In questo articolo
- Studio di fattibilità: si può costruire un'IA che rivaleggi con Claude e ChatGPT? E quanto costa?
- Che cosa significa davvero "rivaleggiare con Claude e ChatGPT"?
- Percorso uno: un modello di frontiera da zero, un costo astronomico
- Percorso due: un modello sovrano o specializzato, un grande investimento strategico
- Percorso tre: costruire su un modello aperto, il più intelligente per il 99% delle aziende
- I tre percorsi a confronto
- L'opzione open source nel dettaglio: quale modello e come costruirci sopra?
- La raccomandazione degli esperti di Origami
- Come aiuta Origami
- Fonti
Studio di fattibilità: si può costruire un'IA che rivaleggi con Claude e ChatGPT? E quanto costa?
La risposta onesta degli esperti di Origami: costruire da zero un modello di frontiera della scala di Claude o ChatGPT costa da centinaia di milioni a oltre un miliardo di dollari ed è realisticamente alla portata solo dei mega-laboratori e degli Stati. Ma la parola "rivaleggiare" ha tre significati di costo molto diversi e, per un'azienda normale, il percorso intelligente costa una frazione minima di quella cifra. Questo studio analizza i tre percorsi e il costo di ciascuno, con onestà.
Che cosa significa davvero "rivaleggiare con Claude e ChatGPT"?
Prima di parlare di costi bisogna definire l'ambizione, perché la distanza tra i percorsi si misura in migliaia di volte:
- Un modello di frontiera da zero: costruisci un nuovo "cervello" che rivaleggia in tutto con i modelli più recenti al mondo.
- Un modello sovrano o specializzato: costruisci un modello più piccolo, o prosegui l'addestramento di un modello aperto, per servire una lingua, un settore o un Paese.
- Costruire su un modello aperto: prendi un modello aperto già pronto e lo adatti ai tuoi dati perché vinca nel tuo settore.
Percorso uno: un modello di frontiera da zero, un costo astronomico
È il percorso più difficile e più costoso. Secondo Epoch AI, specializzata nel monitorare i costi di addestramento, il costo di addestrare modelli di frontiera cresce di circa 2,4 volte ogni anno e si prevede che i più grandi addestramenti superino il miliardo di dollari entro il 2027, rendendoli "fuori portata per tutte le organizzazioni tranne le più finanziate". Il costo si divide tra hardware (47–67%), stipendi del personale di ricerca e sviluppo (29–49%) ed energia (2–6%).
In pratica significa decine di migliaia di GPU (una H100 costa circa 25.000–40.000 $, una B200 circa 30.000–50.000 $) che formano un cluster del valore di centinaia di milioni, più ricercatori di altissimo livello che guadagnano oltre un milione di dollari ciascuno, enormi set di dati e anni di lavoro. Il risultato: non è un'opzione per un'azienda, ma per laboratori come OpenAI, Anthropic, Google e DeepSeek, o per grandi programmi nazionali.
Percorso due: un modello sovrano o specializzato, un grande investimento strategico
Qui non competi a livello globale in tutto; costruisci un modello più piccolo (o prosegui a fondo l'addestramento di uno aperto) per eccellere in una lingua o in un settore. L'Arabia Saudita ne è un chiaro esempio con la sua spinta verso l'IA sovrana, come la società HUMAIN e il modello "ALLaM" dell'Autorità saudita per i dati e l'intelligenza artificiale (SDAIA). Questo percorso costa tra milioni e decine di milioni di dollari e richiede un team di ricerca specializzato, un cluster di calcolo, dati puliti e da 6 a 18 mesi. È adatto a governi e grandi imprese con un obiettivo strategico.
Percorso tre: costruire su un modello aperto, il più intelligente per il 99% delle aziende
Qui sta la risposta pratica. Prendi un modello potente a pesi aperti (DeepSeek V4, Qwen, Llama o GLM) e lo adatti ai tuoi dati con fine-tuning e generazione aumentata dal recupero (RAG). Non batti ChatGPT in tutto: lo batti nel tuo settore, nella tua lingua e sui tuoi dati, ed è questo che conta per la tua attività. Il costo scende da "astronomico" a una cifra tra decine di migliaia e qualche milione di riyal a seconda dell'ambizione e dell'infrastruttura, in settimane o mesi. Un vantaggio in più: puoi ospitarlo in proprio, così i tuoi dati restano con te, un aspetto importante ai sensi della Legge sulla protezione dei dati personali (PDPL).
I tre percorsi a confronto
| Opzione | Che cos'è | Costo stimato | Tempi | Per chi è adatta |
|---|---|---|---|---|
| Modello di frontiera da zero | Un modello della scala di Claude/GPT costruito da zero | Da centinaia di milioni a oltre un miliardo di dollari | Anni | Mega-laboratori e Stati |
| Modello sovrano o specializzato | Un modello più piccolo, o l'addestramento proseguito a fondo di uno aperto | Da milioni a decine di milioni di dollari | 6–18 mesi | Governi e grandi imprese |
| Costruire su un modello aperto | Adattare un modello aperto ai tuoi dati (fine-tuning + RAG) | Da decine di migliaia a qualche milione di riyal | Da settimane a mesi | La maggior parte delle aziende |
Raramente ti serve costruire un motore nuovo; di solito ti serve costruire, attorno a un motore esistente, l'auto giusta per la tua strada.
