L’intelligenza artificiale generativa sta cambiando il modo in cui si producono contenuti digitali, influenzando settori come testo, immagini, audio e software. Un recente rapporto dell’OCSE pubblicato a giugno 2025 analizza l’evoluzione di questo mercato in rapida crescita, concentrandosi su aspetti chiave come i prezzi dei modelli di AI, la qualità delle soluzioni offerte e la presenza di nuovi protagonisti nel settore. Lo studio descrive anche le dinamiche competitive globali e i rischi legati alla concentrazione del potere tecnologico.
Evoluzione dei prezzi e qualità nella frontiera economica dell’AI
Il concetto centrale emerso dal documento OCSE è quello della “frontiera economica dell’AI”, che rappresenta il gruppo di modelli con il miglior rapporto tra capacità tecniche offerte e prezzo richiesto sul mercato. Questo indicatore spiega non solo quanto i modelli siano performanti ma anche quanto costano realmente agli utenti finali.
Negli ultimi due anni la frontiera si è spostata in modo netto verso una maggiore qualità a costi più bassi. Ad esempio GPT-4 disponibile nel marzo 2023 oggi si può utilizzare a meno di un centesimo rispetto al suo prezzo originario febbraio 2025. Il rapporto mostra un calo dell’80% nei prezzi medi grazie all’ingresso sul mercato di modelli più piccoli ma efficienti sviluppati da nuove aziende o comunità open source.
Rendimenti decrescenti e scelte degli utilizzatori
La forma logaritmica della curva indica rendimenti decrescenti: miglioramenti ulteriormente significativi nelle prestazioni richiedono investimenti molto maggiori rispetto ai livelli già raggiunti. Questo porta molti utilizzatori a scegliere modelli meno avanzati ma più accessibili economicamente senza perdere troppo in termini qualitativi.
La misurazione delle prestazioni usa indici basati su parametri comuni del settore mentre i prezzi includono costi diretti d’accesso all’AI attraverso fornitori cloud o piattaforme dedicate. Questa metodologia permette una valutazione completa sia tecnica che commerciale dei prodotti AI disponibili mensilmente sul mercato globale.
Composizione geografica e rapido ricambio degli attori principali
Sebbene esistano oltre 700 modelli LLM , solo circa dieci costituiscono attualmente la frontiera economica: questi provengono da Stati Uniti , Cina e Francia . La presenza internazionale testimonia preferenze diversificate dovute a lingue differenti oppure motivazioni legate alla sicurezza nazionale dei dati.
Il tasso con cui nuovi modelli sostituiscono quelli precedenti sulla frontiera è molto alto: ogni mese circa il 30% viene aggiornato o “deprezzato” dal punto di vista competitivo con nuove versioni più vantaggiose per prezzo o capacità tecniche. Per le soluzioni top-tier questo ricambio avviene entro sei mesi fino ad un anno al massimo; ciò obbliga gli sviluppatori leader ad accelerare continuamente lo sviluppo per mantenere posizioni dominanti nel breve periodo.
Ruolo crescente dell’open source tra innovazione e limiti normativi
I progetti open source giocano un ruolo cruciale nel mantenere viva la competizione abbassando drasticamente barriere d’ingresso per startup ed operatori cloud che possono offrire servizi AI vicino al costo marginale reale del modello stesso. Il panorama open-source ha favorito inoltre molte imprese emergenti capaci di combinare diverse fonti – aperte o proprietarie – per creare applicazioni rivolte ai consumatori finali nei campi della scrittura automatizzata o generazione immagini/video.
Alcune limitazioni però emergono dalla natura stessa delle licenze adottate dai fornitori open-source: spesso vengono rilasciati soltanto i “pesi” del modello senza autorizzare pienamente modifiche derivate oppure impieghi commercializzati liberi da vincoli particolari; questo frena parzialmente l’espansione libera tipica degli ambienti open tradizionali soprattutto nell’ambito commerciale professionale dove sono necessari diritti completi sui dati prodotti dall’intelligenza artificiale stessa.
