I costi dei token IA stanno diventando un problema per le Big Tech
L’intelligenza artificiale viene spesso presentata come lo strumento definitivo per aumentare la produttività e ridurre i costi aziendali. Tuttavia, molte grandi aziende tecnologiche stanno iniziando a scontrarsi con un problema inatteso: i costi legati ai token IA e alla potenza di calcolo stanno crescendo molto più rapidamente del previsto.
Secondo quanto riportato da Fortune, diverse società che hanno incentivato massicciamente l’utilizzo dell’IA tra i dipendenti stanno ora rivedendo le proprie strategie a causa dell’aumento delle spese operative.
Microsoft riduce l’uso di Claude AI
Uno dei casi più significativi riguarda Microsoft. L’azienda avrebbe iniziato a revocare gran parte delle licenze aziendali dedicate a Claude Code, l’assistente IA sviluppato da Anthropic, trasferendo molti dipendenti verso la soluzione proprietaria GitHub Copilot CLI.
La decisione sorprende perché solo pochi mesi fa Microsoft aveva incoraggiato attivamente gli ingegneri interni a sperimentare gli strumenti di Anthropic, che avevano rapidamente conquistato popolarità all’interno dell’azienda.
Nonostante ciò, la partnership strategica tra le due società rimane molto forte. Anthropic aveva infatti ricevuto investimenti da Microsoft per circa 5 miliardi di dollari (pari a circa 4,6 miliardi di euro) e si era impegnata a utilizzare servizi cloud Azure per un valore vicino ai 30 miliardi di dollari (circa 27,6 miliardi di euro).
Uber avrebbe già esaurito il budget IA
Anche Uber starebbe affrontando problemi simili. Secondo Fortune, gli ingegneri della società avrebbero consumato in appena quattro mesi l’intero budget dedicato agli strumenti di intelligenza artificiale previsto per il 2026.
In precedenza l’azienda aveva incentivato fortemente l’adozione dell’IA generativa, arrivando persino a creare classifiche interne per monitorare i reparti più attivi nell’utilizzo delle nuove tecnologie.
Il problema principale deriva dal fatto che i moderni modelli IA richiedono enormi quantità di elaborazione e consumano continuamente token, generando costi crescenti per server, GPU e infrastrutture cloud.
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I costi computazionali superano quelli del personale
Anche aziende leader nel settore hardware come NVIDIA riconoscono ormai l’entità del fenomeno. Brian Catanzaro, vicepresidente del deep learning applicato dell’azienda, ha dichiarato che le spese per le risorse computazionali del suo dipartimento hanno ormai superato in modo significativo i costi del personale.
Situazioni simili sarebbero emerse anche in Meta e Amazon, dove in passato erano stati creati programmi interni per incentivare l’utilizzo massiccio di strumenti basati sull’intelligenza artificiale.
Il consumo di token esploderà entro il 2030
Secondo le stime di Goldman Sachs, entro il 2030 il consumo globale di token IA potrebbe aumentare di circa 24 volte, raggiungendo addirittura 120 quadrilioni di operazioni al mese.
Gli analisti ritengono che, anche se il costo del singolo token continuerà a diminuire, le spese complessive delle aziende cresceranno comunque a causa dell’espansione degli agenti IA e dell’aumento della complessità delle attività affidate ai modelli.
Secondo Gartner, entro la fine del decennio il costo per eseguire modelli di intelligenza artificiale con oltre un trilione di parametri potrebbe diminuire del 90% rispetto ai livelli del 2025. Tuttavia, il crescente fabbisogno computazionale rischia di annullare gran parte di questo vantaggio economico.
Le aziende tecnologiche sembrano quindi trovarsi davanti a una nuova sfida: sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale senza trasformare i costi dell’infrastruttura in un problema ancora più grande dei benefici ottenuti.
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