IA open source, il divario si riduce al 3% mentre i costi crollano

Il crollo dei costi: fino a 50 volte in meno

Il rapporto rileva che i costi di addestramento e inferenza dei modelli aperti sono diminuiti di circa 50 volte in tre anni, grazie ad architetture più piccole ed efficienti e alla concorrenza tra i fornitori di modelli open weight ^B.

Un esempio citato nelle analisi è DeepSeek R1: il costo per addestrare un modello linguistico comparabile sarebbe sceso da circa 100 milioni a circa 5 milioni di dollari ^O.

Anche i dati più ampi del settore indicano una forte compressione dei prezzi. Stanford HAI ha calcolato che il costo di inferenza di un sistema con prestazioni paragonabili a GPT-3.5 è diminuito di oltre 280 volte tra novembre 2022 e ottobre 2024 ^H. Sul fronte dell’hardware, i costi sono scesi di circa il 30% all’anno, mentre l’efficienza energetica è migliorata del 40% annuo ^H.

Per le imprese, il punto non è soltanto spendere meno: costi più bassi rendono economicamente sostenibili casi d’uso che prima erano troppo onerosi, soprattutto quando richiedono milioni di richieste o l’elaborazione di immagini e altri contenuti multimediali.

Pinterest: circa 10 milioni di dollari risparmiati in un trimestre

Il caso aziendale più concreto è quello di Pinterest. Il CTO di Mozilla, Raffi Krikorian, ha raccontato in diverse interviste che il social visuale avrebbe risparmiato “nell’ordine dei 10 milioni di dollari” in un solo trimestre dopo aver utilizzato modelli aperti al posto di quelli chiusi ^BC.

Il CEO Bill Ready ha dichiarato inoltre che Pinterest raggiunge prestazioni simili a quelle dei principali modelli di frontiera spendendo meno del 10% del costo, in particolare per attività visive e multimodali ^RF.

La strategia dell’azienda non consiste però nel sostituire ogni tecnologia proprietaria con una soluzione aperta. Avviata nel 2023, combina modelli sviluppati internamente, sistemi chiusi di Anthropic e OpenAI e modelli open source di Alibaba ^B. Alla fine del 2025 Pinterest ha rafforzato la propria scelta a favore dei modelli aperti, indicando il risparmio come uno degli elementi più importanti della trasformazione ^F.

Il messaggio per le aziende è chiaro: l’approccio più realistico non è necessariamente “tutto aperto” o “tutto chiuso”, ma una combinazione di modelli scelta caso per caso in base a prestazioni, privacy, latenza e costo.

La scommessa di Mozilla: una “rebel alliance” da 1,4 miliardi

Il rapporto non è un esercizio accademico. Si inserisce nel riposizionamento strategico con cui Mozilla vuole diventare uno dei punti di coordinamento dell’ecosistema IA aperto.

Una rete contro i giardini recintati

Il presidente della Mozilla Foundation Mark Surman ha descritto l’iniziativa come una sorta di “rebel alliance”: una rete flessibile di startup, sviluppatori e tecnologi impegnati nell’interesse pubblico, pensata come contrappeso al potere di OpenAI, Anthropic e degli altri laboratori chiusi ^LC.

Il riferimento richiama il ruolo che Mozilla ebbe nei primi anni del web, quando Firefox rappresentava un’alternativa aperta ai browser dominanti. Nel settore dell’IA, tuttavia, la posta in gioco è più ampia: non riguarda soltanto il software, ma anche dati, infrastrutture, standard, sicurezza e accesso alla capacità di calcolo.

Risorse finanziarie e investimenti

Mozilla intende utilizzare circa 1,4 miliardi di dollari di riserve per sostenere aziende e organizzazioni tecnologiche orientate a una missione, attraverso Mozilla Ventures, fondo attivo dal 2022 ^BLC. Dal 2022 Mozilla Ventures ha finanziato oltre 55 aziende, tra cui startup IA come Trail, società tedesca attiva nella governance dell’IA, Transformer Lab e Oumi ^G.

La strategia comprende anche un impegno da 650 milioni di dollari per lo sviluppo dell’ecosistema IA open source ^G. L’obiettivo non è necessariamente creare un unico grande modello in grado di competere con quelli dei giganti del settore, ma finanziare i diversi elementi di uno stack aperto: strumenti, infrastrutture, governance e comunità di sviluppatori.

Mozilla.ai e il problema dell’usabilità

Attraverso la controllata Mozilla.ai, l’organizzazione sta sviluppando strumenti per l’infrastruttura aperta, tra cui soluzioni di sicurezza e affidabilità per gli agenti IA, framework di valutazione e piattaforme per sviluppatori ^BL.

Questi strumenti mirano a rendere i modelli aperti più facili da distribuire e gestire in produzione, cioè nei sistemi aziendali reali e non soltanto nei prototipi.

