"Code Red" di OpenAI: il progetto Shallotpeat potrebbe essere la risposta a Gemini 3 di Google? A quanto pare, già la prossima settimana...

OpenAI contro Google nella corsa all'intelligenza artificiale: un'analisi economica approfondita della battaglia di mercato

Gli equilibri di potere nella Silicon Valley sono cambiati radicalmente. Tre anni fa, il gigante dei motori di ricerca Google è stato colto di sorpresa dall'improvviso successo di ChatGPT; ora, l'ex pioniere OpenAI si trova sulla difensiva. I report interni dipingono il quadro di un'azienda sotto un'enorme pressione: il CEO Sam Altman ha avviato un riallineamento strategico sotto la bandiera interna di "Code Red". Il fattore scatenante è l'enorme recupero tecnologico del concorrente Alphabet, il cui ultimo modello, Gemini 3, è in testa ai benchmark e il cui nuovo modello di imaging, Nano Banana Pro, sta ridefinendo gli standard.

Per mantenere il suo predominio tecnologico, OpenAI si sta preparando al lancio accelerato sul mercato di un nuovo modello di ragionamento, che si dice sia il misterioso Shallotpeat. Questa mossa decisiva sta persino mettendo in pausa progetti che generano entrate come gli agenti di shopping e le integrazioni pubblicitarie. Ma la corsa non è più puramente tecnologica; è una questione di resistenza economica. Mentre Alphabet sta registrando profitti record nell'ordine di centinaia di miliardi grazie alla sua infrastruttura cloud, OpenAI, nonostante la sua rapida crescita, sta lottando con costi esplosivi e perdite ingenti. La seguente analisi fa luce sull'abisso finanziario, sui sacrifici strategici di "Code Red" e sulla possibilità che OpenAI possa resistere alla pressione della macchina di Google.

Il nome ufficiale del nuovo modello di ragionamento di OpenAI non è ancora stato confermato pubblicamente. Internamente, il modello è in fase di sviluppo con il nome in codice Shallotpeat, secondo diverse fonti attendibili. Questo nome compare in documenti interni e promemoria del CEO Sam Altman, che descrivono il modello come una risposta mirata ai vantaggi prestazionali di Gemini 3 di Google. La scelta del nome Shallotpeat è programmatica e indica che OpenAI ha identificato i punti deboli dei suoi modelli esistenti durante la fase di pre-addestramento e intende affrontarli specificamente.

Oltre al nome in codice principale Shallotpeat, altri nomi circolano tra gli sviluppatori e sulle piattaforme di benchmark. Ad esempio, un modello chiamato Robin è stato individuato su LM Arena, che potrebbe rappresentare una versione di prova o una variante. Inoltre, alcune analisi tecniche menzionano un modello correlato chiamato Garlic, descritto come uno sviluppo indipendente di Shallotpeat, che si dice implementi miglioramenti specifici nella programmazione e nel ragionamento logico.

Le speculazioni sul nome finale del prodotto per il rilascio della prossima settimana si spingono fino a "Red GPT", quest'ultimo un riferimento all'iniziativa interna Code Red. Il nome ufficiale dovrebbe essere annunciato poco prima del rilascio, con OpenAI che tradizionalmente distingue tra nomi in codice interni e nomi di prodotto pubblici.

Come un ex monopolista è diventato uno sfidante e sta spingendo il leader del mercato sulla difensiva.

OpenAI si sta preparando a lanciare un nuovo modello di ragionamento. I test interni indicano che sta superando le prestazioni del prossimo Gemini 3 di Google. Il lancio fa parte di un riallineamento strategico che richiede l'abbandono di altri progetti. OpenAI prevede di rilasciare il nuovo modello di ragionamento già la prossima settimana, secondo una nota interna del CEO Sam Altman, riportata da The Information. Altman ha affermato che il nuovo modello sta attualmente ottenendo risultati migliori rispetto al prodotto concorrente di Google, Gemini 3, nelle valutazioni interne. Non è chiaro se si tratti del modello Shallotpeat. Il lancio accelerato è la punta di diamante di un'iniziativa internamente denominata "Code Red". OpenAI sta rispondendo alla crescente pressione di Google. Il gigante dei motori di ricerca ha aumentato gli utenti attivi mensili del suo chatbot Gemini da 450 milioni a luglio a 650 milioni a ottobre, e Gemini 3 ha superato la concorrenza in numerosi benchmark. Altman ha avvertito internamente di temporanee difficoltà economiche dovute alla ripresa del concorrente.

