OpenAI e Anthropic in futuro dovranno davvero difendersi non solo dal cambio di modello da parte dei clienti, ma anche dal fatto che i grandi clienti acquistino direttamente GPU e riportino l'AI nei propri data center. Il secondo più grande studio legale degli Stati Uniti, Latham & Watkins, ha già iniziato a farlo. Questo studio legale, che lo scorso anno ha fatturato 8,3 miliardi di dollari, ha acquistato diversi server Nvidia GPU e ha affittato in un data center esterno un'area chiusa accessibile solo ai propri dipendenti. Attualmente ha già acquistato diverse H200 e sta studiando Blackwell e Vera Rubin. La cosa più importante è che non ha intenzione di addestrare un grande modello da zero, ma di effettuare il fine-tuning dei modelli a pesi aperti di Nvidia su queste macchine. FT afferma che questo è il primo grande studio legale a confermare pubblicamente di aver acquistato hardware AI, di aver implementato e di effettuare il fine-tuning dei modelli in proprio. Perché uno studio legale improvvisamente inizia a fare il lavoro di una società di infrastrutture AI? La prima ragione è il dato. I migliori studi legali hanno a disposizione una grande quantità di materiali su fusioni e acquisizioni, contenziosi e finanziamenti, alcuni dei quali sono così sensibili che non vogliono nemmeno che i fornitori di servizi cloud li tocchino. Il CIO di Latham, Rene Mendoza, lo ha detto chiaramente: alcune informazioni dei clienti sono così sensibili che "non vogliamo consegnarle a nessun fornitore cloud". La seconda ragione è il costo e il potere di negoziazione. Latham continuerà a usare ChatGPT, Claude, Gemini e Harvey, ma manterrà anche i propri modelli e la propria potenza di calcolo. Così, se un giorno OpenAI o Anthropic aumentano i prezzi, cambiano i termini o un modello non è più adatto, avranno una via d'uscita. Le parole di Mendoza sono: "Non vogliamo legare il nostro destino a una singola azienda." Non vogliono vincolare l'intera azienda a nessun fornitore AI. Latham ha ora più di 900 dipendenti tecnici, di cui circa 100 dedicati esclusivamente all'AI. Non si tratta più di "comprare qualche account Copilot per gli avvocati". Credo che questo possa essere un importante bivio per l'AI aziendale: Le piccole e medie imprese continueranno a comprare API e SaaS; Le aziende veramente ricche, con dati sensibili e un enorme volume di chiamate AI, inizieranno sempre più a privatizzare una parte dell'infrastruttura AI, come facevano una volta le grandi banche. Inoltre, pochi giorni fa Wall Street ha iniziato a spingere i grandi studi legali a ridurre i prezzi: Morgan Stanley, Citi e Goldman stanno chiedendo perché, dato che l'AI ha ridotto così tanto le ore di lavoro, le parcelle degli avvocati non siano diminuite. La situazione diventa quindi molto interessante. I clienti usano l'AI per abbassare le parcelle degli avvocati, gli studi legali possono solo trasformare l'AI in un proprio mezzo di produzione; quando il volume di chiamate sarà abbastanza grande, cercheranno di ridurre anche il costo del "canone" per i modelli. La fase finale dell'AI nelle aziende potrebbe non essere solo che ogni azienda acquisti un ChatGPT Enterprise. Alcune aziende alla fine avranno davvero le proprie GPU, i propri modelli e il proprio team AI. In passato il traguardo dell'IT aziendale era "andare sul cloud". Ora le aziende più ricche stanno iniziando a pensare a come riportare l'AI fuori dal cloud.

A dire il vero, vorrei chiedere a tutti voi: Secondo voi, la ragione fondamentale per cui i principali laboratori AI vogliono rallentare è davvero un problema di sicurezza o di profitto? Davvero non credo che davanti a profitti esorbitanti esista qualche morale... A meno che questo "profitto esorbitante" non sia gonfiato... I trafficanti di droga non hanno morale, i signori della guerra non hanno morale, e le aziende invece ne avrebbero? O forse è solo una ritirata dignitosa?

In realtà, alla fine ti renderai conto che questi CEO di aziende AI che chiedono di rallentare non lo fanno per la sicurezza dell'umanità, ma per il proprio portafoglio e quello degli investitori… L'andamento di questa questione probabilmente porterà verso una direzione legislativa, con qualche legge o comitato di regolamentazione AI negli Stati Uniti, dove solo i grandi modelli sottoposti a revisione o regolamentazione completa potranno essere legalmente utilizzati dalle aziende (per motivi di sicurezza nazionale)… E così si potranno trovare vari pretesti per limitare l'uso dei grandi modelli open source cinesi da parte delle aziende americane o degli alleati degli Stati Uniti… Anche se penso che questa strategia di limitazione non abbia senso per i modelli open source con finestra di revisione completamente aperta, almeno dimostra che le aziende di modelli closed source hanno iniziato a preoccuparsi per la loro strategia di ricavi a lungo termine… (Anthropic ha frettolosamente diffuso voci su ARR e margini di profitto molto alti) Per quanto riguarda la sicurezza? È praticamente una replica della logica del riscaldamento globale e delle emissioni di carbonio… Ai tempi dello sviluppo delle armi nucleari non importava, ora che si tratta di un sistema intelligente che sostituisce i lavoratori d'ufficio bisogna preoccuparsi? Ogni discussione che il capitale fa al di fuori degli interessi economici va vista con il presupposto di "avere interessi maggiori"…

Quindi, l'aumento dei tassi è già stato dato per scontato nel prezzo?

La spiegazione più ragionevole attualmente vista: 1. Lo spazio di profitto a lungo termine dei modelli closed source è compresso dai modelli open source; 2. Quindi, attraverso i permessi a livello dipendente, si concede a terzi l'accesso per la divulgazione e la revisione, sotto la bandiera della "sicurezza" per fare "autogestione"; 3. In sostanza, è ancora per limitare l'invasione del mercato da parte dei modelli open source, proteggendo la propria valutazione... Questa è una scelta obbligata, e non necessariamente efficace, perché la divulgazione e la supervisione più trasparenti sono quelle open source... Il fatto che un modello closed source cerchi qualcuno per la supervisione non significa che abbia la stessa trasparenza di un modello open source, e a livello commerciale potrebbe non avere realmente effetto...

Preparati a vedere tutti gli investitori nelle aziende modello di frontiera passare improvvisamente alla modalità di cattura regolatoria oggi I loro investimenti nelle aziende modello di frontiera sono attualmente a rischio/bloccati perché i maggiori acquirenti di token stanno abbracciando modelli open source: aziende verticali di AI, il governo e le imprese Di questo si tratta: fermare l'open source — cosa che dico nel podcast da due anni Se vuoi sicurezza, vuoi trasparenza — e l'open source è il processo di trasparenza definitivo