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Alla fine è successo, perché doveva succedere, ma onestamente credevo ci sarebbe voluto più tempo: la gente si è accorta, conti alla mano, che l’intelligenza artificiale costa. Non che la cosa fosse un segreto, peraltro: se gestire lo sviluppo, l’addestramento e l’inferenza dei vari possibili modelli di AI non richiedesse enormi somme di denaro, i grandi nomi dell’AI non starebbero perdendo miliardi di dollari ogni trimestre.

Tanto che diverse analisi dettagliate di testate finanziariamente molto più preparate della nostra hanno già ampiamente spiegato che i piani di investimento e gli obiettivi di ricavi presentati da molti nomi noti dell’IT non stanno razionalmente in piedi. È proprio una questione di semplice aritmetica. Premesso questo, come sempre non ci si rende conto della portata dei grandi fenomeni se non quando c’è qualche bolletta che inizia a salire, ed ecco perché il fantasma dei costi dell’AI si è materializzato, per molti, solo ora che - come peraltro anticipato settimane fa - GitHub ha passato il costo del suo Copilot dal classico modello flat a uno a consumo.

Sviluppatori e aziende hanno scoperto così che usare un copilot non costa più qualche decina o al massimo centinaio di dollari al mese ma, nelle proiezioni, diverse migliaia. E questo ovviamente cambia le prospettive. Bruciare token a profusione per far vedere che l’azienda usa intensamente l’AI - c’è un termine oggi di moda per questo, è “tokenmaxxing” - è bello e fa effetto se costa poco, non ha senso se in pochi giorni ti fa sforare il tuo budget aziendale per l’AI.

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