Per concentrarsi completamente sul miglioramento di ChatGPT e del suo nuovo modello, OpenAI sta sospendendo altri progetti commerciali, secondo The Information. L'introduzione della pubblicità e lo sviluppo di agenti di intelligenza artificiale autonomi per attività di shopping e assistenza sanitaria sono in ritardo. Anche l'ulteriore sviluppo di Pulse, un servizio per briefing personalizzati, non è più una priorità. Le risorse saranno invece convogliate verso il miglioramento del comportamento del modello in ChatGPT, in particolare nella generazione di immagini. La soluzione di OpenAI è sotto crescente pressione dopo che Google ha rilasciato il nuovo, estremamente potente modello di immagine Nano Banana Pro insieme a Gemini 3. Tre anni fa, la situazione era esattamente l'opposto: Google stessa ha emesso un'allerta "Codice Rosso" per rispondere all'improvvisa minaccia al proprio motore di ricerca rappresentata dal lancio di ChatGPT. All'epoca, il gigante dei motori di ricerca ha ristrutturato numerosi team per accelerare lo sviluppo dei propri modelli di intelligenza artificiale, che alla fine ha portato al rilascio della serie Gemini.

Adatto a:

• Progetto “Shallotpeat” e “Rough Times”: il promemoria interno di Sam Altman rivela la più grande crisi di OpenAI

Confronto tra potenze finanziarie: turbolenze nelle vendite e sfide alla redditività

Le performance finanziarie di entrambi i concorrenti rivelano differenze fondamentali nelle loro posizioni economiche di partenza. OpenAI ha registrato un fatturato di 4,3 miliardi di dollari nella prima metà del 2025, con un aumento del 16% rispetto all'intero anno 2024. Il suo fatturato annualizzato aveva già raggiunto i 10 miliardi di dollari a giugno 2025, mentre l'azienda punta ad almeno 12,7 miliardi di dollari per l'intero anno 2025. Nonostante questa crescita impressionante, OpenAI rimane in forte perdita. I costi di ricerca e sviluppo ammontavano a 6,7 ​​miliardi di dollari nella prima metà del 2025, mentre le spese operative per l'inferenza erano stimate a 3,8 miliardi di dollari nel 2024 e avevano già raggiunto gli 8,65 miliardi di dollari nella prima metà del 2025. Le perdite nel 2024 ammontavano a circa 5 miliardi di dollari e il tasso di consumo di cassa per il 2025 è stimato a 8,5 miliardi di dollari. OpenAI ha speso circa 3,8 miliardi di dollari in inferenza nel 2024, mentre la maggior parte dei suoi 5 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo sono stati utilizzati per esperimenti, test e modelli mai pubblicati. I costi di ricerca e sviluppo sono aumentati da 2,5 miliardi di dollari nel 2024 a 6,7 ​​miliardi di dollari nella prima metà del 2025, evidenziando gli enormi investimenti nello sviluppo di modelli e nella scalabilità delle infrastrutture.

Alphabet, d'altro canto, si presenta come un colosso finanziariamente solido. Il terzo trimestre del 2025 ha visto l'azienda raggiungere i 100 miliardi di dollari di fatturato, raggiungendo i 102,3 miliardi di dollari, con un aumento del 16% su base annua. L'utile netto è aumentato del 33%, raggiungendo i 35 miliardi di dollari. Google Cloud ha registrato una crescita del fatturato del 34%, raggiungendo i 15,2 miliardi di dollari, mentre la pubblicità su YouTube ha generato 10,3 miliardi di dollari. Le spese in conto capitale per l'infrastruttura tecnica hanno totalizzato 24 miliardi di dollari nel trimestre, a dimostrazione dell'ingente investimento in infrastrutture di intelligenza artificiale. Questa solidità finanziaria consente a Google di effettuare investimenti a lungo termine nella ricerca e nelle infrastrutture di intelligenza artificiale senza dover affrontare pressioni immediate sulla redditività. Il backlog cumulativo del cloud ha raggiunto i 155 miliardi di dollari, a indicare una crescita sostenuta e contratti con i clienti a lungo termine. La disparità finanziaria tra le due aziende è evidente: mentre Alphabet ha già generato miliardi di profitti e dispone di un flusso di cassa a livello di gruppo, OpenAI deve cercare finanziamenti esterni e sta affrontando ingenti perdite operative.

