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Approfondimenti Le aziende dell'AI
dati a luglio 2026
Intelligenza artificiale · la mappa del potere

Chi costruisce
l'intelligenza artificiale

Dieci anni fa erano laboratori di ricerca con qualche decina di persone. Oggi sono l'epicentro dell'economia mondiale: nove aziende (sei americane, una europea, una cinese e un fornitore di chip che le arma tutte) si contendono i modelli, i talenti e i data center. Qui trovi chi le guida, come sono nate, cosa vendono e come si confrontano i loro modelli, con numeri verificabili e fonti in fondo alla pagina.

Anthropic
965mld $
la startup AI più valutata al mondo (round di giugno 2026)
OpenAI
852mld $
round da 122 mld $ a marzo, IPO depositata a giugno 2026
SpaceX + xAI
1.250mld $
la fusione di febbraio 2026, verso l'IPO
Capex AI di Meta
~125mld $
investimenti previsti nel solo 2026 (guidance 115–135)
Le protagoniste

Nove aziende, nove modi di correre

C'è chi è partito da una missione («AGI a beneficio dell'umanità»), chi da una scissione, chi da un hedge fund e chi da un tavolo di tavola calda. Ogni scheda racconta il CEO, l'origine, i servizi e la specializzazione che distingue ciascuna azienda dalle altre.

OpenAI

San Francisco · fondata nel 2015
852 mld $
valutazione 3/2026
SASam Altman
CEO
Sam Altman
Classe 1985. Lascia Stanford a 19 anni per la startup Loopt, poi guida l'incubatore Y Combinator. Alla guida di OpenAI dal 2019.
Biografia completa →

Come è iniziataNasce nel dicembre 2015 come laboratorio non profit, con Elon Musk tra i fondatori, e con 1 miliardo di dollari promesso e una missione: un'AGI «a beneficio di tutta l'umanità». Nel 2019 diventa società «a profitto limitato» e incassa il primo miliardo da Microsoft. Il 30 novembre 2022 lancia quasi in sordina ChatGPT: 100 milioni di utenti in due mesi, il prodotto consumer a crescita più rapida della storia. A giugno 2026 ha depositato la richiesta di IPO.

Servizi principali ChatGPTAPI GPTSora · videoDALL·E · immaginiAgenti / OperatorCodex
SpecializzazioneAI generalista di massa, consumer e impresa · modello di punta: GPT-5.6 (Sol)

Anthropic

San Francisco · fondata nel 2021
965 mld $
valutazione 6/2026
DADario Amodei
CEO
Dario Amodei
Classe 1983, origini toscane. Dottorato in biofisica a Princeton, poi Baidu, Google Brain e vicepresidente della ricerca a OpenAI.
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Come è iniziataNel 2021 sette ricercatori lasciano OpenAI, con Dario Amodei e la sorella Daniela in testa, convinti che la sicurezza dei modelli debba venire prima della corsa commerciale. Fondano una «public benefit corporation», inventano la Constitutional AI e nel 2023 lanciano Claude. Cinque anni dopo il sorpasso: con il round da 65 miliardi di giugno 2026 è la startup AI più valutata al mondo, con ricavi annualizzati di circa 47 miliardi di dollari.

Servizi principali Claude · app e APIClaude CodeOpus · Sonnet · HaikuRicerca su sicurezzaInterpretabilità
SpecializzazioneAI affidabile per le imprese, coding agentico, safety research · punta: Claude Opus 4.8

Google DeepMind

Londra / Mountain View · DeepMind 2010, fusione 2023
Alphabet
divisione AI
DHDemis Hassabis
CEO
Demis Hassabis
Classe 1976. Prodigio degli scacchi, a 17 anni programma il videogioco Theme Park, poi il dottorato in neuroscienze. Nobel per la Chimica 2024 per AlphaFold.
Biografia completa →

Come è iniziataDeepMind nasce a Londra nel 2010 con un obiettivo dichiaratamente enorme: «risolvere l'intelligenza». Google la compra nel 2014 per circa 500 milioni di dollari. Nel 2016 AlphaGo batte il campione di Go Lee Sedol; nel 2020 AlphaFold risolve il ripiegamento delle proteine, un problema aperto da 50 anni. Nel 2023 si fonde con Google Brain, il gruppo che aveva inventato i Transformer, e diventa il braccio AI di Alphabet.

