AGI – OpenAI ha superato la soglia simbolica di un miliardo di utenti attivi, meno di quattro anni dopo il lancio di ChatGPT, avvenuto nel novembre 2022. La società conta inoltre più di due milioni di aziende che utilizzano i suoi modelli e prodotti.
“I nostri modelli raggiungono ora più di un miliardo di utenti attivi e oltre due milioni di imprese. Man mano che le persone acquistano fiducia nella tecnologia, la utilizzano in modo più approfondito”, ha affermato OpenAI in un approfondimento dedicato all’efficienza della nuova famiglia GPT-5.6.
La crescita di ChatGPT
OpenAI è stata fondata nel 2015, ma ha lanciato il suo primo prodotto destinato al grande pubblico soltanto nel novembre 2022. Nei primi mesi del 2026 la società aveva dichiarato oltre 900 milioni di utenti attivi settimanali su ChatGPT e più di 50 milioni di abbonati consumer. Il dato del miliardo comprende l’insieme dei modelli e dei prodotti della società, con il suo modello più noto in primo piano, ma anche Codex, dedicato alla programmazione assistita dall’intelligenza artificiale, le Api utilizzate dagli sviluppatori e gli strumenti destinati alle imprese. La diffusione di ChatGPT è diventata progressivamente più globale. Secondo i dati pubblicati da OpenAI, oltre la metà degli utenti attivi utilizza prevalentemente lingue diverse dall’inglese, mentre la crescita relativa più rapida è stata registrata in Africa e in Asia.
Oltre due milioni di aziende clienti
Il mercato aziendale è diventato una delle priorità del gruppo. Più di due milioni di imprese utilizzano i modelli OpenAI per sviluppare prodotti, automatizzare processi e gestire attività nei settori dell’ingegneria, dell’assistenza clienti, della finanza, delle vendite e delle operazioni. OpenAI aveva inoltre comunicato nei mesi scorsi che oltre nove milioni di utenti business a pagamento usavano ChatGPT per il lavoro. Nello stesso periodo, Codex aveva raggiunto 1,6 milioni di utenti settimanali. La crescita dell’uso professionale dell’intelligenza artificiale è legata soprattutto alla diffusione degli agenti, sistemi capaci di eseguire compiti articolati, utilizzare strumenti esterni, valutare i risultati e correggere autonomamente il proprio lavoro.
La sfida dei costi di calcolo
L’espansione degli agenti ha però fatto aumentare rapidamente la domanda di potenza di calcolo e i costi sostenuti da imprese e sviluppatori. Per questo, una parte del mercato si sta orientando verso modelli più piccoli ed economici, compresi quelli open-weight sviluppati in Cina. OpenAI sostiene di aver affrontato il problema intervenendo non soltanto sui modelli, ma su tutti i principali livelli della propria infrastruttura: l’addestramento, l’esecuzione dei sistemi e il meccanismo che coordina gli agenti e l’uso degli strumenti. La società afferma di aver addestrato GPT-5.6 a completare le attività seguendo percorsi più diretti e utilizzando meno token. Gli interventi hanno riguardato anche il bilanciamento dei carichi di lavoro, la gestione della memoria temporanea, l’ottimizzazione del software utilizzato dai processori e la riduzione delle operazioni ripetute.
L’intelligenza artificiale usata per migliorare i modelli
Secondo OpenAI, GPT-5.6 Sol ha contribuito direttamente ad alcune delle ottimizzazioni necessarie al proprio funzionamento. Il modello è stato utilizzato per scrivere e verificare parti del software che gestisce i calcoli sui chip e per progettare un sistema più piccolo incaricato di anticipare le risposte del modello principale.
Questa tecnica, chiamata speculative decoding, consente a un modello più leggero di proporre in anticipo una sequenza di token, che il sistema principale può verificare contemporaneamente. Quando le proposte vengono accettate, è possibile generare più testo con un numero inferiore di passaggi di calcolo. OpenAI afferma inoltre di aver migliorato la gestione del contesto nei sistemi agentici, riducendo l’accumulo di informazioni inutili, l’uso inefficiente degli strumenti e la ripetizione di attività già svolte.
I tre modelli della famiglia GPT-5.6
La famiglia GPT-5.6, presentata all’inizio di luglio, è composta da tre modelli. Sol è il sistema di punta, destinato alle attività più complesse; Terra è il modello intermedio, pensato per il lavoro quotidiano; Luna è il più rapido ed economico, progettato per attività ad alto volume.
Secondo OpenAI, Sol con il livello massimo di ragionamento supera Claude Fable 5 nell’Artificial Analysis Coding Agent Index a un costo inferiore alla metà. Terra raggiungerebbe prestazioni paragonabili a GPT-5.5 a metà prezzo, mentre Luna è stato progettato per massimizzare l’efficienza economica.
GPT-5.6 è disponibile su ChatGPT, Codex e attraverso le Api di OpenAI. Gli utenti Free e Go possono accedere a Terra, mentre gli abbonati Plus, Pro, Business ed Enterprise possono utilizzare Terra e Luna. Sol è disponibile nei piani e nelle modalità previste per le attività più avanzate.
Taglio dell’80% al prezzo di Luna
OpenAI ha annunciato un taglio dell’80% al prezzo di GPT-5.6 Luna e del 20% a quello di Terra. Il costo di Sol è rimasto invariato. Nelle Api, Luna costa ora 0,20 dollari per milione di token in ingresso e 1,20 dollari per milione di token in uscita. Terra costa invece 2 dollari per milione di token in ingresso e 12 dollari per quelli in uscita. I prezzi degli abbonamenti a ChatGPT e Codex e i relativi limiti di utilizzo non cambiano. L’impiego di Terra e Luna richiederà però un numero inferiore di crediti, per effetto della riduzione dei costi dei due modelli.
OpenAI ha inoltre introdotto per GPT-5.6 Sol una modalità più veloce nelle Api, destinata alle attività nelle quali il tempo di risposta è prioritario. La funzione offre una velocità superiore rispetto all’elaborazione standard, senza modificare le capacità del modello, ma a un prezzo doppio. La strategia punta a rafforzare la posizione di OpenAI in un mercato in cui la competizione si gioca sempre più sul rapporto tra prestazioni e costi. Con il miliardo di utenti e la crescita della clientela aziendale, la società cerca ora di rendere i modelli avanzati utilizzabili su una scala più ampia, riducendo il costo necessario per ciascuna attività.
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