Codice Rosso come messa a punto strategica: implicazioni economiche di un focus

L'iniziativa Code Red di OpenAI non è semplicemente una reazione alle avversità, ma piuttosto una messa a punto strategica dell'allocazione delle risorse sotto la pressione competitiva. Sam Altman ha lanciato questa iniziativa interna per migliorare ChatGPT e ritardare altri progetti come quelli pubblicitari, degli agenti di acquisto e degli agenti di intelligenza artificiale per il settore sanitario. Questo cambiamento di priorità riflette un classico adattamento economico alle mutevoli realtà competitive. I costi opportunità impliciti dei progetti ritardati devono essere valutati rispetto ai benefici previsti dal lancio accelerato del modello. OpenAI si sta concentrando sul miglioramento dell'esperienza utente, della personalizzazione, della velocità e dell'affidabilità. L'attenzione alla generazione di immagini in risposta a Nano Banana Pro di Google dimostra un posizionamento difensivo in un segmento di mercato strategicamente importante. La decisione di sospendere le integrazioni pubblicitarie, nonostante i risultati del codice nell'app Android suggeriscano già tali piani, suggerisce una priorità interna che sacrifica la monetizzazione a breve termine a favore del posizionamento di mercato a lungo termine. La strategia Code Red invia quindi un segnale economico al mercato: OpenAI sta accettando venti contrari economici temporanei per difendere la propria leadership tecnologica. I progetti Pulse per briefing personalizzati e agenti di acquisto autonomi vengono rinviati, sebbene rappresentino potenziali fonti di reddito. Questa allocazione delle risorse segue il principio economico di massimizzazione dei rendimenti in condizioni di incertezza: il rischio di perdere terreno nel core business è considerato maggiore del rischio di perdere progetti collaterali.

Metriche degli utenti e dinamiche della quota di mercato: il panorama competitivo quantitativo

Le metriche degli utenti rivelano una complessa dinamica competitiva tra il vantaggio del pioniere e l'integrazione dell'ecosistema. ChatGPT ha registrato tra 700 e 800 milioni di utenti attivi settimanali nell'ottobre 2025, mentre Gemini ha raggiunto 650 milioni di utenti attivi mensili nello stesso periodo. I tassi di crescita sono notevoli: Gemini è passato da 450 milioni di utenti a luglio a 650 milioni a ottobre 2025, con una crescita di oltre il 44% in soli tre mesi. La crescita di ChatGPT, d'altra parte, ha rallentato: da dicembre 2024 a febbraio 2025, il numero di utenti settimanali è aumentato da 300 milioni a 400 milioni, con un aumento del 33%, ma il tasso di crescita è diminuito nel corso del 2025. Le fonti riportano che ChatGPT deteneva una quota del 60,4% del mercato dell'intelligenza artificiale generativa a febbraio 2025, mentre Gemini ha raggiunto il 13,5%. Microsoft Copilot utilizza i modelli di OpenAI e ha raggiunto una quota di mercato del 14,1%. La distribuzione geografica mostra delle somiglianze: gli Stati Uniti rappresentano il mercato di utenti più grande per entrambe le piattaforme, con il 15,1% per ChatGPT e il 14,6% per Gemini. L'India è il secondo mercato più grande per entrambe. La fascia d'età 25-34 anni è la più rilevante per entrambe le piattaforme. Tuttavia, l'intensità di utilizzo differisce: gli utenti di ChatGPT trascorrono in media 12 minuti e 9 secondi per visita, mentre gli utenti di Gemini trascorrono in media 7 minuti e 8 secondi nell'ottobre 2025. Le visualizzazioni di pagina per visita sono 4,5 per ChatGPT e 4,52 per Gemini. Il tasso di rimbalzo per ChatGPT è del 40,01%. Il numero di richieste giornaliere per ChatGPT ha raggiunto i 2,5 miliardi nel luglio 2025. L'elaborazione mensile di token presso Google è aumentata a 7 trilioni di token al minuto. Il numero di clienti aziendali per Gemini su Google Cloud è cresciuto di 35 volte rispetto all'anno precedente. Il 92% delle aziende Fortune 500 utilizza ChatGPT in qualche forma. L'integrazione del motore di ricerca Google tramite AI Overviews raggiunge 2 miliardi di utenti mensili. L'integrazione di Gemini con Android raggiunge oltre 3 miliardi di dispositivi in ​​tutto il mondo.

