Microsoft sta spostando la propria strategia AI da una scommessa basata su un unico partner, OpenAI, verso una piattaforma multi-model, “governance-first”, che include OpenAI, Anthropic e oltre 11.000 modelli presenti in Azure AI Foundry. Questa scelta rafforza il posizionamento di Microsoft sulla governance e sull’integrazione enterprise, ma apre un confronto serrato su coding agents, edge AI e modelli open-weight cinesi a basso costo.
La corsa all’AI non riguarda più chi possiede il frontier model più avanzato. Ora la vera partita è trasformare quei modelli in sistemi aziendali solidi, governati su larga scala, eseguibili ovunque si trovino dati e persone. In questo scenario Microsoft sta cercando di giocare una partita molto precisa: possedere la piattaforma e il livello di governance, lasciando che il livello dei modelli diventi un marketplace competitivo.
Il nuovo accordo Microsoft–OpenAI rivela molto di questa strategia. OpenAI è stata ristrutturata in una public benefit corporation, con una valutazione intorno a 500 miliardi di dollari. Microsoft ne detiene circa il 27% e mantiene diritti sui modelli e prodotti OpenAI fino al 2032, inclusi scenari post-AGI. Allo stesso tempo, OpenAI acquisisce la libertà di costruire su altri cloud e collaborare più ampiamente.
Non è un divorzio. È una normalizzazione del rapporto: Microsoft mantiene accesso prioritario alle capacità frontier, ma smette di considerare OpenAI come il suo motore esclusivo. Ed è proprio questa normalizzazione ad aver aperto la porta ad Anthropic.
Il nuovo asse Microsoft–Anthropic–Nvidia è significativo:
In parallelo, Microsoft stringe accordi per ospitare i modelli Grok di xAI e DeepSeek R1 su Azure, trasformando il proprio cloud in un mercato all’ingrosso per modelli frontier e open-weight in competizione fra loro. Azure AI Foundry ora dispone di oltre 11.000 modelli nel catalogo.
Il messaggio ai CIO è chiaro: non state acquistando “l’OpenAI cloud”, ma uno strato di routing governato attraverso uno zoo di modelli denso e eterogeneo. Una posizione difendibile — se Microsoft saprà mantenere coerenti governance ed esperienza di sviluppo.
Nel frattempo, l’economia dei frontier models si sta facendo brutale. OpenAI affronta obblighi infrastrutturali enormi: data center e chip per oltre un trilione di dollari stimato nel prossimo decennio. La monetizzazione si sta spostando verso applicazioni, device e servizi AI-powered: contratti enterprise per ChatGPT, abbonamenti consumer, accordi equity-for-AI, integrazioni più profonde con i prodotti Microsoft.
A complicare il quadro, la Cina sta conducendo una guerra dei prezzi.
Alibaba, Baidu, ByteDance e altri hanno tagliato i prezzi degli LLM fino al 97%, talvolta arrivando quasi a zero per l’uso API enterprise. I modelli open-weight di DeepSeek, con licenze permissive e costi bassissimi, erodono i margini dei modelli closed occidentali e sollevano preoccupazioni di sovranità digitale.
Questa strategia ricorda quanto già visto nel 5G, nei pannelli solari e nei veicoli elettrici: campioni nazionali sovvenzionati dallo Stato che entrano nei mercati globali con prezzi aggressivi per conquistare quote e comprimere la concorrenza.
In questo contesto, Anthropic segue un playbook diverso. Claude viene posizionato come modello enterprise disciplinato, safety-first, con forti capacità nel coding e negli agent. Anthropic è multi-cloud per progettazione:
In questo senso, Anthropic ricorda la Microsoft degli anni ’90: middleware ubiquo nelle aziende, incorporato nelle piattaforme altrui.
Google, al contrario, vuole esplicitamente controllare l’intero stack: TPU, modelli Gemini, Google Cloud, Workspace, Android.
L’integrazione di Gemini Code Assist e i miglioramenti di Gemini 3 stanno dando slancio presso sviluppatori e team data.
Se Microsoft sostiene il modello “multi-model + governance”, Google punta a costruire un AI OS verticale, dal chip all’utente.
AWS rimane primo nel cloud infrastructure, ma perde lentamente terreno. Dati Synergy Research Q3 2025:
Sebbene stabili in quota, Microsoft e Google crescono più velocemente di AWS, rispettivamente con incrementi annui nel cloud attorno al 20% alto e al 30% medio. AWS resta il più grande, ma Azure e Google Cloud stanno riducendo il divario. Bedrock e Amazon Q non hanno ancora una narrativa AI enterprise convincente come quella di Microsoft e Google.
Lo sviluppo AI in ambito enterprise converge su quattro assi:
Microsoft ha punti di forza in tutte, ma anche lacune visibili.
Microsoft investe molto:
La direzione è corretta, ma la vera orchestrazione di centinaia di agent da una singola superficie conversazionale è ancora un problema irrisolto per tutti.
Qui Microsoft è nettamente avanti. Allinea i propri strumenti all’AI Act europeo, fornisce pattern auditabili e si posiziona come scelta enterprise-safe. Per le aziende europee la governance non è un feature: è un prerequisito.
Tutti gli hyperscaler ora offrono boundary UE e isolamento regionale. Microsoft, con EU Data Boundary e confidential computing, mantiene un vantaggio nei mercati regolamentati.
Ancora in evoluzione. Microsoft punta su Copilot+ PC, esecuzione locale di modelli come DeepSeek, e Azure Local/Stack per le fabbriche. Google segue con Android e Gemini on-device. Nessuno ha ancora definito un pattern enterprise definitivo per edge AI agentica e governata.
GitHub Copilot ha creato il mercato e resta il più usato, ma: Gemini Code Assist, Amazon Q, Cursor e Claude Code stanno riducendo rapidamente il gap funzionale e spingono workflow più agentici.
Copilot si sta trasformando da “smart autocomplete” a una famiglia di agent in GitHub e Foundry, ma Microsoft non è più sola. La competizione ora riguarda chi combina meglio qualità, profondità di contesto e integrazione nei processi DevOps.
Oggi Copilot Studio è appesantito dall’eredità Power Platform. Per diventare ciò che il mercato richiede — un livello di orchestrazione no-code per agent atop Foundry — deve evolversi verso qualcosa di simile a n8n per l’ecosistema Microsoft.
Gli utenti devono poter creare un agent in 1–2 settimane. Processi più complessi devono invece vivere in Foundry per sviluppo professionale.
La strategia AI di Microsoft funziona solo se:
Se i due livelli si disallineano, Microsoft cederà terreno a piattaforme agent-first più integrate.
La nebbia è meno fitta di due anni fa, ma ancora presente. Le aziende dovrebbero puntare su piattaforme che trattano i modelli come intercambiabili, applicano governance dal primo giorno e si organizzano attorno ad agent e skill invece che applicazioni monolitiche.
La direzione di Microsoft è coerente con questo futuro — ma sarà la velocità di esecuzione a determinare se guiderà il mercato o se rimarrà semplicemente al sicuro in seconda posizione.
I vincitori saranno le aziende che industrializzeranno agentic AI, codificheranno la governance e porteranno l’intelligenza all’edge senza perdere controllo. Microsoft ha tutti i pezzi. Resta da vedere se riuscirà ad assemblarli prima degli altri.