Superamento di gap tecnologici
Nonostante ciò molti pesanti gap tecnologici fra versioni chiuse e aperte tendono ormai ad annullarsi grazie alla disponibilità diffusa delle risorse hardware sempre meno costose, unite alle migliori tecniche d’apprendimento automatico distribuito adottate negli ultimi mesi.
Accesso tramite servizi cloud sotto osservazione ma ancora competitivo
L’offerta moderna di intelligenze artificiali passa principalmente attraverso piattaforme cloud note come Amazon AWS, Microsoft Azure, Google GCS. Queste tre giganti detengono gran parte degli investimenti dedicati all’infrastruttura necessaria. Ciò crea preoccupazioni relative ad eventuale controllo esclusivo sull’accesso ai principali prodotti AI sviluppati da laboratori diversi.
Le analisi empiriche finora mostrano però che tali provider mantengono politiche competitive sui prezzi: offrono vari livelli qualitativi fra diversi marchi permettendo scelte multiple agli utenti. Inoltre molti sviluppatori propongono versioni basate su codici aperti disponibili presso numerosi distributori; questa pluralità consente facilmente passaggi fra piattaforme diverse conservando continuità operativa, favorendo così concorrenza effettiva piuttosto che monopolistica pura.
Diversificazione e concorrenza
Questa flessibilità fa capire come almeno allo stato attuale permanga diversificazione sufficiente affinché nessun singolo provider possa imporre condizioni restrittive determinanti sulle opzioni tecnologiche disponibili globalmente.
Diffusione crescente delle applicazioni digital basate sull’intelligenza artificiale
Sul versante finale della catena produttiva ci sono gli strumenti digital costruiti sopra questi potenti motori AI spesso combinandone molteplici in interfacce utente semplici . Dal 2024 si assiste a un’impennata notevole nelle app dedicate alla creazione automatizzata testi scritti, immagini artistiche, chatbot conversazionali oppure assistenza clienti digitale specializzata.
Nonostante questa proliferazione non esiste ancora quella cosiddetta “killer app” capace da sola catturare tutti gli utenti imponendosi nettamente sul resto della produzione software. Le applicazioni restano concentrate soprattutto nei settori professionali altamente specialistici: consulenza tecnica, ICT eccetera dove l’automazione produce vantaggi concreti immediatamente misurabili.
Le imprese consolidate mantengono un peso forte poiché possiedono infrastrutture integrate oltreché basi clienti ampie; alcune stanno introducendo hardware dotato direttamente d’intelligenza incorporata a livello device dando ulteriore margine competitivo intrinseco rispetto ai piccoli operatori maestratti dall’effetto rete indiretta creata dalle piattaforme stesse. Questa situazione rende complesso prevedere se startup innovative potranno scalzare velocemente giganti ben radicati anche sfruttando solo merito tecnico puro nell’immediato futuro prossimo.
Rischi intrinseci legati alla concentrazione tecnologica e monitoraggio necessario
Il report OCSE sottolinea come benché siano visibili segnali positivi relativi al dinamismo mercatale e rapide evoluzioni restino sempre accompagnate da molte incognite tipiche dei mercati in fase iniziale evolutiva simili ai primordi internet. Limiti cruciali e colli di bottiglia interessano input fondamentali quali dati training, potenza computazionale, e competenze umane specializzate concentrate in poche mani, rischiano frenare l’avanzamento diffuso aumentando potenzialmente livelli di dipendenza forti da pochi soggetti dominanti e penalizzando la nascita di contenuti concorrenziali e alternativi all’attuale offerta standardizzata.
Il consolidamento orizzontale tramite acquisizioni di piccole realtà potrebbe ridurre ancor più la varietà ed aprire scenari negativi per la pluralità delle scelte future. In quest’ottica trasparenza sui prezzi e performance diventa indispensabile così come mantenere basse barriere alla cambiatra fra fornitori e sviluppatori per evitare chiusure anticompetitive.
Misurazioni concrete degli indicatori del mercato come quantità di attori e loro quote, sales prezzi per modello forniscono segnali tempestivi utili per indirizzare interventi pubblico e privati che limitare casi indesiderativi vigilanza compatibilmente e equilibrio generale del sistema economico digitale legato ad intelligenza artificiale.
