La prossima fase della competizione nell'intelligenza artificiale si combatterà sul terreno della fidelizzazione dei clienti, non della qualità dei modelli. OpenAI e Anthropic, le due principali startup statunitensi del settore, stanno ridisegnando le proprie strategie commerciali in vista di possibili quotazioni in borsa, spostando il focus dalla potenza computazionale alla creazione di ecosistemi difficili da abbandonare.
Il cambiamento di rotta risponde a una logica finanziaria precisa: addestrare modelli sempre più sofisticati richiede investimenti miliardari, ma i progressi vengono rapidamente replicati dalla concorrenza, rendendo la sola qualità del modello insostenibile come vantaggio competitivo duraturo. Per aziende che puntano all'IPO, i margini di profitto contano quanto — se non più — del fatturato grezzo.
È Samuel Colvin, amministratore delegato di Pydantic, startup specializzata in strumenti per sviluppatori AI, a sintetizzare la dinamica in atto: "Un anno fa, quello che contava era il fatturato. Ora, assumendo che entrambe stiano puntando all'IPO, il margine di profitto diventa cruciale." Colvin interpreta lo sviluppo accelerato di Claude Code da parte di Anthropic e di Codex da parte di OpenAI come mosse strategiche orientate proprio alla retention, più che all'avanzamento tecnologico.
Gli strumenti di coding assistito dall'AI presentano caratteristiche economiche strutturalmente più solide rispetto ai chatbot generalisti. Un sviluppatore che utilizza Claude Code o Codex su progetti complessi consuma volumi di token enormemente superiori rispetto a una sessione di chat ordinaria, generando ricavi per sessione significativamente più alti. Ma il vero valore strategico è un altro: le codebase generate con questi strumenti crescono a una velocità tale da superare la capacità di gestione umana, rendendo le aziende dipendenti dagli stessi strumenti AI per manutenere, aggiornare e interpretare il codice prodotto.
Questa logica spiega la corsa a trasformare questi prodotti in piattaforme di lavoro integrate. Anthropic sta sviluppando Cowork come ambiente collaborativo allargato, mentre OpenAI prevede di incorporare Codex direttamente in ChatGPT. L'obiettivo è costruire ecosistemi chiusi ad alto margine, analoghi — nella struttura — a quelli che hanno reso dominanti Microsoft e Apple nei rispettivi mercati.
La resistenza degli acquirenti enterprise, tuttavia, è già organizzata. Walmart ha sviluppato internamente un assistente al coding denominato Code Puppy, progettato esplicitamente per evitare la dipendenza da un singolo fornitore. Il sistema è in grado di alternare modelli di OpenAI, Anthropic, Google e altri, consentendo al gruppo retail di ottimizzare i costi e mantenere la portabilità del codice. Non si tratta di un caso isolato: la pressione verso architetture multi-provider sta diventando una priorità nei dipartimenti IT delle grandi imprese.
Si delinea così una tensione strutturale che definirà il mercato AI nei prossimi anni: da un lato, i fornitori di modelli che cercano di costruire fossati competitivi attraverso la dipendenza tecnologica; dall'altro, gli acquirenti enterprise che investono in flessibilità e interoperabilità per non ritrovarsi ostaggio di dinamiche di pricing unilaterali. Uno schema già visto nel cloud computing, dove la battaglia tra lock-in e portabilità ha ridisegnato i rapporti di forza tra AWS, Azure e Google Cloud.
La domanda aperta riguarda la sostenibilità del modello che OpenAI e Anthropic stanno inseguendo: se gli enterprise buyer riusciranno a mantenere il controllo delle proprie architetture software, quale sarà la reale capacità di questi operatori di tradurre la leadership tecnologica in margini difendibili nel lungo periodo? E soprattutto, a che punto la dipendenza da strumenti AI nella gestione del codice smette di essere un vantaggio operativo per diventare un rischio sistemico per le organizzazioni?