La cifra svelata dal CEO di OpenAI evidenzia i costi esorbitanti e la visione di un’intelligenza artificiale profondamente personalizzata, in un contesto dove gli stessi sviluppatori ammettono di non averne il pieno controllo.
[In pillole] La sintesi per chi va di fretta:
Sam Altman, CEO di OpenAI, ha rivelato che l'utente interno di OpenAI che consuma più token ne brucia circa 100 miliardi al mese, un dato che evidenzia i costi esorbitanti dell'intelligenza artificiale. Questo aumento esponenziale del consumo non solo dimostra il successo della tecnologia, ma solleva anche interrogativi sulla sostenibilità economica, infrastrutturale ed energetica del settore, proiettando l'AI verso un futuro di personalizzazione totale.
Cosa significano davvero 100 miliardi di token
Il dato è emerso il 2 giugno 2026, durante l’evento enterprise “Intelligence at Work” di OpenAI: Altman ha spiegato che l’utente interno che consuma più token nell’azienda ne brucia circa 100 miliardi al mese, e ha aggiunto che esiste persino un utente esterno che lo supera. Non si tratta quindi del consumo complessivo di OpenAI, ma del singolo profilo più intensivo, un metro per misurare quanto sia esplosa la domanda di calcolo.
Per capire la portata di questi numeri, è utile confrontarli con le stime di altri protagonisti del settore. Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, una delle principali aziende concorrenti di OpenAI, ha stimato che i giganti tecnologici potrebbero aver bisogno di decine di miliardi di dollari ciascuno per le sole infrastrutture dedicate all’intelligenza artificiale.
Amodei ha indicato che i data center dedicati all’addestramento dei modelli potrebbero costare circa 10 miliardi di dollari nel 2026 e arrivare a 100 miliardi a partire dal 2027. Un ordine di grandezza confermato dalle mosse dei singoli attori: Alphabet, la società madre di Google, ha annunciato il 1° giugno 2026 una raccolta di capitale da 80 miliardi di dollari proprio per finanziare la propria infrastruttura per l’intelligenza artificiale. Sebbene si tratti in parte di stime, queste cifre mostrano come la competizione nell’intelligenza artificiale avanzata richieda investimenti paragonabili a quelli per grandi opere infrastrutturali nazionali o progetti energetici, ben lontani dai capitali tipicamente associati a un’azienda di software.
Il dato fornito da Altman si inserisce in un quadro più ampio di ammissioni, da parte di OpenAI e dei suoi concorrenti, sulla fame di risorse dei sistemi attuali. In una conversazione approfondita con la newsletter Big Technology, lo stesso Altman ha delineato la strategia a lungo termine di OpenAI non solo come una sfida software, ma come un vero e proprio progetto industriale che necessita di investimenti colossali in chip personalizzati, data center e infrastrutture energetiche.
La questione, quindi, si sposta su un piano più concreto: l’azienda e i suoi partner saranno in grado di finanziare realisticamente la prossima ondata di espansione?
Se la traiettoria di crescita attuale dovesse continuare, aziende come OpenAI, Anthropic, Google e Microsoft si troveranno di fronte a una duplice sfida: da un lato, soddisfare una domanda apparentemente insaziabile; dall’altro, farlo in modo economicamente sostenibile, gestendo al contempo le implicazioni energetiche e ambientali di carichi di calcolo così massicci.
Un consumo di questa portata, infatti, non è fine a se stesso, ma serve a sostenere una visione ben precisa del futuro di queste tecnologie, una visione che le vuole sempre più integrate nella vita quotidiana delle persone.
La visione di un’intelligenza artificiale che “sa tutto di noi”
L’aumento vertiginoso dell’uso di token è direttamente collegato a una delle direzioni più ambiziose, e al tempo stesso controverse, in cui si sta muovendo OpenAI: la creazione di assistenti artificiali dotati di una memoria persistente e di una profonda personalizzazione.
In una recente discussione, Altman ha definito la nuova funzione di memoria di ChatGPT come il suo progresso preferito, un vero e proprio salto di qualità. Ha descritto un futuro in cui, se l’utente lo desidera, l’assistente avrà “un contesto incredibile sulla sua vita”, permettendogli di anticipare bisogni e fornire risposte basate su interazioni passate.
Questa funzione consente a ChatGPT di conservare informazioni dalle conversazioni precedenti, costruendo un profilo continuo delle preferenze, delle abitudini e persino delle tappe personali di un utente. Per le aziende, questo si traduce in applicazioni più sofisticate: sistemi che ricordano i dettagli di un progetto, gli standard di programmazione, i documenti rilevanti o lo storico di un cliente.
