Durante un’assemblea pubblica tenutasi a San Francisco il 26, Sam Altman ha delineato con sorprendente chiarezza la direzione futura di OpenAI, tracciando una roadmap che va ben oltre il semplice rilascio di nuovi modelli linguistici. L’evento, il primo forum pubblico organizzato dall’azienda e annunciato come un esperimento aperto alla comunità di sviluppatori, ha offerto uno sguardo diretto sulla visione strategica che guiderà l’evoluzione dell’intelligenza artificiale nei prossimi anni.
L’affermazione che ha catturato maggiormente l’attenzione riguarda un obiettivo tanto ambizioso quanto concreto: ridurre di cento volte il costo dei principali modelli di OpenAI entro il 2027, rendendoli allo stesso tempo cento volte più veloci rispetto a oggi. Secondo Altman, non si tratta di uno slogan o di una promessa generica, ma di un traguardo tecnologico preciso, fondato su una tendenza già osservabile. Da tempo, infatti, molti analisti notano come il costo dell’inferenza dei modelli di intelligenza artificiale stia diminuendo di circa un ordine di grandezza ogni anno. In questo contesto, una riduzione di due ordini di grandezza nell’arco di un paio d’anni appare meno irrealistica di quanto potrebbe sembrare a prima vista.
La velocità è un elemento centrale di questa visione. Un’IA cento volte più rapida non significa soltanto risposte più immediate, ma la possibilità di interazioni in tempo reale e di inferenze complesse elaborate istantaneamente. Questo apre la strada a un cambiamento strutturale non solo nello sviluppo software, ma nell’intera architettura dei servizi digitali, che potrebbero diventare molto più reattivi, adattivi e integrati nella vita quotidiana delle persone.
Altman ha affrontato anche uno dei temi più discussi degli ultimi anni: l’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro degli sviluppatori. Pur riconoscendo che l’IA aumenta la velocità di scrittura del codice e riduce i costi, ha escluso un calo della domanda di ingegneri. Piuttosto, ha sottolineato come stia cambiando il significato stesso del termine “ingegnere”. In futuro, il valore non risiederà tanto nel tempo speso a digitare codice, quanto nella capacità di progettare sistemi, definire obiettivi e orchestrare computer e agenti intelligenti affinché svolgano compiti complessi e generino valore reale. In questa prospettiva, l’ingegneria diventa sempre più una disciplina di progettazione concettuale e meno un’attività puramente esecutiva.
Un altro pilastro della strategia di OpenAI riguarda l’infrastruttura. Altman ha richiamato il progetto Stargate, avviato lo scorso anno, come esempio di uno sforzo senza precedenti per costruire una base tecnologica capace di supportare l’IA su scala massiva. L’obiettivo dichiarato è arrivare a fornire servizi di intelligenza artificiale a costi paragonabili a quelli di una utility, come l’elettricità o l’acqua. Una simile trasformazione avrebbe implicazioni profonde sull’economia, introducendo una pressione deflazionistica ma anche nuove opportunità per ridurre le disuguaglianze, permettendo a singoli individui o piccoli gruppi di svolgere attività che in passato richiedevano grandi team e risorse significative.
La visione di Altman non si limita però all’efficienza economica. Grande spazio è stato dedicato al tema della personalizzazione. Il CEO ha dichiarato di aver già affidato alla propria intelligenza artificiale un controllo molto ampio sui dati personali, sostenendo che i benefici superano di gran lunga le preoccupazioni legate alla privacy. Questa posizione riflette la strategia di iper-personalizzazione perseguita da OpenAI, resa evidente dall’evoluzione della funzione di memoria di ChatGPT. In un panorama in cui anche altri grandi attori, come Google con le sue iniziative di “intelligenza personale”, puntano a integrare enormi quantità di dati individuali, OpenAI intende spingere l’IA verso un ruolo sempre più intimo e contestuale.
Da qui nasce l’idea di trasformare l’intelligenza artificiale da semplice chatbot a vero e proprio sistema operativo basato su agenti. Altman ha descritto un futuro in cui l’IA non si limiterà a rispondere a comandi espliciti, ma opererà in background, con accesso all’intero ecosistema digitale dell’utente. In questo scenario, l’assistente conosce impegni, preferenze, relazioni e contesto, arrivando a suggerire azioni e decisioni in modo proattivo. È il concetto di intelligenza ambientale, in cui l’IA diventa una presenza continua e discreta, capace di coordinare informazioni diverse per migliorare l’esperienza quotidiana.
L’assemblea ha toccato anche temi più critici, come i limiti energetici allo sviluppo dell’IA. Altman ha indicato l’energia come uno dei principali colli di bottiglia futuri, confermando l’impegno di OpenAI nello sviluppo di infrastrutture energetiche di nuova generazione, inclusa la ricerca sulla fusione nucleare. Parallelamente, ha riconosciuto che la biotecnologia rappresenta uno dei rischi più seri per la sicurezza, soprattutto per il potenziale uso dell’IA nella progettazione di nuovi agenti patogeni. In questo ambito, ha sostenuto la necessità di risposte basate su infrastrutture di resilienza sociale piuttosto che su una regolamentazione puramente normativa.
Non sono mancati accenni ai prossimi modelli. Altman ha lasciato intendere che un nuovo modello, previsto entro il primo trimestre, offrirà un salto netto nelle prestazioni, soprattutto sul fronte del ragionamento. Ha ammesso che, concentrandosi molto sulle capacità logiche e di programmazione di GPT-5.2, una parte della flessibilità nella scrittura è andata persa, e che il feedback degli utenti sarà utilizzato per rendere i modelli futuri più umani e sensibili al contesto. In parallelo, OpenAI si sta allontanando dall’idea di un unico modello monolitico, preferendo una famiglia di modelli specializzati per applicazioni diverse, con la possibilità, non esclusa, di rilasciare anche soluzioni più aperte.
In chiusura, il messaggio di Altman è apparso chiaro e coerente: l’intelligenza diventerà sempre più economica, veloce e accessibile. In un mondo in cui la potenza cognitiva artificiale è abbondante, la vera sfida per le persone e le organizzazioni non sarà più “se” usare l’IA, ma decidere “cosa” chiederle di fare. Dopo anni di prototipi e dimostrazioni, il tempo della sperimentazione pura sta lasciando spazio all’implementazione concreta. L’intelligenza artificiale, da magia di laboratorio, è destinata a diventare uno strumento quotidiano capace di trasformare in profondità il modo in cui lavoriamo, apprendiamo e viviamo.