È una correzione di rotta importante perché Mozilla riconosce apertamente il principale vantaggio dei concorrenti: “I sistemi di IA chiusi stanno vincendo oggi perché sono davvero più facili da usare” ^B. Il divario di capacità si sta riducendo; quello di integrazione, supporto e semplicità operativa rimane invece significativo.

Il rischio di vendor lock-in: la fiducia delle aziende non coincide con la realtà

Per un CIO o un CTO, l’argomento più forte a favore dei modelli aperti potrebbe non essere nemmeno il prezzo. È la possibilità di evitare il vendor lock-in, ovvero la dipendenza da un fornitore che rende costoso o rischioso trasferire dati, applicazioni e processi altrove.

Le diverse indagini del 2026 mostrano una distanza notevole tra ciò che i dirigenti pensano di poter fare e ciò che le aziende riescono effettivamente a fare:

• Un’indagine Zapier su 542 dirigenti statunitensi ha rilevato che quasi il 90% ritiene di poter cambiare fornitore di IA entro quattro settimane e il 41% pensa di riuscirci in due-cinque giorni. Tra le organizzazioni che hanno tentato una migrazione, però, solo il 42% ha riferito che il passaggio è avvenuto senza problemi ^TZ.
• Il Parallels 2026 Cloud Survey ha rilevato che il 94% delle organizzazioni teme il vendor lock-in nell’IA e che soltanto il 6% dei responsabili aziendali ritiene di poter cambiare fornitore principale senza interruzioni ^P.
• Uno studio dell’IBM Institute for Business Value, condotto su 1.000 dirigenti senior, ha mostrato che oltre il 70% considera difficile cambiare sistema di IA una volta che questo è stato integrato nelle attività centrali dell’azienda ^C.

La formula secondo cui circa l’85% delle imprese crede di poter cambiare fornitore, ma solo il 30% ci riesce davvero, è una sintesi di più dati e corrisponde soprattutto all’analisi pubblicata da cx-o.com ^C. Non va quindi interpretata come il risultato di un’unica indagine.

Per le imprese, ospitare internamente un modello aperto non è soltanto una scelta di principio. Può diventare una forma di gestione del rischio, soprattutto quando prezzi, condizioni d’uso, roadmap o requisiti di residenza dei dati dipendono da un singolo fornitore.

La contraddizione al centro del rapporto

I dati di Mozilla sostengono la crescita dell’IA aperta, ma mostrano anche perché la partita è tutt’altro che chiusa.

Gli elementi a favore sono evidenti:

• i costi continuano a diminuire;
• le prestazioni si avvicinano a quelle dei modelli proprietari;
• le aziende stanno usando sempre più spesso componenti open source accanto alle API commerciali ^GDH;
• una ricerca McKinsey-Mozilla Foundation-Patrick J. McGovern Foundation su 700 responsabili tecnologici ha rilevato che oltre la metà delle organizzazioni intervistate utilizza almeno un componente IA open source ^D.

I rischi restano però sostanziali:

• i modelli chiusi rappresentano ancora circa l’80% dell’utilizzo da parte degli sviluppatori e mantengono un netto vantaggio in termini di semplicità d’uso ^R;
• OpenAI, Anthropic e Google DeepMind dispongono di capitali enormemente superiori rispetto alla maggior parte dei progetti aperti;
• l’ecosistema è frammentato e la crescita dei modelli open weight non coincide necessariamente con quella dell’open source completo;
• secondo l’analisi di Red Line, i modelli chiusi rappresentano ancora il 95% dei ricavi del settore ^R.

Mozilla ammette quindi che la qualità tecnica non è sufficiente. Perché l’IA aperta diventi una scelta aziendale dominante servono strumenti di distribuzione, assistenza, sicurezza, valutazione e interoperabilità all’altezza delle alternative proprietarie.

Il verdetto: l’IA aperta ha superato una soglia, ma non ha ancora vinto

Il primo rapporto “State of Open Source AI” di Mozilla sostiene con dati e casi aziendali che i modelli aperti hanno superato una soglia importante: oggi possono offrire prestazioni vicine a quelle dei sistemi proprietari a una frazione del costo. Il caso Pinterest suggerisce inoltre che i risparmi non sono soltanto teorici.

La domanda decisiva, però, non riguarda più esclusivamente i benchmark. Riguarda la capacità di trasformare questi vantaggi in prodotti semplici da usare, affidabili e integrabili nei sistemi aziendali.

Mozilla vuole coordinare una rete alternativa ai grandi laboratori chiusi, mettendo sul tavolo risorse finanziarie significative e una lunga esperienza nella difesa di ecosistemi aperti. Resta da vedere se questo modello distribuito riuscirà a tenere il passo con gli investimenti dei laboratori di frontiera. La prossima fase della competizione si giocherà probabilmente proprio lì: non solo su chi costruisce il modello più potente, ma su chi riesce a renderlo più accessibile, portabile e sostenibile.