La spietata ricerca del dominio dell’intelligenza artificiale ha scatenato quella che molti chiamano la "guerra dei modelli", una competizione ad alto rischio in cui i giganti della tecnologia si contendono la supremazia. Tuttavia, secondo l’esperto analista tecnologico Benedict Evans, il campo di gioco è sorprendentemente livellato. In un recente intervento alla conferenza Brainstorm AI di Fortune a Londra, Evans ha postulato un’idea stimolante: il principale elemento di differenziazione tra i principali laboratori di intelligenza artificiale non è la tecnologia rivoluzionaria o gli algoritmi proprietari, ma piuttosto il loro accesso praticamente illimitato al capitale.
L’affermazione di Evans sfida la saggezza convenzionale secondo cui l’innovazione nell’IA è guidata esclusivamente dalla potenza intellettuale e dalle scoperte algoritmiche. Sostiene che i modelli fondamentali, come GPT di OpenAI o Gemini di Google, stanno rapidamente diventando mercificati. Ciò significa che questi modelli sono sempre più intercambiabili e facilmente disponibili, diminuendo il vantaggio competitivo di qualsiasi singola azienda.
Il Mito del Fossato
Il concetto di "fossato" economico, reso popolare da Warren Buffett, si riferisce ai vantaggi competitivi sostenibili di un’azienda che proteggono i suoi profitti a lungo termine e la quota di mercato dai rivali. Nel contesto dell’IA, molti inizialmente credevano che algoritmi proprietari, set di dati unici o talenti specializzati avrebbero creato un tale fossato. Tuttavia, Evans sostiene che questo non si è materializzato.
Dopo due anni di intensa concorrenza tra le grandi aziende tecnologiche, non sembra ancora esserci un fossato fondamentale nel panorama dell’IA. Non ci sono barriere all’ingresso significative, nessun forte effetto di rete e nessuna chiara dinamica del vincitore prende tutto. Invece, il principale motore del progresso è stato un massiccio afflusso di investimenti di capitale.
L’anno scorso, le quattro grandi aziende di cloud hanno speso collettivamente oltre 200 miliardi di dollari per la costruzione di infrastrutture a supporto dello sviluppo dell’IA. Quest’anno, si prevede che tale cifra supererà i 300 miliardi di dollari. Questo aumento esponenziale della spesa evidenzia la natura ad alta intensità di capitale dell’attuale corsa all’IA.
"Questo è diventato molto, molto ad alta intensità di capitale, almeno al momento, molto, molto rapidamente", ha osservato Evans. Ha inoltre osservato che una parte significativa di questo capitale alla fine confluisce in Nvidia, il principale produttore di GPU, essenziali per l’addestramento dei modelli di IA.
Il risultato di questa massiccia spesa è una proliferazione di modelli di IA, che stanno diventando sempre più accessibili. Questo, a sua volta, crea un ambiente in cui chiunque disponga di risorse finanziarie sostanziali può costruire un modello fondamentale che rivaleggia con quelli sviluppati dalle migliori aziende di IA.
DeepSeek, ad esempio, è una società di IA che ha sfruttato modelli open source esistenti e un investimento di 1,6 miliardi di dollari per creare un modello di IA competitivo. Questo serve come un’illustrazione convincente di come il capitale possa livellare il campo di gioco e consentire ai nuovi entranti di sfidare i giocatori consolidati.
Il Dilemma della Commodity
Evans sostiene che i modelli di IA come GPT di OpenAI, Claude di Anthropic e Gemini di Google si stanno evolvendo in "commodities". Questi modelli stanno diventando servizi facilmente disponibili e intercambiabili, simili a infrastrutture indifferenziate e a basso costo.
Questa tendenza alla mercificazione ha profonde implicazioni per l’industria dell’IA. Suggerisce che il campo di battaglia finale non riguarderà chi ha il miglior modello di base, ma piuttosto chi può impacchettare, integrare e governare in modo più efficace quel modello all’interno di prodotti e servizi del mondo reale.
In altre parole, il vantaggio competitivo potrebbe risiedere non nel modello fondamentale stesso, ma negli strati di applicazioni e servizi costruiti su di esso. Questo cambiamento di focus richiede una diversa serie di competenze e capacità, enfatizzando lo sviluppo del prodotto, l’esperienza dell’utente e la conformità normativa.
Evans ha elaborato questo punto in un post sul blog, usando il recente lancio da parte di OpenAI del suo strumento Deep Research come esempio. Ha sostenuto che OpenAI e altri laboratori di modelli fondamentali mancano di un vero fossato o difendibilità al di là dell’accesso al capitale. Non hanno raggiunto l’adattamento prodotto-mercato al di fuori della codifica e del marketing e le loro offerte sono essenzialmente limitate a caselle di testo e API su cui altri sviluppatori possono costruire.
Le Sabbie Mobili della Competizione nell’IA
La mercificazione dei modelli di IA sta rimodellando il panorama competitivo, costringendo le aziende a rivalutare le proprie strategie e a concentrarsi su nuove aree di differenziazione. Man mano che la tecnologia sottostante diventa più accessibile, l’enfasi si sposta verso lo sviluppo di applicazioni, l’integrazione e la governance.
