Intelligenza artificiale, parte la battaglia sui prezzi

La corsa all’intelligenza artificiale entra in una nuova fase: quella della competizione sui prezzi. Dopo mesi dominati dalla sfida tecnologica tra i principali laboratori di AI, aziende e startup stanno ora cercando di ridurre drasticamente i costi operativi, spingendo il settore verso una vera e propria guerra dei prezzi che rischia di mettere sotto pressione colossi come OpenAI e Anthropic.

Secondo quanto riportato dal Wall Street Journal e rilanciato da Milano Finanza, un numero crescente di imprese sta sostituendo i modelli proprietari più costosi con soluzioni open source o con modelli sviluppati da aziende cinesi come Alibaba Cloud e DeepSeek.

L’obiettivo è semplice: ottenere prestazioni simili riducendo drasticamente le spese legate all’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Come le aziende stanno tagliando i costi dell’AI

Le nuove piattaforme di orchestrazione consentono di combinare diversi modelli in base alla complessità del compito richiesto.

In pratica, gli agenti AI utilizzano modelli economici per le attività standard e ricorrono ai sistemi più avanzati, come ChatGPT o Claude, soltanto quando è necessario affrontare problemi particolarmente complessi.

Secondo diversi operatori del settore, questa strategia può ridurre i costi operativi fino al 95%.

«Una volta trovato qualcosa che funziona bene e che piace agli ingegneri, troviamo il modo di renderlo economicamente sostenibile», ha spiegato Dan Robinson, fondatore della startup Detail.

La stessa Detail avrebbe trasferito circa il 90% dei propri carichi di lavoro dai modelli Claude e Gemini verso sistemi personalizzati basati su modelli open source e sulla famiglia GLM sviluppata in Cina.

OpenAI e Anthropic valutano tagli ai prezzi

La crescente concorrenza sta costringendo anche i leader del settore a rivedere le proprie strategie commerciali.

Secondo il Wall Street Journal, OpenAI starebbe valutando significative riduzioni tariffarie, mentre anche Anthropic sarebbe pronta a seguire una politica simile.

La questione è particolarmente delicata perché entrambe le aziende continuano a registrare perdite miliardarie dovute agli enormi costi di infrastruttura necessari per addestrare e gestire modelli sempre più sofisticati.

Negli ultimi mesi sia OpenAI sia Anthropic hanno inoltre avviato le procedure preliminari per una possibile quotazione in Borsa, aumentando la pressione per dimostrare la sostenibilità economica del loro business.

L’ascesa dei modelli open source

A cambiare gli equilibri del mercato è soprattutto la crescente qualità dei modelli open source.

Secondo Vishal Misra, vicedecano della School of Engineering della Columbia University, il vantaggio competitivo basato esclusivamente sulle prestazioni potrebbe ridursi rapidamente.

«Non serve un modello che conosca la gravità quantistica per svolgere gran parte delle attività aziendali. I modelli open source sono ormai molto performanti e la capacità di applicare prezzi elevati è destinata a diminuire», ha spiegato.

Anche grandi aziende americane stanno investendo in questa direzione. Microsoft ha recentemente presentato una nuova generazione di modelli compatti ad alta efficienza, mentre NVIDIA ha lanciato la famiglia Nemotron e investito nella startup open source Reflection.

DeepSeek conquista quote di mercato

Tra i protagonisti della nuova fase emerge soprattutto DeepSeek.

Secondo i dati della piattaforma Vercel, la quota di utilizzo dei modelli DeepSeek sarebbe passata dall’1% di aprile al 17% di maggio 2026.

Anche sulla piattaforma OpenRouter i modelli della società cinese risultano tra i più utilizzati dagli sviluppatori.

Parallelamente, OpenRouter afferma di aver registrato oltre 500 organizzazioni che hanno sostituito modelli proprietari con alternative open source negli ultimi mesi.

Prestazioni contro costi: il vero nodo della sfida

Nonostante la crescita delle alternative più economiche, molti esperti sottolineano che i modelli proprietari mantengono ancora un vantaggio tecnologico significativo.

Secondo numerosi ricercatori, le soluzioni sviluppate da OpenAI, Anthropic e Google DeepMind continuano a conservare un vantaggio stimato tra quattro e sei mesi rispetto ai principali concorrenti open source.

Questo significa che, pur costando di più per token elaborato, spesso riescono a completare attività complesse in meno passaggi, riducendo il costo complessivo per risultato ottenuto.

Per questo motivo molte aziende stanno iniziando a valutare non più il prezzo per token, ma il cosiddetto “costo per attività completata”.

Il futuro dell’AI sarà sempre più ibrido

Sempre più imprese stanno adottando architetture ibride che combinano modelli proprietari, open source e sistemi sviluppati internamente.

Secondo Andrew Moore, ex responsabile di Google Cloud AI e fondatore di Lovelace AI, gli agenti intelligenti del futuro saranno progettati proprio per scegliere automaticamente il modello meno costoso in grado di svolgere un determinato compito.

Una strategia che potrebbe trasformare radicalmente il mercato dell’intelligenza artificiale nei prossimi anni.

La conseguenza più immediata è che la competizione non si giocherà più soltanto sulla qualità dei modelli, ma anche sulla loro sostenibilità economica. E per OpenAI e Anthropic, finora dominatrici della scena, questa potrebbe rappresentare la sfida più difficile da affrontare.