OpenAI affronta uno dei passaggi più delicati della sua storia recente, con proiezioni finanziarie interne che indicano un possibile esaurimento della liquidità entro metà 2027, mentre l’intero ecosistema dell’intelligenza artificiale entra in una fase di forte tensione tra costi, geopolitica e nuove ambizioni tecnologiche. I documenti analizzati da osservatori indipendenti mostrano una traiettoria chiara: ricavi in crescita rapida ma spese per il compute che aumentano a un ritmo insostenibile, in un contesto globale segnato dal ridimensionamento di Nvidia in Cina, dalle mosse strategiche di Sam Altman su fronti paralleli come le interfacce cerebrali e da un riallineamento geopolitico sui semiconduttori che coinvolge Stati Uniti e Taiwan.
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OpenAI tra crescita dei ricavi e voragine dei costi
Le proiezioni finanziarie di OpenAI descrivono una dinamica sempre più sbilanciata. Nel 2025 l’azienda prevede perdite operative per 4,58 miliardi di euro, nonostante ricavi stimati in 9,17 miliardi di euro generati principalmente da ChatGPT, API enterprise e accordi di licenza. Il nodo strutturale resta il costo del calcolo: le spese per il compute sono destinate a salire fino a 45,85 miliardi di euro entro il 2028, una cifra che supera di gran lunga la crescita prevista delle entrate.
Nel solo 2024 OpenAI ha speso 641 milioni di euro in chip Nvidia, un dato che chiarisce quanto il modello di business sia oggi legato all’accesso massivo a GPU di fascia altissima. Le stime indicano che, senza nuovi round di finanziamento, la liquidità potrebbe esaurirsi entro metà 2027, costringendo l’azienda a una scelta drastica tra ridimensionamento delle ambizioni o raccolte di capitale ancora più aggressive.
Per sostenere la corsa, OpenAI starebbe cercando 5,96 miliardi di euro in nuovi finanziamenti, su una valutazione che ha già raggiunto 137,55 miliardi di euro. Il punto critico è che, anche ipotizzando una crescita costante degli abbonamenti premium e dei contratti enterprise, il pareggio operativo non è atteso prima del 2028, lasciando almeno due anni di forte esposizione finanziaria.
Sam Altman tra OpenAI e scommesse radicali sull’AI
In parallelo alla gestione della pressione finanziaria su OpenAI, Sam Altman continua a muoversi su più fronti. Oltre alla guida dell’azienda, Altman starebbe promuovendo un fondo da 91,7 miliardi di euro destinato allo sviluppo di infrastrutture e tecnologie AI avanzate, un progetto che mira a ridurre la dipendenza dai colli di bottiglia attuali nel compute.
Allo stesso tempo, Altman ha sostenuto Merge Labs, una startup focalizzata sulle interfacce cervello-computer, che ha raccolto 231 milioni di euro pur trovandosi ancora in una fase di ricerca iniziale. L’obiettivo dichiarato è sviluppare tecnologie capaci di permettere il controllo diretto dei dispositivi tramite segnali neurali, con applicazioni potenziali in ambito medico, assistivo e, nel lungo periodo, nell’interazione uomo-macchina avanzata.
Questa molteplicità di iniziative rafforza l’immagine di Altman come architetto di una visione AI di lungo periodo, ma solleva interrogativi sulla sostenibilità finanziaria complessiva e sulla capacità di OpenAI di restare focalizzata mentre i costi crescono più velocemente dei ricavi.
Il ridimensionamento di Nvidia in Cina e il nuovo equilibrio del compute
Il quadro si complica ulteriormente osservando l’evoluzione del mercato delle GPU. Nvidia ha visto la propria quota di mercato in Cina crollare dal 66% all’8%, un ridimensionamento drastico legato alle restrizioni all’export imposte dagli Stati Uniti e alla rapida maturazione di chip domestici cinesi. Questo calo non intacca nell’immediato i ricavi globali di Nvidia, ma ridisegna la geografia del compute AI.