Servizi principali Gemini · app e APIAI Studio / VertexAlphaFoldVeo · videoAI in Search e Android
SpecializzazioneRicerca scientifica + distribuzione a miliardi di utenti · punta: Gemini 3.1 Pro

Meta Superintelligence Labs

Menlo Park · Facebook 2004, FAIR 2013, MSL 2025
~125 mld $
capex AI 2026
MZMark Zuckerberg
CEO · Fondatore
Mark Zuckerberg
Classe 1984. Fonda Facebook nel dormitorio di Harvard nel 2004. La ricerca AI del gruppo è affidata ad Alexandr Wang, Chief AI Officer a 29 anni.
Biografia completa →

Come è iniziataLa ricerca AI di Meta nasce nel 2013 con il laboratorio FAIR, affidato al pioniere del deep learning Yann LeCun. Nel 2023 la mossa che cambia il mercato: Llama, modelli potenti a pesi aperti, gratis per (quasi) tutti. Nel 2025 Zuckerberg investe 14,3 miliardi in Scale AI per strappare il suo fondatore Alexandr Wang e vara Meta Superintelligence Labs, a colpi di ingaggi a nove cifre. Da aprile 2026 corre su doppio binario: Llama 5 aperto, Muse Spark chiuso.

Servizi principali Llama · open weightsMeta AI in WhatsApp/IGMuse SparkOcchiali Ray-Ban AI
SpecializzazioneOpen weights + AI consumer per 3 mld di persone · punta: Llama 5 / Muse Spark

Microsoft AI

Redmond · Microsoft 1975, divisione AI 2024
~13 mld $
investiti in OpenAI
SNSatya Nadella
CEO Microsoft
Satya Nadella
Classe 1967, nato a Hyderabad. In Microsoft dal 1992, ha costruito il cloud Azure; CEO dal 2014. La divisione AI è guidata da Mustafa Suleyman, cofondatore di DeepMind.
Biografia completa →

Come è iniziataLa svolta è una scommessa su altri: 1 miliardo a OpenAI nel 2019, poi circa 13 in totale, in cambio dell'esclusiva cloud e dei modelli per Copilot, infilato in Windows, Office e GitHub. Nel 2024 Nadella ingaggia Mustafa Suleyman (DeepMind, Inflection) per costruire modelli propri: a fine 2025 nasce il team «MAI Superintelligence» e a Build 2026 debuttano sette modelli MAI fatti in casa: il ragionatore MAI-Thinking-1 segna il 97% su AIME 25.

Servizi principali CopilotAzure AI FoundryGitHub CopilotModelli MAICloud per OpenAI
SpecializzazioneAI dentro il software da ufficio e il cloud enterprise · punta: MAI-Thinking-1

xAI

Palo Alto / Memphis · fondata nel 2023
1.250 mld $
con SpaceX, 2/2026
EMElon Musk
CEO · Fondatore
Elon Musk
Classe 1971, nato a Pretoria. PayPal, Tesla, SpaceX. Cofondò OpenAI nel 2015, ne uscì nel 2018: xAI è la sua rivincita.
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Come è iniziataLuglio 2023: Musk fonda xAI con due obiettivi dichiarati, «capire l'universo» e sfidare l'OpenAI che aveva contribuito a creare. Il marchio di fabbrica è la velocità brutale: Colossus, il supercomputer di Memphis, viene assemblato con 100mila GPU in 122 giorni. Nel 2025 ingloba X (l'ex Twitter) e i suoi dati in tempo reale; a febbraio 2026 la mossa più audace: la fusione con SpaceX a 1.250 miliardi di valutazione combinata, in rotta verso l'IPO.

Servizi principali Grok · chat su XAPI xAIGrok VoiceGrok Imagine · videoColossus 2
SpecializzazioneVelocità di esecuzione, dati in tempo reale da X · punta: Grok 4.5 («Opus-class», luglio 2026)

Mistral AI

Parigi · fondata nel 2023
~23 mld $
round in corso 2026
AMArthur Mensch
CEO
Arthur Mensch
Classe 1992. École Polytechnique e ENS, ricercatore a DeepMind e coautore di «Chinchilla», lo studio sulle leggi di scala dei modelli.
Biografia completa →

Come è iniziataAprile 2023, Parigi: Mensch si allea con Guillaume Lample e Timothée Lacroix, gli ex Meta che avevano creato Llama. Quattro settimane dopo la fondazione, ancora senza un prodotto, chiudono un seed da 105 milioni di euro, record europeo. I primi modelli open li distribuiscono via torrent, con understatement molto francese. Nel 2025 arriva ASML con 1,3 miliardi; a metà 2026 tratta un round a ~23 miliardi di dollari, con ricavi ricorrenti oltre i 400 milioni (×20 in un anno).

