Il costo per elaborare una risposta per i modelli di intelligenza artificiale è sceso di cento volte in tre anni, eppure la spesa complessiva dei grandi operatori in nuovi datacenter è quadruplicata. Il fenomeno ha un nome che viene dall’Ottocento, e una spiegazione ancora validissima.
intelligenza artificiale
Più AI usiamo, più calcolo serve: il paradosso economico dei nuovi modelli
Il calo dei costi per token non riduce la spesa complessiva dell’intelligenza artificiale: la moltiplica. Tra datacenter, modelli locali, effetto Regina Rossa e attenzione umana, il paradosso di Jevons aiuta a leggere la nuova economia dell’AI
Pubblicato il 25 giu 2026
Danilo Benedetti
Docente di tecnologie avanzate presso LUMSA
Continua a leggere questo articolo
InnovAttori
-
Quali competenze per portare la physical AI nello spazio: il caso Sitael
22 Lug 2026 -
AI in azienda, perché gestire il cambiamento è anche una questione di sicurezza
10 Lug 2026 -
Data center, quanto cresce l’Italia: ma attenzione al thermal management
06 Lug 2026 -
Ecosistemi travel-tech: startup, AI e nuovi modelli per il turismo
15 Giu 2026 -
L’IA nel turismo corre, ma non per tutti: la mappa italiana e globale
08 Mag 2026
