Quando Microsoft scommise su OpenAI, Bill Gates era contrario

L’intelligenza artificiale generativa è passata in pochi anni da ambito sperimentale a leva economica globale, capace di influenzare investimenti, infrastrutture cloud e modelli di business. La scelta di Microsoft di investire in OpenAI nel 2019, con un primo impegno da 1 miliardo di dollari, si colloca in una fase storica in cui le reti neurali profonde avevano già mostrato risultati promettenti ma non avevano ancora dimostrato tutto il loro potenziale.

Bill Gates criticava l’investimento in OpenAI

In quel periodo OpenAI adottava una struttura mista tra organizzazione senza scopo di lucro e modello a profitto limitato (in cui i rendimenti per gli investitori hanno un tetto massimo), mentre il settore dell’intelligenza artificiale era controllato da pochi grandi operatori capaci di affrontare i costi molto elevati necessari per addestrare modelli su larga scala. Il rischio era evidente: il training su architetture GPU e TPU richiedeva cluster distribuiti, elevati consumi energetici e un modello di monetizzazione ancora incerto.

All’interno della stessa Microsoft non mancavano perplessità. Il CEO Satya Nadella ha ricordato come anche il cofondatore Bill Gates avesse espresso dubbi sull’operazione, temendo che l’investimento in OpenAI potesse essere interamente assorbito senza generare ritorni.

“Ricordati che si tratta di una non profit e sì, brucerai questo miliardo di dollari“, avrebbe detto Gates a Nadella. “Avevamo una certa propensione al rischio e abbiamo detto: ‘Vogliamo provarci e vedere cosa succede’“, ha aggiunto l’attuale numero uno di Redmond.

Il contesto era in linea con la percezione diffusa dell’epoca: l’AI avanzata era considerata una tecnologia promettente ma con un orizzonte economico indefinito, in cui i costi di ricerca e infrastruttura superavano di gran lunga i ricavi generati.

Dal rischio iniziale alla centralità dei modelli generativi

Nel 2019 OpenAI non aveva ancora lanciato le versioni più avanzate dei suoi Large Language Models (LLM).

Le prime iterazioni della famiglia GPT dimostravano capacità notevoli nella generazione di testo, ma con limiti evidenti in termini di affidabilità. L’addestramento richiedeva dataset su scala Web e architetture transformer con un numero crescente di parametri, rendendo il costo computazionale un fattore critico.

Microsoft ha interpretato la collaborazione come un investimento infrastrutturale oltre che software. La partnership ha consentito di utilizzare Azure come piattaforma primaria per l’addestramento e l’inferenza, integrando sistemi di parallelizzazione e orchestrazione dei carichi. L’obiettivo era costruire una filiera completa che includesse hardware, servizi cloud e strumenti di sviluppo in grado di trasformare modelli sperimentali in servizi accessibili tramite API.

L’evoluzione dell’accordo economico e tecnologico

Negli anni successivi l’impegno finanziario di Microsoft è cresciuto fino a circa 13 miliardi di dollari. Una ristrutturazione dell’assetto societario ha attribuito all’azienda una partecipazione intorno al 27%, mentre OpenAI si è impegnata ad acquistare servizi cloud Azure per un valore progressivo di circa 250 miliardi di dollari. Il nuovo accordo prevede inoltre il versamento a Microsoft di una quota dei ricavi fino al 2032, stimata attorno al 20%.

La revisione contrattuale ha introdotto anche una maggiore flessibilità per OpenAI nella scelta delle risorse di calcolo, consentendo l’utilizzo di infrastrutture di altri provider quando necessario. Tale apertura riflette la pressione sulla disponibilità di capacità computazionale per modelli sempre più grandi e multimodali.

Ritorni economici e dibattito sulla sostenibilità dell’AI

Nonostante l’incremento dei ricavi di OpenAI e il contributo ai risultati finanziari di Microsoft, numerose analisi di mercato sottolineano come i ritorni commerciali dell’AI generativa restino inferiori alle aspettative iniziali.

Il costo dell’inferenza su larga scala, la necessità di continui aggiornamenti dei modelli e l’elevata spesa energetica riducono i margini operativi. In molti casi, le implementazioni aziendali rimangono in fase pilota o generano benefici difficili da quantificare in termini di ROI.

La situazione evidenzia una tensione tra investimenti infrastrutturali e ricavi reali. I modelli generativi richiedono una capacità computazionale crescente, mentre i modelli di pricing basati su API e abbonamenti devono ancora dimostrare una sostenibilità a lungo termine.

Molti osservatori ritengono che la redditività dipenderà dalla capacità di integrare l’AI in processi aziendali critici, riducendo costi operativi e migliorando la produttività in modo misurabile.

Impatto sull’infrastruttura cloud e sul software enterprise

L’integrazione tra OpenAI e Microsoft ha accelerato lo sviluppo di infrastrutture cloud ottimizzate per l’AI.

Azure ha implementato cluster con reti a bassa latenza basate su InfiniBand e sistemi di storage distribuito progettati per dataset di dimensioni petabyte. Sono piattaforme che supportano training distribuito, fine-tuning e inferenza in tempo reale con elevati requisiti di disponibilità.

Nel software enterprise, l’AI generativa è stata integrata in suite produttive, strumenti di sviluppo e piattaforme di gestione documentale. I modelli linguistici consentono l’automazione di attività complesse, ma introducono anche criticità tecniche: gestione della sicurezza dei dati, prevenzione delle allucinazioni dei modelli e mitigazione degli attacchi di prompt injection.

Prospettive industriali tra ottimismo e limiti strutturali

Il percorso che ha portato Microsoft a sostenere OpenAI dimostra come una decisione ad alto rischio possa ridefinire il mercato tecnologico.

Tuttavia, la sostenibilità economica dell’AI resta oggetto di valutazioni contrastanti. Da un lato si registrano ricavi in crescita e una diffusione capillare delle applicazioni generative; dall’altro permangono limiti legati ai costi, all’efficienza energetica e alla qualità dei dati di addestramento.

Le prospettive industriali indicano un’evoluzione verso modelli più efficienti e specializzati, con architetture ibride e tecniche di compressione. L’automazione di attività produttive, logistiche e agricole appare tecnicamente plausibile, ma la piena maturità economica dipenderà dall’equilibrio tra innovazione tecnologica e sostenibilità dei modelli di business.