Il CEO di Hugging Face, Clem Delangue, ha dichiarato che le grandi aziende stanno abbandonando il modello di AI in affitto. Invece di pagare per ogni chiamata API a provider esterni, scelgono modelli open source da eseguire internamente. Hugging Face è oggi utilizzata da circa la metà delle Fortune 500. Questo segnale è rilevante anche per le PMI italiane.
Tuttavia, il fenomeno non riguarda solo le grandi corporation. Infatti, la stessa logica si applica alle aziende mid-market che vogliono controllo sui dati, prevedibilità dei costi e indipendenza dai vendor. Pertanto, la scelta tra API proprietarie e modelli open source on-premise diventa una decisione strategica, non solo tecnica. In particolare, riguarda governance dei dati, budget e competenze interne.
Noi di SHM Studio monitoriamo questa transizione da vicino. Di conseguenza, supportiamo i clienti nell’orientarsi tra le opzioni disponibili, valutando quale approccio all’AI sia più sostenibile nel medio termine. Infine, questo articolo analizza i numeri chiave, le implicazioni operative e le domande che ogni responsabile marketing o digital dovrebbe porsi oggi.
Il contesto: Hugging Face come termometro del mercato AI
Hugging Face è diventata, negli ultimi anni, il punto di riferimento globale per chi sviluppa e distribuisce modelli AI open source. Il paragone con GitHub non è casuale. Così come GitHub ha centralizzato la condivisione del codice, Hugging Face ha fatto lo stesso con modelli, dataset e pipeline di machine learning.
Secondo quanto dichiarato dal CEO Clem Delangue in una recente intervista su TechCrunch, circa la metà delle Fortune 500 utilizza oggi la piattaforma. Questo dato è significativo. Indica che l’adozione dell’AI open source non è più una scelta di nicchia o sperimentale.
Pertanto, il mercato sta inviando un segnale preciso: le organizzazioni strutturate preferiscono controllare i propri modelli. Al contrario di quanto accadeva fino a pochi anni fa, oggi il modello
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