Quanto costa davvero l'AI?

La storia della settimana

Nel 1987, Motorola domina il settore globale della telefonia cellulare con una quota di mercato di oltre il 40%. La ragione è il successo dei pionieristici DynaTAC, il primo telefono cellulare portatile della storia che, anche grazie alla cultura cinematografica, diventa un vero e proprio status symbol.

Il Presidente di Motorola, in quell’anno è "Bob" Galvin, il figlio del fondatore. Si è appena dimesso da CEO, ruolo che ha ricoperto per più di 25 anni, trasformando l’azienda. Durante una visita al laboratorio di ricerca nella città di Chandler, in Arizona, fa una scoperta incredibile: due ingegneri avevano lavorato segretamente per un paio di anni a un piano ambizioso, quasi folle, che prevedeva la copertura dell'intero pianeta con una costellazione di satelliti in orbita bassa, in modo che nessun essere umano, anche se fosse stato sulla cima dell'Everest, fosse mai fuori copertura.

Era un’idea straordinaria che, almeno in teoria, avrebbe spinto tutti a voler acquistare un (pesantissimo) cellulare Motorola.

Erano stati addirittura depositati alcuni brevetti per quel progetto che, si sarebbe chiamato Iridium, come l'elemento chimico con numero atomico 77. 77 erano infatti i satelliti previsti inizialmente, disposti intorno alla Terra come elettroni attorno a un nucleo (in seguito gli ingegneri scoprirono che ne bastava 66, ma il nome era già troppo bello per cambiarlo dato che il Disprosio, che corrisponde al numero atomico 66, non aveva lo stesso suono).

Il progetto viene approvato seduta stante e da quel momento Iridium diventa la priorità strategica della Motorola.

Ci vogliono undici anni prima che il progetto sia completato. Poi, finalmente, il 1 novembre 1998, il vicepresidente degli Stati Uniti Al Gore chiama con un telefono satellitare di Iridium Gilbert Grosvenor, il pronipote di Alexander Graham Bell, l’inventore del telefono.

Il mercato esulta (anche galvanizzato dalla scelta simbolica della prima chiamata) e Iridium, che nel frattempo era stata resa una vera e propria società controllata da Motorola, cresce dai $20 per azione all’IPO del giugno 1997 fino a raggiungere un massimo storico di $72,19 nel maggio 1998.

Il problema è uno solo. Anzi, sono due: il telefono costa $3.000 e ogni minuto di chiamata $7.

Durante l’estate del 1999 l’azienda fa i conti con il business plan: si aspettavano 500mila abbonati, ma in quel momento erano poco più di 10mila. E così, il 13 agosto 1999, nove mesi dopo il lancio commerciale, Iridium dichiara bancarotta, diventando uno dei 20 più grandi fallimenti della storia americana.

Di fatto, il sistema tecnicamente aveva funzionato esattamente come promesso ma si era rivelato commercialmente inutile. La logica che aveva guidato il progetto era impeccabile sulla carta: costruisci la rete, abbatti i costi puntando sui volumi e attendi che il mercato si accorga di te.

Ma il problema è che il mercato non arrivò mai. O meglio, arrivò tardi e in forma diversa, attraverso i cellulari non-satellitari che nel frattempo erano diventati economici.

Motorola aveva speso $5 miliardi per costruire l’infrastruttura prima di capire chi avrebbe pagato per usarla.

Questa intro potrebbe funzionare bene per un’analisi su un’altra azienda che, sulle stesse premesse, ha creato un business da $11,4 miliardi di ricavi, che cresce del 50% YoY, con poco meno del 50$ di margini e +10 milioni di abbonati attivi: Starlink, che oggi conta il 60% delle revenues totali di SpaceX.

Ma in realtà la storia di Iridium funziona bene anche per provare ad analizzare il futuro di un’altra azienda, quella di Sam Altman (il più acerrimo rivale in business di Elon Musk): OpenAI.

A inizio giugno OpenAI ha depositato i documenti per la quotazione, ma era chiaro che la scelta della data del debutto in Borsa sarebbe dipesa anche dall’andamento di SpaceX.

