Se i modelli sono così bravi, perché OpenAI continua a vendere l’accesso?

Se avessi una macchina in grado di costruire un’azienda redditizia a partire da un prompt, la affitteresti a token? È la domanda scomoda dietro un thread su Hacker News. Chi l’ha aperto si chiede se OpenAI o Anthropic guadagnerebbero molto di più creando aziende che usano i propri modelli, invece di vendere l’accesso a tutti gli altri.

È una domanda ingenua nel senso migliore del termine, e non ha una risposta comoda. Pensiamo che la lettura «vendere l’accesso è il segnale» sia in gran parte giusta, anche se va sfumata.

Il segnale: nessuno vende la gallina dalle uova d’oro

Quando OpenAI ha lanciato GPT-5, ha detto che, usando il ragionamento, il modello era «paragonabile o migliore degli esperti in circa la metà dei casi» in un benchmark interno sul lavoro intellettuale di valore economico, in oltre 40 professioni. È un’affermazione forte. Ma «metà dei casi» in un test progettato dal laboratorio non equivale a «gestire un’azienda senza supervisione». Un’azienda non è un elenco di compiti. Significa trovare clienti, assumersi responsabilità, gestire la telefonata che va storta alle 3 di notte e avere ragione su un mercato per anni.

Se i modelli sapessero farlo in modo affidabile, la mossa razionale sarebbe tenerli in casa e accumulare vantaggio. I laboratori fanno l’opposto: vendono la capacità a tutti. Lo leggiamo come preferenza rivelata. Non dimostra che i modelli siano deboli, ma suggerisce che la distanza tra impressionante in un benchmark e autonomo sul mercato sia maggiore di quanto lasci intendere il marketing.

La spiegazione migliore è meno lusinghiera e più noiosa

C’è una seconda lettura, ed è giusto rendergli merito. I laboratori forse non creano aziende a raffica perché sono impegnati in un’altra scommessa: essere la piattaforma. Un business di piattaforma e un portafoglio di startup sono lavori diversi, con talenti, rischi e conflitti di interesse differenti. Se un laboratorio facesse concorrenza ai propri clienti, questi potrebbero cambiare fornitore.

Poi ci sono i soldi. Secondo un articolo su Medium, che trattiamo con cautela perché è un post di blog costruito attorno alla trascrizione di un chatbot, OpenAI ha perso quasi 8 miliardi di dollari nel 2025 e solo il 5% degli 800 milioni di utenti di ChatGPT paga. Questi numeri vanno presi come indicativi, non come certificati. Se sono anche solo approssimativamente giusti, l’azienda non ha un esercito di fondatori di riserva. Lotta per coprire le bollette del calcolo e, secondo lo stesso articolo, ha iniziato a testare pubblicità in ChatGPT.

Intanto i capitali sono enormi. La CNBC riferisce, citando persone vicine all’operazione, che OpenAI sta raccogliendo fino a 30 miliardi di dollari a una valutazione di 1.250 miliardi di dollari, e che a febbraio ha detto agli investitori di puntare a circa 600 miliardi di dollari di spesa totale in calcolo entro il 2030. Un’azienda che spende su questa scala ha bisogno subito di ricavi ricorrenti e prevedibili. L’accesso a consumo a un modello li garantisce. Un portafoglio di startup, molte delle quali probabilmente fallirebbero, no.

Cosa significa per tutti gli altri

A nostro avviso, il thread smonta due narrazioni in un colpo solo. La prima è quella per cui «l’IA sostituirà le aziende». Se la sostituzione fosse vicina, le prime aziende sostituite sarebbero quelle che i laboratori potrebbero costruire da soli. La seconda è quella per cui «l’AGI rende irrilevante l’economia». Noah Smith scrive che, quando ha sollevato dubbi su costi e commoditizzazione con persone attuali o ex di OpenAI, la risposta è stata che nulla di tutto ciò conta perché OpenAI sarà la prima a raggiungere l’AGI. È una fede, non un piano industriale, e il fatto che l’azienda venda ancora token suggerisce che si copra anche le spalle.

La lezione pratica è per fondatori e acquirenti. Se costruisci su un modello, dai per scontato che i laboratori non abbiano trovato il modo di fare il tuo lavoro con esso, altrimenti lo farebbero. Il tuo vantaggio sta nella distribuzione, nella conoscenza del settore e nella responsabilità, e nulla di questo lo fornisce un modello. E se compri, ricorda che il modello sta diventando un input di base: i modelli aperti raggiungono circa il 90% delle prestazioni di quelli chiusi a prezzi molto inferiori, secondo MIT Sloan, anche se la maggior parte degli utenti paga ancora per quelli chiusi.

Verdetto

La domanda non è un tranello, ma nemmeno una prova. Vendere l’accesso è ciò che fa un’azienda quando il prodotto ha valore, i costi sono brutali e l’autonomia probabilmente non c’è ancora. Ogni affermazione secondo cui i modelli possono gestire un’azienda da soli va considerata non dimostrata finché un laboratorio non scommette sul proprio bilancio. Quando quel giorno arriverà, ci aspettiamo che ce lo comunichino smettendo in silenzio di vendere.