OpenAI (in stretta partnership con Microsoft) e Google DeepMind emergono nel 2025 come i due leader incontrastati dell’intelligenza artificiale generativa e agentica. Entrambi hanno lanciato modelli di punta sempre più potenti, ponendosi come principali candidati nella corsa verso la prima Artificial General Intelligence. OpenAI ha recentemente presentato GPT‑4.5, descritto come il loro modello più grande e avanzato per chat, frutto di un esteso addestramento su supercomputer Azure di Microsoft. GPT‑4.5 (nome in codice “Orion”) è disponibile da febbraio 2025 agli utenti Pro di ChatGPT e via API, e offre risposte più naturali, minori allucinazioni e migliore capacità di seguire le istruzioni rispetto ai predecessori. Google ha risposto introducendo la serie Gemini 2.5, definita “il nostro modello di intelligenza artificiale più intelligente”. In particolare, Gemini 2.5 Pro (rilasciato in versione sperimentale) integra un meccanismo di “thinking model” – il modello ragiona attraverso catene di pensiero prima di rispondere – che gli permette di eccellere in compiti complessi, di codice e logica. Secondo Google, Gemini 2.5 Pro guida ampiamente i benchmark standard del settore, posizionandosi al primo posto su test di preferenza umana (LMArena) e su prove di coding avanzato. Entrambi i colossi stanno dunque spingendo i rispettivi modelli al limite dello stato dell’arte, incorporando capacità multimodali e di ragionamento avanzato per avvicinarsi a un’AI veramente generale.
Strategie a Confronto: OpenAI/Microsoft vs Google
OpenAI e Microsoft hanno stretto una partnership simbiotica in cui OpenAI sviluppa modelli sempre più potenti mentre Microsoft fornisce infrastruttura, integrazione commerciale e finanziamenti. Microsoft ha investito miliardi in OpenAI e, sino al 2030, mantiene un accordo di esclusiva che le garantisce l’accesso alla tecnologia OpenAI e l’uso dei suoi modelli nei prodotti proprietari (come la famiglia Copilot). In virtù di ciò, Azure è l’unica piattaforma cloud su cui girano le API di OpenAI, assicurando a Microsoft un vantaggio competitivo: i clienti Azure possono accedere ai leading models (GPT‑4, GPT‑4.5, etc.) direttamente nei servizi cloud e nelle applicazioni Microsoft. Questa integrazione si concretizza in prodotti come GitHub Copilot per la programmazione assistita e Microsoft 365 Copilot per la produttività aziendale, dove i modelli GPT di OpenAI fungono da motore generativo intelligente. Ad aprile 2025 Microsoft ha annunciato nuovi strumenti per orchestrare multi-agent systems e agenti AI nei propri ambienti (attraverso Copilot Studio e Azure AI), segno di una strategia focalizzata sul portare l’AI agentica in Windows, Office e persino nel web (“open agentic web” è stato un tema centrale di Build 2025). Parallelamente OpenAI sta convergendo i suoi filoni di ricerca: GPT‑4.5 sarà l’ultimo modello privo di chain-of-thought esplicita, dopodiché GPT‑5 integrerà nativamente capacità di ragionamento tipo “o3” (un modello di reasoning avanzato inizialmente previsto come linea separata). Sam Altman ha dichiarato di voler eliminare la complessità per l’utente (“odiamo il selettore di modelli” ha scritto) a favore di “un’intelligenza unificata e magica” che “funzioni e basta” – un chiaro riferimento a sistemi futuri in cui un’unica AGI svolgerà ogni compito senza bisogno di scegliere manualmente varianti di modello. In quest’ottica, GPT‑5 (atteso nel 2025) sarà rilasciato come sistema integrato di tecnologie OpenAI, fondendo le enormi capacità di GPT‑4.x con le doti di ragionamento e pianificazione degli o-models. Già oggi OpenAI sperimenta modelli specializzati nel reasoning (serie OpenAI o3 – o4) in parallelo ai modelli principali di completamento, e ha sviluppato sistemi multimodali come GPT-4o: un’architettura “omni” in grado di accettare input di testo, audio, immagini e video e di generare output negli stessi formati. Queste tecnologie confluiranno nelle prossime iterazioni, con l’obiettivo dichiarato di avvicinarsi a un’AI generale sicura e utile.