E infatti, dopo una rapida discesa delle azioni di Musk, Bloomberg ha riportato che OpenAI starebbe valutando di posticipare il proprio ingresso in borsa al 2027. Il ritardo, però, potrebbe dipendere anche dai dati finanziari che raccontano di un’azienda che forse non è ancora pronta per questo passo.

I dati finanziari di OpenAI, ufficialmente, non sono pubblici. OpenAI ha deciso di depositare i documenti per la quotazione in maniera confidenziale, una procedura che consente alle aziende di tenere riservati i propri mentre il prospetto viene esaminato, ed eventualmente corretto, dai regolatori.

Tuttavia Ed Zitron, giornalista e analista tech, è riuscito ad accedere a questi dati, poi verificati anche dal Financial Times, e li ha pubblicati sulla sua newsletter.

Perché OpenAI non è solo un’azienda di AI, è l’azienda di AI per eccellenza.

Fin dalla sua fondazione il suo obiettivo è sviluppare un’intelligenza artificiale generale (cioè che replichi il funzionamento dell’intelligenza umana, su tante task diverse) e garantire che tutta l’umanità ne possa beneficiare.

Rilasciando GPT 3.5 a Novembre 2022 ha di fatto creato un intero nuovo settore, ha dato vita a un nuovo ciclo economico e ci ha portati a fare tanti ragionamenti sul futuro dell’umanità.

Questa tecnologia non l’hanno inventata loro, ma sono stati i primi in grado di applicarla a praticamente qualsiasi cosa, di renderla fruibile a tutti e di crearci un business model sopra.

[Side note: questa è una premessa importante da ricordare in ogni momento, soprattutto nelle conversazioni in cui il suo fondatore, Sam Altman, viene liquidato come un cialtrone, bugiardo e buono a nulla.]

E quindi proprio perché OpenAI è così centrale nel settore, analizzarne i dati di bilancio significa poter guardare al futuro del settore dell’AI e, più in generale, provare a fare previsioni su come cambierà l’adozione da parte delle aziende. Perché le perdite di OpenAI saranno necessariamente ribaltate sul cliente che da loro compra questa tecnologia.

E quindi partiamo proprio da qui.

Si, e di molto.

Nel 2024 l’azienda ha perso $5,09 miliardi.

• Revenue: $3,7 miliardi

• Cost of Revenue: $2,65 miliardi

• Research and Development: $7,81 miliardi

• Sales and Marketing: $1,11 miliardi

• General and Administrative: $907 miliardi

• Total Costs and Expenses: $12,48 miliardi

• Loss from Operations: $8,78 miliardi

Alcuni altri fattori, tra cui proventi e oneri finanziari, hanno portato a una perdita netta di $8,84 miliardi. Di questi, $3,74 miliardi di perdite sono stati classificati come "perdita netta attribuibile ai soci non controllanti di capitale" (non è chiaro cosa significhi questo), risultando quindi in una perdita netta direttamente attribuibile alla società di $5,09 miliardi.

Poi, nel 2025, anno in cui OpenAI è passata da ente noprofit a società a scopo di lucro, le cose sono andate ancora peggio e le perdite sono arrivate a $38,5 miliardi.

• Revenue: $13,07 miliardi

• Cost of Revenue: $7,5 miliardi

• Research and Development: $19,18 miliardi

• Sales and Marketing: $5,73 miliardi

• General and Administrative: $1,57 miliardi

• Total Costs and Expenses: $34 miliardi

• Loss from Operations: $20,92 miliardi

$20,92 miliardi di perdite operative in un anno: questo rende OpenAI una delle aziende più in perdita della storia.

La risposta è “moltissimo”.

E questo spiega qualcosa che viene spesso frainteso: le aziende AI in questo momento sono costrette a continuare a raccogliere miliardi, ad annunciare data center enormi, a stringere nuovi accordi per aggiungere potenza computazionale. È la condizione necessaria per restare vivi.

Da qui però nasce anche un’altra riflessione.

