Per anni il settore dell’intelligenza artificiale ha considerato il modello linguistico il principale vantaggio competitivo, tanto che molte startup venivano liquidate come semplici “wrapper”, ovvero interfacce costruite sopra modelli sviluppati da altri. Secondo l’analisi di The AI Corner, questo paradigma è ormai superato: nel 2026 i modelli open source hanno raggiunto prestazioni molto vicine a quelle dei sistemi proprietari, mentre il costo dell’inferenza è crollato, rendendo sempre più facile sostituire un modello con un altro senza impatti significativi sulla qualità del servizio.
A rafforzare questo cambiamento contribuiscono anche fattori economici e geopolitici. Le aziende stanno adottando strategie di instradamento intelligente delle richieste, utilizzando il modello meno costoso in grado di svolgere un determinato compito e riservando quelli più avanzati solo alle attività realmente complesse. Allo stesso tempo, episodi come la temporanea limitazione dell’accesso ai modelli Anthropic per decisioni governative hanno evidenziato il rischio di costruire servizi critici su API controllate da terzi, rafforzando l’interesse verso modelli aperti e infrastrutture più autonome.
L’articolo individua quindi cinque categorie di vantaggi competitivi realmente difendibili. La prima è l’accumulazione di contesto e dati proprietari, come la memoria costruita nel tempo da strumenti quali Granola o i dati d’uso raccolti da Cursor. Seguono la profondità del workflow, ossia la capacità di gestire un intero processo aziendale anziché un singolo task, la fiducia, costruita attraverso sicurezza, conformità normativa e credibilità della community, l’orchestrazione, cioè la capacità di coordinare modelli, strumenti e agenti AI in modo affidabile, e infine il routing intelligente dei modelli, che ottimizza automaticamente costi e prestazioni scegliendo di volta in volta il modello più adatto.
L’autore mette inoltre in guardia da quelli che definisce “falsi moat”. Possedere grandi quantità di dati, un modello leggermente ottimizzato o una buona notorietà del marchio non garantisce più una posizione difendibile se questi elementi non migliorano continuamente il prodotto e non aumentano i costi di sostituzione per il cliente. I dati, infatti, perdono valore nel tempo se non vengono aggiornati e possono essere rapidamente raggiunti dai concorrenti.
La conclusione è che il valore dell’intelligenza artificiale si sta spostando dal modello all’intero sistema costruito attorno ad esso. In un mercato in cui i modelli diventano sempre più accessibili e intercambiabili, le aziende destinate a prosperare saranno quelle che sapranno creare prodotti capaci di accumulare conoscenza, integrarsi nei processi dei clienti e generare un vantaggio competitivo che rimanga intatto anche cambiando completamente il modello AI sottostante.
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https://www.the-ai-corner.com/p/where-ai-moats-live-now
