La corsa all’AI ha due strategie diverse

Microsoft e Alphabet scommettono su scala ed efficienza per dominare il mercato

Trentasette miliardi di dollari annui. Sessantatré per cento di crescita. Negli ultimi giorni di aprile, quasi in simultanea, Microsoft e Alphabet hanno pubblicato i loro numeri e il mercato ha reagito con l’entusiasmo prevedibile. Ma se si smette di leggere i titoli e si guardano i dettagli, emerge qualcosa di più interessante di un semplice duello tra colossi: due scommesse radicalmente diverse su cosa significhi, concretamente, vincere la corsa all’intelligenza artificiale. Secondo l’earnings call di Alphabet, il fatturato di Google Cloud è cresciuto del 63% superando per la prima volta i 20 miliardi di dollari in un singolo trimestre. Nel frattempo, il backlog degli ordini ha quasi raddoppiato il suo valore rispetto al trimestre precedente, attestandosi su oltre 460 miliardi di dollari. Sono numeri che, in un altro contesto, farebbero notizia per settimane. Eppure, bastano a raccontare metà della storia.

Due numeri, due verità

Il confronto diretto è impietoso. Microsoft Cloud ha generato, nello stesso periodo, 54,5 miliardi di dollari di fatturato, con una crescita del 29% anno su anno. Google Cloud arriva a 20 miliardi. La distanza è ancora enorme. E allora viene da chiedersi: Google sta davvero accelerando, o sta semplicemente recuperando terreno su un avversario che ha costruito anni di vantaggio commerciale nell’enterprise? La risposta onesta è: probabilmente entrambe le cose. Il 63% di crescita è straordinario in termini percentuali, ma le percentuali alte si ottengono più facilmente quando si parte da una base più bassa. Microsoft, invece, cresce del 29% su una base che è quasi tre volte quella di Google. In termini assoluti, sta aggiungendo miliardi di dollari al trimestre che Google può solo immaginare. Questo non vuol dire che Google stia perdendo. Vuol dire che le due aziende non stanno giocando la stessa partita, e forse è questa la cosa più interessante da capire.

TPU o ecosistema: la scommessa di Google

Veniamo a ciò che alimenta questi numeri. A inizio aprile, durante il Cloud Next, Google ha annunciato le TPU di ottava generazione: due varianti distinte, la TPU 8t ottimizzata per l’addestramento dei modelli e la TPU 8i dedicata all’inferenza, ovvero alla fase in cui il modello risponde alle richieste degli utenti. Non è una distinzione tecnica banale. Significa che Google sta costruendo hardware specializzato per ogni fase del ciclo di vita di un modello AI, invece di usare chip generici. La TPU 8i, in particolare, promette un miglioramento dell’80% nelle prestazioni per dollaro rispetto alla generazione precedente. Tradotto: lo stesso lavoro computazionale, allo stesso costo, produce risultati significativamente migliori. È una mossa che parla di efficienza, non di volume.

E i numeri sull’utilizzo sembrano confermarlo. I modelli first-party di Alphabet elaborano oggi oltre 16 miliardi di token al minuto tramite API diretta, contro i 10 miliardi del trimestre precedente. Una crescita del 60% in pochi mesi. Questi dati suggeriscono che la domanda c’è, che cresce, e che l’infrastruttura regge. Ma la domanda più scomoda è questa: l’efficienza hardware basta a colmare un gap commerciale che si misura in decine di miliardi di dollari? Google ha costruito chip migliori — o almeno lo sostiene. Ha modelli che elaborano token a velocità impressionante. Ma il modello di business enterprise, la fiducia dei CTO delle grandi aziende, i contratti pluriennali con i governi: queste cose non si costruiscono con un chip, per quanto efficiente. Si costruiscono con anni di relazioni, integrazioni, supporto. E qui Microsoft ha ancora un vantaggio strutturale che nessun annuncio tecnico può cancellare in un trimestre.

C’è poi una questione che nessuno delle due aziende ha sollevato esplicitamente, ma che i regolatori europei prima o poi metteranno sul tavolo: quando un’azienda controlla sia il modello AI, sia il chip su cui gira, sia il cloud dove viene distribuito, dove finisce la concorrenza? La Commissione Europea e le autorità antitrust stanno già guardando con attenzione alle strutture verticalmente integrate di queste piattaforme. Google, con le sue TPU proprietarie, il suo cloud e i suoi modelli Gemini, è un caso di studio perfetto per chi vuole capire dove i confini tra integrazione efficiente e posizione dominante diventano sfumati.

Il mostro da 627 miliardi

Mentre Google punta sul silicio, Microsoft gioca su un piano diverso. Il numero più impressionante nei risultati finanziari di Microsoft non è il fatturato cloud né il tasso di crescita dell’AI. È il backlog commerciale: 627 miliardi di dollari di obbligazioni di performance residue, cresciuto del 99% anno su anno. Quasi raddoppiato. Questo significa che le aziende — grandi e piccole, pubbliche e private — hanno già firmato contratti con Microsoft per servizi che devono ancora essere erogati. È denaro futuro già prenotato. E il business AI, che ha superato un tasso di ricavi annuali di 37 miliardi di dollari con una crescita del 123% anno su anno, è chiaramente il motore principale di questa accumulazione.

Perché proprio ora questi annunci? Entrambe le aziende hanno pubblicato i risultati a fine aprile, in una finestra temporale in cui il dibattito sui dazi commerciali americani e sull’autonomia tecnologica europea stava raggiungendo un nuovo picco. Presentarsi con numeri record in quel momento non è casuale: è un messaggio ai governi, agli investitori, ai concorrenti. Stiamo crescendo, stiamo investendo, siamo indispensabili. Il timing è parte della strategia.

In questa corsa, chi vincerà? La risposta non è nei prossimi trimestri, e forse non è nemmeno nel decennio. Due giganti, due strategie. Il mercato potrebbe premiare l’efficienza di Google o la scala di Microsoft. Ma c’è un terzo scenario che nessuno dei due vuole considerare: che i regolatori, in Europa e non solo, decidano che né l’efficienza né la scala sono argomenti sufficienti a giustificare il livello di concentrazione che si sta costruendo. E che il vero vincitore, alla fine, sia chi avrà saputo fare dell’AI qualcosa di accessibile, non solo di redditizio.