Zuckerberg ha dedicato un saggio di 6.500 parole a criticare il modo di fare intelligenza artificiale dei laboratori rivali. Nello stesso anno, le proiezioni interne di Meta stimavano fino a dieci miliardi di dollari all’anno di spesa negli strumenti di Anthropic.
Quello che si dice in pubblico e quello che si firma nei contratti.
La parte interessante non è il gossip
Lo racconta il New York Times, e se ci si ferma alla lite fra fondatori si perde il punto. Il rapporto non si ferma lì. Meta e Anthropic stanno trattando anche il contrario: capacità dei data center di Meta affittata ad Anthropic, per un valore che si aggira sui dieci miliardi in due anni.
Uno compra i modelli dell’altro. L’altro compra la potenza di calcolo del primo. In pubblico si combattono, nei bilanci si tengono in piedi a vicenda.
Cosa dice a chi non gioca in quel campionato
Una cosa molto concreta. Nell’intelligenza artificiale la competizione è narrativa, la dipendenza è infrastruttura. Le dichiarazioni cambiano ogni trimestre. I contratti di calcolo e i modelli infilati dentro i processi restano per anni.
Quando scegliete uno strumento non state scegliendo una tecnologia
State scegliendo un fornitore, un formato dei dati, una dipendenza. E lo state facendo per un orizzonte molto più lungo del trimestre in cui vi sembra la scelta brillante.
Vale la pena farlo con la stessa freddezza con cui Meta firma un contratto mentre attacca in pubblico chi glielo vende. Non è cinismo: è tenere separate due cose che vanno tenute separate.
La domanda utile
Non è chi vincerà la guerra dei modelli, perché quella non la sa nessuno e la risposta cambia ogni sei mesi. È quanto costerebbe cambiarli.
Le tre cose da misurare prima di firmare
- Dove finiscono i vostri dati, e in che formato tornano indietro
- Quanto lavoro servirebbe a rifare la stessa cosa con un altro fornitore
- Quali processi si fermerebbero il giorno in cui quel servizio non risponde
In sintesi. Chi si combatte in pubblico spesso si compra a vicenda. Per voi la domanda non è quale fornitore ha ragione, ma quanto vi costerebbe cambiarlo fra due anni.
Valutare un fornitore AI guardando la dipendenza invece della demo è metà del lavoro di chi porta questi strumenti in azienda. Nella guida degli Ethos Lab AI trovate come si prova prima di impegnarsi.
Questo articolo nasce da un post pubblicato su LinkedIn.
