L’intelligenza artificiale come infrastruttura: perché l’intelligenza sarà l’utility successiva

Quando entri in una stanza buia, premi un interruttore. Non ti chiedi da dove provenga l’elettricità. Non pensi alla centrale elettrica, al reattore nucleare o ai chilometri di cavi in rame che trasportano la corrente. Ti aspetti semplicemente che la luce si accenda. È affidabile, è economica e si trova ovunque. Questo è ciò che somiglia a un’utility. È una risorsa così fondamentale per la nostra vita che diventa invisibile.

Negli ultimi dieci anni, l’Intelligenza Artificiale (AI) è stata molto visibile. Sembra magia che attira rapidamente l’attenzione. Chattiamo con agenti conversazionali, giochiamo con generatori di immagini e leggiamo titoli sui cambiamenti che porterà. Ma queste dimostrazioni delle capacità dell’AI non sono dove si trova il vero cambiamento. Il vero cambiamento è che l’AI sta passando da essere un prodotto che acquistiamo a un’utility che consumiamo, proprio come l’elettricità o internet. In altre parole, sta diventando un’infrastruttura.

L’AI nella prospettiva storica dell’utility

Per capire dove sta andando l’AI, dobbiamo guardare da dove proviene l’elettricità. All’inizio del XX secolo, se un proprietario di fabbrica voleva l’elettricità, spesso doveva costruire il proprio generatore. Era costoso, complesso e richiedeva ingegneri specializzati per costruirlo e mantenerlo. Il vantaggio competitivo della fabbrica dipendeva da quanto bene poteva generare energia. Poi arrivò la rete elettrica. Le centrali elettriche centralizzate iniziarono a fornire elettricità a tutti attraverso una rete standardizzata. Improvvisamente, una fabbrica di scarpe non doveva più essere un’esperta nella generazione di energia. Bastava semplicemente collegarsi alla rete e pagare per quanto utilizzato. Il vantaggio competitivo si spostò dal generare energia a utilizzare l’energia per produrre scarpe migliori.

L’AI sta seguendo lo stesso schema oggi. Solo cinque anni fa, se un’azienda voleva utilizzare l’apprendimento automatico, doveva assumere un team di scienziati dei dati, costruire i propri server e addestrare i propri modelli. Era come gestire un generatore privato. Oggi, abbiamo la “rete” dell’AI. Aziende come OpenAI, Google (GOOGL ) e Anthropic sono le nuove centrali elettriche. Spendono miliardi di dollari per costruire enormi “reattori di intelligenza” (modelli di base). Le aziende si collegano a questa rete tramite un’API (Interfaccia di Programmazione dell’Applicazione). Pagano l’intelligenza per “token”, proprio come paghiamo l’elettricità per kilowattora.

L’economia dell’intelligenza a buon mercato

L’aspetto più importante di un’utility è che riduce il costo della risorsa. Quando una risorsa diventa economica, smettiamo di razionarla e iniziamo a utilizzarla per tutto. Da fine 2022, il costo dell’inferenza di alta qualità è crollato drasticamente. Alcime stime suggeriscono un calo di oltre 200 volte per lo stesso livello di capacità. Questo è un trend deflazionistico che è più veloce della legge di Moore.

Quando l’intelligenza è costosa, la si utilizza solo per problemi ad alto valore. Potresti utilizzare l’AI per cercare una cura per il cancro o per prevedere un crollo del mercato azionario. Ma quando l’intelligenza diventa economica, si inizia a utilizzarla anche per compiti banali. La si utilizza per ordinare la cartella dello spam. La si utilizza per riassumere una riunione noiosa. La si utilizza per scrivere un’e-mail di rifiuto cortese. Questo è il segno di un’utility. Utilizziamo l’acqua per bere, che è vitale, ma poiché è economica, la utilizziamo anche per lavare i vialetti. Man mano che il costo dell’AI continua a scendere, inizieremo ad applicare l’intelligenza a compiti altrettanto banali. Significa che l’infrastruttura funziona.

La nascita dell’AI agente

Mentre questa infrastruttura matura, il modo in cui interagiamo con l’AI sta cambiando. Attualmente, la maggior parte delle persone utilizza l’AI come “chatbot”. Scrivono una richiesta e l’AI risponde. È come utilizzare una pompa a mano per ottenere acqua. Funziona, ma richiede sforzo. La prossima fase è l'”AI agente”. Sono sistemi di AI che funzionano in background. Non aspettano che tu scriva una domanda. Ricevono un obiettivo e lavorano in modo autonomo per raggiungerlo. Poiché il costo dell’intelligenza sta scendendo, questi agenti possono permettersi di “pensare” a lungo. Possono ripetere, correggere i propri errori e compiere più passaggi per risolvere un problema.

