La settima edizione della classifica a16z delle cento app di intelligenza artificiale per il pubblico generale, pubblicata il 5 ottobre, aggiunge per la prima volta una graduatoria costruita sulla spesa reale osservata sulle carte di credito americane, fornita da YipitData. Il dato che ne esce è il più severo del documento: ad agosto il 4,5% dei consumatori del campione aveva un abbonamento personale attivo ad almeno uno fra ChatGPT, Gemini e Claude. Un anno prima era il 2,1%.
La quota raddoppia in dodici mesi e resta minuscola. Olivia Moore, che firma il rapporto come partner di Andreessen Horowitz, in un’intervista a TechCrunch dice di non essere sicura di volere che quel numero salga: preferirebbe tornare a un mondo in cui l’utente viene monetizzato senza tirare fuori l’abbonamento di tasca propria. La maggioranza delle persone, sostiene, accetterebbe volentieri l’accesso gratuito con la pubblicità.
La spesa segue una legge di potenza
Dentro quella minoranza che paga, la distribuzione è estrema. L’1% dei paganti più generosi copre il 19,5% di tutta la spesa osservata, più di quanto facciano insieme i cinquanta per cento meno spendaccioni, fermi al 16,6%. Chi sta in quell’1% spende in media 903 dollari al mese e ha aumentato la cifra dell’80% in un anno e mezzo. Il pagante mediano ne spende 25, e la sua spesa non si muove.
Chi sono questi utenti si capisce da cosa comprano: strumenti di automazione e sviluppo come n8n, fal e Manus, più piattaforme creative come Higgsfield, Figma e HeyGen. Non sono consumatori nel senso in cui l’industria usava la parola prima del 2023, sono professionisti che pagano software con la carta personale, in un mercato di cui TechCrunch ha descritto i conti difficili la settimana prima. Ventinove dei primi cinquanta nomi per spesa non compaiono in nessuna delle due classifiche per traffico.
Il modello di business che manca
Delle 44 applicazioni native sul web censite dal rapporto, l’84% vende abbonamenti e il 64% crediti a consumo. Solo il 14% ha la pubblicità e il 2% incassa commissioni sulle transazioni. È l’inverso dell’internet che conosciamo: nel 2025 la pubblicità ha generato il 97,6% dei ricavi di Meta e il 73,2% di quelli di Alphabet.
La ragione è nel costo di servizio. Nell’era precedente un utente in più costava quasi nulla, quindi le aziende potevano permettersi di bruciare soldi per costruire il pubblico e monetizzarlo dopo. Con i modelli linguistici ogni risposta ha un prezzo, e rinunciare al ricavo immediato non è stata un’opzione. Qualcosa però si muove: OpenAI ha dichiarato ad agosto che la pubblicità su ChatGPT viaggia a un miliardo di dollari annualizzati su una base di 1,2 miliardi di utenti settimanali.
Per chi lavora nel marketing la parte interessante sono le caselle vuote. Nella classifica non compare nessun prodotto nelle categorie social, incontri, marketplace, retail, viaggi, finanza e salute. Moore le indica come lo spazio bianco da riempire nei prossimi sei mesi, e sono esattamente i settori in cui la pubblicità e la commissione sulla transazione hanno sempre funzionato.
Gli agenti personali sono il primo caso in cui il modello transazionale si vede all’opera. Il rapporto cita Instinct, il cui fondatore riferisce che il 40% degli utenti collega una carta di credito entro tre settimane e poi spende in media 1.300 dollari al mese attraverso l’assistente, per un volume annualizzato oltre il miliardo, metà del quale in viaggi. Né Instinct né Muse di Meta trattengono ancora una commissione, ma entrambe hanno detto che la introdurranno.
Il mercato dell’IA di consumo non ha ancora trovato il suo pubblico: ha trovato il suo decimo di pubblico, e lo sta spremendo. Il passo successivo, che Moore colloca nei prossimi mesi, decide se l’intelligenza artificiale diventa un servizio di massa pagato dagli inserzionisti o resta uno strumento professionale pagato a caro prezzo da chi ci lavora.
Crediti immagini: TechCrunch