Google, dal canto suo, ha unito le forze di Google Brain e DeepMind in un’unica entità (Google DeepMind) e ha perseguito un approccio leggermente diverso ma egualmente mirato all’AGI. La strategia di Google punta a internalizzare l’intero stack AI: dai chip proprietari (TPU di nuova generazione) fino alle applicazioni per miliardi di utenti. La famiglia Gemini è progettata fin dall’inizio per essere multimodale e agentica. Gemini 2.5 incorpora nativamente la capacità di “pensare” (catena logica interna) prima di rispondere, grazie a tecniche come il chain-of-thought prompting e rinforzo sul ragionamento. Google ha dichiarato che tutti i futuri modelli seguiranno questo paradigma “thinking by default”, così da gestire problemi più complessi e alimentare agenti software più contestualizzati e competenti. Sul piano infrastrutturale, Google sfrutta i suoi data center ottimizzati per AI e i TPU per addestrare Gemini; l’azienda possiede inoltre un vantaggio di ecosistema: può integrare rapidamente i modelli avanzati in prodotti di uso quotidiano come la Ricerca (con l’esperienza generativa in Search), Gmail/Docs (funzionalità “Help Me Write”), Android (assistente evoluto) e servizi cloud. Già nel 2024 Google aveva delle funzioni generative su Workspace basate su PaLM 2; nel 2025 sta gradualmente potenziando queste offerte con Gemini 2.5. Per esempio, la variante Gemini 2.5 Pro alimenta la Gemini Chat app (un chatbot avanzato disponibile sul web e mobile per utenti Gemini Advanced) e i servizi di Google Cloud Vertex AI, vantando prestazioni leader su codifica e ragionamento. Inoltre Google ha presentato modalità innovative come “Deep Think” – un’impostazione sperimentale che consente a Gemini 2.5 di dedicare più tempo al ragionamento per problemi difficili – e ha esteso la context window fino a 1 milione di token (con piano di arrivare a 2 milioni) per permettere al modello di inglobare enormi quantità di informazioni e persino interi repository di codice.
La strategia Google privilegia un’infrastruttura chiusa e verticalmente integrata: modelli proprietari, distribuzione su servizi Google per miliardi di utenti, e progressi incrementali guidati dalla ricerca (ad es. l’integrazione dell’esperienza DeepMind su reinforcement learning e algoritmi di gioco per migliorare l’AI generativa). Come OpenAI, anche Google esplicitamente mira a sviluppare un’AGI benefica. Demis Hassabis (CEO di Google DeepMind) ha spesso sottolineato che l’obiettivo finale è “risolvere l’intelligenza” e applicarla ai maggiori problemi del mondo – un mantra di DeepMind sin dalle origini. Nel frattempo, Sundar Pichai ha annunciato iniziative come Google AI Ultra, un abbonamento premium che offre accesso unificato al meglio dei modelli Gemini su vari servizi, segno che Google intende capitalizzare commercialmente l’AI avanzata mantenendone il controllo end-to-end.
Modelli Agentici e Orizzonte AGI
Un elemento chiave che accomuna e distingue allo stesso tempo OpenAI/Microsoft e Google è la spinta verso l’AI agentica, ossia sistemi AI in grado di svolgere compiti autonomi combinando ragionamento, pianificazione e uso di strumenti. A maggio 2025 questa evoluzione è evidente: OpenAI integra nel proprio roadmap i modelli “o” (omega) specializzati nel chain-of-thought, da incorporare in GPT‑5 per potenziare le capacità di problem solving multistep e manipolazione di tool esterni. Google, con Gemini 2.5, consente già al modello di ragionare passo-passo e ha annunciato che gli agent diventeranno parte integrante delle sue soluzioni (si parla di “context-aware agents” nativamente supportati dai modelli). Anche Anthropic – azienda sostenuta sia da Google che da altre big tech – ha orientato la propria ricerca in questa direzione: il suo nuovo Claude 4 è presentato esplicitamente come un modello mirato a coding avanzato, ragionamento e agenti AI. Claude 4 introduce due varianti, Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4, capaci tra l’altro di utilizzare strumenti esterni (ad esempio effettuare ricerche web in tempo reale) durante la fase di pensiero, alternando reasoning e tool per migliorare le risposte. Questi modelli di Anthropic hanno anche una sorta di memoria estesa: possono salvare e richiamare informazioni chiave nel corso di sessioni lunghe, quando l’utente o lo sviluppatore fornisce accesso a file locali. Il risultato è un sistema in grado di svolgere compiti complessi in più passaggi, mantenendo il contesto e apprendendo man mano – un chiaro precursore di agenti sempre più indipendenti. Claude Opus 4, in particolare, viene definito “il miglior modello di coding al mondo”, capace di lavorare continuativamente per ore su problemi difficili, con sustained performance anche su migliaia di step di esecuzione. Ciò ha spinto partner come Amazon (che integra Claude in AWS Bedrock) e Google Cloud (Vertex AI) a renderlo disponibile nelle proprie piattaforme, ampliando l’ecosistema in cui tali agent possono operare. Microsoft stessa, pur forte di GPT‑4o/4.1/4.5, ha aperto Azure alla diversificazione: dal 2024 offre ad esempio i modelli di Anthropic su Azure OpenAI Service, e a Build 2025 ha lanciato strumenti per orchestrare multi-agent AI applications, dove diversi agenti (basati su GPT o modelli esterni) collaborano su compiti complessi. Questo approccio multi-agente evidenzia come l’industria nel suo complesso si stia preparando a un futuro in cui le AI non saranno più isolate chatbot, ma assistenti in grado di agire, interagire con ambienti software, automatizzare flussi di lavoro e prendere iniziative su obiettivi definiti dall’utente.
