Brevetti, modelli, investimenti

Ogni riga di questa pagina ha una data diversa, e la distanza fra quelle date è la prima cosa da leggere. I brevetti concessi si fermano al 2024. Le pubblicazioni scientifiche al 2024. I modelli al 2025. I punteggi di qualità al 2 ottobre 2026. Chi mette questi numeri nella stessa frase descrive un mondo che non è mai esistito in nessun momento.

La seconda cosa da leggere è il perimetro. Lo stesso addestramento costa 218 milioni di dollari o 850 a seconda del metodo con cui lo si conta, e sono due numeri corretti. Accanto a ogni cifra qui sotto c'è scritto che cosa misura.

Dove si brevetta

Brevetti sull'IA concessi nel mondo nel 2024, ultimo anno per cui il dato esiste. Sono quelli arrivati in fondo all'esame, quindi molti meno delle domande depositate. Il conteggio è per famiglia, cioè una invenzione vale uno anche se è stata depositata in dieci paesi, e l'attribuzione è all'ufficio che concede, non alla nazionalità di chi possiede il brevetto.

AI Index Report 2026, dati PATSTAT dell'Ufficio europeo dei brevetti. I valori assoluti sono letti dalle figure e arrotondati: il rapporto scrive 15.290 brevetti americani nel testo e ne segna circa 15.900 nel grafico, e il 12,1% di 131.121 ne fa 15.813. Uso la percentuale, che è coerente in tutti e due i posti.

La quota americana è scesa dal 42,8% del 2015 al 12,1% del 2024. Il totale mondiale cresce dell'8,2% in un anno e si è moltiplicato per trentaquattro dal 2010, quando i brevetti IA concessi erano 3.866.

Il volume dice chi deposita, e sul valore di quei depositi c'è un secondo indicatore. Gli Stati Uniti raccolgono oltre metà di tutte le citazioni ricevute dai brevetti IA con il 12,1% del volume, e solo il 19% dei brevetti americani resta senza nessuna citazione, contro il 32-44% delle altre aree.

Brevetti IA concessi ogni 100.000 abitanti, 2024: Corea del Sud 14,31, Lussemburgo 12,25, Cina 6,95, Stati Uniti 4,68, Giappone 4,30, Singapore 1,31, Germania 1,30, Svezia 0,70, Finlandia 0,67, Francia 0,62, Regno Unito 0,60, Australia 0,45. L'Italia non compare nella classifica, che si ferma a quindici paesi.

Sulle domande pubblicate, che è il perimetro opposto e arriva prima, il quadro del 2025 lo dà la WIPO: oltre 435.000 famiglie di brevetti IA pubblicate in un anno, di cui 37.808 di IA generativa, contro le 18.862 del 2024. La Cina supera le 43.000 famiglie generative nel biennio 2024-2025; gli Stati Uniti passano da 1.185 a oltre 4.380 in due anni; il Giappone da 398 a 3.835 ed è terzo; la Germania è sesta e prima in Europa. Il primo titolare mondiale per portafoglio cumulato è SoftBank con 2.985 famiglie, poi Tencent, Ping An, Baidu. OpenAI, a fine 2025, ha 35 depositi in tutto il mondo: chi costruisce i modelli più usati brevetta pochissimo.

Dove nascono i modelli

Modelli "degni di nota" per paese dell'organizzazione che li ha costruiti.

Colonne 2024 e 2025: AI Index, che fotografa il database di Epoch AI il 17 marzo 2025 e il 22 aprile 2026. Colonna 2026: database di Epoch AI riletto il 3 ottobre 2026, anno in corso, contando un modello una volta per ciascun paese distinto presente fra le affiliazioni. Nel database compaiono tre modelli con affiliazione italiana, tutti accademici: Ceramic-MLP della Sapienza (1994), le reti neurali su grafi dell'Università di Siena (2008) e Selective Search di Trento con Amsterdam (2013). Dopo il 2013, nessuno.

Quattro cose sul modo in cui questo conteggio è fatto, perché senza non si capisce che cosa dice.

La lista è compilata a mano da Epoch AI, secondo tre criteri dichiarati: progresso allo stato dell'arte, importanza storica, alto tasso di citazione. Il rapporto lo scrive esplicitamente: non è un censimento di tutti i modelli usciti.

