Together AI ha appena raccolto 800 milioni di dollari a una valutazione di 8,3 miliardi. I suoi clienti includono Cursor, Cognition e Decagon. E secondo i dati dichiarati dalla stessa azienda — vale la pena tenerlo a mente: è una fonte interessata, non neutrale — l'uso di modelli AI a codice aperto è triplicato a livello globale nell'arco di dodici mesi. Un anno fa erano una nicchia per sviluppatori. Oggi le grandi aziende ci stanno spostando i loro carichi di lavoro.

Cosa c'entra con te che sei un freelancer o hai una piccola impresa italiana? C'entra su tre livelli concreti: i costi degli strumenti che usi, la gestione dei tuoi dati, e la posizione competitiva che stai costruendo. Proviamo a capire perché — e dove questo cambiamento ti tocca davvero.

Cos'è un modello AI open source e perché sta esplodendo?

Un modello AI open source è un sistema di intelligenza artificiale il cui codice è pubblico, scaricabile e modificabile da chiunque — a differenza di ChatGPT o Gemini, che girano su infrastrutture chiuse di OpenAI e Google e ti fanno pagare per ogni singola chiamata. È un po' come la differenza tra comprare un robot da cucina con i componenti sigillati e non apribili, e comprarne uno su cui puoi intervenire, cambiare il motore, aggiungere pezzi. Il secondo è più scomodo da gestire, ma non ti chiede il canone mensile e non ti dice "scusa, questa funzione è disponibile solo nel piano Pro".

Fino a qualche anno fa i modelli a codice aperto erano decisamente inferiori a quelli proprietari. Meta ha cambiato le cose con Llama, poi sono arrivati Mistral, DeepSeek, Qwen. Su benchmark standardizzati come MMLU — che misura la conoscenza su 57 discipline — e HumanEval — che valuta la generazione di codice — alcune versioni recenti di questi modelli hanno raggiunto punteggi entro cinque punti percentuali da GPT-4 su ragionamento matematico e generazione di codice, con Llama 3 che supera GPT-4 su HumanEval secondo i dati pubblicati da Meta a maggio 2024. Non su tutto, e non sempre in modo consistente: ma abbastanza da rendere la scelta non ovvia come sembrava due anni fa. Risultato: le aziende hanno iniziato a spostarsi. Le prenotazioni annuali di Together AI hanno superato 1,15 miliardi di dollari — dato dichiarato dall'azienda stessa, quindi da prendere con le pinze, ma in linea con la crescita documentata da Andreessen Horowitz nel suo State of AI 2024.

La corsa verso il codice aperto non è per idealismo. È per soldi.

Perché le grandi aziende stanno abbandonando i modelli proprietari?

I modelli AI proprietari — quelli di OpenAI, Anthropic, Google — costano per ogni "token" elaborato, costano se vuoi personalizzarli, costano se hai volumi alti, costano se vuoi che i tuoi dati rimangano tuoi. E poi c'è la dipendenza: se OpenAI cambia i prezzi domani mattina (lo ha già fatto più volte), tu sei incastrato. Se hai già costruito un prodotto o un flusso di lavoro attorno alle loro API, migrare è costoso e lento. È un po' come affittare un appartamento in cui il proprietario può cambiare il canone ogni trimestre e tu hai già traslocato tutti i mobili.

I modelli a codice aperto risolvono questo problema in modo brutalmente semplice: li scarichi, li fai girare sulla tua infrastruttura — o su quella di un provider specializzato come Together AI — e il costo per singola elaborazione crolla. Anthropic pubblica prezzi di 5 dollari per milione di token in input per Claude Opus; Together AI offre Llama 3 70B a circa 0,20 dollari per milione di token. Non stai pagando il margine di OpenAI. Non stai finanziando le loro GPU. Per un'azienda che processa milioni di richieste al giorno, la differenza è dell'ordine di milioni di euro l'anno. Per una piccola impresa che automatizza anche solo la gestione delle email o la prima risposta ai clienti, è la differenza tra potersi permettere l'AI e non potersela permettere.

C'è poi la questione dei dati, che per le aziende europee è forse il punto più rilevante di tutta questa storia. Molte imprese italiane — con il GDPR — non possono mandare dati sensibili sui server di un'azienda americana soggetta al Cloud Act statunitense, che obbliga le aziende USA a fornire dati alle autorità americane anche se fisicamente archiviati in Europa. Un modello in locale o su cloud europeo risolve anche questo problema. Non è solo una questione di principio: è una questione di rischio legale concreto, con sanzioni che possono arrivare al 4% del fatturato globale. Eppure è il punto su cui la maggior parte delle PMI italiane non ha ancora fatto nessuna verifica.

