Un’ondata di manovre strategiche sta investendo il panorama dell’AI, concentrandosi sulla standardizzazione, sui protocolli e sugli ecosistemi che supportano l’intelligenza artificiale e gli agenti intelligenti.
I colossi della tecnologia sono profondamente impegnati in questa battaglia silenziosa ma intensa. Ogni mossa strategica e ogni rivelazione tecnologica hanno il potenziale per rimodellare l’industria dell’AI, riflettendo una profonda lotta per il dominio e il controllo sul futuro dell’AI e sull’allocazione dei suoi vasti benefici economici.
Il Conflitto dei Colossi
Mentre l’attenzione del pubblico è spesso attratta dalla spietata concorrenza nei parametri del modello e nelle metriche delle prestazioni, una competizione più consequenziale si sta svolgendo dietro le quinte.
Nel novembre 2024, Anthropic ha fatto un passo audace introducendo il Model Context Protocol (MCP), uno standard aperto per agenti intelligenti.
Questa iniziativa ha creato significative ripercussioni, mirando a stabilire un linguaggio comune per le interazioni tra grandi modelli linguistici (LLM) e fonti di dati e strumenti esterni. Cercava di creare un sistema universale all’interno del complesso mondo delle interazioni AI.
La mossa di Anthropic ha rapidamente risuonato in tutto il settore. OpenAI ha presto annunciato il supporto per MCP nel suo Agent SDK, a significare un riconoscimento del valore di MCP e una determinazione a rimanere competitivi.
Anche Google, una forza dominante nella tecnologia, è entrata nella mischia. Il CEO di Google DeepMind, Demis Hassabis, ha confermato l’integrazione di MCP nel modello Gemini di Google e nei kit di sviluppo software, elogiandolo come ‘in rapida evoluzione verso lo standard aperto per l’era degli agenti AI’.
Queste approvazioni da parte dei leader del settore hanno rapidamente amplificato l’influenza di MCP, posizionandolo come punto focale nel dominio dell’AI.
Tuttavia, la competizione si è intensificata. Alla conferenza Google Cloud Next 2025, Google ha svelato l’Agent2Agent Protocol (A2A), il primo standard open-source per l’interazione tra agenti intelligenti. A2A elimina le barriere tra framework e fornitori esistenti, consentendo una collaborazione sicura ed efficiente tra agenti intelligenti attraverso diversi ecosistemi. La mossa di Google ha dimostrato la sua abilità tecnica e le sue capacità innovative nell’AI, insieme alla sua ambizione nella costruzione dell’ecosistema AI.
Queste azioni da parte dei giganti della tecnologia hanno portato la competizione nell’AI e negli agenti intelligenti in primo piano, concentrandosi su standard di connessione, protocolli di interfaccia ed ecosistemi. In un panorama globale dell’AI che è ancora in evoluzione, il principio di ‘protocollo uguale potere’ è diventato sempre più evidente.
Chiunque controlli la definizione degli standard di protocollo di base nell’era dell’AI ha l’opportunità di rimodellare la struttura di potere dell’industria globale dell’AI e ridistribuire i suoi benefici economici.
Questo si estende oltre la competizione tecnica, intensificandosi in un gioco strategico che definirà le future strutture di mercato e la crescita aziendale.
“Porte di Connessione” per Applicazioni AI
Il rapido avanzamento della tecnologia AI ha portato all’emergere di grandi modelli linguistici (LLM) come GPT e Claude, che mostrano notevoli capacità nell’elaborazione del linguaggio naturale, nella generazione di testo e nella risoluzione dei problemi.
Il potenziale di questi modelli risiede nella loro capacità di interagire con dati e strumenti esterni, affrontando sfide del mondo reale.
Tuttavia, l’interazione del modello AI con il mondo esterno è stata ostacolata dalla frammentazione e dalla mancanza di standardizzazione.
L’assenza di standard e protocolli unificati costringe gli sviluppatori a scrivere codice di connessione specifico per ogni modello e piattaforma AI quando integrano i modelli AI con varie fonti di dati e strumenti.
Per affrontare queste sfide, è stato creato MCP. Anthropic paragona MCP a una porta USB-C per le applicazioni AI, sottolineandone la versatilità e la semplicità.
Come la porta USB-C, MCP mira a stabilire uno standard universale che consenta a vari modelli AI e sistemi esterni di utilizzare lo stesso protocollo, semplificando e razionalizzando lo sviluppo e l’integrazione delle applicazioni AI.
Si consideri un progetto di sviluppo software. Prima di MCP, gli sviluppatori dovevano scrivere codice di connessione complesso per ogni repository di codice e modello AI per analizzare i repository di codice del progetto utilizzando strumenti AI.
Con gli strumenti AI basati su MCP, gli sviluppatori possono approfondire direttamente i repository di codice del progetto, analizzare automaticamente le strutture del codice, comprendere i record di commit storici e fornire raccomandazioni precise sul codice in base ai requisiti del progetto. Ciò migliora l’efficienza dello sviluppo e la qualità del codice.
