Il 13 giugno il Wall Street Journal ha raccontato la fuga verso i modelli cinesi: aziende e startup, sfiancate dal conto dei token, che spostano i carichi di lavoro su alternative più economiche e quasi sempre open source. Bradley Olson racconta di strumenti che fanno rimbalzare il lavoro da un modello all’altro, Claude o ChatGPT per i compiti che lo meritano, modelli aperti per tutto il resto. OpenAI e Anthropic, tutte e due con il fascicolo per la quotazione già depositato, stanno valutando di tagliare i prezzi.
Sotto la cronaca del taglio c’è un movimento più lento, e per chi quei sistemi li mette in produzione conta molto di più. La guerra dei prezzi AI sta spaccando il mercato in due, e le due metà non si difendono allo stesso modo. Da una parte i volumi, che scivolano verso il basso costo. Dall’altra il valore, che resta in alto, dove le capacità di frontiera sono ancora poche e ancora difficili da replicare.
I volumi seguono i modelli cinesi
Il pavimento dei prezzi lo ha colato DeepSeek, e da lì in giù si è mosso tutto il resto. Su OpenRouter, la piattaforma di instradamento che migliaia di sviluppatori usano per scegliere a chi mandare le proprie richieste, i modelli cinesi pesano oggi intorno al 46% del traffico identificato. Anthropic, Google e OpenAI messe insieme stanno sotto al 36. Un anno fa i cinesi erano sotto il due per cento. Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM, MiniMax: nomi che fino a poco fa nessun ufficio acquisti pronunciava, e che adesso girano dentro metà dei flussi agentici del pianeta.
La ragione è prosaica, e la dice bene un investitore citato nel pezzo, Tommy Shaughnessy di Delphi: il modello è il costo più grosso per chi vende inferenza, e questi se lo ritrovano gratis. I laboratori cinesi rilasciano modelli di livello frontiera come pesi aperti, chi fa inferenza li serve a costo quasi azzerato, e il prezzo finale crolla a una frazione, da sette a cinquanta volte meno a seconda del confronto che si fa. Per moltissimo lavoro quotidiano, una sintesi o una classificazione o una bozza da rifinire, la differenza di qualità tra i modelli cinesi e quelli di punta semplicemente non si vede in busta paga. E nel frattempo i conti dei token diventano insostenibili: c’è chi, come Uber, ha bruciato l’intero budget AI dell’anno entro aprile.
Il prezzo basso ha un indirizzo
Un modello che costa quasi niente è comodo, fino al momento in cui ti accorgi da dove arriva, e che quel quasi niente per chi lo produce ha una funzione. GLM-5 di Zhipu è addestrato e servito su silicio Huawei Ascend, niente NVIDIA: per le imprese e gli enti cinesi quell’indipendenza dall’hardware americano vale più di un punto di benchmark. Distribuire frontiera come open weight, a costo zero per il mondo, è anche una mossa di quota e di influenza, un loss leader giocato su scala geopolitica.
Negli Stati Uniti la cosa ha già smesso di essere teorica. Ad aprile la commissione della Camera sul Partito Comunista Cinese ha aperto un’indagine su Airbnb e Anysphere per l’uso di modelli cinesi, segno che dentro un’app che usi ogni giorno può girare inferenza che a qualcuno, a Washington, non piace affatto. E l’Europa, in questa mappa, è quasi un buco: tanti utilizzatori, pochissimi produttori, con Mistral come eccezione più citata che strutturale. Dipendere da una sola sponda è un rischio già scomodo. Appoggiare il proprio lavoro su due sponde lontane, e su nessun pezzo di casa, è una postura che vale la pena guardare prima che diventi un vincolo.
Il routing come punto di controllo
Lo strumento che il Wall Street Journal descrive, quello che smista il lavoro tra modello esterno, sistema interno e open source self-hosted, è la cosa più importante dell’articolo, e quasi nessuno la nomina. Nel momento in cui i modelli diventano intercambiabili e quasi gratuiti, il pezzo di valore si sposta su chi decide dove va ogni richiesta, con quali regole, con quali dati, dentro quali confini. Orchestrazione, routing, inferenza locale: qui si gioca il margine, e qui si gioca la difendibilità.
È lo stesso filo che avevo provato a tirare quando una direttiva americana ha spento Fable 5 e Mythos 5 in tutto il mondo: in produzione vince meno il modello migliore e vince di più chi controlla l’instradamento e tiene l’inferenza vicina. Per chi compra in azienda, e ancora di più per una pubblica amministrazione o un settore regolato, questo livello smette di essere un dettaglio da architetti e diventa oggetto di governance, e materia da mettere a gara: la domanda da scrivere nel capitolato diventa chi orchestra, dove gira il carico, cosa esce dal perimetro, più che quale modello ci sia in fondo. È esattamente la direzione di prodotto su cui lavoro con LocalAI, inferenza che resta dentro casa.
La frontiera resta un permesso, non una proprietà
L’altra metà del cielo, quella del valore, ha una sua fragilità che il prezzo basso ci fa dimenticare. Le capacità di punta restano accessibili a condizioni decise da altri. Anthropic ha pubblicato la classe Mythos con due nomi e due regole: Fable con i guardrail, che dirotta le richieste su cyber, bio e chimica verso un modello più sorvegliato, e Mythos vero e proprio, senza freni pubblici, riservato a un programma ristretto. Sopra questa scelta industriale è arrivata la geopolitica, con il blocco all’export che ha staccato i modelli di frontiera dal resto del mondo da un giorno all’altro.
Chi costruisce sopra una API di frontiera costruisce sopra un permesso. Un permesso ottimo, potente, conveniente finché dura, e revocabile per ragioni che non dipendono da te: una direttiva o una decisione di sicurezza nazionale presa in un fuso orario lontano. Tenere tutto il valore della propria azienda dentro quel permesso è una scommessa che in pochi farebbero a occhi aperti, se la guardassero per quello che è.
Costruire da qui con quello che si controlla
Da questa biforcazione non si esce scegliendo una metà contro l’altra. La frontiera serve, per i compiti dove la differenza si vede e si paga. L’open economico serve, per il volume. Quello che cambia è dove si mette il proprio baricentro, e quanto del proprio destino si lascia in mano a un listino o a un permesso altrui.
Per un’organizzazione che parte adesso, e parte da qui, il punto fermo viene prima della tecnologia. Prima il metodo, la mappa di quello che quel processo fa davvero, di quali dati non possono uscire, di dove la frontiera vale il prezzo e dove i modelli cinesi aperti bastano e avanzano. Poi la tecnologia, scelta su quella mappa: orchestrazione propria, inferenza che si può portare in casa, libertà di cambiare modello senza riscrivere l’azienda. In Pelle Digitale avevo descritto la tecnologia come una superficie che ci portiamo addosso, e una pelle si sceglie con cura, non si appalta al primo che la regala. La velocità di mettere AI in produzione, ormai, ce l’avranno tutti. La difendibilità, quella, resta di chi controlla il proprio stack.
Senza dubbio la domanda che lascio aperta è semplice: del valore che la tua azienda affida all’AI, quanta parte vive su qualcosa che puoi spegnere tu, e quanta su qualcosa che possono spegnere altri?