Da mesi la mia tesi è che l’AI abbatterà i costi di produzione e che tutto il valore si sposterà sulla distribuzione. È attraverso queste lenti che sto leggendo i più grandi trend e le notizie del momento (tra cui anche l’IPO di Bending Spoons di cui parlavo la scorsa settimana).

Ma, come qualcuno mi ha fatto notare di recente, i token AI hanno un costo. E le aziende sono passate dal chiedersi “quanto risparmierò con l’AI?” a “quanto mi costerà davvero usarla su scala?”.

OpenAI, ha capito il gioco. Da un lato sta già valutando di tagliare i prezzi di ChatGPT. Dall’altro spende $5,7 miliardi in marketing, una cifra folle che è più della metà della spesa totale dei mondiali di calcio 2026.

La logica è chiara: abbassando il prezzo (e promuovendo il prodotto con enormi investimenti in marketing) si allarga la base utenti, sperando che il volume compensi il margine. L’obiettivo è fare lock-in dei clienti.

Perché se le aziende si rendono conto che il costo per l’AI è troppo alto, o che il ritorno sull’investimento resta debole, ridurranno i budget e razionalizzeranno i token. E a quel punto si apre uno scenario che nessuno in Silicon Valley vuole pronunciare ad alta voce: la domanda di compute rallenta. O ancora peggio si sposta verso i modelli cinesi, più economici e meno regolati.

Brian Armstrong@brian_armstrong

How to keep AI spend flat while token usage grows exponentially: Not with friction and spend alerts. With better defaults, routing, and caching. Better Defaults (not Usage Caps) – Engineers can choose any model they want, but defaults matter. We’re experimenting with defaulting

12:48 AM · Jun 27, 2026 · 2.57M Visualizzazioni

402 Risposte · 617 Repost · 5.28K Mi piace

Ma quella scommessa funziona solo se la crescita dei ricavi supera, prima o poi, la crescita dei costi. Al momento non ci sono garanzie dato che nel 2026 OpenAI prevede perdite per $14 miliardi e non si aspetta un bilancio in positivo prima del 2030.

Oggi l’azienda spende $19 miliardi all’anno solo in ricerca e training. Ogni risposta di ChatGPT ha un costo reale che l’utente non vede.

La differenza con Iridium è che la domanda di AI esiste, è misurabile, cresce ogni trimestre. Ma la struttura del problema è la stessa: quanto a lungo puoi sostenere un’infrastruttura da $34 miliardi di costi annui prima che i ricavi, $13 miliardi nel 2025, la raggiungano?

Come dice Ed Elson: la persona più importante in queste aziende non è più il CEO. Ma sta diventando il CFO. È finita la fase del carisma e delle visioni cosmologiche ed è iniziata quella dei conti.

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Il toolkit di Technicismi

Le cose più interessanti che ho letto, ascoltato e guardato questa settimana:

• Perché tutti odiano Bending Spoons [Actually]: dopo l’episodio di Technicismi della scorsa settimana, ho fatto una sentiment analysis dei commenti ricevuti. Il risultato? Quasi 2/3 sono negativi. Nel podcast trovi il nostro (solito) sfogo…

• Un pomeriggio con Angelo Moratti [Marcello Ascani]: non c’è niente da fare, in questo momento Marcello è il migliore in quello che fa. Nei primi 10 min di questo video passa passa da una location iconica di milano all’altra (tutti investimenti del suo intervistato). Da lì in poi non riesci più a staccarti

• Tutta la storia di Walt Disney [Acquired]: non ho ancora ascoltato queste 4 ore e mezza ma lo inserisco sulla fiducia. La cosa più interessante di Disney è che il modello immaginato da Walt Disney più di 60 anni fa è lo stesso che oggi ispira creator e new media nella creazione di una media company moderna

• Solo i pragmatici sopravvivono [The Information]: Nella sua carriera, Jessica Lessin, che oggi guida The Information, ha conosciuto tanti CEO tech. Qui riflette sul fatto che quelli che hanno avuto più successo sono più pragmatici che visionari. E probabilmente questo dovrà capirlo anche Dario Amodei, che altrimenti rischia di perdere terreno rispetto a competitor più “flessibili”

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