Servizi principali Le ChatLa Plateforme · APIModelli open Apache 2.0Deployment sovrani
SpecializzazioneIl campione europeo: sovranità digitale, open weights, efficienza · punta: Mistral Large 3

DeepSeek

Hangzhou · fondata nel 2023
High-Flyer
nessun investitore esterno
LW
CEO · Fondatore
Liang Wenfeng
Classe 1985, Guangdong. Ingegnere (Zhejiang University), fonda l'hedge fund quantitativo High-Flyer e accumula 10mila GPU prima dei divieti export USA. Di lui non esistono foto a licenza libera.
Biografia completa →

Come è iniziataDeepSeek nasce nel 2023 come laboratorio interno di un hedge fund: niente venture capital, niente fretta di monetizzare. Il 20 gennaio 2025 il «momento Sputnik»: esce R1, modello di ragionamento open che eguaglia i rivali americani a una frazione del costo (l'addestramento del V3 dichiarato a ~5,6 milioni di dollari). Una settimana dopo NVIDIA perde 589 miliardi di capitalizzazione in un giorno, il peggior tonfo di sempre a Wall Street. Il modello resta gratuito e open.

Servizi principali App e chat DeepSeekAPI low-costModelli open MITSerie V · R
SpecializzazioneEfficienza estrema e open source radicale · punta: DeepSeek V4 Pro (MoE da 1.600 mld di parametri)

NVIDIA

Santa Clara · fondata nel 1993
>5.000 mld $
capitalizzazione
JHJensen Huang
CEO · Cofondatore
Jensen Huang
Classe 1963, nato a Taipei, emigrato bambino negli USA: prima di ingegnere fu lavapiatti proprio da Denny's. Giacca di pelle d'ordinanza.
Biografia completa →

Come è iniziataNel 1993, a un tavolo di un Denny's di San Jose, Huang, Malachowsky e Priem immaginano chip per la grafica 3D: nel 1999 inventano la GPU moderna. La vera scommessa è del 2006: CUDA, cioè usare le GPU per il calcolo generico. Un'idea derisa per anni, finché nel 2012 la rete neurale AlexNet, addestrata su due sue schede, accende il deep learning. Oggi vende i picconi della corsa all'oro: quasi tutti i modelli di questa pagina si addestrano su suoi chip. Prima azienda della storia oltre i 5.000 miliardi di capitalizzazione.

Servizi principali GPU datacenter · Blackwell/RubinCUDADGX / HGXNIM · AI EnterpriseRobotica e guida autonoma
SpecializzazioneL'infrastruttura dell'intera industria: il fornitore di tutti
La sfida dei modelli

Gli LLM a confronto

Ogni lab ha il suo modello di punta. Confrontarli è meno banale di quanto sembri: i benchmark accademici si saturano in fretta e non tutti i produttori pubblicano gli stessi test. Qui trovi i numeri più solidi disponibili a luglio 2026 (classifiche «alla cieca», benchmark dichiarati e prezzi di listino), ciascuno con la sua fonte.

Arena Elo · #1
1.501
Claude Opus 4.6 Thinking, ma i primi 10 stanno in 28 punti (Arena/LMArena)
GPQA Diamond
94,3%
Gemini 3.1 Pro: il migliore sulle domande scientifiche di livello dottorato
AIME 25 · matematica
97%
MAI-Thinking-1, il primo «ragionatore» fatto in casa da Microsoft
SWE-bench Verified
95,0%
Claude Fable 5 (Anthropic): il riferimento sul coding agentico

La scheda dei modelli di punta

listini ufficiali e annunci dei produttori · luglio 2026

Un modello per ciascun laboratorio. «Contesto» è quanta informazione il modello legge in una volta (1M token ≈ 8 romanzi); i prezzi sono per milione di token via API.

ModelloUscitaContestoPrezzo in / outPesiIl tratto distintivo
Claude Opus 4.8Anthropicmag 20261M5 / 25 $chiusi#1 per Artificial Analysis (indice 61,4); SWE-bench Pro 69,2%
GPT-5.6 «Sol»OpenAI2026 · previewn.d.5 / 30 $chiusiVetta su GPQA tra i frontier; Terminal-Bench 2.1 88,8%
Gemini 3.1 ProGoogle DeepMind20261M2 / 12 $chiusiGPQA Diamond 94,3%; nativo multimodale
Grok 4.5xAIlug 20261M2 / 6 $chiusi1.500 mld di parametri, orientato al coding; «Opus-class» secondo Musk
MAI-Thinking-1Microsoft AIgiu 2026n.d.n.d.chiusiAIME 25 al 97%; SWE-bench Pro 52,8%
Llama 5Metaapr 2026n.d.gratuito*apertiRagionamento «System 2»; gemello chiuso Muse Spark
Mistral Large 3Mistral AIdic 2025256Kgratuito*aperti · Apache 2.0MoE 675B (41B attivi), visione nativa, 200+ lingue
DeepSeek V4 ProDeepSeek20261M (Flash)≈ ¹⁄₃₄ di GPT-5.5aperti · MITMoE 1.600 mld (49B attivi): vicino ai frontier a costo minimo

* «Gratuito» = pesi scaricabili e self-hosting senza licenza d'uso; restano i costi di calcolo. n.d. = non dichiarato dal produttore alla data di pubblicazione.

