Il mondo digitale sta impazzendo per l’ultima trovata di OpenAI, e questa volta non si tratta di qualche oscuro progresso nell’intelligenza artificiale generale, ma di una valanga di immagini in stile Studio Ghibli. L’umanità ha un talento straordinario per prendere strumenti rivoluzionari e usarli per scopi che nessuno avrebbe previsto, e in questo caso, la comunità ha deciso che la missione dell’AI generativa fosse trasformare tutto in un film di Miyazaki.

Un milione di utenti in un’ora, GPU in fiamme e un CEO incredulo

Sam Altman, CEO di OpenAI, ha dichiarato su X (ex Twitter) che a un certo punto la piattaforma ha registrato un milione di utenti in un’ora. Un dato impressionante, soprattutto considerando che quando ChatGPT venne lanciato due anni fa, ci vollero cinque giorni per raggiungere la stessa cifra. Insomma, la crescita è esplosiva, incontrollabile, e apparentemente, inaspettata.

Autoregressione vs. diffusione: la battaglia nascosta della generazione di immagini

Fino ad oggi, la maggior parte dei modelli di generazione di immagini basati sull’intelligenza artificiale ha adottato la tecnologia della “diffusione”, un processo che parte da un rumore casuale e lo affina progressivamente fino a ottenere un’immagine chiara. Strumenti come Stable Diffusion, Midjourney e DALL·E funzionano in questo modo, ottimizzando l’uso delle risorse computazionali e distribuendo il carico di lavoro in modo efficiente.

GPT-4o, invece, cambia radicalmente approccio. Utilizza un metodo autoregressivo, generando ogni pixel in sequenza, come se scrivesse una frase un carattere alla volta. Questo significa che ogni immagine richiede un numero esponenziale di calcoli rispetto alla generazione per diffusione. È come confrontare la creazione di un mosaico pezzo per pezzo con la pittura a olio di un’immagine intera: l’uno può essere scalato facilmente, l’altro diventa rapidamente ingestibile a livelli elevati di complessità.

GPU al limite: l’effetto fusione sulle infrastrutture di OpenAI

Ogni richiesta di immagine tramite GPT-4o innesca una cascata di operazioni matematiche intensive che si riversano sulle GPU, spingendole al massimo della loro capacità. Questo non è solo un problema di consumo energetico (che già di per sé è enorme), ma anche di gestione del calore: un funzionamento continuo ai massimi regimi riduce la longevità dell’hardware, aumentando il rischio di guasti e interruzioni del servizio.

Il carico computazionale si traduce in costi diretti e indiretti. OpenAI non possiede tutte le infrastrutture necessarie, ma dipende in larga parte da fornitori come Microsoft, che fornisce accesso a supercomputer con GPU Nvidia H100. Più richieste di generazione di immagini arrivano, più risorse devono essere allocate, facendo schizzare i costi operativi. E questo è un problema, perché…

I numeri non tornano: OpenAI brucia miliardi

Nonostante le dichiarazioni ottimistiche di Sam Altman sullo stato finanziario di OpenAI, i conti dicono tutt’altro. L’azienda ha già perdite miliardarie annuali, con proiezioni che parlano di una voragine da 14 miliardi di dollari entro il 2026. La crescita dei costi infrastrutturali, unita alla necessità di continuare a innovare, rende difficile sostenere questo ritmo senza iniezioni continue di capitale. E con i venture capitalist sempre più cauti di fronte a business model non ancora profittevoli, la situazione potrebbe peggiorare rapidamente.

La strada per il futuro: razionare la potenza o cambiare strategia?

La domanda chiave ora è: OpenAI riuscirà a gestire la pressione o dovrà limitare l’accesso alla generazione di immagini? Se il modello autoregressivo rimane così pesante da sostenere, l’azienda potrebbe dover introdurre limiti più rigidi, abbonamenti premium con accesso prioritario o addirittura rivedere il metodo stesso con cui gestisce le immagini.

In alternativa, potrebbe cercare soluzioni hardware più efficienti, magari sviluppando propri acceleratori AI come stanno facendo Google con i suoi TPU e Amazon con Trainium. Ma questo richiede tempo e investimenti che OpenAI, al momento, non sembra essere in grado di sostenere senza il supporto di Microsoft.

Nel frattempo, Ghibligeddon continua a fondere i server, e il futuro di OpenAI potrebbe dipendere da quanto a lungo può permettersi di giocare con il fuoco.

Davvero Altman non aveva previsto questa reazione? Difficile da credere. Ma il tono delle sue dichiarazioni pubbliche suggerisce un misto di sorpresa e frustrazione. Prima ha detto che i server di OpenAI stavano “fondendo”, poi ha implorato gli utenti di “chillare” con la generazione di immagini, perché il suo team aveva bisogno di dormire. Un bel problema quando hai creato una tecnologia che scatena il caos creativo della rete.

Ghiblificazione: tra arte e imbarazzo

Ma perché proprio lo stile Ghibli? Forse perché è rassicurante, nostalgico e universalmente amato. Il risultato? Un diluvio di immagini di città cyberpunk con il tocco fiabesco di Totoro, politici trasformati in eroi di Spirited Away e, ovviamente, meme di ogni tipo, alcuni geniali, altri da far accapponare la pelle. Il fenomeno ha assunto proporzioni tali che ormai si parla di “ghiblificazione” come di un’epidemia virale dell’arte AI.

La domanda sorge spontanea: OpenAI non ha imparato nulla dai precedenti lanci? Ogni volta che una nuova funzione viene rilasciata, il pubblico trova modi inaspettati di sfruttarla. Era successo con i chatbot, con la generazione di testo, con il codice e ora con le immagini. Possibile che un’azienda all’avanguardia nell’intelligenza artificiale non riesca a prevedere il comportamento umano più elementare?

La lezione che OpenAI non ha ancora imparato

Altman e il suo team sembrano stupirsi regolarmente di ciò che il pubblico fa con i loro prodotti. Ma dovrebbero aver capito da tempo che quando dai agli utenti un martello, tutto diventa un chiodo. E quando dai loro un generatore di immagini AI, tutto diventa una favola di Miyazaki.

Nel frattempo, OpenAI raccoglie i frutti di questo ennesimo boom di utenti. La domanda è: dietro le quinte, stanno prendendo appunti su come anticipare il prossimo fenomeno virale o si limiteranno a guardare, increduli, mentre le loro GPU si sciolgono di nuovo?