Il prezzo dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale sta diminuendo rapidamente. Una misura seguita da vicino dei prezzi dei token AI ha toccato nuovi minimi questa settimana, ha riferito la CNBC, l'ultimo segno di riduzione dei costi in un mercato sempre più competitivo per l'accesso a modelli linguistici di grandi dimensioni.
Lunedì l'indice LLM Token Expenditure, un indicatore giornaliero dei prezzi di mercato della società di intelligence Silicon Data, è sceso a 97 centesimi. Secondo la CNBC, ciò ha segnato il valore più basso dell’indice dalla sua creazione alla fine dello scorso anno – e la cifra si è più che dimezzata rispetto al massimo registrato all’inizio di questa estate. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra tendenze IA.
Cosa misura l'indice
L'indice di Silicon Data traccia il tasso di mercato corrente per un token di modello linguistico di grandi dimensioni: l'unità di testo che i modelli leggono e generano e l'unità su cui si basa la maggior parte dei prezzi dell'IA. Quando l’indice scende, eseguire richieste su chatbot popolari come ChatGPT di OpenAI, Claude di Anthropic o Gemini di Google generalmente costa meno ai fornitori da servire e agli utenti meno da acquistare.
Questa è una buona notizia per chiunque si basi sui modelli di intelligenza artificiale. È più complicato per le aziende dietro di loro. Come ha osservato la CNBC, un forte calo dei prezzi può condizionare i consumatori ad aspettarsi tariffe più basse per l’accesso all’intelligenza artificiale, erodendo il potere di determinazione dei prezzi dei laboratori che producono i modelli.
Perché i prezzi dei token continuano a scendere
Il recente calo è dovuto in parte all’aumento dei modelli cinesi open source. In un post di martedì citato dalla CNBC, Charles-Henry Monchau, chief investment officer di Syz Group, ha indicato Kimi K3 di Moonshot, che può ottenere prezzi inferiori rispetto alle alternative dei principali laboratori di frontiera. I modelli a peso aperto economici e capaci stabiliscono un prezzo di riferimento al di sopra del quale i modelli chiusi faticano a competere.
Anche i laboratori di frontiera hanno tagliato i propri prezzi. OpenAI ha annunciato tagli di prezzo a due dei suoi modelli GPT-5.6 a fine luglio, e Monchau ha detto ai lettori della CNBC che altri laboratori di frontiera hanno lanciato offerte con funzionalità di "prezzi dinamici", consentendo ai tassi di accesso di aumentare e diminuire con la domanda. Il calo dei costi di produzione in tutto il settore (calcoli più economici e modelli più efficienti) ha aggiunto un’ulteriore pressione al ribasso sul tasso di mercato dei token.
La stretta sui Foundation Model Labs
Gli aspetti economici della deflazione simbolica sono duri per le aziende che costruiscono i modelli. "I laboratori modello di fondazione sono i più direttamente esposti", ha scritto Monchau, secondo la CNBC. "La deflazione dei token comprime la linea delle entrate mentre gli impegni di calcolo rimangono fissi."
La risposta da lui suggerita è già visibile in tutto il settore. “La risposta strategica è visibile: il fossato deve spostarsi dalla capacità del modello grezzo – dove il divario di peso aperto è ora misurato in mesi – verso la distribuzione, la memoria e il contesto”, ha scritto Monchau. In altre parole, quando il token grezzo diventa una merce, i vantaggi durevoli risiedono nel possedere la relazione con il cliente, nel conservare il contesto dell’utente e nell’incorporare l’intelligenza artificiale nei prodotti che le persone già utilizzano.
Il tempismo conta. Come riportato dalla CNBC, il calo dell'indice LLM Token Expenditure potrebbe aumentare la pressione sui profitti dei leader dell'intelligenza artificiale come Anthropic e OpenAI mentre pensano di entrare nel mercato pubblico: entrambe le società hanno presentato in via riservata un'offerta pubblica iniziale alle autorità di regolamentazione quest'estate. Gli investitori del mercato pubblico tendono a monitorare il calo dei prezzi unitari in modo molto più intenso rispetto a quelli privati.
Effetti a catena per investitori e utenti
La tendenza deflazionistica complica anche le ragioni di investimento per lo sviluppo più ampio dell’intelligenza artificiale. La CNBC ha osservato che gli investitori potrebbero dover riconsiderare i loro rendimenti attesi sulle centinaia di miliardi di dollari investiti in data center e chip, con aziende tecnologiche a megacapitalizzazione tra cui Nvidia e Microsoft tra quelle che hanno impegnato miliardi per espandere la capacità di intelligenza artificiale. Se la produzione di tutta quella capacità – il token – continua a diventare più economica, le proiezioni dei ricavi basate sui prezzi odierni sembrano ottimistiche.
I mercati erano già in uno stato d’animo cauto. Martedì la CNBC ha riferito che i titoli tecnologici hanno guidato il mercato in ribasso, con il Nasdaq Composite ad alto contenuto tecnologico in calo di quasi l'1% e l'indice S&P 500 in ribasso dello 0,4%.
Per gli utenti, nel frattempo, la tendenza è decisamente benvenuta. Gli sviluppatori che utilizzano funzionalità di intelligenza artificiale su larga scala, le startup che creano prodotti con accesso API e gli utenti quotidiani di chatbot beneficiano tutti direttamente della riduzione del costo per richiesta. La questione aperta è quanto è basso il livello minimo e quali fornitori possono ancora gestire un’attività redditizia quando arriva a quel livello.
Cosa guardare
Tre segnali vale la pena monitorare nei prossimi mesi: se l’indice LLM Token Expenditure Index si stabilizzerà o continuerà a scivolare; se più laboratori di frontiera adotteranno prezzi dinamici per difendere le entrate; e come OpenAI e Anthropic strutturano l'economia dei token nel periodo precedente alle loro potenziali IPO. Per una copertura continua sui prezzi dell'IA, sull'economia dei modelli e sul business dell'IA, segui la nostra sezione dedicata al business dell'IA.
---
Rimani Aggiornato sull'IALe ultime notizie, analisi e scoperte sull'intelligenza artificiale — tutto in un posto.
Leggi altre notizie sull'IA →
