L’articolo analizza il modello economico di Anthropic, società attiva nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale generativa, evidenziando come la sua crescita poggi su una scommessa commerciale e finanziaria ancora non pienamente dimostrata: la capacità del mercato enterprise di generare ricavi sufficienti a sostenere gli enormi costi infrastrutturali del settore.
Nel 2026, Anthropic avrebbe raggiunto circa 30 miliardi di dollari di fatturato annualizzato, in forte crescita rispetto ai 9 miliardi di fine 2025. Circa l’80% dei ricavi proverrebbe da clienti business, con oltre 300.000 aziende servite.
I tre modelli presenti nel mercato GenAI
Il mercato dei foundation model può essere ricondotto a tre profili principali:
| Profilo | Caratteristiche principali |
|---|---|
| Big Tech | Google, Meta, Microsoft e Amazon investono massicciamente nell’AI, ma dispongono di business consolidati come pubblicità, cloud, search e social network. |
| OpenAI | Nata con forte orientamento consumer, deve sviluppare il segmento enterprise per sostenere i costi dei modelli e raggiungere il break-even. |
| Anthropic | Fin dall’origine orientata al mercato business, con ricavi principalmente da API e clienti aziendali. |
Anthropic risulta quindi già posizionata nel segmento in cui altri operatori, in particolare OpenAI, stanno cercando di rafforzarsi.
Il problema economico di fondo
Il nodo centrale riguarda la sostenibilità economica dei modelli di AI generativa.
I costi per infrastrutture, potenza di calcolo e sviluppo dei modelli crescono più rapidamente dei ricavi. Secondo la tesi riportata nell’articolo, il settore avrebbe bisogno di circa 600 miliardi di dollari di ricavi annui per giustificare l’attuale livello di investimenti.
Il mercato consumer, basato su abbonamenti da circa 20 dollari mensili, non appare sufficiente. Il segmento enterprise, invece, può generare ricavi più elevati, attraverso contratti pluriennali, prezzi per utente più alti e maggiori costi di migrazione per i clienti.
La nuova scommessa: prezzo basato sul valore
Anthropic e OpenAI puntano a superare il semplice modello di abbonamento per utente, orientandosi verso un sistema di prezzo collegato al valore generato.
Un agente AI in grado di svolgere attività assimilabili a quelle di un analista junior potrebbe essere prezzato a 1.000-2.000 dollari al mese, importo inferiore al costo del lavoro umano sostituito, ma molto superiore ai normali abbonamenti consumer.
Il problema è che tale modello non è ancora stato dimostrato su larga scala. Rimane aperta la questione di quanto i clienti siano realmente disposti a pagare per risultati puntuali e misurabili.
Limiti strutturali della GenAI
L’articolo evidenzia un limite tecnico ed economico rilevante: i modelli linguistici sono probabilistici e non deterministici.
Ciò significa che la GenAI non può sostituire integralmente i sistemi gestionali tradizionali, come ERP, contabilità, magazzino o fatturazione, che richiedono certezza, tracciabilità e affidabilità.
La GenAI può quindi affiancare il software classico nelle attività che richiedono interpretazione, linguaggio naturale e gestione dell’ambiguità, ma non sostituirlo integralmente.
Il rischio finanziario del settore
Il rischio non riguarda solo Anthropic, ma l’intero ecosistema dell’intelligenza artificiale.
Gli investimenti infrastrutturali programmati dalle grandi società tecnologiche per il 2026 sono stimati in 600-700 miliardi di dollari, di cui circa 450 miliardi destinati direttamente all’infrastruttura AI.
Una parte rilevante di tali investimenti è finanziata anche tramite debito e credito privato. Se la scommessa enterprise non dovesse produrre ricavi adeguati, la correzione potrebbe coinvolgere non solo le società AI, ma anche fondi di credito, fondi pensione, banche e investitori istituzionali.
Conclusione operativa
La scommessa di Anthropic è considerata una delle più razionali del mercato, perché già orientata al segmento business, dove i ricavi potenziali sono più elevati.
Tuttavia, se anche questo modello non dovesse risultare sostenibile, il problema non riguarderebbe soltanto Anthropic, ma l’intero modello economico della GenAI.
La questione centrale diventa quindi se l’intelligenza artificiale generativa sia davvero in grado di produrre, nelle imprese, un valore economico sufficiente a giustificare gli enormi investimenti infrastrutturali e finanziari oggi in corso.
fonte: Fuggetta, Politecnico di Milano and CEFRIEL, Italy