Ieri ho finalmente trovato il tempo di leggere il Report AI Index 2025 di Stanford HAI.
Confesso che l’ho scaricato settimane fa, ma è rimasto sepolto nella mia cartella download fino a quando il mio amico Giuseppe non ha menzionato alcuni dati durante una riunione a caso.
Classico, no? Mi sono sentito un po’ in colpa, ma a mia discolpa, 240 pagine di analisi non sono esattamente una lettura da spiaggia.
Ma ne è valsa la pena, eccome.
Quello che mi ha colpito di più – e che raramente viene discusso nei soliti articoli sensazionalistici – è quanto rapidamente stia calando il costo dell’AI.
Si parla tanto di prestazioni, regolamentazioni e rischi, ma l’aspetto economico è probabilmente quello che cambierà più profondamente il panorama tecnologico nei prossimi anni.
E ora capirai il perché. Ma prima un po’ di costi medi per fare intelligenza artificiale:
Tipologia di Progetto IA | Costo Stimato (€) | Descrizione |
---|---|---|
Chatbot base o assistente virtuale | 10.000 – 20.000 | Soluzioni preconfezionate con funzionalità limitate. |
Integrazione IA in app/siti esistenti | 20.000 – 50.000 | Aggiunta di funzionalità IA a sistemi già in uso. |
App IA di base | 30.000 – 60.000 | Applicazioni con funzionalità IA semplici, come chatbot o motori di raccomandazione. |
App IA di media complessità | 60.000 – 150.000 | Applicazioni con riconoscimento immagini o elaborazione del linguaggio naturale. |
App IA avanzate | Oltre 150.000 | Soluzioni con deep learning o machine learning in tempo reale. |
Sviluppo IA personalizzato (MVP) | 50.000 – 100.000 | Progetti su misura con funzionalità IA generative. |
Soluzioni IA su larga scala | 150.000 – 500.000+ | Sistemi complessi per grandi imprese o settori specifici. |
Manutenzione annuale | 5.000 – 20.000 | Costi ricorrenti per aggiornamenti e supporto. |
- Italia: i costi per lo sviluppo di applicazioni IA possono variare da 30.000 a oltre 150.000 euro, a seconda della complessità del progetto e delle funzionalità integrate.
- Stati Uniti: progetti IA personalizzati possono partire da $50.000, con soluzioni su larga scala che superano i $500.000.
Ma come vedremo, i prezzi stanno diminuendo.
Il costo dell’AI: la democratizzazione silenziosa della tecnologia
Il dato che mi ha fatto davvero spalancare gli occhi riguarda la riduzione del costo di inferenza.
In soli due anni – da novembre 2022 a ottobre 2024 – il costo per ottenere prestazioni equivalenti a GPT-3.5 è diminuito di oltre 280 volte.
Non un errore di battitura: duecentottanta volte!
Questo crollo del costo dell’AI non è casuale.
L’hardware specifico per intelligenza artificiale sta diventando sempre più economico, con una riduzione dei prezzi del 30% all’anno.
Nel frattempo, l’efficienza energetica migliora del 40% annualmente. Mi chiedo cosa direbbe Gordon Moore di questa curva, che fa sembrare la sua famosa legge quasi conservativa al confronto.
È facile non cogliere le implicazioni di questa tendenza.
Non stiamo parlando solo di risparmi per le grandi aziende tecnologiche, ma di un cambiamento fondamentale nell’accessibilità.
Per farla semplice: tecnologie che fino a ieri erano riservate ai colossi con budget milionari stanno diventando disponibili per startup, ricercatori indipendenti e persino giovani imprenditori con un computer decente.
Ho un amico che l’anno scorso ha dovuto abbandonare un progetto promettente perché i costi di elaborazione dell’AI erano proibitivi per la sua piccola startup di Milano.
Oggi mi dice che sta riprendendo lo stesso progetto, e il costo dell’intelligenza artificiale è sceso a tal punto che può permettersi di sperimentare qualcosina senza bruciare tutti i suoi risparmi.
Nei modelli open-weight il costo dell’AI si avvicina a zero
Un altro fattore che sta riducendo drasticamente il costo dell’intelligenza artificiale è la crescente competitività dei modelli open-weight.
Secondo il report, il divario prestazionale tra questi e i modelli proprietari è crollato dall’8% a solo l’1,7% in un anno su alcuni benchmark.
Questa è una notizia enorme.
I modelli open, che possono essere utilizzati, modificati e distribuiti liberamente, stanno raggiungendo i loro “cugini” commerciali in termini di prestazioni.
Per molte applicazioni, la differenza dell’1,7% è trascurabile, soprattutto considerando l’enorme divario nel costo dell’AI tra le due opzioni.
Ho parlato recentemente con un’azienda che sta spostando parte delle proprie operazioni da un famoso servizio cloud AI a una soluzione basata su modelli open.
“Non possiamo più giustificare la spesa,” mi ha detto il CTO. “Il costo dell’intelligenza artificiale proprietaria è semplicemente troppo alto per quello che otteniamo in cambio.”
Il paradosso: modelli più potenti a prezzi più bassi
C’è qualcosa di controintuitivo nell’attuale tendenza del costo dell’AI.
Di solito, quando una tecnologia diventa più potente, ci aspettiamo che diventi anche più costosa.