L'attribuzione a un paese scatta se anche un solo autore è affiliato a una istituzione di quel paese. Un modello con autori americani e britannici conta per tutti e due, e la somma delle colonne supera il totale dei modelli.

Il database è vivo, anche all'indietro. Per il 2025 gli Stati Uniti valgono 59 nella fotografia di aprile e 64 rileggendo il database il 3 ottobre 2026: modelli aggiunti a posteriori. Confrontare due edizioni dell'AI Index senza dirlo produce differenze che nessuno ha mai osservato nella realtà.

La colonna 2026 lo mostra meglio ancora. Fra il 14 agosto e il 19 settembre la Cina passa da 19 a 27 e gli Stati Uniti da 34 a 42, ma i modelli usciti davvero in quelle cinque settimane sono dodici: nove americani, due cinesi e uno senza paese dichiarato. Il resto è catalogazione arretrata. Rileggendo oggi lo stesso database e fermandosi al 14 agosto se ne contano 33 americani e 25 cinesi, non 34 e 19: il passato è cambiato dopo. E ha continuato a cambiare: riletto il 3 ottobre, il database conta 29 modelli cinesi pubblicati entro il 19 settembre, non 27. Nelle due settimane successive sono usciti sette modelli, tutti americani: Grok 4.7, Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol e Gemini 4 Argon. Un numero letto due volte a un mese di distanza non misura solo quello che è successo nel mese.

I modelli europei del 2025 sono due, uno francese e uno britannico: Mistral OCR e SPAR3D di Stability AI. Anche il 2024 europeo, nel database aggiornato, comprende un modello tedesco di DeepL e uno britannico di Stability. Chi ripete che l'Europa produce solo modelli Mistral cita una fotografia del marzo 2025.

Nel 2025 i nuovi rilasci calano in tutte le aree. A costruirli è quasi solo l'industria: 93 modelli contro 2 dall'accademia, il 91,2% del totale. Per organizzazione: OpenAI 20, Google 14, Alibaba 11.

Il database dei modelli, aggiornato ogni giorno →

Il divario fra Stati Uniti e Cina

Il numero che circola come "divario nei benchmark" viene da una sola classifica, l'Arena, dove sono le persone a votare quale risposta preferiscono fra due che ricevono senza sapere di chi siano. Come funziona quel meccanismo lo trovi sulla pagina del mercato. Qui contano i valori e quanto poco sono stabili.

Lo stesso mese, febbraio 2025, vale 1,7% nell'edizione del rapporto uscita quell'anno e 0,4% in quella dell'anno dopo. I punteggi dell'Arena vengono ricalcolati mentre arrivano nuovi voti, quindi la serie storica si muove sotto i piedi: un divario del passato può cambiare senza che nel passato sia cambiato niente.

La percentuale, poi, divide una differenza di punti Elo per un punteggio Elo, e lo zero di quella scala è arbitrario. Cita i punti: 37 su una scala dove il primo vale 1.525. Nelle righe qui sopra che portano i punti la distanza va da 5 a 39.

L'ultima riga viene da una lettura diretta della classifica, fatta il 3 ottobre 2026 sull'aggiornamento del 2 ottobre; le altre vengono dall'AI Index. Per questo le due righe non si sottraggono: fra marzo e ottobre i punteggi sono stati ricalcolati, e il modello che a marzo valeva 1.503, Claude Opus 4.6, il 2 ottobre si legge ancora 1.505 nella variante "high" e 1.497 in quella base. Il 30 settembre Google ha presentato Gemini 4 Argon, che entra subito primo a 1.525 ma con meno di cinquemila voti e l'etichetta "preliminare". Il modello cinese più vicino alla vetta resta Kimi K3 Max di Moonshot, 1.488, sedicesimo.