Sviluppatori e aziende cinesi stanno esplorando soluzioni alternative, inclusi noleggi cloud di GPU Nvidia Rubin attraverso provider esteri. Tuttavia, costi elevati e complessità operative rendono queste opzioni difficili da scalare. Nel frattempo, l’ecosistema cinese accelera lo sviluppo di hardware nazionale, riducendo ulteriormente lo spazio per i vendor statunitensi.
Per OpenAI e per l’AI occidentale in generale, questo scenario implica una competizione crescente per l’accesso alle risorse di calcolo, con prezzi potenzialmente più alti e una dipendenza ancora maggiore da accordi strategici con hyperscaler e governi.
Microsoft e il tentativo di stabilizzare l’infrastruttura AI
In questo contesto, Microsoft prova a giocare un ruolo di stabilizzatore. L’azienda ha introdotto un framework infrastrutturale AI “community-first”, pensato per integrare le esigenze delle comunità locali nella costruzione e nell’espansione dei data center. L’obiettivo è ridurre l’opposizione sociale e accelerare le autorizzazioni, un fattore critico mentre i data center AI richiedono quantità crescenti di energia e acqua.
Questo approccio riflette una maturazione del settore: l’AI non è più solo una questione di modelli e algoritmi, ma di infrastruttura fisica, consenso sociale e sostenibilità. Per OpenAI, fortemente legata all’ecosistema Microsoft, queste iniziative rappresentano un tentativo di mitigare uno dei principali rischi strutturali: l’espansione incontrollata dei costi operativi.
Geopolitica dei semiconduttori e accordo USA–Taiwan
Sul piano geopolitico, gli Stati Uniti hanno annunciato una riduzione delle tariffe sui semiconduttori taiwanesi al 15%, in cambio di investimenti negli USA per 458,5 miliardi di euro in capacità manifatturiera. L’accordo rafforza l’asse strategico tra Washington e Taipei e punta a ridurre la dipendenza da supply chain vulnerabili, incentivando la produzione domestica.
Per il settore AI, questo significa nuovi equilibri nella disponibilità di chip avanzati, con effetti a medio termine sui costi e sulla distribuzione globale delle risorse di calcolo. Aziende come OpenAI si trovano così al centro di una tempesta perfetta: crescita esplosiva della domanda, infrastrutture sotto pressione e un contesto geopolitico sempre più frammentato.
Un settore al bivio
L’insieme di questi sviluppi racconta un settore al bivio. OpenAI incarna il paradosso dell’AI contemporanea: leader tecnologico indiscusso, ma con fondamenta finanziarie fragili, schiacciato tra costi di calcolo fuori scala e aspettative di crescita quasi illimitate. Il ridimensionamento di Nvidia in Cina, le manovre geopolitiche sui semiconduttori e le scommesse radicali di figure come Sam Altman suggeriscono che il prossimo biennio sarà decisivo.
Se OpenAI riuscirà a superare il 2027 senza una crisi di liquidità, potrebbe emergere come infrastruttura centrale dell’AI globale. In caso contrario, l’intero ecosistema potrebbe essere costretto a ripensare il modello economico dell’intelligenza artificiale, passando da una corsa senza limiti a una fase di consolidamento più prudente.
Domande frequenti su OpenAI e il rischio finanziario
Perché OpenAI rischia l’esaurimento dei fondi nel 2027?
Perché i costi di calcolo crescono molto più rapidamente dei ricavi. Le spese per GPU, data center ed energia superano le entrate previste almeno fino al 2028, creando un forte squilibrio finanziario.
I ricavi di ChatGPT non sono sufficienti a sostenere OpenAI?
No, almeno nel breve periodo. Anche con ricavi in crescita, i costi per addestrare e gestire modelli sempre più grandi rendono insufficiente il flusso di cassa attuale.
Il calo di Nvidia in Cina può influire su OpenAI?
Sì, indirettamente. Un mercato GPU più frammentato e geopoliticamente teso può aumentare i costi e ridurre la disponibilità di hardware avanzato per l’AI occidentale.
Le iniziative di Sam Altman fuori da OpenAI sono un rischio o un’opportunità?
Dipende dall’orizzonte temporale. Nel breve possono distrarre risorse e attenzione, ma nel lungo periodo potrebbero contribuire a superare i limiti strutturali dell’AI attuale, soprattutto sul fronte dell’interazione uomo-macchina.