Gli Inseguitori: Meta, Anthropic, xAI e altri
Sebbene OpenAI/Microsoft e Google dominino la scena, altri attori di primo piano contribuiscono in modo significativo allo sviluppo dell’AI generativa avanzata, pur con strategie differenti. Meta (Facebook), attraverso la divisione Meta AI, ha adottato un approccio più aperto e orientato alla comunità di sviluppatori. Nell’aprile 2025 Meta ha rilasciato Llama 4, una famiglia di modelli multimodali capace di comprendere testo, immagini e video. A differenza dei modelli OpenAI/Google, Llama 4 è disponibile con una licenza open (seppur non formalmente OSI-approved) che consente a ricercatori e imprese di utilizzare e modificare i modelli gratuitamente entro certe soglie. Llama 4 introduce una novità tecnica importante: adotta un’architettura mixture-of-experts con parametri complessivi nell’ordine dei trilioni (fino a 2 trilioni di parametri totali nella variante maggiore, chiamata Behemoth) pur attivandone solo una frazione per ogni token elaborato. Questo approccio cerca di bilanciare potenza ed efficienza, permettendo a Meta di raggiungere capacità vicine allo stato dell’arte senza disporre necessariamente della stessa scala di calcolo dei rivali. Le versioni Scout e Maverick di Llama 4 (109B e 400B parametri totali rispettivamente) sono state lanciate, mentre la gigantesca Behemoth è ancora in addestramento a maggio 2025. Le iterazioni di Llama hanno progressivamente migliorato le performance, elevando la considerazione di Meta AI tra i competitor – Llama 2 già aveva colmato parte del gap, e Llama 4 continua su questa strada. Meta tuttavia non compete direttamente per l’AGI in termini di dichiarazioni pubbliche allarmanti; l’obiettivo dichiarato da Mark Zuckerberg è piuttosto costruire AI pervasive e personalizzate. Emblematico è il lancio dell’Meta AI App (aprile 2025), un assistente personale basato su Llama 4 integrato nell’ecosistema Meta: risponde in modo personalizzato, può interagire via voce, si connette agli smart glasses Ray-Ban e alle piattaforme social Meta (WhatsApp, Instagram, Messenger). In pratica, Meta sta cercando di portare l’AI generativa al grande pubblico attraverso esperienze social e di realtà aumentata, sfruttando i propri modelli interni – una strategia differente da OpenAI e Google, ma che insegue gli stessi progressi di base nei modelli di linguaggio e visione.
Anthropic, come visto, è un altro attore chiave: pur essendo molto più piccolo in termini di risorse rispetto ai “Big Two”, ha raccolto investimenti cospicui (Google, Salesforce, Amazon tra gli altri) e si è ritagliata una reputazione per l’attenzione alla sicurezza e ai principi etici (“Constitutional AI”). Con Claude 4, Anthropic si posiziona come immediato inseguitore: la versione Claude Opus 4 compete per il primato nei compiti di coding e agentic (superando in alcuni benchmark modelli di OpenAI), mentre Claude Sonnet 4 è un assistente generale ad alte prestazioni reso disponibile persino agli utenti gratuiti via claude.ai. La presenza di Claude sui cloud di Google e Amazon indica che i giganti tech vedono valore nella diversità di modelli – e per Anthropic è un modo di ampliare l’adozione. L’azienda ha inoltre palesato ambizioni AGI: documenti trapelati nel 2023 parlavano di un piano per sviluppare Claude-Next, un modello 10 volte più potente di GPT-4 entro il 2026, con un investimento di diversi miliardi di dollari. Se tale piano si concretizzerà, Anthropic potrebbe ridurre ulteriormente il gap, benché al momento resti dietro OpenAI e Google su molti fronti (ad esempio, GPT‑4.5 e Gemini 2.5 vantano punteggi superiori su varie competenze rispetto al precedente Claude 3.7). Con Claude 4 comunque Anthropic ha raggiunto un milestone significativo, dotando i propri modelli di tool use, contesti estesi (fino a 100k token) e forme di memoria a lungo termine, elementi cruciali per agenti autonomi di prossima generazione.