Nella stessa classifica, a marzo 2026 il miglior modello a pesi chiusi (Claude Opus 4.6) precede il miglior modello a pesi aperti (GLM-5, 1.454) di 49 punti, 3,4%. Nell'agosto 2024 la distanza era di 7 punti: si era quasi chiusa e si è riaperta. Il 2 ottobre 2026, misurata tutta sulla stessa classifica dello stesso giorno, vale 45 punti, 3,0%: Gemini 4 Argon high a 1.525, preliminare, contro MiMo-V2.6-Pro di Xiaomi a 1.480, licenza MIT, pesi pubblicati il 21 settembre. Senza il modello preliminare la distanza è di 25 punti, 1,7%, da Claude Opus 4.6 high a 1.505. GLM-5.3 Max di Z.ai, primo a pesi aperti il 19 settembre, scende a 1.478; GLM-5 si legge ancora 1.458. A 1.488 c'è Kimi K3 Max, che pubblica i pesi sotto una licenza propria e non standard: qui conto il primo con una licenza verificabile.

Quanto costa addestrare un modello

Nessun laboratorio pubblica quanto spende per addestrare. Ogni cifra che leggi è una stima, e cambia di quattro volte a seconda di che cosa si mette dentro. Grok 3, addestrato su 80.000 chip H100 per novanta giorni, è l'esempio più documentato.

Epoch AI, dollari 2023. Del costo di sviluppo completo Epoch pubblica la composizione ma non la serie: hardware 47-67%, personale 29-49%, energia 2-6%. La stessa tabella porta due colonne più alte, 2,45 e 4,45 miliardi, il cui metodo non è documentato nella guida ai campi: non le uso.

Sul primo metodo, quello che Epoch documenta e usa per la sua serie storica, le stime più alte mai calcolate sono queste.

Nella lista non ci sono GPT-5, GPT-6 Astra, Gemini 3, Claude Opus 4.x né Grok 5. Per nessun modello di frontiera del 2026 esiste una stima di costo, perché i dati tecnici che servono a calcolarla hanno smesso di uscire. L'ultima stima per un modello di frontiera riguarda un modello del luglio 2025; dopo, Epoch ha stimato solo modelli che non classifica di frontiera, come A.X K1 e A.X K2 di SK Telecom: 9,6 milioni di dollari il primo, dicembre 2025, e 12,4 il secondo, luglio 2026. Riletto il 3 ottobre 2026, il database ha la casella del costo vuota per GPT-6 Astra e per i modelli di frontiera arrivati dopo: GPT-6 Sol, Claude Opus 5.5, Gemini 4 Argon, Grok 4.7.

Il tasso di crescita misurato da Epoch è di 2,4 volte l'anno sul metodo ammortizzato e 2,6 su quello del noleggio. La previsione pubblicata nel 2024 dice che i più grandi addestramenti supereranno il miliardo di dollari "entro il 2027". Al 3 ottobre 2026 non è ancora successo su nessun perimetro documentato: il massimo mai calcolato è 850 milioni, e riguarda un modello del febbraio 2025.

Una cosa è cambiata nel frattempo, e riguarda il senso stesso della domanda. Epoch stima che GPT-5 abbia consumato meno calcolo di GPT-4.5 per essere addestrato. Con le tecniche di ragionamento, un post-addestramento da 2 milioni di dollari rende su un pre-addestramento da 20 milioni quello che prima richiedeva 200. La spesa si è spostata: quello che il modello costa non sta più tutto nella corsa finale.

Sul caso DeepSeek il numero da citare è 5,576 milioni di dollari, non "circa sei": 2,788 milioni di ore di GPU H800, valutate a 2 dollari l'ora. Quel prezzo è un listino di noleggio applicato a schede che DeepSeek possedeva, e il paper esclude in una nota esplicita la ricerca preliminare, gli esperimenti di architettura e i dati. Sul modello successivo, R1, l'azienda ha dichiarato in un articolo sottoposto a revisione paritaria 294.000 dollari per la sola fase di apprendimento per rinforzo, cifra che esclude il costo del modello di base su cui poggia.

Quanto spendono i laboratori in un anno

Raccolta da Epoch AI e ripresa dall'AI Index. Sono capacità di calcolo affittata, non ammortamento di data center di proprietà. Attenzione alla natura di queste cifre: nessuna delle due aziende pubblica un bilancio. Le voci vengono da resoconti giornalistici su documenti destinati agli investitori, e Epoch stessa le marca come "probabili". Le riporto perché sono la migliore ricostruzione esistente, con quel limite dichiarato.

