Il vicepresidente di Google avverte che due tipi di startup AI potrebbero non sopravvivere

Il increase dell’intelligenza artificiale generativa ha creato una startup al minuto. Ma quando la situazione inizia a calmarsi, due modelli di enterprise un tempo molto popolari sembrano più dei racconti ammonitori: i wrapper LLM e gli aggregatori di intelligenza artificiale.

Darren Mowry, che guida l’organizzazione globale delle startup di Google attraverso Cloud, DeepMind e Alphabet, afferma che le startup con questi hook hanno la “spia del motore di controllo” accesa.

I wrapper LLM sono essenzialmente startup che avvolgono modelli linguistici di grandi dimensioni esistenti, come Claude, GPT o Gemini, con un prodotto o un livello UX per risolvere un problema specifico. Un esempio potrebbe essere una startup that utilizza l’intelligenza artificiale per aiutare gli studenti a studiare.

“Se conti davvero solo sul modello back-end per fare tutto il lavoro e stai quasi etichettando quel modello in bianco, l’industria non ha più molta pazienza per questo”, ha detto Mowry nell’episodio di Fairness di questa settimana.

Avvolgere “una proprietà intellettuale molto sottile avvolta attorno a Gemini o GPT-5” segnala che non ti stai differenziando, cube Mowry.

“Devi avere fossati profondi e ampi che siano differenziati orizzontalmente o qualcosa di veramente specifico per un mercato verticale” affinché una startup “progredisca e cresca”, ha detto. Esempi del tipo di wrapper LLM con fossato profondo includono Cursor, un assistente di codifica basato su GPT, o Harvey AI, un assistente legale di intelligenza artificiale.

In altre parole, le startup non possono più aspettarsi di sovrapporre un’interfaccia utente a un GPT e ottenere trazione sul loro prodotto, come avrebbero potuto, forse, a metà del 2024, quando OpenAI ha lanciato il suo negozio ChatGPT. La sfida ora è creare valore sostenibile per il prodotto.

Gli aggregatori AI sono un sottoinsieme di wrapper: sono startup che aggregano più LLM in un’unica interfaccia o livello API per instradare le question tra modelli e fornire agli utenti l’accesso a più modelli. Queste aziende in genere forniscono un livello di orchestrazione che embrace strumenti di monitoraggio, governance o valutazione. Pensa: la startup di ricerca AI Perplexity o la piattaforma per sviluppatori OpenRouter, che fornisce l’accesso a più modelli AI tramite un’unica API.

Sebbene molte di queste piattaforme abbiano guadagnato terreno, le parole di Mowry sono chiare per le startup emergenti: “State fuori dal enterprise degli aggregatori”.

In generale, gli aggregatori non vedono molta crescita o progresso in questi giorni perché, cube, gli utenti vogliono “una certa proprietà intellettuale incorporata” per assicurarsi di essere indirizzati al modello giusto al momento giusto in base alle loro esigenze, non a causa di calcoli dietro le quinte o vincoli di accesso.

Mowry è nel gioco del cloud da decenni, facendosi le ossa in AWS e Microsoft prima di aprire un negozio presso Google Cloud, e ha visto come vanno le cose. Ha affermato che la situazione odierna rispecchia gli albori del cloud computing tra la superb degli anni 2000 e l’inizio degli anni 2010, quando il enterprise del cloud di Amazon ha iniziato a decollare.

A quel tempo, nacque un gruppo di startup per rivendere l’infrastruttura AWS, pubblicizzandosi come punti di ingresso più semplici che fornivano strumenti, consolidamento della fatturazione e supporto. Ma quando Amazon ha creato i propri strumenti aziendali e i clienti hanno imparato a gestire direttamente i servizi cloud, la maggior parte di quelle startup sono state espulse. Gli unici sopravvissuti sono stati quelli che hanno aggiunto servizi reali, come sicurezza, migrazione o consulenza DevOps.

Oggi gli aggregatori di intelligenza artificiale si trovano advert affrontare una pressione sui margini simile poiché i fornitori di modelli si espandono nelle funzionalità aziendali stesse, mettendo potenzialmente da parte gli intermediari.

Da parte sua, Mowry è ottimista riguardo al vibe coding e alle piattaforme di sviluppo, che hanno avuto un anno da report nel 2025 con startup come Replit, Lovable e Cursor (tutti clienti Google Cloud, secondo Mowry) che hanno attirato importanti investimenti e attrazione da parte dei clienti.

Mowry prevede inoltre una forte crescita nella tecnologia direct-to-consumer, nelle aziende che mettono alcuni di questi potenti strumenti di intelligenza artificiale nelle mani dei clienti. Ha sottolineato l’opportunità per gli studenti di cinema e TV di utilizzare Veo, il generatore di video AI di Google, per dare vita alle storie.

Al di là dell’intelligenza artificiale, Mowry pensa anche che le biotecnologie e le tecnologie climatiche stiano vivendo un momento di grande successo, sia in termini di investimenti di capitale di rischio nei due settori, sia in termini di “incredibili quantità di dati” a cui le startup possono accedere per creare valore reale “in modi in cui non saremmo mai stati in grado di fare prima”.