BLX-AI · Base 2022 = 100 · April 2026 · Methodology v2.7

Crescita AI corretta per qualità

AI Growth Index · BLX-AI Real · Base 2022=100

68.4

▲ +14.6% YTD vs 2025 (59.7)

— WoW

● Sub-indicatori (settimanale): ultimo 13 mag 2026 · prossimo 19 mag 2026 ● Indice BLX aggregato (mensile): prossimo ricalcolo 1 giu 2026

Cosa significa 68,4? Il punto di partenza è 34,3 nel 2022 (anno base). Da allora la "crescita reale" dell'AI — già scontata di hype, concentrazione e diseguaglianza — è quasi raddoppiata. Resta però lontana dal 100 teorico: tre quarti della crescita lorda non arrivano a valore distribuito.

Indice aggregato su 31 sotto-indicatori, 7 dimensioni, 3 moltiplicatori qualità. Aggiornato settimanalmente.

📰 Top news settimana →

2026-04-24 · CAPITALI Google fino a 40 miliardi in Anthropic

2026-04-24 · MODELLI DeepSeek V4: 1,6 T parametri

2026-04-22 · ADOZIONE Stanford AI Index: 88% adoption

Leggi tutti i commenti →

Crescita lorda (senza filtri) BLX Grezzo 273.6 pre-correttori

Quanto della crescita "tiene" Fattore Rettifica ×0.250 RLX × CEX × SIX

Dati disponibili Completezza 100% 31/31 indicatori

Ultima rilevazione Aggiornato 2026-05-13 ciclo settimanale

Come leggere il grafico. Il BLX Grezzo (linea arancione) è la "fotografia" della crescita: paper, capitali, modelli, adozione. Il BLX Reale (linea verde) è ciò che resta dopo aver applicato i tre moltiplicatori di qualità. La distanza tra le due linee misura quanto della crescita è hype e quanto è sostanza.

Indice principale

Filtri di realtà (moltiplicatori)


2022	100.0	34.3	0.343
2023	134.1	41.1	0.306
2024	184.3	52.5	0.285
2025	232.0	59.7	0.257
2026	273.6	68.4	0.250

NEW · v2.7

7ª Dimensione · Embodied AI · Base 2022 = 100

🤖 Embodied AI — La rivoluzione robotica entra nell'indice

Dall'aprile 2026 l'AI Growth Index integra una dimensione dedicata alla robotica embodied — humanoidi, AV L4+, droni AI-collaborativi, capital intensity, autonomy performance e open infrastructure. Peso 0.100, quattro sub-indicatori paritetici (EA01-04), base 2022=100 uncapped.

625.0

EA Composite · Q1 2026 (parziale)

▲ +525% vs 2022 ▲ +3.6% vs 2025 (603.2)

EA01 · Installed Base

Humanoidi + quadrupedi + AV L4+ + droni AI

841,4+15,4% Q1

EA02 · Capital Intensity

VC + Corporate R&D + Capex embodied

232,4Q1 parz.

EA03 · Autonomy Performance

Benchmark + AV miles + humanoid hours

2.829,4×28 vs 2022

EA04 · Ecosystem & Open Infra

Dataset + open VLA + framework + conferenze

275,7+14,6% Q1

Stanford HAI AI Index OECD.AI Policy Observatory Arxiv API (cs.AI · cs.LG · cs.CL) ILO — International Labour Org. WEF Future of Jobs Report USPTO / EPO / WIPO Epoch AI Microsoft AI Economy Institute Eurostat PwC Global AI Jobs Barometer

Methodology v2.7 — Changelog

EMBODIED AI (v2.7) New 7th dimension EA (Embodied AI, weight 0.100) with 4 sub-indicators EA01-04 (Installed Base, Capital Intensity, Autonomy Performance, Ecosystem & Open Infrastructure). New sub-indicator CT05 (Release Velocity) tracking weekly release cadence of big LLM & robotics players. Dimension weights rebalanced via proportional 10% reduction (CT 0.252, EI 0.198, AD 0.162, PP 0.153, RI 0.090, IS 0.045, EA 0.100; Σ=1.000). BLX real 2026 recomputed 62.5 → 68.4 (+9.4%).
UNCAPPED (v2.7) Dimension scores are no longer capped at 100: as a growth index (base 2022=100), BLX-AI follows standard index conventions (CPI, S&P 500, HDI) where values are unbounded above and dynamics are preserved even when sub-indicators exceed the 2026 target. The v2.5 cap is removed; historical series is recomputed with weighted geometric aggregation on uncapped scores.
NORMALIZATION Target-based normalization (MIN/MAX scales for 31 sub-indicators) replaces rolling normalization.
CONFIDENCE 90% confidence intervals computed via Monte Carlo simulation (N=10,000).
PROVISIONAL Dynamic provisional flag triggered when completeness < 50%.
VERSIONING Explicit methodology versioning propagated into data.json and UI.
SCALING Monte Carlo uncertainty expressed in relative form and applied to the published BLX-AI Real value (manual calibration of the Gross index, see STORICO!A10). Linear-invariance assumption documented in monte_carlo.py v2.5.1.

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