Ecco alcune delle principali tendenze che stanno emergendo nell’industria dell’IA:
IA Specifica per Applicazione: Le aziende si concentrano sempre più sullo sviluppo di soluzioni di IA su misura per settori o casi d’uso specifici. Questo approccio consente loro di creare applicazioni più mirate ed efficaci che rispondano alle esigenze specifiche dei clienti.
Prodotti Alimentati dall’IA: L’integrazione dell’IA nei prodotti e servizi esistenti sta diventando sempre più comune. Ciò può migliorare la funzionalità, migliorare l’esperienza dell’utente e creare nuovi flussi di entrate.
Governance ed Etica dell’IA: Man mano che l’IA diventa più pervasiva, crescono le preoccupazioni su pregiudizi, equità e responsabilità. Le aziende stanno iniziando a investire in quadri di governance dell’IA e linee guida etiche per garantire uno sviluppo e una distribuzione responsabili dell’IA.
Edge AI: La distribuzione di modelli di IA su dispositivi edge, come smartphone e sensori IoT, sta guadagnando terreno. Ciò consente l’elaborazione dei dati in tempo reale senza fare affidamento sulla connettività cloud, riducendo la latenza e migliorando la privacy.
AI-as-a-Service: L’emergere di piattaforme AI-as-a-Service (AIaaS) sta rendendo l’IA più accessibile alle aziende di tutte le dimensioni. Queste piattaforme forniscono modelli pre-addestrati, strumenti di sviluppo e infrastrutture, consentendo alle aziende di integrare rapidamente e facilmente l’IA nelle loro operazioni.
Il Ruolo Duraturo del Capitale
Mentre la mercificazione dei modelli di IA può diminuire l’importanza della tecnologia proprietaria, il capitale continuerà a svolgere un ruolo cruciale nell’industria dell’IA. L’accesso ai finanziamenti sarà essenziale per le aziende per:
Addestrare e mettere a punto modelli di IA: L’addestramento di modelli di IA di grandi dimensioni richiede risorse computazionali e competenze significative. Le aziende con accesso al capitale possono permettersi di addestrare modelli più grandi su più dati, ottenendo potenzialmente prestazioni migliori.
Sviluppare e distribuire applicazioni di IA: La costruzione e la distribuzione di applicazioni di IA richiedono investimenti nello sviluppo di software, nelle infrastrutture e nel talento. Le aziende con accesso al capitale possono investire in queste aree per creare prodotti e servizi potenti basati sull’IA.
Acquisire talenti nell’IA: La domanda di talenti nell’IA è alta e gli ingegneri e i ricercatori qualificati nell’IA richiedono stipendi elevati. Le aziende con accesso al capitale possono attrarre e trattenere i migliori talenti, offrendo loro un vantaggio competitivo.
Condurre ricerca e sviluppo: L’innovazione continua è essenziale nel panorama dell’IA in rapida evoluzione. Le aziende con accesso al capitale possono investire in ricerca e sviluppo per esplorare nuove tecniche e applicazioni di IA.
Superare gli ostacoli normativi: Man mano che l’IA diventa più regolamentata, le aziende dovranno investire in conformità e competenze legali. Le aziende con accesso al capitale possono permettersi di superare efficacemente questi ostacoli normativi.
Il Futuro della Competizione nell’IA
L’industria dell’IA sta attraversando un periodo di rapida trasformazione. La mercificazione dei modelli di IA sta livellando il campo di gioco, ma il capitale rimarrà un fattore determinante cruciale per il successo. Le aziende che possono sfruttare efficacemente il capitale per sviluppare applicazioni di IA avvincenti, attrarre i migliori talenti e affrontare il panorama normativo in evoluzione saranno nella posizione migliore per prosperare a lungo termine.
Il futuro della competizione nell’IA sarà probabilmente caratterizzato da:
Maggiore specializzazione: Le aziende si concentreranno sullo sviluppo di soluzioni di IA per settori o casi d’uso specifici, piuttosto che cercare di costruire modelli di IA per scopi generali.
Maggiore enfasi sullo sviluppo di applicazioni: L’attenzione si sposterà dalla costruzione di modelli di base alla creazione di applicazioni potenti basate sull’IA che risolvono problemi del mondo reale.
Crescente importanza della governance dell’IA: Le aziende daranno la priorità allo sviluppo e alla distribuzione etici e responsabili dell’IA, garantendo che l’IA venga utilizzata per il bene.
Innovazione continua nell’hardware dell’IA: La domanda di hardware per l’IA più potente ed efficiente continuerà a guidare l’innovazione in aree come GPU, TPU e calcolo neuromorfico.
Collaborazione e open source: La collaborazione e le iniziative open source svolgeranno un ruolo sempre più importante nell’ecosistema dell’IA, accelerando l’innovazione e democratizzando l’accesso alla tecnologia dell’IA.
In conclusione, mentre l’accesso al capitale può essere il principale elemento di differenziazione nell’attuale panorama dell’IA, il successo a lungo termine delle aziende di IA dipenderà dalla loro capacità di innovare, adattarsi e costruire soluzioni potenti basate sull’IA che creano valore per i clienti e la società nel suo complesso.