Cosa cambia concretamente per i freelancer e le PMI italiane?

L'effetto a cascata di questa migrazione industriale è prevedibile: quando i grandi spostano i carichi verso i modelli a codice aperto, gli strumenti per tutti — i Canva, i Notion, i tool di marketing, i software di gestione — iniziano a integrare quegli stessi modelli nelle loro versioni base. Il costo dell'intelligenza artificiale incorporata nei prodotti di consumo scende. Notion AI è già passato da un add-on separato a 10 dollari mensili a una funzionalità inclusa in certi piani; Canva ha integrato funzionalità generative nel piano gratuito. Non è filantropia: è pressione competitiva prodotta esattamente dalla dinamica descritta sopra.

Per te che lavori da solo o gestisci un piccolo team, questo significa una cosa precisa: gli strumenti AI che oggi non ti puoi permettere o che usi in versione limitata diventeranno accessibili — non perché le aziende siano diventate generose, ma perché il costo sottostante si è abbassato e la concorrenza le obbliga a trasferire parte di quel risparmio. La domanda non è se questo accadrà, ma se sarai posizionato per usarlo quando arriva.

Il rischio, però, esiste ed è simmetrico. Quando una tecnologia diventa accessibile a tutti, smette di essere un vantaggio competitivo per chiunque. Il freelancer che oggi differenzia il suo servizio perché usa l'AI meglio degli altri — domani dovrà trovare un altro modo per differenziarsi. Il marchio e l'identità professionale diventano, in questo scenario, ancora più urgenti. Perché gli strumenti si livellano. Le persone, no.

Together AI e i "neocloud": cosa sono e se ti riguardano

Together AI è quello che nel settore chiamano un "neocloud": un'infrastruttura cloud specializzata esclusivamente nell'eseguire modelli AI a codice aperto in modo efficiente. Non fa tutto come Amazon AWS o Google Cloud — fa solo quella cosa, ma a costi significativamente più bassi per chi elabora grandi volumi. I clienti citati sono Cursor, Cognition e Decagon: aziende che processano decine di milioni di richieste al giorno e per cui il costo per singola elaborazione è una voce di bilancio che si misura in milioni.

Se sei un freelancer o gestisci una PMI, Together AI in sé probabilmente non ti riguarda direttamente — non oggi. Quello che ti riguarda è il livello sotto: gli agenti AI e gli strumenti basati su modelli aperti che stanno diventando più stabili, più economici e più personalizzabili proprio perché l'infrastruttura che li sostiene si sta consolidando. Non devi capire come funzionano internamente. Devi sapere che nei prossimi mesi li troverai dentro i software che già usi — e che alcune alternative europee a strumenti americani che oggi eviti per ragioni GDPR stanno diventando tecnicamente competitive.

Tre cose da fare adesso

Se stai usando ChatGPT o Claude e funziona per quello che fai, non c'è nessun motivo urgente di migrare verso soluzioni a codice aperto domani mattina. I modelli aperti sono diventati molto capaci, ma richiedono ancora più configurazione e competenza tecnica rispetto alle alternative chiavi in mano. La migrazione ha senso quando il volume o la sensibilità dei dati la giustificano — non come esercizio ideologico.

Quello che vale la pena fare adesso, invece, sono tre cose precise:

  • Verifica cosa stai pagando per gli strumenti AI che usi. Se i prezzi non sono scesi negli ultimi sei mesi, stai probabilmente pagando un margine che il mercato sta già erodendo altrove. Cerca le alternative: in molti casi esistono già, a parità di funzionalità.
  • Controlla le versioni base dei software che paghi. Molti stanno integrando modelli open source nelle loro tier gratuite o di ingresso. Potresti avere già accesso a funzionalità AI senza saperlo — o senza aver valutato se ti conviene salire di piano o, al contrario, scendere.
  • Mappa dove vanno i tuoi dati sensibili. Se hai informazioni di clienti che oggi mandi a servizi americani, verifica se esistono alternative europee o locali equivalenti. Con il GDPR e il Cloud Act, non è una precauzione opzionale: è un'esposizione legale che molte PMI italiane stanno ignorando perché nessuno gliel'ha ancora fatto notare esplicitamente.

Scegliere tra modelli aperti e chiusi non è una questione ideologica — è una questione di costi, controllo e contesto normativo. La notizia di fondo è concreta: l'AI sta diventando più economica, più accessibile e — per chi opera in Europa — potenzialmente più gestibile dal punto di vista legale. Il lavoro da fare è capire dove questo cambiamento ti tocca davvero, prima che qualcuno che ti fa concorrenza lo capisca al posto tuo.