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Investimenti in ricerca e sviluppo come fattore competitivo: l'economia di scala della formazione sull'intelligenza artificiale

I costi di ricerca e sviluppo rivelano differenze fondamentali nelle economie di scala delle due aziende. OpenAI ha investito 2,5 miliardi di dollari in R&S nel 2024, la maggior parte dei quali è stata spesa in esperimenti e modelli non pubblicati. Nei primi sei mesi del 2025, la spesa in R&S è stata di 6,7 miliardi di dollari, il che suggerisce un tasso annuo superiore a 13 miliardi di dollari. I costi di inferenza sono saliti alle stelle, passando da 3,8 miliardi di dollari nel 2024 a 8,65 miliardi di dollari nella prima metà del 2025. Questa esplosione dei costi riflette la realtà economica dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale: più potenti sono i modelli, maggiori sono i costi computazionali. La maggior parte dei 5 miliardi di dollari di spesa in R&S nel 2024 è stata destinata a cicli di ricerca, addestramento sperimentale o riduzione del rischio, mentre solo 480 milioni di dollari sono stati utilizzati per addestrare modelli effettivamente rilasciati come GPT-4.5, GPT-4o e o3. I costi marginali impliciti del miglioramento dei modelli aumentano esponenzialmente. OpenAI ha speso circa 1,8 miliardi di dollari in inferenza nel 2024, il che implica un margine di circa il 50% con un ritorno sulle vendite di circa 3,7 miliardi di dollari. I costi di elaborazione totali nel 2024 sono stati stimati in 6 miliardi di dollari. La spesa in ricerca e sviluppo per il 2024 è stata di 5 miliardi di dollari, con ammortamento su più anni. Le spese di vendita e marketing hanno raggiunto i 2 miliardi di dollari nella prima metà del 2025. Anche gli stipendi dei dipendenti ammontano a miliardi. La pianificazione della capacità totale prevede la costruzione di 250 gigawatt di capacità di elaborazione entro il 2033, con un costo di 10 trilioni di dollari. I data center da un gigawatt costano tra i 32,5 e i 60 miliardi di dollari e richiedono due anni e mezzo per essere costruiti. Il fabbisogno finanziario totale per i prossimi dodici mesi è stimato in 400 miliardi di dollari.

Google dispone di un budget aziendale per la ricerca e sviluppo di oltre 40 miliardi di dollari all'anno, con una quota significativa destinata alla ricerca sull'intelligenza artificiale. Le spese in conto capitale per le sole infrastrutture tecniche hanno raggiunto i 24 miliardi di dollari nel terzo trimestre del 2025. Gli investimenti totali in infrastrutture di intelligenza artificiale per il 2025 sono stimati in 85 miliardi di dollari. Google elabora 980 trilioni di token al mese, quasi il doppio dei 480 trilioni di token elaborati a maggio 2025. L'efficienza energetica è migliorata di 33 volte e l'impronta di carbonio per prompt è stata ridotta di 44 volte. Google può ammortizzare i costi di addestramento e inferenza dei modelli attraverso la sua attuale attività cloud e sfruttare le sinergie derivanti dallo sviluppo di semiconduttori. Lo sviluppo interno di chip utilizzando TPU riduce la dipendenza da NVIDIA e abbassa il costo marginale dell'inferenza. I vantaggi di scalabilità di Google sono sostanziali: l'integrazione di Gemini nel motore di ricerca, in Android e in Workspace consente la distribuzione immediata a miliardi di dispositivi senza costi aggiuntivi di acquisizione clienti. I costi infrastrutturali possono essere ammortizzati sull'intero portafoglio Alphabet, mentre OpenAI deve sostenere tutti i costi internamente.