MCP è costituito da due componenti principali: il server MCP e il client MCP. Il server MCP funge da ‘gatekeeper’ dei dati, consentendo agli sviluppatori di esporre i propri dati, sia da file system locali, database o API di servizi remoti.
Il client MCP funge da ‘esploratore’, costruendo applicazioni AI che si connettono a questi server per l’accesso e l’utilizzo dei dati. Il server MCP espone i dati e il client MCP li recupera ed elabora, creando un ponte tra l’AI e il mondo esterno.
La sicurezza è essenziale quando i modelli AI accedono a dati e strumenti esterni. MCP standardizza le interfacce di accesso ai dati, riducendo al minimo il contatto diretto con dati sensibili e riducendo il rischio di violazioni dei dati. I suoi meccanismi di sicurezza integrati offrono una protezione completa dei dati. Le fonti di dati possono condividere selettivamente i dati con l’AI sotto rigidi controlli di sicurezza e l’AI può trasmettere in modo sicuro i risultati alla fonte di dati.
Ad esempio, i server MCP possono controllare le risorse senza esporre informazioni sensibili come le chiavi API ai fornitori di tecnologia di modelli di grandi dimensioni. Se un modello di grandi dimensioni viene attaccato, l’aggressore non può ottenere queste informazioni critiche, isolando i rischi e garantendo la sicurezza dei dati.
I vantaggi di MCP sono evidenti nelle sue applicazioni pratiche e nel suo valore in vari campi.
Nel settore sanitario, gli agenti intelligenti possono connettersi alle cartelle cliniche elettroniche dei pazienti e ai database medici tramite MCP, fornendo suggerimenti diagnostici preliminari basati sull’esperienza dei medici.
In finanza, gli agenti intelligenti possono collaborare tramite MCP per analizzare i dati finanziari, monitorare i cambiamenti del mercato e automatizzare il trading azionario, rendendo le decisioni di investimento più intelligenti ed efficienti.
In Cina, anche le società tecnologiche come Tencent e Alibaba hanno risposto implementando attivamente attività correlate a MCP. La piattaforma Bailian di Alibaba Cloud offre servizi MCP a ciclo di vita completo, semplificando il processo di sviluppo di agenti intelligenti e riducendo il ciclo di sviluppo a minuti. Tencent Cloud ha rilasciato l’’AI Development Kit’, che supporta i servizi di hosting di plug-in MCP, aiutando gli sviluppatori a creare rapidamente agenti intelligenti orientati al business.
Collaborazione tra Agenti Intelligenti: Un “Accordo di Libero Scambio”
Man mano che il protocollo MCP si evolve, gli agenti intelligenti stanno passando da semplici chatbot ad assistenti d’azione in grado di risolvere problemi del mondo reale. I giganti della tecnologia stanno attivamente costruendo i propri ‘giardini recintati’ standard ed ecologici. A differenza di MCP, che si concentra sulla connessione di modelli AI con strumenti e dati esterni, il protocollo A2A mira a una collaborazione di livello superiore tra agenti intelligenti.
L’obiettivo del protocollo A2A è consentire agli agenti intelligenti provenienti da diverse fonti e fornitori di comprendersi e lavorare insieme, concedendo maggiore autonomia e flessibilità alla collaborazione multi-agente. Questo concetto può essere paragonato all’Organizzazione Mondiale del Commercio (OMC), che mira a ridurre le barriere tariffarie tra i paesi.
Nel mondo degli agenti intelligenti, diversi fornitori e framework sono come ‘paesi’ indipendenti e il protocollo A2A è come un ‘accordo di libero scambio’. Una volta adottati, questi agenti intelligenti possono aderire a una ‘zona di libero scambio’, utilizzando un ‘linguaggio’ comune per comunicare e collaborare senza problemi, completando flussi di lavoro complessi che un singolo agente intelligente non può gestire da solo.
La gestione delle attività è un componente fondamentale del protocollo A2A. La comunicazione tra client e agenti intelligenti remoti ruota attorno al completamento delle attività. Il protocollo definisce un oggetto ‘task’, che gli agenti intelligenti possono completare rapidamente per attività semplici. Per attività complesse e a lungo termine, gli agenti intelligenti comunicano per sincronizzare lo stato di completamento delle attività in tempo reale, garantendo un progresso regolare.
A2A supporta anche la collaborazione tra agenti intelligenti. Più agenti intelligenti possono inviarsi messaggi contenenti informazioni sul contesto, risposte o istruzioni dell’utente, consentendo loro di lavorare insieme per risolvere problemi complessi e completare attività impegnative.
Attualmente, il protocollo A2A è supportato da oltre 50 aziende tecnologiche leader, tra cui Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce e SAP. Molte di queste società hanno collegamenti con l’ecosistema Google.
Ad esempio, Cohere è una startup di AI indipendente fondata nel 2019 da tre ricercatori che in precedenza lavoravano presso Google Brain. Ha mantenuto una stretta collaborazione tecnica con Google Cloud per molti anni, con Google Cloud che fornisce la potenza di calcolo necessaria per addestrare i modelli. Atlassian, un noto fornitore di strumenti di collaborazione di team, ha i suoi strumenti Jira e Confluence ampiamente utilizzati e collabora con Google, con alcune applicazioni disponibili per l’uso nei prodotti Google.
