Il prossimo salto dell’intelligenza artificiale potrebbe non arrivare da un modello più brillante, ma da una risposta più economica. È questo il punto centrale del report “Frontiers of compute: The technologies to reduce AI inference costs”, pubblicato da McKinsey nel giugno 2026: dopo due anni in cui il mercato ha premiato soprattutto la scala dei modelli e la corsa alla capacità di calcolo, la variabile che decide la sostenibilità economica dell’ai è diventata il costo per token, cioè il costo unitario di ogni pezzo di informazione elaborato da un modello durante l’inferenza.
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Perché il costo dei token cambia il mercato dell’AI
La prossima partita dell’intelligenza artificiale non si giocherà solo sui modelli più potenti, ma sulla riduzione del costo per token. McKinsey indica quattro leve decisive: ottimizzazione software, packaging 3d, chip dedicati e ottica integrata. Intanto hyperscaler e produttori accelerano investimenti, accordi industriali e nuove architetture
Pubblicato il 6 lug 2026
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Pierluigi Sandonnini
Senior web editor di Nextwork360. Oltre trent’anni di esperienza giornalistica, maturata in diversi settori della tecnologia: audio video, tv digitale, telecomunicazioni, internet, intelligenza artificiale.
Dal 2020 gestisce il sito Ai4business.it, coordinando la redazione, curandone i contenuti e scrivendo articoli.
