AT&T ha trascorso gli ultimi anni utilizzando modelli chiusi a pagamento di Anthropic e OpenAI per il servizio clienti, la trascrizione delle chiamate e la programmazione. Ma, con l’aumento della spesa per l’IA, l’operatore di telecomunicazioni ha iniziato a cercare sistemi che potesse scaricare e modificare senza pagare l’accesso né chiedere autorizzazioni.¹

A maggio, i modelli aperti rappresentavano il 20% dell’uso di IA di AT&T. Da allora, tale quota ha raggiunto il 40% e potrebbe arrivare al 60% entro pochi mesi, ha affermato il responsabile dei dati e dell’IA Andy Marcus. L’azienda ha ridotto alcuni costi dell’IA fino all’80% rispetto all’inizio dell’anno. «Pensiamo che possa essere più alta», ha detto Marcus riferendosi alla quota finale dei modelli aperti.²

AT&T non è la sola. Anche Airbnb e Deloitte si stanno orientando verso sistemi aperti più economici e personalizzabili, mentre i dati statunitensi di OpenRouter hanno mostrato che i modelli aperti rappresentavano il 58% dell’utilizzo il mese scorso, rispetto al 10% di un anno prima. L’acquisto da 12,9 miliardi di dollari da parte di Nvidia della libreria di modelli aperti Hugging Face ha sottolineato quanto seriamente il settore stia prendendo questo cambiamento. L’amministratore delegato di Nvidia Jensen Huang ha affermato che l’accordo renderà l’IA «più aperta, più potente e più accessibile».³

L’aspetto economico è particolarmente netto per i modelli sviluppati in Cina da aziende tra cui DeepSeek, Moonshot AI e Alibaba. L’amministratore delegato di Atlas Cloud Jerry Tang ha dichiarato che alcuni di essi possono offrire dall’80% al 90% delle capacità dei modelli di OpenAI e Anthropic al 20% del costo. «Una Mazda può portarti a destinazione senza problemi, e una Maserati non ha un grande valore d’investimento», ha detto.²

Tuttavia, questa svolta non equivale a un rifiuto totale dell’IA chiusa. Le aziende continuano a preferire sistemi proprietari per attività impegnative di programmazione e per il lavoro su immagini e video, mentre i modelli aperti sono adatti a compiti più semplici e specializzati. E AT&T, cauta per le preoccupazioni normative e sulla privacy dei dati, afferma di stare studiando i modelli cinesi anziché utilizzarli; ha scelto alternative sviluppate negli Stati Uniti come Gemma di Google e Llama di Meta.²

Ciò lascia una divisione strategica sempre più ampia. Dario Amodei di Anthropic sostiene controlli rigorosi sull’IA per ragioni di sicurezza nazionale; Huang e Mark Zuckerberg di Meta affermano che l’apertura è essenziale per un ecosistema democratico ed equilibrato. La risposta di Zuckerberg alla concorrenza straniera non è la restrizione, bensì modelli nazionali migliori: «Il nostro obiettivo dovrebbe essere rendere i modelli open source statunitensi i migliori al mondo».²