Mentre Google afferma che A2A integra il protocollo di contesto del modello MCP proposto da Anthropic, si prevede che il valore commerciale di A2A continuerà a crescere man mano che più aziende aderiranno, svolgendo un ruolo di primo piano nello sviluppo dell’ecosistema di agenti intelligenti e guidando il cambiamento e il progresso del settore.
Collaborazione Aperta o Divisione Ecologica?
La competizione tra MCP e A2A evidenzia diverse prospettive tra i giganti della tecnologia riguardo alla catena del valore dell’industria dell’AI. Anthropic sta costruendo un modello di business ‘data access as a service’ tramite MCP, addebitando ai clienti di livello enterprise in base alle chiamate API per integrare profondamente le risorse di dati interne con le capacità di AI. Google si affida al protocollo A2A per guidare gli abbonamenti ai servizi cloud, collegando la costruzione di reti di collaborazione di agenti intelligenti con la potenza di calcolo, lo storage e altre infrastrutture di Google Cloud, formando un ecosistema a circuito chiuso di ‘protocollo-piattaforma-servizio’.
A livello di strategia dei dati, entrambi dimostrano chiare intenzioni monopolistiche: MCP accumula dati di interazione approfonditi nei settori verticali penetrando profondamente nei core dati aziendali, fornendo una ricca fonte per l’addestramento di modelli personalizzati; A2A acquisisce enormi quantità di dati di processo nella collaborazione multipiattaforma, alimentando i modelli di raccomandazione pubblicitaria e analisi aziendale di Google.
Sebbene entrambi sostengano di essere open source, le loro strategie di stratificazione tecnica contengono meccanismi nascosti. MCP conserva interfacce a pagamento per le funzioni di livello enterprise e A2A guida i partner a dare la priorità all’accesso all’ecosistema Google Cloud. In sostanza, entrambi stanno costruendo fossati tecnici attraverso un modello di ‘infrastruttura open-source + valore aggiunto commerciale’.
Trovandosi al crocevia della trasformazione industriale, i percorsi di evoluzione di MCP e A2A stanno rimodellando l’architettura sottostante del mondo dell’AI. Da un lato, l’emergere di protocolli standardizzati sta accelerando il processo di democratizzazione tecnologica, consentendo a sviluppatori di piccole e medie dimensioni di accedere all’ecosistema globale tramite interfacce unificate, comprimendo il ciclo di implementazione delle applicazioni di livello enterprise da mesi a ore. D’altra parte, se il sistema di protocollo guidato dai giganti forma un regime separatista, porterà a un aumento dell’effetto isola dei dati, elevati costi di compatibilità tecnica e potrebbe persino innescare giochi a somma zero nei ‘campi ecologici’.
Un impatto più profondo risiede nella penetrazione intelligente del mondo fisico: con la crescita esplosiva di robot industriali, terminali di guida autonoma e dispositivi intelligenti medici, MCP e A2A stanno diventando le ‘sinapsi neurali’ che collegano l’intelligenza virtuale con il mondo fisico.
Negli scenari di produzione intelligente, i bracci robotici sincronizzano i dati sulle condizioni operative in tempo reale tramite interfacce standardizzate, i modelli AI ottimizzano dinamicamente i parametri di produzione e costruiscono un’intelligenza a circuito chiuso di ‘percezione-decisione-esecuzione’. In campo medico, la collaborazione in tempo reale di robot chirurgici e modelli diagnostici consente alla medicina di precisione di passare dal concetto alla pratica clinica. Il fulcro di questi cambiamenti è che il valore strategico degli standard di protocollo come ‘infrastruttura digitale’ sta superando la tecnologia stessa, diventando la chiave per sbloccare un’economia intelligente da trilioni di dollari.
Tuttavia, le sfide rimangono gravi: i requisiti a livello di millisecondi per le prestazioni in tempo reale del protocollo nel controllo industriale e i severi standard per la protezione della privacy dei dati medici stanno forzando la continua evoluzione del sistema di protocollo.
Quando la competizione tecnologica e gli interessi commerciali sono profondamente intrecciati, l’arte di bilanciare apertura e chiusura diventa fondamentale. Forse solo stabilendo un meccanismo di cogovernance standard intersettoriale possiamo evitare di ripetere gli errori della ‘guerra dello scartamento ferroviario’ e realizzare veramente l’ideale tecnico di ‘Internet of Everything’.
In questo silenzioso gioco di potere, la competizione tra MCP e A2A è tutt’altro che finita. Sono entrambi prodotti dell’innovazione tecnologica e vettori di strategie commerciali, scrivendo congiuntamente un capitolo chiave nella transizione dell’industria dell’AI da ‘intelligenza singola’ a ‘sinergia ecologica’.
In definitiva, la direzione del settore è determinata non solo dai vantaggi tecnologici, ma anche dalle scelte di valore sull’apertura, la condivisione e la win-win ecologica, che è il ‘protocollo standard’ più importante dell’era dell’AI.