OpenAI ha lanciato il suo nuovo modello di punta e il messaggio è chiaro: affidabilità, potenza e un cambio radicale nel modo in cui interagiamo con l’intelligenza artificiale. Dopo anni in cui i modelli linguistici erano visti come strumenti sperimentali, GPT-5 segna il passaggio definitivo dal prototipo alla produzione.

Uno dei punti di forza è il sistema unificato con “smart router”: non serve più scegliere manualmente quale modello usare. GPT-5 analizza la richiesta e decide autonomamente se fornire una risposta rapida o attivare una modalità di calcolo più complessa per problemi impegnativi. Un’unica interfaccia, potenza su richiesta.

Meno Allucinazioni e più ragionamento

Sul fronte dell’affidabilità, i progressi sono notevoli. OpenAI dichiara una riduzione delle allucinazioni compresa tra il 45% e l’80% rispetto ai modelli precedenti, frutto di un lavoro ingegneristico mirato. È un passo cruciale per rendere l’IA uno strumento di lavoro concreto, sicuro e prevedibile.

Le prestazioni sui compiti chiave confermano il salto di qualità: nel coding GPT-5 raggiunge il 74,9% su SWE-bench, posizionandosi ai vertici per l’ingegneria del software; nel ragionamento scientifico registra progressi significativi in matematica (AIME), scienze (GPQA) e percezione multimodale; nella scrittura dimostra una gestione superiore di struttura, ritmo e metafora, andando ben oltre la semplice correttezza grammaticale.

Infine, accesso e costi: GPT-5 è già disponibile in ChatGPT (sostituendo GPT-4o) e via API in vari formati (-5, mini, nano) con contesto di 256k in input e 128k in output. Le tariffe, fino a 10$ per milione di token in output e 1,25$ per milione in input, sono estremamente competitive, in linea con modelli come Google Gemini 2.5. Ma la vera svolta non è solo la potenza: è la fiducia. L’era dei giocattoli è finita – questa IA è progettata per lavorare.

OpenAI ha presentato GPT-5 come un modello infrastrutturale: affidabile, potente e progettato per usi professionali. Ora aggiungiamo un aspetto sorprendente: il suo sviluppo avrebbe richiesto un investimento miliardario e un’infrastruttura hardware mai vista prima, confermando che non si tratta più di un prototipo, ma di un’impresa a tutti gli effetti.

Cifre da record per potenza di calcolo, parametri e quindi consumi

GPT-4, si stima, è costato circa 63 milioni di dollari per l’addestramento, utilizzando 25 000 GPU Nvidia A100 per 90-100 giorni. In confronto, le stime per GPT-5 parlano di un costo compreso tra 1,25 e 2,5 miliardi di dollari e un’infrastruttura con 250 000-500 000 GPU Nvidia H100 dedicate. In alternativa, secondo altri calcoli basati su stime di mercato (parametri di 8,8-15 trilioni e durate di training attorno ai 150 giorni), servirebbero fra 150 000 e 260 000 GPU H100, per una spesa hardware tra 3,7 e 6,6 miliardi di dollari solo per l’acquisto delle schede.

Mentre i dettagli ufficiali sul conteggio dei parametri di GPT-4 non sono stati resi pubblici, fonti stimano che possa raggiungere 1,8 trilioni di parametri. Invece GPT-5 viene proiettato tra 8,8 e 15 trilioni di parametri, cioè circa 5-8 volte più grande del suo predecessore.

L’infrastruttura necessaria non è solo costosa, ma anche logisticamente impegnativa: centinaia di migliaia di GPU H100 rappresentano una richiesta massiccia sia a livello energetico che di spazio fisico. Se GPT-4 aveva già segnato una svolta nell’uso delle risorse, GPT-5 la spinge a livelli quasi industriali, incarnando di fatto il passaggio definitivo dall’esperimento all’infrastruttura AI.

Da un punto di vista pratico, GPT-5 promette potenza e affidabilità ben superiori rispetto a GPT-4. Tuttavia, il conto economico elevato e l’enorme fabbisogno hardware spostano il baricentro: non siamo più nell’ambito della sperimentazione, ma in una nuova era in cui l’IA è infrastruttura – costosa, capillare, e pronta a servire per applicazioni mission-critical. L’era dei giocattoli è finita: l’IA adesso è progettata per il lavoro.

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