L'opzione open source nel dettaglio: quale modello e come costruirci sopra?
Poiché costruire su un modello aperto è il percorso giusto per la maggior parte delle aziende, ecco il dettaglio pratico: quali modelli scegliere, come costruirci sopra e quanto costa ciascun approccio.
I principali modelli aperti nel 2026:
| Modello | Produttore | Noto per |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 | DeepSeek | Il modello open source più potente per la programmazione agentica, e il più economico |
| Qwen3-Coder | Alibaba | Specializzato nel codice e multilingue |
| GLM-5.2 | Z.ai | Programmazione su orizzonti lunghi e un contesto da 1M di token |
| Llama 4 | Meta | Un enorme ecosistema di strumenti e un ampio supporto della comunità |
| Kimi K2 | Moonshot | Contesto lungo e ottime prestazioni generali |
Come ci si costruisce sopra? Quattro approcci, in ordine crescente di costo e impegno:
- 1) Uso diretto + prompt engineering: esegui il modello così com'è (tramite un'API cloud o in hosting proprio) e lo guidi con istruzioni intelligenti, senza alcun addestramento. Il più economico e veloce: da giorni a settimane, da migliaia a decine di migliaia di riyal.
- 2) Generazione aumentata dal recupero (RAG): colleghi il modello alla tua base di conoscenza e ai tuoi documenti perché risponda dai tuoi dati senza addestrarlo; ideale per un assistente di conoscenza che conosce i tuoi prodotti e le tue policy. Settimane, decine di migliaia di riyal.
- 3) Fine-tuning / LoRA: addestri il modello con esempi del tuo settore e del tuo stile perché padroneggi il tuo compito specifico (tono, classificazione, formato di output). Da settimane a mesi, da decine a centinaia di migliaia di riyal.
- 4) Pre-addestramento continuato: fornisci al modello grandi quantità di dati del tuo settore o della tua lingua per approfondirne la conoscenza in modo sostanziale; il più potente e il più costoso, vicino al "percorso sovrano". Mesi, da centinaia di migliaia in su.
Hosting in proprio e privacy: il grande vantaggio dei modelli aperti è che li esegui sulla tua infrastruttura (un cloud privato o server locali), così i tuoi dati non lasciano mai la tua organizzazione, un aspetto decisivo ai sensi della Legge sulla protezione dei dati personali (PDPL). Ti servono GPU dimensionate sul modello (da una sola scheda per i modelli piccoli a un cluster per quelli grandi) e bilanci il costo fisso dell'hosting con il costo a consumo di un'API cloud.
La raccomandazione degli esperti di Origami
Non cercare di superare i mega-laboratori nell'addestramento sul loro stesso terreno: è una battaglia da miliardi. La mossa intelligente è costruire una soluzione specializzata su un modello aperto che vinca nel tuo settore, nella tua lingua araba, nella privacy dei tuoi dati e nei tuoi costi. Questo percorso è realizzabile, ha un alto ritorno sull'investimento e ti dà la "tua IA" senza il conto da un miliardo di dollari.
Come aiuta Origami
In Origami prima studiamo la fattibilità, poi scegliamo il percorso e il modello giusti per il tuo obiettivo e il tuo budget, adattiamo il modello ai tuoi dati (fine-tuning + RAG), lo ospitiamo in proprio per una privacy totale e lo colleghiamo ai tuoi sistemi e agenti tramite MCP. L'obiettivo è un'IA che compete nel tuo settore, a un costo realistico e ben studiato.
Fonti
- Epoch AI — il costo di addestramento dei modelli di frontiera: epoch.ai
- Autorità saudita per i dati e l'intelligenza artificiale (SDAIA): sdaia.gov.sa
Le cifre sui costi dell'hardware sono stime di mercato per le GPU NVIDIA al momento della pubblicazione e possono variare.
Domande frequenti
Posso costruire un modello come ChatGPT con il budget di un'azienda?
Non da zero: un modello di frontiera costa da centinaia di milioni a oltre un miliardo di dollari ed è riservato ai mega-laboratori e agli Stati. Ma puoi costruire la "tua IA" che compete nel tuo settore adattando un modello aperto ai tuoi dati, a partire da decine di migliaia di riyal.
Qual è il percorso più economico per iniziare?
Costruire su un modello a pesi aperti (come DeepSeek o Qwen) e adattarlo con fine-tuning e RAG sui tuoi dati. Si parte da decine di migliaia di riyal per un assistente specializzato e si sale in base al volume dei dati, all'infrastruttura e all'hosting in proprio.
Un modello aperto adattato compete davvero?
Sì, ma sul campo di battaglia giusto: non batterà ChatGPT in tutto, ma lo batte nel tuo settore, nella tua lingua araba, sui tuoi dati, nella tua privacy e nei tuoi costi, che di solito è ciò che conta davvero per la tua attività.
Quanto costa esattamente un modello di frontiera da zero?
Secondo Epoch AI, il costo cresce di circa 2,4 volte ogni anno e si prevede che i più grandi addestramenti superino il miliardo di dollari entro il 2027, prima ancora degli stipendi di ricerca e sviluppo (fino a metà del costo), dell'infrastruttura e dell'energia. In pratica: da centinaia di milioni a miliardi, ed è per questo che è riservato a poche delle organizzazioni più finanziate.
