Modelli di intelligenza artificiale, soldi e chip nel 2026

(Redazione)

30 Settembre 2026
6 min read
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Ogni volta che un nuovo modello di intelligenza artificiale sale in cima alle classifiche, la conversazione pubblica si ferma al risultato, più bravo, più veloce, più creativo. Il racconto vero di queste settimane si svolge però dietro le quinte, nei bilanci delle aziende, nei contratti per la potenza di calcolo e nei chip che rendono possibile tutto il resto. Modelli, soldi e chip formano ormai un unico sistema, e capire come si tengono insieme è il modo migliore per leggere dove sta andando l’intelligenza artificiale alla fine di settembre 2026.

Il costo dei modelli di intelligenza artificiale, tra prezzi che scendono e spese che salgono

Chi usa un’intelligenza artificiale generativa paga, direttamente o indirettamente, a token, cioè a piccoli frammenti di testo letti e scritti dal modello. Su questo fronte il prezzo per unità continua a calare. Anthropic ha appena presentato Claude Sonnet 5.5, che costa 2 dollari per milione di token in ingresso e 10 in uscita, ed è descritto come più rapido di circa il 30 per cento e con costi per compito inferiori fino al 30 per cento rispetto al modello precedente. Alibaba ha ridotto fino al 95 per cento le tariffe delle sue interfacce vocali, e Cognition ha annunciato ribassi tra il 15 e il 40 per cento per alcune versioni del suo assistente di programmazione Devin.

Eppure, la spesa complessiva del settore cresce, perché l’uso cresce più in fretta del prezzo. Gli agenti, i programmi che lavorano da soli per ore consumando milioni di token, hanno trasformato ogni attività in un piccolo cantiere di calcolo. Cambiare il software che fa lavorare lo stesso modello sposta il tasso di successo di pochi punti percentuali ma può moltiplicare il costo fino a cinque volte. Per un’impresa questo significa che il costo dell’AI dipende meno dal listino e più da come viene organizzato il lavoro, ed è un dettaglio che le presentazioni commerciali tendono a lasciare in ombra.

I conti di Anthropic e il peso del calcolo nei bilanci

Il documento che meglio racconta quanto costi la frontiera dell’intelligenza artificiale è il prospetto per la quotazione in Borsa di Anthropic, esaminato da Reuters. Per il 2025 riporta ricavi per 4,59 miliardi di dollari, in crescita di oltre il 1.000 per cento rispetto ai 386 milioni dell’anno prima, con una perdita operativa di 8,06 miliardi. La perdita netta contabile, pari a circa 42 miliardi, sembra davvero spaventosa ma in realtà include circa 34 miliardi di oneri non monetari legati a strumenti finanziari convertibili in azioni, il che vuol dire che non rappresenta denaro uscito dalla cassa.

Il numero più eloquente è però un altro. Calcolo e infrastrutture sono costati 7,33 miliardi, il 58 per cento delle spese operative e circa una volta e mezzo l’intero fatturato. Il prospetto indica inoltre impegni futuri verso i fornitori di cloud e di potenza di calcolo per circa 518 miliardi di dollari, una cifra che Reuters ha poi precisato riferirsi ai prossimi anni e non al prossimo anno, come inizialmente circolato sui social. A settembre, secondo il Wall Street Journal, l’azienda aveva già firmato un accordo da 35 miliardi con Lambda per nuova capacità basata su chip NVIDIA. La quotazione, giudicata probabile dopo le elezioni americane di metà mandato, potrebbe avvenire a una valutazione superiore ai 2.000 miliardi, ma per ora resta un’ipotesi riportata dalla stampa e non un fatto compiuto.

Nvidia e la corsa ai chip per l’intelligenza artificiale

Se i modelli sono il volto dell’AI, i chip ne sono il terreno. NVIDIA ha autorizzato altri 150 miliardi di dollari di riacquisto di azioni proprie, portando l’autorizzazione residua a 235 miliardi fino all’anno fiscale 2028, e ha rilevato Hugging Face con un’operazione da circa 13 miliardi, dopo una gara a cui, secondo la Cnbc, avevano guardato anche OpenAI, AMD e Salesforce. L’azienda ha inoltre presentato una piattaforma aperta per la sicurezza degli agenti, in cui un chip separato sorveglia l’agente dall’esterno e può metterlo in quarantena. Il messaggio strategico è chiaro, la società che vende la potenza di calcolo vuole presidiare anche gli strumenti, i modelli e le regole con cui quella potenza viene usata.

Attorno al colosso si muove un ecosistema che prova a sfidarlo o a ridurne la dipendenza. Cerebras fornirà circa 100 megawatt di sistemi a Gimlet Labs, puntando a fino a 3.000 token al secondo, mentre SemiAnalysis racconta che SpaceX sta già colando il cemento di Terafab, una fabbrica di chip la cui produzione in volume è prevista intorno al 2030. A Singapore la joint venture VSMC ha inaugurato la sua prima fabbrica di semiconduttori su wafer da 300 millimetri, con i primi wafer attesi nel primo trimestre del 2027. Il tema geopolitico resta sullo sfondo, perché l’amministratore delegato di ASML, Christophe Fouquet, ha avvertito che controlli troppo rigidi sull’esportazione di macchine per chip possono accelerare la sostituzione tecnologica proprio nel Paese che si vuole contenere, mentre Jensen Huang sostiene che la distillazione dei modelli, cioè addestrarne uno imitando le risposte di un altro, sia semplice concorrenza e non furto.

Che cosa significa per imprese, professionisti e lettori

Per chi usa l’intelligenza artificiale al lavoro, la prima lezione è che modello, costo e compito vanno scelti insieme. Anthropic stessa consiglia di non spingere Sonnet al massimo livello di ragionamento per il lavoro ordinario, perché così si perde il vantaggio di velocità e prezzo per cui è stato progettato, e di passare al modello più grande soltanto quando serve davvero. La seconda lezione riguarda la dipendenza. L’uso dell’AI generativa ha raggiunto il 18,8 per cento della popolazione mondiale in età lavorativa nel secondo trimestre, secondo Microsoft, e secondo a16z Codex è passato da quasi zero al 64 per cento dei token in uscita degli utenti aziendali di OpenAI tra agosto 2025 e giugno 2026, ma proprio per questo conviene chiedersi che cosa accade se un fornitore cambia prezzi, limiti e condizioni.

E quindi, ci domandiamo, se i ricavi che crescono di mille per cento all’anno possano coprire impegni di spesa da centinaia di miliardi. Nessuno oggi può rispondere con certezza, e chi lo fa con troppa sicurezza, in un senso o nell’altro, vende una storia più che un’analisi. Quello che i documenti finanziari mostrano è che l’intelligenza artificiale non è più soltanto una tecnologia, ma è un’industria pesante, con costi fissi enormi, fornitori concentrati e un rapporto delicato con territori e politica.