La riga che conta per chi progetta un prodotto è la terza. Nel 2024 OpenAI spendeva 1,8 miliardi per far girare i modelli contro 4,0 per costruirli. Nel 2025 spende 8,0 contro 8,3. La voce che cresce più in fretta è il costo di ogni singola risposta, e quella si moltiplica per il numero di utenti.

Le cifre da cento e più miliardi che si leggono nei titoli sono un'altra cosa. Stargate, annunciato da OpenAI con SoftBank e Oracle nel gennaio 2025, è un impegno da 500 miliardi su più anni; l'accordo con Oracle del luglio 2025 ne aggiunge oltre 300 su cinque. Sono promesse di acquisto, non spesa sostenuta: fra i 500 miliardi annunciati e i 16,3 miliardi spesi in un anno c'è un fattore trenta. Sul capitale investito davvero il dato certificato esiste solo per le società quotate: Alphabet ha speso 91,4 miliardi di dollari nel 2025 e dichiara per il 2026 una previsione fra 195 e 205 miliardi.

Quanto pesino quelle promesse lo dice adesso anche un bilancio, visto dal lato di chi incassa. Oracle, risultati del primo trimestre dell'esercizio 2027, 10 settembre 2026: gli impegni contrattuali ancora da eseguire salgono a 664 miliardi di dollari, 209 in più in un anno, con oltre 30 miliardi di contratti di cloud per l'IA firmati nel solo trimestre. Sono contratti firmati e non ancora eseguiti, la stessa materia dei 500 miliardi di Stargate. Il comunicato Oracle non nomina né OpenAI né Stargate: chi attribuisce quei 664 miliardi a un cliente solo sta citando la stampa, non l'azienda.

Sul lato fisico la distanza fra annuncio e corrente si misura in anni. Il 17 agosto 2026 OpenAI ha annunciato circa 8 gigawatt nella contea di Pike, in Ohio, con i primi 800 megawatt attesi nel 2028. Anche in quel comunicato la parola Stargate non compare.

Chi mette i soldi

Investimento privato in aziende di IA nel 2025, miliardi di dollari.

AI Index 2026, dati Quid. L'Italia non entra nella classifica dei primi quindici paesi, che si chiude con la Svezia a 0,97 miliardi: il valore italiano sta sotto quella soglia e non è pubblicato. Nel 2024 era 0,9 miliardi.

Gli Stati Uniti valgono 23,1 volte la Cina e 48,5 volte il Regno Unito. Sulla sola IA generativa, 163,64 miliardi contro i 4,7 di Cina ed Europa messe insieme. Dal 2013 il cumulato americano è di 757,3 miliardi contro i 131,8 cinesi.

Prima di usare questi rapporti in una discussione, quattro cose che la serie non contiene: le fusioni e acquisizioni, che sono una voce a parte e nel 2025 sono cresciute del 132,6%; le offerte pubbliche; il capitale che le grandi quotate mettono nei propri data center, e sono i 91,4 miliardi di Alphabet, più del triplo di tutto il capitale di rischio cinese e britannico sommato; i fondi pubblici. Su quest'ultimo punto il rapporto è esplicito: i fondi di indirizzo statali cinesi hanno dispiegato circa 912 miliardi fra il 2000 e il 2023, di cui circa 184 verso aziende di IA, e stanno fuori dal conteggio. Il rapporto di ventitré a uno vale dentro quel perimetro e non fuori.

Per il 2026 il dato con questo perimetro non esiste e non esisterà prima di aprile 2027. Con un altro conteggio, che tiene dentro tutti i settori, nel primo semestre 2026 il capitale di rischio globale ha superato i 510 miliardi contro i 440 di tutto il 2025, e OpenAI e Anthropic da sole ne hanno assorbito 217, il 43% del totale mondiale.

In Europa, dentro la finestra, un round solo pesa quanto un paese. L'8 settembre 2026 Mistral ha raccolto 3 miliardi di euro a una valutazione post-money di oltre 21 miliardi, con Samsung Electronics a guidare il giro, e la società la dichiara la maggiore raccolta azionaria mai completata da un'azienda tecnologica europea. Al cambio BCE del 18 settembre, 1,1460 dollari per euro, sono circa 3,4 miliardi di dollari: quasi quanto tutto quello che le aziende di IA francesi hanno raccolto in tutto il 2025, che nella tabella qui sopra vale 4,36 miliardi.