Ad esempio, oggi un responsabile della catena di approvvigionamento deve chiedere a ChatGPT “Come posso ottimizzare questo percorso?” In futuro, un agente AI sarà semplicemente integrato nel software di logistica. Monitorerà il meteo, il traffico e i prezzi del carburante 24 ore su 24. Quando rileva un ritardo, riorganizzerà automaticamente i camion e invierà una notifica al magazzino. Il responsabile non “utilizza” l’AI; l’AI fa semplicemente parte dell’impianto del software. È sempre attiva, scorre attraverso la logica aziendale come l’elettricità scorre attraverso una scheda elettronica.

La realtà fisica dell’utility virtuale

Sebbene l’AI possa sembrare software magico, è costruita su enormi investimenti di capitale. Il cosiddetto “cloud” è in realtà milioni di tonnellate di acciaio, silicio e rame. Per costruire questa utility, i giganti della tecnologia stanno costruendo alcuni dei più grandi progetti di infrastrutture della storia. Stiamo assistendo alla nascita di data center su scala gigawatt che consumano tanta elettricità quanto una piccola città. La domanda di GPU (Unità di Elaborazione Grafica) è in continua crescita. In molti modi, questo è l’equivalente moderno di costruire binari ferroviari o stendere fili del telegrafo.

Tuttavia, questa nuova utility crea anche una nuova serie di sfide. Proprio come la rete elettrica può subire black-out, la rete AI affronta vincoli. C’è una carenza di chip di alta gamma. C’è una carenza di energia per alimentare i data center. Stiamo assistendo a una collisione tra il mondo digitale e i limiti fisici delle nostre reti elettriche. Se l’AI è l’utility successiva, allora l’energia è l’utility che alimenta questa utility. Non possiamo avere l’una senza l’altra. È per questo che vediamo grandi aziende tecnologiche investire nell’energia nucleare e nelle energie rinnovabili. Sanno che il loro impero digitale dipende da elettroni fisici.

La frizione dei sistemi legacy

Il passaggio verso l’AI come utility fondamentale non sarà facile per tutti. L’ostacolo principale non è la tecnologia stessa, ma i sistemi obsoleti con cui ci aspettiamo che funzioni. I governi e le grandi aziende mature spesso si affidano a infrastrutture IT legacy costruite decenni fa e mai completamente aggiornate. Questi sistemi sono come case vecchie con impianti elettrici obsoleti. Non puoi semplicemente collegare un apparecchio moderno. Non puoi facilmente collegare un agente AI avanzato a un database costruito nel 1995 e che funziona su un server nascosto in un seminterrato.

Questo divario crea un nuovo tipo di divario digitale tra le organizzazioni. Le aziende “native AI”, costruite negli ultimi anni, hanno sistemi moderni in funzione. Possono collegarsi all’intelligenza quasi istantaneamente. Le organizzazioni più vecchie lottano. Devono sostituire l’infrastruttura obsoleta prima di poter adottare appieno l’AI. Questa transizione è costosa e destabilizzante, ma è inevitabile. Negli anni ’20, le fabbriche che continuarono a utilizzare motori a vapore alla fine fallirono. Lo stesso accadrà alle organizzazioni che non possono integrare l’AI nelle loro operazioni.

Il cambiamento sociale

L’ultima fase di qualsiasi tecnologia che diventa un’utility è psicologica. È quando smettiamo di essere impressionati e iniziamo a essere infastiditi quando non funziona. Oggi, se ChatGPT scrive una buona poesia, applaudiamo. Tra cinque anni, se il nostro elaboratore di testi non corregge automaticamente il tono della nostra lettera, saremo frustrati. Vedremo il software “stupido” allo stesso modo in cui vediamo un ascensore rotto come un fastidio.

Questo cambiamento cambierà il mercato del lavoro. Non significa necessariamente la fine dei lavori, ma significa la fine dei compiti. Quando arrivò l’elettricità, smettemmo di aver bisogno di persone che lavavano i panni a mano o accendevano le lampade a gas. Siamo passati a compiti di livello superiore. Con l’AI come utility, smetteremo di fare il “lavoro cognitivo” come l’inserimento dei dati, la pianificazione di base, l’analisi di routine.

Il punto fondamentale

Siamo ancora all’inizio di questa transizione in cui l’AI agirà come un’utility. L’utility AI non è ancora finita. La rete è ancora in costruzione. I collegamenti sono a volte laschi e la potenza a volte tremola. Ma è chiaro che stiamo muovendoci in una direzione in cui l’intelligenza diventerà una commodity. Diventerà una risorsa che sarà pompata in ogni casa, ufficio e dispositivo sul pianeta. Per i leader aziendali, la domanda non è più “Come costruisco l’AI?” La domanda è “Come mi collego a questa utility per alimentare la mia azienda?”