Infine, xAI, la startup fondata da Elon Musk nel 2023, rappresenta un caso a sé: pur non disponendo dell’infrastruttura dei concorrenti, Musk ha messo in piedi in pochi mesi un enorme centro di calcolo (si parla di 200.000 GPU Nvidia all’opera per l’addestramento) per recuperare terreno. Il modello di punta Grok 3 (rilasciato in anteprima a febbraio 2025) è la risposta di xAI ai leader del settore, con Musk che lo promuove come “un’AI massimamente alla ricerca della verità, anche se politicamente scorretta”. Grok 3 è un sistema multimodale in grado di analizzare immagini e testo, integrato con la piattaforma X (Twitter) per fornire risposte e funzionalità ai suoi utenti. Durante la presentazione Musk ha affermato che “Grok 3 è di un ordine di grandezza più capace di Grok 2”, grazie a un dataset di training ampliato (inclusi archivi come atti di cause legali) e a un dispiego di calcolo circa 10 volte superiore al precedente. In termini di performance, xAI sostiene che Grok 3 supera GPT‑4o su alcuni benchmark scientifici e matematici (come AIME e GPQA). Resta da vedere quanto queste affermazioni si traducano in un vantaggio concreto; per ora Grok 3 rimane un outsider, sebbene abbia fatto passi notevoli in poco tempo. La strategia di xAI sembra puntare su una filosofia diversa: meno vincoli di policy, un’allure “populista” (il modello è disponibile gratuitamente agli utenti di X in questa fase iniziale) e un’integrazione stretta con il social media di Musk per sfruttarne i dati e la base utenti. Ciò potrebbe ritagliargli una nicchia, ma per ora OpenAI e Google mantengono un vantaggio sostanziale in termini di maturità tecnologica e casi d’uso consolidati.
Verso la Prima AGI
Allo stato attuale (maggio 2025), OpenAI (supportata da Microsoft) e Google DeepMind sono universalmente riconosciuti come i frontrunner nella corsa all’AGI. Entrambe le organizzazioni possiedono una combinazione unica di risorse computazionali, talento in ricerca e visione strategica. OpenAI, forte dell’alleanza con Microsoft, ha potuto scalare i propri modelli (GPT‑4.5 conta centinaia di miliardi di parametri) su supercomputer Azure di ultimissima generazione e distribuirli rapidamente a milioni di sviluppatori e utenti finali tramite prodotti come ChatGPT e Copilot. Google, dal canto suo, capitalizza su anni di ricerca avanzata (da AlphaGo all’unificazione con Brain) e sul controllo totale dell’hardware: l’addestramento di Gemini avviene su TPU specializzate e ottimizzate per modelli di linguaggio di dimensioni senza precedenti. Entrambi i contendenti stanno già pianificando la prossima generazione: OpenAI con GPT‑5 promette di unificare potenza e ragionamento in un unico sistema integrato, mentre Google prefigura una possibile Gemini 3 che spinga ancor più in là il concetto di thinking AI e magari superi la barriera dei trilioni di parametri attivi. Le roadmap pubbliche restano volutamente vaghe (nessuna data ufficiale, solo indicazioni che GPT‑5 potrebbe arrivare “entro metà 2025” e che Google continuerà gli update incrementali di Gemini con rapidità), ma l’impegno è chiaro. Crucialmente, entrambe le aziende ribadiscono l’attenzione alla sicurezza man mano che ci si avvicina a sistemi più potenti: OpenAI opera sotto la supervisione di un ente non-profit e segue la propria charter che impone di evitare diffusione incontrollata di modelli potenzialmente pericolosi; Google DeepMind ha istituito team specifici per l’AI alignment e collabora con enti di regolamentazione per definire standard sull’Frontier AI.
Oggi assistiamo a uno scenario in cui due poli dominanti – OpenAI/Microsoft e Google – dettano il ritmo dell’innovazione in ambito di AI generativa e agentica, con una ristretta cerchia di inseguitori (Meta, Anthropic, xAI) che adotta strategie alternative per colmare il divario. La competizione è feroce ma stimolante: si traduce in modelli sempre più capaci (dalla codifica al linguaggio, dal ragionamento matematico alla comprensione visiva), in infrastrutture colossali e in un rapido passaggio dalla teoria alla produzione. Soprattutto, questa rivalità accresce la probabilità di vedere nei prossimi anni il concretizzarsi di una vera Intelligenza Artificiale Generale – un’entità in grado di comprendere e svolgere compiti di livello umano in svariati domini. Sia OpenAI sia Google aspirano a essere i primi a raggiungere questo traguardo storico e, benché resti molta strada da fare, i progressi odierni suggeriscono che la soglia dell’AGI è in vista. Chi arriverà per primo – se mai vi sarà un singolo “momento AGI” – dipenderà da fattori sia tecnici che di visione: ma in ogni caso, il duello al vertice tra questi due colossi continuerà a plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale.