Quanto costa farli parlare

$ per 1 milione di token generati · listini luglio 2026

Il prezzo di output dei quattro modelli di punta a pesi chiusi con listino pubblico. Passa il mouse (o il dito) su una barra per i dettagli.

I modelli a pesi aperti (Llama 5, Mistral Large 3, DeepSeek V4) giocano un'altra partita: si scaricano e si eseguono in proprio. DeepSeek dichiara costi API circa 34 volte inferiori a GPT-5.5 per token generato.

Come leggere questi numeri. Nessun benchmark è «la» classifica: i produttori scelgono i test dove brillano (GPT-5.6 e Grok 4.5, per esempio, al lancio non hanno pubblicato i benchmark accademici classici), i punteggi si saturano e le versioni dei test cambiano. Su Arena, dove milioni di utenti votano alla cieca tra risposte anonime, i primi dieci modelli stanno in 28 punti Elo: sotto i ~10 punti la differenza è rumore statistico. Tradotto: al vertice conta più il prezzo, la velocità e l'adattezza al compito che il nome sul podio.
Com'è andata, in breve

Da laboratorio a industria: 16 anni in 10 date

2010
Nasce DeepMind a Londra: Hassabis, Legg e Suleyman vogliono «risolvere l'intelligenza».
2012
AlexNet vince la sfida di riconoscimento immagini addestrandosi su due GPU NVIDIA: il deep learning decolla.
2014
Google compra DeepMind per ~500 milioni di dollari. Nel 2013 Meta aveva creato FAIR con Yann LeCun.
dic 2015
Nasce OpenAI, non profit, con 1 miliardo promesso da Musk, Altman e altri.
2019
Microsoft investe 1 miliardo in OpenAI; OpenAI diventa società a profitto limitato.
2021
Sette ricercatori lasciano OpenAI e fondano Anthropic, mettendo la sicurezza al centro.
nov 2022
ChatGPT: 100 milioni di utenti in due mesi. L'AI entra nel lessico quotidiano.
2023
L'anno dell'esplosione: GPT-4, e nascono xAI, Mistral e DeepSeek. Meta apre i pesi di Llama.
gen 2025
Lo shock DeepSeek R1: modello open a costo minimo, NVIDIA perde 589 miliardi in un giorno (poi li recupera: a ottobre sarà la prima azienda oltre i 5.000 miliardi).
2026
La corsa ai mille miliardi: IPO di OpenAI depositata, Anthropic a 965 miliardi, fusione SpaceX–xAI da 1.250.
Metodo e fonti

Da dove vengono questi numeri

Valutazioni e finanza. Anthropic a 965 mld $ (round di giugno 2026): CNBC. OpenAI: round da 122 mld $ a valutazione 852 mld $ (marzo 2026) e deposito IPO di giugno, come ricostruiti dalla stampa finanziaria e dai tracker di settore (ValueAdd VC). Fusione SpaceX–xAI a 1.250 mld $ combinati (febbraio 2026): ibid. Mistral (round ~23 mld $ in trattativa, ARR >400 mln $): TechCrunch. Capex Meta 2026 (115–135 mld $) e il ruolo di Alexandr Wang: CNBC.

Modelli e benchmark. Classifica Arena (ex LMArena, voto alla cieca degli utenti): lmarena.ai: Claude Opus 4.6 Thinking a 1.501 Elo, primi 10 in 28 punti. Indice Artificial Analysis e prezzi API: artificialanalysis.ai e aggregatori (llm-stats.com, benchlm.ai), oltre ai listini ufficiali dei produttori. Modelli MAI di Microsoft (Build 2026, MAI-Thinking-1 al 97% su AIME 25): Microsoft AI e TechCrunch. Grok 4.5: TechCrunch. Llama 5 e Muse Spark: CNBC. Mistral Large 3 e DeepSeek V4: annunci dei produttori ripresi dagli aggregatori citati.

Storie aziendali. Le vicende di fondazione (OpenAI 2015, l'uscita dei fratelli Amodei, il seed record di Mistral, il Denny's di NVIDIA, le 10mila GPU di High-Flyer, i 122 giorni di Colossus) sono ricostruzioni consolidate della stampa tecnologica internazionale e delle comunicazioni ufficiali delle aziende.

Avvertenze. Le valutazioni private non sono prezzi di mercato: sono il valore implicito dell'ultimo round. I benchmark dichiarati dai produttori non sono verificati in modo indipendente, e i test cambiano versione spesso (SWE-bench «Verified» e «Pro» non sono comparabili tra loro). I prezzi API possono variare senza preavviso.

Pagina elaborata il 16 luglio 2026. Il settore corre: qualche numero potrebbe invecchiare in fretta.