Adatto a:

• Perché l'intelligenza artificiale gestita potrebbe colmare il divario globale nell'adozione dell'intelligenza artificiale

Strategie di monetizzazione e redditività a lungo termine: percorsi verso la sostenibilità economica

Gli approcci di monetizzazione delle due aziende differiscono fondamentalmente e hanno profonde implicazioni per la loro redditività a lungo termine. OpenAI genera fatturato principalmente attraverso gli abbonamenti a ChatGPT, l'utilizzo delle API e le vendite aziendali. Il numero di abbonati paganti ha raggiunto i dieci milioni tra Plus, Team e Pro, oltre a un milione di utenti commerciali. Il fatturato annuo derivante dagli abbonamenti è di 2,7 miliardi di dollari e si prevede che raggiungerà i 4 miliardi di dollari entro la fine del 2025. L'utilizzo delle API e le vendite aziendali contribuiscono ulteriormente alla diversificazione del fatturato. OpenAI offre funzionalità di produttività come l'editing di fogli di calcolo e presentazioni per una maggiore integrazione nei flussi di lavoro aziendali. Il prezzo segue un classico modello freemium, con 20 dollari al mese per le funzionalità premium. Il ritorno sulle vendite derivante dall'inferenza è di circa il 50%, il che dovrebbe portare a un miglioramento dell'economia di scalabilità con l'aumento del numero di utenti. Tuttavia, i costi stanno crescendo più rapidamente dei ricavi: la spesa in R&S è aumentata da 2,5 miliardi di dollari nel 2024 a 6,7 ​​miliardi di dollari nella prima metà del 2025. I costi di inferenza sono aumentati da 3,8 miliardi di dollari nel 2024 a 8,65 miliardi di dollari nella prima metà del 2025. Questa struttura di costo richiede una continua raccolta di capitali. OpenAI ha annunciato un round di finanziamento da 40 miliardi di dollari a marzo 2025, guidato da SoftBank, con una valutazione di 300 miliardi di dollari. Il fabbisogno di finanziamento per i prossimi dodici mesi è stimato in 400 miliardi di dollari. La redditività a lungo termine dipende dalla capacità di ridurre i costi di inferenza e sviluppare nuovi canali di monetizzazione. Sebbene le integrazioni pubblicitarie pianificate siano state sospese, rimangono una potenziale fonte di entrate. Anche lo sviluppo di agenti di acquisto autonomi e di intelligenza artificiale per l'assistenza sanitaria è stato ritardato, sebbene questi mercati offrano un potenziale di fatturato significativo. L'intensità della concorrenza costringe OpenAI a sacrificare la monetizzazione a breve termine a favore del posizionamento di mercato.

Google persegue una strategia di monetizzazione diversa. I ricavi di Gemini non vengono riportati separatamente, ma sono integrati nei ricavi complessivi di Google Search, Google Cloud e Workspace. Le panoramiche AI ​​nel motore di ricerca raggiungono due miliardi di utenti mensili e contribuiscono indirettamente ai ricavi pubblicitari. I ricavi di Google Cloud sono cresciuti del 34%, raggiungendo i 15,2 miliardi di dollari, con Gemini che ha svolto un ruolo significativo per i clienti aziendali. Gli 85.000 clienti aziendali di Gemini su Google Cloud hanno registrato un aumento di 35 volte dell'utilizzo rispetto all'anno precedente. Il prezzo di Gemini è simile a quello di OpenAI, con 20 dollari al mese per le funzionalità premium, ma la monetizzazione viene gestita tramite l'attuale sistema di fatturazione e distribuzione di Google. I ricavi pubblicitari di Alphabet hanno raggiunto i 74,18 miliardi di dollari nel terzo trimestre del 2025, con un aumento del 12,7% su base annua. La pubblicità su YouTube ha raggiunto i 10,26 miliardi di dollari. I ricavi da abbonamento sono cresciuti del 21%, raggiungendo i 12,9 miliardi di dollari. Google può recuperare i costi della sua infrastruttura di intelligenza artificiale attraverso molteplici flussi di entrate e sfruttare le sinergie della sua piattaforma pubblicitaria esistente. La redditività a lungo termine di Gemini dipende quindi meno dagli abbonamenti diretti che dal rafforzamento dell'ecosistema Alphabet nel suo complesso. Il backlog cloud di 155 miliardi di dollari offre visibilità sui ricavi futuri. I margini operativi di Alphabet sono del 30,5%, mentre OpenAI continua a registrare perdite sostanziali.