L'università è uscita dalla partita?

Dipende da che cosa si guarda, e i tre indicatori disponibili danno tre risposte diverse.

Sui modelli l'accademia non c'è più: 2 su 95 nel 2025. Costruire un modello di frontiera richiede un parco macchine che nessun dipartimento possiede.

Sulle pubblicazioni l'accademia domina: il 68,1% degli articoli di IA del 2024, contro l'11,5% dell'industria e il 12,4% degli enti pubblici. In Europa la quota accademica sale al 55,3%, negli Stati Uniti l'industria arriva al 24,6%, in Cina gli enti pubblici al 25,1%. Gli articoli di IA sono ormai il 40,9% di tutta l'informatica indicizzata, 257.890 nel 2024.

Sui dottorati la direzione si è invertita. La quota di neodottori in IA che va nell'industria è scesa dal picco del 77% del 2022 al 65% del 2024, e la quota che resta nell'accademia è quasi raddoppiata. I nuovi dottori sono cresciuti del 22% in due anni, e tutta la crescita è andata all'università. Il dato riguarda Stati Uniti e Canada.

Che cosa è cambiato

3 ottobre 2026 · revisione

In cima all'Arena è entrato un modello che la classifica dà ancora per preliminare. Il 30 settembre Google ha presentato Gemini 4 Argon, e nell'aggiornamento del 2 ottobre la variante high è prima a 1.525, con 4.932 voti e l'etichetta "preliminare". Contato quello, il primo modello cinese, Kimi K3 Max a 1.488, è a 37 punti; contando solo i punteggi consolidati, da Claude Opus 4.6 high a 1.505, è a 17.

Il primo modello a pesi aperti con licenza verificabile è cambiato. MiMo-V2.6-Pro di Xiaomi, pesi pubblicati il 21 settembre con licenza MIT, si legge 1.480 il 2 ottobre; GLM-5.3 Max, primo il 19 settembre, scende a 1.478. Due punti di distanza, con un margine dichiarato di più o meno 9.

Sette modelli nuovi in due settimane, tutti americani. La colonna 2026 passa a 49 modelli americani e 29 cinesi. I sette americani sono usciti fra il 21 e il 30 settembre; i due cinesi in più sono modelli pubblicati prima del 19 settembre e catalogati da Epoch dopo.

Una correzione sull'Italia. Avevo scritto che nel database di Epoch non compare nessun modello italiano. Ne compaiono tre, tutti accademici: Ceramic-MLP della Sapienza (1994), le reti neurali su grafi dell'Università di Siena (2008) e Selective Search di Trento con Amsterdam (2013). Dopo il 2013, nessuno.

Che cosa non è stato aggiornato, e perché. I brevetti: WIPO non ha pubblicato niente dopo il rapporto del 14 luglio. Le pubblicazioni scientifiche e i dottorati: nessun conteggio nuovo. La spesa di calcolo dei laboratori: le cifre di OpenAI e Anthropic per il 2024 e il 2025 sono le stesse. Gli impegni di Oracle, il round di Mistral e l'annuncio OpenAI in Ohio: riletti, invariati. Le stime di costo di addestramento: nessuna per i modelli di frontiera arrivati dopo il luglio 2025, e il massimo resta 850 milioni.

19 settembre 2026 · revisione

Il conteggio dei modelli è cresciuto più della produzione. La colonna 2026 passa da 34 a 42 modelli americani e da 19 a 27 cinesi, ma i modelli pubblicati davvero fra il 14 agosto e il 19 settembre sono dodici. Il resto lo ha aggiunto Epoch all'indietro, su mesi già chiusi.

In cima all'Arena il primo modello cinese è a ventun punti. Il 19 settembre Claude Fable 5 high guida con 1.506 e Kimi K3 Max segue con 1.485; il primo a pesi aperti è GLM-5.3 Max, 1.483, venticinque punti sopra GLM-5, che era il primo a pesi aperti di marzo. La riga di marzo dell'AI Index non si sottrae da questa, perché i punteggi vengono ricalcolati: Claude Opus 4.6, che allora valeva 1.503, il 19 settembre si legge 1.505 e 1.497 nelle sue due varianti.

