Nel mondo dell’intelligenza artificiale si parla molto di modelli, ma chi vuole investire in modo efficace deve guardare all’intero ecosistema. In questo articolo analizziamo i quattro livelli fondamentali della filiera dell’IA mettendo in luce dove si trovano le vere opportunità di crescita.
I 4 livelli della filiera dell’IA
L’ecosistema dell’intelligenza artificiale può essere suddiviso in quattro grandi livelli:
- Hardware – la base fisica su cui tutto si regge (chip, GPU, infrastrutture di calcolo);
- Data center – i grandi centri che ospitano e alimentano i modelli con potenza computazionale e spazio di archiviazione;
- Modelli di IA – modelli complessi come ChatGPT, Gemini, Claude, addestrati per comprendere e generare contenuti;
- Applicazioni – gli strumenti che sfruttano questi modelli per risolvere problemi specifici nel mondo reale.
I primi tre livelli sono ad altissima intensità di capitale: richiedono miliardi di dollari in investimenti, strutture, ricerca ed energia. Sono quasi esclusivamente appannaggio di grandi operatori globali come NVIDIA, Google, Microsoft o Amazon.
Il quarto livello – quello delle applicazioni – è invece molto più accessibile: chiunque, con le giuste competenze e una buona idea, può costruire un’app che utilizza un modello tramite le API. È qui che si aprono le vere opportunità per startup, professionisti, PMI e investitori indipendenti.
Dove conviene investire: il vero valore della filiera
Quando si parla di intelligenza artificiale, l’attenzione mediatica e politica si concentra quasi sempre sui modelli: sistemi potenti che generano testi, immagini, previsioni. E in effetti, per i governi, assicurarsi un ruolo nella corsa globale allo sviluppo di modelli sempre più avanzati è una questione strategica: è in gioco la sovranità tecnologica. Ma per imprenditori e investitori, le logiche sono diverse.
Sviluppare modelli di IA richiede risorse ingenti: servono enormi quantità di dati, hardware specializzato e settimane (se non mesi) di calcolo. Inoltre, i modelli tendono a diventare obsoleti in tempi rapidissimi, sostituiti da nuove versioni più efficienti. I costi sono altissimi e i ricavi diretti restano incerti: si parla sempre più spesso di una “corsa al ribasso” dove il valore sembra svanire.
Diverso è il discorso per le applicazioni. Le applicazioni AI sono software e servizi che usano i modelli già esistenti tramite le cosiddette API (Application Programming Interface). Le API sono interfacce digitali che permettono a un programma di dialogare con un modello di IA, inviando richieste (prompt) e ricevendo risposte. In pratica, consentono a chi sviluppa software di sfruttare la potenza dei modelli senza doverli ricreare da zero.
Un buon esempio è quello della dogana tra due Stati, ma con una metafora leggermente diversa: l’applicazione è come un cittadino che desidera inviare un pacco all’estero (cioè al modello di IA). Per farlo, si rivolge a un’azienda di trasporti (l’azienda che ha sviluppato l’applicazione), la quale mette a disposizione un corriere (l’API) che prende il pacco e lo consegna alla dogana dello Stato di destinazione (il modello, ad esempio ChatGPT). Il cittadino paga il trasporto: il corriere trattiene una parte del compenso per il servizio reso e il resto lo consegna alla dogana, che applica una tassa per accettare, processare il pacco e preparare una risposta (un pacco di ritorno) che verrà consegnata al corriere. A sua volta, il corriere riporterà il pacco al cittadino che aveva fatto la richiesta, completando così l’intero ciclo comunicativo tra applicazione e modello. Allo stesso modo, nell’interazione tra applicazioni e modelli, l’utilizzo delle API ha un costo, e anche il modello impone un prezzo per ogni richiesta elaborata. Questo rende evidente come ogni richiesta abbia un prezzo e come anche il traffico tra applicazioni e modelli sia regolato da logiche economiche.
Ed è proprio in questa interazione tra modelli e applicazioni che nascono le migliori opportunità di sviluppo economico. È più redditizio, infatti, creare strumenti che:
- adattano i modelli a scopi specifici, tramite un addestramento mirato o una messa a punto;
- semplificano l’interazione, costruendo interfacce intuitive che aiutino gli utenti a formulare prompt efficaci;
- ottimizzano il risultato, guidando l’utente verso i migliori output possibili.
Le applicazioni sono ciò che porta l’IA nella vita reale: strumenti per la sanità, la finanza, l’istruzione, il marketing, la logistica. Sono soluzioni che risolvono problemi concreti, aumentano la produttività, migliorano l’esperienza utente.