Scenari economici futuri e previsioni competitive: percorsi verso la maturità del mercato

Le prospettive economiche a lungo termine di entrambe le aziende mostrano percorsi diversi verso la maturità di mercato e la redditività. OpenAI deve raggiungere enormi economie di scala per ridurre i costi di inferenza e recuperare le spese di ricerca e sviluppo. Con 800 milioni di utenti attivi settimanali e 10 milioni di abbonati paganti, OpenAI ha solide basi per la crescita. La sua prevista espansione a un miliardo di utenti entro la fine del 2025 migliorerebbe significativamente le sue economie di scala. Tuttavia, i costi stanno crescendo più rapidamente dei ricavi. Le spese di ricerca e sviluppo sono aumentate da 2,5 miliardi di dollari nel 2024 a 6,7 ​​miliardi di dollari nella prima metà del 2025. I costi di inferenza sono aumentati da 3,8 miliardi di dollari nel 2024 a 8,65 miliardi di dollari nella prima metà del 2025. Per raggiungere la redditività, OpenAI deve ridurre i costi di inferenza per utente e sviluppare nuovi canali di monetizzazione. Le integrazioni pubblicitarie pianificate potrebbero generare entrate sostanziali, ma l'adozione da parte degli utenti è incerta. Lo sviluppo di soluzioni aziendali specializzate per la sanità, la finanza e l'e-commerce potrebbe generare margini più elevati rispetto agli abbonamenti standard. La piattaforma API per sviluppatori offre un approccio ecosistemico, ma la concorrenza di modelli open source come Llama e Mistral di Meta si sta intensificando. La visione a lungo termine di Altman prevede 250 gigawatt di capacità di calcolo entro il 2033, il che costerebbe diecimila miliardi di dollari. Questa ambizione richiede un finanziamento costante di oltre 400 miliardi di dollari nei prossimi dodici mesi. La valutazione di OpenAI potrebbe raggiungere i 300 miliardi di dollari, ma la redditività rimane elusiva. Le dinamiche competitive costringono OpenAI a bilanciare la monetizzazione a breve termine con il posizionamento di mercato a lungo termine. La strategia Code Red segnala un impegno alla pressione competitiva e la volontà di sacrificare i guadagni a breve termine. La domanda è se i mercati dei capitali finanzieranno questo modello di crescita nel lungo periodo.

Google sta perseguendo un percorso diverso verso la maturità di mercato. L'integrazione di Gemini nel suo motore di ricerca, Android e Workspace consente una monetizzazione lenta ma costante senza fatturazione diretta. AI Overviews raggiunge due miliardi di utenti e migliora la qualità della ricerca, incrementando indirettamente i ricavi pubblicitari. L'adozione aziendale è in crescita, con 85.000 clienti e un aumento di 35 volte dell'utilizzo. Il backlog cloud di 155 miliardi di dollari offre visibilità sui ricavi futuri. Gli 85 miliardi di dollari di spesa in conto capitale per l'infrastruttura di intelligenza artificiale nel 2025 saranno recuperati dall'intero portafoglio Alphabet. Lo sviluppo interno di chip utilizzando TPU riduce la dipendenza da NVIDIA e abbassa i costi di inferenza. L'efficienza energetica è migliorata di 33 volte e l'impronta di carbonio è stata ridotta di 44 volte. Google può distribuire i costi fissi dell'infrastruttura su più flussi di entrate, mentre OpenAI sostiene tutti i costi internamente. La strategia a lungo termine di Google sembra mirare a far diventare l'intelligenza artificiale una commodity e a monetizzarla attraverso il suo ecosistema. I margini del cloud migliorano con l'aumento dell'automazione e della scalabilità. Il potere di mercato di Google sui motori di ricerca rimane intatto, con una quota di mercato del 90%. I rischi normativi derivanti dai procedimenti antitrust, in particolare la multa di 3,45 miliardi di dollari inflitta dall'UE, potrebbero avere un impatto sui modelli di business. A lungo termine, Google potrebbe offrire servizi di intelligenza artificiale come parte della sua piattaforma cloud e pubblicitaria, mentre OpenAI deve concentrarsi su modelli di intelligenza artificiale pura. La questione è se il modello di business basato sull'intelligenza artificiale pura possa essere economicamente sostenibile o se alla fine verrà assorbito dai principali fornitori di servizi cloud. Le dinamiche competitive mostrano che Google può difendere la propria posizione di mercato attraverso l'integrazione dell'ecosistema e la solidità finanziaria, mentre OpenAI si basa sull'innovazione tecnologica e sulla rapida crescita. La sostenibilità economica di entrambi gli approcci sarà determinata nei prossimi tre-cinque anni.

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