Le promesse di acquisto adesso hanno un bilancio che le conta. Oracle porta a 664 miliardi di dollari gli impegni contrattuali da eseguire, 209 in più in un anno. E in Europa Mistral raccoglie 3 miliardi di euro l'8 settembre, circa 3,4 miliardi di dollari: quasi quanto tutte le aziende di IA francesi nel 2025 intero.

Che cosa non è stato aggiornato, e perché. I brevetti: WIPO non ha pubblicato niente di nuovo dopo il rapporto del 14 luglio, e le cifre 2024 dell'AI Index restano l'ultimo dato esistente. Le pubblicazioni scientifiche e i dottorati: nessun conteggio nuovo nella finestra. Le stime di costo di addestramento: il database di Epoch non ne ha aggiunta nessuna, e nessun addestramento ha superato il miliardo. La spesa di calcolo dei laboratori: le cifre di OpenAI e Anthropic sono le stesse di agosto. Le righe di questa pagina che non ho rimisurato tengono la loro data vecchia.

14 agosto 2026 · prima pubblicazione

I laboratori hanno smesso di dire come sono fatti i loro modelli. Codice, numero di parametri, dimensione dei dati e durata dell'addestramento non vengono più pubblicati per i sistemi più costosi, quelli di OpenAI, Anthropic e Google. Il punteggio medio dell'indice di trasparenza dei modelli di base è sceso da 58 a 40. Chi lavora se ne accorge quando cerca una cifra: ogni numero sul 2026 è meno verificabile di uno sul 2024.

Far girare i modelli è arrivato a costare quanto costruirli. In OpenAI il rapporto fra le due voci era di 1,8 contro 4,0 miliardi nel 2024; adesso è 8,0 contro 8,3. Chi progetta un servizio deve mettere in conto il costo marginale di ogni risposta, che prima si poteva trascurare.

Sui modelli la Cina ha quasi colmato il divario; sulla ricerca di base lo aveva colmato da tempo. A marzo 2026 il primo modello americano stacca il primo cinese di 39 punti su 1.503. Nello stesso momento la Cina ha il 74,2% dei brevetti IA concessi, il 17,8% delle pubblicazioni, il 20,6% delle citazioni e 41 dei cento articoli più citati del 2024. Agli Stati Uniti restano due primati: il numero di modelli degni di nota, 59 contro 35, e le citazioni ai loro brevetti, oltre metà del totale mondiale pur avendone depositato poco più di uno su otto.

Sei cifre che circolano sbagliate

Le trovi ovunque, comprese alcune pagine di questo libro nelle edizioni precedenti.

"Gemini Ultra è costato 191 milioni di addestramento." È il prezzo di noleggio cloud applicato alle ore consumate. Con il metodo ammortizzato lo stesso modello ne costa 31. Il numero vale sei volte quello che sembra.

"GPT-5 è costato fra 500 milioni e 2,5 miliardi." Epoch AI, che è la fonte di solito citata per questa forbice, sostiene l'opposto, e per GPT-4.5 stima 366 milioni. Su GPT-5 una stima non esiste.

"Ogni generazione di modelli costa ventotto volte la precedente." Le crescite pubblicate da Epoch sono 2,4 e 2,6 volte l'anno, a seconda del metodo. Del ventotto non ho trovato l'origine, e non l'ho trovata nemmeno per le cifre di 3 e 170 milioni attribuite a Llama 1 e Llama 3.1: le stime pubblicate per quei due modelli sono 0,58 e 53 milioni.

"Il divario Stati Uniti-Cina nei benchmark." Quel numero esce da una sola classifica di preferenze umane, ricalcolata in continuazione, e nessun test automatico ci entra.

"DeepSeek in realtà ha speso 1,3 miliardi per addestrare V3." Quella cifra deriva da una stima del parco macchine dell'azienda e del fondo che la controlla, accumulato su più anni e su tutti i progetti. Le due grandezze misurano cose diverse e non si contraddicono.

"Google ha speso più di 150 miliardi in conto capitale nel 2025." Il bilancio di Alphabet dice 91,4. La cifra sopra i 150 riguarda il 2026 ed è una previsione aziendale, non una spesa registrata. Anche l'AI Index la riporta al posto sbagliato, su un grafico di terzi.

L'AI Index Report 2026, per intero →