Che differenza c’è tra le AI open source e le AI proprietarie: i due software a confronto

La scelta tra soluzioni AI open source e proprietarie è la prima distinzione fondamentale che aziende e sviluppatori devono affrontare quando si parla di tecnologie di intelligenza artificiale. Questa decisione non è affatto banale, visto influisce su aspetti cruciali come le proprie esigenze di personalizzazione, i costi, la facilità d'uso dei modelli, e così via. L'AI open source offre accesso al codice sorgente, consentendo un alto grado di personalizzazione, ma richiede competenze avanzate per essere implementata e mantenuta nel tempo. Le soluzioni proprietarie, invece, sono già “impacchettate” e pronte all'uso e, di conseguenza, sono spesso più facili da usare e integrare nelle proprie attività, ma limitano la libertà di personalizzazione e possono comportare costi elevati per poter essere usate appieno.

Negli ultimi anni, il dibattito tra AI open source e proprietarie si è intensificato, soprattutto nell'ambito dell’intelligenza artificiale generativa. Aziende come Meta, Mistral e, più recentemente, DeepSeek, infatti, offrono potenti modelli open source come alternativa a strumenti proprietari, come quelli di OpenAI e Google. Va detto, però, che seppur il codice dei modelli open source è accessibile, i dati di addestramento spesso rimangono riservati, riducendo il livello effettivo di trasparenza da parte delle aziende che mettono a disposizione questi modelli “aperti”

AI open source e AI proprietarie: pro e contro

Entrambe le tipologie di AI presentano vantaggi e svantaggi, e la scelta tra una soluzione open source e una proprietaria dipende dalle proprie esigenze specifiche. Alcuni potrebbero optare per una combinazione di entrambe, sfruttando il meglio di ciascun approccio. Approfondiamo quindi le principali differenze tra queste due categorie di AI, analizzando fattori come personalizzazione, facilità d'uso, costi e requisiti infrastrutturali.

L'AI proprietaria include strumenti e modelli il cui il codice sorgente non è accessibile pubblicamente. Questo significa che solo l'azienda che li sviluppa può modificarli o migliorarli. Esempi noti di modelli proprietari sono GPT-o3 di OpenAI e Gemini di Google. Questi sistemi spesso offrono prestazioni elevate, grazie all'utilizzo di dataset di addestramento esclusivi e infrastrutture ottimizzate. Inoltre, sono solitamente forniti come servizi basati su cloud, semplificando l'accesso e riducendo la necessità di disporre di hardware avanzato.

Al contrario, l'AI open source permette a chiunque di accedere al codice, modificarlo e adattarlo alle proprie esigenze. Modelli come LLaMA 3.1 di Meta, R1 di DeepSeek o Qwen2.5-Max di Alibaba, rientrano in questa categoria. Va detto, però, che anche se le AI open source sono generalmente gratuite, il loro utilizzo richiede risorse aggiuntive, come server con GPU (unità di elaborazione grafica) per l'addestramento e l'esecuzione dei modelli. Per questo motivo, nonostante il costo iniziale ridotto, la gestione di un'AI open source può risultare impegnativa e costosa nel lungo periodo.

Un aspetto fondamentale da considerare è la personalizzazione. Le AI open source offrono un alto grado di flessibilità: gli sviluppatori possono modificare il codice e adattarlo a esigenze specifiche. Nell'ambito dell'AI generativa, però, bisogna ammettere che anche i modelli open source spesso non forniscono accesso diretto ai dati di addestramento, limitando la capacità di personalizzazione. Le soluzioni proprietarie, invece, offrono opzioni di personalizzazione più limitate, ma compensano con strumenti più accessibili e già ottimizzati per vari contesti d'uso, sia personali che aziendali.

La facilità d'uso è un altro fattore chiave che va indubbiamente preso in considerazione. Mentre le AI proprietarie sono generalmente più intuitive e pronte all'uso, integrate in piattaforme già adottate dalle aziende, come Microsoft Copilot o i servizi AI di Google, quelle open source richiedono competenze tecniche avanzate per essere implementate e mantenute in modo adeguato. Questo significa che privati e aziende devono investire in specialisti per la configurazione, l’addestramento e la gestione del modello. E non tutti possono permettersi il sostenimento di questi costi.

Per quanto riguarda i requisiti infrastrutturali, le AI proprietarie vengono spesso fornite come servizi cloud completamente gestiti dalle aziende che li sviluppano, riducendo così la necessità per l'utente finale di investire in hardware dedicato. Al contrario, le AI open source, soprattutto se utilizzate in locale, possono richiedere risorse computazionali importanti, specialmente se si intende addestrare modelli personalizzati. In questi casi, è necessario disporre di server con GPU potenti o accedere a piattaforme cloud specializzate.

Gli ultimi due punti che abbiamo affrontato – necessità di ricorrere a personale specializzato e di disporre di hardware adeguato nel caso delle AI open source – ci porta naturalmente ad affrontare la questione dei costi. Anche se le AI open source non prevedono costi di licenza, possono comportare spese elevate per la gestione e il supporto tecnico. Le AI proprietarie, invece, offrono un'infrastruttura più stabile e meno onerosa da mantenere, ma bisogna considerare il fatto che l'uso illimitato (o quasi) dei modelli proprietari ha spesso costi importanti da sostenere (basti pensare al piano Pro di ChatGPT, che costa la bellezza di 200 dollari/mese).

E, ultimo ma non ultimo, la questione sicurezza. Le AI proprietarie offrono maggiore protezione, poiché il codice sorgente è chiuso e non accessibile pubblicamente. Questo riduce il rischio di vulnerabilità sfruttabili da malintenzionati (seppur non lo azzeri del tutto, questo sia chiaro). Le AI open source, invece, essendo “aperte” per definizione possono essere, almeno potenzialmente, più esposte a problemi di sicurezza. Va detto anche, però, che questa trasparenza consente anche a esperti esterni di individuare e correggere eventuali criticità in tempo.

Meglio un'AI open source o una proprietaria?

La scelta tra un'AI open source e una proprietaria dipende dalle proprie necessità e dall'uso specifico che si vuole fare della tecnologia. Non c'è una scelta migliore di un'altra per tutti. In molti casi, però, un mix di entrambe le soluzioni potrebbe rappresentare la scelta più azzeccata. Ad esempio, un'azienda potrebbe beneficiare nell'adoperare un modello proprietario per portare a termine operazioni quotidiane generiche che riguardano il flusso di lavoro e adottare un modello open source per sviluppare applicazioni “su misura”. Ma, chiaramente, gli scenari d'uso potrebbero essere molti altri ed è per questo che ognuno dovrebbe fare la propria scelta.

non perderti questo video

Intelligenza artificiale: cos’è, come funziona e quali sono le principali applicazioni