È la stessa logica che, su scala aziendale, regge un software CRM su misura: cronologia, preferenze e interazioni di ogni cliente tenute insieme in un unico punto.
Tutte operazioni che fanno aumentare drasticamente l’uso di token, poiché sempre più dati vengono assimilati ed elaborati. Questa visione, però, amplifica anche le preoccupazioni relative alla privacy e alla governance dei dati.
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Come descritto in un articolo di Barchart, l’archiviazione di profili utente così ricchi e a lungo termine solleva interrogativi sulla pubblicità mirata, sulla profilazione e su potenziali forme di sorveglianza.
OpenAI ha risposto a queste perplessità promettendo controlli solidi, come la possibilità per gli utenti di rivedere, modificare e cancellare le memorie archiviate, o di tornare a una modalità “senza stato” in cui nulla viene conservato tra una sessione e l’altra.
Rendere davvero usabili controlli del genere non è solo una questione tecnica ma di progettazione di interfacce e user experience, che traduce opzioni complesse in scelte chiare per chi le deve usare.
Altman ha insistito sul concetto di consenso e scelta dell’utente, sottolineando che deve essere l’individuo a decidere se vuole che i sistemi di intelligenza artificiale ricordino i dettagli della sua vita. Questa posizione riflette un tentativo di bilanciare gli incentivi commerciali, che spingono verso una personalizzazione sempre più profonda, con le pressioni normative ed etiche.
Resta però un dubbio di fondo sulla reale capacità degli utenti di comprendere e gestire la quantità di dati personali che finirebbero per alimentare questi modelli. E mentre l’azienda promuove un futuro di totale personalizzazione, i suoi stessi vertici lasciano talvolta intendere quanto poco, in fondo, si sappia sul funzionamento interno di queste tecnologie.
L’ammissione di non avere il pieno controllo
La rivelazione sull’uso dei token non è un caso isolato. Fa parte di un modello di comunicazione in cui i dirigenti di OpenAI offrono commenti pubblici insolitamente franchi sui limiti e i compromessi dell’intelligenza artificiale. Già nel 2023, un’analisi di alcune interviste di Altman e del presidente Greg Brockman, pubblicata sul blog dell’Electronic Discovery Reference Model (EDRM), aveva messo in luce diverse ammissioni sorprendenti.
Tra queste, il fatto che l’azienda stesse ancora facendo i conti con i comportamenti imprevedibili dei suoi modelli e con la difficoltà di spiegare pienamente perché i sistemi si comportassero in un certo modo. Emergeva un senso di “sorpresa e un certo smarrimento” tra gli stessi leader di OpenAI riguardo al ritmo e alla natura dei progressi.
Queste ammissioni sulla mancanza di un pieno controllo, unite ai dati sui costi e sulla scala operativa, dipingono un quadro più complesso e meno lineare di quello spesso presentato. Si tratta di una tecnologia che sta accelerando rapidamente, ma i cui costi stanno diventando proibitivi per chiunque non sia un colosso tecnologico, e i cui comportamenti emergenti non sono ancora del tutto compresi nemmeno dai suoi creatori.
In questo contesto, acquista ancora più valore il ruolo del giudizio umano. Come ha sottolineato Lisa Su, amministratore delegato di AMD, in un discorso al MIT, il mondo non ha solo bisogno di persone che sappiano usare strumenti potenti, ma di “scopo, giudizio, coraggio e capacità di risolvere problemi significativi”. Un messaggio che, come osservato in un altro articolo di TheStreet, riecheggia le posizioni di altri leader del settore, i quali hanno più volte affermato che il pensiero critico e la capacità di giudizio umano rimarranno decisivi.
L’ammissione di Altman sui 100 miliardi di token, quindi, è molto più di una statistica sull’utilizzo. È uno sguardo raro e concreto sulle strutture di costo e sulla scala che definiscono l’attuale fase dell’intelligenza artificiale generativa. Conferma che le grandi imprese stanno già operando a volumi inimmaginabili solo pochi anni fa e che questa non è una semplice industria del software, ma una corsa agli armamenti infrastrutturali ad alta intensità di capitale.
Questo numero rappresenta una tecnologia che sta accelerando, riscrivendo le curve dei costi e le strategie aziendali, e costringendo la società a confrontarsi con una domanda fondamentale: quanta intelligenza, e quanti dati personali, siamo disposti a cedere alle macchine.
