Il 60% delle grandi aziende ha già messo un tetto alla spesa per l’intelligenza artificiale. È il dato principale che emerge da un report di UBS, pubblicato il 23 giugno, basato su interviste con circa 13 dirigenti IT enterprise. La stretta riguarda soprattutto i costi per token e per le risorse di calcolo, esplosi oltre ogni previsione di budget con l’adozione degli agenti AI autonomi. Chi rischia di più, secondo gli analisti guidati da Karl Keirstead, sono proprio OpenAI e Anthropic: i loro modelli frontier sono il bersaglio principale di chi cerca risparmi.
La pressione sui bilanci non è arrivata dal nulla. Le aziende che hanno scommesso sull’AI hanno scoperto che gli agenti per la scrittura di codice — in particolare strumenti come Claude Code — consumano token a ritmi che nessuna voce di budget del 2024 aveva anticipato. Casi estremi documentati: utenti con fatture mensili fino a 35.000 dollari, team che sforano le quote del 200%, organizzazioni che hanno ridotto i tool AI interni da cinque a due. Uber, citata nel report come caso rappresentativo, ha bruciato l’intero budget AI 2026 in quattro mesi: l’adozione di Claude Code era salita dall’32% all’84% dei suoi 5.000 ingegneri, con costi mensili per sviluppatore tra 500 e 2.000 dollari. Il CTO ha dichiarato che l’azienda è “tornata al punto di partenza” sulla pianificazione dei costi.
La risposta delle aziende non è l’abbandono dell’AI. È la razionalizzazione. Il model routing — tecnica che smista i compiti semplici verso modelli economici e riserva i modelli premium al ragionamento complesso e al codice — si sta diffondendo rapidamente. Sul marketplace OpenRouter, i modelli cinesi sono passati dall’1% degli utilizzi nel 2024 a oltre il 60% a maggio 2026. Alternative come DeepSeek, Qwen di Alibaba, MiniMax e GLM di Zhipu AI compaiono sempre più spesso nelle shortlist aziendali, perché possono girare in locale o su cataloghi cloud. Lo dimostra anche il caso di Lindy: il CEO Flo Crivello ha spostato il 100% del traffico da Claude a DeepSeek, stimando risparmi da milioni di dollari in pochi mesi. La sua motivazione: “È una questione di sopravvivenza per il business.”
Il timing è delicato per OpenAI e Anthropic. Entrambe le società hanno depositato in modo confidenziale i prospetti IPO presso la SEC a inizio giugno. Anthropic ha dichiarato un run rate annualizzato di 47 miliardi di dollari a maggio, con circa l’85% dei ricavi proveniente da clienti enterprise e sviluppatori. OpenAI si attestava intorno ai 25 miliardi annualizzati. Valutazioni che superano rispettivamente 950 e 850 miliardi di dollari. Gil Luria, analista di D.A. Davidson, ha messo in guardia: “I tassi di crescita attuali per Anthropic e OpenAI sono i più alti che avranno mai” — e aggiunge che la prospettiva di quotarsi prima che i clienti enterprise razionalizzino la spesa crea un incentivo preciso ad accelerare i tempi della quotazione. OpenAI sta valutando tagli significativi ai prezzi e ha lanciato strumenti di controllo della spesa per gli amministratori enterprise. Anthropic ha introdotto limiti di spesa configurabili a livello individuale e organizzativo.
Lo scenario che si apre è quello di un mercato che ridisegna la gerarchia tra modelli. I frontier model non scompaiono: restano l’opzione preferita per i task ad alta complessità, dove il margine di errore è basso. Ma la quota di traffico che va ai modelli economici — open source o cinesi — cresce ogni settimana. Microsoft, Amazon e Google stanno spingendo offerte orientate all’efficienza di costo, con Google che ha presentato Gemini 3.5 Flash come alternativa capace di far risparmiare oltre un miliardo di dollari annui alle grandi aziende. Per OpenAI e Anthropic, la vera sfida non è perdere clienti: è mantenere i margini mentre il mercato impara a spendere meglio.
