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Anthropic ha catturato l'attenzione del settore AI, sorpassando OpenAI alla conferenza HumanX a San Francisco, un evento che ha visto la partecipazione di 6500 tra leader e fondatori di aziende. Al centro delle discussioni si è posizionato Claude Code, uno strumento per la scrittura di programmi che ha consolidato la posizione di Anthropic tra i grandi clienti e l'ha proiettata al centro del segmento applicativo dell'AI in più rapida crescita.
Secondo un sondaggio condotto da CNBC su 19 tra dirigenti e investitori, Claude Code è stato identificato come il prodotto più rilevante, pur riconoscendo valide alternative da parte di OpenAI, Cursor e Google. Questo cambiamento è particolarmente significativo per Anthropic, dati i suoi successi iniziali nel collaborare con grandi aziende. La crescente popolarità di strumenti che creano, modificano e verificano codice aumenta le sue opportunità di ottenere contratti con i maggiori acquirenti.
Sebbene OpenAI abbia innescato il boom dell'AI con il lancio di ChatGPT nel 2022, è Anthropic che sembra ora meglio preparata per competere per i budget più consistenti. Questo non è stato ostacolato da una disputa pubblica con il Pentagono, rapidamente sfociata in tribunale. Il Ministero della Guerra degli Stati Uniti (DoW) aveva inserito Claude in una blacklist, ma dopo due decisioni giudiziarie contrastanti, Anthropic ha mantenuto il diritto di collaborare con altre agenzie federali durante il corso del procedimento. Fondata nel 2021 da un gruppo di ricercatori e dirigenti fuoriusciti da OpenAI, l'azienda è valutata 380 miliardi di dollari. Claude Code è stato reso disponibile al pubblico a maggio 2025 e, a febbraio, generava un fatturato annuo di oltre 2,5 miliardi di dollari.
Recentemente, Anthropic ha presentato il modello AI Claude Mythos Preview, potenziato nelle capacità di sicurezza informatica grazie a solide competenze di programmazione e ragionamento. Questa novità ha suscitato notevole interesse durante HumanX, sebbene l'accesso sia stato inizialmente concesso solo a circa 50 aziende. Victor Riparbelli, a capo di Synthesia, attribuisce il successo di Anthropic alla sua focalizzazione sulla generazione di codice, evitando di disperdere le risorse in modelli AI per video e voce, a differenza di OpenAI, che ha dovuto promuovere simultaneamente 6 prodotti diversi, diluendo l'attenzione del consumatore. Un investitore ha avvertito che il mercato è ancora giovane e che l'attuale slancio potrebbe facilmente spostarsi altrove.
I cambiamenti si riflettono anche all'interno delle aziende. Ashwin Sreenivas, presidente di Decagon, ha osservato come l'introduzione di strumenti per la scrittura di programmi abbia modificato sia il processo di assunzione che l'organizzazione del lavoro. Ai candidati è ora permesso utilizzare tali strumenti durante i colloqui, e un progetto che in precedenza richiedeva 4-5 ingegneri può essere gestito da soli due. Navrina Singh, a capo di Credo AI, ha dichiarato che compiti che l'anno precedente avrebbero richiesto l'assunzione di 10 persone possono ora essere completati in un fine settimana e implementati all'interno dell'azienda. Allo stesso tempo, è diventato più complesso mantenere sotto controllo il piano di sviluppo e gli impegni verso i grandi clienti, che richiedono maggiore chiarezza e stabilità.
Simili trasformazioni si stanno verificando anche in Cisco, dove il presidente Jeetu Patel ha rivelato che circa l'85% del personale ingegneristico, pari a circa 18000 dipendenti, utilizza già l'AI. Cisco è giunta a questo risultato seguendo un percorso inaspettato: inizialmente, l'azienda ha dovuto dare priorità non al risultato, ma all'implementazione stessa, prevedendo che le capacità dei modelli AI avrebbero continuato a crescere. Patel suggerisce di considerare tali sistemi non come strumenti, ma come colleghi digitali: un team può essere composto non più da otto persone, ma da due dipendenti e sei assistenti software, o addirittura da due dipendenti e un numero infinito di tali assistenti.
Molti interlocutori di CNBC esprimono preoccupazione per i modelli AI cinesi con pesi aperti, ovvero sistemi i cui parametri, che migliorano le risposte e le previsioni durante l'apprendimento, sono pubblicamente accessibili. Ad aprile, i modelli AI cinesi di questa categoria, come GLM-5.1, Kimi K2.5 e Qwen3.5, guidavano i test di settore. Le aziende americane stanno già sfruttando attivamente queste tecnologie. Cursor IDE ha costruito il suo modello AI Composer 2 su Kimi 2.5, e Brian Chesky, a capo di Airbnb, ha dichiarato a ottobre che il chatbot dell'azienda dipende in gran parte da Qwen di Alibaba.
Per questo motivo, ridurre il divario degli Stati Uniti nel segmento dei modelli AI con pesi aperti è diventato un obiettivo primario per alcuni investitori. Due intervistati di CNBC hanno affermato di dedicare una parte significativa del loro tempo e delle loro risorse a questa questione, mentre un altro l'ha definita una delle sfide chiave per il settore. Jain ha aggiunto che le grandi aziende sono sempre più caute riguardo alla dipendenza da uno o due fornitori di AI: nuove soluzioni stanno emergendo da molti attori, anche nell'ambiente di sviluppo open source, e i clienti desiderano mantenere la possibilità di scelta.
