il tempo necessario per scoprire nuove leghe per gli esperimenti di fusione si è ridotto da mesi di ricerca a poche ore.

Lo scienziato Prashant Singh dell'Ames Laboratory ha dichiarato: "Ora, quando si chiede al sistema di progettare un materiale per la fusione nucleare con le proprietà critiche richieste per i reattori, esso fornisce le composizioni elementari appropriate insieme alle loro caratteristiche previste".

Sebbene "DuctGPT" sia una delle applicazioni più recenti e promettenti dei modelli linguistici di grandi dimensioni nella ricerca sull'energia nucleare, non è l'unica. Un altro strumento chiamato "Diag2Diag" viene utilizzato per monitorare e controllare il comportamento del plasma negli esperimenti di fusione, in particolare per prevenire un fenomeno noto come "Edge Localized Mode" o "ELM".

Questa instabilità erode rapidamente i materiali che circondano il plasma, creando notevoli difficoltà in progetti imponenti e costosi come il reattore ITER in Europa e il reattore EAST in Cina.

Nel Regno Unito, il governo britannico sta investendo 45 milioni di sterline, ovvero circa 60 milioni di dollari, per costruire un supercomputer basato sull'intelligenza artificiale presso il campus dell'Autorità britannica per l'energia atomica (UKAEA) nell'Oxfordshire.

Il computer, chiamato "Sunrise", dovrebbe entrare in funzione il mese prossimo. Secondo un articolo pubblicato da Interesting Engineering a marzo, i funzionari affermano che il sistema aiuterà gli scienziati a comprendere meglio la fisica estremamente complessa che si cela all'interno dei reattori a fusione.

Il rapporto aggiungeva che la combinazione di calcolo avanzato e modelli di intelligenza artificiale potrebbe consentire ai ricercatori di testare virtualmente le idee prima di costruire sistemi sperimentali estremamente costosi.

Insieme, questi strumenti potrebbero accelerare drasticamente la ricerca sulla fusione nucleare in un momento in cui la necessità di scoperte rivoluzionarie è più urgente che mai. Sebbene investire in tecnologie non ancora collaudate rimanga una scommessa ad alto rischio, la fusione nucleare appare ora più vicina alla realtà che in qualsiasi altro momento precedente, grazie all'accelerazione delle scoperte scientifiche, all'intensificarsi della concorrenza e all'ingresso aggressivo nel settore delle principali aziende tecnologiche.

L'enorme e senza precedenti domanda di energia generata dall'intelligenza artificiale è diventata talmente elevata che anche gli strumenti necessari per affrontarla potrebbero dover essere senza precedenti, il che contribuisce a spiegare perché le soluzioni di intelligenza artificiale potrebbero in definitiva diventare l'unica via per risolvere i problemi che l'IA stessa ha creato.

Venerdì gli indici di Wall Street hanno aperto in forte ribasso, spinti al rialzo dai timori di un'inflazione crescente, alimentata dal conflitto in Medio Oriente, che ha fatto aumentare i rendimenti dei titoli del Tesoro statunitensi, minacciando di arrestare il rally trainato dall'intelligenza artificiale che ha sostenuto i mercati negli ultimi mesi.

L'indice Dow Jones Industrial Average ha aperto in ribasso di 133,2 punti, pari allo 0,27%, chiudendo a 49.930,26 punti.

Anche l'indice S&P 500 ha registrato un calo di 56,1 punti, pari allo 0,75%, chiudendo a 7.445,11 all'inizio delle contrattazioni.

Nel frattempo, all'apertura delle contrattazioni, il Nasdaq Composite ha perso 346,3 punti, pari all'1,30%, chiudendo a 26.288,923.

La continua chiusura dello Stretto di Hormuz ha innescato un forte aumento dei prezzi dello zolfo, con gravi ripercussioni per il settore del nichel indonesiano. L'interruzione si verifica in un contesto di persistenti turbolenze nella catena di approvvigionamento, con un impatto significativo su un Paese che dipende fortemente dalle importazioni dal Golfo per sostenere le proprie attività di lavorazione del nichel.

Mentre l'Indonesia fatica a far fronte alla carenza di approvvigionamento di zolfo, i cambiamenti politici e normativi stanno esercitando ulteriore pressione sul settore.

Questi sviluppi stanno rimodellando le aspettative per il mercato globale del nichel, con il rallentamento della produzione interna che porta gli analisti a prevedere un passaggio da un eccesso di offerta a un deficit di mercato entro il 2026.

Con il progredire della crisi, i prezzi del nichel sono aumentati, a dimostrazione del fatto che i mercati si stanno adattando a un'offerta più limitata e a costi più elevati.

Gli investitori hanno inoltre iniziato a posizionarsi strategicamente in risposta alle continue mosse politiche dell'Indonesia e alle tensioni geopolitiche che influenzano le forniture globali di zolfo.