La crescita della spesa per l’intelligenza artificiale sta spingendo sempre più grandi aziende americane verso modelli aperti, personalizzabili e utilizzabili sulle proprie infrastrutture. Ad agosto rappresentavano il 56% dei token elaborati attraverso Vercel AI Gateway, contro il 7% di dicembre. AT&T punta a portarli al 70% dei propri workload AI entro un anno.

Le grandi aziende americane stanno iniziando a fare i conti con il costo dell’intelligenza artificiale. E sempre più spesso la risposta è cercare alternative ai modelli di frontiera di OpenAI e Anthropic.

Secondo il Financial Times, il crescente peso dell’AI sui budget IT sta spingendo imprese di diversi settori verso i cosiddetti modelli open-weight: sistemi che possono essere scaricati, personalizzati e utilizzati direttamente sulle infrastrutture aziendali, evitando almeno in parte di pagare continuamente l’accesso ai modelli proprietari attraverso le API.

Il fenomeno non riguarda più soltanto le aziende tecnologiche. Negli ultimi mesi società come PNC Financial Services, il gruppo logistico CH Robinson e Siemens hanno iniziato a discutere pubblicamente dell’utilizzo di modelli aperti.

Il costo dell’AI comincia a pesare sui conti

A spingere le grandi aziende americane verso questi sistemi è soprattutto una questione economica. I modelli open-weight possono essere eseguiti su infrastrutture proprie o affittate, senza dover pagare per ogni token direttamente al produttore del modello. Per attività relativamente semplici, questo può ridurre sensibilmente i costi.

I dati sull’utilizzo mostrano quanto rapidamente stia cambiando il mercato. Ad agosto i modelli open-weight rappresentavano il 56% di tutti i token elaborati attraverso Vercel AI Gateway. A dicembre erano appena il 7%.

Una dinamica simile emerge da OpenRouter, dove diversi modelli sviluppati da laboratori cinesi sono ormai tra i più utilizzati in termini di token elaborati. La Cina, infatti, è diventata uno dei principali protagonisti di questo segmento, con aziende come DeepSeek e Zhipu. Ma modelli con caratteristiche simili vengono sviluppati anche dalla francese Mistral e da gruppi americani come Nvidia, Reflection AI e Thinking Machines Lab.

Tinder: “Da un milione a 10 milioni di dollari in pochi mesi”

A spiegare concretamente il problema al FT è Vinay Kuruvila, chief technology officer di Tinder. La società ha iniziato a indirizzare alcune richieste degli utenti verso modelli open-weight proprio per frenare l’aumento della spesa.

“A gennaio stavamo spendendo a un ritmo di un milione di dollari all’anno e a luglio eravamo arrivati a 10 milioni. Non voglio un altro aumento di dieci volte”, ha spiegato. Secondo Kuruvila, i modelli più avanzati di OpenAI e Anthropic hanno già capacità superiori a quelle necessarie per gran parte delle attività quotidiane dell’app.

“Per il 90% dei compiti che dobbiamo svolgere hanno già abbastanza intelligenza. Se i modelli open-weight recuperano il divario, potrei non aver più bisogno di utilizzarli”, ha detto riferendosi ai sistemi di frontiera. Per molte grandi aziende americane, quindi, la domanda non è più quale sia il modello più potente in assoluto, ma quale sia quello sufficientemente efficace al costo più basso.

AT&T punta al 70% dei workload AI su modelli aperti

Il caso più significativo è quello di AT&T. Il gruppo americano utilizza già modelli aperti per circa il 40% dei propri workload di intelligenza artificiale e punta ad arrivare al 70% entro un anno.

“Elaboriamo 45 miliardi di token al giorno”, ha spiegato Andy Markus, chief data and AI officer dell’azienda. “A questa scala i costi diventano estremamente importanti”.

La strategia di AT&T consiste anche nel prendere modelli open-weight e specializzarli con i propri dati, così da ottenere sistemi ottimizzati per attività molto specifiche.

Secondo Markus, in alcuni casi questi modelli riescono a raggiungere prestazioni uguali o superiori rispetto alle alternative proprietarie. “I modelli aperti stanno migliorando sempre di più. Questo ci offre molte più possibilità di scelta”, ha spiegato.

Non solo risparmio: contano anche sicurezza e controllo dei dati

Per alcune grandi aziende americane, poter eseguire un modello su infrastrutture private significa mantenere un maggiore controllo sui dati e ridurre la necessità di inviare informazioni sensibili a fornitori esterni.

Digital Realty, uno dei principali operatori mondiali di data center, utilizza per esempio un’interfaccia interna costruita su modelli open-weight e sceglie di volta in volta tra sistemi aperti e proprietari in base alla sensibilità dei dati.

La pressione aumenta su OpenAI e Anthropic

OpenAI e Anthropic continuano comunque a raccogliere gran parte della spesa complessiva nel mercato dell’AI e i loro modelli restano il riferimento per i compiti più complessi.

Ma la rapida crescita delle alternative open-weight potrebbe cambiare il modo in cui le grandi aziende americane distribuiscono i propri budget. I modelli di frontiera potrebbero essere riservati alle attività che richiedono capacità particolarmente elevate, mentre una quota crescente dei workload ordinari potrebbe essere spostata su sistemi più economici e personalizzabili.

È anche per questo che la competizione sui prezzi sta diventando sempre più aggressiva. OpenAI e Anthropic hanno già introdotto versioni meno costose dei propri modelli principali, mentre i concorrenti cinesi continuano a esercitare pressione con offerte più economiche.

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