I modelli si somigliano. Tu cosa ci metti attorno?

Il 3 settembre due ricercatori hanno rimesso in circolo un loro pezzo di due anni e mezzo prima con due righe nuove in testa: il modello conta sempre meno di quello che ci costruisci sopra. Due guasti dei miei dicono la stessa cosa, uno da 39,51 euro e uno arrivato con lo spegnimento di un fornitore.

Il 3 settembre 2026, lo stesso giorno dell'annuncio di GPT-6, Vikram Sreekanti e Joseph Gonzalez hanno ripescato dall'archivio un loro pezzo di due anni e mezzo prima e lo hanno rimesso in circolo con poche righe nuove in testa. Le righe nuove dicono due cose: che il modello conta sempre meno dell'uso che se ne fa, e che la domanda aperta ormai riguarda se l'impalcatura si possa staccare dal motore. La loro scommessa è di sì.

Sotto c'è un'analisi su come i modelli stiano diventando merce indistinta, cioè su quanto si somiglino sempre di più fra loro. Letta dall'esterno sembra una discussione fra chi vende modelli, e a quel livello lo è. Per chi manda avanti un'azienda diventa utile appena la si gira: quando i motori si somigliano, l'unica cosa che resta tua è quello che gli hai costruito intorno.

Il kettlebell che non esisteva

Il 29 agosto un assistente che avevo messo in piedi per un'azienda di attrezzature sportive ha risposto a un cliente che il kettlebell in vinile da dieci chili «non è nel nostro catalogo attuale». Era a listino, con il suo codice e il suo prezzo, 39,51 euro.

Il modello era uno dei più capaci in circolazione e con quell'errore non c'entrava nulla. Il guasto stava a monte, nel modo in cui il listino veniva tagliato a pezzi prima di essere dato in pasto: il file era ordinato per prezzo, per cui nello stesso blocco finivano undici prodotti che non avevano niente in comune, e il segnale di ciascuno valeva un undicesimo di quel blocco.

Ho cambiato tre cose e nessuna delle tre riguardava il modello. Il listino adesso si taglia per famiglia di prodotto invece che per vicinanza di prezzo, la ricerca per parola esatta affianca quella per significato, e la domanda precedente si trascina solo quando quella nuova contiene un «quello».

I blocchi giusti recuperati sono passati da 11 su 16 a 16 su 16 e le risposte corrette da una su quattro a quattro su quattro, con lo stesso modello e la stessa spesa al token.

Il giorno in cui il fornitore spegne il motore

C'è un secondo modo di accorgersi che il modello è la parte intercambiabile, e capita quando te lo spengono.

Il 17 agosto Google ha chiuso i suoi modelli Imagen 4. Le chiamate hanno smesso di funzionare da un giorno all'altro, rispondendo che quell'indirizzo non esisteva più, e le immagini di uno strumento che uso tutti i giorni si generavano lì.

Rimetterlo in piedi ha voluto dire riscrivere il pezzo che chiama il generatore, poiché i modelli nuovi si invocano in un altro modo e fatturano diversamente, a token invece che a immagine.

La correzione che conta però è un'altra e riguarda la prossima volta: adesso i modelli sono una lista in ordine di preferenza dentro una variabile di configurazione, e accanto c'è un controllo che ogni giorno verifica che esistano ancora. Il prossimo spegnimento si tampona cambiando una riga, senza toccare il codice.

Cosa cambia per chi compra, non per chi costruisce

Da qui scende una conseguenza pratica per un'azienda che l'AI la usa e non la produce.

Se i modelli si somigliano e ogni tanto si spengono, la domanda «qual è il migliore» costa più tempo di quanto valga la risposta. In una PMI quel tempo si consuma in riunioni dove si confrontano nomi di prodotti, mentre le cose da confrontare sono tre e nessuna riguarda i nomi: cosa succede al lavoro se domattina quello strumento non c'è più, quanto ci vuole a rifare la stessa cosa altrove, chi in azienda lo saprebbe fare.

Vale anche quando compri. Se un fornitore ti propone una soluzione basata sull'AI, il modello è raramente la parte che stai pagando, dato che quello lo compra anche il tuo concorrente allo stesso prezzo di listino.

Quello che paghi è come sono organizzati i tuoi dati, quali limiti sono scritti nella richiesta e cosa succede quando l'informazione non c'è. È lo stesso motivo per cui chi ottiene qualcosa dagli agenti limita quello che possono fare da soli, e per cui restare legati a un fornitore solo è una scelta economica prima che tecnica.

L'onestà su questa storia

Vanno dette tre cose sulla fonte, perché cambiano quanto pesa.

La prima è che il corpo dell'articolo è del 2024 e gli autori lo dichiarano apertamente in testa. I confronti che porta riguardano i modelli di allora, quindi valgono come racconto di una direzione e non come fotografia di oggi.

La seconda è che gli autori sono i fondatori di un'azienda che costruisce prodotti sopra i modelli. Sostenere che il valore stia sopra il motore è coerente con quello che pensano e insieme conveniente per quello che vendono.

La terza è che la parte nuova, quella scritta il 3 settembre, sono due righe e una scommessa dichiarata come tale. Le due storie qui sopra invece le ho misurate io, e stanno in piedi da sole.

Cosa farei domattina

Prendi il lavoro che oggi fai fare all'AI più spesso e riprovalo su un modello di un altro fornitore, senza cambiare niente nella richiesta. Ci vogliono venti minuti. Se il risultato regge, quello che serviva era già scritto attorno al modello e sei libero di cambiarlo quando vuoi. Se crolla, hai appena misurato quanto dipendi da un fornitore solo. Segna su un foglio cosa hai provato e cosa è uscito, e fra trenta giorni rifai la stessa prova sullo stesso lavoro. Se non l'hai mai provato, non hai un fornitore: hai un vincolo.

(Fonte: Vikram Sreekanti e Joseph E. Gonzalez, «LLMs are becoming commodities», The AI Frontier, 3 settembre 2026. Il corpo dell'articolo è una ripubblicazione dichiarata di un pezzo del 2024; le righe introduttive sono del 3 settembre 2026.)