Il presidente di OpenAI, Bret Taylor, prevede che nell’arco di 12 mesi le aziende smetteranno di preoccuparsi dei token AI, man mano che fornitori esterni si prenderanno in carico gestione e costi.
Punti chiave:
- Il presidente di OpenAI si aspetta che, entro circa un anno, l’ansia delle imprese per i costi dei token AI si dissolva.
- Secondo lui saranno vendor e software verticali di settore ad assorbire la gestione dei token per conto dei clienti.
- Taylor mette anche in dubbio che i modelli open-weight a basso prezzo siano davvero più economici da far girare nella pratica.
Bret Taylor: la pressione sui costi dei token è destinata a calare
Taylor, fondatore anche della startup di customer service Sierra, ha formulato questa previsione durante un intervento del lunedì a CNBC, nella trasmissione “Squawk Box”. A suo avviso, l’attuale ondata di lamentele sulla “tokenomics” riflette un mercato dell’intelligenza artificiale ancora immaturo.
I token sono le unità di testo elaborate dai modelli e costituiscono la base su cui i provider calcolano l’uso e fatturano i clienti.
All’inizio dell’anno, l’impennata dei costi legati ai token ha spinto i CFO di alcuni dei maggiori gruppi tecnologici a ridurre le spese in AI e a chiedersi se i ritorni giustificassero davvero gli esborsi.
Taylor si aspetta che questo onere si sposti su altri attori e cita come primo esempio lo strumento di controllo della spesa appena presentato da Ramp. Società verticali, come la legaltech Harvey focalizzata sull’AI per gli studi legali, già oggi gestiscono i token per conto dei propri clienti, ha spiegato, e il mercato si sta orientando verso modelli in cui si paga per i risultati, non per il consumo di risorse.
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Kimi K3 alla prova delle promesse di efficienza sui token
Taylor ha paragonato il momento attuale ai primi anni di Internet, quando mettere online un sito web era molto più costoso di oggi. L’attuale complessità di misurare e contabilizzare i token, a suo giudizio, apre spazio a imprenditori che vogliono creare prodotti in grado di sollevare le aziende da questa incombenza.
Il 16 luglio Ramp ha lanciato la sua dashboard per monitorare la spesa in token, segnalando che tra i suoi clienti il consumo era aumentato di 20,7 volte rispetto a giugno 2025.
Nel frattempo Kimi K3, presentato la scorsa settimana dalla startup cinese Moonshot, ha attirato grande attenzione nella Silicon Valley, posizionandosi come rivale dei sistemi di punta di OpenAI e Anthropic a un prezzo di listino più basso. Taylor, però, ha sottolineato che è ancora presto per stabilire se il modello sia davvero più conveniente da utilizzare nel day-by-day.
In diverse interviste ha ridimensionato il vantaggio di prezzo dei modelli open-weight, sostenendo che i laboratori “frontier”, quelli alla frontiera della ricerca, mantengono un vantaggio netto in termini di efficienza sia sui token sia sul calcolo.
Non tutti i token, ha osservato, sono uguali: la qualità del modello determina quanti token siano necessari per completare un singolo task. Entro un anno, ha previsto, i dipartimenti IT gestiranno stack separati per i team marketing e per gli ingegneri software, con soluzioni e modelli ottimizzati per casi d’uso specifici.
Le ultime uscite pubbliche di Taylor
Le dichiarazioni rientrano in una serie di apparizioni pubbliche del presidente di OpenAI. Il 16 luglio, nella stessa emittente, Taylor ha spiegato che non ci sono novità sui piani di IPO di OpenAI, intervenendo anche su budget enterprise e sulla causa che coinvolge Apple.
Taylor insiste inoltre sul fatto che collegare un chatbot a una base di conoscenza interna è ormai un lavoro da “weekend project”; i veri nodi da risolvere, secondo lui, riguardano la definizione di guardrail efficaci, la gestione della voce e l’integrazione dell’AI in settori regolamentati.
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