Il vero costo dell'intelligenza artificiale per le aziende non si nasconde nella fase di sviluppo dei modelli, ma si manifesta ogni giorno nelle operazioni quotidiane. Mentre i riflettori rimangono puntati sui grandi modelli linguistici come GPT-5 di OpenAI o Gemini 2.5 di Google, la realtà economica delle imprese racconta una storia diversa: è l'utilizzo pratico di questi strumenti a determinare l'impatto sul bilancio. La differenza tra creare un'intelligenza artificiale e metterla al lavoro rappresenta il divario tra un investimento una tantum e una spesa ricorrente che può trasformarsi in una voragine economica.
Dove si annidano i costi nascosti
Ogni volta che un dipendente interroga un chatbot aziendale, un sistema antifrode analizza una transazione o un medico utilizza l'AI per interpretare una scansione, si attiva un processo di inferenza. Come spiega Nvidia in un post del proprio blog, "addestrare un modello è essenzialmente un costo una tantum, ma nell'inferenza ogni prompt usa token che comportano dei costi".
Il motivo risiede nella natura stessa del processo: ogni richiesta costringe il modello AI a eseguire calcoli completamente nuovi, attivando le GPU e generando costi per elettricità e raffreddamento. A questi si aggiungono gli investimenti per l'acquisto dei chip specializzati, la costruzione e manutenzione dei data center, oltre al personale necessario. Quando le aziende accedono ai modelli tramite API cloud, tutti questi costi vengono incorporati nelle tariffe di inferenza.
Un caso emblematico arriva dal settore delle costruzioni, dove un'azienda ha sviluppato uno strumento di analisi predittiva basato su AI nel cloud. Inizialmente, i costi si aggiravano attorno ai 200 dollari mensili, come racconta Pavel Bantsevich, product manager di Pynest. Tuttavia, non appena gli utenti hanno iniziato a utilizzarlo intensivamente, la spesa è schizzata a 10.000 dollari al mese.
Il passaggio a un'infrastruttura self-hosted ha permesso di ridurre e stabilizzare i costi, ma questi rimangono comunque attorno ai 7.000 dollari mensili.
Il fenomeno delle esche commerciali
Paradossalmente, mentre le aziende affrontano costi crescenti, i consumatori possono accedere a servizi AI gratuiti o a prezzi simbolici - ChatGPT costa circa 20 dollari al mese, così come Claude e Perplexity AI. Questi prezzi rappresentano delle loss leader, ovvero offerte in perdita progettate per creare dipendenza dall'AI, strategia che si è rivelata vincente considerando che ChatGPT vanta ormai 700 milioni di utenti settimanali.
Uno spiraglio di ottimismo sui costi
Fortunatamente, l'orizzonte economico dell'AI mostra segnali incoraggianti. Il Stanford AI Index Report del 2025 rivela che i costi di inferenza per un sistema con prestazioni equivalenti a GPT-3.5 sono diminuiti di oltre 280 volte tra novembre 2022 e ottobre 2024, con ulteriori riduzioni previste.
Per i leader aziendali, il messaggio è chiaro: invece di farsi abbagliare dai titoli sui progressi nell'addestramento dei modelli o dalle loro dimensioni, l'attenzione dovrebbe concentrarsi sulla gestione dell'inferenza. È qui che si gioca la vera partita economica dell'intelligenza artificiale, quella che determina se l'AI rappresenterà un investimento sostenibile o un costo fuori controllo.