Pensate ai primi computer: man mano che diventavano più potenti, i prezzi salivano.
Con l’intelligenza artificiale sta accadendo esattamente l’opposto.
I modelli diventano più capaci – con miglioramenti impressionanti su benchmark come MMMU (+18,8%), GPQA (+48,9%) e SWE-bench (+67,3%) in un solo anno – eppure il loro costo operativo diminuisce drasticamente.
Durante una conferenza a cui ho partecipato il mese scorso, un ricercatore ha mostrato come un modello che avrebbe richiesto un investimento di 100.000 dollari per l’addestramento nel 2023, oggi può essere creato con meno di 30.000 dollari.
E il trend continua a scendere.
La corsa agli investimenti nonostante il calo dei costi
Paradossalmente, mentre il costo dell’AI diminuisce, gli investimenti continuano a crescere vertiginosamente.
Gli Stati Uniti da soli hanno investito $109,1 miliardi nel 2024 – quasi 12 volte più della Cina ($9,3 miliardi) e 24 volte più del Regno Unito ($4,5 miliardi).
L’AI generativa, in particolare, ha attratto $33,9 miliardi di investimenti privati globali – un aumento del 18,7% rispetto al 2023.
Perché continuare a riversare così tanti soldi in un settore dove i costi operativi stanno crollando?
La risposta, credo, sta nel potenziale di rendimento.
Anche se il costo dell’intelligenza artificiale sta diminuendo, il valore che può creare sta crescendo esponenzialmente.
Il report conferma che l’AI sta effettivamente aumentando la produttività e, in molti casi, sta contribuendo a ridurre i divari di competenze nella forza lavoro.
Il mio collega Marco, che lavora nell’ottimizzazione dei processi, mi raccontava la settimana scorsa di aver implementato un sistema di AI in un’azienda manifatturiera che ha ridotto i tempi di manutenzione preventiva del 40%.
“Non importa quanto sia costata l’implementazione,” mi ha detto, “si è ripagata in meno di due mesi.”
Il divario geografico nel costo dell’AI
Un aspetto che il report non approfondisce abbastanza, secondo me, riguarda le disparità geografiche nel costo dell’intelligenza artificiale.
Mi riferisco alle differenze nei costi operativi e di implementazione.
In alcune regioni, il costo dell’AI rimane significativamente più alto a causa di alcuni fattori.
Ad esempio l’accesso limitato all’hardware specializzato, i costi energetici elevati o la mancanza di personale qualificato per l’implementazione e la manutenzione.
Ho avuto occasione di parlare con un imprenditore in Kenya che sta cercando di implementare soluzioni di AI nel settore agricolo.
Mi ha raccontato che il costo dell’intelligenza artificiale nel suo contesto è ancora proibitivo, non tanto per l’accesso ai modelli, quanto per l’infrastruttura necessaria a farli funzionare affidabilmente.
Questo è un problema che dobbiamo affrontare se vogliamo che la promessa di democratizzazione dell’AI attraverso la riduzione dei costi diventi realtà globale e non solo un privilegio per i paesi sviluppati.
L’equilibrio: prestazioni, costo e responsabilità
La vera sfida per il futuro sarà trovare il giusto equilibrio tra prestazioni, costo dell’AI e uso responsabile.
Il report evidenzia che gli incidenti legati all’intelligenza artificiale sono in forte aumento, mentre le valutazioni standardizzate sulla responsabilità rimangono rare tra i principali sviluppatori di modelli industriali.
Mi sono trovato recentemente a discutere con un team di sviluppo che stava valutando quale modello di AI utilizzare per un’applicazione critica.
La loro domanda non era più “qual è il migliore?” ma “quale offre il miglior rapporto tra prestazioni, costo e sicurezza?”. Questo è un cambiamento significativo nella conversazione.
Nuovi benchmark come HELM Safety, AIR-Bench e FACTS offrono strumenti promettenti per valutare la fattualità e la sicurezza dei modelli, ma c’è ancora un divario tra il riconoscimento dei rischi e l’azione significativa.
Conclusione: l’AI sta diventando accessibile a tutti
La democratizzazione in corso dell’intelligenza artificiale attraverso la drastica riduzione del costo dell’AI rappresenta forse la tendenza più significativa del settore, anche se spesso offuscata da discussioni più sensazionalistiche su AGI e superintelligenza.
Ieri sera riflettevo su quanto sia cambiato il panorama in così poco tempo. Nel 2022, quando parlavo con amici non tecnici dell’AI, la loro prima domanda era “ma è davvero intelligente?”.
Oggi, sempre più spesso, mi chiedono “quanto costa implementarla per il mio business?”.
Se le tendenze attuali continueranno – e tutto indica che sarà così – nei prossimi anni vedremo un’esplosione di applicazioni AI in settori e contesti che oggi non immaginiamo nemmeno, semplicemente perché il costo dell’intelligenza artificiale non sarà più una barriera significativa.
E forse, quando leggerò il report del 2026, scoprirò che il costo dell’AI sarà diventato così irrilevante da non meritare neppure un capitolo dedicato.
Comunque ora non hai più scuse per implementare l’ai nella tua azienda. Contattami per una consulenza di intelligenza artificiale.