Google ha fatto il pieno di download ma l’hardware non è gratis

Google sfrutta l’open source per spingere le vendite delle sue infrastrutture cloud a pagamento

Quattrocento milioni di download. È il numero che Google sbandiera per Gemma, la famiglia di modelli aperti che — stando a la pagina ufficiale di Gemma — è costruita «sulla stessa ricerca e tecnologia usata per creare i modelli Gemini». Un numero impressionante, che evoca comunità di sviluppatori, startup, università, laboratori sparsi nel mondo. Eppure, mentre Google celebra questa apertura, nell’aprile scorso ha anche presentato la sua ottava generazione di TPU — chip proprietari progettati esattamente per far girare quei modelli nel modo più performante possibile. Gratis il modello, a pagamento il motore. È un paradosso? No. È una strategia.

La scommessa aperta

Secondo il blog ufficiale di Gemma 4, il modello è definito «il più intelligente tra i modelli aperti» rilasciati finora da Google. L’azienda ha rilasciato Gemma 4 come «il modello aperto più capace byte per byte» — una dichiarazione che vale quanto un manifesto. Ma vale la pena chiedersi: perché un’azienda che guadagna miliardi dalla chiusura dei propri servizi regala i suoi modelli migliori? La risposta è più semplice di quanto sembri: perché il valore non è nel modello, è nell’infrastruttura su cui il modello gira.

A confermare questa lettura ci pensa l’annuncio delle nuove TPU, presentate lo scorso aprile a Google Cloud Next: TPU 8t per il training e TPU 8i per l’inferenza, «progettate in collaborazione con Google DeepMind per gestire i carichi di lavoro AI più impegnativi». Due architetture distinte, due prodotti distinti, entrambi venduti su Google Cloud. Il modello è tuo, ma se vuoi davvero scalarlo, finisci comunque sull’infrastruttura di Google. Chi paga il cloud, paga Google. I dati degli utenti finali? Anche quelli passano dai server di Mountain View. Ecco perché l’apertura non è filantropia: è acquisizione di mercato.

Chi vince davvero

Mentre Google sbandiera i suoi 400 milioni di download, guardiamo cosa sta costruendo la concorrenza. Ad aprile 2026, Anthropic ha lanciato Claude Managed Agents, e parallelamente ha messo in piedi un marketplace per strumenti aziendali basati su Claude. Il suo Model Context Protocol — un protocollo per connettere agenti AI con strumenti e dati esterni — ha già raggiunto 10.000 server e 97 milioni di download mensili dell’SDK, stando a l’analisi di The Next Web. Sono numeri di un’infrastruttura che si sta sedimentando nel tessuto delle aziende. Non download di modelli da sperimentare: connessioni attive, contratti, flussi di dati.

OpenAI segue una logica diversa ma altrettanto aggressiva. Ha reclutato Cognizant e CGI — due colossi del consulting IT — per portare il suo agente di codifica Codex direttamente nelle software house aziendali. È un canale di distribuzione che scavalca le scelte tecniche dei CTO e arriva direttamente nei procurement. Non vendi il modello: vendi la consulenza, l’integrazione, il supporto. Il margine sta lì. Google, con Gemma, punta alla massa dei developer. Anthropic e OpenAI puntano ai contratti pluriennali. La guerra è asimmetrica per definizione: l’open porta numeri, il chiuso porta ricavi.

Intendiamoci: Google non sta perdendo. Lo scorso aprile ha anche presentato Deep Research Max, uno strumento che «conduce autonomamente compiti di ricerca avanzata», e ha esteso Google Vids a tutti gli utenti gratuitamente. Il punto non è che Google sia in ritardo — è che sta costruendo un gioco diverso. La domanda è se quel gioco sarà abbastanza redditizio nel segmento enterprise, dove Anthropic e OpenAI si sono già seduti al tavolo da tempo.

Il nodo normativo

Dai numeri alla governance: quando un agente AI autonomo sbaglia — cancella dati, approva una transazione errata, genera un documento falso — chi è responsabile? Con i modelli chiusi, la risposta è almeno teoricamente tracciabile: c’è un contratto, c’è un fornitore, c’è una SLA. Con i modelli open distribuiti liberamente e poi modificati da chiunque, la catena di responsabilità si spezza. Google apre Gemma con licenza Apache 2.0: chiunque può forkarlo, addestrarlo su dati propri, deployarlo in produzione. Ottimo per l’innovazione. Problematico per il GDPR, per la direttiva europea sull’AI Act, per qualsiasi regolatore che voglia sapere chi ha addestrato cosa su quali dati.

Anthropic ha scelto di controllare: il suo marketplace è curato, i suoi agenti sono gestiti, le sue API sono documentate e i termini di servizio sono stringenti. OpenAI delega ai partner — Cognizant, CGI — una parte della responsabilità contrattuale, ma mantiene il controllo del modello sottostante. Tre approcci diversi, tre diverse risposte alla stessa domanda che i regolatori europei e americani stanno iniziando a porre ad alta voce: se un agente autonomo causa un danno, a chi si presenta il conto?

Google apre, Anthropic controlla, OpenAI delega. Sono tre modelli di business travestiti da filosofie tecnologiche. E gli aggiornamenti AI di Google di aprile 2026 — dalle TPU a Gemma 4, da Deep Research Max a Google Translate che celebra vent’anni con uno strumento di pratica della pronuncia su Android — raccontano un’azienda che vuole presidiare ogni strato dello stack, dall’hardware al consumatore finale. Il futuro degli agenti AI è una corsa tra modelli aperti e piattaforme chiuse. Ma la domanda vera non è chi vince. È chi risponde degli errori. E la risposta, per ora, non c’è.